Il peut être également pertinent de créer une nouvelle variable à partir de deux variables issues de dimensions différentes. Dans cet article, nous calculons le degré d'efficience (= logique coût - bénéfice) des groupes collaboratifs. Il est obtenu par le rapport entre la qualité de la production collaborative au terme de l'apprentissage (produit) sur le temps effectué pour réaliser cette synthèse (processus). On peut ensuite utiliser cette nouvelle variable dépendante pour évaluer les effets des variables indépendantes manipulées dans le dispositif dans la perspective de mettre en avant les conditions les plus intéressantes d'un point de vue pédagogique.
Plus classiquement, la comparaison peut être liée au fait que le chercheur a manipulé dès le départ des variables dans ce cas. Il va procéder à des analyses comparatives (plan factoriel, groupe expérimental vs groupe contrôle). Dans cette étude, nous comparons la perception qu'ont les utilisateurs d'un chatbot en fonction de leur profil (enseignant pré-service, étudiant en sciences de l'éducation, AESI) et en fonction du type de bot (Affectueux vs Neutre).
La comparaison peut être également envisagée dans le temps (intra) pour un même sujet (prétest vs posttest). Le pré-test constitue une caractéristique individuelle au départ et le post-test est une mesure de performance (produit).