Dans toute recherche scientifique, il existe généralement deux variables d’intérêt :les variables indépendantes et les variables dépendantes. En constituant l'épine dorsale des expériences scientifiques, ils aident les scientifiques à comprendre les relations, à prédire les résultats et, en général, à donner un sens aux facteurs qu'ils étudient.
Comprendre la variable indépendante et variable dépendante est si fondamental pour la recherche scientifique que vous devez bien maîtriser les deux si vous souhaitez concevoir votre propre étude de recherche ou interpréter les résultats des autres.
Pour comprendre la distinction entre les deux, examinons leurs définitions et leurs rôles.
ContenuLa variable indépendante, souvent désignée par X, est la variable qui est intentionnellement manipulée ou contrôlée par le chercheur. C'est le facteur qui, selon les chercheurs, pourrait avoir un effet causal sur la variable dépendante.
En termes plus simples, la variable indépendante est la variable que vous modifiez ou faites varier dans une expérience afin que vous puissiez observer son impact sur la variable dépendante.
La variable dépendante, souvent représentée par Y, est la variable observée et mesurée pour déterminer le résultat de l'expérience.
En d’autres termes, la variable dépendante est la variable affectée par les changements de la variable indépendante. Les valeurs de la variable dépendante dépendent toujours de la variable indépendante.
Prenons un exemple pour illustrer ces concepts. Imaginez que vous menez une étude visant à étudier l'effet des techniques d'étude sur les résultats aux tests des étudiants.
Dans ce scénario, la variable indépendante manipulée serait la technique d'étude, que vous pourriez varier en employant différentes méthodes, telles que la répétition espacée, le résumé ou les tests pratiques.
La variable dépendante, dans ce cas, serait les résultats des tests des étudiants. En tant que chercheur suivant la méthode scientifique, vous manipulerez la variable indépendante (la technique d'étude), puis mesurerez son impact sur la variable dépendante (les résultats des tests).
Vous pouvez également classer les variables en variables prédictives ou en variables de résultat. Parfois, un chercheur appellera la variable indépendante la variable prédictive, car il l'utilise pour prédire ou expliquer les changements dans la variable dépendante, également connue sous le nom de variable de résultat.
Lorsque vous menez une expérience ou une étude, il est crucial de reconnaître la présence d'autres variables, ou variables étrangères, qui peuvent influencer le résultat de l'expérience mais ne sont pas l'objet de l'étude.
Ces variables peuvent potentiellement fausser les résultats si elles ne sont pas contrôlées. Dans l'exemple ci-dessus, d'autres variables peuvent inclure les connaissances antérieures des étudiants, leur niveau de motivation, le temps passé à étudier et leur style d'apprentissage préféré.
En tant que chercheur, votre objectif serait de contrôler ces variables superflues pour vous assurer que vous pouvez attribuer toutes les différences observées dans la variable dépendante aux changements dans la variable indépendante. En pratique, cependant, il n'est pas toujours possible de contrôler chaque variable.
La distinction entre variables indépendantes et dépendantes est essentielle pour concevoir et mener efficacement des études et des expériences de recherche.
En manipulant la variable indépendante et en mesurant son impact sur la variable dépendante tout en contrôlant d'autres facteurs, les chercheurs peuvent mieux comprendre les facteurs qui influencent les résultats dans leurs domaines respectifs.
Qu'il s'agisse d'étudier les effets d'un nouveau médicament sur la tension artérielle ou d'étudier la relation entre les facteurs socio-économiques et les résultats scolaires, comprendre le rôle des variables indépendantes et dépendantes est essentiel pour faire progresser les connaissances et prendre des décisions éclairées.
Comprendre la relation entre les variables indépendantes et dépendantes est essentiel pour donner un sens aux résultats de la recherche. Selon la nature de cette relation, les chercheurs peuvent identifier des corrélations ou déduire un lien de causalité entre les variables.
La corrélation implique que les changements dans une variable sont associés aux changements dans une autre variable, tandis que la causalité suggère que les changements dans la variable indépendante entraînent directement des changements dans la variable dépendante.
Dans la recherche expérimentale, le chercheur contrôle la variable indépendante, ce qui lui permet de la manipuler pour observer ses effets sur la variable dépendante. Cette manipulation contrôlée distingue les expériences des autres types de modèles de recherche.
Par exemple, dans les études observationnelles, les chercheurs observent simplement les variables sans intervention, ce qui signifie qu'ils ne contrôlent ni ne manipulent aucune variable.
Qu'elles soient intentionnelles ou non, les variables indépendantes, dépendantes et autres peuvent varier selon les contextes, et leurs effets peuvent différer en fonction de divers facteurs, tels que l'âge, les caractéristiques des participants, les influences environnementales, etc.
Les chercheurs utilisent des techniques d'analyse statistique pour mesurer et analyser les relations entre ces variables, les aidant ainsi à tirer des conclusions significatives à partir de leurs données.
Nous avons créé cet article en collaboration avec la technologie de l'IA, puis nous nous sommes assurés qu'il était vérifié et édité par un éditeur HowStuffWorks.
