Cosa significa quando una variabile è falsa

Spurio è un termine usato per descrivere una relazione statistica tra due variabili che, a prima vista, sembrano essere causalmente correlate, ma a un esame più attento, appaiono così solo per coincidenza o per il ruolo di una terza variabile intermedia. In questo caso, si dice che le due variabili originali abbiano una "relazione spuria".

Questo è un concetto importante da comprendere all'interno delle scienze sociali e in tutte le scienze che si basano sulla statistica come metodo di ricerca perché gli studi scientifici sono spesso progettati per verificare se esiste o meno una relazione causale tra due cose. Quando si verifica un'ipotesi, questo è generalmente ciò che si sta cercando. Pertanto, al fine di interpretare accuratamente i risultati di uno studio statistico, è necessario comprendere la falsità ed essere in grado di individuarlo nei risultati.

Come individuare una relazione spuria

Lo strumento migliore per individuare una relazione spuria nei risultati della ricerca è il buon senso. Se lavori partendo dal presupposto che, solo perché potrebbero succedere due cose non significa che sono causalmente correlate, allora sei partito bene. Qualsiasi ricercatore degno di nota presta sempre un occhio critico quando esamina i risultati della sua ricerca, sapendo che non riuscire a tenere conto di tutte le variabili eventualmente rilevanti nel corso di uno studio può influire sui risultati. Ergo, un ricercatore o un lettore critico deve esaminare criticamente i metodi di ricerca impiegati in qualsiasi studio per capire veramente cosa significano i risultati.

Il modo migliore per eliminare la falsità in uno studio di ricerca è controllarlo, in senso statistico, fin dall'inizio. Ciò comporta una contabilizzazione accurata di tutte le variabili che potrebbero avere un impatto sui risultati e includerli nel modello statistico per controllarne l'impatto sulla variabile dipendente.

Esempio di relazioni spurie tra variabili

Molti scienziati sociali hanno focalizzato la loro attenzione sull'identificazione di quali variabili influenzano la variabile dipendente del livello di istruzione. In altre parole, sono interessati a studiare quali sono i fattori che influenzano chi molto istruzione scolastica e gradi conseguiranno una persona nella loro vita.

Quando si osservano le tendenze storiche nel rendimento scolastico misurate in base alla razza, si vede che gli americani asiatici di età compresa tra 25 e 29 anni hanno più probabilità di aver completato il college (il 60% di loro lo ha fatto), mentre il tasso di completamento per i bianchi è del 40 percento. Per i neri, il tasso di completamento del college è molto più basso - solo il 23 percento, mentre la popolazione ispanica ha un tasso di appena il 15 percento.

Guardando queste due variabili - livello di istruzione e razza - si potrebbe supporre che la razza abbia un effetto causale sul completamento del college. Ma questo è un esempio di relazione spuria. Non è la razza stessa a influire sul rendimento scolastico, ma il razzismo, che è la terza variabile "nascosta" che media la relazione tra questi due.

Il razzismo ha un impatto così profondo e diversificato sulla vita delle persone di colore, modellando tutto da dove vivono, in quali scuole frequentano e in che modo sono ordinati al loro interno, quanto lavorano i loro genitori e quanti soldi guadagnano e risparmiano. Colpisce anche il modo in cui gli insegnanti percepiscono la loro intelligenza e quanto frequentemente e duramente vengono puniti nelle scuole. In tutti questi modi e molti altri, il razzismo è una variabile causale che influisce sul rendimento scolastico, ma la razza, in questa equazione statistica, è falsa.

Aggiornato da Nicki Lisa Cole, Ph.D.