Razlike između objašnjenja i varijabli odgovora

Jedan od mnogih načina na koje varijable u statistika može se razvrstati je uzeti u obzir razlike između objašnjivih i varijabli odgovora. Iako su ove varijable povezane, među njima postoje važne razlike. Nakon što definiramo ove vrste varijabli, vidjet ćemo da je ispravna identifikacija tih varijabli ima izravan utjecaj na druge aspekte statistike, kao što su izgradnja rasipanih plinova i postrojenja nagib regresijske linije.

Započinjemo gledanjem definicija ovih vrsta varijabli. Varijabla odgovora je određena količina o kojoj postavljamo pitanje u našoj studiji. Objašnjenja varijabla je svaki faktor koji može utjecati na varijablu odgovora. Iako može biti mnogo objašnjavajućih varijabli, mi ćemo se prvenstveno odnositi na jednu varijablu koja objašnjava.

Varijabla odgovora možda nije prisutna u studiji. Imenovanje ove vrste varijable ovisi o pitanjima koja postavlja istraživač. Provođenje opservacijske studije bio bi primjer slučaja kada ne postoji varijabla odgovora. Eksperiment će imati varijablu odgovora. Pažljivim dizajnom eksperimenta nastoji se utvrditi da su promjene u varijabli odgovora izravno uzrokovane promjenama u objašnjavajućim varijablama.

Da bismo istražili ove koncepte, istražit ćemo nekoliko primjera. Pretpostavimo da je prvi primjer istraživač zainteresiran za proučavanje raspoloženja i stavova grupe studenata prve godine. Svi studenti prve godine dobivaju niz pitanja. Ova su pitanja osmišljena za procjenu stupnja kućanstva učenika. Studenti u istraživanju također navode koliko je fakultet udaljen od kuće.

Jedna istraživačica koja ispituje ove podatke možda bi mogla biti zainteresirana za vrste odgovora učenika. Možda je razlog za to sveopće mišljenje o sastavu novog brucoša. U ovom slučaju, ne postoji varijabla odgovora. To je zato što nitko ne vidi utječe li vrijednost jedne varijable na vrijednost druge.

Drugi istraživač mogao bi upotrijebiti iste podatke kako bi pokušao odgovoriti imaju li studenti koji su dolazili iz daljine u većoj mjeri kućne skrbi. U ovom slučaju, podaci koji se odnose na pitanja o kućnoj skrbi jesu vrijednosti varijable odgovora, a podaci koji pokazuju udaljenost od kuće čine varijablu objašnjavanja.

Za drugi primjer bismo mogli biti znatiželjni ako broj sati provedenih u kući utječe na ocjenu koju student zaradi na ispitu. U ovom slučaju, jer pokazujemo da vrijednost jedne varijable mijenja vrijednost druge, postoji varijabla za objašnjenje i odgovor. Broj proučenih sati je varijabla objašnjavanja, a ocjena na testu je varijabla odgovora.

Kad radimo upareni kvantitativni podaci, prikladno je koristiti rasipač. Svrha ove vrste grafikona je prikazati odnose i trendove unutar uparenih podataka. Ne moramo imati i objašnjenje i varijablu odgovora. Ako je to slučaj, bilo koja varijabla može se prikazati duž svake osi. Međutim, u slučaju da postoji varijabla odgovora i objašnjenja, onda je objasnjavajuća varijabla uvijek crtana duž x ili vodoravne osi kartezijanskog koordinatnog sustava. Varijabla odgovora je tada prikazana duž y os.

Razlika između varijabli objašnjavanja i odgovora slična je drugoj klasifikaciji. Ponekad se nazivamo varijablama kao bićima neovisan ili ovisan. Vrijednost a zavisna varijabla oslanja se na onu neovisna varijabla. Stoga varijabla odgovora odgovara zavisnoj varijabli, dok objašnjiva varijabla odgovara neovisnoj varijabli. Ova se terminologija obično ne upotrebljava u statistici jer objašnjena varijabla nije doista neovisna. Umjesto toga, varijabla samo uzima vrijednosti koje su promatrane. Možda ne možemo imati kontrolu nad vrijednostima objašnjavajuće varijable.