内因性変数とは何ですか？

ビジネスの研究では、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することがよくあります。統計モデルには、通常、少なくとも1つの独立変数が含まれ、1つの従属変数ではありません。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から得られます。変数は、どの特定の要因が実際に内生変数に影響を与えるかを判断するのに役立ちます。この変数は通常、統計的な目的のためにほとんどの因果モデルに依存します。

内因性変数の依存性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、市場経済のタンデムで機能します。たとえば、商品の需要が高い場合、供給量が少ないと高価格が生じる可能性があります。これは、消費者が特定の製品が何であれ、高い必要性を持っているために発生します。したがって、内因性変数e供給と需要に基づいて価格が上下するときのこのモデルのXist。

価格は、統計研究で見られる一般的な変数エコノミストです。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見ることができます。他の例は、たとえば、生産出力または従業員の報酬です。学術研究は、ほとんどの場合、独立しているか依存しているかにかかわらず、1つ以上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、研究にどの変数を含めるかを定義できることがよくあります。

内因性変数は、一部の研究では完全に内因性ではない場合があります。部分的な関係が可能であり、関係は本質的に肯定的または否定的です。この研究は、関係を完全に定義するのに役立ちます。これは、そもそも研究のポイントです。たとえば、製品の品質は原材料やLの影響を受ける可能性がありますabor、他の潜在的な変数の中でも。その後、研究者は、この研究では製品の品​​質が部分的に内生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与えるさまざまな要因があります。研究の要因は、研究者に従って内因性変数とラベル付けできます。しかし、研究の大部分が終わるまで、この関連を作ることはできないかもしれません。結論を書くとき、研究者は変数とどの変数と内因性の関係を定義しなければなりません。場合によっては、研究者は、変数とそれらの間の関係をさらに定義するために、より多くの研究が必要であると判断する場合があります。