L’âge est-il une variable discrète ou continue ?

En statistiques, les variables numériques peuvent être classées comme discrètes ou continues :

Discrète : variables qui ne peuvent prendre que des nombres entiers. Par exemple:

• Nombre d’animaux appartenant à une famille (1, 2, 5, etc.)
• Nombre de personnes dans un stade (100, 500, 900, etc.)
• Nombre de cookies dans un pot (3, 11, 22, etc.)

Continu : variables pouvant prendre n’importe quel nombre, y compris les nombres avec plusieurs valeurs après la virgule décimale. Par exemple:

• Hauteur (70,3434277 pouces)
• Poids (189,5 livres)
• Temps (14,226 secondes)

Règle générale :

Si vous pouvez compter les éléments, alors vous travaillez avec une variable discrète – par exemple compter le nombre de personnes dans un stade.

Mais si vous pouvez mesurer les éléments, vous travaillez avec une variable continue – par exemple mesurer la taille, le poids, le temps, etc.

En utilisant cette règle empirique, vous pouvez facilement classer la plupart des variables comme discrètes ou continues.

Cependant, une variable qui peut être difficile à classer est l’âge . D’une part, vous pouvez compter l’âge d’une personne en années (par exemple 40 ans), mais vous pouvez également mesurer l’âge d’une personne avec un nombre exact (par exemple 40,225 ans).

Alors, l’âge est-il une variable discrète ou continue ?

L’âge est-il discret ou continu ?

Techniquement parlant, l’âge est une variable continue car elle peut prendre n’importe quelle valeur avec n’importe quel nombre de décimales.

Si vous connaissez la date de naissance d’une personne, vous pouvez calculer son âge exact en incluant les années, les mois, les semaines, les jours, les heures, les secondes, etc. Il est donc possible de dire que quelqu’un a 6,225549 ans.

Vous ne pourriez pas faire la même chose avec une variable discrète telle que « nombre d’animaux de compagnie possédés » par une famille. Par exemple, on ne peut pas dire qu’une famille possède 6,225549 animaux de compagnie. Ils possèdent 6 ou 7 animaux de compagnie.

Cependant, lors d’un certain type d’analyse statistique, l’âge est presque toujours traité comme une variable discrète.

Considérez les exemples suivants pour illustrer cela.

Exemple 1 : Utiliser l’âge dans les études de médecine

Supposons qu’un professionnel de la santé mène une étude dans laquelle il souhaite savoir comment l’âge, le régime alimentaire et l’exercice physique affectent la tension artérielle.

Lors de la collecte de données sur les individus participant à l’étude, elle enregistrera leur âge en utilisant des nombres entiers comme 27 ans, 30 ans, 45 ans, etc.

Bien que l’âge soit techniquement une variable continue, elle le traitera comme une variable discrète et collectera uniquement des données en utilisant des nombres entiers.

Exemple 2 : Utilisation de l’âge dans les études biologiques

Supposons qu’un biologiste veuille comprendre la corrélation entre la hauteur et l’âge des plantes.

Lors du calcul des données sur des plantes individuelles, elle mesurera leur hauteur en centimètres et mesurera leur âge en jours, semaines ou mois. Par exemple, elle pourrait mesurer leur âge à 22 jours, 29 jours, 34 jours, etc.

Bien qu’elle puisse mesurer l’âge comme 22,4543 jours, 29,8868 jours, 34,0001 jours, etc., elle le mesurera probablement en utilisant des nombres entiers, car cela est plus facile à faire.

Résumé

Si on vous demande si l’âge est une variable continue ou discrète dans un cours d’introduction aux statistiques, la bonne réponse est techniquement continue.

Cependant, dans le monde réel, l’âge est souvent traité comme une variable discrète, car elle a plus de sens lors de la collecte de données et lors de la présentation des résultats d’une étude.

Ressources additionnelles

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