了解混淆变量

在调查潜在的因果关系的研究中,a混杂变量是一个未测量的第三个变量影响假定的原因和假定的效果。

重要的是要考虑到潜在的混淆变量并在你的研究设计确保你的结果是有效的

什么是混杂变量?

混杂变量,也称为混杂因素或混杂因素,与研究密切相关自变量和因变量。一个变量必须满足两个条件才能成为混杂变量:

  • 它必须是相关用自变量。这可能是一种因果关系,但也不一定。
  • 它必须与因变量有因果关系。
混杂变量的例子
你收集晒伤和冰激凌消费的数据。你会发现,吃冰淇淋越多,晒伤的可能性就越大。这是否意味着吃冰激凌会导致晒伤?

这里,令人困惑的变量是温度:炎热的温度导致人们吃更多的冰淇淋,并花更多的时间在户外阳光下,导致更多的晒伤。

混杂变量的例子

为什么混淆变量很重要

以确保内部效度在你的研究中,你必须考虑到混杂的变量。如果你没有这样做,你的结果可能不能反映你感兴趣的变量之间的实际关系。

例如,您可能会找到实际存在的原因和效果关系,因为您测量的效果是由混淆变量(而不是由您的独立变量)引起的。

例子
你会发现更多的工人在最低工资较高的州工作。这是否意味着更高的最低工资会导致更高的就业率?

不一定。也许就业市场更好的州更有可能提高他们的最低工资,而不是反过来。在分析最低工资对就业的影响时,你必须考虑之前的就业趋势,否则你可能会发现因果关系并不存在。

即使你正确地识别了因果关系,混淆变量也会导致你高估或低估自变量对因变量的影响。

例子
你发现出生于怀孕期间吸烟的母亲的婴儿比出生于非吸烟母亲的母亲的重量明显低于那些。但是,如果您不考虑吸烟者更有可能从事其他不健康的行为,如饮用或吃更健康的食物,那么您可能会高估吸烟和低出生体重之间的关系。

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如何减少混杂变量的影响

有几种计算混杂变量的方法。你可以使用以下方法来学习任何类型的科目——人类、动物、植物、化学制品等等。每种方法都有其优缺点。

限制

在这种方法中,你限制你的治疗组只包括具有相同的潜在混杂因素值的受试者。

由于这些值在您的研究对象之间没有差异,它们不能与您的自变量相关,因此不能混淆您正在研究的因果关系。

限制的例子
您想学习低碳水化合物饮食是否会导致体重减轻。既然你知道那个年龄,性别,教育程度和运动强度都是可能与减肥有关的因素,以及你的主题选择遵循的饮食,你选择将你的主题游泳池限制在45岁women with bachelor’s degrees who exercise at moderate levels of intensity between 100–150 minutes per week.
  • 相对容易实现
  • 极大限制了你们的样品
  • 您可能没有考虑到其他潜在的混杂因素

匹配

在这种方法中,选择一个与治疗组相匹配的对照组。对照组的每个成员在治疗组中应该有一个对应的人,其潜在混杂因素值相同,但自变量值不同。

这样就可以消除混杂变量的差异导致治疗组和对照组之间结果差异的可能性。如果您已经考虑了任何潜在的混杂因素,那么您就可以得出结论,自变量的差异一定是因变量变化的原因。

匹配的例子
在您对低碳水化合物饮食和减肥的研究中,您将您的受试者与年龄,性,教育水平和运动强度相匹配。这使您可以包括更广泛的科目:您的治疗组包括具有各种教育水平的不同年龄的男性和女性。

每个低碳水化合物饮食的受试者与另一个具有相同特征但没有节食的受试者配对。所以对于每一个遵循低碳水化合物饮食的40岁高学历男性,你会找到另一个不遵循低碳水化合物饮食的40岁高学历男性,来比较两组受试者的减肥效果。在你的治疗样本中,你对所有其他的受试者做同样的事情。

  • 允许包含比限制更多的主题
  • 很难实现,因为你需要配对的对象来匹配每个潜在的混杂变量
  • 您无法匹配的其他变量也可能是混淆变量

统计控制

如果您已经收集了数据,可以将可能的混杂因素作为变量包含在您的回归模型;通过这种方式,您将控制混淆变量的影响。

任何潜在的混杂变量对因变量的影响都会在回归结果中显示出来,并允许你分离自变量的影响。

统计控制的例子
在从一系列参与者中收集有关体重减轻和低碳水化合物饮食的数据后,在回归模型中,您包括作为控制变量的运动水平,教育,年龄和性别,以及每个受试者的饮食类型随后作为独立变量。这使您可以将饮食从这些其他四个变量的影响分开对回归中的体重减轻的影响。
  • 易于实现
  • 可以在数据采集
  • 您只能控制您直接观察的变量,但您未占用的其他混淆变量可能仍然存在

随机化

另一种减少混淆变量影响的方法是随机化自变量的值。例如,如果你的一些参与者被分配到一个治疗组,而其他人在一个对照组,你可以随机选择哪些参与者被分配到每一组。

随机化可确保具有足够大的样本,所有潜在的混淆变量 - 即使是您在学习中不能直接观察的潜在混淆变量 - 将在不同组之间具有相同的平均值。由于这些变量与组分配没有不同,因此它们无法与您的独立变量相关联,因此不能混淆您的研究。

由于这种方法允许您考虑所有潜在的混杂变量,否则几乎不可能做到这一点,因此它通常被认为是减少混杂变量影响的最佳方法。

随机化的例子
您召集了一大群研究对象来参与您的减肥研究。你随机选择他们中的一半遵循低碳水化合物饮食,另一半继续他们的正常饮食习惯。

随机分组可以保证你的治疗组(低碳水化合物饮食组)和你的对照组不仅有相同的平均年龄、教育程度和运动水平,而且在你还没有测量的其他特征上也有相同的平均值。

  • 允许你解释所有可能的混淆变量,包括那些你不能直接观察到的
  • 考虑了最小化混杂变量影响的最佳方法
  • 最难以执行
  • 必须在开始数据收集之前执行吗
  • 您必须确保只有治疗(而不是控制)组的待遇

关于混淆变量的常见问题解答

什么是混杂变量?

一个混杂变量,也称为混乱或混乱因素,是三分之一变量在一项调查潜在因果关系的研究中。

混杂变量与研究的假定原因和假定结果有关。很难区分真正的效果独立变量从混淆变量的影响。

在你的研究设计,重要的是要识别潜在的混乱变量,并计划如何减少其影响。

混杂变量、自变量和因变量有什么区别?

一个混杂变量两者都有密切的关系自变量和因变量在一项研究中。自变量表示假设导致,而受抚养变量是假设的效果。混杂变量是影响自变量和因变量的第三个变量。

未能解释混淆变量可能会导致您错误地估计您独立和依赖变量之间的关系。

为什么混杂变量对我的研究很重要?

以确保内部效度在你的研究中,你必须考虑混杂变量的影响。如果你不能解释它们,你可能会高估或低估你与他人之间的因果关系自变量和因变量,甚至找不到不存在的因果关系。

我如何防止混杂变量干扰我的研究?

有几种方法可以用来减少影响混杂变量论您的研究:限制,匹配,统计控制和随机化。

限制,你限制了样品只包括具有相同的潜在混杂变量值的特定对象。

匹配,你将你的治疗组中的每个受试者与对照组中的对应对象进行匹配。匹配的受试者在任何潜在的混杂变量上都有相同的值,只是在独立变量

统计性的控制,你将潜在的混杂因素作为变量回归

随机化,您在您的研究中随机分配治疗(或自变量)给足够多的受试者,这允许您控制所有潜在的混淆变量。

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Lauren Thomas.

劳伦拥有经济学和政治学的学士学位,目前正在完成经济学的硕士学位。她总是在举动中,在美国和法国的五个城市中生活在五个城市,并且很高兴有一份在她去的地方跟随她的工作。

1条评论

Lauren Thomas.
劳伦·托马斯(Scribbr团队)
2020年5月29日下午2:15

谢谢阅读!希望你发现这篇文章有用。如果有的话尚不清楚,或者如果你没有找到你在这里寻找的东西,请留下评论,我们会看看我们是否可以提供帮助。

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