Посторонняя переменная

В этой статье объясняется, что такое странные переменные. Итак, вы найдете примеры внешних переменных, какие бывают типы внешних переменных и, наконец, как контролировать влияние внешней переменной.

Что такое внешняя переменная?

Странная переменная — это такая переменная, которая может повлиять на результат эксперимента, но не представляет интереса для изучения. Следовательно, постороннюю переменную необходимо контролировать, чтобы она не искажала результаты опроса.

Например, если мы хотим проанализировать, как лекарство влияет на организм человека, странной переменной будет аллергия подопытных. Логично, что если у субъекта аллергия на один из компонентов препарата, его реакция будет отличаться от реакции других людей. Итак, когда вы проводите статистическое исследование, вам следует попытаться учесть все посторонние переменные.

Таким образом, посторонняя переменная может влиять на значение зависимой переменной без ведома исследователя и, следовательно, может привести к ошибочному выводу о связи между зависимой переменной и анализируемой независимой переменной .

Примеры внешних переменных

Теперь, когда мы знаем определение странной переменной, вот несколько примеров переменных этого типа, чтобы лучше понять ее значение.

1. При изучении взаимосвязи между полученными оценками (зависимая переменная) и затраченными на учебу часами (независимая переменная) нечетной переменной является количество часов, в течение которых спал каждый учащийся, поскольку часы сна могут повлиять на успеваемость.
2. Если вы хотите проанализировать, как количество добавленных удобрений (независимая переменная) влияет на рост растений (зависимая переменная), то время, в течение которого растения подвергались воздействию солнечного света, является странной переменной, поскольку она может влиять на результаты.
3. Когда мы изучаем корреляцию между производством фабрики (зависимая переменная) и количеством имеющихся на ней машин (независимая переменная), странной переменной является заработная плата, которую получают сотрудники, поскольку она влияет на их мотивацию и, следовательно, на их производительность.

Типы внешних переменных

В основном лишние переменные можно разделить на три разных типа:

• Ситуационные (или социальные) переменные : это переменные окружающей среды, которые могут влиять на поведение субъектов эксперимента. Например: шум, температура, визуальные отвлекающие факторы…
• Предвзятость экспериментатора : исследователь может влиять на поведение людей, не осознавая этого. Например, человек может действовать по-разному в зависимости от того, в положительной или отрицательной форме передает команды экспериментатор, либо экспериментатор может подсказать испытуемому, как ему следует поступить в предложенной ситуации.
• Личные переменные (или переменные участника) : характеристики исследуемых испытуемых могут определять результат эксперимента. Например: интеллект человека, эмоциональное состояние человека, опыт человека, проводившего подобные тесты в прошлом…

Как управлять внешней переменной

Как поясняется в статье, при проведении статистического анализа необходимо контролировать посторонние переменные, чтобы они не искажали результаты экспериментов и не приводили к ошибочным выводам. Итак, в этом разделе мы увидим различные методы, которые можно использовать для управления эффектом внешней переменной.

• Устранение : иногда мы можем исключить лишние переменные, логически это идеальная ситуация. Например, мы можем устранить влияние шума, проведя эксперимент в звуконепроницаемом помещении.
• Постоянные условия : если мы не можем исключить постороннюю переменную, мы можем попытаться сохранить ее значение постоянным во всех экспериментах, таким образом, это не повлияет на результаты. Например, чтобы температура не влияла на испытуемых, мы можем поддерживать ее постоянной на протяжении всего исследования.
• Балансировка : если невозможно устранить или сохранить постоянной постороннюю переменную, влияние указанной переменной можно сбалансировать. Например, если в эксперименте нам нужно взять в качестве испытуемых мужчин и женщин, чтобы пол не влиял на результаты, мы должны взять одинаковое количество мужчин и женщин.
• Рандомизация : когда ни один из вышеперечисленных методов не может быть применен, субъекты могут быть рандомизированы, чтобы уменьшить влияние посторонних переменных. Например, если мы изучаем успеваемость учащихся, мы можем выбирать предметы случайным образом, чтобы свести к минимуму тот факт, что есть ученики умнее других.