selon que c’est la variable qualitative ou la variable quantitative qui constitue la variable dépendante. On examinera ensuite le cas particulier d’une variable dépendante quantitative dans une série chronologique.
8.3.1
La variable qualitative comme variable dépendante
Lorsque la variable qualitative est considérée comme variable dépendante, les données sont habituellement traitées comme un cas à deux variables qualitatives, mais avec certaines différences selon que l’hypothèse est relationnelle ou causale.
A
Le cas d’une hypothèse relationnelle
Dans l’exemple de recherche qui suit, la variable qualitative degré de diminution de la qualité de vie constitue la variable dépendante, laquelle est évaluée en fonction de la variable quantitative groupe d’âge. Cette dernière sert de variable indépendante, mais au sens large puisqu’elle n’a pas été manipulée directement. Par ailleurs, même si l’âge est en soi une variable quantitative, son regroupement en trois catégories amène à la traiter comme une variable qualitative ordinale.
Exemple • Une équipe de trois étudiantes a mené auprès de 78 femmes une enquête sur le syndrome prémenstruel (SPM) afin de savoir si leur qualité de vie (conjugale, familiale, professionnelle, scolaire, sociale et globale) durant la période prémenstruelle n’était aucunement diminuée ou l’était un peu, moyennement ou grandement. L’hypothèse des étudiantes était la suivante :
La diminution de la qualité de vie varie en fonction du groupe d’âge.
Après avoir regroupé les fréquences sous deux modalités (Un peu et Moyennement ou plus), les étudiantes ont dressé le tableau de contingence 8.10. Les fréquences relatives y ont été calculées en prenant comme référence le total des fréquences absolues pour le groupe d’âge concerné. Tableau 8.10
Degré de diminution de la qualité de vie selon le groupe d’âge chez 78 femmes ayant déclaré être affectées par le SPM Groupe d’âge
Degré de diminution de la qualité de vie
12 à 17 ans
18 à 29 ans
30 ans et plus
Un peu
65,6 % (21)
80,0 % (20)
66,7 % (14)
Moyennement ou plus
34,4 % (11)
20,0 % (5)
33,3 % (7)
TOTAL
100,0 % (32)
100,0 % (25)
100,0 % (21)
Note : Les valeurs entre parenthèses correspondent aux fréquences absolues.
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ÉTAPE 3 • L’analyse des données