什么是混淆变量

Answer 1

混淆变量(Confounding Variable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(Meinert, 1986)。

例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。

随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。

简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

扩展资料：

在心理学实验中，对额外变量的控制技术主要有：

（1）排除法。排除法是把额外变量从实验中排除出去。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难以推广。

（2）恒定法。恒定法指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面，实验者和控制组被试的特性也应保持恒定。只有这样，两个组在作业上的差异才可以归于自变量的结果。

（3）匹配法。匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。实际应用中，匹配法常常是配合其它技术共同使用的。

（4）随机化和平衡法。随机化法是把被试随机的分派到各处理组中的技术。随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差，能够控制难以观察的中介变量。随机法不仅能应用于被试，也能应用于刺激呈现和实验顺序的安排。

（5）统计控制法。以上讨论的情况，都是在实验尚未正式开始前先行着手控制额外变量的方法，这类技术被称为实验前控制。另一种技术是实验后控制，就是在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰，因而也称为统计控制法。统计控制主要用于实验前控制难以完全控制额外变量影响的情况下。

参考资料来源：百度百科 额外变量

Answer 2

　　混淆变量(Confounding Variable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(Meinert, 1986)。
　　例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。
　　随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。
　　简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

Answer 3

混淆变量(confounding variable):混淆变量是在研究中无法控制的变量(uncontrolled variable)，有时亦称为「额外变量」(extraneous variable)，这些变量可能会影响到自变量与因变量，但因为未受到控制，因此，其影响力多大是个未知数，故称为混淆变量。

Answer 4

如果是API中的话，Confound Variable意思是例如A和B的相关性很高，但是有个变量C和变量A和变量B的相关性都高，有可能A和B都受这个变量C的影响，这个变量C就Confounding Variable，希望能帮助到你。

Answer 5

是混西澳