Forskelle mellem forklarende og responsvariable

Artículo revisado y aprobado por nuestro equipo editorial, siguiendo los criterios de redacción y edición de YuBrain.


Den passende definition af de variable, der bruges i en statistisk analyse, er et grundlæggende aspekt af denne disciplin. Der er flere måder, hvorpå de kan klassificeres, men der opstår en grundlæggende differentiering mellem forklarende eller uafhængige variable og respons eller afhængige variable. Disse variabler er relateret til hinanden, og det er vigtigt at identificere deres karakteristika og hvordan de hænger sammen; dens korrekte karakterisering påvirker andre aspekter af statistisk analyse, såsom konstruktionen af ​​et scatterplot og hældningen af ​​en lineær regression.

Forklaringsvariable og responsvariable

En respons eller afhængig variabel er en specifik parameter, som vi stiller et spørgsmål til i vores undersøgelse. En forklarende eller uafhængig variabel er en faktor, der påvirker responsvariablen. Selvom der kan være flere forklaringsvariable i en undersøgelse, vil vi beskæftige os med det tilfælde, hvor der kun er én.

Det er muligt, at en responsvariabel ikke er blevet identificeret i en bestemt undersøgelse, da identifikationen af ​​disse variable afhænger af de spørgsmål, som forskeren, der udfører arbejdet, stiller. En deskriptiv undersøgelse kan være et eksempel, hvor en responsvariabel ikke er identificeret. På den anden side ville et eksperiment have en responsvariabel inkluderet i dets design, da det grundlæggende formål med et eksperiment er at studere årsagerne til ændringer i en responsvariabel af interesse, genereret af forklarende variable.

Uddybning af begreber

For bedre at forstå omfanget af hver definition, lad os analysere to eksempler. I det første tilfælde antages det, at en forsker er interesseret i at studere humør og holdninger hos en gruppe førsteårs universitetsstuderende. De modtager alle et spørgeskema designet til at vurdere deres grad af nostalgi. Studerende bliver også spurgt, hvor langt universitetet er fra deres hjem.

Evalueringen af ​​svarene på undersøgelsen kan foretages efter forskellige tilgange. En forsker kan være interesseret i at få en generel idé om den følelsesmæssige situation for en førsteårsstuderende, ny på universitetet. I dette tilfælde er der ikke identificeret en responsvariabel, da det ikke analyseres, om der er en variabel, der kan påvirke en anden.

En anden forsker kan bruge data fra samme undersøgelse til at besvare spørgsmålet om, hvorvidt studerende, hvis hjem ligger længere fra universitetet, har mere hjemve. I dette tilfælde er svarene på spørgsmålene i spørgeskemaet om hjemve, som eleverne føler, værdierne af en svarvariabel, mens afstanden til hjem er data for en forklarende variabel.

I det andet eksempel er spørgsmålet, om det antal timer, en elev bruger på at lave lektier til et bestemt fag, har en væsentlig effekt på den afsluttende eksamenskarakter. I dette tilfælde definerer undersøgelsesdesignet en forklarende variabel og en responsvariabel, da den foreslår analysen af ​​en variabel, der påvirker den anden. Antallet af timer brugt på lektier er den forklarende eller uafhængige variabel, og karakteren på fagprøven er responsen eller den afhængige variabel.

Måder at repræsentere variabler

Scatterplots bruges til at visualisere sammenhænge og tendenser mellem variabler. Det er ikke nødvendigt, at variablerne svarer til en bestemt definition, hverken forklarende eller respons. Og enhver variabel kan tegnes på en hvilken som helst ønsket akse i et kartesisk koordinatsystem. I tilfælde af at variablerne, der tegnes graf, er forklarende variable og responsvariable, er den forklarende variabel repræsenteret på den vandrette akse (X-aksen), da den er den uafhængige variabel, og responsen eller den afhængige variabel er tegnet på den lodrette akse (akse y). ).

Som allerede nævnt kan forklaringsvariablen og responsvariablen også kaldes henholdsvis uafhængig og afhængig, da ændringerne i responsvariablen er betinget af den anden variabel, men det sker ikke med forklaringsvariablen.Denne terminologi bruges normalt ikke i statistik, da den forklarende variabel ikke er rigtig uafhængig, da variablen tager allerede definerede værdier, og der er ingen mulighed for, at den tager værdier, som kan vælges af forskeren.

Springvand

Forskningsvariable Rafael Landivar University, Guatemala. biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf

-Reklame-

Sergio Ribeiro Guevara (Ph.D.)
Sergio Ribeiro Guevara (Ph.D.)
(Doctor en Ingeniería) - COLABORADOR. Divulgador científico. Ingeniero físico nuclear.

Artículos relacionados