Variable explicative et variable de réponse: définition simple et utilisations

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Quest-ce quune variable explicative?

Une variable explicative est un type dindépendant variable. Les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Mais il y a une différence subtile entre les deux. Lorsquune variable est indépendante, elle nest pas du tout affectée par dautres variables. Lorsquune variable nest pas indépendante avec certitude, cest une variable explicative.

Disons que vous avez deux variables pour expliquer la prise de poids: la restauration rapide et les boissons gazeuses. Bien que vous puissiez penser que manger de la restauration rapide et boire du soda sont indépendants lun de lautre, ce nest pas vraiment le cas. Cest parce que les établissements de restauration rapide vous encouragent à acheter un soda avec votre repas. Et si vous vous arrêtez quelque part pour acheter un soda, il y a souvent beaucoup doptions de restauration rapide comme les nachos ou les hot dogs. Bien que ces variables ne soient pas complètement indépendantes les unes des autres, elles ont un effet sur la prise de poids. On les appelle des variables explicatives car elles peuvent offrir une explication du gain de poids.

La ligne entre les variables indépendantes et les variables explicatives est généralement si peu importante que personne ne se dérange jamais. À moins que vous ne fassiez des recherches avancées impliquant de nombreuses variables qui peuvent interagir les unes avec les autres. Cela peut être très important dans la recherche clinique. Dans la plupart des cas, en particulier dans les statistiques, les deux termes sont fondamentalement les mêmes.

Variables explicatives et variables de réponse

La variable de réponse est le point central dune question dans une étude ou une expérience. Une variable explicative est celle qui explique les changements de cette variable. Il peut sagir de tout ce qui pourrait affecter la variable de réponse.

Supposons que vous essayez de déterminer si la chimiothérapie ou le traitement anti-œstrogène est une meilleure procédure pour les patientes atteintes dun cancer du sein. La question est: quelle procédure prolonge le plus la vie? Et donc le temps de survie est la variable de réponse. Le type de thérapie donnée est la variable explicative; il peut ou non affecter la variable de réponse. Dans cet exemple, nous navons quune seule variable explicative: le type de traitement. Dans la vraie vie, vous auriez plusieurs autres variables explicatives, notamment: lâge, la santé, le poids et dautres facteurs liés au mode de vie.

Un nuage de points peut vous aider à voir les tendances entre les données appariées. Si vous avez à la fois une variable de réponse et une variable explicative, la variable explicative est toujours représentée sur laxe des x (laxe horizontal). La variable de réponse est toujours représentée sur laxe y (laxe vertical).

Si vous regardez limage ci-dessus, vous devriez être en mesure de voir que la taille du poignet nest pas une très bonne variable explicative pour prédire le corps graisse (la variable de réponse). La ligne rouge de limage correspond à la « ligne de meilleur ajustement ». Bien quelle traverse le milieu de la répartition des points, la plupart des points ne sont pas à proximité. Cela signifie que la variable explicative nexplique vraiment rien.

Dun autre côté, quelle est la taille Les cuisses dune personne sont un meilleur indicateur de la graisse corporelle. Même ce nest pas parfait. De nombreuses personnes très en forme ont de grandes cuisses! Voyez à quel point les points sont plus proches de la ligne rouge de la meilleure forme.

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Levine, D. (2014). Même vous pouvez apprendre les statistiques et les analyses: un guide facile à comprendre sur les statistiques et les analyses 3e édition. Pearson FT Press
J Wilson à UGA COE. Devoir 2012.

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