- Tout d'abord, nous apprendrons la signification de la variable et la façon dont on utilise les variables dans la recherche.
- Ensuite, nous discuterons de ce que sont les variables indépendantes et nous couvrirons un exemple.
- Nous explorerons ensuite les variables dépendantes à l'aide d'un exemple.
- Ensuite, nous parlerons d'autres types de variables.
- Enfin, nous explorerons ce que signifie l'opérationnalisation des variables.
Variable : Signification
Si tu as déjà mené une expérience ou même prévu de le faire, il y a de fortes chances que tu aies presque certainement rencontré de nombreux paramètres que tu devais modifier, mesurer ou contrôler. Nous appelons ces facteurs des variables, mais comment les définir ?
Une variable est un facteur qui intéresse le chercheur. Elle doit avoir une unité de mesure et est généralement quelque chose que l'on manipule (ou qui change naturellement) ou que l'on mesure.
Bien que l'idée d'une variable semble assez simple, il existe de nombreux types de variables et de nombreuses façons de les intégrer à la recherche. Continuons pour en savoir plus.
Les variables dans la recherche
Lorsque tu penses à un projet de recherche, tu peux penser à différents types ; certains impliquent la collecte de données primaires, secondaires ou des deux types de données.
Les données primaires sont celles que le chercheur recueille lui-même, et les données secondaires sont celles qui ne proviennent pas des participants eux-mêmes, par exemple des résultats publiés antérieurement, des entrées de journal, etc.
La probabilité de ne pas avoir de variables dans le cadre d'une recherche primaire est proche de l'impossible. Alors, que désignent exactement toutes ces variables dans la recherche expérimentale ?
Larecherche expériment aleadopte une approche empirique pour étudier une hypothèse et consiste à manipuler une variable et à mesurer la façon dont elle affecte une autre variable.
La recherche expérimentale se concentre donc sur le test et l'analyse de deux variables : la variable indépendante ( VI) et la variable dépendante (VD).
Variable indépendante (VI)
Comme nous l'avons déjà appris, le but de la recherche expérimentale est de soutenir ou d'infirmer une hypothèse. Nous utilisons ce type de recherche pour comprendre la relation de cause à effet en mesurant le résultat d'un facteur/variable manipulé (méthode expérimentale).
La variable indépendante (VI) est un facteur que l'expérimentateur manipule pour voir s'il affecte la variable dépendante (VD).
La variable indépendante est ce que le chercheur prédit comme étant la cause d'un phénomène.
Cela semble confus, n'est-ce pas ? Prenons un exemple pour y voir plus clair.
Disons que tu veux étudier l'impact des médias sociaux sur l'estime de soi. Ici, réfléchis à la façon dont cette relation de cause à effet peut être étudiée. Une façon simple serait de mesurer le nombre d'heures qu'une personne passe sur les médias sociaux et de le comparer à son score d'estime de soi.
Maintenant, réfléchis à ce que tu peux manipuler et à ce que tu ne peux pas. Il n'y a vraiment aucun moyen pour quiconque de manipuler l'estime de soi, mais les heures passées sur les médias sociaux peuvent-elles être manipulées ? Oui, c'est possible ! Par conséquent, le nombre d'heures passées sur les médias sociaux devient ta variable indépendante.
Variable dépendante (DV)
Nous savons donc que la recherche expérimentale est l'un des moyens les plus efficaces pour comprendre une relation de cause à effet composée de deux variables principales - indépendante et dépendante. Puisque nous avons appris ce qu'est une variable indépendante, concentrons-nous maintenant sur la variable dépendante.
Lavariable dépendante(VD ) est le facteur qui est affecté lorsque la variable indépendante (VI) est manipulée.
En gardant ces deux définitions à l'esprit, nous pouvons conclure que la VI est ce que le chercheur soupçonne être la cause du phénomène. Parallèlement, la VD est une variable/un facteur mesuré(e) ou testé(e) dans le cadre de l'expérience. En ce qui concerne l'exemple donné ci-dessus, voyons à quoi ressemble réellement une variable dépendante dans la recherche expérimentale.
Nous avons décidé que si tu voulais étudier l'impact des médias sociaux sur l'estime de soi, la variable dépendante serait les heures passées sur les médias sociaux parce que c'est quelque chose que tu peux manipuler. Super, c'est identifié ! Et maintenant, que reste-t-il ?
La mesure de l'estime de soi. Et cette variable peut-elle être manipulée ? Peux-tu l'augmenter ou la diminuer en fonction de tes besoins ? Non, tu ne peux pas ; les changements de la variable indépendante n'auront d'impact que sur les changements de cette variable. On peut donc dire que la mesure de l'estime de soi est la variable dépendante.
Examinons le tableau ci-dessous pour mieux comprendre les variables indépendantes et dépendantes et voir comment elles peuvent prendre forme dans différents scénarios de recherche.
| Scénario de recherche | |
| Exemple de VI | Exemple de DV |
| Le nombre d'heures passées à étudier. | Les résultats des tests. |
| La quantité d'eau (ml). | La taille de la plante qui pousse (cm). |
| Les groupes de traitement, c'est-à-dire le groupe de traitement-médicament et un groupe placebo. | Les scores comportementaux, c'est-à-dire les mesures de l'anxiété, de la dépression ou de l'agressivité. |
Types de variables
Si les variables indépendantes et dépendantes sont souvent considérées comme les plus importantes, cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas d'autres types de variables qui peuvent avoir un impact sur la recherche en cours. Nous allons en examiner quelques-unes ci-dessous.
Un type de variable s'appelle la variable étrangère.
Lesvariables étrangères sont des facteurs qui ne font pas partie de la variable IV mais qui peuvent influencer les résultats (DV).
Lorsque des variables étrangères sont présentes dans le plan de recherche, la VI et la VD peuvent être considérées comme ayant un lien de causalité, bien que ce ne soit pas le cas. Simplifions cela à l'aide d'un exemple.
Imaginons que tu étudies le temps d'étude et que tu cherches à savoir s'il y a un lien avec les résultats des tests. Il se peut que tu ne prennes pas en compte le niveau de bruit, qui peut être une variable étrangère potentielle.
Le niveau de bruit pourrait irriter certains participants et entraîner de mauvaises performances. Par conséquent, en raison de la variable étrangère (le niveau de bruit qui n'est pas contrôlé), nous ne pouvons pas affirmer de façon concluante qu'il existe une relation entre la VI et la DV de façon indépendante. En d'autres termes, des résultats différents peuvent être trouvés, par exemple aucune relation si les niveaux de bruit sont contrôlés.
Un autre type de variable est une variable confusionnelle.
Unevariable confusionnelle est un facteur qui n'a pas été pris en compte et qui est associé à la fois à l'IV et à la DV.
Tu peux maintenant te demander comment une variable peut être liée à la fois à la variable indépendante et à la variable dépendante.
Considère cet exemple de scénario de recherche examinant l'exercice et la perte de poids. Les chercheurs ont identifié l'IV comme étant la division aléatoire des participants en deux groupes : le groupe qui fait de l'exercice et le groupe qui n'en fait pas, et la VD comme étant les changements de l'indice de masse corporelle (IMC).
On sait que le changement de régime alimentaire est un facteur qui influe sur les variations de poids. Si la conception de la recherche ne tient pas compte des changements alimentaires, cela peut fausser les résultats observés quant à l'influence de l'IV sur le DV. Il s'agit donc d'une variable confusionnelle.
Variables : Manipulation et contrôle des variables
Nous savons maintenant que les variables que nous manipulons sont appelées VI. En les utilisant dans la recherche, nous pouvons observer comment ces manipulations affectent la VD, si elles l'affectent. De plus, nous avons discuté d'autres facteurs qui peuvent affecter la VD et qui n'intéressent pas forcément le chercheur, c'est-à-dire les variables confusionnelles et étrangères. Alors, comment lutter contre cela ?
Les chercheurs doivent contrôler ces variables, c'est-à-dire les maintenir constantes ou les exclure complètement de la recherche, d'où le nom de variables de contrôle.
Disons que tu essaies d'examiner si la caféine affecte la capacité des participants à se souvenir des mots. Quels sont les facteurs qui doivent être maintenus constants ? Voyons cela étape par étape.
Lorsqu'on parle de participants humains, l'âge est un facteur important. Nous savons que l'âge est une variable continue, donc une façon de contrôler ce facteur serait de ne discuter de l'âge qu'avec une seule valeur, c'est-à-dire seulement des années, des mois ou des jours.
Ensuite, le niveau de bruit dans la pièce peut avoir un impact sur la capacité des participants à se souvenir efficacement des mots. Imagine que tu sois dans une pièce, mais que tu puisses entendre des travaux de construction à l'extérieur ; c'est sûrement dérangeant, n'est-ce pas ? Le niveau de bruit est donc un autre facteur qui doit être contrôlé. Pour ce faire, il faut s'assurer que le participant porte un casque anti-bruit ou que la pièce où se déroule l'expérience est insonorisée.
Opérationnalisation des variables
L'étalon-or de la qualité de la recherche en psychologie est l'opérationnalisation de toutes les variables examinées dans les études.
L'opérationnalisation des variables signifie que les variables étudiées sont clairement définies et accompagnées d'informations sur la façon dont l'étude les mesurera.
Fig. 2 - L'opérationnalisation des variables aide les chercheurs actuels et futurs à comprendre exactement comment mener leurs recherches et à éliminer toute subjectivité associée.
Cela montre que lors de l'opérationnalisation des variables, les chercheurs doivent conceptualiser les variables mesurées en décomposant les éléments des variables pour montrer comment les chercheurs les mesurent.
Nous pourrions mesurer les brimades en observant la fréquence des coups de pied, des injures ou des propos désobligeants.
Voyons comment l'opérationnalisation se présenterait dans une expérience de recherche.
Disons que tu veux étudier si les émotions influencent les compétences en matière de résolution de problèmes. Dans ce cas, tu identifierais les émotions comme étant la VI et les aptitudes à la résolution de problèmes comme étant la VD.
Après avoir opérationnalisé ces deux variables, elles seraient - "l'intelligence émotionnelle telle qu'elle est mesurée et évaluée par le test d'intelligence émotionnelle" (IV) et "le temps nécessaire pour résoudre une énigme de Sudoku" (DV).
Lorsqu'une décision est clairement définie, tu peux optimiser le temps passé à collecter des données précises plutôt que de consacrer ce temps précieux à décider ce qu'il faut faire, ce qu'il ne faut pas faire et quelle est la meilleure façon d'aborder une situation particulière.
L'opérationnalisation est essentielle pour plusieurs raisons. En voici quelques-unes -
- Endéfinissant clairement les variables et la façon dont elles sont mesurées dans la recherche, il est plus facile pour les chercheurs de reproduire l'étude et de déterminer la fiabilité des résultats.
- Il est plus facile de s'assurer que les variables étudiées ont une validité interne élevée, c'est-à-dire qu'elles mesurent ce qu'elles sont censées mesurer).
- Réduit la probabilité que la subjectivité influence la recherche.
- Permet de s'assurer que les variables étudiées sont observables et mesurables.
Variables - Points clés à retenir
- Une variable est un facteur qui est mesuré.
- La variable indépendante (VI) est un facteur que l'expérimentateur manipule pour voir s'il affecte la variable dépendante (DV).
- La variable dépendante (DV) est le facteur qui est affecté lorsque la variable indépendante (IV) est manipulée.
- Les types de variables sont les variables étrangères, les variables de confusion et les variables de contrôle.
- Opérationnalisation des variables signifie que les variables étudiées sont clairement définies avec des informations sur la façon dont l'étude les mesurera.
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