متغیر مخدوش کننده

متغیر مخدوش کننده

متغیر مخدوش کننده ، متغیر مخدوش کننده یا مخدوش کننده رشته ای است که به هر دو متغیر مستقل و متغیر وابسته در نظر گرفته شده متصل است. اینها متغیرهایی هستند که معمولاً مورد توجه قرار نمی گیرند، اما تأثیر عمده ای بر نتیجه تحقیق دارند. درک و فاکتورگیری متغیرهای مداخله گر وظیفه مهمی است که باید به منظور اطمینان از صحت مشاهدات انجام شده انجام شود.

متغیر مخدوش کننده
متغیر مخدوش کننده – تزیسمی

فهرست مطالب

متغیر مخدوش کننده چیست؟

متغیرهای مداخله گر متغیرهای خارجی هستند که بر متغیرهای وابسته و همچنین متغیرهای مستقل تأثیر دارند. این متغیرها باید برای ارزیابی ماهیت رابطه آنها با هر دو جنبه مورد مطالعه قرار گیرند تا دقت را به حداکثر برسانند. با این حال، این متغیرها قابل کنترل نیستند و بنابراین اندازه گیری تأثیر آن می تواند کار دشواری باشد.

. متغیرهای مستقل: این متغیرها عوامل مستقلی هستند که می توان آنها را برای مطالعه اثر علی آنها بر متغیر وابسته دستکاری کرد.
. متغیرهای وابسته: متغیرهای وابسته آنهایی هستند که عملکرد آنها تحت تأثیر تغییر یک یا چند متغیر مستقل قرار می گیرد.

. به عنوان مثال: در مطالعه ای که نوع موسیقی که مردم به آن گوش می دهند با بهره وری آنها ارتباط دارد، ژانرهای موسیقی به یک متغیر مستقل تبدیل می شوند و محقق می تواند به راحتی آن را تغییر دهد تا تأثیر آن را بر مخاطبان شنونده آزمایش کند. از سوی دیگر، سطوح بهره‌وری شرکت‌کنندگان به یک متغیر وابسته تبدیل می‌شود که بر اساس تغییرات ایجاد شده در ژانرهای موسیقی بررسی می‌شود.
. گاهی اوقات، این عوامل نیز می توانند جایگزین شوند. همبستگی بین قیمت بنزین و تقاضای بنزین را می توان به هر دو صورت مطالعه کرد
قیمت بنزین ممکن است بسته به تقاضای مشتریان افزایش یا کاهش یابد. در این حالت قیمت بنزین به یک متغیر وابسته تحت تأثیر سطوح تقاضا تبدیل می شود (متغیر مستقل)
تقاضا برای بنزین ممکن است بسته به سطح قیمت کاهش یا افزایش یابد. در اینجا تقاضای بنزین به یک متغیر وابسته تبدیل می شود.

اهمیت متغیرهای مخدوش کننده

نتایج آزمایش یا تحقیق به میزان تأثیر متغیرهای مخدوش کننده بر هر دو متغیر مستقل و وابسته بستگی دارد. نادیده گرفتن این تأثیر می تواند منجر به نتایج نادرستی شود که ممکن است منحرف شوند. برای حفظ صحت و اعتبار تحقیق، توجه به متغیرهای مداخله گر اهمیت پیدا می کند.

به عنوان مثال: ارتباط بین هزینه های تبلیغاتی شرکت ها و سهم بازار آنها را نمی توان به صورت مجزا بررسی کرد. بسیاری از متغیرهای مخدوش کننده مانند میزان رقابت باید در نظر گرفته شوند و برای دقت بیشتر در تحقیق لحاظ شوند.

نکاتی در مورد کاهش تأثیر متغیرهای مخدوش کننده

عوامل مخدوش کننده را به طور مساوی توزیع کنید

در این روش، عوامل مخدوش کننده زیربنایی به طور مساوی در آزمودنی ها توزیع می شوند تا اثر آنها به دلیل تنوع به حداقل برسد. این توزیع باعث می شود که محقق در حین مطالعه نتایج تحقیق، عوامل مخدوش کننده را نادیده بگیرد. این یک روش مصنوعی برای انتخاب نمونه است که مطالعه برخی متغیرهای مستقل و تأثیر آنها بر متغیرهای وابسته را بدون تعدیل برای تأثیر خارجی آسان می کند.

به عنوان مثال: آزمودنی‌های آزمون در بررسی عملکرد تحصیلی دانش‌آموز و تأثیر علّی زمان نمایش بر آن، محقق نیاز به استانداردسازی صلاحیت شرکت‌کنندگان دارد. بنابراین اگر محقق تصمیم بگیرد که دانشجویانی را که به طور همزمان در حال گذراندن دوره کارآموزی هستند، مطالعه کند، شرکت کنندگان در مطالعه باید دانشجویان سال اول کالج باشند که برای همان دوره کارآموزی یا همان وظایف یک کارآموز را انجام می دهند. این تغییرات در نتایج فردی آنها را به دلیل تفاوت در معیارهایی که مطابقت دارند حذف می کند. همچنین نادیده گرفتن عوامل مخدوش کننده (در این مورد، سن، سال تحصیل، دوره کارآموزی و وظایف) را برای محقق آسان تر می کند و صرفاً بر روی صفحه نمایش دانشجویان تمرکز می کند.

مطالعه را محدود کنید

یافتن نمونه هایی با شرکت کنندگانی که معیارهای واجد شرایط بودن را دارند و به راحتی برای تحقیق در دسترس هستند می تواند کار دشواری باشد. درعوض، حذف چنین عوامل مخدوش کننده شناسایی شده گزینه عملی تری است.

در چنین روش شناسی، محققان متغیرهای مداخله گر را شناسایی می کنند که می توانند بر نتایج تحقیق تأثیر بگذارند. پس از آن، آنها این متغیرهای مداخله گر را به طور کلی حذف می کنند و معیارهای واجد شرایط بودن شرکت کنندگان را به صراحت بر این واقعیت استوار می کنند که آنها این متغیرهای مداخله گر را ندارند. بنابراین به جای تیک زدن برای رعایت معیارها، محققان باید اطمینان حاصل کنند که آنها تحت هیچ یک از دسته بندی های متغیر مخدوش کننده قرار نمی گیرند.

به عنوان مثال: در مطالعه فوق در مورد عملکرد تحصیلی دانشجو، محقق به جستجوی دانشجویان همجنس، همان سال و بدون هیچ گونه تجربه کارآموزی می‌پردازد. این امر نیاز محقق را به جستجوی دانشجویانی که در دوره های کارآموزی مشغول هستند را از بین می برد و تحقیق را به دانشجویان همجنس محدود می کند و در نتیجه فرآیند تحقیق را ساده می کند.

با این حال، محققان عموماً این عمل را ترجیح نمی دهند زیرا افراد آزمایش را محدود می کند، می تواند برای تعداد زیادی از متغیرهای مخدوش کننده خسته کننده باشد و به فهرست دقیقی از محدودیت ها برای به حداقل رساندن نوسان عوامل مخدوش کننده نیاز دارد. به عنوان مثال، در مورد فوق، اگر مطالعه فقط به مطالعه دانش آموزان پسر محدود شود، نتایج فقط یک روی سکه را نشان می دهد بدون اینکه بر روی افراد زن روشن شود. علاوه بر این، نیاز به تعریف دقیق گروه سنی و سال تحصیلی مورد نظر محقق وجود دارد که ارزیابی واجد شرایط بودن را به یک کار دشوار تبدیل می کند.

تصادفی سازی

ساده ترین و رایج ترین راه برای به حداقل رساندن تأثیر متغیرهای مخدوش کننده، استفاده از یک گروه به اندازه کافی بزرگ از افراد و انتخاب شرکت کنندگان نمونه به صورت تصادفی است. به این ترتیب، ویژگی‌های مخدوش‌کننده به طور یکسان در بین تمام آزمودنی‌ها بدون ایجاد سردرد در جستجوی ویژگی‌ها در تک تک شرکت‌کنندگان، میانگین می‌شوند. این اعوجاج را کاهش می دهد و فرآیند انتخاب را سریع و آسان می کند.

مطالعه ویژگی های مداخله گر در گروه انتخاب شده اولیه می تواند برای تأیید میانگین حضور متغیرهای مداخله گر انجام شود. در صورت وجود تفاوت، تنظیمات جزئی را می توان برای حفظ یکنواختی انجام داد.

به عنوان مثال: مطالعه دانش‌آموزان و عملکرد تحصیلی آنها با گنجاندن همه دانش‌آموزان با عوامل مخدوش‌کننده متفاوت در گروه هدف و انتخاب تصادفی دانش‌آموزان از این گروه برای قرار گرفتن در نمونه، به راحتی انجام می‌شود. به اين ترتيب دانش آموزان با تمام ويژگي ها در نمونه بازنمايي مي شوند و حضور آنها معدل مي شود. علاوه بر این، از بسیاری از عوامل مخدوش کننده ناشناس که ممکن است توسط محقق نادیده گرفته شده باشد نیز مراقبت می کند.

این روش فقط برای گروه های هدف بزرگ کاربرد عملی پیدا می کند و احتمال موفقیت اولیه در تصادفی سازی نیز متفاوت است.

چرا متغیرهای مخدوش کننده اهمیت دارند؟

برای اطمینان از اعتبار داخلی تحقیق خود، باید متغیرهای مخدوش کننده را در نظر بگیرید. اگر موفق به انجام این کار نشوید، نتایج شما ممکن است منعکس کننده رابطه واقعی بین متغیرهای مورد علاقه شما نباشد و نتایج شما را مغرضانه کند.

به عنوان مثال، ممکن است یک رابطه علت و معلولی پیدا کنید که در واقع وجود نداشته باشد، زیرا تأثیری که اندازه گیری می کنید توسط متغیر مخدوش کننده (و نه متغیر مستقل شما) ایجاد می شود. این می تواند منجر به حذف سوگیری متغیر یا اثرات دارونما، در میان سایر سوگیری ها شود.

حتی اگر یک رابطه علت و معلولی را به درستی شناسایی کنید، متغیرهای مخدوش کننده می توانند تأثیر متغیر مستقل شما بر متغیر وابسته را بیش از حد یا کمتر از حد برآورد کنند.

چگونه می توان تأثیر متغیرهای مخدوش کننده را کاهش داد؟

روش های مختلفی برای حسابداری برای متغیرهای مخدوش کننده وجود دارد. هنگام مطالعه هر نوع موضوعی می توانید از روش های زیر استفاده کنید – انسان، حیوان، گیاه، مواد شیمیایی و غیره. هر روش مزایا و معایب خاص خود را دارد.

محدودیت

در این روش، گروه درمانی خود را فقط با گنجاندن افراد با مقادیر یکسان عوامل مخدوش کننده بالقوه محدود می کنید.

از آنجایی که این مقادیر در بین موضوعات مورد مطالعه شما تفاوتی ندارند، نمی توانند با متغیر مستقل شما ارتباط داشته باشند و بنابراین نمی توانند رابطه علت و معلولی مورد مطالعه شما را مخدوش کنند.

تطابق

در این روش شما یک گروه مقایسه ای را انتخاب می کنید که با گروه درمانی مطابقت داشته باشد. هر یک از اعضای گروه مقایسه باید یک همتا در گروه درمان با مقادیر یکسان عوامل مخدوش کننده بالقوه، اما مقادیر متغیر مستقل متفاوت داشته باشد.

این به شما امکان می دهد این احتمال را که تفاوت در متغیرهای مخدوش کننده باعث تغییر در نتایج بین گروه درمان و مقایسه می شود را از بین ببرید. اگر عوامل مخدوش کننده احتمالی را در نظر گرفته باشید، می توانید نتیجه بگیرید که تفاوت در متغیر مستقل باید علت تغییر در متغیر وابسته باشد.

کنترل آماری

اگر قبلاً داده ها را جمع آوری کرده اید، می توانید عوامل مخدوش کننده احتمالی را به عنوان متغیرهای کنترلی در مدل های رگرسیونی خود بگنجانید. به این ترتیب، تأثیر متغیر مخدوش کننده را کنترل خواهید کرد.

هر اثری که متغیر مخدوش کننده بالقوه روی متغیر وابسته بگذارد در نتایج رگرسیون نشان داده می شود و به شما امکان می دهد تأثیر متغیر مستقل را جدا کنید.

تصادفی سازی

راه دیگر برای به حداقل رساندن تأثیر متغیرهای مخدوش کننده، تصادفی کردن مقادیر متغیر مستقل است. به عنوان مثال، اگر برخی از شرکت کنندگان شما به یک گروه درمانی اختصاص داده شوند در حالی که دیگران در یک گروه کنترل هستند، می توانید به طور تصادفی شرکت کنندگان را به هر گروه اختصاص دهید.

تصادفی‌سازی تضمین می‌کند که با یک نمونه به اندازه کافی بزرگ، همه متغیرهای مخدوش‌کننده بالقوه – حتی آن‌هایی که نمی‌توانید مستقیماً در مطالعه خود مشاهده کنید – مقدار متوسط یکسانی را بین گروه‌های مختلف داشته باشند. از آنجایی که این متغیرها با انتساب گروهی تفاوتی ندارند، نمی توانند با متغیر مستقل شما ارتباط داشته باشند و بنابراین نمی توانند مطالعه شما را مخدوش کنند.

از آنجایی که این روش به شما امکان می دهد تمام متغیرهای مخدوش کننده بالقوه را محاسبه کنید، که انجام آن در غیر این صورت تقریبا غیرممکن است، اغلب به عنوان بهترین راه برای کاهش تاثیر متغیرهای مخدوش کننده در نظر گرفته می شود.

متغیر مخدوش کننده
متغیر مخدوش کننده – تزیسمی

متغیرهای مخدوش کننده در مقابل سوگیری انتخاب

مردم گاهی اوقات متغیرهای گیج کننده را با سوگیری انتخاب اشتباه می گیرند، عامل دیگری که اغلب تحقیقات را باطل می کند. در حالی که این دو می توانند شبیه هم به نظر برسند، اما یکسان نیستند.

سوگیری در تحقیق چیست؟
نوعی سوگیری در همه آزمایش‌ها و تحقیقات رایج است. چندین نوع سوگیری ممکن است از سوی محققان یا شرکت کنندگان در مطالعه باشد.

تعصب یک موضوع مهم در علوم اجتماعی است، جایی که نگرش ها و جمعیت شناسی (به عنوان مثال، نژاد، درآمد، جنسیت) می توانند نقش مهمی در آزمایش ها، نظرسنجی ها و نتایج نظرسنجی ایفا کنند.

با این حال، سوگیری می تواند در پزشکی و علوم سخت (طبیعی) مانند نجوم و هواشناسی نیز رخ دهد.

در زیر برخی از انواع رایج سوگیری آورده شده است.

سوگیری انتخاب
سوگیری انتخاب به افرادی که برای تحقیق انتخاب می کنید مربوط می شود. زمانی که محققان در کالج‌ها و دانشگاه‌ها مطالعاتی انجام می‌دهند، این یک مسئله رایج است، جایی که جمعیت آن‌ها معمولاً جوان و طبقه متوسط هستند. اگر عادات مطالعه دانشجویان دانشگاه را بررسی کرده باشید، نمی‌توانید این را تعمیم دهید و فرض کنید که به طور کلی در مورد جمعیت صادق است.

مسائل مشابهی می تواند در تحقیقات پزشکی رخ دهد. اگر اثربخشی واکسن آنفولانزا را مطالعه کرده باشید، جمعیت جوان می تواند نتایج را تحریف کند، زیرا افراد مسن بیشتر احتمال دارد علائم شدید آنفولانزا را تجربه کنند.

سوگیری جمع آوری داده یا اندازه گیری
این شامل روش های جمع آوری داده هایی است که محققین استفاده می کنند. آیا به این فکر می کنید که با تلفن ثابت با مردم تماس بگیرید تا نظرسنجی انجام دهید؟ از آنجایی که اکثر افراد جوان دیگر از تلفن ثابت استفاده نمی کنند، روش جمع آوری شما داده های شما را منحرف می کند. جمع‌آوری داده‌ها در یک وب‌سایت یا از طریق ایمیل، افرادی را که به طور منظم به اینترنت دسترسی ندارند، از جمله افراد بدون پناه و افراد مسن‌تر حذف می‌کند.

سوگیری رویه ای
این سوگیری زمانی رخ می دهد که افراد را مجبور به شرکت در تحقیق کنید یا آنها را برای پاسخ سریع به سؤالات تحت فشار قرار دهید. به عنوان مثال، اگر یک شرکت کارکنان خود را مجبور به تکمیل یک نظرسنجی در ساعات استراحت یا ناهار خود کند، ممکن است فرم را در سریع ترین زمان ممکن پر کنند.

چرا گیج کردن با تعصب متفاوت است
Qualifying Health از مثال بالا از همبستگی احتمالی بین اختلال مصرف الکل و سرطان استفاده می کند تا نشان دهد که چگونه سوگیری و سردرگمی با هم تفاوت دارند. همانطور که دیدیم، سیگار عامل مخدوش کننده در این رابطه است، زیرا بسیاری از مبتلایان به اختلال مصرف الکل نیز سیگار می کشند.

با این حال، مطالعه افرادی که سیگار می کشند و اعتیاد به الکل دارند، نوعی سوگیری انتخاب نیست، تا زمانی که شرکت کنندگان در تحقیق به طور نامتناسبی سیگاری نباشند.

به عنوان مثال، Statista گزارش می دهد که مردان حدود دو برابر زنان از محصولات تنباکو استفاده می کنند. مطالعه ای که به طور نامتناسبی مردان را هدف قرار می دهد، نوعی سوگیری انتخاب است.

متغیرهای مخدوش کننده و پارادوکس سیمپسون

پارادوکس سیمپسون مسئله‌ای است که می‌تواند محققان را گیج کند و نتایج متناقضی را ایجاد کند. زمانی اتفاق می‌افتد که محققان داده‌های دو گروه (مانند مردان و زنان) را ترکیب می‌کنند که با تأثیرات گروه‌های جداگانه در تضاد است.

پارادوکس سیمپسون ناشی از متغیرهای مخدوش کننده ای است که شما آنها را شناسایی نکرده اید.

نمونه معروف پارادوکس سیمپسون زمانی رخ داد که دانشگاه کالیفرنیا در برکلی به دلیل تبعیض جنسیتی مورد شکایت قرار گرفت. میزان پذیرش نشان داد که 44 درصد از متقاضیان مرد در مقایسه با 35 درصد از متقاضیان زن پذیرفته شده اند. با این حال، هنگامی که محققان داده ها را به بخش های جداگانه در برکلی تقسیم کردند، دریافتند که نرخ پذیرش برای زنان برابر یا بیشتر از مردان در بیشتر موارد است.

چگونه می توانیم این نتایج متناقض را توضیح دهیم؟ با نگاهی مجزا به داده ها، به نظر می رسد که دانشگاه احتمال بیشتری برای پذیرش مردان دارد. با این حال، زنان به‌طور نامتناسبی برای بخش‌هایی با نرخ پذیرش پایین درخواست دادند، در حالی که مردان معمولاً برای بخش‌هایی با نرخ پذیرش بالا درخواست دادند.

هنگامی که متغیر مخدوش کننده برنامه های کاربردی بخش خاص را در نظر می گیریم، داده ها داستان متفاوتی را بیان می کنند.

متغیرهای مخدوش کننده را نادیده نگیرید

محققان برای اطمینان از معتبر بودن آزمایشات خود باید از متغیرهای مخدوش کننده آگاه باشند. همچنین از نتیجه‌گیری نادرست آن‌ها جلوگیری می‌کند، زیرا عوامل مخدوش‌کننده می‌توانند باعث شوند علت را به عوامل اشتباه نسبت دهید. برای اطمینان از اینکه این اتفاق نمی افتد، تا حد امکان عوامل مخدوش کننده بالقوه را کشف کنید و اقدامات احتیاطی مناسب را انجام دهید.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *