Les variables explicatives sont généralement représentées sur l'axe des abscisses. L'exemple sur la hauteur de plante implique une variable explicative unique, quantitative : l'humidité du sol.
En algèbre, on tente de généraliser les calculs en remplaçant très souvent les nombres par des lettres. Ces lettres se nomment des variables. Une variable peut être représentée par n'importe quelle lettre de l'alphabet. Dans ces expressions algébriques, les lettres a, b, c, y et z sont des variables.
En général, on représente la variable indépendante par la lettre «x». Une variable dépendante dans un problème est la donnée du problème qui varie sous l'influence de la variable indépendante. En général, on représente la variable dépendante par la lettre «y». Le temps de cuisson d'un poulet dépend de sa masse.
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.
09 Mar Analyses descriptives, explicatives et prédictives
Les analyses explicatives, pour déterminer l'influence d'une ou plusieurs variables sur une autre (par exemple à l'aide d'un Odds Ratio) Les analyses prédictives, pour classer les patients en deux groupes à partir de leurs caractéristiques.
La recherche explicative est une approche de recherche basée sur les relations qui vise à définir la relation de cause à effet en identifiant les raisons pour lesquelles certains phénomènes se produisent.
Les quatre types d'analyse de données sont :
Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
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.
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.
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. « La VI provoque un changement dans la VD.
En statistiques, une variable dépendante est un paramètre ou une caractéristique pouvant prendre au moins deux valeurs différentes dont la variation est causée par la variation d'une ou de plusieurs autres variables, à savoir, les variables indépendantes.
Il existe deux principaux types de variables quantitatives, à savoir les variables discrètes et les variables continues.
pour tester le type d'une variable, on peut faire : type(var) == list (ou str ou int ou float) mais pour tester le type d'une variable, le mieux est isinstance(var, list).
La description d'une variable qualitative est beaucoup plus sommaire. Une fois les modalités de la variable identifiées, il s'agit d'identifier le mode et d'étudier les proportions associées à chaque modalité. Il sera souvent plus intéressant de croiser des variables qualitatives afin d'extraire plus d'information.
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.
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.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique.
Les variables temporelles
Elles peuvent être de deux types: Type date: 31 octobre 1983. Type horaire: 23 heure 55.
Variable d'intérêt, variable explicative : Une variable est dite explicative si elle influence une autre variable, dite d'intérêt c'est-à-dire qui fait l'objet de l'étude statistique. Une variable explicative peut servir à stratifier la population.
La méthode d'analyse “recherche-action” est une stratégie de recherche qui invite le chercheur à rester en contact avec le terrain et la réalité. L'objectif de la “recherche-action” est d'apprendre à définir les besoins et les problèmes d'une enquête, tout en établissant une stratégie pour obtenir des réponses.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
L'approche compréhensive se focalisera donc sur le sens : d'une part, les sujets humains réagissent par rapport aux déterminismes qui pèsent sur eux ; d'autres part, ils sont les propres créateurs d'une part de ces déterminismes » (Schurmans, sous presse).