Aiškinamųjų ir atsakymo kintamųjų skirtumai

Vienas iš daugelio būdų, kintamų statistika galima klasifikuoti, reikia atsižvelgti į aiškinamųjų ir atsakymo kintamųjų skirtumus. Nors šie kintamieji yra susiję, yra svarbūs skirtumai. Apibrėžę šiuos kintamųjų tipus, pamatysime, kad teisingas šių kintamųjų identifikavimas turi tiesioginę įtaką kitiems statistikos aspektams, tokiems kaip skaldos ir regresijos linijos nuolydis.

Pradėsime nuo šių kintamųjų tipų apibrėžimų. Atsakymo kintamasis yra tam tikras kiekis, kurį užduosime savo tyrime. Paaiškinamasis kintamasis yra bet kuris veiksnys, galintis paveikti atsako kintamąjį. Nors aiškinamųjų kintamųjų gali būti daug, pirmiausia mes domėsimės tik vienu aiškinamuoju kintamuoju.

Atsakymo kintamojo gali nebūti tyrime. Šio tipo kintamųjų įvardijimas priklauso nuo klausimų, kuriuos užduoda tyrėjas. Stebėjimo tyrimo atlikimas būtų pavyzdys, kai nėra atsako kintamojo. Eksperimente bus atsako kintamasis. Atidžiai sukonstravęs eksperimentą bandoma nustatyti, ar atsako kintamojo pokyčius tiesiogiai sukelia aiškinamųjų kintamųjų pokyčiai.

Norėdami ištirti šias sąvokas, išnagrinėsime keletą pavyzdžių. Tarkime, kad pirmas pavyzdys yra tyrėjas, norintis ištirti pirmakursių studentų grupės nuotaikas ir požiūrį. Visiems pirmo kurso studentams pateikiami klausimai. Šie klausimai skirti įvertinti studento gyvenimo namuose laipsnį. Studentai apklausoje taip pat nurodo, kiek toli nuo jų yra kolegija.

Vienas tyrėjas, kuris tiria šiuos duomenis, gali tiesiog domėtis studentų reakcijų tipais. Galbūt to priežastis yra bendras supratimas apie naujo pirmakursio sudėtį. Šiuo atveju nėra atsako kintamojo. Taip yra todėl, kad niekas nemato, ar vieno kintamojo vertė daro įtaką kito kintamajam.

Kitas tyrėjas galėjo panaudoti tuos pačius duomenis bandydamas atsakyti, ar iš tolimesnių studijų kilę studentai turėjo didesnį namų ūkį. Šiuo atveju duomenys apie namus dėl namų yra atsakymo kintamojo vertės, o duomenys, nurodantys atstumą nuo namų, yra aiškinamasis kintamasis.

Antruoju pavyzdžiu mums gali būti įdomu, ar valandų skaičius, praleistas atliekant namų darbus, turi įtakos pažymiui, kurį studentas gauna už egzaminą. Šiuo atveju, kadangi mes parodome, kad vieno kintamojo vertė keičia kito reikšmę, yra aiškinamasis ir atsakymo kintamasis. Ištirtas valandų skaičius yra aiškinamasis kintamasis, o testo rezultatas - atsako kintamasis.

Kai mes dirbame su poriniai kiekybiniai duomenys, tikslinga naudoti „scatterplot“. Tokio tipo diagramos tikslas yra parodyti ryšius ir tendencijas suporuotų duomenų viduje. Nereikia turėti aiškinamojo ir atsakomojo kintamojo. Tokiu atveju bet kurį kintamąjį galima nubraižyti išilgai bet kurios ašies. Tačiau tuo atveju, jei yra atsakymas ir aiškinamasis kintamasis, aiškinamasis kintamasis visada brėžiamas brėžinyje x arba horizontalioji Dekarto koordinačių sistemos ašis. Tada atsako kintamasis brėžiamas išilgai y ašis.

Aiškinamųjų ir atsakymo kintamųjų skirtumas yra panašus į kitą klasifikaciją. Kartais mes vadiname kintamuosius kaip būtį nepriklausomas ar priklausomas. A reikšmė priklausomas kintamasis remiasi nepriklausomas kintamasis. Taigi atsako kintamasis atitinka priklausomą kintamąjį, o aiškinamasis kintamasis - nepriklausomą kintamąjį. Ši terminija statistikoje paprastai nenaudojama, nes aiškinamasis kintamasis nėra iš tikrųjų nepriklausomas. Vietoj to kintamasis atsižvelgia tik į stebimas vertes. Galbūt nekontroliuojame aiškinamojo kintamojo vertės.