Une variable informative est une sorte de facteur libre. Les deux termes sont fréquemment utilisés de manière réciproque. Cependant, il existe une distinction discrète entre les deux. Au moment où une variable est autonome, elle n’est pas du tout influencée par d’autres facteurs. Lorsqu’une variable n’est pas autonome de manière certaine, elle est une variable d’illustration.

Supposons que vous ayez deux facteurs pour clarifier l’augmentation du poids : les aliments bon marché et les boissons gazeuses. Bien que vous puissiez croire que manger des aliments bon marché et boire des boissons gazeuses sont gratuits, ce n’est généralement pas le cas. Cela s’explique par le fait que les aliments bon marché vous incitent à acheter une boisson gazeuse avec votre dîner. De plus, si vous vous arrêtez quelque part pour acheter une boisson gazeuse, il y a régulièrement une tonne d’alternatives alimentaires bon marché comme les nachos ou les franks. Bien que ces facteurs ne soient pas totalement autonomes les uns des autres, ils ont une incidence sur la prise de poids. Ils sont appelés facteurs illustratifs car ils peuvent apporter des éclaircissements sur la prise de poids.

La frontière entre les facteurs autonomes et les facteurs logiques est généralement si peu importante que personne ne s’en plaint jamais. Sauf si vous faites des recherches poussées, y compris sur une foule de facteurs qui peuvent s’associer les uns aux autres. Elle a tendance à être importante dans la recherche clinique. Dans la plupart des cas, notamment en matière de connaissances, les deux termes sont essentiellement équivalents.

Variables d’illustration par rapport aux variables de réaction

La variable de réaction est le point central d’une enquête dans un examen ou une enquête. Une variable logique est une variable qui clarifie les changements de ce facteur. Elle peut très bien être tout ce qui peut influencer la variable de réaction. Supposons que vous essayez de comprendre si la chimio ou un traitement hostile aux œstrogènes est une meilleure technique pour les patientes souffrant de croissance maligne de la poitrine. La question qui se pose est la suivante : quelle est la méthode qui retarde le plus la vie ? Le temps d’endurance est donc la variable de réaction. Le type de traitement administré est la variable logique ; il peut éventuellement influencer la variable de réaction. Dans ce modèle, nous n’avons qu’une seule variable illustrative : le type de traitement. Tout bien considéré, vous auriez quelques facteurs progressivement informatifs, notamment l’âge, le bien-être, le poids et d’autres facteurs liés au mode de vie.

Un nuage de points peut vous aider à voir les tendances entre les informations combinées. Dans le cas où vous disposez à la fois d’une variable de réaction et d’une variable logique, la variable informative est constamment tracée sur le x-hub (le pivot plat). La variable de réaction est constamment tracée sur le pivot vertical (y-hub).

explanatory variable                                              Si vous regardez l’image ci-dessus, vous devriez pouvoir dire que la taille du poignet n’est pas une très bonne variable explicative pour prédire la graisse corporelle (la variable réponse).  La ligne rouge sur l’image est la “ligne du meilleur ajustement”. Bien qu’elle passe par le centre de l’étendue des taches, une grande partie des taches n’en est pas proche. Cela implique que la variable informative ne clarifie vraiment rien.

Par ailleurs, l’énormité des cuisses d’un individu est un indicateur supérieur du rapport entre les muscles et la graisse. En effet, même cela n’est pas parfait. De nombreux individus en bonne santé ont des cuisses énormes ! Percevez à quel point les touches sont proches de la ligne rouge de la meilleure forme.

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