Nelle statistiche e negli studi scientifici, l'uso delle variabili è un aspetto importante della strutturazione e del completamento di un test o di un sondaggio. Mentre molte persone hanno familiarità con le variabili indipendenti e dipendenti, un altro tipo di variabile può cambiare il risultato dei risultati. Quella terza variabile è la variabile incontrollata, nota anche come variabile di confusione.

Definizione

Una variabile non controllata, o variabile mediatore, è la variabile in un esperimento che ha il potenziale di avere un impatto negativo sul relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti. Ciò può causare false correlazioni, analisi impropria dei risultati e rifiuti errati di un'ipotesi nulla.

Metodi di prevenzione

È possibile ridurre o eliminare gli effetti delle variabili incontrollate avendo un progetto chiaramente pianificato per sperimentare insieme a controlli coerenti per variabili incontrollate. Alcuni metodi per ridurre le variabili incontrollate sono gruppi di esperimenti randomizzati, controlli rigorosi sulle variabili indipendenti e definizione rigorosa delle variabili in fattori che sono misurabili per eliminare i fattori "fuzzy".

Esempio

Un esempio di come una variabile incontrollata può alterare i risultati di un esperimento è quando una persona si arrabbia, ha un forte mal di testa. Sarebbe facile affermare che i suoi mal di testa sono il risultato della sua rabbia fino a quando non consideri il fatto che beve più bevande contenenti caffeina e dorme in media meno di sei ore a notte quando è arrabbiato. Queste variabili confondenti alterano la relazione tra la rabbia e il mal di testa, perché non hai un modo per determinare quale delle tre variabili causa il dolore nella sua testa.

Causation and Correlation

Il problema delle variabili incontrollate si verifica spesso in relazione a problemi di correlazione e causalità. Poiché la correlazione non significa necessariamente causalità, l'analisi basata sui risultati di variabili incontrollate può creare una lettura errata di un collegamento tra due variabili. Devi sempre usare il giudizio umano quando analizzi i risultati dei test per determinare se una variabile incontrollata ha causato problemi sottostanti che hanno portato a risultati errati.