Açıklayıcı ve Yanıt Değişkenleri Arasındaki Farklar

Değişkenlerin İstatistik sınıflandırılabilir açıklayıcı ve cevap değişkenleri arasındaki farkları dikkate almaktır. Bu değişkenler birbiriyle ilişkili olsa da, aralarında önemli ayrımlar vardır. Bu tür değişkenleri tanımladıktan sonra, bu değişkenlerin doğru tanımlanmasının dağılım grafiğinin oluşturulması gibi istatistiklerin diğer yönleri üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. regresyon çizgisinin eğimi.

Bu tür değişkenlerin tanımlarına bakarak başlarız. Yanıt değişkeni, çalışmamızda soru sorduğumuz belirli bir miktardır. Açıklayıcı değişken, yanıt değişkenini etkileyebilecek herhangi bir faktördür. Birçok açıklayıcı değişken olsa da, öncelikle kendimizi tek bir açıklayıcı değişkenle ilgilendireceğiz.

Bir cevap değişkeni bir çalışmada mevcut olmayabilir. Bu değişken türünün adlandırılması, bir araştırmacı tarafından sorulan sorulara bağlıdır. Gözlemsel bir çalışmanın yürütülmesi, bir yanıt değişkeni olmadığında örnek teşkil eder. Bir denemenin yanıt değişkeni olacaktır. Bir denemenin dikkatli tasarımı, bir yanıt değişkenindeki değişikliklerin doğrudan açıklayıcı değişkenlerdeki değişikliklerden kaynaklandığını belirlemeye çalışır.

Bu kavramları incelemek için birkaç örnek inceleyeceğiz. İlk örnek için, bir araştırmacının bir grup birinci sınıf üniversite öğrencisinin ruh hali ve tutumlarını incelemekle ilgilendiğini varsayalım. Tüm birinci sınıf öğrencilerine bir dizi soru verilir. Bu sorular, bir öğrencinin ev hastalıklarının derecesini değerlendirmek için tasarlanmıştır. Öğrenciler ayrıca ankette kolejlerinin evden ne kadar uzak olduğunu da belirtirler.

Bu verileri inceleyen bir araştırmacı sadece öğrenci yanıtlarının türleriyle ilgilenebilir. Belki de bunun nedeni, yeni bir birinci sınıfçının kompozisyonu hakkında genel bir fikir sahibi olmaktır. Bu durumda, bir yanıt değişkeni yoktur. Çünkü hiç kimse bir değişkenin değerinin diğerinin değerini etkileyip etkilemediğini görmez.

Başka bir araştırmacı, aynı verileri daha uzaklardan gelen öğrencilerin daha fazla ev hastası olup olmadığını cevaplamak için kullanabilir. Bu durumda, konut hastalığı sorularına ilişkin veriler bir yanıt değişkeninin değerleridir ve evden uzaklığı gösteren veriler açıklayıcı değişkeni oluşturur.

İkinci örnekte, ödev yapmak için harcanan saat sayısının, bir öğrencinin sınavda kazandığı not üzerinde bir etkisi olup olmadığını merak edebiliriz. Bu durumda, bir değişkenin değerinin bir diğerinin değerini değiştirdiğini gösterdiğimiz için açıklayıcı ve yanıt değişkeni vardır. Çalışılan saat sayısı açıklayıcı değişkendir ve testteki puan yanıt değişkendir.

İle çalışırken eşleştirilmiş nicel veriler, bir dağılım grafiği kullanmak uygundur. Bu tür bir grafiğin amacı, eşlenmiş verilerdeki ilişkileri ve eğilimleri göstermektir. Hem açıklayıcı hem de yanıt değişkenine ihtiyacımız yok. Bu durumda, her iki değişken de her iki eksen boyunca çizilebilir. Ancak, bir yanıt ve açıklayıcı değişken olması durumunda, açıklayıcı değişken her zaman x veya Kartezyen koordinat sisteminin yatay ekseni. Yanıt değişkeni daha sonra y eksen.

Açıklayıcı ve yanıt değişkenleri arasındaki ayrım, başka bir sınıflandırmaya benzer. Bazen değişkenleri varlık olarak adlandırırız bağımsız veya bağımlı. A değeri bağımlı değişken bir dayanır bağımsız değişken. Dolayısıyla, bir yanıt değişkeni bağımlı bir değişkene karşılık gelirken açıklayıcı bir değişken bağımsız bir değişkene karşılık gelir. Bu terminoloji tipik olarak istatistiklerde kullanılmaz, çünkü açıklayıcı değişken gerçekten bağımsız değildir. Bunun yerine değişken sadece gözlenen değerleri alır. Açıklayıcı bir değişkenin değerleri üzerinde hiçbir kontrolümüz olmayabilir.