競合他社の変数: 定義と例

付随変数(「共変量」と呼ばれることもあります) は、研究において主に関心のある変数ではありませんが、研究対象の関心のある変数と何らかの相互作用を有する可能性がある変数です。

これらのタイプの変数を考慮しないと、分析で偏った結果や誤解を招く結果が生じる可能性があります。したがって、可能な場合にはそれらを治療することが重要です。

観察研究では、共起変数がデータの異常な解釈や変数間の関係を引き起こす可能性があることに注意することが重要です。実験研究では、付随する変数のリスクを排除または軽減する方法で実験を計画することが重要です。

次の例は、研究に付随する変数が存在する可能性があるいくつかのケースを示しています。

例1

研究者たちは、人口密度とアイスクリームの売り上げの関係を理解したいと考えています。ただし、天候は付随する変数であり、アイスクリームの売上に影響を与える可能性があります。

したがって、研究者が線形回帰を実行して人口密度とアイスクリームの売上の関係を定量化したい場合は、回帰でこの変数を制御して推定値を取得できるように、天候に関するデータの収集も試みる必要があります。正確な。アイスクリームの売上に対する人口密度の影響。

例 2

研究者たちは、トレーニングに費やした時間とバスケットボール選手が試合ごとに獲得した平均得点との関係を理解したいと考えています。ただし、平均得点に影響を与える可能性が高い付随変数は、1 試合あたりのプレー時間です。

したがって、研究者は、回帰分析の変数としてそれを含めて、練習に費やした時間のゲームごとの平均得点への影響を分離できるように、プレーヤーがゲームごとにプレーする分数も追跡する必要があります。

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例 3

研究者は、特定の肥料が植物の成長を促進するかどうかを知りたいと考えています。ただし、日光への曝露と水やりの頻度は、植物の成長に影響を与える可能性のある 2 つの潜在的な付随変数です。

したがって、研究者は、日光曝露と水やりの頻度を考慮した上で、回帰分析の変数として含めることができ、植物の成長に対する肥料の影響を理解できるように、日光曝露と水やりの頻度に関するデータも収集する必要があります。

付随する変数を特定して排除する方法

共起する変数を明らかにするには、研究対象の分野に関する専門知識があれば役立ちます。調査に明示的に含まれていない調査変数間の関係にどのような潜在的な変数が影響を与える可能性があるかを知ることで、潜在的な共起変数を明らかにできる可能性があります。

観察研究では、付随する変数のリスクを排除することが非常に難しい場合があります。ほとんどの場合、できる最善のことは、研究に影響を与える可能性のある、同時発生する可能性のある変数を防ぐのではなく、単に特定することです。

ただし、実験研究では、適切な実験計画を立てることで、付随する変数の影響を大幅に排除できます。

たとえば、2 つの錠剤が血圧に異なる影響を与えるかどうかを知りたいとします。食事や喫煙習慣などの付随する変数も血圧に影響を与えることがわかっています。したがって、ランダム化された設計を使用して、これらの付随変数の制御を試みることができます。これは、患者をランダムに 1 錠目または 2 錠目の錠剤のいずれかに割り当てることを意味します。

患者をランダムにグループに割り当てているため、付随する変数が両方のグループにほぼ均等に影響を与えると想定できます。これは、血圧の差は付随する変数の影響ではなく、錠剤に起因する可能性があることを意味します。