Les avantages et les inconvénients de la dichotomisation dans l'analyse des données

La dichotomisation est un processus de division d'une variable continue en deux catégories ou groupes distincts, souvent basés sur des critères arbitraires. Cela peut être utile pour simplifier des données complexes et faciliter leur analyse, mais cela peut également conduire à une simplification excessive et à une perte d'informations importantes.

Par exemple, disons que nous avons une variable continue appelée « revenu » qui varie de 10 000 $ à 100 000 $. Nous pourrions diviser cette variable en deux catégories : « faible revenu » (défini entre 10 000 $ et 30 000 $) et « revenu élevé » (30 000 $ et 100 000 $). Cela peut être utile pour simplifier les données et faciliter leur analyse, mais cela peut également conduire à une simplification excessive et à une perte d’informations importantes. Par exemple, une personne ayant un revenu de 25 000 $ pourrait être considérée comme « à faible revenu » même si sa situation financière est plutôt bonne.

La dichotomisation peut également être utilisée pour regrouper les personnes en catégories en fonction de leurs caractéristiques ou de leurs comportements. Par exemple, nous pourrions diviser les gens en deux groupes en fonction de leurs convictions politiques : « conservateur » et « libéral ». Cela peut être utile pour simplifier des questions complexes et faciliter la compréhension de différentes perspectives, mais cela peut également conduire à une simplification excessive et à une perte de nuances importantes.

En résumé, la dichotomisation est un processus de division d'une variable continue en deux catégories ou groupes distincts, souvent fondée sur des critères arbitraires. Bien que cela puisse être utile pour simplifier des données complexes et faciliter leur analyse, cela peut également conduire à une simplification excessive et à une perte d’informations importantes.