Variáveis dependentes e independentes das relações de causa e efeito

Escrito por peter flom | Traduzido por letícia oliveira
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Variáveis dependentes e independentes das relações de causa e efeito
Variáveis dependentes e independentes são termos científicos, enquanto causa e efeito são questões filosóficas (Comstock/Comstock/Getty Images)

Variáveis dependentes e variáveis independentes são frases usadas em Estatística para descrever partes de certos procedimentos estatísticos, particularmente procedimentos de regressão. Elas têm um significado preciso. Causa e efeito são termos usados no discurso geral. O significado exato deles têm sido debatido por milhares de anos, e ainda não se chegou a uma conclusão. Resultados de uma regressão nunca sugerem a causação mas podem fornecer evidências da causação.

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Variáveis independentes

Em Estatística, uma variável independente pode ser aquela que você controla ou acha que afeta a dependente variável. Por exemplo, você poderia estar interessado na relação entre a dosagem de remédios e a progressão de uma doença, ou na relação entre a idade de uma pessoa e suas opiniões sobre política. No primeiro caso, a dosagem de remédios é a variável independente; no segundo caso, a idade.

Variáveis dependentes

A variável dependente é o que você está interessado em analisar, o que você acha que é afetado pela variável independente. Ao considerar a relação entre a dosagem de remédios e a progressão da doença, a progressão da doença é a dependente variável.

Causa e efeito

A natureza das relações causais é um assunto muito importante para a Filosofia. Os filósofos, incluindo Aristóteles e Hume, têm teorias de causação. Recentemente, Judea Pearl escreveu muito sobre o assunto. Nenhum consenso real foi alcançado, no que concerne ao significado preciso da causação. Uma área de discussão que é especialmente pertinente é o argumento de que um evento pode somente ser a causa de outro se a relação for perfeita. Sob esse ponto de vista, não podemos dizer que fumar provoca câncer pois algumas pessoas fumam e não desenvolvem essa doença. Outros afirmam que a causação pode existir quando uma coisa (o fumo) aumenta a probabilidade da outra (desenvolver câncer).

Evidência de causação

Se considerarmos a primeira interpretação da causação, a Estatística tem pouca relevância. Um único contraexemplo contestaria a causação. Mesmo se considerarmos o segundo ponto de vista, tipos diferentes de procedimentos estatísticos produzem graus diferentes de evidência. Concorda-se que quando a variável independente é aleatoriamente associada ao assunto há mais evidência de causalidade do que quando a base não é essa. Mas alguns (Ronald Fisher, por exemplo) argumentariam que o segundo ponto de vista não fornece evidência, ou oferece evidência mínima de causação, enquanto outros dizem que esses estudos empíricos podem fornecer evidências aceitáveis.

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