Промежуточные переменные в психологии: Теории промежуточных переменных — Психологос

Содержание

Теории промежуточных переменных — Психологос

Под давлением трех проблем – памяти, мотивации и познания, большинство создателей теорий научения дополнили скиннеровский экспериментальнй анализ средовых и поведенческих переменных промежуточными переменными. Промежуточные переменные являются теоретическими конструктами, значение которых определяется через их связи с разнообразными средовыми переменными, чьи общие эффекты они призваны суммировать.

Теория ожидания Толмена

Торндайк, под влиянием предпосылки Дарвина о непрерывности эволюции биологических видов, начал переход к менее менталистской психологии. Джон Б. Уотсон завершил его полным отказом от менталистских понятий. Действуя в русле нового мышления, Толмен заменил прежние умозрительные менталистские понятия логически определяемыми промежуточными переменными.

Что касается предмета нашего обсуждения (подкрепления), здесь Толмен не последовал примеру Торндайка. Торндайк рассматривал последствия реагирования как имеющие чрезвычайное значение для усиления ассоциативной связи между стимулом и реакцией.

Он называл это законом эффекта, явившегося предтечей современной теории подкрепления. Толмен полагал, что последствия реакции оказывают воздействия не на научение как таковое, а лишь на внешнее выражение лежащих в основе научения процессов. Потребность в разграничении научения и исполнения возникла в ходе попыток дать интерпретацию результатов экспериментов по латентному научению. По мере развития теории, название введенной Толменом промежуточной переменной, отражающей научение, неоднократно менялось, но наиболее подходящим названием, вероятно, могло бы быть ожидание. Ожидание зависело исключительно от временной последовательности — или смежности — событий в окружающей среде, а не от последствий реагирования.

Физиологическая теория Павлова

Для Павлова, как и для Толмена, необходимым и достаточным условием научения являлась смежность событий. Эти события физиологически представлены процессами, протекающими в тех областях коры головного мозга, которые активируются индифферентным и безусловным раздражителями.

Эволюционные последствия выученной реакции Павловым признавались, но не проверялись в экспериментальных условиях, поэтому их роль в научении осталась невыясненной.

Молекулярная теория Газри

Подобно Толмену и Павлову, и в отличие от Торндайка, Эдвин Р. Газри считал смежность достаточным условием для научения. Однако, совпадающие во времени события не определялась столь широкими (т. е., молярными) событиями в среде, как утверждал Толмен. Каждое молярное средовое событие, по мнению Газри, состоит из множества молекулярных стимульных элементов, которые он называл сигналами. Каждое молярное поведение, которое Газри называл «действием», в свою очередь состоит из множества молекулярных реакций, или «движений». Если сигнал сочетается по времени с движением, это движение становится полностью обусловленным этим сигналом. Научение поведенческому действию развивается медленно лишь потому, что большинство действий требует научения многим составляющим их движениям в присутствии многих специфических сигналов.

Теория редукции драйва Халла

Использование промежуточных переменных в теории научения достигло своего наиболее широкого развития в работах Кларка Л. Халла. Халл осуществил попытку разработать общую интерпретацию поведенческих изменений, возникающих в результате обеих, классической и оперантной, процедур. Как сопряженность стимула и реакции, так и редукция драйва вошли в качестве необходимых компонентов в халловское понятие подкрепления.

Выполнение условий научения влияет на образование промежуточной переменной — привычки. Привычка определялась Халлом как теоретический конструкт, суммирующий общий эффект воздействия ряда ситуационных переменных на ряд поведенческих переменных. Связи между ситуационными переменными и промежуточной переменной (привычкой), и далее — между привычкой и поведением выражались в форме алгебраических уравнений. Несмотря на употребление при формулировках некоторых из своих промежуточных переменных физиологических терминов, экспериментального исследования и теория Халла были связаны исключительно с поведенческим уровнем анализа.

Кеннет У. Спенс, сотрудник Халла, внесший значительный вклад в разработку его теории, отличался особенной тщательностью в определении промежуточных переменных в чисто логических терминах.

📖 Промежуточные переменные, Эдвард Чейс Толмен (1886–1959), Глава 11 Бихевиоризм: после основания. История современной психологии. Шульц Д. П. Страница 185. Читать онлайн

…

Промежуточные переменные

Как бихевиорист, Толмен считал, что инициирующее причинное поведение и окончательное результирующее поведение должны быть объективно наблюдаемыми и пригодными для описания в терминах операций. Он предположил, что причины поведения включают пять основных независимых переменных: стимулы окружающей среды, психологические побуждения, наследственность, предшествующее обучение и возраст. Поведение является функцией всех этих переменных, что выражается математическим уравнением.

Между этими наблюдаемыми независимыми переменными и результирующим ответным поведением (зависимой наблюдаемой переменной) Толмен ввел набор ненаблюдаемых факторов, которые назвал промежуточными переменными^«>88. Эти промежуточные переменные фактически являются детерминантой поведения. Они представляют собой те внутренние процессы, которые связывают стимулирующую ситуацию с наблюдаемой реакцией. Формула бихевиоризма S — R (стимул — реакция) теперь должна читаться как S — О–R. Промежуточными переменными является все, что связано с О, то есть с организмом, и формирует данную поведенческую реакцию на данное раздражение.

⁸⁸ промежуточные переменные — ненаблюдаемые и предполагаемые факторы организма, фактически являющиеся детерминантой поаедения.

Поскольку эти промежуточные переменные не подлежат объективному наблюдению, то они не представляют никакой практической пользы для психологии, если только их не удается связать с экспериментальными (независимыми) переменными и с поведенческими (зависимыми) переменными.

Классическим примером промежуточной переменной является голод, который невозможно увидеть у подопытного человека или животного. И тем не менее, голод можно вполне объективно и точно увязать с экспериментальными переменными — например, с длительностью того отрезка времени, на протяжении которого организм не получал пищу. Кроме того, его можно увязать и с объективной реакцией или с переменной поведения — например, с количеством съеденной пищи или со скоростью ее поглощения. Таким образом, ненаблюдаемый фактор вмешательства — голод — может получить точную эмпирическую оценку и следовательно становится доступным для количественного измерения и экспериментальных манипуляций.

Психология bookap

Путем определения независимых и зависимых переменных, каковыми являются наблюдаемые события, Толмен получил возможность составить операциональные описания ненаблюдаемых, внутренних состояний. Сначала он называл свой подход «оперантным бихевиоризмом», прежде чем выбрать термин «промежуточные переменные».

Промежуточные переменные оказались весьма полезными для разработки теории поведения, постольку они были эмпирически связаны с экспериментальными и поведенческими переменными. Однако для того, чтобы сделать этот подход всеобъемлющим, потребовался такой громадный объем работы, что Толмен в конце концов оставил всякую надежду «составить полное описание хотя бы одной промежуточной переменной» (Mackenzie. 1977. P. 146).

Множественные независимые переменные – Методы исследования в психологии – 2-е канадское издание

Глава 8. Комплексные планы исследований

Объясните, почему исследователи часто включают в свои исследования несколько независимых переменных.
Определение факторного плана и использование таблицы факторного плана для представления и интерпретации простых факторных планов.

Различать основные эффекты и взаимодействия, узнавать и приводить примеры каждого из них.
Нарисуйте и интерпретируйте гистограммы и линейные графики, показывающие результаты исследований с простыми факторными планами.

Так же, как исследования в области психологии обычно включают несколько зависимых переменных, они также часто включают несколько независимых переменных. Шналл и ее коллеги изучали влияние как отвращения, так и сознания частного тела в одном и том же исследовании. Включение исследователями нескольких независимых переменных в один эксперимент дополнительно иллюстрируется следующими реальными заголовками из различных профессиональных журналов:

Влияние временной задержки и ориентации на тактильное распознавание объектов
Открытие закрытых умов: совокупное влияние межгруппового контакта и потребности в закрытии на предрассудки

Влияние ожиданий и преодоления на вызванное болью намерение закурить
Влияние возраста и разделения внимания на спонтанное узнавание
Влияние уменьшенного размера продуктов питания и размера упаковки на потребительское поведение сдержанных и безудержных едоков

Как включение нескольких зависимых переменных в один и тот же эксперимент позволяет ответить на большее количество вопросов исследования, так и включение нескольких независимых переменных в один и тот же эксперимент. Например, вместо того, чтобы проводить одно исследование влияния отвращения на моральное суждение, а другое — влияние сознания частного тела на моральное суждение, Шналль и его коллеги смогли провести одно исследование, в котором были рассмотрены оба вопроса. Но включение нескольких независимых переменных также позволяет исследователю ответить на вопросы о том, зависит ли влияние одной независимой переменной от уровня другой. Это называется взаимодействием между независимыми переменными. Шналл и ее коллеги, например, наблюдали взаимодействие между отвращением и сознанием частного тела, потому что эффект отвращения зависел от того, были ли у участников высокие или низкие уровни сознания частного тела. Как мы увидим, взаимодействия часто являются одним из самых интересных результатов психологических исследований.

Обзор
Безусловно, наиболее распространенным подходом к включению в эксперимент нескольких независимых переменных является факторный план. В а каждый уровень одной независимой переменной (которую также можно назвать фактором ) комбинируется с каждым уровнем других для получения всех возможных комбинаций. Таким образом, каждая комбинация становится условием эксперимента. Представьте, например, эксперимент по влиянию использования мобильного телефона (да или нет) и времени суток (день или ночь) на способность управлять автомобилем. Это показано на рисунке 8.1. Столбцы таблицы представляют использование сотового телефона, а строки — время суток. Четыре ячейки таблицы представляют четыре возможные комбинации или условия: использование сотового телефона днем, неиспользование сотового телефона днем, использование сотового телефона ночью и неиспользование сотового телефона ночью. Этот конкретный план называется факторным планом 2 × 2 (читается «два на два»), потому что он объединяет две переменные, каждая из которых имеет два уровня. Если бы одна из независимых переменных имела третий уровень (например, использование портативного сотового телефона, использование сотового телефона с функцией громкой связи и отсутствие использования сотового телефона), то это был бы факторный план 3 × 2, и было бы шесть различных состояний.
Обратите внимание, что количество возможных условий равно произведению количества уровней. Факторный план 2 × 2 имеет четыре условия, факторный план 3 × 2 — шесть условий, факторный план 4 × 5 — 20 условий и так далее.
Рисунок 8.1 Таблица факторного плана, представляющая факторный план 2 × 2
В принципе, факторные планы могут включать любое количество независимых переменных с любым количеством уровней. Например, эксперимент может включать тип психотерапии (когнитивная или поведенческая), продолжительность психотерапии (2 недели или 2 месяца) и пол психотерапевта (женщина или мужчина). Это будет факторный план 2 × 2 × 2 с восемью условиями. На рис. 8.2 показан один из способов представления этой схемы. На практике необычно наличие более трех независимых переменных с более чем двумя или тремя уровнями каждая. Это по крайней мере по двум причинам: во-первых, количество условий может быстро стать неуправляемым. Например, добавление четвертой независимой переменной с тремя уровнями (например, опыт терапевта: низкий, средний или высокий) к текущему примеру сделает его факторным планом 2 × 2 × 2 × 3 с 24 различными условиями.
Во-вторых, количество участников, необходимое для заполнения всех этих условий (при сохранении разумной способности обнаруживать реальный основной эффект), может сделать план неосуществимым (дополнительную информацию см. в обсуждении важности адекватной статистической мощности в главе 13). . Поэтому в оставшейся части этого раздела мы сосредоточимся на планах с двумя независимыми переменными. Обсуждаемые здесь общие принципы напрямую распространяются на более сложные факторные планы.
Рис. 8.2 Таблица факторного плана, представляющая факторный план 2 × 2 × 2
Назначение участников условиям
Напомним, что в простом межсубъектном исследовании каждый участник тестируется только в одном состоянии. В простом внутрисубъектном дизайне каждый участник тестируется во всех условиях. В факторном эксперименте решение о межсубъектном или внутрисубъектном подходе должно приниматься отдельно для каждой независимой переменной. В а между субъектами манипулируют всеми независимыми переменными.
Например, все участники могут быть протестированы при использовании мобильного телефона или когда вы не пользуетесь мобильным телефоном, а также днем или ночью. Это означало бы, что каждый участник был протестирован в одном и только одном состоянии. В факторном дизайне внутри субъектов все независимые переменные манипулируются внутри субъектов. Всех участников можно было протестировать как при использовании сотового телефона и без использования мобильного телефона, так и днем и ночью. Это означало бы, что каждый участник был протестирован во всех условиях. Преимущества и недостатки этих двух подходов такие же, как и те, что обсуждались в главе 6. Межсубъектный план концептуально проще, позволяет избежать эффектов переноса и сводит к минимуму время и усилия каждого участника. Внутрисубъектный план более эффективен для исследователя и контролирует посторонние переменные участников.
Также можно манипулировать одной независимой переменной между субъектами и другой внутри субъектов. Это называется . Например, исследователь может рассматривать использование сотового телефона как внутренний фактор, тестируя одних и тех же участников как при использовании сотового телефона, так и при его отсутствии (уравновешивая порядок этих двух условий). Но он или она может рассматривать время суток как фактор между испытуемыми, проверяя каждого участника либо днем, либо ночью (возможно, потому, что для этого требуется, чтобы они пришли на тестирование только один раз). Таким образом, каждый участник этого смешанного плана будет протестирован в двух из четырех условий.
Независимо от того, является ли план между субъектами, внутри субъектов или смешанным, фактическое распределение участников по состояниям или порядкам состояний обычно выполняется случайным образом.
Неуправляемые независимые переменные
Во многих факторных планах одной из независимых переменных является . Исследователь измеряет его, но не манипулирует им. Исследование Шналля и его коллег является хорошим примером. Одной независимой переменной было отвращение, которым исследователи манипулировали, тестируя участников в чистой или грязной комнате. Другим было собственное телесное сознание, переменная участника, которую исследователи просто измерили. Другим примером является исследование Холли Браун и его коллег, в котором участникам показывали несколько слов, которые позже их просили вспомнить (Brown, Kosslyn, Delamater, Fama, & Barsky, 19).99) ^[1] . Независимой переменной, которой манипулировали, был тип слова. Некоторые из них были негативными словами, связанными со здоровьем (например, опухоль, коронарная болезнь), а другие не имели отношения к здоровью (например, выборы, геометрия ). Неманипулируемая независимая переменная заключалась в том, были ли у участников высокие или низкие показатели ипохондрии (чрезмерная озабоченность обычными телесными симптомами). Результатом этого исследования стало то, что участники с высоким уровнем ипохондрии лучше, чем участники с низким уровнем ипохондрии, вспоминали слова, связанные со здоровьем, но они не лучше вспоминали слова, не связанные со здоровьем.
Такие исследования чрезвычайно распространены, и в отношении них стоит отметить несколько моментов. Во-первых, неманипулируемые независимые переменные обычно являются переменными-участниками (собственное телесное сознание, ипохондрия, самооценка и т. д.), и как таковые они по определению являются межсубъектными факторами. Например, у людей либо низкий уровень ипохондрии, либо высокий уровень ипохондрии; они не могут быть испытаны в обоих этих условиях. Во-вторых, такие исследования обычно считаются экспериментами до тех пор, пока манипулируют хотя бы одной независимой переменной, независимо от того, сколько неманипулируемых независимых переменных включено. В-третьих, важно помнить, что причинно-следственные выводы могут быть сделаны только относительно независимой переменной, которой манипулируют. Например, Шналл и ее коллеги справедливо пришли к выводу, что отвращение повлияло на резкость моральных суждений их участников, потому что они манипулировали этой переменной и случайным образом распределяли участников в чистую или грязную комнату. Но у них не было бы оснований заключить, что сознание личного тела участников повлияло на жесткость моральных суждений их участников, потому что они не манипулировали этой переменной. Например, может быть так, что строгий моральный кодекс и повышенное внимание к своему телу вызваны какой-то третьей переменной (например, невротизмом). Таким образом, важно знать, какие переменные в исследовании манипулируются, а какие нет.
Графики результатов факторных экспериментов
Результаты факторных экспериментов с двумя независимыми переменными можно представить в виде графика, представив одну независимую переменную на оси x , а другую представив с помощью различных видов столбцов или линий. (Ось y всегда зарезервирована для зависимой переменной.) На рис. 8.3 показаны результаты двух гипотетических факторных экспериментов. На верхней панели показаны результаты дизайна 2 × 2. Время суток (день или ночь) представлено разными точками на 9Ось 0044 x и использование сотового телефона (нет против да) представлены полосами разного цвета. (Также можно было бы представить использование мобильного телефона на оси x и время суток в виде полос разного цвета. Выбор сводится к тому, какой способ наиболее четко передает результаты.) Нижняя панель рис. 8.3 показывает результаты плана 4 × 2, в котором одна из переменных является количественной. Эта переменная, продолжительность психотерапии, представлена по оси x , а другая переменная (тип психотерапии) представлена линиями другого формата. Это линейный график, а не гистограмма, потому что переменная на оси X является количественной с небольшим количеством различных уровней. Линейные графики также подходят для представления измерений, сделанных за временной интервал (также называемый информацией о временных рядах) на x — ось.
Рис. 8.3. Два способа построения графика результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными 90–32 Основные эффекты и взаимодействия 90–34
В факторных планах интерес представляют два вида результатов: главные эффекты и эффекты взаимодействия (которые также называются просто «взаимодействиями»). A – это статистическая взаимосвязь между одной независимой переменной и зависимой переменной, усредненная по уровням другой независимой переменной. Таким образом, для каждой независимой переменной в исследовании необходимо учитывать один основной эффект. На верхней панели рисунка 8.3 показан основной эффект использования мобильных телефонов, поскольку эффективность вождения в среднем была выше, когда участники не использовали мобильные телефоны, чем когда они ими пользовались. Синие столбцы в среднем выше красных. Он также показывает основное влияние времени суток, поскольку эффективность вождения днем была лучше, чем ночью — как тогда, когда участники использовали мобильные телефоны, так и когда они не пользовались ими. Основные эффекты не зависят друг от друга в том смысле, что наличие или отсутствие основного эффекта одной независимой переменной ничего не говорит о наличии основного эффекта другой. Нижняя часть рисунка 8.3, например, ясно показывает основной эффект продолжительности психотерапии. Чем дольше психотерапия, тем лучше она работала.
Существует эффект (или просто «взаимодействие»), когда эффект одной независимой переменной зависит от уровня другой. Хотя это может показаться сложным, у вас уже есть интуитивное понимание взаимодействий. Вас, вероятно, не удивит, например, если вы услышите, что эффект от психотерапии сильнее у людей, сильно мотивированных к изменению, чем у людей, не мотивированных к изменению. Это взаимодействие, потому что эффект одной независимой переменной (независимо от того, получает человек психотерапию или нет) зависит от уровня другой (мотивации к изменению). Шналл и ее коллеги также продемонстрировали взаимодействие, потому что влияние чистоты или беспорядка в комнате на моральные суждения участников зависело от того, было ли у участников низкое или высокое сознание собственного тела. Если у них было высокое сознание собственного тела, то те, кто находился в грязной комнате, выносили более суровые суждения. Если у них было низкое сознание частного тела, тогда не имело значения, была ли комната чистой или грязной.
Влияние одной независимой переменной может зависеть от уровня другой несколькими различными способами. Это показано на Рисунке 8.4. На верхней панели независимая переменная «В» влияет на уровень 1 независимой переменной «А», но не влияет на уровень 2 независимой переменной «А». (Это очень похоже на исследование Шналль и ее коллег, где наблюдался эффект отвращения к тем, у кого было высокое сознание частного тела, но не к тем, у кого было низкое сознание частного тела.) На средней панели независимая переменная «В» имеет более сильное значение. эффект на уровне 1 независимой переменной «А», чем на уровне 2. Это похоже на гипотетический пример вождения, где эффект от использования сотового телефона ночью был сильнее, чем днем. На нижней панели независимая переменная «В» снова оказывает влияние на оба уровня независимой переменной «А», но эффекты противоположны. На рис. 8.4 показана самая сильная форма такого взаимодействия, называемая перекрестным взаимодействием. Одним из примеров перекрестного взаимодействия является исследование Кэти Гиллиланд о влиянии кофеина на результаты вербальных тестов интровертов и экстравертов (Гиллиланд, 19). 80) ^[2] . Интроверты работают лучше, чем экстраверты, когда не употребляют кофеин. Но экстраверты работают лучше, чем интроверты, когда они потребляют 4 мг кофеина на килограмм веса тела.
Рисунок 8.4 Гистограммы, показывающие три типа взаимодействий. На верхней панели одна независимая переменная влияет на один уровень второй независимой переменной, но не на другой. На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная оказывает противоположное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой.
На рис. 8.5 показаны примеры таких же взаимодействий, когда одна из независимых переменных является количественной, а результаты нанесены на линейный график. Обратите внимание, что при перекрестном взаимодействии две линии буквально «перекрещиваются» друг с другом.
Рис. 8.5. Линейные графики, показывающие три типа взаимодействий. На верхней панели одна независимая переменная влияет на один уровень второй независимой переменной, но не на другой. На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная оказывает противоположное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. [Описание изображения]
Во многих исследованиях основной исследовательский вопрос касается взаимодействия. Исследование Браун и ее коллег было вдохновлено идеей о том, что люди с ипохондрией особенно внимательно относятся к любой негативной информации, связанной со здоровьем. Это привело к гипотезе о том, что люди с высоким уровнем ипохондрии будут вспоминать негативные слова, связанные со здоровьем, более точно, чем люди с низким уровнем ипохондрии, но помнят слова, не связанные со здоровьем, примерно так же, как люди с низким уровнем ипохондрии. И, конечно же, именно это и произошло в этом исследовании.
Исследователи часто включают в свои эксперименты несколько независимых переменных. Наиболее распространенным подходом является факторный план, в котором каждый уровень одной независимой переменной комбинируется с каждым уровнем других для создания всех возможных условий.
В факторном плане основным эффектом независимой переменной является ее общий эффект, усредненный по всем другим независимым переменным. Для каждой независимой переменной существует один главный эффект.
Существует взаимодействие между двумя независимыми переменными, когда эффект одной зависит от уровня другой. Некоторые из наиболее интересных исследовательских вопросов и результатов в психологии касаются именно взаимодействия.
Практика: Вернитесь к пяти заголовкам статей, представленным в начале этого раздела. Для каждого определите независимые переменные и зависимую переменную.
Практика: создайте таблицу факторных расчетов для эксперимента по влиянию комнатной температуры и уровня шума на производительность MCAT. Обязательно укажите, будут ли манипулировать каждой независимой переменной между субъектами или внутри субъектов, и объясните, почему.
Практика: Нарисуйте 8 различных столбчатых диаграмм, чтобы изобразить каждый из следующих возможных результатов факторного эксперимента 2 x 2:
Нет основного эффекта А; нет основного эффекта B; нет взаимодействия
Основной эффект А; нет основного эффекта B; нет взаимодействия
Нет основного эффекта А; основной эффект Б; нет взаимодействия
Основной эффект А; основной эффект Б; нет взаимодействия
Основной эффект А; основной эффект Б; взаимодействие
Основной эффект А; нет основного эффекта B; взаимодействие
Нет основного эффекта А; основной эффект Б; взаимодействие
Нет основного эффекта А; нет основного эффекта B; взаимодействие
Описания изображений
Рисунок 8.5. Описание изображения: Три панели, каждая из которых показывает свой рисунок линейного графика. На верхней панели одна линия остается постоянной, а другая поднимается вверх. На средней панели обе линии поднимаются вверх, но с разной скоростью. На нижней панели одна линия идет вниз, а другая вверх, поэтому они пересекаются. [Вернуться к рисунку 8.5]
Браун, Х. Д., Косслин, С. М., Деламатер, Б., Фама, А., и Барски, А. Дж. (1999). Предубеждения восприятия и памяти для информации, связанной со здоровьем, у ипохондриков. Журнал психосоматических исследований, 47 , 67–78. ↵
Джиллиленд, К. (1980). Интерактивный эффект интроверсии-экстраверсии с возбуждением, вызванным кофеином, на вербальные действия. Журнал исследований личности, 14 , 482–492. ↵
терминология — Что мы называем «средними» переменными в сложной исследовательской модели?
Задавать вопрос
спросил 9 лет, 1 месяц назад
Изменено 4 года, 10 месяцев назад
Просмотрено 860 раз
$\begingroup$
Базовое построение теории происходит следующим образом: вы создаете теорию, в которой есть независимая переменная и зависимая переменная. Меня также научили использовать «независимую переменную» как синоним «независимой переменной», а «целевую переменную» и «переменную реакции» как синонимы «зависимой переменной». Затем вы проводите эмпирическое исследование и измеряете силу связи, либо выясняете, что связи все-таки нет 🙁
Поскольку это редко бывает достаточно сложным для теорий в дисциплинах, в которые вовлечены люди, существует также возможность создания многомерной модели, в которой многие независимые переменные будут объяснять зависимую (или целевую) переменную. Там терминология до сих пор однозначна.
Но многие модели из последних публикаций более сложны, чем эта. Рассмотрим эту модель пути:
Непрерывное намерение кажется переменной цели, поскольку оно не ведет ни к каким другим переменным. Взаимодействие и ценность пользователя, безусловно, являются независимыми переменными в этой модели, потому что они не зависят от других. Но что такое Удовлетворение и Поток? Они зависят от множества других переменных, но не являются нашей целевой переменной, потому что эта модель основана на намерении Непрерывности, а не на Удовлетворении или опыте Потока.
Итак, какова правильная терминология для таких переменных, застрявших в середине многоуровневой модели?
Образец цитирования: Исследование намерения пользователей продолжать использовать игры в социальных сетях: точка зрения потока опыта Цзяо-Чен Чанг (2013) Телематика и информатика 30 (4) с. 311-321
терминология
модель
$\endgroup$
3
$\begingroup$
Мне всегда было трудно упаковать реальные данные в аккуратные коробки учебников по методологии, но если вам действительно нужна метка для них, я бы выбрал переменную-посредник.
Из известной статьи об этих переменных:
В частности, мы различаем две часто путаемые функции третьи переменные: (а) модераторская функция третьих переменных, которая разбивает фокальную независимую переменную на подгруппы, которые устанавливают его области максимальной эффективности в отношении данного зависимого переменная, а (б) функция посредника третьей переменной, которая представляет собой порождающий механизм, посредством которого независимая переменная может влиять на зависимую переменную проценты .
Ссылка:
Барон, Р. М., и Кенни, Д. А. (1986). Различие переменных модератора и посредника в социально-психологических исследованиях: концептуальные, стратегические и статистические соображения. Журнал психологии личности и социальной психологии , 51(6), 1173.
$\endgroup$
$\begingroup$
@Ана права. Удовлетворение и Flow Experience являются переменными-посредниками в этой аналитической модели пути, связывающей Взаимодействие и Ценность пользователя с Продолжительность Намерение использовать игры в социальных сетях . Я не вижу никаких указаний на то, что это многоуровневая модель; Я думаю, что вы можете ошибаться в этом или, по крайней мере, можете исключить любую информацию, которая могла бы сделать это актуальным. Может быть второй уровень подходит для Взаимодействие и Пользовательское значение напрямую, а не к двум переменным, содержащимся в каждом из этих блоков, но я не вижу никаких путей, ведущих из этих внешних блоков, поэтому я предполагаю, что второго уровня нет. .. и снова, «Переменные-посредники» по-прежнему будут работать как термин, который вам, вероятно, нужен. В этой модели средние переменные полностью опосредуют отношение крайних левых переменных к крайним справа, но Flow Experience лишь частично опосредует отношение Satisfaction крайним справа, потому что Satisfaction также имеет прямой путь. Коэффициент этого пути указывает на любую независимую взаимосвязь этих двух переменных при управлении Flow Experience .
Другое различие можно провести между переменными слева без входящих стрелок и всеми остальными, у которых есть входящие стрелки: они являются «экзогенными» и «эндогенными» соответственно. То есть, несмотря на то, что переменные-посредники имеют как входящие, так и исходящие стрелки, они являются эндогенными. Только крайние четыре переменные на этой путевой диаграмме являются экзогенными. Экзогенные переменные строго независимы, но строго зависима только самая правая переменная. Все эндогенные переменные, по крайней мере, зависят от некоторых других переменных, но в этой модели путей Удовлетворение и Flow Experience можно рассматривать как независимые переменные при оценке их путей к конечной переменной результата справа. Они имеют двойной статус как независимые/зависимые переменные в этой модели, по крайней мере, если она оценивается по частям. Может быть ошибочным называть переменные-посредники независимыми, если вся модель подгоняется одновременно с помощью SEM.
$\endgroup$
$\begingroup$
Повторяю сказанное: @Ana ответила правильно, до определенной степени. Я думаю, что более эффективный способ просмотра данных, о которых вы говорите, — это моделирование структурными уравнениями. В терминологии SEM ваши средние переменные могут быть явными (если вы измеряете их напрямую) или скрытыми (если они выводятся из других переменных). Здесь довольно хорошо объясняется терминология.
Определенно, , а не , имеют какое-то отношение к нейронным сетям, хотя их можно использовать для моделирования того же явления.
Редактировать: Я также хотел сказать, что язык и структура анализа, которые вы используете, часто зависят от конкретной области, из которой вы пришли. Анализы посредничества и модерации наиболее распространены в социальной психологии, но, насколько мне известно, в когнитивной психологии о них ничего не слышно. SEM чаще встречается в психометрии и у исследователей, изучающих такие вещи, как тревожность и ОКР (я не могу ссылаться на это, так как я в основном обращаюсь к тем, кого знаю в своем собственном университете).
$\endgroup$
3
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google
Зарегистрироваться через Facebook
Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль
Опубликовать как гость
Электронная почта
Обязательно, но не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но не отображается
Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie
.