Sahte, ilk bakışta iki değişken arasındaki istatistiksel ilişkiyi tanımlamak için kullanılan bir terimdir. nedensel olarak ilişkili, ancak daha yakından incelendiğinde, sadece tesadüf veya üçüncü bir arabulucunun rolü nedeniyle ortaya çıkar değişken. Bu gerçekleştiğinde, iki orijinal değişkenin "sahte bir ilişki" olduğu söylenir.
Bu, sosyal bilimlerde ve güvenen tüm bilimlerde anlaşılması gereken önemli bir kavramdır. İstatistik çünkü araştırmalar genellikle iki şey arasında nedensel bir ilişki olup olmadığını test etmek için tasarlanmıştır. Bir zaman bir hipotezi test eder, genellikle aradığı şey budur. Bu nedenle, istatistiksel bir çalışmanın sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlamak için, sahte olanı anlamak ve bulgularında tespit edebilmek gerekir.
Sahte İlişki Nasıl Tespit Edilir
Araştırma bulgularında sahte bir ilişki tespit etmek için en iyi araç sağduyudur. İki şeyin birlikte ortaya çıkabileceği için, bunların nedensel olarak ilişkili olduğu anlamına gelmediği varsayımı ile çalışırsanız, iyi bir başlangıç yapabilirsiniz. Tuzuna değecek herhangi bir araştırmacı, araştırma bulgularını incelerken her zaman eleştirel bir göz alacaktır. bir çalışma sırasında olası tüm değişkenleri hesaba katmamak sonuçları etkileyebilir. Bir araştırmacı veya eleştirel okuyucu olan Ergo, sonuçların ne anlama geldiğini gerçekten anlamak için herhangi bir çalışmada kullanılan araştırma yöntemlerini eleştirel olarak incelemelidir.
Bir araştırma çalışmasındaki sahtelığı ortadan kaldırmanın en iyi yolu, onu istatistiksel olarak en baştan kontrol etmektir. Bu, bulguları etkileyebilecek tüm değişkenleri dikkatle hesaba katmayı ve bağımlı değişken üzerindeki etkilerini kontrol etmek için istatistiksel modelinize dahil etmeyi içerir.
Değişkenler Arasındaki Sahte İlişkilere Örnek
Birçok sosyal bilimci, dikkatlerini hangi değişkenlerin eğitimsel kazanımın bağımlı değişkenini etkilediğini belirlemeye odaklamıştır. Başka bir deyişle, bir kişinin yaşamı boyunca hangi resmi eğitimi ve dereceleri etkileyeceğini hangi faktörlerin etkilediğini araştırmakla ilgileniyorlar.
Eğitimsel kazanımdaki tarihsel eğilimlere ırk olarak ölçüldüğünde bakıldığında, 25 ve 29 yaşları arasındaki Asyalı Amerikalıların büyük olasılıkla üniversiteyi tamamlamış olmaları muhtemeldir (yüzde 60'ı bunu yapmıştır), beyazların tamamlanma oranı 40'tır. yüzde. Siyah insanlar için, üniversitenin tamamlanma oranı çok daha düşüktür - sadece yüzde 23 iken, İspanyol nüfusu sadece yüzde 15'tir.
Bu iki değişkene bakıldığında ırkın üniversitenin tamamlanması üzerinde nedensel bir etkisi olduğu tahmin edilebilir. Ancak, bu sahte bir ilişki örneğidir. Eğitimsel kazanımları etkileyen ırkın kendisi değil, ırkçılıkBu ikisi arasındaki ilişkiye aracılık eden üçüncü "gizli" değişken.
Irkçılık renk insanlarının yaşamlarını çok derinden ve çeşitlilikte etkiler, her şeyi nereden şekillendirir yaşadıkları, hangi okullara gittikleri ve içinde nasıl sıralandıkları, ebeveynlerinin ne kadar çalıştığı, ve ne kadar para kazanıyor ve tasarruf ediyorlar. Ayrıca öğretmenlerin zekalarını nasıl algıladıklarını ve okullarda ne sıklıkta ve sert bir şekilde cezalandırıldılar. Bütün bu yollarda ve diğer birçoklarında ırkçılık, eğitimsel kazanımı etkileyen nedensel bir değişkendir, ancak bu istatistiksel denklemde ırk sahte bir değişkendir.