متغیر پنهان: تعریف و مثالها
64 Views
متغیر پنهان چیست؟
متغیر پنهان (Lurking Variable) متغیری است که محققان آن را در تحلیل آماری لحاظ نمی‌کنند، اما همچنان می‌تواند بر نتیجه تأثیر بگذارد. این متغیرها می‌توانند با ایجاد سوگیری در نتایج آماری شما به هر یک از روش‌های زیر، مشکلاتی ایجاد کنند:
- اثر واقعی را بزرگنمایی کند.
- ظاهر رابطه را تضعیف کند.
- علامت همبستگی را تغییر دهد.
- اثری را که واقعاً وجود دارد، بپوشاند.
- همبستگی‌های خیالی ایجاد کند که در آنها هیچ همبستگی وجود ندارد!
درباره همبستگی‌های کاذب بیشتر بدانید.
به نظر می‌رسد این متغیر پنهان قرار است مشکل ایجاد کند!
متغیرهای پنهان به این دلیل به صورت پنهان نامیده می شوند که اغلب شناسایی نمی‌شوند و در زیر سطح متغیرهایی که محققان علاقه‌مند به مطالعه آنها هستند، پنهان می‌شوند. بنابراین، آگاهی از پتانسیل متغیرهای پنهان و انجام اقداماتی برای کنترل آنها در تحلیل‌های آماری ضروری است.
آمارشناسان به این تحریف روابط واقعی، سوگیری متغیر حذف شده می‌گویند. وقتی از متغیرهای پنهان آگاه هستید، می‌توانید آنها را در مدل بگنجانید تا کنترل شوند. متأسفانه، این متغیرهای مشکل‌ساز می‌توانند ناشناخته باشند و محققان ممکن است آنها را در نظر نگیرند. نمونه‌هایی از این سوگیری را در بخش بعدی خواهید دید.
یک متغیر پنهان تنها زمانی می‌تواند باعث سوگیری متغیر حذف‌شده شود که هم با متغیر وابسته و هم با متغیر مستقل همبستگی داشته باشد و شما آن را در مدل لحاظ نکنید. درباره متغیرهای مستقل و وابسته بیاموزید.
اصطلاح «متغیر پنهان» اساساً مترادف با متغیر مخدوش‌کننده است. به عنوان متغیر، آنها ویژگی‌های یکسانی دارند. با این حال، برخی از تحلیلگران تمایز زیر را بین آنها قائل می‌شوند.
- یک متغیر پنهان برای محققان ناشناخته است؛ از این رو، آنها آن را در تحلیل لحاظ نمی‌کنند.
- یک متغیر مخدوش‌کننده برای محققان شناخته شده است و آنها آن را در مدل لحاظ می‌کنند.
مثال‌های متغیر پنهان
در اینجا سه مثال از چگونگی سوگیری متغیرهای پنهان در نتایج آورده شده است. دو مثال اول نشان می‌دهد که این متغیرها باعث می‌شوند همبستگی بین یک جفت متغیر قوی‌تر از آنچه در واقع است به نظر برسد. مثال سوم مربوط به مطالعه‌ای است که من آن را تجزیه و تحلیل کردم که در آن اثر واقعی بین دو متغیر پنهان شده بود.
قهوه و بیماری قلبی
محققان مطالعه‌ای را برای تعیین اینکه آیا رابطه‌ای بین نوشیدن قهوه و بیماری قلبی وجود دارد یا خیر، انجام دادند. این مطالعه یک رابطه مثبت را نشان می‌دهد. با این حال، مشخص شد که شرکت‌کنندگانی که بیشترین قهوه را می‌نوشیدند، بیشتر احتمال داشت که سیگار بکشند، که یک عامل خطر شناخته شده برای بیماری قلبی است. سیگار کشیدن یک متغیر پنهان است که همبستگی بین قهوه و بیماری قلبی را به طور مثبت تحت تأثیر قرار داده است.
تحصیلات و درآمد
تحلیلگران می‌خواهند ارزیابی کنند که آیا رابطه‌ای بین سطح تحصیلات و درآمد وجود دارد یا خیر. این مطالعه یک رابطه مثبت را نشان می‌دهد، اما مشخص می‌شود که شرکت‌کنندگان با سطح تحصیلات بالاتر، تجربه کاری بیشتری نیز داشته‌اند، یک عامل شناخته شده که درآمد را افزایش می‌دهد. تجربه کاری یک متغیر پنهان است که همبستگی بین تحصیلات و درآمد را به طور مثبت تحت تأثیر قرار داده است.
سطح فعالیت و تراکم استخوان
در مطالعه‌ای، در ابتدا هیچ رابطه‌ای بین سطح فعالیت و تراکم استخوان پیدا نشد، حتی اگر به دلایل نظری انتظار یک همبستگی مثبت را داشتیم. با این حال، افراد فعال‌تر معمولا وزن کمتری داشتند. افراد کم‌وزن‌تر معمولا تراکم استخوان کمتری دارند. از این رو، وزن یک متغیر پنهان است که همبستگی بین سطح فعالیت و تراکم استخوان را به طور منفی تحت تأثیر قرار داده است. در این مورد، یک اثر واقعی را پنهان کرد.
پس از گنجاندن وزن در مدل رگرسیون، نتایج رابطه مثبت واقعی بین سطح فعالیت و تراکم استخوان را نشان داد.
در نتیجه، متغیرهای پنهان می‌توانند با ایجاد سوگیری در نتایج، در تجزیه و تحلیل‌های آماری مشکلاتی ایجاد کنند. برای جلوگیری از این مشکلات، بسیار مهم است که هنگام طراحی یک مطالعه، همه عوامل مخدوش‌کننده بالقوه را با دقت در نظر بگیرید و تا حد امکان آنها را کنترل کنید. با انجام این کار، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که تجزیه و تحلیل‌های آماری شما نتایج دقیق و قابل اعتمادی ارائه می‌دهند.
پاسخگوی سوالات و نظرات شما هستیم