متغير مشترك

تشرح هذه المقالة ما هي المتغيرات المشتركة في الإحصائيات. لذلك ستجد معنى المتغير المشترك، وأمثلة على المتغيرات المشتركة، وكيفية إنشاء نموذج إحصائي بمتغير مشترك.

ما هو المتغير المشترك؟

في الإحصاء، المتغير المشترك هو نوع من المتغيرات التي تؤثر على العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع ولكن ليس له أهمية مباشرة. بمعنى آخر، المتغير المشترك هو متغير يؤثر على النتائج ولكنه ليس محل اهتمام للدراسة.

ولذلك يجب إبقاء المتغير المشترك تحت السيطرة في الدراسة الإحصائية، حتى لا يؤثر على نتائج التحقيق. عادة، عادة ما يتم تضمين المتغيرات المشتركة في نموذج الدراسة لتحديد تأثيرها على المتغير التابع، وسوف نعود إلى هذا بمزيد من التفصيل أدناه.

على سبيل المثال، إذا كنت تريد تحليل العلاقة بين سعر سهم الشركة (المتغير التابع) وأرباح الشركة (المتغير المستقل)، فإن المتغير المشترك هو اتجاه سوق الأسهم. لأنه حتى لو لم نكن مهتمين بمعرفة ما إذا كانت أسعار بقية الأسهم في سوق الأوراق المالية ترتفع أم تنخفض، فمن المنطقي أن سعر أسهم الشركة المدروسة سيختلف حسب ما إذا كان السوق صاعداً أم هابطاً .

يمكن أيضًا أن يُطلق على المتغير المشترك في بعض الأحيان اسم المتغير المشترك .

أمثلة على المتغيرات المشتركة

بمجرد أن رأينا تعريف المتغير المشترك، سنرى عدة أمثلة على المتغيرات المشتركة لإنهاء فهم المفهوم:

1. إذا كنت تريد تحليل كيفية تأثير كمية الأسمدة المضافة (متغير مستقل) على نمو النبات (متغير تابع)، فإن طول الفترة التي تعرضت فيها النباتات لأشعة الشمس يعد متغيرًا مشتركًا لأنه يمكن أن يؤثر على النتائج.
2. إذا كان الهدف هو دراسة العلاقة بين الدرجات التي حصل عليها الطلاب (المتغير التابع) والساعات التي قضاها في الدراسة (المتغير المستقل)، فإن المتغير المشترك هو المعلم الذي يشرح المنهج. منطقيا ستختلف الدرجات بين المعلمين لأن هناك معلمين يشرحون بشكل أفضل من غيرهم.
3. عندما ندرس العلاقة بين إنتاج المصنع (المتغير التابع) وعدد الآلات الموجودة فيه (المتغير المستقل)، فإن المتغير المشترك هو الراتب الذي يتقاضاه الموظفون لأنه يؤثر على دوافعهم وبالتالي أدائهم.

المتغير والمتغير

بشكل عام، يتم التمييز بين المتغيرات المشتركة والمتغيرات حسب الاهتمام الذي تثيره في دراستها. بمعنى آخر، في الدراسة الإحصائية، ليس من المثير للاهتمام دراسة المتغير المشترك، بل تحليل تأثير المتغير على النتائج.

ومع ذلك، يؤثر كل من المتغير والمتغير المشترك على النتائج التي يتم الحصول عليها، ولهذا السبب يتم عادةً تضمين كلا النوعين من المتغيرات في النموذج الإحصائي. وبهذه الطريقة يمكن رؤية تأثير المتغير المشترك على الاستجابة وبالتالي يمكن تحليل العلاقة الارتباطية بين المتغير المستقل والمتغير التابع بشكل صحيح.

نموذج مع متغير

عادة، لدراسة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل، يتم تنفيذ نموذج الانحدار الخطي البسيط. يتيح هذا النموذج الإحصائي تحديد ما إذا كانت العلاقة بين متغيرين مهمة أو على العكس من ذلك ما إذا كان من الممكن إهمالها.

ومع ذلك، في الانحدار الخطي البسيط، لا تؤخذ المتغيرات المشتركة في الاعتبار حيث يتم تضمين متغير توضيحي واحد فقط. وبالتالي، عندما يكون هناك متغير مشترك واحد أو أكثر، يتم تضمينهم بشكل عام في الدراسة، وبالتالي تنفيذ نموذج الانحدار المتعدد. وبهذه الطريقة، يمكن تحليل علاقة الاستجابة مع المتغير التوضيحي محل الاهتمام ومع المتغيرات المشتركة، حيث يمكنها أيضًا أن تحدد النتائج.

يسمى هذا النوع من التحليل الإحصائي تحليل التباين (أو ANCOVA)، وهو مشابه لتحليل التباين (ANOVA) ولكنه يتضمن أيضًا متغيرات الدراسة.