Zmienna pośrednia

W tym artykule wyjaśniono, czym są zmienne pośrednie. Znajdziesz zatem znaczenie zmiennej interweniującej, przykłady zmiennych interweniujących i różnicę w stosunku do innych typów zmiennych.

Co to jest zmienna pośrednia?

W statystyce zmienna pośrednia to zmienna, która wpływa na związek między zmienną zależną a zmienną niezależną, ale nie można nią manipulować. Zatem zmienna pośrednia może wpływać na wyniki ankiety.

Zmienną interweniującą można również nazwać zmienną zakłócającą lub zmienną mylącą .

Jedną z cech zmiennych interweniujących jest to, że są trudne do zidentyfikowania; ponadto raz określone trudno jest zneutralizować lub wyeliminować ich działanie w badaniu statystycznym.

Przykłady zmiennych interwencyjnych

Teraz, gdy znamy definicję zmiennej pośredniej, zobaczymy kilka przykładów tego typu zmiennej, aby lepiej przyswoić sobie tę koncepcję.

1. Na przykład w analizie składników przygotowanego posiłku (zmienna niezależna) i jakości żywności (zmienna zależna) zmienną pośrednią jest czas, przez jaki klient podgrzewa przygotowany posiłek w kuchence mikrofalowej. Chociaż zmienna ta wyraźnie wpływa na jakość żywności, nigdy nie da się jej kontrolować, ponieważ każdy użytkownik będzie spędzał z nią tyle czasu, ile zechce.
2. Jeżeli celem jest badanie związku pomiędzy ocenami uzyskiwanymi przez uczniów (zmienna zależna) a godzinami nauki (zmienna niezależna), zmienną pośrednią jest motywacja nauczycieli do wyjaśniania programu. Logicznie rzecz biorąc, oceny będą się różnić w zależności od motywacji każdego nauczyciela, jednak w tym eksperymencie trudno to kontrolować.
3. Jeśli zbadamy związek pomiędzy czasem potrzebnym do upadku przedsiębiorstwa (zmienna zależna) a inwestycją poczynioną w trakcie tworzenia firmy (zmienna niezależna), zmienną pośrednią jest konkurencyjność rynkowa. Oczywiście konkurencja będzie miała wpływ na sukces lub porażkę przedsiębiorstwa, ale jest to cecha danego rynku, której nie można zmienić.

Zmienna pośrednia, zmienna zależna i zmienna niezależna

W tej części zobaczymy związek pomiędzy zmienną pośrednią, zmienną zależną i zmienną niezależną badania statystycznego.

Zmienna zależna to zmienna, której wartość zależy od innej zmiennej, natomiast zmienna niezależna to zmienna, której wartość nie zależy od żadnej innej zmiennej, ale jest ogólnie ustalana przez badacza.

Zwykle w analizie statystycznej chcemy zbadać możliwy związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy zmienną niezależną a zmienną zależną, dlatego ważne jest, aby żadne inne czynniki nie wpływały na przeprowadzane eksperymenty.

Należy zatem podjąć próbę neutralizacji zmiennych pośredniczących (choć może to być trudne), gdyż mogą one zmienić uzyskane wyniki i w związku z tym można wyciągnąć błędne wnioski na temat związku zmiennej zależnej ze zmienną niezależną.

Sterowanie zmienną pośrednią

Jak widzieliśmy w całym artykule, zmienne interweniujące są ważne w badaniach, ponieważ mogą zmienić wyniki, a tym samym wnioski z badania.

Jednak zmienne interweniujące są zwykle trudne do zidentyfikowania, a nawet zneutralizowania ich wpływu, ponieważ zazwyczaj badacz nie ma możliwości wpływania na zmienną interweniującą.

Zatem nawet jeśli trudno je kontrolować, musimy przynajmniej spróbować zminimalizować wpływ zmiennych pośredniczących. W niektórych przypadkach można zaprojektować solidny model statystyczny, w którym warunki zewnętrzne praktycznie nie wpływają na uzyskane wyniki.