Variable intermédiaire

Cet article explique quelles sont les variables intermédiaires. Vous trouverez donc la signification de variable intervenante, des exemples de variables intervenantes et la différence avec d’autres types de variables.

Qu’est-ce qu’une variable intermédiaire ?

En statistiques, une variable intermédiaire est une variable qui affecte la relation entre une variable dépendante et une variable indépendante mais qui ne peut pas être manipulée. Ainsi, une variable intermédiaire peut influencer les résultats d’une enquête.

Une variable intermédiaire peut également être appelée variable interférente ou variable déroutante .

Une des caractéristiques des variables intervenantes est qu’elles sont difficiles à identifier ; de plus, une fois déterminées, il est difficile de neutraliser ou d’éliminer leur effet dans l’étude statistique.

Exemples de variables d’intervention

Maintenant que nous connaissons la définition d’une variable intervenante, nous allons voir plusieurs exemples de ce type de variables pour mieux assimiler le concept.

1. Par exemple, lors d’une analyse entre les ingrédients d’un plat préparé (variable indépendante) et la qualité de la nourriture (variable dépendante), une variable intermédiaire est le temps pendant lequel le client chauffe le plat préparé au micro-ondes. Bien que cette variable affecte clairement la qualité de la nourriture, elle ne peut jamais être contrôlée car chaque utilisateur y consacrera autant de temps qu’il le souhaite.
2. Si l’objectif est d’étudier le rapport entre les notes obtenues par les étudiants (variable dépendante) et les heures d’études consacrées (variable indépendante), une variable intermédiaire est la motivation des enseignants dans l’explication du programme. Logiquement, les notes varieront en fonction de la motivation de chaque enseignant, cependant, c’est difficile à contrôler dans cette expérience.
3. Si l’on étudie la relation entre le temps nécessaire à la faillite d’une entreprise (variable dépendante) et l’investissement réalisé lors de la création de l’entreprise (variable indépendante), une variable intermédiaire est la compétitivité du marché. Évidemment, la concurrence aura un impact sur le succès ou l’échec de l’entreprise, mais c’est une caractéristique du marché en question qui ne peut être modifiée.

Variable intermédiaire, variable dépendante et variable indépendante

Dans cette section, nous verrons la relation entre la variable intermédiaire, la variable dépendante et la variable indépendante d’une étude statistique.

La variable dépendante est une variable dont la valeur dépend d’une autre variable, par contre, la variable indépendante est cette variable dont la valeur ne dépend d’aucune autre variable mais est généralement établie par le chercheur.

Normalement, dans une analyse statistique, nous souhaitons étudier une éventuelle relation de cause à effet entre une variable indépendante et une variable dépendante, il est donc important qu’aucun autre facteur n’affecte les expériences réalisées.

Par conséquent, il faut tenter de neutraliser les variables intermédiaires (même si cela peut être difficile) car elles peuvent altérer les résultats obtenus et, par conséquent, une conclusion erronée peut être tirée sur la relation entre la variable dépendante et la variable indépendante.

Contrôle d’une variable intermédiaire

Comme nous l’avons vu tout au long de l’article, les variables intermédiaires sont importantes en recherche car elles peuvent modifier les résultats et donc les conclusions de l’étude.

Cependant, les variables intermédiaires sont généralement difficiles à identifier et même à neutraliser leur effet, car généralement le chercheur n’a pas la capacité d’influencer une variable intermédiaire.

Ainsi, même si elles sont difficiles à contrôler, il faut au moins essayer de minimiser l’effet des variables intervenantes. Dans certains cas, un modèle statistique robuste peut être conçu dans lequel les conditions externes n’affectent pratiquement pas les résultats obtenus.