{"id":1040,"date":"2023-07-27T21:25:19","date_gmt":"2023-07-27T21:25:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-antecedente\/"},"modified":"2023-07-27T21:25:19","modified_gmt":"2023-07-27T21:25:19","slug":"variabile-antecedente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-antecedente\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 una variabile antecedente? (spiegazione ed esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

In statistica, i ricercatori spesso vogliono comprendere la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tuttavia, a volte pu\u00f2 essere presente una variabile antecedente<\/strong> .<\/span><\/p>\n

\n

Una variabile antecedente<\/strong> \u00e8 una variabile che appare prima<\/em> delle variabili indipendenti e dipendenti studiate e pu\u00f2 aiutare a spiegare la relazione tra le due.<\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Storia<\/p>\n

Puoi ricordare questa definizione ricordando che la parola antecedente<\/em> significa letteralmente \u201cprima o preesistente\u201d.<\/span><\/p>\n

Esempi di variabili precedenti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Le variabili antecedenti possono essere presenti in vari scenari di ricerca. Ecco alcuni esempi:<\/span><\/p>\n

Esempio 1: Et\u00e0 e reddito<\/strong><\/span><\/p>\n

Supponiamo che i ricercatori vogliano studiare la relazione tra et\u00e0 e reddito annuo. Tuttavia, una variabile antecedente che potrebbe aiutare a spiegare (o spiegare parzialmente) la relazione tra le due variabili da considerare \u00e8 il livello di istruzione<\/em> , poich\u00e9 tende ad avere una correlazione con l\u2019et\u00e0 e il reddito.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Esempio 2: Meditazione e felicit\u00e0<\/strong><\/span><\/p>\n

Diciamo che i ricercatori vogliono studiare la relazione tra la meditazione e i livelli di felicit\u00e0 segnalati. Tuttavia, una variabile antecedente che potrebbe aiutare a spiegare (o spiegare parzialmente) la relazione tra le due variabili da tenere in considerazione \u00e8 lo stress lavorativo<\/em> , poich\u00e9 pu\u00f2 avere un effetto sia sul tempo libero a disposizione per meditare, sia sulla felicit\u00e0 dichiarata.<\/span> <\/p>\n

\"Variabile<\/p>\n

Come controllare le variabili precedenti<\/strong><\/span><\/h3>\n

In un esperimento, i ricercatori potrebbero potenzialmente controllare le variabili antecedenti utilizzandole come fattori di blocco<\/a> . Ad esempio, potrebbero dividere i partecipanti in \u201cblocchi\u201d in base al loro livello di istruzione, quindi studiare la relazione tra et\u00e0 e reddito per ciascun blocco.<\/span><\/p>\n

Nell’analisi di regressione, i ricercatori potrebbero includere variabili antecedenti in un modello di regressione per controllarne gli effetti. Ad esempio, i ricercatori potrebbero includere il livello di istruzione come variabile nel modello di regressione in modo che il coefficiente di regressione<\/a> per l\u2019et\u00e0 possa essere interpretato come la variazione media del reddito mantenendo costante il livello di istruzione.<\/span><\/p>\n

In entrambi questi scenari, si presuppone che i dati siano prontamente disponibili per queste variabili antecedenti, il che non \u00e8 sempre vero. Ad esempio, potrebbe essere difficile quantificare lo \u201cstress lavorativo\u201d, anche se sappiamo che potrebbe essere una variabile antecedente che potrebbe influenzare la capacit\u00e0 di meditare e di percepire la felicit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Variabili associate<\/strong><\/span><\/h3>\n

Due variabili simili alle variabili antecedenti e che possono anche influenzare la relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente includono:<\/span><\/p>\n

1.<\/strong> Variabili estranee<\/a> : variabili che non interessano uno studio, ma possono influenzare sia le variabili indipendenti che quelle dipendenti.<\/span><\/p>\n

2.<\/strong> Variabili intermedie<\/a> : variabili che collegano le variabili indipendenti e dipendenti e hanno un effetto diretto sulla relazione tra le due.<\/span><\/p>\n

Fai attenzione a ciascuno di questi tipi di variabili quando conduci un esperimento o uno studio.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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