Razlike med pojasnjevalnimi in odzivnimi spremenljivkami

Eden od mnogih načinov, na katere spremenljivke statistika je mogoče razvrstiti, če upoštevamo razlike med pojasnjevalnimi in odzivnimi spremenljivkami. Čeprav so te spremenljivke povezane, obstajajo pomembne razlike med njimi. Po definiranju teh vrst spremenljivk bomo videli, da je pravilna identifikacija teh spremenljivk ima neposreden vpliv na druge vidike statistike, kot so gradnja razpršilnega elektrarne in naklon regresijske črte.

Začnemo z ogledom definicij teh vrst spremenljivk. Spremenljivka odziva je določena količina, o kateri v naši raziskavi postavimo vprašanje. Pojasnjevalna spremenljivka je vsak dejavnik, ki lahko vpliva na spremenljivko odziva. Medtem ko je lahko veliko pojasnilnih spremenljivk, se bomo v prvi vrsti ukvarjali z eno samo razlagalno spremenljivko.

Odzivna spremenljivka morda ni prisotna v študiji. Poimenovanje te vrste spremenljivke je odvisno od vprašanj, ki jih zastavi raziskovalec. Izvajanje opazovalne študije bi bil primer primera, ko ni spremenljivke odziva. Poskus ima spremenljivko odziva. S skrbnim načrtovanjem poskusa se ugotovi, da spremembe spremenljivke odziva neposredno povzročajo spremembe pojasnjevalnih spremenljivk.

Za raziskovanje teh konceptov bomo preučili nekaj primerov. Za prvi primer predpostavimo, da raziskovalca zanima preučevanje razpoloženja in stališč skupine prvošolcev. Vsi prvošolci dobijo vrsto vprašanj. Ta vprašanja so zasnovana za oceno stopnje domotožje študenta. Študenti v anketi navedejo tudi, kako daleč je njihov dom od doma.

En raziskovalec, ki preučuje te podatke, je morda prav zainteresiran za vrste odzivov študentov. Morda je razlog za to celoten občutek glede sestave novega prvaka. V tem primeru ni spremenljivke odziva. To je zato, ker nihče ne vidi, ali vrednost ene spremenljivke vpliva na vrednost druge.

Drugi raziskovalci bi lahko uporabili iste podatke, da bi poskusili odgovoriti, če imajo študenti, ki prihajajo oddaljene, večjo stopnjo domotožnosti. V tem primeru so podatki, ki se nanašajo na vprašanja o domotožju, vrednosti odzivne spremenljivke, podatki, ki označujejo oddaljenost od doma, pa so obrazložitvena spremenljivka.

Za drugi primer smo lahko radovedni, če število ur, porabljenih za opravljanje domačih nalog, vpliva na oceno, ki jo študent zasluži na izpitu. V tem primeru, ker prikazujemo, da vrednost ene spremenljivke spremeni vrednost druge, obstaja pojasnilna in odzivna spremenljivka. Število preučenih ur je pojasnjevalna spremenljivka in ocena na testu je spremenljivka odziva.

Ko sodelujemo seznanjeni kvantitativni podatki, je primerno uporabiti razpršilec. Namen tovrstnega grafa je prikazati razmerja in trende znotraj seznanjenih podatkov. Ni nam treba imeti obrazložitvene in odzivne spremenljivke. V tem primeru je mogoče na vsaki osi narisati katero koli spremenljivko. Vendar, če obstaja odzivna in pojasnjevalna spremenljivka, je obrazložitvena spremenljivka vedno narisana vzdolž x ali vodoravna os kartezijanskega koordinatnega sistema. Nato je spremenljivka odziva narisana vzdolž y os.

Razlika med pojasnjevalnimi in odzivnimi spremenljivkami je podobna drugi razvrstitvi. Včasih se sklicujemo na spremenljivke neodvisni ali odvisni. Vrednost a odvisna spremenljivka se opira na tisto neodvisna spremenljivka. Tako odzivna spremenljivka ustreza odvisni spremenljivki, medtem ko pojasnjevalna spremenljivka ustreza neodvisni spremenljivki. Ta terminologija se običajno ne uporablja v statistiki, ker pojasnjevalna spremenljivka ni resnično neodvisna. Namesto tega spremenljivka prevzame le vrednosti, ki jih opazimo. Morda nimamo nadzora nad vrednostmi pojasnjevalne spremenljivke.