Zmienna zależna – w kontekście badań naukowych to cecha lub wartość, która jest obiektem badania i podlega ocenie lub pomiarowi w celu zrozumienia jej zmiany lub związku z innymi zmiennymi w badaniu. Zmienna zależna jest jednym z kluczowych elementów eksperymentu lub analizy badawczej i stanowi punkt odniesienia do oceny efektów manipulacji lub innych czynników, określanych jako zmienne niezależne.
Oto kilka przykładów zmiennych zależnych w różnych dziedzinach nauki:
1. W psychologii: wynik testu inteligencji, poziom stresu, liczba błędów popełnionych w zadaniu kognitywnym.
2. W medycynie: poziom ciśnienia krwi, ilość przeciwciał w organizmie, czas przeżycia pacjentów.
3. W ekonomii: wysokość zarobków, stopa inflacji, ilość sprzedanych produktów.
4. W naukach społecznych: poziom zadowolenia z życia, stopa przestępczości, wyniki ankiet.
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. Jeszcze inaczej można to sobie utrwalić w taki sposób:
Przykładowo, wyobraźmy sobie prosty eksperyment w którym chcemy sprawdzić jak czas spędzony z oswojonym zwierzęciem wpływa na poziom zadowolenia z życia. W tym celu tworzymy manipulację eksperymentalną, w której badani spędzają z alpaką albo 10 albo 30 minut oraz badanym grupę kontrolna, w której badani w ogóle nie spędzają czasu z żadnym zwierzęciem. W tej sytuacji zmienna, którą możemy określić jako „czas spędzony ze zwierzęciem” jest zmienną niezależną, ponieważ jej wartość nie zależy od zachowania badanego, jest ona ustalana przez badacza. Z kolei poziom zadowolenia jest zmienną zależną, ponieważ jej wartość zmienia się w każdej obserwacji (w uproszczeniu – zależy od danego badanego). Aby naszej wyobraźni nadać bardziej konkretnej formy, można ustalić warunki takiej jak w prezentowanej tabeli 1.
Tabela 1
Przykładowe grupy badane wraz z czasem „działania” zmiennej niezależnej
Grupa | Czas spędzony ze zwierzęciem (minuty) | Zwierzę |
1 | 0 | Alpaka |
2 | 10 | |
3 | 30 |
Obserwując dane w tabeli 1, można stwierdzić iż grupa pierwsza stanowi grupę kontrolną, natomiast naszymi grupami eksperymentalnymi są grupa druga i trzecia. Obie różnią się jedynie czasem spędzonym z alpaką, który możemy podzielić na relatywnie krótszy (10 minut) i dłuższy (30 minut). Warto zauważyć, że grupa kontrolna pozwoli nam sprawdzić czy spędzanie czasu z alpaką w ogóle wpływa na poziom zadowolenia badanych osób. Natomiast porównanie grup eksperymentalnych pozwoli nam ocenić czy długość tego czasu ma znaczenie. Taki eksperyment pozwoli nam zweryfikować stawianą hipotezę: czas spędzony z oswojonym zwierzęciem (zmienna niezależna) wpływa na poziom zadowolenia z życia (zmienna zależna).
W kontekście analizy regresji, zmienną zależną określamy zwykle jako zmienną objaśnianą lub wyjaśnianą. Z kolei na określenie zmiennej niezależnej zwykle stosuje się pojęcia zmiennej objaśniającej lub predyktora. 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 zależnej odnosi się przede wszystkim do badań eksperymentalnych, jako do zmiennej której dokonujemy pomiaru i której wartość zależy od zmiennej niezależnej (którą kontroluje się przeprowadzając manipulację eksperymentalną). 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.