Что такое антецедентная переменная? (объяснение и пример)

В статистике исследователи часто хотят понять взаимосвязь между независимой и зависимой переменной.

Однако иногда может присутствовать предшествующая переменная .

Антецедентная переменная — это переменная, которая появляется перед изучаемыми независимыми и зависимыми переменными и может помочь объяснить взаимосвязь между ними.

Вы можете запомнить это определение, помня, что слово «антецедент» буквально означает «предшествовавший или существовавший ранее».

Примеры предыдущих переменных

Антецедентные переменные могут присутствовать в различных сценариях исследования. Вот некоторые примеры:

Пример 1: Возраст и доход

Предположим, исследователи хотят изучить взаимосвязь между возрастом и годовым доходом. Однако предшествующей переменной, которая могла бы помочь объяснить (или частично объяснить) взаимосвязь между двумя рассматриваемыми переменными, является уровень образования , поскольку он, как правило, коррелирует с возрастом и доходом.

Пример 2: Медитация и счастье

Допустим, исследователи хотят изучить взаимосвязь между медитацией и уровнем счастья. Однако предшествующей переменной, которая могла бы помочь объяснить (или частично объяснить) взаимосвязь между двумя переменными, которые следует принять во внимание, является стресс на работе , поскольку он может влиять как на свободное время, доступное для медитации, так и на заявленное счастье.

Как контролировать предыдущие переменные

В ходе эксперимента исследователи потенциально могли бы контролировать предшествующие переменные, используя их в качестве блокирующих факторов . Например, они могли бы разделить участников на «блоки» в зависимости от их уровня образования, а затем изучить взаимосвязь между возрастом и доходом для каждого блока.

При регрессионном анализе исследователи могут включать предшествующие переменные в регрессионную модель, чтобы контролировать их влияние. Например, исследователи могут включить уровень образования в качестве переменной в регрессионную модель, чтобы коэффициент регрессии для возраста можно было интерпретировать как среднее изменение дохода при сохранении постоянного уровня образования.

В обоих этих сценариях предполагается, что данные по этим предшествующим переменным легко доступны, что не всегда так. Например, может быть сложно дать количественную оценку «стрессу на работе», хотя мы знаем, что это может быть предшествующая переменная, которая может повлиять на способность человека медитировать и сообщать о счастье.

Связанные переменные

Две переменные, которые аналогичны предшествующим переменным и также могут влиять на взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной, включают:

1. Посторонние переменные : переменные, которые не представляют интереса для исследования, но могут влиять как на независимые, так и на зависимые переменные.

2. Промежуточные переменные : переменные, которые связывают независимые и зависимые переменные и оказывают прямое влияние на отношения между ними.

Будьте осторожны с каждым из этих типов переменных при проведении эксперимента или исследования.