Что означает ложная переменная

Ложный термин, используемый для описания статистической взаимосвязи между двумя переменными, которые на первый взгляд кажутся причинно связанными, но при более близком рассмотрении кажутся таковыми только по совпадению или из-за роль третьей, промежуточной переменной. Когда это происходит, говорят, что две исходные переменные имеют «ложную связь».

Это важная концепция для понимания в социальных науках и в все науки, которые полагаются на статистику как на метод исследования, потому что научные исследования часто предназначены для проверки наличия или отсутствия причинно-следственной связи между двумя вещами. Когда кто-то проверяет гипотезу, это обычно именно то, что он ищет. Следовательно, чтобы точно интерпретировать результаты статистического исследования, нужно понимать ложность и уметь определять ее в своих выводах.

Как определить ложность Ложные отношения

Лучший инструмент для выявления ложных отношений в результатах исследований – это здравый смысл. Если вы работаете с предположением, что то, что две вещи могут происходить одновременно, не означает, что они причинно связаны, то у вас хорошее начало. Любой достойный исследователь всегда будет критически относиться к результатам своих исследований, зная, что неучет всех возможных релевантных переменных в ходе исследования может повлиять на результаты. Следовательно, исследователь или критически настроенный читатель должен критически изучить методы исследования, используемые в любом исследовании, чтобы по-настоящему понять, что означают результаты.

Лучший способ устранить ложную информацию в в статистическом смысле научное исследование должно контролировать это с самого начала. Это включает в себя тщательный учет всех переменных, которые могут повлиять на результаты, и включение их в вашу статистическую модель, чтобы контролировать их влияние на зависимую переменную.

Пример ложных отношений Между переменными

Многие социологи сосредоточили свое внимание на определении того, какие переменные влияют на зависимую переменную уровня образования. Другими словами, им интересно изучить, какие факторы влияют на то, сколько формального образования и какие степени человек получит в течение своей жизни.

Когда вы смотрите на исторические тенденции Что касается образовательного уровня, измеряемого по расе, вы видите, что американцы азиатского происхождения в возрасте от 25 до 29 лет, скорее всего, закончили колледж (полные 60 процентов из них сделали это), в то время как показатель завершения для белых людей составляет 40 процентов. . Для чернокожих процент окончания колледжа намного ниже – всего 23 процента, в то время как у латиноамериканского населения этот показатель составляет всего 15 процентов.

Глядя на Эти две переменные можно предположить, что расовая принадлежность оказывает причинное влияние на окончание колледжа. Но это пример ложных отношений.. Не сама раса влияет на уровень образования, а расизм, который является третьей «скрытой» переменной, которая опосредует отношения между этими двумя.

Расизм влияет на жизни цветных людей так глубоко и разнообразно, формируя все в зависимости от того, где они живут, в какие школы они ходят и как они распределены внутри них, сколько работают их родители, и сколько денег они зарабатывают и откладывают. Это также влияет на то, как учителя воспринимают свой интеллект и насколько часто и сурово их наказывают в школах. Во всех этих и многих других случаях расизм является причинной переменной, которая влияет на уровень образования, но раса в этом статистическом уравнении является ложной.

Оцените статью
recture.ru
Добавить комментарий