Zmienna objaśniająca

W tym artykule wyjaśniono, czym są zmienne objaśniające. W ten sposób poznasz znaczenie zmiennej objaśniającej, przykłady zmiennych objaśniających oraz znaczenie tego typu zmiennej w badaniu statystycznym.

Co to jest zmienna objaśniająca?

W statystyce zmienna objaśniająca to zmienna używana do wyjaśnienia wyniku eksperymentu. Innymi słowy, w badaniach zmienna objaśniająca to zmienna, której wartość wpływa na zmienną odpowiedzi.

Na przykład, jeśli badamy związek między liczbą fabryk w kraju a emisją substancji zanieczyszczających w kraju, zmienną objaśniającą jest liczba fabryk w kraju. Ponieważ to ona ma wpływ na substancje zanieczyszczające, a nie odwrotnie.

Podczas wykreślania wyników badania statystycznego zmienne objaśniające są zazwyczaj przedstawiane na odciętej (oś pozioma) literą x .

Przykłady zmiennych objaśniających

Po zapoznaniu się z definicją zmiennej objaśniającej, przyjrzyjmy się teraz kilku przykładom tego typu zmiennej, aby lepiej zrozumieć tę koncepcję.

• Czas spędzony na nauce (zmienna objaśniająca) wpływa na uzyskiwane oceny (zmienna odpowiedzi).
• Cena produktu (zmienna objaśniająca) modyfikuje liczbę osób skłonnych kupić ten produkt (zmienna odpowiedzi).
• Temperatura otoczenia (zmienna objaśniająca) wpływa na liczbę pożarów lasów (zmienna objaśniająca).
• Reklama produktu (zmienna objaśniająca) ma wpływ na wielkość sprzedaży tego produktu (zmienna odpowiedzi).
• Liczba mieszkańców miasta (zmienna objaśniająca) jest powiązana z liczbą taksówek w mieście (zmienna odpowiedzi).

Zmienna objaśniająca i zmienna odpowiedzi

Zmienna objaśniająca i zmienna odpowiedzi mają związek przyczynowo-skutkowy, zmienna objaśniająca jest przyczyną, a zmienna odpowiedzi jest skutkiem. Zmienna objaśniająca wpływa zatem na wartość zmiennej odpowiedzi.

Dlatego w badaniu statystycznym różnica między zmienną objaśniającą a zmienną odpowiedzi polega na tym, że badacz zmienia zmienną objaśniającą, aby zobaczyć, jak wpływa ona na zmienną odpowiedzi, z drugiej strony badacz analizuje zmianę wartości zmiennej Odpowiedź . zgodnie z wartością zmiennej objaśniającej.

Zmienną odpowiedzi można również nazwać zmienną wynikową lub zmienną objaśnianą .

Zmienna objaśniająca i regresja

Ogólnie rzecz biorąc, aby zbadać związek między zmienną objaśniającą a zmienną odpowiedzi, przeprowadza się model regresji statystycznej, ponieważ pozwala on na graficzne przedstawienie uzyskanych wyników, a ponadto na numeryczną analizę korelacji między dwoma typami zmiennych .

Mówiąc dokładniej, zwykle przeprowadza się prosty model regresji liniowej, ponieważ zwykle związek między dwiema zmiennymi jest liniowy. Jednakże zależność można również modelować za pomocą funkcji kwadratowej, logarytmicznej, wykładniczej itp. funkcjonować.

Podobnie, jeśli chcesz zbadać związek między odpowiedzią a kilkoma zmiennymi objaśniającymi, możesz przeprowadzić model regresji wielokrotnej, który nie tylko pomaga analizować związek między odpowiedzią a różnymi zmiennymi, ale jest także przydatny do ustalenia, która zmienna jest bardziej znaczący.