Sự khác biệt giữa các biến giải thích và phản ứng

Artículo revisado y aprobado por nuestro equipo editorial, siguiendo los criterios de redacción y edición de YuBrain.


Định nghĩa đầy đủ về các biến được sử dụng trong phân tích thống kê là một khía cạnh cơ bản của nguyên tắc này. Có một số cách để phân loại chúng, nhưng có sự khác biệt cơ bản giữa các biến giải thích hoặc biến độc lập và biến phản hồi hoặc biến phụ thuộc. Các biến này có liên quan với nhau và điều quan trọng là phải xác định các đặc điểm của chúng và cách chúng liên quan; đặc tính chính xác của nó ảnh hưởng đến các khía cạnh khác của phân tích thống kê, chẳng hạn như việc xây dựng biểu đồ phân tán và độ dốc của hồi quy tuyến tính.

Biến giải thích và biến phản hồi

Một câu trả lời hoặc biến phụ thuộc là một tham số cụ thể mà chúng tôi đặt câu hỏi trong nghiên cứu của mình. Một biến giải thích hoặc biến độc lập là một yếu tố ảnh hưởng đến biến phản hồi. Mặc dù có thể có một số biến giải thích trong một nghiên cứu, nhưng chúng ta sẽ giải quyết trường hợp chỉ có một.

Có thể một biến phản hồi chưa được xác định trong một nghiên cứu nhất định, vì việc xác định các biến này phụ thuộc vào các câu hỏi mà nhà nghiên cứu thực hiện công việc đặt ra. Một nghiên cứu mô tả có thể là một ví dụ trong đó một biến phản hồi không được xác định. Mặt khác, một thử nghiệm sẽ bao gồm một biến phản hồi trong thiết kế của nó, vì mục tiêu cơ bản của một thử nghiệm là nghiên cứu nguyên nhân của những thay đổi trong một biến phản hồi quan tâm, được tạo ra bởi các biến giải thích.

Khắc sâu các khái niệm

Để hiểu rõ hơn phạm vi của mỗi định nghĩa, chúng ta hãy phân tích hai ví dụ. Trong trường hợp đầu tiên, giả định rằng một nhà nghiên cứu quan tâm đến việc nghiên cứu tâm trạng và thái độ của một nhóm sinh viên đại học năm thứ nhất. Tất cả họ đều nhận được một bảng câu hỏi được thiết kế để đánh giá mức độ hoài niệm của họ. Các sinh viên cũng được hỏi trường đại học cách nhà họ bao xa.

Việc đánh giá các câu trả lời cho cuộc khảo sát có thể được thực hiện theo các cách tiếp cận khác nhau. Một nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến việc có được một ý tưởng chung về tình hình cảm xúc của một sinh viên năm nhất, mới vào trường đại học. Trong trường hợp này, không có biến phản hồi nào được xác định, vì nó không được phân tích liệu có biến nào có thể ảnh hưởng đến biến khác hay không.

Một nhà nghiên cứu khác có thể sử dụng dữ liệu từ cuộc khảo sát tương tự để trả lời câu hỏi liệu những sinh viên ở xa trường đại học có cảm thấy nhớ nhà hơn không. Trong trường hợp này, các câu trả lời cho các câu hỏi trong bảng câu hỏi về cảm giác nhớ nhà của sinh viên là giá trị của một biến phản hồi, trong khi khoảng cách đến nhà là dữ liệu của một biến giải thích.

Trong ví dụ thứ hai, câu hỏi đặt ra là liệu số giờ học sinh dành để làm bài tập cho một môn học nào đó có ảnh hưởng đáng kể đến điểm thi cuối kỳ hay không. Trong trường hợp này, thiết kế nghiên cứu xác định một biến giải thích và một biến phản hồi, vì nó đề xuất phân tích một biến có ảnh hưởng đến biến kia. Số giờ dành cho bài tập về nhà là biến giải thích hoặc biến độc lập, và điểm của bài kiểm tra môn học là phản hồi hoặc biến phụ thuộc.

Các cách biểu diễn biến

Biểu đồ phân tán được sử dụng để trực quan hóa các mối quan hệ và xu hướng giữa các biến. Không nhất thiết là các biến tương ứng với một định nghĩa nhất định, giải thích hoặc phản hồi. Và bất kỳ biến nào cũng có thể được biểu thị trên bất kỳ trục mong muốn nào trong hệ tọa độ Descartes. Trong trường hợp các biến được biểu thị là biến giải thích và biến phản hồi, thì biến giải thích được biểu thị trên trục hoành (trục X) vì nó là biến độc lập và biến phản hồi hoặc biến phụ thuộc được biểu thị trên trục tung ( Trục y ).

Như đã đề cập, biến giải thích và biến phản hồi cũng có thể được gọi tương ứng là độc lập và phụ thuộc, vì những thay đổi trong biến phản hồi được điều chỉnh bởi biến kia, nhưng điều này không xảy ra với biến giải thích.Thuật ngữ này thường không được sử dụng trong thống kê vì biến giải thích không thực sự độc lập, vì biến nhận các giá trị đã được xác định và không có khả năng nó nhận các giá trị mà nhà nghiên cứu có thể chọn.

Đài phun nước

Các biến nghiên cứu Đại học Rafael Landivar, Guatemala. biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf

-Quảng cáo-

mm
Sergio Ribeiro Guevara (Ph.D.)
(Doctor en Ingeniería) - COLABORADOR. Divulgador científico. Ingeniero físico nuclear.

Artículos relacionados