Variable dépendante et indépendante: ce qu'elles sont, avec des exemples

La variable indépendante et la variable dépendante Ils forment deux des catégories les plus connues dans le monde de la science et de la recherche dans des domaines tels que la médecine, la psychologie, la sociologie et d'autres domaines de la connaissance.

Ce ne sont pas seulement des concepts fondamentaux dans la conduite d'expériences; De plus, ils permettent de comprendre le fonctionnement de la réalité à partir de l'analyse de phénomènes isolés. En bref, ils nous permettent de réduire la complexité de ce que nous étudions et de nous concentrer sur des éléments simples qui peuvent révéler des connaissances scientifiques.

Dans cet article, nous verrons quelles sont les variables dépendantes et indépendantes, avec plusieurs exemples qui aident à comprendre son rôle dans la science et dans l'utilisation des outils statistiques.

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Variable dépendante et indépendante: de quoi s'agit-il ?

En psychologie, comme dans toute autre discipline scientifique, la recherche est essentielle pour parvenir au développement de nouvelles techniques, méthodes, modèles explicatifs et applications pratiques, ou pour améliorer ou garantir la sécurité et la véracité des préexistant

Et pour étudier quelque chose, nous devons tenir compte du fait que dans toute expérience, il est nécessaire d'évaluer et de manipuler différentes variables. Les variables sont des traits ou des caractéristiques qui peuvent varier en adoptant différentes valeurs ou catégories, et dont la variation peut nous fournir des indices sur la façon dont un phénomène qui nous intéresse se produit ou pourquoi il apparaît étude.

Alors les variables sont éléments de réalité que nous pouvons définir de manière spécifique et prévisible au point qu'on retrouve répété plusieurs fois dans la nature ou dans la société à quoi il se réfère. Par exemple, le sexe est une variable, et ce qu'il indique se reflète chez la majorité des êtres humains que nous observons, avec très peu de situations présentant de l'ambiguïté.

Au niveau opérationnel, Chaque fois que nous travaillerons expérimentalement, nous le ferons avec deux types principaux d'entre eux: variable dépendante et indépendante.. Voyons chacun d'eux tout au long de cet article.

Définition de base de la variable indépendante

Une variable indépendante est définie comme toute variable mise à l'épreuve à un niveau expérimental, manipulée par les chercheurs afin de tester une hypothèse. Il s'agit de une propriété, qualité, caractéristique ou aptitude ayant le pouvoir d'affecter le reste des variables, pouvant modifier ou marquer le comportement du reste des variables.

Ainsi, les différentes valeurs de cette variable seront essentielles pour concevoir et interpréter les résultats de l'expérience, puisqu'elle peut les expliquer.

Par exemple, vous pouvez marquer les différentes situations que les participants traverseront au cours de l'expérience (s'ils en traversent plus d'une) ou les groupes qui traverseront différentes conditions expérimentales. Dans ces cas, on pourrait parler respectivement de variables indépendantes intra-sujets ou inter-sujets.

La variable indépendante sIl est nommé ainsi précisément parce que ses valeurs ne seront pas modifiées par le reste des variables de l'expérience elle-même.. Le sexe ou l'âge sont des variables qui, en règle générale, ont tendance à être indépendantes, car elles ne changent pas en fonction de quelques variables. Bien sûr, nous pouvons les utiliser pour étudier d'autres variables.

Dans tous les cas, les variables sont dépendantes ou indépendantes selon le contexte dans lequel on se trouve. Dans une enquête, le genre musical préféré peut être la variable dépendante, et dans une autre, il peut être la variable indépendante.

Variable dépendante: concept

Concernant la variable dépendante, on parle de cette qualité ou caractéristique dont le comportement est affecté par la variable indépendante. Ce sont les variables qui sont mesurées afin de pouvoir interpréter les résultats. En d'autres termes, c'est ce qui est observé pour voir s'il change, ou comment il change, compte tenu de certaines conditions (contrôlées à l'aide des variables dépendantes).

De cette façon, nous sommes confrontés au type de variable que nous analysons dans l'expérience ou l'enquête, en évaluant son comportement en fonction des valeurs de l'indépendant. Si la variable indépendante est la cause, on pourrait considérer que la variable dépendante est l'effet que l'on mesure du fait d'avoir manipulé la première.

Bien sûr, il faut considérer que toutes les enquêtes dans lesquelles des variables dépendantes et indépendantes sont utilisées n'expriment pas des relations causales. C'est-à-dire, le fait qu'en changeant la valeur de la variable indépendante, la valeur de la dépendante change également suite à une modèle plus ou moins prévisible, cela ne signifie pas que la cause de ce dernier changement était la manipulation de la variable indépendant. Surtout en sciences sociales, ce type de phénomène peut exprimer un simple effet de corrélation.

Par exemple, si le fait de demander aux personnes ayant un niveau d'instruction inférieur leur intention de voter donne un résultat différent de celui de demander leur intention voter à ceux qui ont des études universitaires, cela ne veut pas dire que la variable indépendante "niveau d'éducation" est celle qui génère ce variation; Il est possible qu'il existe une autre variable cachée qui explique à la fois l'intention différente de voter et le faible niveau d'études, comme le manque de ressources financières.

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Détails sur son utilisation dans la recherche

La division entre variable dépendante et indépendante est un élément de base qui fait partie de toute enquête menée. Mais le nombre de variables à prendre en compte, ainsi que le type de plan expérimental et ce qui est réellement destiné à être analysé, peuvent varier énormément.

Par exemple, un plan simple peut ne nécessiter que l'utilisation d'une variable indépendante et d'une variable indépendante. En général, il est généralement recommandé qu'au moins en ce qui concerne la variable indépendante, nous n'en utilisions qu'une à la fois, car plus le nombre d'indépendants est grand, plus la complexité de l'expérience est grande et la possibilité de provoquer une erreur de mesure.

Cependant, si, par exemple, on veut évaluer les effets d'un médicament, il est plus approprié d'évaluer différents éléments dans une même expérience. On pourrait avoir une variable intergroupe indépendante, qui serait le type de groupe (groupe de sujets avec drogue et groupe de sujets témoins, de face pour voir s'il y a des différences significatives) et un intra-groupe qui serait le moment du traitement (pré-traitement, post-traitement et le suivi).

De même, en tant que variables dépendantes, nous pourrions évaluer différents aspects tels que les niveaux de dépression, les pensées suicidaires, les habitudes alimentaires, la libido, la quantité et la qualité du sommeil.

Dans tous les cas, la relation entre la variable dépendante et indépendante va être la même et il faut toujours vérifier s'il y a un effet de chacune des variables. indépendant des dépendants (et pas seulement de chacun des indépendants mais aussi de savoir si l'interaction entre eux a un effet sur les dépendants). Cela peut être évalué à travers différents types de conception, tels que l'ANOVA.

Un autre aspect à prendre en compte est que selon ce qui va être investigué et comment ladite investigation va être menée, la même réalité peut être une variable dépendante ou indépendante.

Par exemple, l'indice de masse corporelle d'une personne peut être une variable indépendante s'il est utilisé pour évaluer si cette affecte une autre variable, ou il peut s'agir d'une variable dépendante si nous évaluons que le même IMC peut dépendre d'un autre variable. Ainsi, c'est plutôt la position à partir de laquelle on analyse la variable plutôt que la variable elle-même qui la rend dépendante ou indépendante.

Exemples de son utilisation en science

En guise de conclusion, regardons quelques exemples de situations ou d'enquêtes dans lesquelles on peut voir une variable dépendante et une variable indépendante.

Un premier cas pourrait être une étude visant à analyser le niveau d'altération de la fréquence cardiaque généré par l'exposition à différents niveaux d'altitude chez les personnes acrophobes. Dans ce cas, la hauteur à laquelle le sujet est exposé serait la variable indépendante, tandis que la fréquence cardiaque serait la variable dépendante.

Une autre étude pourrait être d'analyser les effets que le type de langage utilisé dans les instruments d'évaluation de l'estime de soi peut avoir sur l'auto-évaluation des patients. Le type de langue pourrait être une variable indépendante, et les résultats aux questionnaires d'estime de soi une variable dépendante.

Un troisième exemple pourrait être une enquête qui analyse l'effet du mode de vie sédentaire/des niveaux d'activité physique sur l'indice de masse corporelle, étant l'IMC la variable dépendante et les niveaux d'activité physique l'indépendant.

Un quatrième et dernier exemple peut être trouvé dans une étude qui évalue comment l'affect positif affecte les niveaux de satisfaction à l'égard de la vie. Les niveaux d'affect positif seraient la variable indépendante, et la variable dépendante serait les niveaux de satisfaction à l'égard de la vie.