Que signifie "Biais de variable omise"?

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Le biais de variable omise (BVO) se produit quand un modèle néglige un facteur clé qui influence à la fois le résultat étudié et une autre variable liée. Ça peut mener à des conclusions erronées sur la relation entre ces variables.

Par exemple, si des chercheurs examinent l'impact de l'éducation sur le revenu mais oublient de prendre en compte l'expérience professionnelle, ils peuvent croire à tort que l'éducation a un impact plus important sur le revenu qu'en réalité. C'est parce que l'expérience professionnelle influence à la fois l'éducation et le revenu.

Le BVO est un problème courant dans de nombreux domaines, y compris les sciences sociales et l'écologie. Ça peut créer des résultats trompeurs, rendant difficile de voir les vraies connexions entre différents facteurs. Pour remédier à ça, les chercheurs doivent identifier et inclure ces facteurs manquants dans leurs modèles. Ça aide à donner une image plus claire et conduit à des résultats plus précis.