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Variables confusionnelles : Définition, importance et moyens d'atténuer leur effet.
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Une variable de confusion ou un facteur de confusion est une chaîne qui est liée à la fois à la variable indépendante et à la variable dépendante considérées. Ce sont les variables qui ne sont généralement pas prises en compte mais qui ont une influence majeure sur les résultats de la recherche. Comprendre et prendre en compte les variables confusionnelles est une tâche importante qui doit être effectuée afin de s’assurer que les observations effectuées sont exactes.
Variables confusionnelles
Les variables confusionnelles sont des variables externes qui ont un impact sur les variables dépendantes ainsi que sur les variables indépendantes. Ces variables doivent être étudiées pour évaluer la nature de leur relation avec les deux aspects afin de maximiser la précision. Ces variables, cependant, ne peuvent pas être contrôlées et la mesure de leur impact peut être une tâche difficile.
- Variables indépendantes : Ces variables sont des facteurs autonomes qui peuvent être manipulés pour étudier leur effet causal sur la variable dépendante.
- Variables dépendantes : Les variables dépendantes sont celles dont le fonctionnement est affecté par le changement d’une ou de plusieurs variables indépendantes.
- Par exemple : dans une étude où le type de musique que les gens écoutent est corrélé à leur productivité, les genres musicaux deviennent une variable indépendante et peuvent être facilement modifiés par le chercheur pour tester leur effet sur le public qui les écoute. D’autre part, les niveaux de productivité des participants deviennent une variable dépendante qui est étudiée en fonction des changements apportés aux genres musicaux.
- Parfois, ces facteurs peuvent également être interchangés. La corrélation entre le prix de l’essence et la demande d’essence peut être étudiée dans les deux sens.
- Les prix de l’essence peuvent augmenter ou diminuer en fonction de la demande des clients. Dans ce cas, le prix de l’essence devient une variable dépendante influencée par le niveau de la demande (variable indépendante).
- La demande d’essence peut baisser ou augmenter en fonction du niveau des prix. Dans ce cas, la demande d’essence devient une variable dépendante.
L'importance des variables confusionnelles
Les résultats de l’expérience ou de la recherche dépendent du degré d’influence des variables confusionnelles sur les variables indépendantes et dépendantes. Si l’on ne tient pas compte de cette influence, les résultats peuvent être inexacts et faussés. Pour maintenir l’authenticité et la validité de la recherche, il devient important de tenir compte des variables confusionnelles.
Par exemple: le lien entre les dépenses publicitaires des entreprises et leur part de marché ne peut être étudié isolément. De nombreuses variables de confusion, comme le niveau de concurrence, doivent être prises en compte et intégrées dans la recherche pour une précision accrue.
Conseils pour réduire l'impact des variables confusionnelles
Distribuer les facteurs de confusion de manière égale
Dans cette méthode, les facteurs de confusion sous-jacents sont répartis de manière égale entre les sujets de l’étude afin de minimiser leur effet dû à la variation. Cette distribution permet au chercheur de ne pas tenir compte des facteurs de confusion lors de l’étude des résultats de la recherche. Il s’agit d’une méthode artificielle de sélection de l’échantillon qui facilite l’étude de certaines variables indépendantes et de leur effet sur les variables dépendantes sans tenir compte des influences extérieures.
Par exemple: Les sujets d’essai dans l’étude de la performance académique d’un étudiant et l’effet causal du temps d’écran sur celle-ci , le chercheur doit standardiser l’éligibilité des participants . Ainsi, si le chercheur décide d’étudier des étudiants qui font un stage au même moment, les participants à l’étude doivent être des étudiants de première année de collège qui font un stage pour la même durée ou qui effectuent les mêmes tâches qu’un stagiaire. Cela élimine les variations dans leurs résultats individuels dues aux différences dans les critères qu’ils remplissent. Il est également plus facile pour le chercheur de ne pas tenir compte des facteurs de confusion (dans ce cas, l’âge, l’année d’étude, la durée du stage et les fonctions) et de se concentrer uniquement sur le temps d’écran des étudiants.
Restreindre l’étude
Il peut être difficile de trouver des échantillons dont les participants répondent aux critères d’éligibilité et sont disponibles pour la recherche. L’élimination de ces facteurs de confusion identifiés est une option plus réaliste.
Dans une telle méthodologie, les chercheurs identifient les variables confusionnelles qui peuvent influencer les résultats de la recherche. Ensuite, ils éliminent complètement ces variables confusionnelles et font en sorte que les critères d’éligibilité des participants soient explicitement basés sur le fait qu’ils ne répondent pas à ces variables confusionnelles. Ainsi, au lieu de cocher des cases pour répondre aux critères, les chercheurs doivent s’assurer qu’ils n’entrent dans aucune des catégories de variables confusionnelles.
Par exemple: Dans l’étude ci-dessus sur les performances académiques des étudiants, le chercheur recherchera des étudiants du même sexe, de la même année et sans aucune expérience de stage. Il n’a donc pas besoin de rechercher des étudiants ayant effectué des stages et de limiter sa recherche aux étudiants du même sexe, ce qui simplifie le processus de recherche.
Cependant, les chercheurs ne préfèrent généralement pas cette pratique car elle limite les sujets d’étude, peut être fastidieuse pour un grand nombre de variables de confusion et nécessite une liste méticuleuse de restrictions pour minimiser l’influence des variables de confusion. Dans le cas ci-dessus, par exemple, si l’étude est limitée aux étudiants masculins, les résultats ne montrent qu’un côté de la médaille sans faire la lumière sur les sujets féminins. En outre, il est nécessaire de définir le groupe d’âge exact et l’année d’étude que le chercheur recherche, ce qui rend l’évaluation de l’éligibilité difficile.
Randomisation
Le moyen le plus simple et le plus courant de minimiser l’impact des variables confusionnelles consiste à utiliser un groupe de personnes suffisamment important et à sélectionner les participants de l’échantillon de manière aléatoire. De cette façon, les caractéristiques confusionnelles sont réparties de manière égale entre tous les sujets de l’étude, sans que la recherche de caractéristiques chez les participants individuels soit un casse-tête. Cela réduit la distorsion et rend le processus de sélection rapide et facile.
Une étude des caractéristiques confusionnelles dans le groupe initial sélectionné peut être effectuée pour vérifier la présence moyenne des variables confusionnelles. En cas de différences, de légers ajustements peuvent être effectués pour maintenir l’uniformité.
Par exemple: L’étude des étudiants et de leur performance académique peut être facilement réalisée en incluant dans le groupe cible tous les étudiants ayant des variables confondantes variables et en sélectionnant au hasard les étudiants de ce groupe à inclure dans l’échantillon. De cette façon, les étudiants présentant toutes les caractéristiques sont représentés dans l’échantillon et leur présence est compensée. En outre, cette méthode permet également de prendre en compte de nombreux facteurs de confusion non identifiés qui ont pu être ignorés par le chercheur.
Cette méthode ne trouve une application pratique que pour les grands groupes cibles et la probabilité de réussite initiale de la randomisation varie également.
- For example : In a study where the type of music that people listen to is correlated with their productivity, the music genres become an independent variable and can be easily changed by the researcher to test its effect on the listening audience. On the other hand , the producivity levels of the participants becomes a dependant variable that is studied based on the changes made in the music genres.
- Sometimes , these factors can be interchanged as well. The correlation between petrol prices and petrol demand can be studied both ways
- The petrol prices may rise or fall depending upon the demand that customers have. In this case , petrol prices become a dependant variable impacted by the demand levels (independent variable)
- The demand for petrol may fall or rise depending upon the price levels. Here, the demand of petrol becomes a dependant variable .
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