混淆变量|定义，示例和控制

在调查潜在因果关系的研究中，一种混杂变量是未测量的第三个变量这既影响了假设的原因也影响了假设的结果。

重要的是要考虑潜在的混淆变量，并在你的研究设计以确保你的结果是有效的．如果不加检查，混淆变量可能会引入许多变量研究偏见对你的工作造成影响，导致你对结果产生误解。

什么是混杂变量?

混淆变量(又称混淆因素或混淆因素)是一种随机变量这与一项研究有关自变量和因变量．一个变量必须满足两个条件才能成为混淆符:

• 一定是这样相关用自变量。这可能是一种因果关系，但并不一定是。
• 它一定和因变量有因果关系。

为什么混杂变量很重要

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，使你的结果有偏差。

例如，你可能会发现一个实际上并不存在的因果关系，因为你测量的结果是由混淆变量引起的(而不是由你的自变量引起的)。这可能会导致忽略变量偏差或安慰剂效应，以及其他偏见。

即使正确地确定了因果关系，混淆变量也会导致高估或低估自变量对因变量的影响。

如何减少混杂变量的影响

有几种方法可以解释混淆变量。你可以在学习任何类型的主题时使用以下方法——人类、动物、植物、化学物质等。每种方法都有其优点和缺点。

限制

在这种方法中，通过只包括具有相同潜在混杂因素值的受试者来限制治疗组。

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

• 相对容易实现
• 极大地限制了你的样本
• 你可能没有考虑到其他潜在的混杂因素

匹配

在此方法中，选择与治疗组相匹配的对照组。对照组的每个成员都应在治疗组中有一个对应的潜在混杂因素值相同，但自变量值不同。

这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。如果你已经考虑了任何潜在的混杂因素，那么你就可以得出这样的结论:自变量的差异一定是因变量变化的原因。

• 允许您包含更多的主题而不是限制
• 因为你需要在每个潜在的混杂变量上匹配成对的受试者，所以很难实现吗
• 其他无法匹配的变量也可能是混淆变量

统计性的控制

如果您已经收集了数据，您可以将可能的混杂因素包括为控制变量在你的回归模型；这样，就可以控制混杂变量的影响。

潜在的混杂变量对因变量的任何影响都将在回归结果中显示出来，并允许您分离自变量的影响。

• 易于实施
• 可在数据收集
• 您只能控制直接观察到的变量，但其他未解释的混淆变量可能仍然存在

随机化

另一种最小化混杂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，而其他人在一个治疗组对照组，你可以随机分配每组参与者。

随机化确保在足够大的样本中，所有潜在的混杂变量(即使是那些你在研究中不能直接观察到的变量)在不同组之间具有相同的平均值。由于这些变量在分组分配中没有差异，它们不能与你的自变量相关，因此不能混淆你的研究。

由于这种方法允许您解释所有潜在的混杂变量，这几乎是不可能的，它通常被认为是减少混杂变量影响的最佳方法。

• 允许您解释所有可能的混淆变量，包括那些您可能无法直接观察到的变量
• 被认为是最小化混杂变量影响的最佳方法
• 最难执行
• 必须在开始数据收集之前实现
• 您必须确保只有治疗组(而不是对照组)的人接受治疗

关于混淆变量的常见问题

什么是混杂变量?

一个混杂变量，也称为混淆因素或混淆因素，是第三个变量在一项调查潜在因果关系的研究中。

混杂变量既与研究的假定原因有关，也与研究的假定结果有关。很难分离出真正的效果独立变量从混杂变量的影响。

在你的研究设计因此，识别潜在的混淆变量并计划如何减少它们的影响是很重要的。

混杂变量、自变量和因变量之间的区别是什么?

一个混杂变量二者密切相关自变量和因变量在研究中。自变量代表假设导致，因变量为假设效果．混淆变量是同时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导致你错误地估计自变量和因变量之间的关系。

无关变量和混杂变量之间的区别是什么?

一个随机变量有没有你没有调查的变量可能会影响因变量你的研究。

一个混杂变量是一种既影响因变量，又与自变量相关的无关变量。

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。如果你不能解释这些原因，你可能会过度或低估你和孩子之间的因果关系自变量和因变量，甚至在根本不存在的情况下找到因果关系。

我如何防止混淆变量干扰我的研究?

你可以使用一些方法来减少压力的影响混杂变量关于你的研究:限制，匹配，统计控制和随机。

在限制，你限制你的样本通过只包括某些具有相同的潜在混淆变量值的主题。

在匹配，将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具有相同的值，仅在独立变量．

在统计性的控制，您将潜在的混杂因素作为变量包括在您的回归．

在随机化，您将研究中的治疗方法(或自变量)随机分配给足够多的受试者，这使您能够控制所有潜在的混杂变量。