中間変数

この記事では、中間変数とは何かについて説明します。したがって、介在変数の意味、介在変数の例、および他のタイプの変数との違いがわかります。

中間変数とは何ですか?

統計学において、介在変数とは、従属変数と独立変数の間の関係に影響を与えるが、操作することはできない変数のことです。したがって、中間変数は調査の結果に影響を与える可能性があります。

介在変数は、干渉変数または混乱変数と呼ばれることもあります。

介在変数の特徴の 1 つは、それらを識別するのが難しいことです。さらに、一度決定されると、統計研究でその影響を中和したり排除したりすることは困難です。

介入変数の例

介在変数の定義がわかったので、概念をよりよく理解するために、このタイプの変数の例をいくつか見ていきます。

1. たとえば、調理済みの食事の成分 (独立変数) と食品の品質 (従属変数) の間の分析では、介在変数は顧客が調理済みの食事を電子レンジで加熱する時間です。この変数は明らかに食品の品質に影響を与えますが、各ユーザーは好きなだけ食品に時間を費やすため、制御することはできません。
2. 生徒が得た成績 (従属変数) と費やした学習時間 (独立変数) の関係を研究することが目的の場合、中間変数はプログラムを説明する教師の動機になります。論理的には、成績は各教師のモチベーションに応じて変化しますが、この実験ではこれを制御するのは困難です。
3. 会社が倒産するまでに必要な時間 (従属変数) と会社設立時に行われた投資 (独立変数) との関係を研究する場合、中間変数は市場競争力です。競争がビジネスの成否に影響を与えるのは明らかですが、問題の市場の特性は変えることができません。

中間変数、従属変数、独立変数

このセクションでは、統計研究の介在変数、従属変数、独立変数の関係を見ていきます。

従属変数は、値が他の変数に依存する変数です。一方、独立変数は、値が他の変数に依存せず、研究者によって一般的に設定される変数です。

通常、統計解析では、独立変数と従属変数の間の考えられる因果関係を研究したいため、実行される実験に他の要因が影響を及ぼさないことが重要です。

したがって、介在変数を中和する試みを行う必要があります (これは難しいかもしれませんが)。介在変数によって得られる結果が変化し、従属変数と独立変数の関係について誤った結論が導き出される可能性があります。

中間変数の制御

この記事全体で見てきたように、介在変数は結果を変え、ひいては研究の結論を変える可能性があるため、研究においては重要です。

しかし、通常、研究者には介在変数に影響を与える能力がないため、介在変数を特定したり、その影響を中和したりすることさえ困難です。

したがって、たとえそれらを制御するのが難しいとしても、少なくとも介在する変数の影響を最小限に抑えるように努めなければなりません。場合によっては、外部条件が得られる結果に実質的に影響を与えない堅牢な統計モデルを設計できます。