משתנה תלוי ומשתנה בלתי תלוי

**משתנה תלוי ומשתנה בלתי תלוי** (באנגלית: **Dependent and independent variables**) הם מושגי יסוד בסטטיסטיקה, במתמטיקה ובשיטות מחקר מדעיות, המתארים את הקשרים והזיקות בין מאפיינים או תופעות הנמדדים במסגרת מחקר אמפירי. **המשתנה הבלתי תלוי** (המכונה לעיתים "משתנה מסביר") הוא המאפיין שחוקרים מניחים כי הוא הגורם או המשפיע על תופעה מסוימת, בעוד **המשתנה התלוי** (המכונה "משתנה תגובה" או "תוצאה") הוא המאפיין שנמדד כדי לבחון את השפעת המשתנה הבלתי תלוי עליו.

הבחנה זו עומדת בלב התכנון של מחקרים ניסויים ומתאמיים, שכן היא מאפשרת לבחון השערות לגבי קשרים סיבתיים או סטטיסטיים בין משתנים.

## הגדרות יסוד

בניתוח סטטיסטי ובמחקר מדעי, נהוג להבחין בין שני סוגי המשתנים המרכזיים:
* **[[משתנה]] בלתי תלוי (Independent Variable):** זהו המשתנה שערכיו נבחרים או נקבעים על ידי החוקר, או כאלו שקיימים באופן טבעי ואינם תלויים בהתנהגות המשתתף בניסוי. בניסוי מבוקר, החוקר מבצע מניפולציה על משתנה זה כדי לבחון כיצד שינויים בו גורמים לשינויים במשתנה אחר. בסטטיסטיקה, כאשר רוצים להדגיש כי מדובר במשתנה אקראי, נהוג לסמנו באות גדולה (למשל, X).
* **משתנה תלוי (Dependent Variable):** זהו המשתנה שאותו החוקר מודד ומצפה שישתנה כתוצאה מהשפעת המשתנה הבלתי תלוי. ערכיו של משתנה זה נחשבים כנתונים (Data) המופקים מהמחקר, והם תלויים בשינויים שבוצעו במשתנה הבלתי תלוי או במאפייני המשתתפים. נהוג לסמן משתנה זה באות Y.

מבחינה מתמטית, המשתנה התלוי הוא פונקציה של המשתנה הבלתי תלוי. במודלים של רגרסיה, המטרה היא לתאר כיצד הממוצע של המשתנה התלוי משתנה בהתאם לרמות השונות של המשתנה או המשתנים הבלתי תלויים.

## סיווג משתנים וסולמות מדידה

האופן שבו מודדים את המשתנים התלויים והבלתי תלויים קובע את סוג הניתוח הסטטיסטי שניתן לבצע. המדידה מחלקת את המשתנים לשני סוגים עיקריים:

### משתנים כמותיים לעומת איכותיים
# **[[משתנה כמותי]] (Quantitative Variable):** משתנה המקבל ערכים מספריים המייצגים כמות, כגון גיל, הכנסה שנתית או מספר ילדים במשפחה. משתנים אלו יכולים להיות **בדידים** (בעלי מספר מוגבל של ערכים, כמו מספר משתתפים בחדר) או **רציפים** (בעלי מספר אינסופי של ערכים תאורטיים בין כל שתי נקודות, כמו זמן או משקל).
#**[[משתנה קטגורי|משתנה קטגורי/איכותי]] (Categorical/Qualitative Variable):** משתנה שסולם המדידה שלו מורכב מקבוצה של קטגוריות, כגון אידאולוגיה פוליטית (ליברלי, שמרני), או מגדר.

### סולמות מדידה (סיווג סטיבנס)
ב-1946 סטנלי סמית' סטיבנס הציע לסווג את המשתנים לארבעה סולמות מדידה עיקריים:
* **סולם שמי (Nominal):** סיווג לקטגוריות ללא סדר היררכי (למשל, השתייכות דתית או צבע עיניים).
* **סולם סדר (Ordinal):** קטגוריות בעלות סדר טבעי, אך ללא מרחק שווה ביניהן (למשל, רמת אושר: "לא מאושר", "מאושר למדי", "מאושר מאוד").
* **סולם רווח (Interval):** סולם מספרי שבו המרחקים בין הערכים שווים, אך נקודת האפס היא שרירותית (למשל, טמפרטורה בצלזיוס).
* **סולם יחס (Ratio):** סולם רווח בעל נקודת אפס אמיתית המייצגת העדר תכונה (למשל, משקל, זמן תגובה או הכנסה).

## קשרים סיבתיים לעומת קשרים מתאמיים

הבחנה מרכזית במחקר היא בין היכולת להוכיח סיבתיות לבין זיהוי מתאם (Correlation).
* **קשר סיבתי (Causal Relationship):** קשר שבו שינוי במשתנה הבלתי תלוי גורם באופן ישיר או עקיף לשינוי במשתנה התלוי. כדי לבסס קשר סיבתי, על החוקר להוכיח קדימות בזמן (הסיבה קדמה לתוצאה) ולשלול הסברים חלופיים.
* **קשר מתאמי (Correlational Relationship):** מצב שבו שני משתנים משתנים יחד (משתנים במשותף - Covary), אך לא הוכח שאחד מהם גורם לשני.

קיימות שתי בעיות עיקריות המונעות הסקת סיבתיות מנתונים מתאמיים:
# **בעיית המשתנה השלישי:** ייתכן שמשתנה שלישי, שלא נמדד, משפיע על שני המשתנים ויוצר את המתאם ביניהם.
#**בעיית הכיווניות:** במחקר מתאמי קשה לקבוע איזה משתנה הוא הגורם ואיזה הוא התוצאה (למשל, האם צפייה בטלוויזיה גורמת לאגרסיביות או שאנשים אגרסיביים נוטים לצפות יותר בטלוויזיה).

## משתנים נוספים במערך המחקר

מעבר למערכת הבסיסית של משתנה תלוי ובלתי תלוי, קיימים משתנים נוספים המשפיעים על הקשר ביניהם:
* **משתנה מתווך (Mediating Variable):** משתנה העומד בשרשרת הסיבתית בין המשתנה הבלתי תלוי לתלוי. הוא מסביר **כיצד** או **מדוע** הקשר מתקיים (למשל, השכלה משפיעה על הכנסה דרך המשתנה המתווך של סוג העבודה).
* **משתנה ממתן (Moderating Variable):** משתנה המשנה את הכיוון או את עוצמת הקשר בין המשתנה הבלתי תלוי לתלוי. הוא מגדיר את התנאים שבהם הקשר מתקיים (למשל, השפעת שיטת לימוד עשויה להשתנות בהתאם למגדר התלמיד).
* **משתנה מתערב/מבלבל (Confounding Variable):** משתנה שקשור הן למשתנה הבלתי תלוי והן למשתנה התלוי, ועלול ליצור קשר מזויף ביניהם או להסוות קשר קיים.
* **משתנה עזר (Covariate):** משתנה כמותי שנמדד יחד עם המשתנה התלוי כדי להפחית את שונות הטעות בבדיקות סטטיסטיות.

## שימושים במחקר אמפירי

התפקיד של המשתנים משתנה בהתאם לאסטרטגיית המחקר:

### מחקר ניסויי (Experimental Research)
בניסוי, החוקר יוצר שינוי יזום במשתנה הבלתי תלוי (מניפולציה) ובודק את התגובה במשתנה התלוי. החוזק המרכזי של גישה זו הוא היכולת לבסס קשר סיבתי בזכות שליטה במשתנים חיצוניים והקצאה אקראית של משתתפים לקבוצות ניסוי וביקורת.

### מחקר מתאמי/סקר (Correlational/Survey Research)
במחקר זה החוקר מודד את המשתנים כפי שהם מופיעים במציאות ללא התערבות. במקרה זה, המשתנה הבלתי תלוי מכונה לעיתים **משתנה מנבא (Predictor Variable)** והמשתנה התלוי מכונה **משתנה קריטריון (Criterion Variable)**.

### מחקר איכותני (Qualitative Research)
בניגוד למחקר כמותי, מחקר איכותני מתמקד לעיתים קרובות ב**תופעה מרכזית (Central Phenomenon)** בודדת במקום בקשרים בין משתנים מוגדרים מראש, מתוך מטרה להבין את המשמעות שאנשים מייחסים לחוויותיהם.

## מודלים סטטיסטיים לניתוח הקשר בין משתנים

קיימות מספר שיטות סטטיסטיות נפוצות לבחינת היחסים בין המשתנה התלוי לבלתי תלוי:

# **[[רגרסיה ליניארית]]:** משמשת לחיזוי משתנה תלוי כמותי על בסיס משתנה בלתי תלוי אחד (רגרסיה פשוטה) או יותר (רגרסיה מרובה). המודל יוצר משוואה שבה המשתנה התלוי (Y) שווה למכפלת המשתנה הבלתי תלוי (X) בשיפוע (b) בתוספת קבוע (נקודת חיתוך - a) וטעות (e): Y = a + bX + e.
# **ניתוח שונות (ANOVA):** משמש לבחינת הבדלים בממוצעי המשתנה התלוי בין קבוצות המוגדרות על ידי משתנה בלתי תלוי קטגורי (למשל, השפעת סוג תרופה על רמת כאב).
# **[[רגרסיה לוגיסטית]]:** משמשת כאשר המשתנה התלוי הוא קטגורי/בדידי (למשל, "עבר"/"נכשל" או "חי"/"מת"). במודל זה, הקשר מתואר באמצעות שינוי בהסתברות (Log-odds) להתרחשות מאורע מסוים.
# **[[מודלים ליניאריים כלליים]] (GLM):** מסגרת סטטיסטית רחבה המאחדת מודלים שונים (כמו רגרסיה ו-ANOVA) ומאפשרת לקשר בין רכיב אקראי (המשתנה התלוי) לבין מנבא ליניארי באמצעות "פונקציית קישור" (Link Function).

## תוקף וטעות במדידת משתנים

חוקרים חייבים לתת את הדעת על איכות המדידה של המשתנים ועל איומים אפשריים על מסקנות המחקר:
* **[[מהימנות (שיטות מחקר)|מהימנות]] (Reliability):** היכולת של המדד לספק תוצאות עקביות במדידות חוזרות.
* **[[תוקף פנימי]] (Internal Validity):** המידה שבה ניתן לקבוע בוודאות כי המשתנה הבלתי תלוי הוא זה שגרם לשינוי במשתנה התלוי. איומים עליו כוללים השפעות של היסטוריה, בשילה, והטיית ברירה.
* **[[תוקף חיצוני]] (External Validity):** המידה שבה ניתן להכליל את הממצאים על אוכלוסיות, מצבים וזמנים אחרים.
* **[[שונות טעות]] (Error Variance):** שונות בערכי המשתנה התלוי הנובעת מגורמים שאינם המשתנה הבלתי תלוי (כגון הבדלים אישיים בין המשתתפים או טעויות מדידה).

## ראו גם
* רגרסיה ליניארית
* ניתוח שונות
* שיטת המחקר
* סיבתיות

## לקריאה נוספת

* Agresti, A. (2019). *An Introduction to Categorical Data Analysis* (3rd ed.). Wiley.
* Bordens, K. S., & Abbott, B. B. (2022). *Research Design and Methods: A Process Approach* (11th ed.). McGraw Hill.
* Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2023). *Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches* (6th ed.). SAGE.
* Howell, D. C. (2012). *Statistical Methods for Psychology* (8th ed.). Wadsworth.
* MacKinnon, D. P. (2008). *Introduction to Statistical Mediation Analysis*. Lawrence Erlbaum Associates.

## הערות שוליים

קטגוריה:סטטיסטיקה
קטגוריה:שיטות מחקר
קטגוריה:מתמטיקה