Dans la recherche, les variables sont toutes les caractéristiques qui peuvent prendre différentes valeurs, comme la taille, l’âge, l’espèce ou la note d’examen.
Dans la recherche scientifique, nous voulons souvent étudier l’effet d’une variable sur une autre. Par exemple, vous pourriez vouloir vérifier si les étudiants qui passent plus de temps à étudier obtiennent de meilleures notes aux examens.
Les variables dans une étude d’une relation de cause à effet sont appelées les variables indépendantes et dépendantes.
- La variable indépendante est la cause. Sa valeur est indépendante des autres variables de votre étude.
- La variable dépendante est l’effet. Sa valeur dépend des changements de la variable indépendante.
Question de recherche | Variable(s) indépendante(s) | Variable(s) dépendante(s) |
---|---|---|
Les tomates poussent-elles plus vite sous une lumière fluorescente, incandescente ou naturelle ? |
|
|
Quel est l’effet du régime alimentaire et du soda ordinaire sur le taux de sucre dans le sang ? |
|
|
Comment l’utilisation du téléphone avant le coucher affecte-t-elle le sommeil ? |
|
|
À quel point différentes espèces de plantes tolèrent-elles l’eau salée ? |
|
|
- Les variables indépendantes et dépendantes dans les expériences
- Variables dans d’autres types de recherche
- Autres noms pour les variables indépendantes
- Autres noms pour les variables dépendantes
- Que peut faire la relecture pour votre article ?
- Visualiser les variables indépendantes et dépendantes
- Questions fréquemment posées
Les variables indépendantes et dépendantes dans les expériences
Dans la recherche expérimentale, la variable indépendante est manipulée ou modifiée par l’expérimentateur pour mesurer l’effet de ce changement sur la variable dépendante.
La variable indépendante est généralement appliquée à différents niveaux pour voir comment le résultat diffère.
Vous pouvez appliquer seulement deux niveaux (par exemple le nouveau médicament et le placebo) afin de savoir si la variable indépendante a un effet du tout.
Vous pouvez également appliquer plusieurs niveaux (par exemple trois doses différentes du nouveau médicament) pour savoir comment la variable indépendante affecte la variable dépendante.
Variables dans d’autres types de recherche
En dehors d’un cadre expérimental, les chercheurs ne peuvent souvent pas manipuler ou modifier directement la variable indépendante qui les intéresse.
Au lieu de cela, ils doivent trouver des exemples déjà existants de la variable indépendante, et étudier comment les changements de cette variable affectent la variable dépendante.
Dans une recherche non expérimentale, il est plus difficile d’établir une relation de cause à effet définitive, car d’autres variables que vous n’avez pas mesurées peuvent influencer les changements. On parle alors de variables confondantes.
Dans les types de recherche où la relation exacte entre les variables est moins certaine, vous pouvez utiliser différents termes pour désigner les variables indépendantes et les variables dépendantes.
Autres noms pour les variables indépendantes
Parfois, la variable que vous pensez être la cause peut ne pas être totalement indépendante – elle peut être influencée par d’autres variables. Dans ce cas, un de ces termes est plus approprié :
- Variables explicatives (elles expliquent un événement ou un résultat)
- Variables prédictives (elles peuvent être utilisées pour prédire la valeur d’une variable dépendante)
- Variables du côté droit (elles apparaissent du côté droit d’une équation de régression).
Autres noms pour les variables dépendantes
Les variables dépendantes sont également connues sous ces termes :
- Variables de réponse (elles répondent à un changement d’une autre variable)
- Variables de résultat (elles représentent le résultat que vous voulez mesurer)
- Variables du côté gauche (elles apparaissent du côté gauche d’une équation de régression)
Visualiser les variables indépendantes et dépendantes
Les chercheurs utilisent souvent des tableaux ou des graphiques pour visualiser les résultats de leurs études. La norme est de placer la variable indépendante sur l’axe « x « ou horizontal et la variable dépendante sur l’axe « y » ou vertical.
Par exemple, à quoi pourrait ressembler un graphique de notre exemple d’étude sur l’impact d’un nouveau médicament sur la pression artérielle ?
Questions fréquemment posées
Vous pouvez penser aux variables indépendantes et dépendantes en termes de cause et d’effet : une variable indépendante est la variable que vous pensez être la cause, tandis qu’une variable dépendante est l’effet.
Dans une expérience, vous manipulez la variable indépendante et mesurez le résultat dans la variable dépendante. Par exemple, dans une expérience sur l’effet des nutriments sur la croissance des cultures :
- La variable indépendante est la quantité de nutriments ajoutée au champ de culture.
- La variable dépendante est la biomasse des cultures au moment de la récolte.
Définir vos variables, et décider comment vous allez les manipuler et les mesurer, est une partie importante de la conception expérimentale.
Déterminer la cause et l’effet est l’une des parties les plus importantes de la recherche scientifique. Il est essentiel de savoir quelle est la cause – la variable indépendante – et quel est l’effet – la variable dépendante.
Vous voulez savoir comment le taux de sucre dans le sang est affecté par la consommation de soda light et de soda ordinaire, vous réalisez donc une expérience.
- Le type de soda – light ou ordinaire – est la variable indépendante.
- Le taux de sucre dans le sang que vous mesurez est la variable dépendante – il change en fonction du type de soda.
Non. La valeur d’une variable dépendante dépend d’une variable indépendante, donc une variable ne peut pas être à la fois indépendante et dépendante. Elle doit être soit la cause soit l’effet, pas les deux !
Oui, mais inclure plus d’une de l’un ou l’autre type nécessite de poser plusieurs questions de recherche.
Par exemple, si vous vous intéressez à l’effet d’un régime alimentaire sur la santé, vous pouvez utiliser plusieurs mesures de la santé : glycémie, pression artérielle, poids, pouls, et bien d’autres encore. Chacune d’entre elles est sa propre variable dépendante avec sa propre question de recherche.
Vous pourriez également choisir d’examiner l’effet des niveaux d’exercice ainsi que du régime alimentaire, ou même l’effet supplémentaire des deux combinés. Chacune de ces variables est une variable indépendante distincte.
Pour assurer la validité interne d’une expérience, vous ne devez modifier qu’une seule variable indépendante à la fois.