Qu’est-ce qu’une variable critère ? (Explication + Exemples)

Une variable critère est simplement un autre nom pour une variable dépendante ou une variable de réponse . C’est la variable qui est prédite dans une analyse statistique.

Tout comme les variables explicatives ont des noms différents comme les variables prédictives ou les variables indépendantes , une variable de réponse a également des noms interchangeables comme la variable dépendante ou la variable critère .

Quels sont quelques exemples de variables critères ?

Les scénarios suivants illustrent des exemples de variables critères dans plusieurs contextes différents.

Exemple 1 : Régression linéaire simple

La régression linéaire simple est une méthode statistique que nous utilisons pour comprendre la relation entre deux variables, x et y. Une variable, x, est connue sous le nom de variable prédictive. L’autre variable, y, est connue sous le nom de variable critère ou variable de réponse .

Dans la régression linéaire simple, nous trouvons une « droite de meilleur ajustement » qui décrit la relation entre la variable prédictive et la variable critère.

Par exemple, nous pouvons adapter un modèle de régression linéaire simple à un ensemble de données en utilisant les heures étudiées comme variable prédictive et le résultat du test comme variable critère. Dans ce cas, nous utiliserions une régression linéaire simple pour tenter de prédire la valeur de notre score au test de variable critère.

Ou, comme autre exemple, nous pouvons adapter un simple modèle de régression linéaire à un ensemble de données en utilisant le poids pour prédire la valeur de la taille d’un groupe de personnes. Dans ce cas, notre variable critère est la hauteur puisque c’est la valeur que nous souhaitons prédire.

Si nous traçons les valeurs de taille et de poids sur un nuage de points , la variable critère hauteur serait sur l’axe des y :

En général, la variable critère sera le long de l’axe des y lorsque nous créons un nuage de points et la variable prédictive sera le long de l’axe des x.

Exemple 2 : Régression linéaire multiple

La régression linéaire multiple est similaire à la régression linéaire simple, sauf que nous utilisons plusieurs variables prédictives pour prédire la valeur d’une variable critère.

Par exemple, nous pouvons utiliser les variables prédictives heures étudiées et heures de sommeil la nuit précédant le test pour prédire la valeur du score du test de la variable critère. Dans ce cas, notre variable critère est la variable prédite dans cette analyse.

Exemple 3 : ANOVA

Une ANOVA (analyse de variance) est une technique statistique que nous utilisons pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative entre les moyennes de trois groupes indépendants ou plus.

Par exemple, nous pourrions vouloir déterminer si trois programmes d’exercices différents ont un impact différent sur la perte de poids. La variable prédictive que nous étudions est le programme d’exercices et comporte trois niveaux .

La variable critère est la perte de poids, mesurée en livres. Nous pouvons effectuer une ANOVA unidirectionnelle pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative entre la perte de poids résultant des trois programmes.

Dans ce cas, nous souhaitons comprendre si la valeur du critère variable de perte de poids diffère entre les trois programmes d’exercices.

Si nous analysions plutôt le programme d’exercice et le nombre moyen d’heures de sommeil par nuit, nous effectuerions une ANOVA bidirectionnelle puisque nous souhaitons voir comment deux facteurs influent sur la perte de poids.

Mais encore une fois, notre variable critère reste la perte de poids , car nous nous intéressons à la façon dont la valeur de cette variable diffère selon les différents niveaux d’ exercice et de sommeil .

Lecture supplémentaire : une explication simple de la validité des critères