I n t r o d u c t i o n - Université de Monctonweb.umoncton.ca/umcm-longd01/TheorixDownload/module8.pdf · Type Description Nominal Permet de ranger les sujets, événements ou objets

I n t r o d u c t i o n

Les variables à l a r e c h e r c h e

LLeess vvaarriiaabblleess àà ll aa rr ee cc hh ee rr cc hh ee

Les objectifs pédagogiques

Savoir définir une variable. Savoir distinguer les catégories de variables.

Savoir distinguer la variable simple de la variable composée, et l’indicateur de la dimension.

Savoir distinguer la variable indépendante de la variable dépendante. Savoir déterminer le niveau de mesure d’une variable.

Savoir comment relier et analyser les variables indépendantes et dépendantes.

Le sommaire

1. Définition de la variable 2. Qu’est-ce qu’un indicateur ?

3. Les types de variables 4. Comment fait-on pour déterminer le niveau de mesure ?

5. Une caractéristique, plusieurs variables 6. Écart mathématique et écart sémantique

7. La variable simple et la variable composée 8. La variable indépendante et la variable dépendante

9. Je fais mes exercices. Page 1 Introduction à la recherche Donald Long [email protected] (506) 858-4886 Centre de Recherche et de Développement en Éducation (CRDE) Université de Moncton, N.-B. Canada E1A 3E9

1. Définition de la variable La variable est, d’abord, un indicateur d’un phénomène quelconque. Par exemple, la chaleur ou la fumée dégagée sont des indicateurs de feu et l’argent est un des indicateurs de la richesse. Ensuite, cet indicateur peut changer de valeur, d’où son nom de variable. Enfin, les diverses valeurs qu’il prend sont mesurables et quantifiables.

Une variable est un indicateur mesurable et quantifiable

qui peut changer de valeur.

Bien des événements peuvent être qualifiés de phénomènes. Mais qu’est-ce qu’un phénomène, au juste ? Ce peut être, notamment, des comportements humains, des situations sociales, une valeur économique, un concept ou une réaction chimique. Il est aussi évident que ce phénomène doit se produire avec une certaine régularité et qu’il ne doit pas être le produit du hasard si nous voulons vraiment établir sa relation avec d’autres phénomènes. À certains endroits sur la planète, un tremblement de terre n’entraînera pas des études approfondies parce qu’il se produit peu souvent. À d’autres endroits, là où ils sont fréquents et réguliers, ils sont pris très au sérieux, non pas seulement en raison de leurs effets dévastateurs, mais aussi parce qu’ils surviennent avec une certaine régularité.

La variable doit posséder au moins

deux valeurs différentes.

Les valeurs peuvent, en théorie, s’étendre jusqu’à l’infini. Par exemple, la variable sexe a deux valeurs, masculin et féminin. La variable distance, par contre, possède plusieurs valeurs et peut même être mesurée selon diverses unités de mesure.

La fonction principale de la variable est d’être sensible

à un changement d’état d’un phénomène, tout comme le thermomètre de votre maison

réagira aux moindres variations dans la température.

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Un concept ou une perception est un phénomène plus difficile à mesurer que le poids d’un objet. Pourtant, nous le faisons, mais avec moins de précision. Un comportement social peut aussi être mesuré, mais, encore une fois, avec bien des imprécisions. Ajoutons aussi qu’un phénomène social ou un comportement humain ne se produit pas toujours sous une forme unique et définitive. En revanche, les mesures sont plus précises et stables dans l’univers physique, car la plupart du temps ce sont des instruments sensibles et précis qui sont utilisés pour mesurer les phénomènes. Et, plusieurs de ces phénomènes physiques suivent des lois rigoureuses, comme celle de la gravité. Encore faut-il que la variable soit quantifiable selon une échelle de mesure acceptée et, si possible, universelle.

2. Qu’est-ce qu’un indicateur ?

Un indicateur est une caractéristique ou un aspect d’un objet ou d’un phénomène. En parlant d’une maison, par exemple, nous disons qu’elle est spacieuse, propre, etc. Toutes ces caractéristiques peuvent devenir des indicateurs, des variables. En parlant de l’intelligence nous ferons référence à la capacité de mémoriser, de raisonner ou d’apprendre.

Un indicateur ou une variable, c’est un aspect

qui caractérise un phénomène, mais ce n’est pas le phénomène lui-même.

En recherche, les comparaisons entre les individus portent sur des caractéristiques qui, justement, les distinguent entre eux. On compare les individus, par exemple, quant au nombre d’heures par semaine passées à faire de l’exercice physique. La variable dans ce cas est le nombre d’heures consacrées à des exercices. Le nombre d’heures varie d’un individu à l’autre et est, par conséquent, quantifiable. On ne peut pas comparer les individus par rapport à l’existence de l’intelligence, car tous en possèdent une. Cet indicateur est, en fait, une constante. À toutes fins utiles, pourquoi se donner la peine de mesurer une caractéristique qui serait la même pour tout le monde ! Cependant, il est possible de comparer les individus quant à une manifestation quelconque de leur intelligence. Au risque de se répéter, une autre façon de définir une variable serait la suivante.


Une variable est une caractéristique quelconque

qui varie et dont on peut

mesurer les variations.

3. Les types de variables Il y a quatre types de variables : la variable nominale, ordinale, à intervalles et de proportion. Le tableau suivant de Marie-Fabienne Fortin (1996) fournit une description de chaque type de variables. Nous y ajoutons des exemples.

Type Description

Nominal Permet de ranger les sujets, événements ou objets par catégories.

Consiste à assigner des nombres sans valeur numérique, c’est-à-dire qui ne peuvent être additionnés ou mis en rang de grandeur. Ex. Le sexe, la religion, le statut social, la langue parlée.

Ordinal

Les sujets, événements ou objets sont classés selon un ordre de grandeur. Les nombres indiquent le rang, non des quantités

numériques absolues. Comme tels, les nombres ne peuvent être additionnés ou soustraits.

Ex. Rang obtenu parmi un groupe d’individus.

À intervalles

Les intervalles entre les nombres sont considérés comme égaux. Ils peuvent être additionnés et soustraits. Il ne s’agit pas ici de nombres

absolus puisque le calcul se fait à partir d’un zéro arbitraire. Ex. Le thermomètre, l’échelle Likert, le Q.I., l’aptitude, le

rendement.

De proportion

L’échelle a un zéro absolu qui a une signification empirique. Les nombres sur l’échelle représentent la quantité réelle de la

caractéristique mesurée. Les nombres peuvent être soumis à toutes les opérations mathématiques.

Ex. Le poids, le volume, la durée, la longueur.

3.1 Variable nominale La religion peut devenir une variable nominale. L’individu fait alors partie d’une religion : catholique, anglicane, musulmane, ou autre. La religion est une variable puisqu’elle est une caractéristique qui distingue les individus entre eux. On peut coder chaque religion. Par contre, le numéro qu’on attribue à chacune d’elles n’a aucune valeur mathématique : on ne peut additionner les religions, par exemple. L’ordre dans lequel on les numérote ne signifie rien non plus, puisqu’elles ne peuvent être placées en rang de grandeur sur un continuum.


Un autre exemple de variable nominale est l’état civil. L’individu peut se retrouver dans l’une des catégories suivantes : célibataire, marié ou mariée, divorcé ou divorcée, ou veuf ou veuve. N’importe laquelle de ces catégories est une variation de la variable état civil, mais il n’y a pas de degré entre chaque état. Il importe peu qu’on les numérote d’une façon particulière, car ces catégories sont, pour ainsi dire, équivalentes entre elles et indépendantes l’une de l’autre. Que la catégorie célibataire soit codée 1 ou 3, ça importe peu puisqu’aucune opération arithmétique ne sera exécutée sur les codes. 3.2 Variable ordinale, à intervalles et de proportion Certaines caractéristiques peuvent être mesurées à partir d’un continuum allant de zéro à l’infini. La mesure utilisée dans ces cas est construite de façon à ce que chaque variation soit associée à une diminution ou à une augmentation sur l’échelle de mesure. Une variable ordinale reflète avant tout un ordre entre des valeurs. Une chose ou un individu est ordonné selon sa position relative aux autres. On parle, par exemple, du premier, du deuxième, du troisième, et ainsi de suite. Lorsqu’une variable met en rang des individus, c’est alors une variable ordinale.

La nature de la variable ordinale diffère de la nature de la variable nominale. Les valeurs de la variable

ordinale sont placées dans un ordre de grandeur, si bien qu’on peut parler d’un continuum, d’une progression

dans les valeurs. Au contraire, les valeurs d’une variable nominale ne peuvent pas être mises dans un ordre

quelconque : il n’y a pas ce continuum sous-jacent. Les variables à intervalles et de proportion se ressemblent étrangement. Elles partagent une caractéristique typique : la distance entre chacune des valeurs du continuum est égale. Ainsi, les opérations arithmétiques de base (addition, soustraction, multiplication et division) sont permises. Ce qui n’est pas le cas des variables de type nominal et ordinal. Il n’est pas étonnant de constater que les analyses statistiques sont de loin plus nombreuses pour les variables de proportion ou à intervalles que pour les variables nominales et ordinales. Et plus puissantes aussi ! Dans un autre module portant sur la mesure, une section vous aidera à faire la distinction entre les quatre types de variables. Cette section est reprise ci-dessous. Page 5 Introduction à la recherche Donald Long [email protected] (506) 858-4886 Centre de Recherche et de Développement en Éducation (CRDE) Université de Moncton, N.-B. Canada E1A 3E9

4. Comment fait-on pour déterminer le niveau de mesure ? (1) Première question Les valeurs de la variable peuvent-elles être ordonnées selon un ordre intrinsèque quelconque, un continuum progressif, du plus petit au plus grand ?

Si non, c’est une variable nominale. Si oui, ce n’est pas une variable nominale. Passez à la deuxième question.

(2) Deuxième question Les valeurs de la variable sont-elles équidistantes entre elles ?

Si non, c’est une variable ordinale. Si oui, ce n’est pas une variable ordinale. Passez à la troisième question.

(3) Troisième question La valeur zéro de la variable représente-t-elle une valeur arbitraire plutôt qu’une absence naturelle du phénomène ?

Si non, la variable est une variable de proportion. Si oui, c’est une variable à intervalles.

5. Une caractéristique, plusieurs variables

Une caractéristique peut être mesurée à divers niveaux. Prenons le revenu comme exemple.

Au niveau nominal, le revenu prendra deux valeurs différentes : (0) aucun revenu

(1) un revenu quelconque

Au niveau ordinal, le revenu correspondra à diverses catégories ordonnées de la façon suivante :

(1) revenu faible (2) revenu moyen (3) revenu élevé

Au niveau de proportion, le revenu sera calculé en dollars.

L’échelle ira de 0 dollar à l’infini. Comme l’absence de revenu est possible,

on peut donc qualifier cette mesure de proportion. Une échelle de mesure est ordinale lorsque les échelons ne sont pas équidistants entre eux. Ces numéros qu’on accorde à chacun des échelons d’une mesure


ordinale ne sont ni plus ni moins que des indicateurs de position : ils nous renseignent sur l’ordre, le rang. Prenons l’exemple suivant.

Trois élèves d’une classe ont obtenu respectivement les scores de 92, 81 et 79 à un examen de français. Ils se

classent ainsi respectivement 1er, 2e et 3e à cette épreuve. Pourtant, la différence entre le 1er et le 2e est de 11, tandis

que la distance entre le 2e et le 3e est de 2. La variable ordinale (1er, 2e et 3e) est donc moins précise

que la variable à intervalles (92, 81 et 79). Une variable devient ordinale lorsqu’on peut ordonner les scores attribués aux individus selon un continuum, une progression, une hiérarchie de valeurs, sans même que la distance entre ces valeurs soit égale. Les classes sociales en sont un exemple : la basse classe, la classe moyenne et la haute classe. L’écart entre chacune n’est certes pas le même. On ne peut pas dire que la haute classe est deux fois meilleure que la basse classe : aucune opération arithmétique n’est possible non plus avec une mesure ordinale. Un élève fort en mathématiques ne l’est pas deux fois plus qu’un élève faible. La variable à intervalles est aussi ordonnée selon une hiérarchie des valeurs, mais ces valeurs sont équidistantes entre elles. Des calculs arithmétiques sont donc possibles. Cette échelle comprend aussi un zéro arbitraire. Le thermomètre Celsius contient un zéro, mais il est arbitraire. Le quotient intellectuel est une mesure à intervalles, tout comme l’est l’échelle Likert. La variable de proportion est semblable à la mesure à intervalles, mais le zéro est réel. Il correspond à une réalité, à une absence du phénomène. Si on mesure le niveau d’éducation au moyen des années de scolarité, cette mesure peut être qualifiée de proportion tout simplement parce qu’il est possible de n’avoir aucune scolarité. Il en est de même pour le revenu mesuré en dollars.

La distinction entre l’échelle de mesure à intervalles et l’échelle de proportion

est réelle, mais elle n’est pas encombrante, malgré tout, parce que la majorité des analyses statistiques s’appliquent

aux deux types de variables. L’écart entre la mesure nominale et les trois autres niveaux de mesure est nettement plus important et plus significatif. Peu d’analyses statistiques sont applicables à la mesure


nominale. Par contre, même pour la mesure ordinale, plusieurs analyses statistiques sont possibles.

6. Écart mathématique et écart sémantique Voici un exemple de variable à diverses catégories croissantes qui a été conçue pour mesurer la fréquence d’occurrence d’un phénomène :

0 Jamais 1 Parfois

2 Assez souvent 3 Souvent

Chaque individu obtient un score de 0 à 3. La moyenne de groupe variera donc de 0 à 3. Les chiffres associés à chacun des descripteurs progressent de manière uniforme : l’écart mathématique entre chacune des catégories est égal et constant. L’écart mathématique entre deux catégories contiguës est le même pour n’importe quelle autre paire de catégories contiguës.

Cependant, les descripteurs comme tels sont bien imparfaits et peuvent, en soi, ne pas exprimer véritablement des catégories

équidistantes. L’écart sémantique entre les descripteurs n’est pas nécessairement égal entre toutes les paires contiguës. Il faut bien

s’en accommoder, car il s’avère impossible de décrire des catégories croissantes avec précision. Ces descripteurs servent tout au mieux de points de repère. Les descripteurs comportent

des imperfections que l’on doit accepter, faute de mieux.

Quoi qu’il en soit, il est essentiel de se rappeler que les quatre catégories croissantes ci-dessus ne sont, théoriquement, que quatre points de repère sur un continuum allant de 0 à l’infini. Cette variable résulte, en définitive, d’un découpage arbitraire et imparfait. Il y a tout de même une progression d’une catégorie à l’autre. Cette progression peut ne pas être uniforme d’une catégorie à l’autre. Il y a donc de l’imprécision dans la mesure, imprécision qui est difficile à contourner ou à éliminer.

7. La variable simple et la variable composée Certaines caractéristiques se mesurent à l’aide d’une variable simple, par exemple l’âge, le sexe, la chaleur, le poids, le type de localité d’une résidence ou


la scolarité. Cependant, pour bien des caractéristiques on a recours à plusieurs indicateurs pour obtenir une mesure plus appropriée et plus complète que nous appelons dimension. C’est la variable composée. Vous constatez que la variable composée porte divers noms : échelle, dimension, indice, variable constituée, et bien d’autres encore. Elle change de nom au gré des conventions et des caprices, mais sa nature reste la même. Le plus souvent, le terme indicateur accompagne le terme dimension. Le tableau qui suit montre que plusieurs indicateurs peuvent définir plusieurs dimensions. Vous comprenez bien aussi que s’il y a autant de dimensions que d’indicateurs, il n’existe donc pas de dimensions…

Indicateur Dimension Indicateur no 1 Indicateur no 2 Dimension A Indicateur no 3 Indicateur no 4 Indicateur no 5 Indicateur no 6

Dimension B

Chacun des indicateurs de la variable composée constitue en quelque sorte un aspect précis. Certains de ces aspects peuvent être regroupés sous une dimension. Des techniques et des analyses statistiques sont utilisées pour s’assurer, par exemple, que chacun des indicateurs mesure bel et bien la dimension (test de consistance interne en combinaison avec l’analyse factorielle). Ces indicateurs ne sont pas considérés en soi comme des variables. Pris dans leur totalité ces indicateurs mesurent plutôt une variable que nous avons décidé d’appeler dimension. La plupart des tests de personnalité, de performance, d’attitude, de motivation, et autres, sont des produits de la démarche statistique qui consiste à regrouper des indicateurs homogènes sous la rubrique de la dimension. Ces tests comprennent la plupart du temps plusieurs dimensions. Si la scolarité peut se mesurer à l’aide d’une seule variable, le statut socioéconomique est plus exigeant et englobe la plupart du temps plusieurs indicateurs. On devra obtenir de l’information sur la profession de l’individu, son salaire, sa scolarité, et ainsi de suite. Un score composé sera constitué en fusionnant ces indicateurs.


Une erreur fréquente consiste à croire qu’une caractéristiquepeut être mesurée fidèlement par un seul indicateur.

Pour bien comprendre un phénomène dans toutes ses composantes,

il faut justement définir ces composantes et les mesurer.

Un phénomène complexe se mesure

par

un ensemble complexe

de

variables Avant de vous rendre à la section suivante, il est important de vous rappeler que Polit et Hungler (1995) soutiennent que la recherche vise à comprendre pourquoi et comment les valeurs d’une variable changent et comment elles sont associées aux différentes valeurs d’autres variables.

8. La variable indépendante et la variable dépendante S’il existe une variable dépendante, il existe ipso facto une variable indépendante. Ces deux-là vont ensemble comme pile et face. La variable indépendante, c’est la variable manipulée par l’expérimentateur. La variable dépendante, c’est la variable qui subit l’effet de la variable indépendante.

Si on compare les hommes et les femmes quant à leur satisfaction au travail dans une usine, la variable indépendante

c’est le sexe, tandis que la variable dépendante, c’est la satisfaction au travail. La question de recherche est la suivante : Quel est l’effet de l’appartenance à un sexe

sur la satisfaction au travail ? Le sexe et la satisfaction au travail sont des variables qui existent par elles-mêmes. Elles deviennent indépendantes ou dépendantes selon l’hypothèse de recherche qui établit leur statut et leur relation réciproque. Page 10 Introduction à la recherche Donald Long [email protected] (506) 858-4886 Centre de Recherche et de Développement en Éducation (CRDE) Université de Moncton, N.-B. Canada E1A 3E9

Une variable dépendante dans une situation peut devenir une variable indépendante

dans une autre situation.

Par exemple, la satisfaction au travail (dép.) peut être analysée selon le sexe (ind.). Il serait possible aussi d’analyser l’absentéisme au sein du personnel (dép.) en fonction de leur satisfaction au travail (ind.). Il n’y a pas que l’effet d’une variable indépendante sur une variable dépendante qui soit intéressant. On peut analyser l’effet d’une ou de plusieurs variables indépendantes sur une ou plusieurs variables dépendantes.

Afin d’éviter de la confusion inutile, nous allons étudier cette relation entre variables indépendantes et variables dépendantes par le truchement de quatre problématiques de recherche.

Problème no 1 Question Est-ce qu’une relation existe entre le niveau d’éducation et

la fréquentation d’activités socioculturelles ?

Hypothèse Il n’y a pas de relation entre le niveau d’éducation et la fréquentation d’activités socioculturelles.

Caractéristique On cherche à savoir à quel point le niveau socioéconomique

influence le nombre de fois que les individus assistent à des activités socioculturelles.

V. Indépendante V. DépendanteNiveau d’éducation Fréquentation

Problème no 2

Question Est-ce qu’une relation existe entre le niveau d’éducation et la fréquentation d’activités socioculturelles, entre le salaire et la

fréquentation d’activités socioculturelles, et entre l’âge et la fréquentation d’activités socioculturelles ?

Hypothèse no 1 Il n’y a pas de relation entre le niveau d’éducation et la fréquentation d’activités socioculturelles.

Hypothèse no 2 Il n’y a pas de relation entre le salaire et la fréquentation d’activités socioculturelles.

Hypothèse no 3 Il n’y a pas de relation entre l’âge des individus et la fréquentation d’activités socioculturelles.

Caractéristique On cherche à déterminer l’influence de chacune des trois variables

indépendantes sur la fréquentation d’activités culturelles. Trois analyses séparées les unes des autres seront nécessaires. On ne fait

aucun lien entre les variables indépendantes.

V. Indépendante V. DépendanteNiveau d’éducation Fréquentation

Salaire FréquentationÂge Fréquentation


Problème no 3

Question Est-ce qu’une relation existe entre le niveau d’éducation, le

salaire, l’âge, et le sexe des individus et leur fréquentation d’activités socioculturelles?

Hypothèse Il n’y a pas de relation entre le niveau d’éducation, le salaire, l’âge, et le sexe des individus et leur fréquentation d’activités

socioculturelles.

Caractéristique Les quatre variables indépendantes seront considérées dans une seule et même analyse statistique. Nous cherchons à établir un lien entre leur effet combiné sur la fréquentation.

V. Indépendante V. DépendanteNiveau d’éducation

Salaire Âge Sexe

Fréquentation

Problème no 4

Question Est-ce qu’une relation existe entre le niveau d’éducation, le salaire,

l’âge, le sexe des individus et leur fréquentation d’activités socioculturelles d’une part, et le nombre de responsabilités

communautaires qu’ils ont, d’autre part ?

Hypothèse Il n’y a pas de relation entre le niveau d’éducation, le salaire, l’âge,

le sexe des individus et leur fréquentation d’activités socioculturelles, d’une part, et le nombre de responsabilités

communautaires qu’ils ont, d’autre part.

Caractéristique

On cherche à établir une relation entre plusieurs variables indépendantes (comme un ensemble) et plusieurs variables

dépendantes (comme un autre ensemble). Des analyses multivariées seront nécessaires parce que plusieurs (2) variables dépendantes

seront considérées simultanément.

V. Indépendante V. DépendanteNiveau d’éducation

Salaire Âge Sexe

FréquentationResponsabilité

? Qu’est-ce qui distingue une analyse univariée d’une analyse multivariée ?

R Une analyse statistique qui ne fait appel qu’à une variable dépendante est dite univariée. Une analyse statistique qui porte sur plusieurs

variables dépendantes est dite multivariée.


Donald Long [email protected] (506) 858-4886 Centre de

Variable 5. La publicité télévisée par les brasseries durant les matchs de hockey fait vraiment augmenter leur chiffre d’affaires.

Indépendante Dépendante Variable 6. Le nombre de diplômées et de diplômés à mon école

d i h é d 5 % d i l i d iè é IlRecherche et de Développement en Éducation (CRDE) Université de Moncton, N.-B. Canada E1A 3E9

Exercice no 1 Variables indépendantes et dépendantes

Directives Pour chacune des vignettes

déterminez la ou les variables indépendantes et dépendantes.

Variable 1. Avec la méthode régulière de lecture, les enfants de

première année peuvent lire en moyenne 20 mots à la minute. Par contre, la nouvelle méthode de lecture rapide permet à d’autres élèves de même niveau d’atteindre 28 mots à la minute.

Indépendante Dépendante

Variable 2. Grâce aux ceintures de sécurité dans les voitures, il y a moins de mortalité sur les routes, surtout durant la saison hivernale.


Variable 3. Le réchauffement de la planète se traduit par des

phénomènes atmosphériques tels que les inondations, les pluies torrentielles, les ouragans et les tornades.


Variable 4. Les relations de travail à l’usine ne s’améliorent guère. On

constate cette détérioration depuis la mise à pied d’une centaine de travailleurs il y a trois mois.


Page 13 Introduction à la recherche

secondaire a chuté de 5 % depuis les trois dernières années. Il semble que la cause principale de cette diminution soit la baisse dans le taux de natalité.


Variable 7. Au kiosque à journaux, il y a plein de magazines. Je me

demande qui des hommes ou des femmes achètent le plus de magazines.


Variable 8. Les personnes célibataires fréquentent moins souvent les

salles de cinéma que les personnes mariées. Indépendante Dépendante

Variable 9. Ce constructeur d’automobiles constate que son modèle

sport est préféré par les hommes, surtout ceux qui ont entre 20 et 30 ans qui ne sont pas mariés.


Variable 10. Les filles étudiantes lisent-elles plus de romans d’amour

que les filles du même âge, mais qui travaillent à plein temps ?Indépendante Dépendante

Variable 11. L’absentéisme chez les élèves du secondaire semble être

plus fréquent chez les garçons de 8e année qui ont déjà répété une année.




Directives Trouvez une variable indépendante

à chaque variable dépendante suivante.

(1) Les erreurs d’orthographe chez les élèves du secondaire

(2) L’assiduité des campeurs au parc provincial Fundy

(3) La satisfaction au travail du personnel de l’épicerie du coin

(4) L’absentéisme dans une usine d’empaquetage de poissons

(5) Le nombre d’émissions éducatives écoutées par semaine

(6) Le nombre de filles inscrites dans les facultés de science

(7) Le nombre d’heures passées à fureter sur Internet

(8) Le décrochage scolaire chez les garçons

(9) La vente d’automobiles d’allure sportive

(10) Les préjugés raciaux



Directives Indiquez trois variables indépendantes

qui pourraient influencer la variable dépendante.

Problème no 1

V. dépendante Le nombre de conducteurs ayant survécu à un accident de voiture

V. indépendante V. indépendante V. indépendante

Problème no 2

V. dépendante La préférence des électeurs envers Monsieur Z, candidat au poste de député


Problème no 3

V. dépendante L’endettement des étudiantes et des étudiants en milieu universitaire


Problème no 4

V. dépendante Le montant moyen dépensé par un individu au Casino de Montréal à chaque visite




Directives Trouvez un indicateur

pour mesurer chacun des concepts.

Le pouvoir économique

d’un individu

Le rendement scolaire

d’une élève

La production d’un travailleur d’usine de fabrication de clous

La richesse d’un individu

La bonne entente avec des amis

La rentabilité d’un troupeau

de vaches laitières


L’estime de soi

Les bienfaits de la marche quotidienne

L’insatisfaction au travail

Le stress

L’influence des pairs

sur le choix de ses vêtements

La protection contre les MTS

Le régime alimentaire

L’influence d’une publicité dans le journal

La popularité d’une université


La générosité envers

les oeuvres communautaires

Le rendement d’un pilote

de course automobile

Le rendement des élèves

de première année en lecture

Le rendement d’un élève

en orthographe


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