
【经】 causal variable
constitute; form; comprise; frame; make; make up; structure
【医】 organize
【经】 composition
cause; reason; account; consideration; matter; subject; wherefore; why
【医】 cause
variable
【医】 variance
【经】 variable
在汉英词典视角下,“构成原因的变数”可译为"causal variables" 或"explanatory variables",指研究中用于解释现象产生原因的关键影响因素。该术语常见于统计学、社会科学及实证研究领域,其核心特征包含以下三方面:
因果关联性
变量需满足时间顺序性(原因先于结果)与相关性(统计关联),例如研究教育水平(变量)对收入(结果)的影响时,需排除年龄、地域等干扰因素。根据剑桥大学《社会科学研究方法》定义,此类变量需通过格兰杰因果检验或实验设计验证。
可测量与可操作性
变量需具备可量化的观测指标,如将“经济发展水平”操作化为GDP增长率、人均可支配收入等具体维度。牛津大学出版社《统计学核心概念》强调,操作化定义直接影响研究效度。
理论嵌入性
变量选择需基于现有理论框架,例如在公共卫生领域分析吸烟(变量)与肺癌(结果)的关系时,需引用生物医学中的细胞突变机制作为理论支撑。此原则在《美国流行病学杂志》的多篇方法论研究中被反复论证。
需注意的是,混淆变量(confounding variables)常被误列为因果变量,二者区别在于前者会同时影响自变量与因变量,导致伪相关。JSTOR数据库收录的《因果推断方法论》建议使用分层分析或工具变量法进行识别。
“构成原因的变数”这一表述需结合“变数”在不同领域的定义来理解。以下是详细解释:
在方程中,自变数通常用符号如( x )表示,例如线性函数:
$$
y = kx + b
$$
其中( x )是自变数(构成原因的变数),( y )是因变数(结果)。
“构成原因的变数”强调变量在因果关系中的驱动作用,其变化直接导致结果的变化。这一概念在实证研究、数据分析及日常决策中均有重要意义,需结合具体情境分析其范围和影响。
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