Uma das muitas maneiras pelas quais variáveis em Estatisticas pode ser classificado é considerar as diferenças entre variáveis explicativas e de resposta. Embora essas variáveis estejam relacionadas, existem distinções importantes entre elas. Após definir esses tipos de variáveis, veremos que a identificação correta dessas variáveis influencia diretamente outros aspectos estatísticos, como a construção de um gráfico de dispersão e a inclinação de uma linha de regressão.
Definições de explicação e resposta
Começamos analisando as definições desses tipos de variáveis. Uma variável de resposta é uma quantidade específica sobre a qual fazemos uma pergunta em nosso estudo. Uma variável explicativa é qualquer fator que possa influenciar a variável de resposta. Embora possa haver muitas variáveis explicativas, nos preocuparemos principalmente com uma única variável explicativa.
Uma variável de resposta pode não estar presente em um estudo. A nomeação desse tipo de variável depende das perguntas que estão sendo feitas por um pesquisador. A realização de um estudo observacional seria um exemplo de caso em que não há uma variável de resposta. Um experimento terá uma variável de resposta. O design cuidadoso de um experimento tenta estabelecer que as alterações em uma variável de resposta são causadas diretamente por alterações nas variáveis explicativas.
Exemplo Um
Para explorar esses conceitos, examinaremos alguns exemplos. Para o primeiro exemplo, suponha que um pesquisador esteja interessado em estudar o humor e as atitudes de um grupo de estudantes universitários do primeiro ano. Todos os alunos do primeiro ano recebem uma série de perguntas. Essas perguntas foram elaboradas para avaliar o grau de saudade de um aluno. Os alunos também indicam na pesquisa a que distância sua faculdade está de casa.
Um pesquisador que examina esses dados pode estar interessado apenas nos tipos de respostas dos alunos. Talvez a razão para isso seja ter um senso geral sobre a composição de um novo calouro. Nesse caso, não há uma variável de resposta. Isso ocorre porque ninguém está vendo se o valor de uma variável influencia o valor de outra.
Outro pesquisador poderia usar os mesmos dados para tentar responder se os estudantes que vieram de mais longe tivessem um maior grau de saudade. Nesse caso, os dados pertencentes às perguntas sobre saudades de casa são os valores de uma variável de resposta e os dados que indicam a distância da residência formam a variável explicativa.
Exemplo Dois
Para o segundo exemplo, podemos ficar curiosos se o número de horas gastas na lição de casa afeta a nota que um aluno recebe em um exame. Nesse caso, como estamos mostrando que o valor de uma variável altera o valor de outra, há uma variável explicativa e uma resposta. O número de horas estudadas é a variável explicativa e a pontuação no teste é a variável de resposta.
Gráficos de dispersão e variáveis
Quando estamos trabalhando com dados quantitativos emparelhados, é apropriado usar um gráfico de dispersão. O objetivo desse tipo de gráfico é demonstrar relacionamentos e tendências nos dados emparelhados. Não precisamos ter uma variável explicativa e de resposta. Se esse for o caso, qualquer uma das variáveis pode ser plotada ao longo de qualquer eixo. No entanto, no caso de haver uma resposta e uma variável explicativa, a variável explicativa é sempre plotada ao longo do x ou eixo horizontal de um sistema de coordenadas cartesianas. A variável de resposta é então plotada ao longo do y eixo.
Independente e Dependente
A distinção entre variáveis explicativas e variáveis de resposta é semelhante a outra classificação. Às vezes nos referimos às variáveis como sendo independente ou dependente. O valor de um variável dependente depende do de um variável independente. Assim, uma variável de resposta corresponde a uma variável dependente, enquanto uma variável explicativa corresponde a uma variável independente. Essa terminologia geralmente não é usada em estatística porque a variável explicativa não é verdadeiramente independente. Em vez disso, a variável assume apenas os valores que são observados. Podemos não ter controle sobre os valores de uma variável explicativa.