Обзор: В причинных моделях наряду с
В причинных моделях наряду с модераторами и медиаторами применяются конфаундеры и коллайдеры.
Каузальная модель, причинная модель — это концептуальная модель, описывающая причинные механизмы системы. Каузальные модели могут повысить качество исследования, предоставляя чёткие правила включения независимых переменных в анализ. Они могут позволить ответить на некоторые вопросы на основе существующих данных наблюдений без необходимости интервенционного исследования, такого как рандомизированное контролируемое испытание. Некоторые интервенционные исследования не подходят по этическим или практическим причинам, а это означает, что без каузальной модели некоторые гипотезы не могут быть проверены.
Коллайдер — переменная в статистике и причинно-следственных диаграммах, на которую влияют две или более переменных. Название «коллайдер» отражает тот факт, что в графических моделях стрелки от переменных, ведущие в коллайдер, «сталкиваются» в узле, который является коллайдером. Иногда коллайдеры также называют перевёрнутыми вилками.
В статистике модель медиации стремится идентифицировать и объяснить механизм, лежащий в основе наблюдаемой связи между независимой переменной и зависимой переменной, путем включения третьей гипотетической переменной, известной как переменная-медиатор, или промежуточная переменная. Вместо прямой причинно-следственной связи между независимой и зависимой переменной модель медиации предполагает, что независимая переменная влияет на ненаблюдаемую переменную-медиатор, которая, в свою очередь, влияет на зависимую переменную. Таким образом, переменная-медиатор служит для выяснения характера взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными.
Спутывающая переменная, спутывающий фактор, конфаундер — переменная в статистике, которая влияет как на зависимую, так и на независимую переменные, результатом чего является ложная зависимость. Спутывание — это причинная концепция, элемент каузальной модели, и как таковая она не может быть описана в терминах корреляций или ассоциаций. Конфаундеры являются одним из видов переменных в причинном анализе наряду с модераторами, медиаторами и коллайдерами.
Модерация в статистике и регрессионном анализе — зависимость связи между двумя переменными от третьей переменной, которая называется модератором. Эффект модератора статистически характеризуется как взаимодействие; то есть категориальная или количественная переменная, которая влияет на направление и/или силу связи между зависимыми и независимыми переменными. В частности, в корреляционном анализе модератором является третья переменная, которая влияет на корреляцию нулевого порядка между двумя другими переменными, или наклон зависимой переменной к независимой переменной. В дисперсионном анализе основной снижающий эффект может быть представлен как взаимодействие между основной независимой переменной и фактором, задающим соответствующие условия её функционирования.
Теги: Каузальная модель Модерация в статистике Медиация в статистике Спутывающая переменная Коллайдер (статистика) наряду применяются