什么是令人困惑的变量？ （定义&#038；示例）

在任何实验中，都有两个主要变量：

自变量：实验者修改或控制的变量，以便能够观察对因变量的影响。

因变量：在实验中测量的“依赖于”自变量的变量。

研究人员通常有兴趣了解自变量的变化如何影响因变量。

然而，有时会出现第三个变量未被考虑在内的情况，并且它可能会影响所研究的两个变量之间的关系。

此类变量称为混杂变量，可能会混淆研究结果，并使两个变量之间似乎存在某种实际上并不存在的因果关系。

混杂变量：未包含在实验中，但影响实验中两个变量之间关系的变量。

此类变量可能会混淆实验结果并导致结果不可靠。

例如，假设研究人员收集了有关冰淇淋销售和鲨鱼袭击的数据，并发现这两个变量高度相关。这是否意味着冰淇淋销量的增加导致了更多的鲨鱼袭击？

这不太可能。最可能的原因是令人困惑的温度变化。当外面变暖时，更多的人购买冰淇淋，更多的人去海边。

混淆变量的要求

一个变量要成为混淆变量，必须满足以下要求：

1.它必须与自变量相关。

在前面的示例中，温度与冰淇淋销量的自变量相关。特别是，气温较高与冰淇淋销量较高相关，而气温较低则销量较低。

2. 与因变量必须存在因果关系。

在前面的例子中，温度对鲨鱼袭击的次数有直接的因果影响。特别是，气温升高促使更多的人进入海洋，这直接增加了鲨鱼袭击的可能性。

为什么混淆变量会出现问题？

混杂变量存在问题的原因有两个：

1. 混杂变量可能会导致因果关系看似存在，而实际上并不存在。

在我们之前的例子中，令人困惑的温度变量使得冰淇淋销售和鲨鱼袭击之间似乎存在因果关系。

然而，我们知道，冰淇淋的销售并不会引起鲨鱼袭击。令人困惑的温度变量使它看起来就是这样。

2.混杂变量会掩盖变量之间真正的因果关系。

假设我们正在研究运动降低血压的能力。一个潜在的混杂变量是起始体重，它与运动相关，并对血压有直接因果影响。

虽然增加体力活动可以导致血压降低，但个人的起始体重也对这两个变量之间的关系有很大影响。

混杂变量和内部有效性

用技术术语来说，混杂变量会影响研究的内部有效性，这是指将因变量的任何变化归因于自变量的变化的有效性。

当存在混杂变量时，我们不能总是肯定地说我们观察到的因变量的变化是自变量变化的直接结果。

如何减少混淆变量的影响

有多种方法可以减少混淆变量的影响，包括以下方法：

1. 随机分配

随机分配是指将研究中的个体随机分配到治疗组或对照组的过程。

例如，假设我们想研究一种新药对血压的影响。如果我们招募 100 人参与研究，我们可以使用随机数生成器将 50 人随机分配到对照组（无药物），将 50 人分配到治疗组（新药物）。

通过使用随机分配，我们增加了两组具有大致相似特征的机会，这意味着两组之间观察到的任何差异都可以归因于治疗。

这意味着该研究必须具有内部有效性：将组间血压差异归因于药物本身是有效的，而不是组中个体之间的差异。

2. 阻塞

分块是指根据混杂变量的某个值将研究中的个体划分为“块”，以消除混杂变量的影响。

例如，假设研究人员想要了解新饮食对减肥的影响。自变量是新饮食，因变量是体重减轻量。

然而，可能导致体重减轻差异的一个混杂变量是性别。无论新饮食是否有效，个人的性别很可能会影响他们减掉的体重。

解决这个问题的一种方法是将个体放入两个块之一：

• 男性
• 女性

然后，在每个块内，我们将随机分配个体接受以下两种治疗之一：

• 新的饮食习惯
• 标准饮食

通过这样做，每个区块内的差异将远低于所有个体之间的差异，我们将能够更好地了解新饮食如何在控制性别的同时影响减肥。

3. 通讯

配对设计是一种实验设计，我们根据潜在混杂变量的值“匹配”个体。

例如，假设研究人员想知道与标准饮食相比，新饮食如何影响减肥。在这种情况下，两个潜在的令人困惑的变量是年龄和性别。

为了解决这个问题，研究人员招募了 100 名受试者，然后根据年龄和性别将他们分为 50 对。例如：

• 一名 25 岁男性将与另一名 25 岁男性相匹配，因为他们在年龄和性别方面“匹配”。
• 一名 30 岁的女性将与另一名 30 岁的女性匹配，因为她们在年龄和性别等方面也匹配。

然后，在每对中，一名受试者将被随机分配遵循新饮食 30 天，另一名受试者将被分配遵循标准饮食 30 天。

30 天结束时，研究人员将测量每个受试者的总体重减轻情况。

通过使用这种类型的设计，研究人员可以确定体重减轻的任何差异都可以归因于所使用的饮食类型，而不是年龄和性别的混杂变量。

这种类型的设计有一些缺点，包括：

1. 如果其中一名受试者退学，则失去两名受试者。如果一个受试者决定退出研究，你实际上会失去两个受试者，因为你不再拥有完整的一对。

2. 寻找匹配需要时间。查找与某些变量（例如性别和年龄）匹配的主题可能非常耗时。

3、不能完美匹配主题。无论你多么努力，每一对的主题总会存在差异。

然而，如果一项研究拥有可用于实施此设计的资源，那么它可以非常有效地消除混杂变量的影响。