중간변수

이 문서에서는 중간 변수가 무엇인지 설명합니다. 따라서 개입변수의 의미, 개입변수의 예, 다른 유형의 변수와의 차이점을 찾아볼 수 있습니다.

중간변수란 무엇인가?

통계에서 개입변수는 종속변수와 독립변수의 관계에 영향을 주지만 조작할 수 없는 변수를 말한다. 따라서 중간변수가 설문조사 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

개입 변수는 간섭 변수 또는 혼란 변수 라고도 합니다.

개입변수의 특징 중 하나는 식별하기 어렵다는 것입니다. 더욱이 일단 결정되면 통계 연구에서 그 효과를 무력화하거나 제거하기가 어렵습니다.

개입 변수의 예

이제 우리는 개입 변수의 정의를 알았으므로 개념을 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 변수에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 예를 들어, 준비된 식사의 재료(독립변수)와 음식의 품질(종속변수) 간의 분석에서 개입변수는 고객이 준비된 식사를 전자레인지에 데우는 시간입니다. 이 변수가 음식의 품질에 영향을 미치는 것은 분명하지만 각 사용자는 원하는 만큼의 시간을 소비하기 때문에 결코 통제할 수 없습니다.
2. 학생의 성적(종속변수)과 공부시간(독립변수)의 관계를 연구하는 것이 목적이라면, 중간변수는 교사가 프로그램을 설명하는 동기이다. 논리적으로는 각 교사의 동기에 따라 성적이 달라지겠지만, 이 실험에서는 이를 통제하기가 어렵습니다.
3. 기업이 망하는 데 걸리는 시간(종속변수)과 기업 창업 당시 투자한 금액(독립변수)의 관계를 살펴보면, 중간변수는 시장경쟁력이다. 분명히 경쟁은 사업의 성공이나 실패에 영향을 미치겠지만, 이는 바꿀 수 없는 시장의 특성입니다.

중간변수, 종속변수, 독립변수

이 섹션에서는 통계 연구의 개입 변수, 종속 변수 및 독립 변수 간의 관계를 살펴보겠습니다.

종속변수는 다른 변수에 따라 그 값이 달라지는 변수이고, 독립변수는 다른 변수에 영향을 받지 않고 연구자가 일반적으로 설정하는 값을 갖는 변수이다.

일반적으로 통계 분석에서는 독립 변수와 종속 변수 사이의 가능한 원인과 결과 관계를 연구하려고 하므로 수행되는 실험에 다른 요인이 영향을 미치지 않는 것이 중요합니다.

따라서 개입 변수가 얻은 결과를 변경하고 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계에 대해 잘못된 결론이 도출될 수 있으므로 개입 변수를 중립화하려는 시도가 이루어져야 합니다(어려울 수 있음).

중간 변수 제어

기사 전반에 걸쳐 살펴보았듯이 개입 변수는 연구 결과와 결론을 바꿀 수 있기 때문에 연구에서 중요합니다.

그러나 개입 변수는 일반적으로 연구자가 개입 변수에 영향을 미칠 수 있는 능력이 없기 때문에 그 효과를 식별하거나 심지어 무력화하기가 어렵습니다.

따라서 통제하기 어렵다 하더라도 최소한 개입 변수의 영향을 최소화하도록 노력해야 합니다. 어떤 경우에는 외부 조건이 실제로 얻은 결과에 영향을 미치지 않는 강력한 통계 모델을 설계할 수 있습니다.