La variable dependiente (DV) es lo que desea usar el modelo para explicar o predecir. Los valores de esta variable dependen de otras variables. Es el resultado que estás estudiando. También se conoce como variable de respuesta, variable de resultado y variable izquierda. Los estadísticos comúnmente los denotan usando un Y. Tradicionalmente, los gráficos colocan variables dependientes en el eje vertical o y,.
Por ejemplo, en el ejemplo del estudio de crecimiento de la planta, una medida del crecimiento de la planta es la variable dependiente. Ese es el resultado del experimento, y queremos determinar qué lo afecta.
Si está leyendo el artículo de un estudio, ¿cómo distingue las variables independientes de las variables dependientes? ¡Aquí hay algunos consejos!
Cómo los estadísticos discuten los cambios de variables independientes dependiendo del campo de estudio y el tipo de experimento.
En experimentos aleatorios, busque las siguientes descripciones para identificar las variables independientes:
- Las variables independientes causan cambios en otra variable.
- Los investigadores controlan los valores de las variables independientes. Son variables controladas o manipuladas.
- Los experimentos a menudo se refieren a ellos como factores o factores experimentales. En áreas como la medicina, pueden ser factores de riesgo.
- Los grupos de tratamiento y control son siempre variables independientes. En este caso, la variable independiente es una variable de agrupación categórica que define los grupos experimentales a los que pertenecen los participantes. Cada grupo es un nivel de esa variable.
¿Qué es variable dependiente en estadistica ejemplos?
Se puede pensar que una variable altera las variables dependientes o independientes, pero en realidad puede no estar en el centro del experimento. De modo que la variable se mantiene constante o monitoreada para tratar de minimizar su efecto en el experimento. Estas variables pueden designarse como «variable controlada», «variable de control» o «variable fija».
Las variables extranjeras, si se incluyen en un análisis de regresión como variables independientes, pueden ayudar a un investigador con una estimación precisa de los parámetros de respuesta, el pronóstico y la bondad de la adaptación, pero no son de gran interés para la hipótesis en cuestión Por ejemplo, en un estudio que examina el efecto de la educación postsecundaria en las ganancias en el curso de la vida, algunas variables extranjeras podrían ser género, etnia, clase social, genética, inteligencia, edad, etc. Una variable no está relacionada solo cuando se puede presumir (o demostrar) influir en la variable dependiente. Si se incluye en una regresión, puede mejorar la adaptación del modelo. Si se excluye de la regresión y si tiene una covarianza diferente desde cero con una o más de las variables independientes de interés, su omisión distorsionará el resultado de la regresión debido al efecto de esa variable independiente de interés. Este efecto se llama distorsión de las variables de confusión u omitidas; En estas situaciones, se requieren cambios de diseño y/o controles para el control estadístico variable.
Las variables extranjeras a menudo se clasifican en tres tipos:
- Variables de sujeto, que son las características de los individuos sujetos a estudio que podrían influir en sus acciones. Estas variables incluyen edad, sexo, salud, estado de ánimo, antecedentes, etc.
- Las variables de bloque o las variables experimentales son características de las personas que lideran el experimento que podrían influir en el comportamiento de una persona. El género, la presencia de discriminación racial, lenguaje u otros factores puede calificar como tales variables.
- Las variables situacionales son características del entorno en el que se realizó el estudio o la investigación, lo que afecta negativamente el resultado del experimento. Se incluyen la temperatura del aire, el nivel de actividad, la iluminación y la hora del día.
En el modelado, la variabilidad que no está cubierta por la variable independiente se designa y se conoce como «residuos», «efecto secundario», «error», «participación inexplicable», «variable residual», «perturbación» o «tolerancia». «.
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¿Qué significa variable dependiente en estadistica?
Una variable dependiente es aquella cuyo valor varía en respuesta al cambio en el valor de una variable independiente. Es el resultado de un experimento o análisis estadístico; Por lo tanto, también se denomina una variable del lado izquierdo generalmente representada como «y» en el gráfico.
La relación entre las variables independientes y dependientes significa el fenómeno de causa y efecto, donde cualquier cambio en el valor del primero desencadena un cambio en el valor de la segunda.
- La variable dependiente es el factor, el evento o el valor que varía cuando hay un cambio en la otra variable (variable independiente). También se llama resultado del lado izquierdo o variable de respuesta.
- En un gráfico, la variable del lado izquierdo está marcada en la línea vertical, es decir, el eje y, y se denota matemáticamente como y = f (x).
- Es una de las dos variables cruciales de cualquier investigación, es decir, experimentos científicos, pruebas de hipótesis, análisis estadístico o razonamiento matemático.
- Además, la variable dependiente en un caso puede ser una variable independiente en otra investigación.
Una variable dependiente podría ser cualquier cosa, un evento, un valor o un objeto cuya ocurrencia de alteración depende del cambio en la variable independiente. Para la representación gráfica, la variable independiente se indica como un valor X. Esto se debe a que aparece en la línea horizontal: el eje X. La variable de resultado, por otro lado, se representa como un valor Y en la línea vertical: el eje y. Por lo tanto, la variable de respuesta se puede escribir matemáticamente como:
En experimentos científicos, estadísticas, pruebas de hipótesis y razonamiento matemático, los resultados (el valor de las variables de resultado) se interpretan sustituyendo el valor de las variables independientes en una ecuación que correlaciona las dos variables.
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