मध्यवर्ती चर

यह आलेख बताता है कि मध्यवर्ती चर क्या हैं। इसलिए आप मध्यवर्ती चर का अर्थ, मध्यवर्ती चर के उदाहरण और अन्य प्रकार के चर के साथ अंतर पाएंगे।

मध्यवर्ती चर क्या है?

आँकड़ों में, एक मध्यवर्ती चर एक ऐसा चर है जो एक आश्रित चर और एक स्वतंत्र चर के बीच संबंध को प्रभावित करता है लेकिन इसमें हेरफेर नहीं किया जा सकता है। इस प्रकार, एक मध्यवर्ती चर सर्वेक्षण के परिणामों को प्रभावित कर सकता है।

एक हस्तक्षेप करने वाले चर को हस्तक्षेप करने वाला चर या भ्रमित करने वाला चर भी कहा जा सकता है।

हस्तक्षेप करने वाले चरों की एक विशेषता यह है कि उन्हें पहचानना कठिन होता है; इसके अलावा, एक बार निर्धारित होने के बाद, सांख्यिकीय अध्ययन में उनके प्रभाव को बेअसर करना या समाप्त करना मुश्किल होता है।

हस्तक्षेप चर के उदाहरण

अब जब हम एक मध्यवर्ती चर की परिभाषा जानते हैं, तो हम अवधारणा को बेहतर ढंग से आत्मसात करने के लिए इस प्रकार के चर के कई उदाहरण देखेंगे।

1. उदाहरण के लिए, तैयार भोजन की सामग्री (स्वतंत्र चर) और भोजन की गुणवत्ता (आश्रित चर) के बीच एक विश्लेषण में, एक मध्यवर्ती चर वह समय होता है जब ग्राहक तैयार भोजन को माइक्रोवेव में गर्म करता है। यद्यपि यह परिवर्तन स्पष्ट रूप से भोजन की गुणवत्ता को प्रभावित करता है, इसे कभी भी नियंत्रित नहीं किया जा सकता है क्योंकि प्रत्येक उपयोगकर्ता इस पर उतना समय व्यतीत करेगा जितना वे चाहते हैं।
2. यदि उद्देश्य छात्रों द्वारा प्राप्त ग्रेड (आश्रित चर) और समर्पित अध्ययन के घंटों (स्वतंत्र चर) के बीच संबंध का अध्ययन करना है, तो एक मध्यवर्ती चर कार्यक्रम को समझाने में शिक्षकों की प्रेरणा है। तार्किक रूप से, प्रत्येक शिक्षक की प्रेरणा के आधार पर ग्रेड अलग-अलग होंगे, हालांकि, इस प्रयोग में इसे नियंत्रित करना मुश्किल है।
3. यदि हम किसी कंपनी के विफल होने के लिए आवश्यक समय (आश्रित चर) और कंपनी के निर्माण के दौरान किए गए निवेश (स्वतंत्र चर) के बीच संबंध का अध्ययन करते हैं, तो एक मध्यस्थ चर बाजार प्रतिस्पर्धात्मकता है। जाहिर है, प्रतिस्पर्धा व्यवसाय की सफलता या विफलता को प्रभावित करेगी, लेकिन यह बाजार की एक विशेषता है जिसे बदला नहीं जा सकता है।

मध्यवर्ती चर, आश्रित चर और स्वतंत्र चर

इस अनुभाग में, हम एक सांख्यिकीय अध्ययन के मध्यवर्ती चर, आश्रित चर और स्वतंत्र चर के बीच संबंध देखेंगे।

आश्रित चर वह चर होता है जिसका मान दूसरे चर पर निर्भर करता है, दूसरी ओर स्वतंत्र चर वह चर होता है जिसका मान किसी अन्य चर पर निर्भर नहीं होता है बल्कि आम तौर पर शोधकर्ता द्वारा स्थापित किया जाता है।

आम तौर पर एक सांख्यिकीय विश्लेषण में हम एक स्वतंत्र चर और एक आश्रित चर के बीच संभावित कारण और प्रभाव संबंध का अध्ययन करना चाहते हैं, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि कोई अन्य कारक किए गए प्रयोगों को प्रभावित न करें।

इसलिए, हस्तक्षेप करने वाले चर को बेअसर करने का प्रयास किया जाना चाहिए (हालांकि यह मुश्किल हो सकता है) क्योंकि वे प्राप्त परिणामों को बदल सकते हैं और इसलिए, आश्रित चर और स्वतंत्र चर के बीच संबंध के बारे में एक गलत निष्कर्ष निकाला जा सकता है।

एक मध्यवर्ती चर को नियंत्रित करना

जैसा कि हमने पूरे लेख में देखा है, शोध में हस्तक्षेप करने वाले चर महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे परिणाम और इसलिए अध्ययन के निष्कर्ष को बदल सकते हैं।

हालाँकि, हस्तक्षेप करने वाले चर को पहचानना और यहां तक कि उनके प्रभाव को बेअसर करना आमतौर पर मुश्किल होता है, क्योंकि आमतौर पर शोधकर्ता के पास हस्तक्षेप करने वाले चर को प्रभावित करने की क्षमता नहीं होती है।

इसलिए, भले ही उन्हें नियंत्रित करना मुश्किल हो, हमें कम से कम हस्तक्षेप करने वाले चर के प्रभाव को कम करने का प्रयास करना चाहिए। कुछ मामलों में, एक मजबूत सांख्यिकीय मॉडल डिज़ाइन किया जा सकता है जिसमें बाहरी परिस्थितियाँ व्यावहारिक रूप से प्राप्त परिणामों को प्रभावित नहीं करती हैं।