Variável explicativa e variável de resposta: definição e usos simples

Tipos de variável > Variável explicativa

Assista ao vídeo ou leia abaixo :

O que é uma variável explicativa?

Uma variável explicativa é um tipo de variável variável. Os dois termos são freqüentemente usados de forma intercambiável. Mas existe uma diferença sutil entre os dois. Quando uma variável é independente, ela não é afetada por nenhuma outra variável. Quando uma variável não é independente com certeza, é uma variável explicativa.

Digamos que você tenha duas variáveis para explicar o ganho de peso: fast food e refrigerante. Embora você possa pensar que comer fast food e beber refrigerante são independentes um do outro, na verdade não são. Isso porque os locais de fast food o incentivam a comprar um refrigerante com sua refeição. E se você parar em algum lugar para comprar um refrigerante, geralmente há muitas opções de fast food, como nachos ou cachorros-quentes. Embora essas variáveis não sejam completamente independentes umas das outras, elas têm um efeito no ganho de peso. Elas são chamadas de variáveis explicativas porque podem oferecer alguma explicação para o ganho de peso.

A linha entre as variáveis independentes e as variáveis explicativas é geralmente tão sem importância que ninguém se importa. Isso a menos que você esteja fazendo alguma pesquisa avançada envolvendo muitas variáveis que podem interagir umas com as outras. Pode ser muito importante na pesquisa clínica. Na maioria dos casos, especialmente em estatísticas, os dois termos são basicamente os mesmos.

Variáveis explicativas x Variáveis de resposta

A variável de resposta é o foco de uma pergunta em um estudo ou experimento. Uma variável explicativa é aquela que explica as mudanças nessa variável. Pode ser qualquer coisa que possa afetar a variável de resposta.

Digamos que você esteja tentando descobrir se o tratamento quimio ou antiestrogênio é o melhor procedimento para pacientes com câncer de mama. A questão é: qual procedimento prolonga mais a vida? E assim o tempo de sobrevivência é a variável de resposta. O tipo de terapia administrada é a variável explicativa; pode ou não afetar a variável de resposta. Neste exemplo, temos apenas uma variável explicativa: tipo de tratamento. Na vida real, você teria várias outras variáveis explicativas, incluindo: idade, saúde, peso e outros fatores de estilo de vida.

Um gráfico de dispersão pode ajudá-lo a ver tendências entre dados pareados. Se você tiver uma variável de resposta e uma variável explicativa, a variável explicativa é sempre plotada no eixo x (o eixo horizontal). A variável de resposta é sempre plotada no eixo y (eixo vertical).

Se você olhar para a imagem acima, deve ser capaz de dizer que o tamanho do pulso não é uma variável explicativa muito boa para prever o corpo gordura (a variável de resposta). A linha vermelha na imagem é a “linha de melhor ajuste”. Embora passe pelo meio da propagação dos pontos, a maioria dos pontos não está nem perto dele. Isso significa que a variável explicativa realmente não está explicando nada. o tamanho das coxas de uma pessoa é um indicador melhor da gordura corporal. Mesmo isso não é perfeito. Muitas pessoas em boa forma têm coxas grandes! Veja como os pontos estão mais próximos da linha vermelha de melhor ajuste.

Confira nosso canal no Youtube para centenas de vídeos de ajuda sobre estatísticas!

Levine, D. (2014). Even You Can Learn Statistics and Analytics: Um Easy to Understanding Guide to Statistics and Analytics 3rd Edition. Pearson FT Press
J Wilson em UGA COE. Assignment 2012.

——————————————— ———————————

Precisa de ajuda com um dever de casa ou uma pergunta de teste? Com o Chegg Study, você pode obter soluções passo a passo para suas perguntas de um especialista na área. Seus primeiros 30 minutos com um tutor Chegg são gratuitos!