Raisonnement multivarié
Le raisonnement multivarié analyse plusieurs variables en même temps, plutôt que de les croiser deux par deux. Il devient nécessaire pour étudier un phénomène complexe, ou pour appliquer le raisonnement « toutes choses égales par ailleurs ».
Un raisonnement en bivarié, limité à deux variables à la fois, peut conduire à des erreurs d’interprétation. Un lien apparent entre deux variables peut en fait être dû à une troisième variable, non observée.
L’absentéisme, par exemple, se décline selon plusieurs dimensions : sa fréquence, sa durée, sa cause. Il s’explique aussi par plusieurs facteurs, comme la pénibilité de l’emploi, l’âge ou le genre. Analyser ce phénomène en profondeur demande de considérer ces variables ensemble.
Les analyses factorielles et les modèles de régression sont les principaux outils du raisonnement multivarié. Ils permettent de résumer ou d’expliquer un phénomène à partir de nombreuses variables, plutôt que d’une seule.
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