如何变量在社会学中起作用(variables work in sociology)

干预变量是影响自变量和因变量之间关系的变量。通常，干预变量是由自变量引起的，而其本身也是因变量的原因。...

干预变量是影响自变量和因变量之间关系的变量。通常，干预变量是由自变量引起的，而其本身也是因变量的原因。

The growing disparity between income of those with college degree versus those without illustrates the way occupation acts as an intervening variable between education and income.

例如，在教育水平和收入水平之间存在着明显的正相关关系，因此教育水平较高的人往往收入较高。然而，这种可观察到的趋势在本质上不是直接因果关系。职业是两者之间的中介变量，因为教育水平（自变量）影响一个人将从事什么样的职业（因变量），从而影响一个人将挣多少钱。换言之，更多的学校教育往往意味着更高的职位，而这反过来又往往带来更高的收入。

中间变量的工作原理

当研究人员进行实验或研究时，他们通常对理解两个变量之间的关系感兴趣：一个自变量和一个因变量。自变量通常被假设为因变量的原因，研究的目的是证明这一点是否正确。

在许多情况下，如上文所述的教育和收入之间的联系，可以观察到统计上显著的关系，但没有证明间接变量直接导致因变量的行为。当这种情况发生时，研究人员接着假设还有哪些其他变量可能会影响这种关系，或者一个变量可能如何“干预”两者之间的关系。在上面给出的例子中，职业介入调解教育水平和收入水平之间的联系。（统计学家认为干预变量是一种中介变量。）

因果思考，干预变量跟随自变量，但先于因变量。从研究的角度，它澄清了自变量和因变量之间关系的性质。

社会学研究中介入变量的其他例子

社会学家监测的干预变量的另一个例子是系统性种族主义对大学毕业率的影响。种族和大学毕业率之间存在着有记录的关系。

研究表明，在美国25至29岁的成年人中，亚裔美国人最有可能完成大学学业，其次是白人，而黑人和西班牙裔人完成大学学业的比率要低得多。这代表了种族（自变量）和教育水平（因变量）之间的统计显著关系。然而，说种族本身影响教育水平是不准确的。相反，种族主义的经历是两者之间的一个中间变量。

许多研究表明，种族主义对在美国接受的K-12教育的质量有很大影响。美国长期以来的种族隔离和住房模式意味着，该国资金最少的学校主要为有色人种学生服务，而资金最好的学校主要为白人学生服务。种族主义以这种方式介入，影响教育质量。

此外，研究表明，教育工作者中隐含的种族偏见导致黑人和拉丁美洲学生在课堂上比白人和亚洲学生受到更少的鼓励和更多的挫败，而且，他们更经常、更严厉地受到惩罚。这意味着种族主义，正如它在教育者的思想和行动中所体现的那样，再次介入，影响基于种族的大学毕业率。种族主义以许多其他方式在种族和教育水平之间起着干预变量的作用。

发表于 2021-09-17 14:01
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分类：公共

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