Une variable confusionnelle est une troisième variable non mesurée qui influence, ou « confond », la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante en suggérant la présence d’une corrélation fallacieuse.
Variables de confusion dans la recherche
En raison de la présence de variables de confusion dans la recherche, nous ne devrions jamais supposer qu’une corrélation entre deux variables implique une causalité.
Lorsqu’une variable étrangère n’a pas été correctement contrôlée et interfère avec la variable dépendante (c.-à-d. les résultats), elle est appelée variable de confusion, résultats), on l’appelle une variable confusionnelle.
Par exemple, s’il existe une association entre une variable indépendante (IV) et une variable dépendante (DV), mais que cette association est due au fait que les deux variables sont toutes deux affectées par une troisième variable (C). L’association entre IV et DV est étrangère.
La variable C serait considérée comme la variable confusionnelle dans cet exemple. Nous dirions que la VI et la VD sont confondues par C chaque fois que C influence de manière causale à la fois la VI et la VD.
Afin d’estimer avec précision l’effet de la VI sur la VD, le chercheur doit réduire les effets de C.
Si vous identifiez une relation causale entre la variable indépendante et la variable dépendante, il se peut que cette relation n’existe pas réellement car elle peut être affectée par la présence d’une variable confusionnelle.
Même si la relation de cause à effet existe, la variable confusionnelle peut toujours surestimer ou sous-estimer l’impact de la variable indépendante sur la variable dépendante.
Réduire les variables confusionnelles
Il est important d’identifier toutes les variables confusionnelles possibles et de prendre en compte leur impact sur votre plan de recherche afin de garantir la validité interne de vos résultats.
Voici quelques techniques pour réduire les effets de ces variables confusionnelles:
- Attribution aléatoire : la randomisation contribuera à éliminer l’impact des variables confusionnelles. Vous pouvez affecter au hasard la moitié de vos sujets à un groupe de traitement et l’autre moitié à un groupe de contrôle. Cela garantit que les facteurs de confusion ont le même effet sur les deux groupes et qu’ils ne peuvent donc pas être corrélés avec votre variable indépendante.
- Variables de contrôle : il s’agit de restreindre le groupe de traitement afin d’inclure uniquement des sujets présentant le même potentiel de facteurs de confusion. Par exemple, vous pouvez restreindre votre groupe de sujets en fonction de l’âge, du sexe, de la démographie, du niveau d’éducation ou du poids (etc.) afin de vous assurer que ces variables sont les mêmes pour tous les sujets et qu’elles ne peuvent donc pas fausser la relation de cause à effet en question.
- Conception intra-sujet : dans une conception intra-sujet, tous les participants prennent part à chaque condition.
- Études cas-témoins : Les études cas-témoins attribuent les facteurs de confusion aux deux groupes (le groupe expérimental et le groupe témoin) de manière égale.
Exemple
Supposons que nous voulions mesurer les effets de l’apport calorique (IV) sur le poids (DV). Nous devrions essayer de nous assurer que les variables confusionnelles n’affectent pas les résultats. Ces variables pourraient être les suivantes:
- Taux métabolique : si vous avez un métabolisme plus rapide, vous avez tendance à brûler les calories plus rapidement.
- Âge : L’âge peut influer différemment sur la prise de poids, car les jeunes ont tendance à brûler les calories plus rapidement que les personnes plus âgées.
- Activité physique : les personnes qui font de l’exercice ou qui sont plus actives brûleront plus de calories et pourraient peser moins, même si elles consomment davantage.
- Taille : les personnes plus grandes ont tendance à devoir consommer plus de calories pour prendre du poids.
- Sexe : Les hommes et les femmes ont des besoins caloriques différents pour maintenir un certain poids.
Questions fréquemment posées
1. Qu’est-ce qu’une variable confusionnelle en psychologie
Une variable confusionnelle en psychologie est un facteur étranger qui interfère avec la relation entre les variables indépendantes et dépendantes d’une expérience. Il ne s’agit pas de la variable d’intérêt, mais elle peut influencer le résultat, ce qui conduit à des conclusions inexactes sur la relation étudiée.
Par exemple, si l’on étudie l’impact du temps d’étude sur les résultats des tests, une variable confusionnelle pourrait être l’aptitude inhérente de l’étudiant ou ses connaissances antérieures.
2. Quelle est la différence entre une variable étrangère et une variable confusionnelle ?
Une variable confusionnelle est un type de variable étrangère. Les variables confusionnelles affectent à la fois les variables indépendantes et les variables dépendantes. Elles influencent directement la variable dépendante et sont en corrélation avec la variable indépendante ou l’affectent de manière causale.
Une variable étrangère est une variable que vous n’étudiez pas et qui peut influencer la variable dépendante.
3. Qu’est-ce que le biais de confusion ?
Le biais de confusion est le résultat de la présence de variables confusionnelles dans votre plan d’étude. Si l’association observée surestime l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante, on parle d’un biais de confusion positif.
Si l’association observée sous-estime l’effet de la variable indépendante sur la variable dépendante, on parle d’un biais de confusion négatif.
Références
Glen, Stephanie. Variable confusionnelle : Définition simple et exemple. Récupéré de StatisticsHowTo.com : Elementary Statistics for the rest of us ! https://www.statisticshowto.com/experimental-design/confounding-variable/
Thomas, L. (2021). Comprendre les variables confusionnelles. Scribbr. Récupéré de https://www.scribbr.com/methodology/confounding-variables/
Université du Michigan. (n.d.). Confounding Variables. ICPSR. Extrait de https://www.icpsr.umich.edu/web/pages/instructors/setups2012/exercises/notes/confounding-variable.html
