В статистике исследователей часто интересует понимание взаимосвязи между некоторой независимой переменной и зависимой переменной.
Однако иногда может присутствовать предшествующая переменная .
Антецедентная переменная — это переменная, которая появляется перед изучаемыми независимыми и зависимыми переменными и может помочь объяснить взаимосвязь между ними.
Вы можете запомнить это определение, вспомнив, что слово « антецедент » буквально означает «предшествующий или предшествующий».
Примеры предшествующих переменных
Антецедентные переменные могут присутствовать в различных сценариях исследования. Вот некоторые примеры:
Пример 1: Возраст и доход
Предположим, исследователи заинтересованы в изучении взаимосвязи между возрастом и годовым доходом. Однако предшествующая переменная, которая может помочь объяснить (или частично объяснить) связь между двумя переменными, которую следует учитывать, — это уровень образования , поскольку он, как правило, коррелирует как с возрастом, так и с доходом.
Пример 2: Медитация и счастье
Предположим, исследователи заинтересованы в изучении взаимосвязи между медитацией и сообщаемым уровнем счастья. Тем не менее, предшествующая переменная, которая может помочь объяснить (или частично объяснить) взаимосвязь между двумя переменными, которую следует учитывать, — это стресс на работе , поскольку он может влиять как на свободное время, доступное для медитации, так и на сообщаемое счастье.
Как контролировать предшествующие переменные
В ходе эксперимента исследователи могли потенциально контролировать предшествующие переменные, используя их в качестве блокирующих факторов.Например, они могли бы разделить участников на «блоки» в зависимости от их уровня образования, а затем изучить взаимосвязь между возрастом и доходом в каждом блоке.
При регрессионном анализе исследователи могут включать предшествующие переменные в регрессионную модель, чтобы контролировать их влияние. Например, исследователи могут включить уровень образования в качестве переменной в регрессионную модель, чтобы коэффициент регрессии для возраста можно было интерпретировать как среднее изменение дохода при неизменном уровне образования.
В обоих этих сценариях предполагается, что данные для этих предшествующих переменных легко доступны, что не всегда так. Например, может быть трудно количественно определить «стресс на работе», даже если мы знаем, что это может быть предшествующая переменная, которая может повлиять на способность медитировать и сообщать о счастье.
Связанные переменные
Две переменные, которые похожи на предшествующие переменные и которые также могут влиять на взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной, включают:
1. Посторонние переменные : переменные, которые не представляют интереса для исследования, но могут влиять как на независимые, так и на зависимые переменные.
2.Промежуточные переменные : переменные, которые находятся между независимыми и зависимыми переменными и оказывают прямое влияние на взаимосвязь между ними.
Будьте осторожны с каждым из этих типов переменных при проведении эксперимента или исследования.