Variabile esplicativa e variabile di risposta: definizione e usi semplici

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Che cosè una variabile esplicativa?

Una variabile esplicativa è un tipo di variabile indipendente variabile. I due termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Ma cè una sottile differenza tra i due. Quando una variabile è indipendente, non è affatto influenzata da altre variabili. Quando una variabile non è indipendente per certo, è una variabile esplicativa.

Supponiamo che tu abbia due variabili per spiegare laumento di peso: fast food e soda. Anche se potresti pensare che mangiare cibo da fast food e bere soda siano indipendenti luno dallaltro, in realtà non lo sono. Questo perché i fast food ti incoraggiano a comprare una soda con il tuo pasto. E se ti fermi da qualche parte per comprare una soda, spesso ci sono molte opzioni di fast food come nachos o hot dog. Sebbene queste variabili non siano completamente indipendenti luna dallaltra, hanno un effetto sullaumento di peso. Sono chiamate variabili esplicative perché possono offrire qualche spiegazione per laumento di peso.

La linea tra variabili indipendenti e variabili esplicative di solito è così poco importante che nessuno se ne preoccupa mai. Questo a meno che tu non stia facendo ricerche avanzate che coinvolgono molte variabili che possono interagire tra loro. Può essere molto importante nella ricerca clinica. Nella maggior parte dei casi, soprattutto nelle statistiche, i due termini sono sostanzialmente gli stessi.

Variabili esplicative e variabili di risposta

La variabile di risposta è il fulcro di una domanda in uno studio o esperimento. Una variabile esplicativa è quella che spiega i cambiamenti in quella variabile. Può essere qualsiasi cosa che possa influenzare la variabile di risposta.

Supponiamo che tu stia cercando di capire se la chemioterapia o il trattamento antiestrogeno è una procedura migliore per le pazienti con cancro al seno. La domanda è: quale procedura prolunga di più la vita? E così il tempo di sopravvivenza è la variabile di risposta. Il tipo di terapia data è la variabile esplicativa; può o non può influenzare la variabile di risposta. In questo esempio, abbiamo una sola variabile esplicativa: il tipo di trattamento. Nella vita reale avresti molte più variabili esplicative, tra cui: età, salute, peso e altri fattori dello stile di vita.

Un grafico a dispersione può aiutarti a vedere le tendenze tra i dati accoppiati. Se si dispone sia di una variabile di risposta che di una variabile esplicativa, la variabile esplicativa viene sempre tracciata sullasse x (lasse orizzontale). La variabile di risposta è sempre tracciata sullasse y (lasse verticale).

Se guardi limmagine sopra, dovresti essere in grado di dire che la dimensione del polso non è una variabile esplicativa molto buona per prevedere il corpo grasso (la variabile di risposta). La linea rossa nellimmagine è la “linea di migliore adattamento”. Sebbene attraversi il centro della distribuzione dei punti, la maggior parte dei punti non sono vicini ad esso. Ciò significa che la variabile esplicativa in realtà non spiega nulla.

Daltra parte, quanto è grande le cosce di una persona sono un migliore indicatore del grasso corporeo. Anche questo non è perfetto. Molte persone molto in forma hanno cosce larghe! Guarda quanto sono vicini i punti alla linea rossa di migliore vestibilità.

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Levine, D. (2014). Even You Can Learn Statistics and Analytics: An Easy to Understand Guide to Statistics and Analytics 3rd Edition. Pearson FT Press
J Wilson at UGA COE. Assegnazione 2012.

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