Zmienna niezależna
Zmienna niezależna to pojęcie używane przede wszystkim w statystyce i badaniach naukowych, aby opisać zmienną, która w kontekście danego eksperymentu nie zależy od innych czynników. Zmienna niezależna jest manipulowana przez badacza w wyniku przeprowadzenia manipulacji eksperymentalnej, w celu zrozumienia jej wpływu na inną zmienną, którą zwykle określamy jako zmienną zależną.
Oto kilka przykładów zmiennych niezależnych w różnych dziedzinach:
1. W psychologii: rodzaj oddziaływania (grupa mindfulness vs grupa kontrolna), wykonanie zadania (wykonanie vs brak wykonania), czas snu (brak snu vs. 8h snu).
2. W medycynie: dawka leku (lek vs placebo), rodzaj diety (mięsna vs wegetariańska vs wegańska), temperatura (10 vs 20 stopni Celsjusza).
3. W ekonomii: stopa procentowa, poziom inflacji, poziom inwestycji, stopa bezrobocia.
4. W naukach społecznych: klasa społeczna, wiek, dostęp do opieki zdrowotnej.
Wszystkie powyższe przykłady mogą być traktowane jako zmienna niezależna lub tak zwana zmienna kontrolowana – jest to synonim, z uwagi na to że podstawowym celem zmiennej niezależnej jest kontrolowanie jakiegoś warunku/poziomu cechy, aby ocenić jego wpływ na zmienną zależną.
Podział na zmienną zależną i niezależną stosuje się przeważnie w badaniach eksperymentalnych, gdyż zgodnie z założeniem eksperymentu badawczego, zmienna niezależna powinna wpływać na zmienną zależną (tzw. kanon jednej różnicy). Jeszcze inaczej można to sobie utrwalić tak:
- Zmienna niezależna – NIE ZALEŻY od badanego np. zmiany koloru światła.
- Zmienna zależna – ZALEŻY od badanego np. wynik w teście reakcji na światło.
Przykład prostego eksperymentu, który wyjaśnia różnicę między zmienną zależną i niezależną znaleźć można w naszym wpisie o zmiennej zależnej.
W kontekście analizy regresji, zmienną niezależną nazywamy zwykle jako zmienną objaśniającą lub predyktor, natomiast zmienna zależna zwykle określana jest jako objaśniana lub wyjaśniana. Podobna terminologia jest niekiedy stosowana w przypadku badań korelacyjnych, chociaż z punktu widzenia teoretycznego taki podział można uznać za błędny. Model korelacyjny z punktu widzenia statystycznego z definicji opiera się na analizie związku parami, bez rozróżnienia na zmienną zależną i niezależną. Mimo tego, podział ten bywa stosowany stosowany, przede wszystkim z powodu nakreślenia teoretycznego znaczenia odnoszącego się do relacji między badanymi zmiennymi (która z nich z punktu widzenia teoretycznego jest objaśniana, a która objaśniająca).
Podsumowując, termin zmiennej niezależnej odnosi się przede wszystkim do badań eksperymentalnych, jako do zmiennej manipulowanej przez badacza, w celu zrozumienia jej wpływu na zmienną zależną. Mimo tego, podział na zmienną zależną i niezależną czasem funkcjonuje potocznie w odniesieniu również do innych analiz statystycznych np. analizy regresji i analizy korelacji. Jest to ważne pojęcie, ponieważ odnosi się do kluczowych kwestii związanych z procedurą danego badania naukowego. Podział na zmienną niezależną i zależną pozwala łatwo określić relację między zmiennymi w danym badaniu i tym samym w prosty sposób wyjaśnić jego istotę.
