Atšķirības starp skaidrojošajiem un atbildes mainīgajiem

Viens no daudzajiem veidiem, kas mainīgi statistika var klasificēt, ir jāņem vērā atšķirības starp skaidrojošajiem un atbildes mainīgajiem. Lai arī šie mainīgie ir saistīti, tomēr starp tiem ir būtiskas atšķirības. Pēc šo mainīgo veidu noteikšanas mēs redzēsim, ka šie mainīgie ir pareizi identificēti ir tieša ietekme uz citiem statistikas aspektiem, piemēram, dalītās diagrammas un regresijas līnijas slīpums.

Sākumā aplūkojam šo mainīgo veidu definīcijas. Atbildes mainīgais lielums ir noteikts daudzums, par kuru mēs uzdodam jautājumu mūsu pētījumā. Paskaidrojošais mainīgais ir jebkurš faktors, kas var ietekmēt reakcijas mainīgo. Lai gan var būt daudz skaidrojošu mainīgo, mēs galvenokārt skarsimies tikai ar vienu skaidrojošu mainīgo.

Pētījumā var nebūt reakcijas mainīgā lieluma. Šāda veida mainīgo nosaukšana ir atkarīga no jautājumiem, kurus uzdod pētnieks. Novērojoša pētījuma veikšana būtu piemērs gadījumam, kad nav reakcijas mainīgā lieluma. Eksperimentam būs mainīgais lielums. Rūpīgi izstrādājot eksperimentu, tiek mēģināts noteikt, ka reakcijas mainīgā lieluma izmaiņas tieši izraisa izmaiņas skaidrojošajos mainīgajos.

Lai izpētītu šos jēdzienus, mēs apskatīsim dažus piemērus. Pirmais piemērs: pieņemsim, ka pētnieks ir ieinteresēts izpētīt pirmā kursa studentu grupas noskaņu un attieksmi. Visiem pirmā kursa studentiem tiek uzdoti jautājumi. Šie jautājumi ir izstrādāti, lai novērtētu studenta mājas stāvokli. Studenti aptaujā arī norāda, cik tālu no mājām ir viņu koledža.

Viens pētnieks, kurš pārbauda šos datus, var vienkārši interesēties par studentu reakcijas veidiem. Varbūt iemesls tam ir vispārēja izpratne par jauna pirmkursnieka sastāvu. Šajā gadījumā nav atbildes mainīgā. Tas notiek tāpēc, ka neviens neredz, vai viena mainīgā vērtība ietekmē otra vērtību.

Cits pētnieks varēja izmantot tos pašus datus, lai mēģinātu atbildēt, vai studentiem, kas nāk no tālienes, ir lielāka mājas problēma. Šajā gadījumā dati, kas attiecas uz jautājumiem par mājas trūkumu, ir atbildes mainīgā lielums, un dati, kas norāda attālumu no mājām, veido skaidrojošo mainīgo.

Otrajā piemērā mēs varētu būt ziņkārīgi, ja stundu skaits, kas pavadīts mājasdarbu veikšanā, ietekmē atzīmi, kuru students nopelna eksāmenā. Šajā gadījumā, tā kā mēs parādām, ka viena mainīgā vērtība maina cita vērtību, ir skaidrojošs un atbildes mainīgais. Pētītais stundu skaits ir skaidrojošais mainīgais, un testa rezultāts ir reakcijas mainīgais.

Kad mēs strādājam ar pāra kvantitatīvie dati, ir lietderīgi izmantot izkliedes shēmu. Šāda veida diagramma ir paredzēta, lai parādītu attiecības un tendences pārī savienotajos datos. Mums nav jābūt gan skaidrojošam, gan atbildes mainīgam. Ja tas tā ir, tad jebkurš mainīgais var tikt attēlots pa abām asīm. Tomēr, ja ir atbilde un skaidrojošais mainīgais, tad skaidrojošais mainīgais vienmēr ir iezīmēts gar x Dekarta koordinātu sistēmas horizontālā ass. Pēc tam reakcijas mainīgais tiek attēlots gar y ass.

Atšķirība starp skaidrojošajiem un atbildes mainīgajiem ir līdzīga citai klasifikācijai. Dažreiz mēs atsaucamies uz mainīgiem lielumiem neatkarīgs vai atkarīgs. A vērtība atkarīgais mainīgais paļaujas uz neatkarīgais mainīgais. Tādējādi reakcijas mainīgais atbilst atkarīgajam mainīgajam, savukārt skaidrojošais mainīgais atbilst neatkarīgajam mainīgajam. Šī terminoloģija statistikā parasti netiek izmantota, jo skaidrojošais mainīgais nav īsti neatkarīgs. Tā vietā mainīgais ņem tikai novērotās vērtības. Iespējams, ka mums nav iespējas kontrolēt skaidrojošā mainīgā vērtības.