المتغير التفسيري

تشرح هذه المقالة ما هي المتغيرات التوضيحية. وبذلك ستجد معنى المتغير التفسيري وأمثلة على المتغيرات التوضيحية وأهمية هذا النوع من المتغيرات في الدراسة الإحصائية.

ما هو المتغير التوضيحي؟

في الإحصاء، المتغير التوضيحي هو متغير يستخدم لشرح نتيجة التجربة. بمعنى آخر، في البحث، المتغير التوضيحي هو المتغير الذي تؤثر قيمته على متغير الاستجابة.

على سبيل المثال، إذا قمنا بدراسة العلاقة بين عدد المصانع في بلد ما وانبعاثات المواد الملوثة في البلد، فإن المتغير التوضيحي هو عدد المصانع في البلد. حيث أن المتغير هو الذي يؤثر على المواد الملوثة وليس العكس.

عند رسم نتائج دراسة إحصائية بيانيا، يتم تمثيل المتغيرات التوضيحية عموما على الإحداثي السيني (المحور الأفقي) بالحرف x .

أمثلة على المتغيرات التوضيحية

بعد أن رأينا تعريف المتغير التوضيحي، دعونا الآن نلقي نظرة على عدة أمثلة لهذا النوع من المتغيرات لفهم المفهوم بشكل أفضل.

• يؤثر الوقت المستغرق في الدراسة (متغير توضيحي) على الدرجات التي تم الحصول عليها (متغير الاستجابة).
• سعر المنتج (متغير توضيحي) يعدل عدد الأشخاص الراغبين في شراء المنتج (متغير الاستجابة).
• تؤثر درجة الحرارة البيئية (المتغير التوضيحي) على عدد حرائق الغابات (متغير الاستجابة).
• الإعلان عن منتج (متغير توضيحي) له تأثير على عدد مبيعات المنتج المذكور (متغير الاستجابة).
• ويرتبط عدد سكان المدينة (متغير توضيحي) بعدد سيارات الأجرة في المدينة (متغير الاستجابة).

المتغير التوضيحي ومتغير الاستجابة

هناك علاقة سبب ونتيجة بين المتغير التوضيحي ومتغير الاستجابة ، فالمتغير التوضيحي هو السبب ومتغير الاستجابة هو التأثير. وبالتالي فإن المتغير التوضيحي يؤثر على قيمة متغير الاستجابة.

ولذلك ففي دراسة إحصائية يكون الفرق بين المتغير التوضيحي ومتغير الاستجابة هو أن يقوم الباحث بتغيير المتغير التوضيحي ليرى مدى تأثيره على متغير الاستجابة، ومن ناحية أخرى يقوم الباحث بتحليل التغير في قيمة متغير الإجابة . حسب قيمة المتغير التوضيحي.

يمكن أيضًا تسمية متغير الاستجابة بمتغير النتيجة أو المتغير الموضح .

المتغير التفسيري والانحدار

بشكل عام، لدراسة العلاقة بين المتغير التوضيحي ومتغير الاستجابة، يتم تنفيذ نموذج الانحدار الإحصائي، حيث يسمح بتمثيل النتائج التي تم الحصول عليها بيانيا، بالإضافة إلى تحليل الارتباط بين نوعي المتغيرات عدديا. .

بتعبير أدق، عادة ما يتم تنفيذ نموذج الانحدار الخطي البسيط، لأن العلاقة بين متغيرين تكون خطية عادة. ومع ذلك، يمكن أيضًا صياغة العلاقة باستخدام المعادلات التربيعية، أو اللوغاريتمية، أو الأسية، وما إلى ذلك. وظيفة.

وبالمثل، إذا كنت ترغب في دراسة العلاقة بين متغير الاستجابة والعديد من المتغيرات التوضيحية، فيمكنك تنفيذ نموذج الانحدار المتعدد، والذي لا يساعد فقط في تحليل العلاقة بين الاستجابة والمتغيرات المختلفة، ولكنه مفيد أيضًا في معرفة المتغير المناسب. أكثر أهمية.