Змінна конкурента: визначення та приклади

Супутня змінна (іноді її називають «коваріатом») — це змінна, яка не становить основного інтересу в дослідженні, але яка, тим не менш, може певною мірою взаємодіяти зі змінною(ями), що представляє інтерес, що вивчається.

Неврахування цих типів змінних може призвести до упереджених або оманливих результатів аналізу. Тому важливо лікувати їх, коли це можливо.

У спостережних дослідженнях важливо знати, що змінні, що зустрічаються одночасно, можуть призвести до незвичної інтерпретації даних і зв’язків між змінними. В експериментальних дослідженнях важливо спланувати експеримент таким чином, щоб виключити або зменшити ризик супутніх змінних.

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

Приклад 1

Дослідники хочуть зрозуміти залежність між щільністю населення та продажем морозива. Однак погода є супутньою змінною, яка, ймовірно, впливає на продажі морозива.

Отже, якщо дослідники хочуть виконати лінійну регресію для кількісного визначення зв’язку між щільністю населення та продажами морозива, вони також повинні спробувати зібрати дані про погоду, щоб вони могли контролювати цю змінну в регресії та мати можливість отримати оцінку точні. про вплив щільності населення на продажі морозива.

Приклад 2

Дослідники хочуть зрозуміти зв’язок між годинами, проведеними на тренуваннях, і середньою кількістю очок, набраних баскетболістами за гру. Однак супутньою змінною, яка ймовірно впливає на середні набрані очки, є кількість зіграних хвилин за гру.

Таким чином, дослідники також повинні відстежувати кількість хвилин, які гравець грає за гру, щоб вони могли включити її як змінну в регресійний аналіз і виділити вплив годин, проведених тренуваннями, на середні очки, набрані за гру.

Пов’язане: Як інтерпретувати коефіцієнти регресії

Приклад 3

Дослідники хочуть знати, чи спричиняє певне добриво прискорений ріст рослин. Однак вплив сонця та частота поливу є двома потенційними супутніми змінними, які можуть вплинути на ріст рослин.

Таким чином, дослідники також повинні збирати дані про вплив сонця та частоту поливу, щоб їх можна було включити як змінні в регресійний аналіз і мати можливість зрозуміти вплив добрива на рослини, що ростуть, враховуючи вплив сонця та частоту поливу.

Як визначити та усунути супутні змінні

Для виявлення змінних, що зустрічаються разом, корисно мати досвід у галузі, що вивчається. Знаючи, які потенційні змінні можуть вплинути на взаємозв’язок між досліджуваними змінними, які явно не включені в дослідження, ви можете виявити потенційні співпутні змінні.

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

Проте в експериментальних дослідженнях вплив супутніх змінних можна в значній мірі усунути завдяки правильному плану експерименту.

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

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