Podczas gdy bardzo często słyszy się terminy zmienna niezależna i zmienna zależna, zmienne obce są mniej powszechne, co jest zaskakujące, ponieważ zmienna obca może zniszczyć integralność badania, które twierdzi, że wykazuje związek przyczynowo-skutkowy. Zmienna obca to zmienna, która może konkurować ze zmienną niezależną w wyjaśnianiu wyniku. Pamiętaj o tym, jeśli kiedykolwiek będziesz zainteresowany identyfikacją związków przyczynowo-skutkowych, musisz zawsze ustalić, czy istnieją jakieś zmienne zewnętrzne, o które musisz się martwić. Jeśli zmienna zewnętrzna rzeczywiście jest powodem wyniku (a nie IV), wtedy czasami lubimy nazywać ją zmienną konfundującą, ponieważ pomieszała lub zmąciła związek, którym jesteśmy zainteresowani. (patrz przykład poniżej)
Przykład
Załóżmy, że chcemy określić skuteczność nowego programu kursu dla klasy metod badawczych online. Chcemy sprawdzić, jak skuteczny jest nowy program kursu na naukę studentów, w porównaniu do starego programu kursu. Nie możemy użyć losowego przydziału do zrównania naszych grup. Zamiast tego poprosiliśmy jednego z najbardziej doświadczonych nauczycieli online, aby zastosował nowy program nauczania z jedną klasą studentów online, a stary program z drugą klasą studentów online. Wyobraźmy sobie, że studenci uczęszczający na kurs z nowym programem nauczania (grupa eksperymentalna) otrzymali wyższe oceny niż grupa kontrolna (stary program nauczania). Czy widzisz jakieś problemy z twierdzeniem, że powodem różnicy między tymi dwoma grupami jest nowy program nauczania? Problem polega na tym, że istnieją alternatywne wyjaśnienia.
Po pierwsze, być może różnica wynika z tego, że grupa studentów na kursie według nowego programu była bardziej doświadczona, zarówno pod względem wieku, jak i etapu studiów (więcej studentów trzeciego roku niż pierwszego). Być może w klasie ze starym programem nauczania był większy odsetek studentów, dla których angielski nie jest pierwszym językiem i mieli oni trudności z opanowaniem części materiału ze względu na bariery językowe, co nie miało nic wspólnego ze starym programem nauczania. Innymi słowy, mamy problem, ponieważ mogą istnieć alternatywne wyjaśnienia dla naszych wyników. Te alternatywne wyjaśnienia nazywamy zmiennymi zewnętrznymi i mogą one wystąpić, gdy nie mamy losowego przydziału. Rzeczywiście, jest bardzo możliwe, że różnica, którą zaobserwowaliśmy między dwiema grupami wynikała z innych zmiennych (np. poziom doświadczenia uczniów, znajomość języka angielskiego), a nie z IV (nowy versus stary program nauczania).
Należy zauważyć, że badacze mogą i powinni próbować kontrolować zmienne zewnętrzne, tak bardzo jak to możliwe. Można to zrobić na dwa sposoby. Pierwszy z nich polega na zastosowaniu standardowych procedur. Oznacza to, że badacz stara się zapewnić, że wszystkie aspekty eksperymentu są takie same, z wyjątkiem zmiennej niezależnej. Na przykład, badacze użyliby tej samej metody rekrutacji uczestników i przeprowadziliby eksperyment w tym samym otoczeniu. Zapewniliby takie samo wyjaśnienie uczestnikom na początku badania i taką samą informację zwrotną na koniec badania w dokładnie taki sam sposób. Wszelkie nagrody za uczestnictwo byłyby oferowane wszystkim uczestnikom w ten sam sposób. Mogliby również zapewnić, że eksperyment odbywa się tego samego dnia tygodnia (lub miesiąca), lub o tej samej porze dnia, oraz że laboratorium jest utrzymywane w stałej temperaturze, stałym poziomie jasności i stałym poziomie hałasu (Explore Psychology, 2019).
Drugim sposobem, w jaki badacz w eksperymencie może kontrolować zmienne zewnętrzne, jest zastosowanie losowego przypisania, aby zmniejszyć prawdopodobieństwo, że cechy charakterystyczne specyficzne dla niektórych uczestników wpłynęły na zmienną niezależną. Losowe przypisanie oznacza, że każda osoba wybrana do eksperymentu ma równe szanse na przypisanie do grupy testowej lub kontrolnej (Explore Psychology, 2019). Rozdział 6 zawiera więcej szczegółów na temat losowego przydziału i wyjaśnia różnicę między grupą testową a grupą kontrolną.