متغير متوسط

تشرح هذه المقالة ما هي المتغيرات الوسيطة. ولذلك ستجد معنى المتغير التدخلي، وأمثلة على المتغيرات التدخلية والفرق مع أنواع المتغيرات الأخرى.

ما هو المتغير الوسيط؟

في الإحصاء، المتغير المتداخل هو متغير يؤثر على العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل ولكن لا يمكن التلاعب به. وبالتالي، يمكن للمتغير الوسيط أن يؤثر على نتائج الاستطلاع.

قد يُطلق على المتغير المتداخل أيضًا اسم المتغير المتداخل أو المتغير المربك .

ومن خصائص المتغيرات المتداخلة أنه يصعب تحديدها؛ علاوة على ذلك، بمجرد تحديدها، يصعب تحييد أو إلغاء تأثيرها في الدراسة الإحصائية.

أمثلة على متغيرات التدخل

الآن بعد أن عرفنا تعريف المتغير الوسيط، سنرى عدة أمثلة على هذا النوع من المتغيرات لاستيعاب المفهوم بشكل أفضل.

1. على سبيل المثال، في التحليل بين مكونات الوجبة المعدة (متغير مستقل) وجودة الطعام (متغير تابع)، فإن المتغير التدخلي هو الوقت الذي يقوم فيه العميل بتسخين الوجبة المعدة في الميكروويف. وعلى الرغم من أن هذا المتغير يؤثر بشكل واضح على جودة الطعام، إلا أنه لا يمكن التحكم فيه أبدًا لأن كل مستخدم سيقضي الكثير من الوقت عليه كما يريد.
2. إذا كان الهدف هو دراسة العلاقة بين الدرجات التي حصل عليها الطلاب (المتغير التابع) وساعات الدراسة المخصصة (المتغير المستقل)، فإن المتغير المتوسط هو دافعية المعلمين في شرح البرنامج. منطقيا، ستختلف الدرجات تبعا لدوافع كل معلم، ولكن من الصعب السيطرة على ذلك في هذه التجربة.
3. إذا قمنا بدراسة العلاقة بين الوقت اللازم لإفلاس شركة ما (المتغير التابع) والاستثمار الذي تم خلال إنشاء الشركة (المتغير المستقل)، فإن المتغير الوسيط هو القدرة التنافسية في السوق. من الواضح أن المنافسة ستؤثر على نجاح أو فشل العمل، ولكنها سمة من سمات السوق المعنية التي لا يمكن تغييرها.

المتغير الوسيط والمتغير التابع والمتغير المستقل

وسنتناول في هذا القسم العلاقة بين المتغير الوسيط والمتغير التابع والمتغير المستقل للدراسة الإحصائية.

المتغير التابع هو المتغير الذي تعتمد قيمته على متغير آخر، أما المتغير المستقل فهو ذلك المتغير الذي لا تعتمد قيمته على أي متغير آخر ولكن يتم تحديده بشكل عام من قبل الباحث.

عادة، في التحليل الإحصائي، نرغب في دراسة علاقة السبب والنتيجة المحتملة بين متغير مستقل ومتغير تابع، لذلك من المهم ألا تؤثر أي عوامل أخرى على التجارب التي تم إجراؤها.

ولذلك، ينبغي بذل محاولة لتحييد المتغيرات المتداخلة (على الرغم من أن ذلك قد يكون صعبا) لأنها قد تغير النتائج التي تم الحصول عليها، وبالتالي، قد يتم التوصل إلى نتيجة خاطئة حول العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل.

السيطرة على متغير وسيط

كما رأينا طوال المقال، فإن المتغيرات المتداخلة مهمة في البحث لأنها يمكن أن تغير النتائج وبالتالي استنتاجات الدراسة.

ومع ذلك، عادة ما يكون من الصعب تحديد المتغيرات المتداخلة وحتى تحييد تأثيرها، لأن الباحث عادة لا يكون لديه القدرة على التأثير على المتغير المتدخل.

لذا، فحتى لو كان من الصعب السيطرة عليها، يتعين علينا على الأقل أن نحاول التقليل من تأثير المتغيرات المتداخلة. وفي بعض الحالات، يمكن تصميم نموذج إحصائي قوي لا تؤثر فيه الظروف الخارجية عمليا على النتائج التي تم الحصول عليها.