Vous ne pourrez pas faire grand-chose en recherche si vous ne savez pas parler de variables. Une variable est toute entité qui peut prendre différentes valeurs. OK, alors qu’est-ce que ça veut dire ? Tout ce qui peut varier peut être considéré comme une variable. Par exemple, l’âge peut être considéré comme une variable car l’âge peut prendre différentes valeurs pour différentes personnes ou pour la même personne à différents moments. De même, le pays peut être considéré comme une variable parce que le pays d’une personne peut se voir attribuer une valeur.
Les variables ne sont pas toujours » quantitatives » ou numériques. La variable ville est constituée de valeurs textuelles comme New York ou Sydney. Nous pouvons, si c’est utile, attribuer des valeurs quantitatives à la place (ou à la place) des valeurs textuelles, mais nous ne sommes pas obligés d’attribuer des chiffres pour que quelque chose soit une variable. Il est également important de réaliser que les variables ne sont pas seulement des choses que nous mesurons au sens traditionnel du terme. Par exemple, dans la plupart des recherches sociales et dans l’évaluation des programmes, nous considérons que le traitement ou le programme est composé d’une ou plusieurs variables (c’est-à-dire que la « cause » peut être considérée comme une variable). Un programme éducatif peut avoir des quantités variables de « temps consacré à la tâche », de « configuration de la classe », de « rapports élèves-enseignant », etc. Donc même le programme peut être considéré comme une variable (qui peut être composée d’un certain nombre de sous-variables).
Un attribut est une valeur spécifique sur une variable. Par exemple, la variable Note de l’élève possède deux attributs : pass et fail. Ou encore, la variable accord pourrait être définie comme ayant cinq attributs :
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1= fortement en désaccord -
2= en désaccord -
3= neutre -
4= d’accord -
5= fortement d’accord
Une autre distinction importante ayant trait au terme « variable » est la distinction entre une variable indépendante et une variable dépendante. Cette distinction est particulièrement pertinente lorsque vous étudiez les relations de cause à effet. C’est moi qui ai mis le plus de temps à apprendre cette distinction. (Bien sûr, je suis quelqu’un qui s’embrouille avec les panneaux « arrivées » et « départs » dans les aéroports – est-ce que je vais aux arrivées parce que j’arrive à l’aéroport ou est-ce que la personne que je vais chercher va aux arrivées parce qu’elle arrive dans l’avion !) Au départ, je pensais qu’une variable indépendante était une variable libre de varier ou de réagir à un programme ou à un traitement, et qu’une variable dépendante devait être une variable qui dépend de mes efforts (c’est-à-dire le traitement). Mais c’est complètement à l’envers ! En fait, la variable indépendante est ce que vous (ou la nature) manipulez – un traitement, un programme ou une cause. La variable dépendante est ce qui est affecté par la variable indépendante – vos effets ou résultats. Par exemple, si vous étudiez les effets d’un nouveau programme éducatif sur la réussite des élèves, le programme est la variable indépendante et vos mesures de la réussite sont les variables dépendantes.
Enfin, il y a deux traits de variables qui devraient toujours être réalisés. Chaque variable doit être exhaustive, elle doit inclure toutes les réponses possibles. Par exemple, si la variable est « religion » et que les seules options sont « protestant », « juif » et « musulman », il y a pas mal de religions auxquelles je pense qui n’ont pas été incluses. La liste n’épuise pas toutes les possibilités. D’autre part, si vous épuisez toutes les possibilités avec certaines variables – la religion étant l’une d’entre elles – vous auriez tout simplement trop de réponses. La façon de traiter ce problème est de dresser une liste explicite des attributs les plus courants, puis d’utiliser une catégorie générale comme « Autre » pour tenir compte de tous les autres. En plus d’être exhaustifs, les attributs d’une variable doivent être mutuellement exclusifs, aucun répondant ne doit pouvoir avoir deux attributs simultanément. Si cela peut sembler évident, c’est souvent assez délicat dans la pratique. Par exemple, vous pourriez être tenté de représenter la variable « Situation professionnelle » par les deux attributs « employé » et « chômeur ». Mais ces attributs ne s’excluent pas nécessairement l’un l’autre – une personne qui cherche un second emploi tout en étant employée pourrait cocher les deux attributs ! Mais n’utilisons-nous pas souvent des questions dans les enquêtes qui demandent au répondant de « cocher toutes les cases qui s’appliquent », puis d’énumérer une série de catégories ? Oui, nous le faisons, mais techniquement parlant, chacune des catégories d’une question de ce type est sa propre variable et est traitée de façon dichotomique comme étant « cochée » ou « non cochée », des attributs qui s’excluent mutuellement.
