中间变量

本文解释了什么是中间变量。因此，您将了解介入变量的含义、介入变量的示例以及与其他类型变量的区别。

什么是中间变量？

在统计学中，干预变量是影响因变量和自变量之间关系但无法操纵的变量。因此，中间变量可以影响调查结果。

干预变量也可称为干扰变量或混淆变量。

干预变量的特点之一是难以识别；而且，一旦确定，在统计研究中就很难抵消或消除它们的影响。

干预变量的例子

现在我们知道了中间变量的定义，我们将看到此类变量的几个示例，以更好地理解该概念。

1. 例如，在预制餐的成分（自变量）和食品质量（因变量）之间的分析中，干预变量是顾客在微波炉中加热预制餐的时间。尽管这个变量明显影响食物的质量，但它永远无法控制，因为每个用户都会在上面花费尽可能多的时间。
2. 如果目标是研究学生取得的成绩（因变量）和投入的学习时间（自变量）之间的关系，那么中间变量就是教师解释课程的动机。从逻辑上讲，成绩会根据每个老师的动机而有所不同，然而，这在本实验中很难控制。
3. 如果我们研究公司倒闭所需的时间（因变量）与公司创建期间的投资（自变量）之间的关系，中间变量就是市场竞争力。显然，竞争会影响企业的成败，但这是市场的一个特征，无法改变。

中间变量、因变量和自变量

在本节中，我们将看到统计研究的干预变量、因变量和自变量之间的关系。

因变量是其值取决于另一个变量的变量，而自变量是其值不依赖于任何其他变量但通常由研究人员确定的变量。

通常在统计分析中，我们想要研究自变量和因变量之间可能的因果关系，因此重要的是没有其他因素影响所进行的实验。

因此，应尝试抵消干预变量（尽管这可能很困难），因为它们可能会改变所获得的结果，因此可能会得出关于因变量和自变量之间关系的错误结论。

控制中间变量

正如我们在整篇文章中所看到的，干预变量在研究中很重要，因为它们可以改变结果，从而改变研究的结论。

然而，干预变量通常很难识别甚至抵消其影响，因为通常研究人员没有能力影响干预变量。

所以，即使它们很难控制，我们至少也必须尽量减少干预变量的影响。在某些情况下，可以设计一个稳健的统计模型，其中外部条件实际上不会影响所获得的结果。