Приховані змінні: визначення та приклади

Прихована змінна – це змінна, яка не включається в статистичний аналіз, але впливає на зв’язок між двома змінними в рамках аналізу.

Прихована змінна може приховувати справжній зв’язок між змінними або може хибно створювати враження, що зв’язок існує між змінними. По суті, приховані змінні можуть зробити результати дослідження оманливими.

У спостережних дослідженнях важливо знати, що приховані змінні можуть призвести до незвичайної інтерпретації даних і зв’язків між змінними. В експериментальних дослідженнях важливо спланувати експеримент таким чином, щоб усунути (наскільки це можливо) ризик прихованих змінних.

Приклади прихованих змінних

Наступні приклади ілюструють кілька випадків, коли приховані змінні можуть бути присутніми в дослідженні:

Приклад 1

Дослідник виявив, що продажі морозива та напади акул тісно пов’язані. Чи означає це, що збільшення продажів морозива спричиняє більше нападів акул?

Це малоймовірно. Найімовірніша причина – приховується мінлива погода . Коли на вулиці тепліше, більше людей купують морозиво і більше людей їдуть до океану.

Приклад 2

Дослідник виявив, що споживання попкорну та кількість дорожньо-транспортних пригод протягом багатьох років тісно пов’язані. Чи означає це, що більше споживання попкорну спричиняє більше ДТП?

Це малоймовірно. Найімовірнішою причиною є змінна прихована популяція . Зі збільшенням населення збільшується кількість спожитого попкорну та кількість дорожньо-транспортних пригод.

Приклад 3

Дослідження показує, що чим більше волонтерів виступає після стихійного лиха, тим більший збиток. Чи означає це, що волонтери завдають більше шкоди?

Це малоймовірно. Найімовірнішою причиною є стихійне лихо різного масштабу . Більше стихійне лихо призводить до збільшення волонтерів, а також до збільшення розміру збитків, завданих стихійним лихом.

Приклад 4

Дослідження показує, що продаж рукавичок і нещасні випадки на сноуборді тісно пов’язані. Чи означає це, що рукавички спричиняють більше аварій на сноуборді?

Це малоймовірно. Найімовірнішою причиною є прихована мінлива температура . Зі зниженням температури все більше людей купують рукавички і все більше людей катаються на сноуборді.

Як визначити приховані змінні

Щоб виявити приховані змінні, корисно мати досвід у досліджуваній галузі. Знаючи, які потенційні змінні можуть вплинути на зв’язок між досліджуваними змінними, які явно не включені в дослідження, ви можете виявити потенційні приховані змінні.

Інший спосіб ідентифікації потенційних прихованих змінних – це вивчення залишкових графіків. Якщо є тенденція (лінійна чи нелінійна) у залишках, це може означати, що прихована змінна, не включена в дослідження, певним чином впливає на змінні дослідження.

Як усунути ризик прихованих змінних

У спостережних дослідженнях може бути дуже важко усунути ризик прихованих змінних. У більшості випадків найкраще, що ви можете зробити, це просто визначити, а не запобігти потенційним прихованим змінним, які можуть вплинути на дослідження.

Проте в експериментальних дослідженнях вплив прихованих змінних можна значною мірою усунути завдяки хорошому плану експерименту.

Наприклад, скажімо, ми хочемо знати, чи дві таблетки по-різному впливають на артеріальний тиск. Ми знаємо, що приховані змінні, такі як дієта та звички куріння, також впливають на артеріальний тиск. Тому ми можемо спробувати контролювати ці приховані змінні за допомогою рандомізованого дизайну . Це означає, що ми випадковим чином розподіляємо пацієнтів на прийом першої або другої таблетки.

Оскільки ми розподіляємо пацієнтів по групах випадковим чином, можна припустити, що приховані змінні впливатимуть на обидві групи приблизно однаково. Це означає, що будь-яку різницю в артеріальному тиску можна пояснити прийомом таблеток, а не ефектом прихованої змінної.