선행변수란 무엇인가? (설명 및 예)

통계에서 연구자들은 종종 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 이해하고 싶어합니다.

그러나 선행 변수가 존재할 수도 있습니다.

선행변수는 연구 대상인 독립변수와 종속변수 앞에 나타나는 변수로, 둘 사이의 관계를 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

선행 이라는 단어가 문자 그대로 “이전의 또는 기존의”를 의미한다는 점을 기억하면 이 정의를 기억할 수 있습니다.

이전 변수의 예

선행 변수는 다양한 연구 시나리오에 존재할 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

예시 1: 연령 및 소득

연구자가 연령과 연간 소득 사이의 관계를 연구한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 고려해야 할 두 변수 사이의 관계를 설명하는 데 도움이 될 수 있는(또는 부분적으로 설명하는) 선행 변수는 교육 수준 입니다. 이는 연령 및 소득과 상관관계가 있는 경향이 있기 때문입니다.

사례 2: 명상과 행복

연구자들이 명상과 보고된 행복 수준 사이의 관계를 연구하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 그러나 고려해야 할 두 변수 사이의 관계를 설명하는 데 도움이 될 수 있는(또는 부분적으로 설명하는) 선행 변수는 업무 스트레스 입니다. 이는 명상에 사용할 수 있는 자유 시간과 선언된 행복 모두에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

이전 변수를 제어하는 방법

실험에서 연구자들은 선행 변수를 차단 요인 으로 사용하여 잠재적으로 선행 변수를 제어할 수 있습니다. 예를 들어 참가자를 교육 수준에 따라 “블록”으로 나눈 다음 각 블록의 연령과 소득 간의 관계를 연구할 수 있습니다.

회귀 분석에서 연구자들은 회귀 모델에 선행 변수를 포함시켜 그 효과를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 연구자는 연령에 대한 회귀 계수가 교육 수준을 일정하게 유지하면서 소득의 평균 변화로 해석될 수 있도록 교육 수준을 회귀 모델에 변수로 포함할 수 있습니다.

두 시나리오 모두에서 이러한 선행 변수에 대한 데이터를 쉽게 사용할 수 있다고 가정하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어, “직장 스트레스”가 개인의 명상 능력과 보고된 행복에 영향을 미칠 수 있는 선행 변수일 수 있다는 것을 알더라도 이를 정량화하는 것은 어려울 수 있습니다.

관련 변수

선행 변수와 유사하고 독립 변수와 종속 변수 간의 관계에도 영향을 미칠 수 있는 두 변수는 다음과 같습니다.

1. 외래변수 : 연구에 관심이 없는 변수이지만 독립변수와 종속변수 모두에 영향을 미칠 수 있는 변수.

2. 중간변수 : 독립변수와 종속변수를 연결하고 둘 사이의 관계에 직접적인 영향을 미치는 변수.

실험이나 연구를 수행할 때 이러한 각 유형의 변수에 주의하십시오.