В причинных моделях , контроль за переменные средства Биннинга данных в соответствии с измеренными значениями переменного. Обычно это делается для того, чтобы переменная больше не могла влиять на ситуацию , например, в наблюдательном исследовании или эксперименте .
При оценке влияния независимых переменных на результат с помощью регрессии контролируемые переменные включаются в качестве входных данных, чтобы отделить их влияние от независимых переменных. [1]
Ограничение управления переменными состоит в том, что могут остаться лазейки к неизвестным вмешивающимся факторам. [ требуется дальнейшее объяснение ] Контрфактическое рассуждение смягчает влияние искажающих факторов без этого недостатка. [2]
Эксперименты
Эксперименты пытаются оценить влияние манипулирования одной или несколькими независимыми переменными на одну или несколько зависимых переменных . Чтобы на измеряемый эффект не влияли внешние факторы, другие переменные должны оставаться постоянными. Переменные, которые должны оставаться постоянными во время эксперимента, называются контрольными переменными .
Например, если провести эксперимент на открытом воздухе, чтобы сравнить, как разные конструкции крыльев бумажного самолетика (независимая переменная) влияют на то, как далеко он может лететь (зависимая переменная), то нужно убедиться, что эксперимент проводится время от времени. когда погода такая же, потому что не хотелось бы, чтобы погода влияла на эксперимент. В этом случае контрольными переменными могут быть скорость, направление ветра и осадки. Если бы эксперимент проводился в солнечную погоду без ветра, но погода изменилась, можно было бы отложить завершение эксперимента до тех пор, пока контрольные переменные (ветер и уровень осадков) не станут такими же, как при его начале.
В контролируемых экспериментах по выбору вариантов лечения на людях исследователи случайным образом распределяют людей в группу лечения или контрольную группу . Это сделано для уменьшения смешивающего эффекта нерелевантных переменных, которые не изучаются, таких как эффект плацебо .
Наблюдательные исследования
В наблюдательном исследовании исследователи не контролируют значения независимых переменных, например, кто получает лечение. Вместо этого они должны контролировать переменные с помощью статистики .
Наблюдательные исследования используются, когда контролируемые эксперименты могут быть неэтичными или непрактичными. Например, если исследователь хотел бы изучить влияние безработицы ( независимая переменная ) на здоровье ( зависимая переменная ), институциональные наблюдательные комиссии сочли бы неэтичным случайное назначение некоторым участникам работы, а некоторым - нет. Вместо этого исследователь должен будет создать выборку, в которую будут включены некоторые занятые люди и некоторые безработные. Однако могут быть факторы, которые влияют как на то, работает ли человек, так и на то, насколько он или она здоров. Часть любой наблюдаемой связи между независимой переменной (статус занятости) и зависимой переменной (здоровье) может быть связана с этими внешними ложными факторами, а не с указанием истинной связи между ними. Это может быть проблематично даже в случае истинно случайной выборки . Контролируя посторонние переменные, исследователь может приблизиться к пониманию истинного влияния независимой переменной на зависимую.
В этом контексте посторонние переменные можно контролировать с помощью множественной регрессии . Регрессия использует в качестве независимых переменных не только ту или те, чье влияние на зависимую переменную изучается, но также и любые потенциально мешающие переменные, что позволяет избежать смещения пропущенной переменной . «Смешивающие переменные» в этом контексте означают другие факторы, которые не только влияют на зависимую переменную (результат), но также влияют на основную независимую переменную. [3]
Пример
Исследование о том, влияет ли старение на удовлетворенность жизнью . (Некоторые исследователи воспринимают «u-образную форму»: удовлетворенность жизнью сначала снижается, а затем повышается после достижения среднего возраста. [4] ) Чтобы определить необходимые здесь контрольные переменные, можно спросить, какие еще переменные определяют не только чью-то удовлетворенность жизнью, но и их возраст. Многие другие переменные определяют удовлетворенность жизнью. Но никакая другая переменная не определяет, сколько лет кому-то (пока они живы). (Все люди стареют с одинаковой скоростью, независимо от других их характеристик.) Таким образом, здесь не нужны никакие управляющие переменные. [5]
Для определения необходимых управляющих переменных может быть полезно построить ориентированный ациклический граф . [6]
Смотрите также
Рекомендации
- ↑ Фрост, Джим. «Дань регрессионному анализу | Minitab» . Проверено 4 августа 2015 .
- ^ Перл, Иудея; Маккензи, Дана (2018). Книга почему: новая наука о причине и следствии . Лондон: Аллен Лейн. ISBN 978-0-241-24263-6.
- ^ Перл, Иудея; Маккензи, Дана (2018). Книга почему: новая наука о причине и следствии . Лондон: Аллен Лейн. ISBN 978-0-241-24263-6.
- ^ Blanchflower, D .; Освальд, А. (2008). "Является ли благополучие U-образным на протяжении жизненного цикла?" (PDF) . Социальные науки и медицина . 66 (8): 1733–1749. DOI : 10.1016 / j.socscimed.2008.01.030 . PMID 18316146 .
- ^ Бартрам, Д. (2020). «Возраст и удовлетворенность жизнью: получение контрольных переменных под контролем» . Социология . 55 (2): 421–437. DOI : 10.1177 / 0038038520926871 .
- ^ Перл, Иудея; Маккензи, Дана (2018). Книга почему: новая наука о причине и следствии . Лондон: Аллен Лейн. ISBN 978-0-241-24263-6.
дальнейшее чтение
- Фридман, Дэвид; Пизани, Роберт; Purves, Роджер (2007). Статистика . WW Norton & Company. ISBN 978-0393929720.