Les 11 types de variables utilisées dans la recherche

Âge. Sexe. Poids. Hauteur. Occupation. Statut socioéconomique. Niveau d'anxiété. Ces éléments et d'autres doivent être pris en compte lorsque l'on essaie d'expliquer un type d'hypothèse concernant l'être humain ou un type de problème.

Et c'est que dans tout ce qui existe et se passe autour de nous, d'innombrables types de variables participent qui peuvent avoir un rôle plus ou moins pertinent dans les différents phénomènes qui se produisent. Il sera nécessaire d'analyser et de prendre en compte quelles variables influencent et comment elles le font si nous voulons obtenir une explication généralisable. C'est quelque chose que tous ceux qui se consacrent à la recherche scientifique prennent en compte, à la fois en psychologie et dans le reste des sciences. Dans cet article, nous allons passer en revue ce qu'ils sont les principaux types de variables qui existent.

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Qu'est-ce qu'une variable ?

Avant de passer à l'examen des différents types de variables, il peut être utile de faire un bref examen de ce que nous considérons comme tel afin de faciliter votre identification et de prendre en compte votre importance.

Une variable est comprise comme un construit abstrait qui fait référence à une propriété, une caractéristique ou un élément étudié qui peut ou n'ayant pas de rôle spécifique sur ce qui est analysé et qui est présenté de telle manière qu'il puisse avoir des valeurs différentes. Ces valeurs peuvent donc varier dans différentes mesures en fonction à la fois de la variable et de la situation analysée ou des limites que les chercheurs souhaitent prendre en compte.

On est donc face à un concept qui regroupe les différentes options ou modalités pouvant être prises en compte par rapport à une caractéristique en question, lesdites valeurs étant variables et différentes à différents moments et/ou sujets.

Le concept en question peut sembler complexe à appréhender théoriquement, mais il est beaucoup plus compréhensible si l'on pense que certaines variables peuvent être celles évoquées dans le introduction: le poids ou le sexe d'une personne serait de simples exemples de variables qui peuvent ou non affecter différentes conditions (par exemple, le diabète ou cardiopathie).

Les variables peuvent être classées de manières très différentes et sur la base de nombreux critères différenciés, tels que leur niveau d'opérabilité, leur relation avec d'autres variables ou encore l'échelle à laquelle ils sont mesurés. Il est important de garder à l'esprit qu'un même élément peut avoir des rôles différents et être classé comme différents types de variables selon leur rôle dans une situation ou un contexte donné expérimental.

Types de variables selon leur opérabilité

N'oubliez pas que la recherche scientifique nécessite toujours de simplifier plus ou moins des éléments de ce que vous souhaitez étudier. Identifier les éléments importants sur lesquels se concentrer, en laissant tout le reste flou, est un exigence indispensable, car sinon nous ne serions pas en mesure d'analyser quoi que ce soit en ne sachant pas par quel type de données démarrer.

Ainsi, les différents types de variables rendent compte de la diversité des éléments que l'on peut regarder pour étudier des parcelles de réalité. Bien entendu, cette diversité rend indispensable de bien choisir les variables pour pouvoir se concentrer sur ce qui nous permet d'aboutir à des conclusions valables sur notre objet d'étude.

Comme nous l'avons mentionné, l'une des manières les plus connues et les plus classiques de diviser et de classer les différentes variables est par rapport à leur opérabilité, c'est-à-dire à la possibilité de numéroter leurs valeurs et d'opérer avec elles. En tenant compte de cet aspect, nous pouvons trouver trois principaux types de variables.

1. Variables qualitatives

Une variable qualitative est considérée comme toute variable qui permet l'expression et l'identification d'une caractéristique spécifique, mais qui ne permet pas de les quantifier. Ce type de variable ne ferait que nous informer de l'existence ou non de ladite caractéristique ou la présence d'alternatives. Ils sont simplement nominaux, exprimant l'égalité et/ou l'inégalité. Le sexe ou la nationalité en seraient des exemples. Cependant, cela ne signifie pas qu'ils ne peuvent pas être observés ou que des éléments hautement pertinents ne sont pas trouvés dans l'enquête.

Au sein des variables qualitatives, nous pouvons trouver différents types.

Variables qualitatives dichotomiques

Ce sont des variables dans lesquelles seules deux options possibles existent ou sont envisagées. Être vivant ou mort en est un exemple: il n'est pas possible d'être vivant en même temps, de telle sorte que la présence de l'une des valeurs nie l'autre.

Variables polytomiques qualitatives

Ces variables qui admettent l'existence de valeurs multiples, qui comme dans le cas précédent ils ne permettent qu'une identification d'une valeur et cela exclut le reste sans pouvoir être commandé ou fonctionner avec cette valeur. La couleur est un exemple.

2. Variables quasi-quantitatives

Ce sont ces variables avec lesquelles il n'est pas possible d'effectuer des opérations mathématiques, mais qui sont plus avancées que celles simplement qualitatives. Ils expriment une qualité et permettent en même temps de l'organiser et de établir un ordre ou une hiérarchie, mais pas exactement.

Un exemple de ceci est le niveau d'études, étant capable de déterminer si quelqu'un a plus ou moins cette qualité.

Cependant, il n'y a pas de constance dans les différences entre une catégorie et celle qui la précède et celle qui la suit (Une personne qui a fait des études supérieures n'en connaît pas plus d'une qui a un baccalauréat de la même manière qu'une personne qui a fait des études secondaires en sait plus qu'une autre qui n'a que l'école primaire).

3. Variables quantitatives

Les variables quantitatives sont toutes celles qui, cette fois, permettent l'opérationnalisation de leurs valeurs. Il est possible d'attribuer des numéros différents aux valeurs de la variable, étant capable d'effectuer différentes procédures mathématiques avec eux de manière à pouvoir établir différentes relations entre leurs valeurs.

Dans ce type de variables, nous pouvons trouver deux grands groupes d'une grande pertinence, les variables continues et discrètes.

Variables quantitatives discrètes

C'est l'ensemble des variables quantitatives dont les valeurs n'admettent pas de valeurs intermédiaires, non étant possible d'obtenir des décimales dans leur mesure (bien que des moyens ultérieurs puissent être faits pour que inclure). Par exemple, il n'est pas possible d'avoir 2,5 enfants. Ils se réfèrent généralement à des variables qui utilisent des échelles de ratio.

Variables quantitatives continues

On parle de ce type de variables lorsque leurs valeurs font partie d'un continuum dans lequel entre deux valeurs spécifiques on peut trouver diverses valeurs intermédiaires. Plus fréquemment, on parle de variables qui sont mesurées sur une échelle d'intervalle.

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Selon sa relation avec d'autres variables

Il est également possible de déterminer différents types de variables en fonction de la relation entre leurs valeurs et celles des autres. En ce sens, plusieurs types se distinguent, les deux premiers étant particulièrement pertinents. Il est important de garder à l'esprit qu'un même élément peut être un type de variable et un autre selon le type de relation qui est mesurée et ce qui est modifié. De plus, il faut tenir compte du fait que le rôle et le type de variable en question dépendent de ce que nous analysons, quel que soit le rôle que la variable occupe réellement dans la situation étudiée.

Par exemple, si nous étudions le rôle de l'âge dans Alzheimer, l'âge du sujet sera une variable indépendante tandis que la présence ou l'absence de protéine tau et de plaques de bêta-amyloïde sera une variable dépendante dans notre recherche (quel que soit le rôle que chaque variable a dans le maladie).

1. Variables indépendantes

On entend par variables indépendantes les variables qui sont prises en compte au moment de l'investigation et qui peuvent ou non être modifiables par l'expérimentateur. C'est la variable à partir de laquelle on commence à observer les effets qui déterminent la qualité, caractéristique ou situation peut avoir sur différents éléments. Le sexe, l'âge ou le niveau d'anxiété de base sont des exemples de variables indépendantes.

2. Variables dépendantes

La variable dépendante fait référence à l'élément qui est modifié par la variation existante dans la variable indépendante. Sur la recherche, la variable dépendante sera choisie et générée à partir de la variable indépendante. Par exemple, si nous mesurons le niveau d'anxiété selon le sexe, le sexe sera une variable indépendante dont la modification générera des altérations de la variable dépendante, en l'occurrence l'anxiété.

3. Variables modératrices

On entend par variables modératrices l'ensemble des variables qui modifier la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Un exemple en est donné si nous relions les heures d'étude aux résultats scolaires, les variables modératrices étant l'état émotionnel ou la capacité intellectuelle.

4. Des variables étranges

Cette étiquette fait référence à toutes les variables qui n'ont pas été pris en compte mais ont une incidence sur les résultats obtenus.

Ainsi, ce sont tout cet ensemble de variables non contrôlées et prises en compte dans la situation étudiées, bien qu'il soit possible de les identifier après elle ou même lors d'une expérimentation ou d'un contexte enquêté. Ils diffèrent des modérateurs par le fait que les étrangers ne sont pas pris en compte, ce n'est pas le cas des modérateurs.

En d'autres termes, les variables étranges sont celles qui peuvent nous conduire à des conclusions erronées lors de l'interprétation des résultats. d'une enquête, et l'impact de sa présence dépend de la qualité de la conception des études menées pour enquêter quelque chose.

Types de variables selon l'échelle

Une autre classification possible des variables peut être faite en fonction des échelles et des mesures utilisées. Cependant, il faut tenir compte du fait que plus que la variable, l'échelle en question ferait parler d'élément distinctif. Il faut également tenir compte du fait que le niveau de fonctionnement du échelles utilisées, de nouvelles possibilités sont incorporées en plus de celles des échelles précédent. Ainsi, une variable de rapport a également les propriétés du nominal, de l'ordinal et de l'intervalle. En ce sens, nous pouvons trouver les types suivants.

1. Variable nominale

On parle de variables nominales lorsque les valeurs que ladite variable peut atteindre ne permettent que de distinguer l'existence d'une qualité spécifique, sans permettre à ces valeurs d'effectuer des opérations de tri ou mathématiques avec eux. C'est un type de variable qualitative.

2. Variable ordinale

Bien qu'il ne soit pas possible d'opérer avec eux, il est possible d'établir un ordre entre les différentes valeurs. Cependant, cet ordre ne permet pas l'établissement de relations mathématiques entre ses valeurs. Ce sont des variables fondamentalement qualitatives. Le statut socio-économique ou le niveau d'éducation en sont des exemples.

3. Variable d'intervalle

En plus des caractéristiques précédentes, les variables en échelle d'intervalle permettent établir des relations numériques entre les variables, bien que généralement ces relations soient limitées à la proportionnalité. Il n'y a pas de point zéro ou zéro absolument identifiable, quelque chose qui ne permet pas de transformations directes des valeurs en d'autres. Ils mesurent des plages plutôt que des valeurs spécifiques, ce qui complique leur fonctionnement mais permet de couvrir un grand nombre de valeurs.

4. Variable de rapport

Les variables de ratio sont mesurées à une échelle telle qu'elles puissent être pleinement opérationnalisées, pouvant effectuer diverses transformations des résultats obtenus et établir des relations numériques complexes chaque. Il y a un point d'origine qui suppose l'absence totale de ce qui est mesuré.

Différentes manières d'analyser la réalité

N'oubliez pas que les différents types de variables sont toujours une simplification de la réalité, un moyen de le décomposer en paramètres simples et faciles à mesurer en les isolant du reste des composantes de la nature ou de la société.

Par conséquent, nous ne pouvons pas nous limiter à croire que connaître ces variables, c'est comprendre pleinement ce qui se passe. Un regard critique sur les résultats obtenus à partir des études de variables est nécessaire afin de ne pas tirer des conclusions erronées et ne pas nous fermer à des explications plus complètes et réalistes de ce qui arrive à nos environ.

Références bibliographiques:

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• Sullivan, M. (1998). Trigonométrie et géométrie analytique. Barcelone: Pearson Education.