Les variables doivent correspondre exactement à la problématique et se reporter à l'objet et son unité d'échantillonnage. Un ensemble de variables sera complet et pertinent si l'information apportée permet de décrire toutes les situations possibles pour répondre à l'objectif.
Comment identifier les variables indépendantes et dépendantes ? Le moyen le plus simple d'identifier dans votre expérience quelles variables sont la variable indépendante (VI) et la variable dépendante (VD) est de mettre les deux variables dans la phrase ci-dessous d'une manière qui a du sens.
On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu'une variable quantitative peut être continue ou discrète.
Les variables quantitatives correspondent à des informations que l'on peut mesurer, compter. Cela peut être par exemple : la taille, le poids, l'âge, le nombre d'enfants, etc. Les variables qualitatives correspondent à des informations que l'on ne peut pas mesurer, comme le sexe ou la couleur des cheveux.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
5.3.2 Quantitatif à qualitatif
Si une variable numérique contient en réalité un petit nombre de valeurs différentes, il suffit de convertir la classe de l'objet de numeric vers factor ou ordered pour que R comprenne que la variable doit être traitée comme une variable qualitative.
l'on dit qu'un caractère est quantitatif discret lorsqu'il ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs numériques. L'on dit qu'un caractère est quantitatif continu lorsqu'il peut prendre une infinité de valeurs numériques et les exemples cités dans les livres sont le salaire d'une population ou la taille en cm.
Deux variables quantitatives sont corrélées si elles tendent à varier l'une en fonction de l'autre. On parle de corrélation positive si elles tendent à varier dans le même sens, de corrélation négative si elles tendent à varier en sens contraire.
Exemple : Si les individus de votre étude sont des "êtres humains", la taille est une caractéristique commune à tous les êtres humains. Chaque humain a une taille et cette taille est différente d'un individu à l'autre. Il s'agit donc d'une variable.
L'analyse d'une variable commence par son tri à plat qui est en fait le tableau de la distribution de ses données triées selon ses différentes valeurs : cela consiste tout simplement à dénombrer les résultats obtenus.
Une variable contient une valeur qui peut varier au cours de l'exécution du programme, comme la couleur des habits d'un personnage, le nombre d'activations d'un capteur, etc. On déclare les identifiants des variables. Le logiciel Scratch (mBlock, etc.) fournit la liste des opérations potentielles sur les variables.
Une variable statistique est qualitative si ses valeurs, ou modalités, s'expriment de façon littérale ou par un codage sur lequel les opérations arithmétiques telles que moyenne, somme, ... , n'ont pas de sens.
Les variables explicatives, appelées également variables indépendantes, sont celles que nous utilisons dans le but d'expliquer, de décrire ou de prédire la ou les variable(s) dépendante(s). Les variables explicatives sont généralement représentées sur l'axe des abscisses.
Une variable quantitative peut être discrète ou continue. Une variable discrète a une valeur finie. Il est possible de les énumérer ( » 1, 2, 3,… »). Une variable continue peut prendre, en théorie, une infinité des valeurs, formant un ensemble continu.
Une variable discrète est toujours numérique. Par exemple, le nombre de plaintes de clients ou le nombre de défauts. Les variables continues sont des variables numériques ayant un nombre infini de valeurs entre deux valeurs. Une variable continue peut être numérique ou il peut s'agir de données de date/d'heure.
En statistique descriptive, une variable statistique est dite discrète lorsqu'elle prend un nombre fini raisonnable de valeurs numériques (note, nombre d'enfants, nombre de pièces…). Si ce bandeau n'est plus pertinent, retirez-le.
Le test du Chi2 consiste à mesurer l'écart entre une situation observée et une situation théorique et d'en déduire l'existence et l'intensité d'une liaison mathématique. Par exemple, en théorie il y a autant de chance d'obtenir « pile » que « face » au lancer d'une pièce de monnaie, en pratique il n'en est rien.
Le rapport de corrélation est un indicateur statistique qui mesure l'intensité de la liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative. la moyenne globale. Si le rapport est proche de 0, les deux variables ne sont pas liées. Si le rapport est proche de 1, les variables sont liées.
Bien qu'il existe de nombreuses autres méthodes de collecte de données quantitatives. Les méthodes les plus courantes et les plus utilisées pour la collecte de données sont l'échantillonnage probabiliste, les entretiens, l'observation par questionnaire et l'examen de documents.
Les chercheurs utilisent des techniques de recherche qualitative lorsqu'ils ont besoin de recueillir des informations précises et approfondies. Il est très utile de recueillir des « données factuelles ». Voici quelques exemples de cas où il convient d'utiliser la recherche qualitative.
Une étude qualitative vous permet de comprendre le « pourquoi » des résultats. Moins axée sur les statistiques et les données structurées, elle fait la part belle aux émotions, aux motivations et aux comportements humains, grâce à des informations textuelles.
(i) Une variable d'intérêt est une variable statistique ou une variable aléatoire dont on étudie les propriétés à titre principal, par distinction avec une variable « secondaire », qui peut en faciliter l'étude, ou avec une variable instrumentale, etc.