Variabile intermedia

Questo articolo spiega quali sono le variabili intermedie. Troverai quindi il significato di variabile interveniente, esempi di variabili intervenienti e la differenza con altri tipi di variabili.

Cos’è una variabile intermedia?

In statistica, una variabile interveniente è una variabile che influenza la relazione tra una variabile dipendente e una variabile indipendente ma non può essere manipolata. Pertanto, una variabile intermedia può influenzare i risultati di un sondaggio.

Una variabile interveniente può anche essere chiamata variabile interferente o variabile confusa .

Una delle caratteristiche delle variabili intervenienti è che sono difficili da identificare; inoltre, una volta determinati, è difficile neutralizzare o eliminare il loro effetto nello studio statistico.

Esempi di variabili di intervento

Ora che conosciamo la definizione di variabile interveniente, vedremo diversi esempi di questo tipo di variabile per assimilare meglio il concetto.

1. Ad esempio, in un’analisi tra gli ingredienti di un pasto preparato (variabile indipendente) e la qualità del cibo (variabile dipendente), una variabile interveniente è il tempo in cui il cliente riscalda il pasto preparato nel microonde. Sebbene questa variabile influenzi chiaramente la qualità del cibo, non potrà mai essere controllata perché ogni utente vi dedicherà tutto il tempo che desidera.
2. Se l’obiettivo è studiare il rapporto tra i voti ottenuti dagli studenti (variabile dipendente) e le ore di studio dedicate (variabile indipendente), una variabile intermedia è la motivazione dei docenti nell’esporre il programma. Logicamente, i voti varieranno a seconda della motivazione di ciascun insegnante, tuttavia, ciò è difficile da controllare in questo esperimento.
3. Se studiamo la relazione tra il tempo necessario affinché un’impresa fallisca (variabile dipendente) e l’investimento effettuato durante la creazione dell’impresa (variabile indipendente), una variabile intermedia è la competitività sul mercato. Ovviamente la concorrenza avrà un impatto sul successo o sul fallimento dell’impresa, ma è una caratteristica del mercato in questione che non può essere modificata.

Variabile intermedia, variabile dipendente e variabile indipendente

In questa sezione vedremo la relazione tra la variabile interveniente, la variabile dipendente e la variabile indipendente di uno studio statistico.

La variabile dipendente è una variabile il cui valore dipende da un’altra variabile, invece la variabile indipendente è quella variabile il cui valore non dipende da nessun’altra variabile ma è generalmente stabilito dal ricercatore.

Normalmente in un’analisi statistica si vuole studiare un possibile rapporto di causa ed effetto tra una variabile indipendente ed una variabile dipendente, quindi è importante che nessun altro fattore influisca sugli esperimenti effettuati.

Pertanto, si dovrebbe tentare di neutralizzare le variabili intervenute (sebbene ciò possa essere difficile) poiché potrebbero alterare i risultati ottenuti e, pertanto, si potrebbe trarre una conclusione errata sulla relazione tra la variabile dipendente e la variabile indipendente.

Controllare una variabile intermedia

Come abbiamo visto in tutto l’articolo, le variabili intervenienti sono importanti nella ricerca perché possono modificare i risultati e quindi le conclusioni dello studio.

Tuttavia, le variabili intervenienti sono solitamente difficili da identificare e persino neutralizzare il loro effetto, perché solitamente il ricercatore non ha la capacità di influenzare una variabile interveniente.

Quindi, anche se sono difficili da controllare, dobbiamo almeno cercare di minimizzare l’effetto delle variabili che intervengono. In alcuni casi è possibile progettare un modello statistico robusto in cui le condizioni esterne praticamente non influenzano i risultati ottenuti.