内生変数とは

ビジネス研究では、多くの場合、1つ以上の変数間の関係をリンクしようとする統計モデルを使用します。 統計モデルには通常、少なくとも1つの独立変数と少なくとも1つの従属変数が含まれます。 経済モデリングまたは計量経済学では、内因性変数は因果モデルで一般的であり、その値は研究の他の変数に由来します。 変数は、内因性変数に実際に影響を与える特定の要因を判断するのに役立ちます。 通常、この変数は統計目的のほとんどの因果モデルに依存しています。

内生変数の依存関係を説明する一般的な経済モデルは、需要と供給です。 需要と供給は市場経済において連携して機能します。これは、一方の項目が他方に基づいて頻繁に移動または変更するためです。 たとえば、商品の需要が高い場合、低供給は高価格を生み出す可能性があります。 これは、消費者が特定の製品を必要とする理由が何であれ、そのためです。 したがって、価格は需要と供給に基づいて上下するため、このモデルには内生変数が存在します。

価格は、経済学者が統計研究で見る一般的な変数です。 他の統計モデルは、内因性である場合とそうでない場合がある他の変数を調べることができます。 他の例としては、生産生産高や従業員報酬などがあります。 学術研究は、ほとんどの場合、独立または従属に関係なく、1つまたは複数の変数に関する研究を含むレポートです。 研究者は、適切な研究質問をすることで、多くの場合、研究に含める変数を定義できます。

内生変数は、一部の研究では完全に内生的ではない場合があります。 部分的な関係が可能であり、その関係は本質的に肯定的または否定的です。 調査は、関係を完全に定義するのに役立ちます。これは、多くの場合、そもそも調査のポイントです。 たとえば、潜在的な変数の中でも、製品の品質は原材料と労働力の影響を受ける場合があります。 この場合、研究者は製品の品​​質が部分的に内生的な変数であると結論付けることができます。

すべての研究には、研究に含まれる変数に影響を及ぼすさまざまな要因があります。 研究の要因は、研究者に従って内生変数とラベル付けすることができます。 ただし、研究の大部分が終了するまで、この関連付けを行うことはできません。 結論を書くとき、研究者は変数間の関係と、どの変数が内因性かそうでないかを定義する必要があります。 場合によっては、変数と変数間の関係をさらに定義するために、さらに研究が必要であると研究者が判断する場合があります。