Независимая переменная это: Независимые и зависимые переменные

Что такое зависимые и независимые переменные? (Примеры) / наука | Thpanorama

зависимые и независимые переменные они являются двумя основными переменными любого эксперимента или исследования. Независимый (VI) — это тот, который изменяется или контролируется для изучения его влияния на зависимую переменную (VD). Зависимым является переменная, которая исследуется и измеряется.

Затем их можно рассматривать как причину (независимая переменная) и следствие (зависимая переменная). Независимый контролируется экспериментатором, в то время как зависимый изменяется в ответ на независимый. Давайте приведем пример: 

Мы хотим провести исследование, чтобы изучить влияние потребления алкоголя на артериальное давление. Количество алкоголя, потребляемого ежедневно, будет независимой переменной (причина), а кровяное давление будет зависимой переменной (эффект).

Другие примеры:

-Влияние табака на физическое сопротивление. Употребление табака (VI), физическая устойчивость (DV).

-Влияние потребления сахара на вес. Потребление сахара (VI), вес (VD).

В этой статье о научном методе вы можете узнать больше о том, как эти переменные используются в научных исследованиях.

Понятие независимой переменной и зависимой переменной

Независимая переменная

Независимая переменная (VI) — это та, которая изменяется или управляется, чтобы увидеть ее влияние на зависимую переменную (VD). Например, в исследовании мы хотим измерить влияние роста на вес. Рост VI, а вес VD.

Он может стоять сам по себе и не подвержен влиянию того, что делает экспериментатор, или другой переменной в том же эксперименте; отсюда и его название «независимый».

Это переменная, которая может систематически обрабатываться или обрабатываться экспериментатором, чьи контролируемые изменения оказывают непосредственное влияние на зависимую переменную.

Говоря с математической точки зрения, они являются входными элементами уравнения или модели исследования и представлены на оси абсцисс (х) на графике. .

Другими словами, это предполагаемая «причина» в изучаемых отношениях. Как правило, в качестве независимой переменной выбирается только один, чтобы избежать влияния нескольких факторов на зависимую переменную одновременно..

Если бы это произошло, было бы трудно определить и измерить, какая из модификаций в «независимых» переменных вызывает изменения в наблюдаемом поведении.

Независимая переменная также известна как контролируемая переменная или прогностическая переменная в зависимости от типа исследования.

Зависимая переменная

Зависимая переменная (VD) — это та, на которую влияет независимая переменная (VD). Речь идет об эффекте, о том, что измеряется. Например, в исследовании вы хотите измерить количество солнца, которое получает растение, и его высоту. Количество солнца является VI, является причиной. Высота растения будет RV, эффект, который измеряется.

В центре внимания исследования в целом, в котором экспериментатор фокусирует свои наблюдения и измерения, чтобы увидеть, как его поведение реагирует на контролируемые изменения. Другими словами, это предполагаемый «эффект» изученных отношений.

Он представлен на оси ординат (y) графа, поскольку они являются выходными элементами функциональной модели или уравнения. Наблюдаемые изменения в этой переменной тщательно регистрируются как фундаментальная часть результатов эксперимента..

В зависимости от типа исследования, он также может быть известен как экспериментальная переменная, переменная измерения или переменная отклика.

Определение зависимых и независимых переменных (с примерами)

Простое название «зависимый» или «независимый» может создать впечатление, что ему не нужно больше объяснений, чтобы понять его природу, поскольку его определения кажутся очень простыми и универсальными..

Особенно в социальных или поведенческих науках правильная идентификация учебных переменных может быть запутанной или не столь очевидной. По этой причине чрезвычайно важно управлять различиями, чтобы гарантировать, что результаты актуальны и значимы

Многие ученые не рекомендуют использовать термины «зависимый» и «независимый» для исследований, которые не являются экспериментальными или не соответствуют научному методу. .

Несмотря на это, они все еще являются частью методологического подхода, наиболее часто используемого в социальных исследованиях..

Следующее упражнение — быстрый способ идентифицировать или дифференцировать выбранные переменные, вставляя имена переменных исследования в предложение таким образом, чтобы это имело смысл:

• The / Theнезависимая переменная] вызывает изменение в [the]зависимая переменная], и это невозможно для него / нее [зависимая переменная] может вызвать изменения в [the]независимая переменная].

примеров

1— Используя следующие 2 переменные исследования, «положительные комментарии» и «самооценка», с предлагаемым упражнением, следует читать следующим образом: Положительные комментарии вызывают изменение самооценки, и самооценка не может вызвать изменения в положительные отзывы.

С более логичной и научной точки зрения предыдущее предложение имеет большой смысл и работает, чтобы проиллюстрировать идентификацию и различие между зависимыми и независимыми переменными. .

Как указывалось в предыдущих пунктах, с гораздо более глубоким исследованием с социальной или психологической точки зрения, можно было бы обсудить случаи, когда наличие хорошей самооценки может оказать положительное влияние на людей, что может привести к положительным комментариям..

2- В «Воздействии большего количества солнечного света повышается уровень счастья у работников, которые весь день остаются в закрытых офисах», при использовании предлагаемого упражнения воздействие солнца будет как независимая переменная, а уровень счастья будет зависеть от.

Независимость может контролироваться с помощью времени воздействия (часы, дни, недели), а зависимость — с множественной шкалой, когда работников спрашивают в конце дня, как они себя чувствуют..

3-В вопросе «Каковы преимущества или ухудшение социальных сетей у детей?», Социальные сети могут быть четко определены как независимая переменная, поскольку предполагается, что она оказывает благотворное или усугубляющее влияние на детей. Этот эффект является тем, что предлагается в качестве объекта исследования, поэтому он является зависимой переменной.

4- Сколько воды течет через кран в разных отверстиях ?: Независимой переменной будет открытие водяного крана, контролируемое как закрытое, мало открытое, полуоткрытое и полностью открытое. Зависимой переменной будет поток воды, измеряемый в литрах в минуту.

5— Электродвигатель вращается быстрее за счет увеличения напряжения: напряжение электричества регулируется в вольтах, независимая переменная. Скорость вращения измеряется в оборотах в минуту, зависимая переменная.

ссылки

1. Karl L. Wuensc (2004). Независимые переменные и зависимые переменные. Университет Восточной Каролины — факультет психологии. Получено из core.ecu.edu.
2. Роберт В. Лабари (2017). Организация вашей исследовательской работы по общественным наукам: независимые и зависимые переменные. Университет Южной Калифорнии — Библиотеки USC — Руководства по исследованиям. Получено с libguides.usc.edu.
3. Тодд Хельменстин (2017). В чем разница между независимыми и зависимыми переменными? Независимые и зависимые переменные. ThoughtCO. Получено с мысли.
4. Графика Totorial Какие независимые и зависимые переменные? Восстановлено из nces.ed.gov.
5. Офис Исследовательской Целостности (ORI). Пример случая для независимых и зависимых переменных. Примеры учебной программы ORI — основные концепции исследований. Получено от ori.hhs.gov.
6. Наука Друзья. Переменные в вашем проекте Ярмарка науки. Получено с сайта sciencebuddies.org.
7. Andale (2014). Зависимая переменная: определение и примеры / Независимая переменная (переменная обработки) Определение и использование. Статистика Как. Получено от statisticshowto.com.

в чем разница? • BUOM

Переменные часто играют решающую роль в определении результатов исследования. Независимые и зависимые переменные существуют во всех областях исследования, что делает их ключевыми компонентами для изучения любым исследователем. Понимание того, как эти две переменные различаются и взаимодействуют между собой, может помочь вам составить план и провести исследование. В этой статье мы обсуждаем исследовательские переменные, объясняем, что делает зависимую или независимую переменную, и приводим примеры обеих переменных в нескольких областях исследования.

Что такое переменные в научных исследованиях?

Переменная в исследовании — это что-то или кто-то, кого вы пытаетесь измерить. Переменные данные могут изменяться во время исследования, что позволяет оценить условия, приведшие к изменению или результатам. Переменная в научном исследовании может быть зависимой или независимой, причем обе служат важной цели исследования, поскольку обе могут повлиять на результат исследования.

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная — это переменная, на которую не влияют изменения других переменных в исследовании. Хотя независимая переменная может измениться во время исследования, эти изменения часто происходят из-за действий исследователей или внешних факторов, не связанных с другими переменными в рамках исследования. Например, в исследовании, оценивающем закономерности роста растений в зависимости от уровня дождя, количество выпадающего дождя является независимой переменной, поскольку рост растений не влияет на то, будет ли день дождливым.

Что такое зависимая переменная?

Зависимая переменная — это переменная, которая изменяется из-за изменений другой переменной в исследовании. Результаты или значения переменной зависят от результатов или значений другой переменной. Например, поскольку уровень воды может влиять на рост растений, скорость роста является зависимой переменной по отношению к уровню осадков.

Определение независимых и зависимых переменных

В исследовании важно определить зависимые и независимые переменные. Если вы не уверены, является ли переменная зависимой или нет, эти советы помогут вам определиться:

• Спросите, контролируете ли вы переменную: если вы непосредственно контролируете переменную, то это зависимая переменная, потому что ее значение зависит от вас, а не от значения других переменных в исследовании.

• Спросите, изменяется ли переменная: Если значение переменной изменяется всякий раз, когда изменяется другая переменная, это признак того, что это зависимая переменная, поскольку ее значение зависит от изменений другой переменной.

• Определите путем изучения: если вы все еще не уверены, вы можете попробовать настроить переменную, которую вы контролируете. Если это приводит к изменению второй переменной, это зависимая переменная, поскольку ее значение реагировало на изменения в отдельной переменной.

Примеры независимых и зависимых переменных в научных исследованиях

Вот несколько примеров, которые показывают использование зависимых и независимых переменных в различных профессиях, чтобы помочь вам лучше понять различия и то, как исследователи используют их для получения выводов:

Академическое исследование

Педагог заинтересован в определении влияния увеличения учебного времени на успеваемость учащихся. Они проводят опрос студентов в своем университете, в ходе которого студентов спрашивают о количестве часов, которые они тратят на изучение класса, и оценках, которые они получили в классе.

После сбора данных учитель обнаруживает, что существует прямая зависимость между отработанными часами и полученными оценками. Они также отмечают, что корреляция является нелинейной, с медленным улучшением результатов в начале, за которым следует устойчивый рост до большого количества часов, после чего улучшение снова замедляется, когда учащийся достигает уровня знаний, который создает убывающую отдачу от обучения.

• Количество часов обучения студента является независимой переменной, поскольку ничто не влияет напрямую на количество учебных часов.

• Оценка, которую учащийся получает в классе, является зависимой переменной, потому что количество времени, которое учащийся уделяет подготовке, может повлиять на оценку.

Экологическое исследование

Государственное агентство занимается защитой окружающей среды в городе. Чтобы определить влияние моделей движения на эфир в городе, они проводят исследование, в котором оценивается использование автомобилей и качество воздуха в городах по всей стране.

Они узнают, что качество воздуха в каком-либо месте не влияет напрямую на количество людей, находящихся за рулем, а увеличение автомобильного движения может привести к увеличению выбросов, что может снизить качество воздуха в этом районе. Агентство завершает свое исследование и использует корреляцию, обнаруженную при внесении предложений о том, как города могут улучшить транспортный поток и повысить уровень качества воздуха в городе.

• Использование автомобилей является независимой переменной, поскольку качество воздуха не влияет на количество автомобилей на дороге.

• Показатели качества воздуха являются зависимой переменной, поскольку увеличение трафика может привести к увеличению выбросов.

Маркетинговое исследование

Чтобы улучшить качество будущих маркетинговых усилий, маркетинговая компания заинтересована в определении того, насколько эффективна их кампания для разных возрастных групп. Используя аналитику, предоставляемую платформами социальных сетей, в которых они размещают рекламу, компания оценивает данные в разбивке по возрасту респондента. Они собирают информацию в диаграмму, в которой указана доля ответивших для возрастных групп, включающих 10-летние промежутки.

Изучая данные, компания обнаруживает, что ее текущая кампания наиболее эффективна для потребителей среднего возраста. Они корректируют таргетинг в рекламных объявлениях, чтобы сосредоточиться на этой группе, и начинают работу над новыми кампаниями, ориентированными на более молодую и старшую аудиторию, чтобы оптимизировать свои расходы.

• Возраст респондентов является независимой переменной, поскольку он не влияет на вероятность перехода по ссылке.

• Показатели ответов для каждой возрастной группы являются зависимой переменной, зависящей от возраста пользователя.

Медицинское исследование

Фармацевтическая компания разрабатывает лекарство и проводит испытания, чтобы определить его эффективность и возможные побочные эффекты. Они проводят испытания, в которых проверяют различные дозы на пациентах, охватывающих широкий диапазон возрастов и демографических данных, и регистрируют результаты, которые они объединяют в группы данных. Исследование позволяет фармацевтической компании определить идеальный размер дозировки и определить любые группы потенциального риска, которым не следует использовать лекарство, или группы, в которых лекарство особенно эффективно.

• Независимые переменные включают в себя размер доз для пациентов и демографические группы, на которые пациентов разбивает исследование.

• Зависимыми переменными являются частота возникновения любых побочных эффектов и эффективные результаты лечения.

Научные исследования

Ученый, изучающий влияние определенного элемента в почве на растущие в ней растения, может провести исследование в контролируемых условиях, посадив одни и те же семена в почвенные смеси с разным содержанием питательных веществ. Затем ученый отслеживает рост каждой из экспериментальных композиций, чтобы определить идеальные уровни.

Хотя ученый может сам контролировать уровень питательных веществ, рост растений не меняет состав почвы. Однако скорость роста растений зависит от типа почвы, в которой растет семя.

• Независимой переменной является уровень питательных веществ в почве, потому что то, насколько хорошо растения группируются в них, не меняет состава почвы.

• Скорость роста является зависимой переменной, поскольку она меняется в зависимости от типа почвы, в которой растут семена, что позволяет ученым определить идеальную концентрацию питательных веществ в почве.

Социологическое исследование

Социолог изучает влияние более высокой заработной платы в сообществе, отслеживая множество элементов, таких как факторы здоровья, накопление богатства и домовладение, с людьми, отсортированными по разным категориям заработной платы. Это позволяет социологу определить тенденции в данных, которые могут показать преимущества, которые дает повышение заработной платы. Оценка различий между категориями заработной платы позволяет социологу выявить любые области, в которых зависимые отношения демонстрируют корреляцию.

• Уровень заработной платы лиц, изучаемых в исследовательском проекте, является его независимой переменной.

• Факторы, которые оценивают социологи, такие как средний уровень благосостояния или процент людей с нормальным весом, являются зависимыми переменными.

поясняющих и ответных переменных | Определения и примеры

Опубликован в 19 апреля 2021 г. от Прита Бхандари. Отредактировано 5 декабря 2022 г.

В исследованиях вы часто исследуете причинно-следственные связи между переменными, используя эксперименты или наблюдения. Например, вы можете проверить, улучшает ли кофеин скорость, дав участникам разные дозы кофеина, а затем сравнив время их реакции.

Независимая переменная — это то, чем вы манипулируете или наблюдаете за изменениями (например, дозировка кофеина), а переменная ответа — это то, что изменяется в результате (например, время реакции).

Слова «объясняющая переменная» и «переменная отклика» часто взаимозаменяемы с другими терминами, используемыми в исследованиях.

Причина (что меняется)	Эффект (что измеряется)
Независимая переменная	Зависимая переменная
Предикторная переменная	Переменная результата/критерия
Независимая переменная	Переменная ответа

Содержание

1. Независимые переменные и переменные ответа
2. Независимые переменные и независимые переменные
3. Визуализация независимых переменных и переменных отклика
4. Часто задаваемые вопросы о объясняющих переменных и переменных отклика

Независимые переменные и переменные ответа

Разница между объясняющими и ответными переменными проста:

• Независимая переменная является ожидаемой причиной, и она объясняет результаты.
• Переменная ответа является ожидаемым эффектом, и она отвечает на независимые переменные.

Вы ожидаете, что изменения в переменной ответа произойдут только после изменений в независимой переменной.

Между переменными существует причинно-следственная связь, которая может быть прямой или косвенной. В косвенной связи объясняющая переменная может воздействовать на переменную отклика через посредника.

Если вы имеете дело с чисто корреляционными отношениями, объясняющие и ответные переменные отсутствуют. Даже если изменения в одной переменной связаны с изменениями в другой, оба могут быть вызваны смешанной переменной.

Ошибки, связанные с вашими переменными, могут привести к систематическим ошибкам исследования, таким как систематическая ошибка из-за пропущенной переменной или информационная систематическая ошибка.

Примеры объясняющих переменных и переменных отклика

В некоторых исследованиях у вас будет только одна независимая переменная и одна переменная отклика, но в более сложных исследованиях вы можете предсказать одну или несколько переменных отклика, используя несколько независимых переменных в модели.

Исследовательский вопрос	Независимые переменные	Переменная ответа
Предопределяет ли академическая мотивация успеваемость?	Академическая мотивация	ГПД
Может ли самоуверенность и восприятие риска объяснить поведение, связанное с финансовым риском?	Самоуверенность Восприятие риска	Варианты инвестиций
Влияет ли погода на передачу Covid-19?	Температура Уровни влажности Скорость ветра	Коэффициенты воспроизводства Covid-19

Независимые и независимые переменные

Независимые переменные и независимые переменные очень похожи, но между ними есть тонкие различия.

В контексте исследований независимые переменные предположительно не зависят от какой-либо другой переменной и не зависят от них — ими манипулируют или изменяют только исследователи. Например, если вы проводите контролируемый эксперимент, в котором вы можете точно контролировать, сколько кофеина получает каждый участник, то доза кофеина является независимой переменной.

Но иногда термин «независимая переменная» предпочтительнее термина «независимая переменная», потому что в контексте реального мира на независимые переменные часто влияют другие переменные. Это означает, что они не являются по-настоящему независимыми.

Пример: объясняющие и независимые переменные. Вы изучаете, могут ли гендерная идентичность и восприятие риска объяснить или предсказать реакцию на стресс в различных ситуациях.

Вы собираете группу молодых людей и просите их пройти опрос в лаборатории. Они сообщают о своем восприятии риска различных угрожающих сценариев, в то время как вы записываете их физиологические реакции на стресс.

В своем анализе вы обнаружили, что гендерная идентичность и восприятие риска сильно коррелируют друг с другом. Участники, которые идентифицируют себя как женщины, с большей вероятностью оценивают ситуации как более рискованные, чем те, кто идентифицирует себя как мужчины.

Это означает, что гендерная идентичность и восприятие риска не являются независимыми друг от друга. Правильнее называть их объясняющими переменными для переменной отклика реакции на стресс.

Вы часто будете встречать термины «независимая переменная» и «переменная отклика», используемые в регрессионном анализе, который фокусируется на прогнозировании или учете изменений переменных отклика в результате воздействия независимых переменных.

Получение отзывов о языке, структуре и форматировании

Профессиональные редакторы вычитывают и редактируют вашу статью, уделяя особое внимание:

• Академический стиль
• Расплывчатые предложения
• Грамматика
• Согласованность стиля

См. пример

Визуализация объясняющих переменных и переменных отклика

Самый простой способ визуализировать взаимосвязь между независимой переменной и переменной отклика — с помощью графика.

На графиках объясняющая переменная обычно размещается по оси x, а переменная отклика — по оси y.

• Если у вас есть количественные переменные, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
• Если ваша переменная ответа является категориальной, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
• Если ваша независимая переменная является категориальной, используйте гистограмму.

Когда у вас есть только одна независимая переменная и одна переменная отклика, вы соберете парные данные . Это означает, что каждое измерение ответной переменной связано со значением объясняющей переменной для каждого подразделения или участника.

Пример: объясняющие переменные и переменные реакции. Вы изучаете, существует ли причинно-следственная связь между академической мотивацией и успеваемостью 200 студентов колледжа.

• Ваша объясняющая переменная — это академическая мотивация в начале учебного года.
• Ваша переменная ответа — это средний балл в конце учебного года.

Академическая мотивация оценивается по 8-балльной шкале, средний балл может варьироваться от 0 до 4. Чтобы визуализировать ваши данные, вы наносите академическую мотивацию в начале года на ось X и средний балл в конце года на ось Y. Каждая точка данных отражает парные данные одного участника.

На диаграмме рассеяния вы можете увидеть четкую объяснительную связь между академической мотивацией в начале года и средним баллом в конце года.

Часто задаваемые вопросы о независимых переменных и переменных ответа

Как нанести на график объясняющие и ответные переменные?

org/Answer»>

На графиках объясняющая переменная обычно размещается по оси x, а переменная отклика — по оси y.

• Если у вас есть количественные переменные, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
• Если ваша переменная ответа является категориальной, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
• Если ваша независимая переменная является категориальной, используйте гистограмму.

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П. (2022, 05 декабря). Независимые переменные и переменные отклика | Определения и примеры.

Скриббр. Проверено 26 января 2023 г., из https://www. scribbr.com/methodology/explanatory-and-response-variables/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.

Переменные посредника и модератора | Отличия и примеры

Опубликован в 1 марта 2021 г. от Прита Бхандари. Отредактировано 5 декабря 2022 г.

Опосредующая переменная (или посредник ) объясняет процесс, посредством которого связаны две переменные, в то время как опосредующая переменная (или модератор ) влияет на силу и направление этой связи.

Привлечение посредников и модераторов к вашему исследованию поможет вам выйти за рамки изучения простой взаимосвязи между двумя переменными и получить более полную картину реального мира. Эти переменные важно учитывать при изучении сложных корреляционных или причинно-следственных связей между переменными.

Включение этих переменных также может помочь вам избежать или смягчить некоторые погрешности исследования, такие как погрешность наблюдателя, погрешность дожития, погрешность недостаточного охвата или погрешность, связанная с пропущенной переменной

Содержание

1. В чем разница?
2. Переменные-посредники
3. Переменные-модераторы
4. Часто задаваемые вопросы о посредниках и модераторах

Какая разница?

Вы можете думать о посреднике как о посреднике между двумя переменными. Например, качество сна (независимая переменная) может влиять на академическую успеваемость (зависимая переменная) через посредника бодрствования. В отношении посредничества вы можете нарисовать стрелку от независимой переменной к посреднику, а затем от посредника к зависимой переменной.

Напротив, модератор — это нечто, воздействующее на отношение между двумя переменными и изменяющее его направление или силу. Например, состояние психического здоровья может смягчить взаимосвязь между качеством сна и академической успеваемостью: взаимосвязь может быть сильнее для людей без диагностированных психических заболеваний, чем для людей с ними.

В отношении модерации можно провести стрелку от модератора к взаимосвязи между независимой и зависимой переменной.

Переменные-посредники

Посредник — это способ, которым независимая переменная влияет на зависимую переменную. Это часть причинно-следственной связи эффекта, и она говорит вам, как и почему возникает эффект.

Если что-то является посредником:

1. Это вызвано независимой переменной.
2. Влияет на зависимую переменную
3. При его учете статистическая корреляция между независимыми и зависимыми переменными выше, чем без учета.

Анализ посредничества — это способ статистической проверки того, является ли переменная посредником, с использованием анализа линейной регрессии или дисперсионного анализа.

В полное посредничество , посредник полностью объясняет связь между независимой и зависимой переменной: без посредника в модели нет связи.

В частичном посредничестве по-прежнему существует статистическая связь между независимой и зависимой переменной, даже если посредник исключен из модели: посредник лишь частично объясняет взаимосвязь.

Пример: Переменные-посредники. В исследовании социально-экономического статуса и способностей детей к чтению вы предполагаете, что уровень образования родителей является посредником. Это означает, что социально-экономический статус влияет на способность к чтению в основном через влияние на уровень образования родителей.

Вы используете описательный план исследования для этого исследования. После сбора данных по каждой из этих переменных вы выполняете статистический анализ, чтобы проверить:

1. Социально-экономический статус определяет уровень образования родителей,
2. Уровень образования родителей предсказывает способность ребенка читать,
3. Корреляция между социально-экономическим статусом и способностью ребенка читать сильнее, если в вашей модели учитывается уровень образования родителей.

Что может сделать корректура для вашей статьи?

Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было неясных выражений, избыточных слов и неудобных формулировок.

См. пример редактирования

Модерация переменных

Модератор влияет на уровень, направление или наличие связи между переменными. Он показывает вам, для кого, когда и при каких обстоятельствах будут поддерживаться отношения.

Модераторы обычно помогают вам судить о внешней валидности вашего исследования, определяя ограничения, связанные с сохранением связи между переменными. Например, хотя использование социальных сетей может предсказать уровень одиночества, эта связь может быть сильнее для подростков, чем для пожилых людей. Возраст здесь модератор.

Модераторы могут быть:

• Категориальные переменные , такие как этническая принадлежность, раса, религия, любимые цвета, состояние здоровья или тип стимула,
• Количественные переменные , такие как возраст, вес, рост, доход или размер визуального стимула.

Пример: переменные модератора В исследовании опыта работы и заработной платы вы предполагаете, что:

• Количество лет работы предсказывает заработную плату при контроле релевантных переменных,
Гендерная идентичность
• смягчает связь между опытом работы и зарплатой.

Это означает, что отношение между количеством лет опыта и заработной платой будет различаться между мужчинами, женщинами и теми, кто не идентифицирует себя как мужчин или женщин.

Чтобы проверить это статистически, вы выполняете множественный регрессионный анализ данных об опыте работы и заработной плате с добавлением в модель гендерной идентичности. Вы сравниваете статистическую значимость модели с включенной гендерной идентичностью и без нее, чтобы определить, смягчает ли она взаимосвязь между опытом работы и зарплатой.

Часто задаваемые вопросы о посредниках и модераторах

В чем разница между посредником и посредником?

Вмешивающийся фактор — это третья переменная, которая влияет на представляющие интерес переменные и заставляет их казаться связанными, хотя на самом деле это не так. Напротив, посредник — это механизм связи между двумя переменными: он объясняет процесс, посредством которого они связаны.

Почему вы должны включать посредников и модераторов в исследование?

Привлечение посредников и модераторов к вашему исследованию поможет вам выйти за рамки изучения простой взаимосвязи между двумя переменными и получить более полную картину реального мира. Их важно учитывать при изучении сложных корреляционных или причинно-следственных связей.

Посредники являются частью причинно-следственной связи следствия, и они сообщают вам, как и почему происходит следствие. Модераторы обычно помогают вам судить о внешней валидности вашего исследования, определяя ограничения того, когда сохраняется взаимосвязь между переменными.

Как узнать, является ли что-то посредником?

Если что-то является опосредующей переменной:

• Это вызвано независимой переменной.
• Влияет на зависимую переменную
• При его учете статистическая корреляция между независимыми и зависимыми переменными выше, чем без учета.

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П. (2022, 05 декабря). Переменные посредника и модератора | Отличия и примеры.