Nas estatísticas e estudos científicos, utilizando variáveis é um aspecto importante de estruturação e completando um teste ou pesquisa. Enquanto a maioria das pessoas está familiarizada com as variáveis dependentes e independentes, um outro tipo de variável pode mudar o resultado dos resultados. Essa terceira variável é a variável não controlada, também conhecida como a variável de confusão.
Definição
Uma variável não controlada, variável ou mediador, é a variável de uma experiência que tem o potencial para impactar negativamente a relação entre as variáveis independente e dependente. Isso pode causar falsas correlações, análise imprópria de resultados e rejeições incorretas de uma hipótese nula.
Métodos de evasão
Você pode reduzir ou eliminar os efeitos de variáveis não controladas por ter um design claramente planejado para o experimento juntamente com verificações consistentes para variáveis não controladas. Alguns métodos de redução de variáveis não controladas são randomização grupos experimentais, controles estritos sobre as variáveis independentes e variáveis estritamente definidoras em fatores que são mensuráveis para se livrar de "felpudo" factores.
Exemplo
Um exemplo de como uma variável não controlada pode alterar os resultados de um experimento é quando uma pessoa fica com raiva, ele recebe uma dor de cabeça severa. Seria fácil afirmar que suas dores de cabeça são um resultado da sua ira até você considerar o fato de que ele bebe mais bebidas que contenham cafeína e dorme menos de seis horas por noite, em média, quando ele está com raiva. Estas variáveis de confusão alterar a relação entre a raiva e as dores de cabeça, porque você não tem uma maneira de determinar qual das três variáveis causar a dor em sua cabeça.
Nexo de causalidade e Correlação
A questão das variáveis não controladas, muitas vezes ocorre em relação a problemas com correlação e causalidade. Porque a correlação não significa necessariamente causalidade, a análise baseada em resultados de variáveis não controladas podem criar uma interpretação errada de uma relação entre duas variáveis. Você deve sempre usar o julgamento humano ao analisar os resultados dos testes para determinar se uma variável não controlada causado problemas subjacentes que levaram a conclusões incorretas.