В статистике проблема третьей переменной возникает, когда наблюдаемая корреляция между двумя переменными может быть объяснена третьей переменной, которая не была учтена.
Когда эта третья переменная не принимается во внимание, корреляция между двумя изучаемыми переменными может вводить в заблуждение и даже сбивать с толку.
В этом руководстве представлено несколько примеров проблем с третьей переменной в различных условиях.
Пример 1: Собаки и пожарные гидранты
Исследователь отмечает, что в городах с большим количеством пожарных гидрантов, как правило, больше собак.
Однако эти две переменные коррелированы только потому, что они обе имеют высокую корреляцию с третьей переменной: численностью населения .
В больших городах, как правило, больше пожарных гидрантов и больше собак. И наоборот, в небольших городах, как правило, меньше пожарных гидрантов и меньше собак.
Пример 2: Продажа мороженого и нападения акул
Исследователь обнаружил, что продажи мороженого и нападения акул тесно связаны между собой.
Однако эти две переменные коррелированы только потому, что они обе имеют высокую корреляцию с третьей переменной: температурой .
Когда на улице теплее, больше людей покупают мороженое и больше людей плавают в океане, что объясняет, почему значения продаж мороженого и нападений акул имеют тенденцию к увеличению в одно и то же время года.
Пример 3: Волонтеры и стихийные бедствия
Исследование показало, что чем больше добровольцев появляется после стихийного бедствия, тем больше ущерб.
Однако эти две переменные коррелированы только потому, что они обе имеют высокую корреляцию с третьей переменной: размером стихийного бедствия .
Более крупные стихийные бедствия тесно связаны с большим ущербом, а также с увеличением числа добровольцев.
Статьи по Теме
Что такое пропущенная переменная смещения?
Что такое предвзятость неполного охвата?
Что такое смещение агрегации?
Что такое смешанная переменная?