In statistica e studi scientifici , l’utilizzo delle variabili rappresenta un aspetto importante della strutturazione e completamento di un test o sondaggio . Mentre la maggior parte delle persone hanno familiarità con le variabili indipendenti e dipendenti , un altro tipo di variabile può cambiare l’esito dei risultati . Tale terza variabile è la variabile incontrollata , noto anche come variabile confondente . Definizione

Una variabile incontrollata , o variabile mediatore , è la variabile in un esperimento che ha il potenziale per avere un impatto negativo la relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti . Ciò può causare falsi correlazioni , analisi improprio dei risultati e rifiuti non corretti di una ipotesi nulla .

Metodi Avoidance

È possibile ridurre o eliminare gli effetti delle variabili incontrollate avendo un disegno chiaramente previsto per l’esperimento insieme a controlli costanti per le variabili incontrollate . Alcuni metodi di riduzione variabili incontrollate sono randomizzazione gruppi sperimentali , controlli rigorosi sulle variabili indipendenti e le variabili strettamente definiscono in fattori che sono misurabili per sbarazzarsi di fattori ” fuzzy” .

Esempio

un esempio di come una variabile incontrollata può alterare i risultati di un esperimento è quando una persona si arrabbia , si ottiene un forte mal di testa . Sarebbe facile affermare che i suoi mal di testa sono il risultato della sua rabbia fino a quando si considera il fatto che beve più bevande contenenti caffeina e dorme meno di sei ore a notte in media, quando è arrabbiato . Queste variabili di confondimento alterare il rapporto tra la rabbia e il mal di testa , perché non si dispone di un modo per determinare quale delle tre variabili causano il dolore alla testa .

Nesso di causalità e correlazione

La questione di variabili incontrollate spesso si verifica in relazione ai problemi di correlazione e causalità . Poiché la correlazione non significa necessariamente causalità , analisi sulla base di risultati di variabili incontrollate può creare una lettura erronea di un legame tra due variabili . È sempre necessario utilizzare il giudizio umano quando si analizzano i risultati dei test per determinare se una variabile incontrollata ha causato problemi di fondo che hanno portato a risultati non corretti .