Une moyenne composée est un type de moyenne qui prend en compte l'influence de deux ou plusieurs variables sur les données analysées. Il est calculé en pondérant la moyenne de chaque variable par un facteur qui représente son importance relative ou son influence sur l'ensemble de données global. Cela permet au chercheur de déterminer l’effet global de plusieurs variables sur les données, tout en tenant compte de leurs contributions individuelles.

Voici un exemple pour aider à clarifier le concept :

Imaginez que vous menez une étude sur la relation entre la durée du sommeil et les résultats scolaires des étudiants universitaires. Vous collectez des données sur la durée moyenne de sommeil par nuit pour chaque élève, ainsi que leurs notes finales pour un cours de statistiques. Vous souhaiterez peut-être calculer la durée moyenne du sommeil de tous les étudiants, mais vous souhaitez également tenir compte de la variabilité des données sur la durée du sommeil et de son influence potentielle sur les résultats scolaires.

Pour tenir compte de cela, vous pouvez calculer une moyenne composée qui intègre les différentes durées de sommeil et leurs poids respectifs. Vous pouvez attribuer des pondérations en fonction des niveaux de performance dans le cours de statistiques, en attribuant des pondérations plus élevées aux étudiants ayant des notes plus élevées. En faisant cela, vous pouvez évaluer le comportement global du sommeil tout en tenant compte des différentes notes des élèves.

En général, les moyennes composées fournissent une compréhension plus nuancée des données en combinant les informations de plusieurs variables et en évaluant leur impact combiné sur les résultats de l'analyse. Ils sont souvent utilisés dans des situations où la relation entre les variables est complexe et où plusieurs facteurs doivent être pris en compte simultanément.