O variabilă care intervine este ceva care are impact asupra relației dintre un independent și un variabilă dependentă. De obicei, variabila care intervine este cauzată de variabila independenta, și este ea însăși o cauză a variabilei dependente.
De exemplu, există o corelație pozitivă observată între nivelul de educație și nivelul veniturilor, astfel încât persoanele cu niveluri superioare de educație tind să câștige niveluri mai mari de venit. Totuși, această tendință observabilă nu este în mod direct cauzală. Ocupația servește ca variabilă care intervine între cei doi, deoarece nivelul de educație (variabila independentă) influențează ce fel de ocupație va avea (variabila dependentă) și, prin urmare, câți bani va avea câştiga. Cu alte cuvinte, mai multă școlarizare tinde să însemne un loc de muncă cu statut mai ridicat, care la rândul său tinde să aducă un venit mai mare.
Cum funcționează o variabilă care intervine
Când cercetătorii efectuează experimente sau studii, sunt de obicei interesați să înțeleagă relația dintre două variabile: o variabilă independentă și una dependentă. Variabila independentă este de obicei
emis ipoteza să fie cauza variabilei dependente și cercetarea este proiectată pentru a demonstra dacă acest lucru este sau nu adevărat.În multe cazuri, ca și legătura dintre educație și veniturile descrise mai sus, există o relație semnificativă statistic observabil, dar nu este dovedit că variabila indirectă determină în mod direct variabila dependentă să se comporte ca ea face. Atunci când se întâmplă acest lucru, cercetătorii ipoteză ce alte variabile ar putea influența relația sau cum o variabilă ar putea „interveni” între cele două. Cu exemplul dat mai sus, ocupația intervine pentru a media conexiunea dintre nivelul de educație și nivelul veniturilor. (Statisticii consideră că o variabilă care intervine este un fel de variabilă de mediere.)
Gândind cauzal, variabila care intervine urmărește variabila independentă, dar precede variabila dependentă. Din punct de vedere al cercetării, aceasta clarifică natura relației dintre variabilele independente și dependente.
Alte exemple de variabile care intervin în cercetarea sociologiei
Un alt exemplu de variabilă intervențională pe care sociologii îl monitorizează este efectul rasism sistemic privind ratele de finalizare a colegiului. Există o relație documentată între cursele și ratele de finalizare a colegiului.
Cercetările arată că, în rândul adulților de 25 până la 29 de ani din SUA, cel mai probabil să aibă americanii asiatici a terminat colegiul, urmat de albi, în timp ce negrii și hispanicii au rate mult mai mici de facultate completare. Aceasta reprezintă o relație semnificativă statistic între rasă (variabilă independentă) și nivelul de educație (variabilă dependentă). Cu toate acestea, nu este precis să spunem că rasa însăși influențează nivelul de educație. Mai degrabă, experiența rasismului este o variabilă care intervine între cei doi.
Multe studii au arătat că rasismul are un efect puternic asupra calității educației K-12 pe care o primește în Statele Unite istoria lungă de segregare a națiunii și modelele de locuințe astăzi înseamnă că școlile cele mai puțin finanțate din țară servesc în primul rând studenți de culoare, în timp ce școlile cele mai bine finanțate ale națiunii servesc în primul rând alb elevi. În acest fel, rasismul intervine pentru a afecta calitatea educației.
În plus, studiile au arătat că prejudecățile rasiale implicite în rândul educatorilor duc la studenții negri și latini care primesc mai puțin încurajare și mai multă descurajare în clasă decât elevii albi și asiatici și, de asemenea, că sunt pedepsiți mai regulat și aspru pentru acțiune out. Acest lucru înseamnă că rasismul, așa cum se manifestă în gândurile și acțiunile educatorilor, intervine încă o dată pentru a influența ratele de finalizare a colegiului pe baza rasei. Există numeroase alte modalități prin care rasismul acționează ca o variabilă intervențională între rasă și nivelul de educație.