Biến can thiệp là biến giả thuyết giải thích mối quan hệ nhân quả được quan sát thấy giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc, như là X -> T -> Y; trong đó, T là biến can thiệp được sử dụng để giải thích cho mối quan hệ nhân quả X -> Y. Như vậy, X là nguyên nhân gián tiếp của Y thông qua biến can thiệp T: T dự báo Y nhưng đồng thời cũng được dự báo bởi X.

Thuật ngữ biến can thiệp lần đầu tiên được nhà tâm lý học hành vi Eward C. Tolman sử dụng vào năm 1938 để gọi tên các biến số trong những nghiên cứu về hành vi của chuột lấy phần thưởng thức ăn. Công trình nghiên cứu của Tolman về các biến can thiệp là một đóng góp hết sức quan trọng đối với tâm lý học nhận thức vì khái niệm này giúp xem xét và đo lường các hành vi không thể quan sát bằng mắt thường.

Biến can thiệp và biến độc lập/phụ thuộc

Biến can thiệp không thể được quan sát trong một thực nghiệm; điều này giải thích vì sao biến can thiệp lại mang tính giả thuyết. Theo định nghĩa mà các nhà nghiên cứu thuộc Trường Đại học Boston đưa ra, biến can thiệp được xác định là biến kiểm soát xuất hiện sau biến độc lập và trước biến phụ thuộc trong một chuỗi nhân quả. Do vậy, biến can thiệp cũng có thể được nhìn nhận dưới dạng các biến độc lập và biến phụ thuộc; biến can thiệp sẽ điều tiết hoặc làm trung gian giữa hai biến. Thông thường, biến can thiệp là do biến độc lập gây ra và bản thân nó cũng là nguyên nhân của biến phụ thuộc.

Trong tâm lý học, biến can thiệp đôi khi được gọi là biến trung gian. Nó có thể là một quá trình, một sự kiện hay một hệ thống không được quan sát thấy, tồn tại giữa một kích thích và một đáp ứng, giữa nguồn và đích đến của xung thần kinh hoặc giữa yếu tố dẫn truyền và yếu tố tiếp nhận trong các quá trình giao tiếp. Trong phân tích thống kê, một biến trung gian hay điều tiết sẽ giải thích cho một mối quan hệ được quan sát thấy giữa hai biến khác nhau; tuy nhiên, ranh giới giữa hai thuật ngữ hơi mờ nhạt và chúng thường được sử dụng thay thế cho nhau.

Cách thức hoạt động của biến can thiệp

Khi các nghiên cứu hoặc thực nghiệm được tiến hành, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến việc tìm hiểu và mô tả mối quan hệ giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc. Biến độc lập được giả thuyết là nguyên nhân của biến phụ thuộc và nghiên cứu được thiết kế để chứng minh giả thuyết này. Trong nhiều trường hợp, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập được đề xuất có ý nghĩa thống kê, có thể quan sát thấy, nhưng không chứng minh được sự tác động trực tiếp của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Khi điều này xảy ra, các nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết về những biến số khác có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ này hoặc cách mà một biến số có thể can thiệp giữa hai biến số.

Trong mô hình chính thức, một biến số có giá trị được xác định bằng một thao tác cụ thể hoặc bằng sự kết hợp của các biến độc lập và/hoặc các biến can thiệp khác, mà không có bất kỳ giả thuyết nào về sự tồn tại của các thực thể hoặc các quy trình không được quan sát. Điều đó đóng một phần vai trò trong giải thích giá trị của biến phụ thuộc, mặc dù nó không có nội dung thực tế ngoài các mối quan hệ thực nghiệm mà nó mô tả tóm tắt.

Một biến số được đánh giá là biến can thiệp khi có 3 đặc tính sau: 1/ Có liên quan đến biến phụ thuộc (là yếu tố nguy cơ của vấn đề nghiên cứu); 2/ Có liên quan đến biến độc lập (phân bố không đều giữa các giá trị của biến độc lập, có thể xảy ra do ngẫu nhiên); 3/ Không nằm trong cơ chế tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Trong một số nghiên cứu, nếu muốn hạn chế sự ảnh hưởng của các biến can thiệp tới mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, các nhà khoa học có thể thực hiện điều này ở giai đoạn thiết kế nghiên cứu theo 3 cách khác nhau:

1. Giới hạn các đặc điểm của mẫu khách thể nghiên cứu;
2. Phân nhóm ngẫu nhiên: được áp dụng cho các nghiên cứu can thiệp. Khi đó, các nhà khoa học không cần xác định biến can thiệp;
3. Bắt cặp: được áp dụng cho nghiên cứu có nhóm chứng và nghiên cứu đoàn hệ.

Có hai cách để kiểm tra các biến can thiệp, bằng lý thuyết và bằng toán học:

1. Bằng lý thuyết: biến can thiệp cần hội tụ đủ ba đặc tính nêu trên;
2. Bằng toán học: có thể so sánh các chỉ số ước tính nguy cơ trước và sau khi phân nhóm theo biến can thiệp. Nếu không có sự nhất quán của các chỉ số ước tính nguy cơ (dựa trên tỷ số chênh Odds Ratio - OR), thì nhiều khả năng đây là biến can thiệp.

Các ảnh hưởng của biến can thiệp có thể được xem xét loại bỏ đến một mức nào đó tùy theo thiết kế nghiên cứu và bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê phù hợp: Phân tầng: sau khi phân tầng, các chỉ số nguy cơ như tỷ số chênh OR chung giữa các tầng được tính toán (Mantel-Haenszel odds ratio). Hiệu chỉnh bằng thống kê: các mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để hiệu chỉnh tác động của biến can thiệp bằng cách đưa những biến đó vào trong mô hình như là những đồng biến số.

Những hạn chế liên quan đến biến can thiệp

Các biến can thiệp là những khái niệm giả định như nhân cách, trí thông minh hoặc thái độ. Vì các khái niệm này không phải là những biến “thực”, nên một hạn chế lớn là không thể đo lường được chúng. Do vậy, không thể định lượng được bao nhiêu kết quả thực nghiệm là do các biến độc lập và bao nhiêu kết quả là do từng biến can thiệp.

Tài liệu tham khảo

1. Raymond J. Corsini, Alan J. Auerbach, Concise Encyclopedia of Psychology, Second Edition, 1988.
2. Freedheim D.K., Handbook of Psychology, Vol. 1, History of Psychology, John Wiley & Sons, 2003, pp. 124 - 125.
3. W. Edward Craighead and Charles B. Nemeroff (Editors), The Concise Corsini Encyclopedia of Psychology and Behavioral Science, Published by John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, New Jersey, Third edition, 2004, pp. 156 - 157.
4. Andrew M. Colman, A Dictionary of Psychology (3 ed.), Oxford University Press, 2008.
5. American Psychological Association, Dictionary of Psychology, 2013.