ما هو المتغير المحير؟ (التعريف & #038؛ مثال)

في أي تجربة هناك متغيرين رئيسيين:

المتغير المستقل: المتغير الذي يقوم المجرب بتعديله أو التحكم فيه ليتمكن من ملاحظة التأثيرات على المتغير التابع.

المتغير التابع: المتغير المقاس في التجربة والذي “يعتمد” على المتغير المستقل.

غالبًا ما يهتم الباحثون بفهم كيفية تأثير التغيرات في المتغير المستقل على المتغير التابع.

ومع ذلك، يحدث في بعض الأحيان أن لا يؤخذ متغير ثالث بعين الاعتبار ويمكن أن يؤثر على العلاقة بين المتغيرين المدروسين.

يُعرف هذا النوع من المتغيرات بالمتغير المربك ويمكن أن يخلط بين نتائج الدراسة ويجعلها تبدو كما لو كان هناك نوع من علاقة السبب والنتيجة بين متغيرين غير موجودين بالفعل.

المتغير المربك: هو المتغير الذي لا يدخل في التجربة ولكنه يؤثر على العلاقة بين المتغيرين في التجربة.

هذا النوع من المتغيرات يمكن أن يربك نتائج التجربة ويؤدي إلى نتائج غير موثوقة.

على سبيل المثال، لنفترض أن أحد الباحثين يجمع بيانات عن مبيعات الآيس كريم وهجمات أسماك القرش ويكتشف أن المتغيرين مترابطان بشكل كبير. هل هذا يعني أن زيادة مبيعات الآيس كريم تسبب المزيد من هجمات أسماك القرش؟

هذا غير محتمل. السبب الأكثر احتمالا هو درجة الحرارة المتغيرة المربكة. عندما يكون الجو أكثر دفئًا في الخارج، يشتري عدد أكبر من الأشخاص الآيس كريم ويذهب عدد أكبر من الأشخاص إلى المحيط.

متطلبات المتغيرات المربكة

لكي يكون المتغير متغيرًا مربكًا، يجب أن يستوفي المتطلبات التالية:

1. يجب أن تكون مرتبطة بالمتغير المستقل.

في المثال السابق، كانت درجة الحرارة مرتبطة بالمتغير المستقل لمبيعات الآيس كريم. على وجه الخصوص، ترتبط درجات الحرارة الأكثر دفئًا بارتفاع مبيعات الآيس كريم ودرجات الحرارة الباردة مع انخفاض المبيعات.

2. يجب أن تكون هناك علاقة سببية مع المتغير التابع.

في المثال السابق، كان لدرجة الحرارة تأثير سببي مباشر على عدد هجمات أسماك القرش. وعلى وجه الخصوص، تدفع درجات الحرارة الأكثر دفئا المزيد من الناس إلى المحيط، مما يزيد بشكل مباشر من احتمالية هجمات أسماك القرش.

لماذا تعتبر المتغيرات المربكة مشكلة؟

تعد المتغيرات المربكة مشكلة لسببين:

1. يمكن للمتغيرات المربكة أن تجعل الأمر يبدو وكأن علاقات السبب والنتيجة موجودة عندما لا تكون موجودة.

في مثالنا السابق، جعل المتغير المربك لدرجة الحرارة يبدو كما لو أن هناك علاقة سببية بين مبيعات الآيس كريم وهجمات أسماك القرش.

ومع ذلك، نحن نعلم أن بيع الآيس كريم لا يسبب هجمات أسماك القرش. إن المتغير المربك لدرجة الحرارة يجعل الأمر يبدو بهذه الطريقة.

2. يمكن للمتغيرات المربكة أن تحجب العلاقة الحقيقية بين السبب والنتيجة بين المتغيرات.

لنفترض أننا ندرس قدرة التمارين الرياضية على خفض ضغط الدم. أحد المتغيرات المربكة المحتملة هو الوزن الأولي، والذي يرتبط بالتمرين وله تأثير سببي مباشر على ضغط الدم.

على الرغم من أن زيادة النشاط البدني يمكن أن تؤدي إلى انخفاض في ضغط الدم، إلا أن الوزن الأولي للفرد له أيضًا تأثير كبير على العلاقة بين هذين المتغيرين.

المتغيرات المربكة والصلاحية الداخلية

من الناحية الفنية، تؤثر المتغيرات المربكة على الصلاحية الداخلية للدراسة، والتي تشير إلى صحة إسناد أي تغييرات في المتغير التابع إلى التغييرات في المتغير المستقل.

عند وجود متغيرات مربكة، لا يمكننا دائمًا أن نقول على وجه اليقين أن التغييرات التي نلاحظها في المتغير التابع هي نتيجة مباشرة للتغيرات في المتغير المستقل.

كيفية الحد من تأثير المتغيرات المربكة

هناك عدة طرق لتقليل تأثير المتغيرات المربكة، منها الطرق التالية:

1. التخصيص العشوائي

يشير التعيين العشوائي إلى عملية تعيين الأفراد عشوائيًا في الدراسة لمجموعة علاجية أو مجموعة مراقبة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد دراسة تأثير حبة دواء جديدة على ضغط الدم. إذا قمنا بتجنيد 100 شخص للمشاركة في الدراسة، فيمكننا استخدام مولد أرقام عشوائي لتخصيص 50 شخصًا عشوائيًا لمجموعة مراقبة (بدون حبوب) و50 شخصًا لمجموعة علاجية (حبوب جديدة).

باستخدام التعيين العشوائي، نزيد فرصة أن تتمتع المجموعتان بخصائص متشابهة تقريبًا، مما يعني أن أي اختلافات ملحوظة بين المجموعتين يمكن أن تعزى إلى العلاج.

وهذا يعني أن الدراسة يجب أن تكون لها صلاحية داخلية : فمن الصحيح أن نعزو أي اختلافات في ضغط الدم بين المجموعات إلى حبوب منع الحمل نفسها، على عكس الاختلافات بين الأفراد في المجموعات.

2. الحظر

يشيرالحظر إلى ممارسة تقسيم الأفراد في الدراسة إلى “كتل” بناءً على قيمة معينة لمتغير مربك من أجل إزالة تأثير المتغير المربك.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون فهم تأثير نظام غذائي جديد على فقدان الوزن. المتغير المستقل هو النظام الغذائي الجديد والمتغير التابع هو مقدار فقدان الوزن.

ومع ذلك، فإن أحد المتغيرات المربكة التي قد تسبب اختلافًا في فقدان الوزن هو الجنس . من المحتمل أن يؤثر جنس الفرد على مقدار الوزن الذي يفقده، سواء كان النظام الغذائي الجديد ناجحًا أم لا.

إحدى طرق حل هذه المشكلة هي وضع الأفراد في إحدى كتلتين:

• ذكر
• أنثى

بعد ذلك، داخل كل كتلة، سنقوم بتعيين الأفراد بشكل عشوائي لواحدة من العلاجين:

• نظام غذائي جديد
• نظام غذائي قياسي

من خلال القيام بذلك، سيكون التباين داخل كل كتلة أقل بكثير من التباين بين جميع الأفراد وسنكون قادرين على فهم أفضل لكيفية تأثير النظام الغذائي الجديد على فقدان الوزن مع التحكم في الجنس.

3. المراسلات

تصميم الزوج المتطابق هو نوع من التصميم التجريبي الذي نقوم فيه “بمطابقة” الأفراد بناءً على قيم المتغيرات المربكة المحتملة.

على سبيل المثال، لنفترض أن الباحثين يريدون معرفة كيف يؤثر النظام الغذائي الجديد على فقدان الوزن مقارنة بالنظام الغذائي القياسي. هناك متغيران مربكان محتملان في هذه الحالة هما العمر والجنس .

ولمراعاة ذلك، قم بتجنيد الباحثين 100 شخص، ثم قم بتجميعهم في 50 زوجًا بناءً على أعمارهم وجنسهم. على سبيل المثال:

• سيتم مطابقة رجل يبلغ من العمر 25 عامًا مع رجل آخر يبلغ من العمر 25 عامًا، حيث أنهما “متطابقان” من حيث العمر والجنس.
• ستتم مطابقة امرأة تبلغ من العمر 30 عامًا مع امرأة أخرى تبلغ من العمر 30 عامًا نظرًا لأنهما متطابقان أيضًا من حيث العمر والجنس وما إلى ذلك.

بعد ذلك، ضمن كل زوج، سيتم تعيين شخص واحد بشكل عشوائي لاتباع النظام الغذائي الجديد لمدة 30 يومًا وسيتم تعيين الشخص الآخر لاتباع النظام الغذائي القياسي لمدة 30 يومًا.

وفي نهاية الثلاثين يومًا، سيقوم الباحثون بقياس إجمالي فقدان الوزن لكل موضوع.

باستخدام هذا النوع من التصميم، يمكن للباحثين التأكد من أن أي اختلافات في فقدان الوزن يمكن أن تعزى إلى نوع النظام الغذائي المستخدم بدلاً من المتغيرات المربكة للعمر والجنس .

هذا النوع من التصميم له بعض العيوب، منها:

1. خسارة مادتين إذا انسحب أحدهما. إذا قرر أحد المشاركين ترك الدراسة، فإنك في الواقع تفقد مادتين لأنه لم يعد لديك زوج كامل.

2. يستغرق العثور على التطابقات وقتًا . قد يستغرق العثور على المواضيع التي تتوافق مع متغيرات معينة، مثل الجنس والعمر، وقتًا طويلاً.

3. لا يمكن مطابقة المواضيع بشكل مثالي . بغض النظر عن مدى صعوبة محاولتك، سيكون هناك دائمًا اختلافات في موضوعات كل زوج.

ومع ذلك، إذا كانت لدى الدراسة الموارد المتاحة لتنفيذ هذا التصميم، فيمكن أن تكون فعالة جدًا في القضاء على تأثيرات المتغيرات المربكة.