ตัวแปรเกณฑ์คืออะไร? (คำอธิบาย + ตัวอย่าง)

ตัวแปรเกณฑ์ เป็นเพียงชื่ออื่นสำหรับ ตัวแปรตาม หรือ ตัวแปรตอบสนอง เป็นตัวแปรที่คาดการณ์ไว้ในการวิเคราะห์ทางสถิติ

เช่นเดียวกับตัวแปรอธิบายที่มีชื่อต่างกัน เช่น ตัวแปรทำนาย หรือ ตัวแปรอิสระ ตัวแปรตอบสนองก็มีชื่อที่เปลี่ยนแปลงได้ เช่น ตัวแปรตาม หรือ ตัวแปรเกณฑ์

ตัวอย่างตัวแปรเกณฑ์มีอะไรบ้าง

สถานการณ์ต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของตัวแปรเกณฑ์ในบริบทที่แตกต่างกันหลายประการ

ตัวอย่างที่ 1: การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย เป็นวิธีการทางสถิติที่เราใช้เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว นั่นคือ x และ y ตัวแปร x เรียกว่าตัวแปรทำนาย ตัวแปรอีกตัวหนึ่งคือ y เรียกว่า ตัวแปรเกณฑ์ หรือ ตัวแปรตอบสนอง

ในการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย เราจะพบ “เส้นที่เหมาะสมที่สุด” ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทำนายและตัวแปรเกณฑ์

ตัวอย่างเช่น เราสามารถใส่แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเข้ากับชุดข้อมูลโดยใช้ ชั่วโมงที่ศึกษา เป็นตัวแปรทำนายและ คะแนนการทดสอบ เป็นตัวแปรเกณฑ์ ในกรณีนี้ เราจะใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเพื่อพยายามทำนายค่าของ คะแนนทดสอบ ตัวแปรเกณฑ์ของเรา

หรืออีกตัวอย่างหนึ่ง เราสามารถใส่แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเข้ากับชุดข้อมูลโดยใช้ น้ำหนัก เพื่อทำนายค่า ขนาด ของกลุ่มคนได้ ในกรณีนี้ ตัวแปรเกณฑ์ของเราคือ ความสูง เนื่องจากเป็นค่าที่เราต้องการทำนาย

หากเราพล็อตค่าความสูงและน้ำหนักบนพล็อตกระจาย ความสูง ของตัวแปรเกณฑ์จะอยู่บนแกน y:

โดยทั่วไป ตัวแปรเกณฑ์จะอยู่บนแกน y เมื่อเราสร้างแผนภาพกระจาย และตัวแปรตัวทำนายจะอยู่บนแกน x

ตัวอย่างที่ 2: การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ คล้ายกับการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ยกเว้นว่าเราใช้ตัวแปรทำนายหลายตัวเพื่อทำนายค่าของตัวแปรเกณฑ์

ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ตัวแปรทำนาย ชั่วโมงที่ศึกษา และ ชั่วโมงการนอนหลับในคืนก่อนการทดสอบ เพื่อทำนายค่า คะแนนการทดสอบ ของตัวแปรเกณฑ์ ในกรณีนี้ ตัวแปรเกณฑ์ของเราคือตัวแปรที่ทำนายไว้ในการวิเคราะห์นี้

ตัวอย่างที่ 3: ANOVA

ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) เป็นเทคนิคทางสถิติที่เราใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสามกลุ่มขึ้นไปหรือไม่

ตัวอย่างเช่น เราอาจต้องการพิจารณาว่าโปรแกรมการออกกำลังกายสามโปรแกรมที่แตกต่างกันมีผลกระทบต่อการลดน้ำหนักที่แตกต่างกันหรือไม่ ตัวแปรทำนายที่เราศึกษาคือ โปรแกรมการออกกำลังกาย และมี 3 ระดับ

ตัวแปรเกณฑ์ คือ การลดน้ำหนัก โดยวัดเป็นปอนด์ เราสามารถใช้การ วิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างการลดน้ำหนักที่เกิดจากทั้งสามโปรแกรมหรือไม่

ในกรณีนี้ เราต้องการทำความเข้าใจว่าค่าของตัวแปรเกณฑ์ การลดน้ำหนัก แตกต่างกันระหว่างโปรแกรมการออกกำลังกายทั้งสามโปรแกรมหรือไม่

หากเราวิเคราะห์ โปรแกรมการออกกำลังกาย และ จำนวนชั่วโมงการนอนหลับโดยเฉลี่ยต่อคืน แทน เราจะทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเนื่องจากเราต้องการดูว่าปัจจัยสองประการมีอิทธิพลต่อการลดน้ำหนักอย่างไร

แต่ขอย้ำอีกครั้งว่า ตัวแปรเกณฑ์ ของเรายังคง เป็นการลดน้ำหนัก เนื่องจากเราสนใจว่าค่าของตัวแปรนี้แตกต่างกันอย่างไรตามระดับ การออกกำลังกาย และ การนอนหลับ ที่แตกต่างกัน

อ่านเพิ่มเติม: คำอธิบายง่ายๆ เกี่ยวกับความถูกต้องของเกณฑ์