Rozdiely medzi vysvetľujúcimi a premennými reakcie

Jedným z mnohých spôsobov, ktoré premení v štatistika je možné klasifikovať je zvážiť rozdiely medzi vysvetľujúcimi a reakčnými premennými. Aj keď tieto premenné súvisia, medzi nimi existujú dôležité rozdiely. Po definovaní týchto typov premenných uvidíme, že správna identifikácia týchto premenných má priamy vplyv na ďalšie aspekty štatistiky, ako je napríklad výstavba rozptylu a sklon regresnej priamky.

Začneme tým, že sa pozrieme na definície týchto typov premenných. Premenná odozvy je konkrétne množstvo, o ktoré sa pýtame v našej štúdii. Vysvetľujúca premenná je akýkoľvek faktor, ktorý môže ovplyvniť premennú odozvy. Aj keď existuje veľa vysvetľujúcich premenných, budeme sa zaoberať predovšetkým jednou vysvetľujúcou premennou.

V štúdii nemusí byť prítomná premenná odpovede. Pomenovanie tohto typu premennej závisí od otázok, ktoré kladie vedecký pracovník. Vykonanie observačnej štúdie by bolo príkladom prípadu, keď neexistuje premenná odozvy. Experiment bude mať premennú odozvy. Opatrný návrh experimentu sa snaží zistiť, že zmeny v premennej odozvy sú priamo spôsobené zmenami vo vysvetľujúcich premenných.

Na preskúmanie týchto pojmov preskúmame niekoľko príkladov. Ako prvý príklad predpokladajme, že výskumný pracovník má záujem študovať náladu a postoje skupiny študentov prvého ročníka. Všetci študenti prvého ročníka dostávajú sériu otázok. Tieto otázky sú určené na posúdenie stupňa domácej neschopnosti študenta. Študenti tiež v prieskume uvádzajú, ako ďaleko je ich vysoká škola od domova.

Jeden výskumník, ktorý skúma tieto údaje, sa môže zaujímať iba o typy odpovedí študentov. Možno je to dôvodom celkového pocitu o zložení nového nováčika. V tomto prípade neexistuje premenná odozvy. Je to preto, že nikto nevidí, či hodnota jednej premennej ovplyvňuje hodnotu inej.

Iný vedec by mohol použiť rovnaké údaje na to, aby sa pokúsil odpovedať, ak študenti, ktorí prišli z ďalekej diaľky, mali vyššiu mieru domácej choroby. V tomto prípade sú údaje týkajúce sa otázok týkajúcich sa domácej choroby hodnotami premennej odozvy a údaje, ktoré udávajú vzdialenosť od domova, tvoria vysvetľujúcu premennú.

V druhom príklade by sme mohli byť zvedaví, či počet hodín strávených prípravou domácej úlohy má vplyv na známku, ktorú študent získa na skúške. V tomto prípade, pretože ukazujeme, že hodnota jednej premennej mení hodnotu inej, existuje vysvetľujúca premenná a premenná odozvy. Počet študovaných hodín je vysvetľujúca premenná a skóre v teste je variabilnou odpoveďou.

Keď pracujeme spárované kvantitatívne údaje, je vhodné použiť rozptyl. Účelom tohto druhu grafu je demonštrovať vzťahy a trendy v spárovaných údajoch. Nepotrebujeme vysvetľujúcu premennú aj premennú reakcie. Ak je to tak, potom môže byť každá premenná zakreslená pozdĺž ktorejkoľvek osi. Avšak v prípade, že existuje premenná odozvy a vysvetľujúca premenná, vysvetľujúca premenná sa vždy vynesie do grafu X alebo horizontálna os kartézskeho súradnicového systému. Premenná odozvy sa potom vynesie do grafu y Os.

Rozdiel medzi vysvetľujúcimi a reakčnými premennými je podobný ako pri inej klasifikácii. Niekedy označujeme premenné ako bytie nezávislý alebo závislý. Hodnota a závislá premenná spolieha sa na to nezávislá premenná. Premenná odozvy teda zodpovedá závislej premennej, zatiaľ čo vysvetľujúca premenná zodpovedá nezávislej premennej. Táto terminológia sa zvyčajne nepoužíva v štatistike, pretože vysvetľujúca premenná nie je skutočne nezávislá. Namiesto toho premenná preberá iba pozorované hodnoty. Možno nebudeme mať kontrolu nad hodnotami vysvetľujúcej premennej.