Cos'è una variabile intermedia?

Una variabile interveniente è una variabile che influenza la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente .

Spesso questo tipo di variabile può comparire quando i ricercatori studiano la relazione tra due variabili e non si rendono conto che nella relazione è effettivamente coinvolta un’altra variabile.

Le variabili intermedie compaiono in molte diverse situazioni di ricerca. Ecco alcuni esempi.

Esempio 1: Istruzione e spese

I ricercatori potrebbero essere interessati alla relazione tra istruzione (la variabile indipendente) e spesa annuale (la variabile dipendente).

Dopo aver raccolto dati sul livello di istruzione e sulle spese annuali di 1.000 persone, hanno scoperto che esiste una forte correlazione positiva tra le due variabili. In particolare, scoprono che gli individui più istruiti tendono a spendere di più.

Tuttavia, senza rendersene conto, i ricercatori non hanno tenuto conto della variabile intervenuta relativa al reddito . Si scopre che le persone con livelli di istruzione più elevati tendono ad avere lavori meglio retribuiti, il che significa che hanno naturalmente più soldi da spendere.

Esempio 2: povertà e aspettativa di vita

I ricercatori potrebbero essere interessati alla relazione tra povertà (la variabile indipendente) e aspettativa di vita (la variabile dipendente).

Dopo aver raccolto dati sulla povertà e sull’aspettativa di vita di 10.000 individui, hanno scoperto che esisteva una forte correlazione tra le due variabili. In particolare, scoprono che gli individui più poveri tendono ad avere un’aspettativa di vita inferiore.

Tuttavia, senza rendersene conto, i ricercatori non hanno tenuto conto della variabile intermedia “assistenza sanitaria” . Si scopre che le persone più povere hanno un accesso meno affidabile all’assistenza sanitaria, il che significa naturalmente che hanno aspettative di vita inferiori.

Esempio 3: Ore trascorse ad allenarsi e punti per partita

Un ricercatore sportivo potrebbe essere interessato alla relazione tra le ore trascorse ad allenarsi dai giocatori (la variabile indipendente) e i loro punti medi per partita (la variabile dipendente).

Dopo aver raccolto dati sulle ore trascorse ad allenarsi e sui punti per partita per 100 giocatori, hanno scoperto che esisteva una forte correlazione tra le due variabili. In particolare, hanno scoperto che i giocatori che si allenano di più tendono a segnare in media più punti per partita.

Tuttavia, senza rendersene conto, il ricercatore non ha preso nota dei diversi minuti giocati nel frattempo . Si scopre che le persone che si allenano per più ore sono più vicine all’allenatore che poi conosce meglio il giocatore e tende a inserirlo maggiormente nel gioco, il che offre quindi maggiori opportunità di segnare più punti.

L’importanza di identificare le variabili intervenienti

Comprendere le variabili intervenienti può spesso aiutare i ricercatori a chiarire la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente, perché le variabili intervenienti sono spesso la vera variabile che spiega le variazioni nella variabile dipendente.

In molti casi, la variabile indipendente provoca cambiamenti in una variabile interveniente, che a sua volta provoca cambiamenti nella variabile dipendente studiata.

Identificando la variabile interveniente, diventa più facile comprendere la reale relazione tra la variabile indipendente e quella dipendente.

Nota tecnica: le variabili intervenienti sono talvolta chiamate anche variabili mediatrici o variabili intervenienti.

Risorse addizionali

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