Поделиться Поделиться

Зависимые и независимые переменные. Связи и зависимости: причинная и функциональная.

Независимыми переменными называются переменные, которые варьируются исследователем, тогда как зависимые переменные – это переменные, которые измеряются или регистрируются. Различие между такими переменными является во многом условным, исследователь может сделать зависимую переменную независимой и наоборот, изменив методику эксперимента и анализа полученных данных.

Термины зависимая и независимая переменная применяются в основном в экспериментальном исследовании, где экспериментатор манипулирует некоторыми переменными, и в этом смысле они "независимы" от реакций, свойств, намерений и т.д. присущих объектам исследования. Некоторые другие переменные, как предполагается, должны "зависеть" от действий экспериментатора или от экспериментальных условий. Иными словами, зависимость проявляется в ответной реакции исследуемого объекта на посланное на него воздействие. Отчасти в противоречии с данным разграничением понятий находится использование их в исследованиях, где вы не варьируете независимые переменные, а только приписываете объекты к "экспериментальным группам", основываясь на некоторых их априорных свойствах. Например, если в эксперименте мужчины сравниваются с женщинами относительно числа лейкоцитов (WCC), содержащихся в крови, то пол можно назвать независимой переменной, а WCC зависимой переменной.

Связи между переменными. Независимо от типа, две или более переменных связаны (зависимы) между собой, если наблюдаемые значения этих переменных распределены согласованным образом. Другими словами, мы говорим, что переменные зависимы, если их значения систематическим образом согласованы друг с другом в имеющихся у нас наблюдениях. Например, переменные пол и WCC (число лейкоцитов) могли бы рассматриваться как зависимые, если бы большинство мужчин имело высокий уровень WCC, а большинство женщин - низкий WCC, или наоборот. Рост связан с весом, потому что обычно высокие индивиды тяжелее низких; IQ (коэффициент интеллекта) связан с Количеством ошибок в тесте, т.к. люди высоким значением IQ делают меньше ошибок и т.д.

Конечная цель всякого исследования или научного анализа состоит в нахождение связей (зависимостей) между переменными. Философия науки учит, что не существует иного способа представления знания, кроме как в терминах зависимостей между количествами или качествами, выраженными какими-либо переменными. Таким образом, развитие науки всегда заключается в нахождении новых связей между переменными. Исследование корреляций по существу состоит в измерении таких зависимостей непосредственным образом. Тем не менее, экспериментальное исследование не является в этом смысле чем-то отличным. Например, отмеченное выше экспериментальное сравнение WCC у мужчин и женщин может быть описано как поиск связи между переменными: пол и WCC. Назначение статистики состоит в том, чтобы помочь объективно оценить зависимости между переменными.

Качество выявленной зависимости оценивается исследователями по трём основным показателям: величина зависимости, надежность зависимости и валидность зависимости.

Величину зависимости легче понять и измерить, чем надежность. Например, если любой мужчина в выборке имел значение WCC выше чем любая женщина, то можно сказать, что зависимость между двумя переменными (пол и WCC) очень высокая. Другими словами, можно предсказать значения одной переменной по значениям другой с довольно высокой вероятностью.

Надежность (устойчивость или истинность) зависимости определяется по тому, насколько вероятно, что эта зависимость будет вновь обнаружена или подтверждена на данных другого аналогичного исследования. Если ваше исследование удовлетворяет некоторым специальным критериям, то надежность найденных зависимостей между переменными можно количественно оценить и представить с помощью стандартной статистической меры (называемой p-уровень или статистический уровень значимости).

Валидность зависимости понимается как обоснованность методик и результатов определения этой зависимости, как правильность и точность и собранной информации, данных, и их анализа с выявлением этой зависимости. Валидность включает также возможность распространения выявленной зависимости на аналогичные объекты, не входившие в состав объектов проведённого исследования. Валидность – это характеристика качества методик, данных и результатов анализа данных. Валидность трудно оценить количественно, фактически, валидность – это уровень научности применяемых методов и получаемых выводов.

По типу причин формирования зависимостей можно выделять несколько их категорий. Наиболее часто встречаются в науке зависимости причинные, функциональные и статистические.

Причинная зависимость означает, что значения одной переменной являются причиной формирования значений другой. Так бывает, например, когда один признак появляется по причине другого, в частности, простуда появляется в результате сильного охлаждения организма. В данном случае, как и во многих других причина приводит к соответствующему следствию, поэтому такие зависимости часто называют причинно-следственными.

Функциональная зависимость означает, что каждое значение одной переменной определяется одним или несколькими значениями другой переменной. Эти значения не обязательно связаны причинно-следственной связью. Например, в физике давление газа функционально по закону Бойля-Мариотта связано с его объёмом.

Статистическая или стохастическая зависимость означает, что закона статистического распределения одной из случайных величин, которой являются значения одной из переменных, происходит под влиянием изменения закона статистического распределения другой. В этом случае нет прямой зависимости конкретных значений второй переменной от первой, но в среднем значения этих переменных демонстрируют определённую зависимость, меняются согласованно. Такие стохастические связи нередко выявляют в социальных или экономических исследованиях. Но такие связи нельзя без дополнительного глубокого анализа считать ни причинно-следственными, ни функциональными. Например, если в каком-то городе много церквей, парикмахерских и похоронных бюро, то это не означает, что человек в нём рождается для того, что быть крещённым, постриженным и положенным в гроб.

← Предыдущая страница | Следующая страница →