الفروق بين المتغيرات التوضيحية والاستجابة

واحدة من الطرق العديدة التي المتغيرات في الإحصاء يمكن تصنيفها للنظر في الاختلافات بين التفسيرات ومتغيرات الاستجابة. على الرغم من أن هذه المتغيرات مرتبطة ، إلا أن هناك اختلافات مهمة بينها. بعد تحديد هذه الأنواع من المتغيرات ، سنرى أن التحديد الصحيح لهذه المتغيرات له تأثير مباشر على الجوانب الأخرى للإحصاءات ، مثل بناء مخطط مبعثر و منحدر خط الانحدار.

نبدأ بالنظر في تعريفات هذه الأنواع من المتغيرات. متغير الإجابة هو كمية معينة نطرحها سؤالاً في دراستنا. المتغير التوضيحي هو أي عامل يمكن أن يؤثر على متغير الاستجابة. في حين يمكن أن يكون هناك العديد من المتغيرات التفسيرية ، فإننا سنهتم بأنفسنا في المقام الأول بمتغير توضيحي واحد.

قد لا يكون متغير الاستجابة موجودًا في الدراسة. تعتمد تسمية هذا النوع من المتغيرات على الأسئلة التي يطرحها الباحث. سيكون إجراء دراسة مراقبة مثالاً لمثال عندما لا يكون هناك متغير استجابة. التجربة سيكون لها متغير استجابة. يحاول التصميم الدقيق للتجربة إثبات أن التغييرات في متغير الاستجابة ناتجة بشكل مباشر عن التغييرات في المتغيرات التفسيرية.

لاستكشاف هذه المفاهيم ، سندرس بعض الأمثلة. في المثال الأول ، افترض أن الباحث مهتم بدراسة الحالة المزاجية والمواقف لمجموعة من طلاب الكلية في السنة الأولى. يتم إعطاء سلسلة من الأسئلة لجميع طلاب السنة الأولى. تم تصميم هذه الأسئلة لتقييم درجة الحنين إلى الوطن لدى الطالب. يشير الطلاب أيضًا في الاستطلاع إلى مدى بُعد كليتهم عن المنزل.

قد يهتم أحد الباحثين بفحص هذه البيانات بأنواع إجابات الطلاب. ربما كان السبب في ذلك هو أن يكون لديك شعور عام حول تكوين طالب جديد. في هذه الحالة ، لا يوجد متغير استجابة. هذا لأنه لا أحد يرى ما إذا كانت قيمة أحد المتغيرات تؤثر على قيمة متغير آخر.

يمكن لباحث آخر استخدام نفس البيانات لمحاولة الإجابة إذا كان لدى الطلاب الذين جاءوا من أماكن بعيدة درجة أكبر من الحنين للوطن. في هذه الحالة ، فإن البيانات المتعلقة بأسئلة الحنين إلى الوطن هي قيم متغير الاستجابة ، والبيانات التي تشير إلى المسافة من المنزل تشكل المتغير التوضيحي.

بالنسبة للمثال الثاني ، قد نكون فضوليين إذا كان لعدد الساعات التي يقضيها في أداء الواجبات المنزلية تأثير على الدرجة التي يكسبها الطالب في الاختبار. في هذه الحالة ، لأننا نظهر أن قيمة متغير واحد يغير قيمة متغير آخر ، هناك متغير توضيحي ومتغير استجابة. عدد الساعات التي تمت دراستها هو المتغير التوضيحي والنتيجة في الاختبار هي متغير الاستجابة.

عندما نعمل مع البيانات الكمية المقترنة، من المناسب استخدام مخطط مبعثر. الغرض من هذا النوع من الرسوم البيانية هو إظهار العلاقات والاتجاهات داخل البيانات المقترنة. لسنا بحاجة إلى وجود متغير إيضاحي ومتغير استجابة. إذا كان هذا هو الحال ، فيمكن رسم أي من المتغيرين على طول أي من المحورين. ومع ذلك ، في حالة وجود استجابة ومتغير توضيحي ، يتم رسمًا المتغير التوضيحي دائمًا على طول س أو المحور الأفقي لنظام الإحداثيات الديكارتية. ثم يتم رسم متغير الاستجابة على طول ذ محور.

يشبه التمييز بين المتغيرات التفسيرية والاستجابة تصنيف آخر. في بعض الأحيان نشير إلى المتغيرات على أنها مستقل أو تابع. قيمة أ المتغير التابع يعتمد على ذلك متغير مستقل. وبالتالي ، فإن متغير الاستجابة يتوافق مع متغير تابع بينما يتوافق المتغير التوضيحي مع متغير مستقل. لا تستخدم هذه المصطلحات عادةً في الإحصائيات لأن المتغير التوضيحي ليس مستقلًا حقًا. بدلاً من ذلك ، يأخذ المتغير فقط القيم التي يتم ملاحظتها. قد لا يكون لدينا سيطرة على قيم المتغير التوضيحي.