什么是先行变量？ （解释和示例）

在统计学中，研究人员通常希望了解自变量和因变量之间的关系。

然而，有时可能存在先行变量。

先行变量是出现在所研究的自变量和因变量之前的变量，可以帮助解释两者之间的关系。

您可以通过记住“先行词”字面意思是“之前或预先存在”来记住这个定义。

先前变量的示例

前因变量可能存在于各种研究场景中。这里有些例子：

示例 1：年龄和收入

假设研究人员想要研究年龄和年收入之间的关系。然而，可以帮助解释（或部分解释）要考虑的两个变量之间关系的一个先行变量是教育水平，因为它往往与年龄和收入相关。

例2：冥想与幸福

假设研究人员想要研究冥想与幸福感水平之间的关系。然而，一个可以帮助解释（或部分解释）要考虑的两个变量之间关系的先行变量是工作压力，因为它会影响可用于冥想的空闲时间和宣称的幸福感。

如何控制先前的变量

在一项实验中，研究人员可以通过将先行变量用作阻止因素来控制它们。例如，他们可以根据参与者的教育水平将其分为“区块”，然后研究每个区块的年龄和收入之间的关系。

在回归分析中，研究人员可以将先行变量纳入回归模型中以控制其影响。例如，研究人员可以将教育水平作为回归模型中的变量，这样年龄的回归系数就可以解释为在教育水平不变的情况下收入的平均变化。

在这两种情况下，假设这些先行变量的数据很容易获得，但情况并非总是如此。例如，可能很难量化“工作压力”，尽管我们知道它可能是一个可能影响一个人冥想和幸福感的先行变量。

相关变量

与先行变量类似并且也可以影响自变量和因变量之间关系的两个变量包括：

1.无关变量：研究中不感兴趣的变量，但可以影响自变量和因变量。

2.中间变量：连接自变量和因变量并直接影响两者关系的变量。

在进行实验或研究时要警惕这些类型的变量。