{"id":937,"date":"2023-07-28T06:22:59","date_gmt":"2023-07-28T06:22:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-concomitante\/"},"modified":"2023-07-28T06:22:59","modified_gmt":"2023-07-28T06:22:59","slug":"variabile-concomitante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-concomitante\/","title":{"rendered":"Variabile del concorrente: definizione ed esempi"},"content":{"rendered":"

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Una variabile concomitante<\/strong> (a volte chiamata “covariata”) \u00e8 una variabile che non \u00e8 di interesse primario in uno studio, ma che pu\u00f2 comunque avere qualche interazione con le variabili di interesse studiate.<\/span><\/p>\n

La mancata considerazione di questi tipi di variabili pu\u00f2 portare a risultati distorti o fuorvianti in un\u2019analisi. \u00c8 quindi importante trattarli quando possibile.<\/span><\/p>\n

Negli studi osservazionali, \u00e8 importante essere consapevoli che le variabili concomitanti possono portare a interpretazioni insolite dei dati e delle relazioni tra le variabili. Negli studi sperimentali \u00e8 importante progettare l’esperimento in modo da eliminare o ridurre il rischio di variabili concomitanti.<\/span><\/p>\n

I seguenti esempi illustrano diversi casi in cui variabili concomitanti potrebbero essere presenti in uno studio:<\/span><\/p>\n

Esempio 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

I ricercatori vogliono comprendere la relazione tra densit\u00e0 di popolazione e vendite di gelati. Tuttavia, il clima \u00e8 una variabile concomitante che probabilmente influisce sulle vendite di gelato.<\/span><\/p>\n

Quindi, se i ricercatori vogliono eseguire una regressione lineare<\/a> per quantificare la relazione tra densit\u00e0 di popolazione e vendite di gelati, dovrebbero anche tentare di raccogliere dati sul tempo in modo da poter controllare questa variabile nella regressione ed essere in grado di ottenere una stima preciso. dell\u2019effetto della densit\u00e0 di popolazione sulle vendite di gelato.<\/span><\/p>\n

Esempio 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

I ricercatori vogliono capire la relazione tra le ore trascorse ad allenarsi e la media dei punti segnati a partita dai giocatori di basket. Tuttavia, una variabile concomitante che probabilmente influenza la media dei punti segnati \u00e8 il numero di minuti giocati per partita.<\/span><\/p>\n

Pertanto, i ricercatori dovrebbero anche tenere traccia del numero di minuti giocati da un giocatore per partita in modo da poterlo includere come variabile nell\u2019analisi di regressione e isolare l\u2019effetto delle ore trascorse ad allenarsi sulla media dei punti segnati per partita.<\/span><\/p>\n

Correlato:<\/strong> Come interpretare i coefficienti di regressione<\/a><\/span><\/p>\n

Esempio 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

I ricercatori vogliono sapere se un determinato fertilizzante provoca o meno un aumento della crescita delle piante.<\/span><\/span> Tuttavia, l\u2019esposizione al sole e la frequenza dell\u2019irrigazione sono due potenziali variabili concomitanti che possono influenzare la crescita delle piante.<\/span><\/p>\n

Pertanto, i ricercatori dovrebbero anche raccogliere dati sull\u2019esposizione al sole e sulla frequenza di irrigazione in modo da poterli includere come variabili nell\u2019analisi di regressione ed essere in grado di comprendere l\u2019effetto del fertilizzante sulle piante in crescita, dopo aver preso in considerazione l\u2019esposizione al sole e la frequenza di irrigazione.<\/em><\/span><\/p>\n

Come identificare ed eliminare le variabili concomitanti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per scoprire variabili concomitanti, \u00e8 utile avere competenze nel settore nell’area studiata. Conoscendo quali potenziali variabili potrebbero influenzare la relazione tra le variabili dello studio che non sono esplicitamente incluse nello studio, potresti essere in grado di scoprire potenziali variabili concomitanti.<\/span><\/p>\n

Negli studi osservazionali pu\u00f2 essere molto difficile eliminare il rischio di variabili concomitanti. Nella maggior parte dei casi, la cosa migliore che puoi fare \u00e8 semplicemente identificare, anzich\u00e9 prevenire, potenziali variabili concomitanti che potrebbero avere un impatto sullo studio.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, negli studi sperimentali, l\u2019impatto delle variabili concomitanti pu\u00f2 essere in gran parte eliminato attraverso un buon disegno sperimentale.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di voler sapere se due pillole hanno un impatto diverso sulla pressione sanguigna. Sappiamo che anche variabili concomitanti come la dieta<\/em> e l\u2019abitudine al fumo<\/em> influiscono sulla pressione sanguigna. Possiamo quindi tentare di controllare queste variabili concomitanti utilizzando un disegno randomizzato. Ci\u00f2 significa che assegniamo in modo casuale i pazienti a prendere la prima o la seconda pillola.<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 stiamo assegnando casualmente i pazienti ai gruppi, possiamo supporre che le variabili concomitanti influenzeranno entrambi i gruppi in modo pi\u00f9 o meno uguale. Ci\u00f2 significa che qualsiasi differenza nella pressione arteriosa pu\u00f2 essere attribuita alla pillola piuttosto che all\u2019effetto di una variabile concomitante.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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