31 RODZAJE ZMIENNYCH W BADANIACH: CHARAKTERYSTYKA, PRZYKŁADY - NAUKA - 2026

Te typy zmiennych w badaniach i statystykach składać się z serii lub zestaw abstrakcyjnych jednostek, które można nabyć różne wartości w zależności od kategorii i cech przedmiotu badania.

Innymi słowy, zmienne statystyczne to typologie, które mogą się zmieniać lub zmieniać; tę zmianę można zmierzyć i zaobserwować. Podobnie zmienną można rozumieć jako abstrakcyjną konstrukcję odnoszącą się do właściwości lub elementu, który może pełnić określoną rolę w stosunku do analizowanego obiektu.

Zmienne w badaniach i statystyce mogą być mierzone i analizowane. Źródło: pixabay.com

Oznacza to, że wspomniana właściwość lub element bezpośrednio wpływa na badany przedmiot lub przedmiot. Pojęcie zmiennej ma na celu połączenie różnych sposobów lub opcji, które należy wziąć pod uwagę, aby zrozumieć przedmiot badań.

W konsekwencji wartości zmiennych będą niespójne lub różne w przypadku tematów i / lub momentów do analizy. Zrozumienie tej koncepcji w dziedzinie teoretycznej może być złożone.

Jednak dzięki konkretnym przykładom podejście to można lepiej zrozumieć: zmienną może być płeć lub wiek osoby, ponieważ te cechy mogą wpływać na przedmiot badania, jeśli chcesz przeprowadzić analizę u pacjentów, którzy cierpią na choroby serca lub inne choroby.

cechy

Zmienne charakteryzują dwa podstawowe elementy. Przede wszystkim posiadają cechy, które można zaobserwować i zarejestrować bezpośrednio lub pośrednio, co pozwala na konfrontację z rzeczywistością praktyczną.

Po drugie, mają tę właściwość, że są zmienne i mierzalne, ponieważ w niektórych przypadkach można je sklasyfikować lub zmierzyć (na przykład: wiek i płeć).

Zmienne statystyczne nie mogą przejawiać się w pojedynczych lub pojedynczych przypadkach, ponieważ istnienie grupy jest konieczne, aby można było wyrazić te cechy lub elementy, które będą się zmieniać.

Jeśli statystyka jest nauką, która gromadzi i interpretuje dane, należy rozumieć, że zmienne tej dyscypliny są odpowiedzialne za analizę wielu informacji i nie są przeznaczone do analizy pojedynczych lub pojedynczych danych.

Istnieje wiele typów zmiennych, więc można je klasyfikować według różnych aspektów. Na przykład zmienne statystyczne mogą mieć charakter jakościowy i ilościowy; z kolei można je podzielić na inne kategorie, w zależności od ich specyfikacji.

Zmienne według relacji z innymi zmiennymi

Oprócz zmiennych operacyjnych istnieje również klasyfikacja według relacji, jaka istnieje między wartościami tych zmiennych. Należy pamiętać, że rola, jaką odgrywają poszczególne typy zmiennych, zależy od funkcji, która jest analizowana. Innymi słowy, na klasyfikację tych zmian ma wpływ przedmiot badań.

W ramach tej klasyfikacji istnieją zmienne niezależne, zależne, moderujące, dziwne, kontrolne, sytuacyjne, uczestniczące i zakłócające.

-Niezależne zmienne

Odnoszą się one do zmiennych, które są brane pod uwagę w procesie badawczym i mogą podlegać modyfikacji przez badacza. Innymi słowy, są to te zmienne, na podstawie których analityk zaczyna kontemplować i rejestrować wpływ, jaki ich cechy wywołują na przedmiot badań.

Przykład

Przykładem zmiennej niezależnej może być płeć, a także wiek, jeśli chcesz zarejestrować osoby z chorobą Alzheimera.

Można stwierdzić, że zmienna niezależna warunkuje zmienną zależną. Ponadto niezależność można nazwać eksperymentalną lub przyczynową, ponieważ jest manipulowana bezpośrednio przez badacza. Zmienne niezależne służą przede wszystkim do opisu czynników, które powodują dany problem.

-Zmienne zależne

Są to te, które bezpośrednio odwołują się do elementu, który jest modyfikowany przez zmianę wytwarzaną przez zmienną niezależną. Oznacza to, że zmienna zależna jest generowana ze zmiennej niezależnej.

Przykłady

Na przykład, jeśli chcemy określić depresję według płci, ta ostatnia będzie zmienną niezależną; modyfikowanie tego spowoduje fluktuacje zmiennej zależnej, którą w tym przypadku jest depresja.

Inny przykład można znaleźć w związku między paleniem a rakiem płuc, ponieważ „zachorowanie na raka płuc” w tym przypadku byłoby zmienną zależną, podczas gdy „palenie” jest zmienną niezależną, ponieważ może się zmieniać w zależności od liczba paczek spożywanych dziennie.

-Moderowanie zmiennych

Zmienne te zmieniają lub modyfikują relację istniejącą między zmienną zależną i niezależną; stąd ich nazwa, ponieważ moderują połączenie między dwoma powyższymi.

Przykład

Na przykład godziny nauki są powiązane z następstwami akademickimi; dlatego zmienną moderującą może być stan umysłu ucznia lub rozwój jego zdolności motorycznych.

-Weird zmienne

Dziwne zmienne otrzymały swoją nazwę, ponieważ nie były brane pod uwagę przy opracowywaniu badań, ale miały zauważalny wpływ na ostateczne wyniki. Znane są również jako zmienne interweniujące lub zagadkowe, ponieważ mogą osłabić związek między problemem a możliwą przyczyną.

W konsekwencji jest to grupa zmiennych, które nie były kontrolowane podczas analizy przedmiotu badań, ale można je zidentyfikować po zakończeniu badań, aw niektórych przypadkach nawet w toku badań.

Są podobni do moderatorów, z tą różnicą, że są oni brani pod uwagę w trakcie śledztwa. Dziwne zmienne mogą też prowadzić badacza na złą ścieżkę, więc znaczenie ich obecności będzie zależało od jakości podjętych badań.

Przykład

Na przykład zmienną tego typu może być fakt, że ludzie nerwowi palą więcej i mają większą skłonność do raka niż ci, którzy nie cierpią na nerwowość; dziwną lub zagadkową zmienną w tym przypadku są nerwy.

-Zmienna kontrola

Zmienne kontrolne to te, przy których naukowiec chce pozostać niezmienny i musi obserwować je równie uważnie, jak zmienne zależne.

Na przykład, jeśli naukowiec chce zbadać wpływ diety (VI) na zdrowie (DV), zmienną kontrolną może być to, że osoby biorące udział w badaniu nie palą.

To byłaby zmienna kontrolna; trzeba to kontrolować, ponieważ obserwowane różnice w stanie zdrowia mogą wynikać z tego, czy ludzie palą, czy nie. W każdym razie w takim eksperymencie mogą istnieć inne zmienne kontrolne; bycie sportowcem, posiadanie innych nawyków …

-Zmienne sytuacyjne

Zmienna sytuacyjna to aspekt środowiska, który może wpływać na eksperyment. Na przykład jakość powietrza w eksperymencie zdrowotnym.

-Zmienna liczba uczestników

Zmienna uczestnika lub podmiot jest charakterystyczną cechą podmiotów badanych w eksperymencie. Na przykład płeć osób w badaniu zdrowia. Znane również jako uczestniczące zmienne.

-Zmienna zamieszania

Zmienna zakłócająca to zmienna, która wpływa zarówno na zmienną niezależną, jak i zmienną zależną. Na przykład stres może powodować, że ludzie palą więcej, a także bezpośrednio wpływać na ich zdrowie.

Rodzaje zmiennych według operatywności

Zmienne statystyczne i badawcze można podzielić ze względu na ich funkcjonalność, przy czym ta kategoria jest najbardziej znana i najbardziej użyteczna. Mówiąc o operatywności, czyni się aluzję do możliwości „numerowania” wartości tych zmiennych. W związku z tym możemy je podzielić na trzy główne typy:

-Zmienne jakościowe

Zmienne jakościowe to te wariacje, które pozwalają na identyfikację konkretnego elementu, ale których nie można określić ilościowo. Oznacza to, że zmienne te mogą informować o istnieniu cechy, ale nie można jej wycenić liczbowo.

W konsekwencji są to różnice, które określają, czy istnieje równość lub nierówność, jak ma to miejsce w przypadku płci lub narodowości. Chociaż nie można ich określić ilościowo, zmienne te mogą wnieść siłę do badania.

Przykładem zmiennej jakościowej może być motywacja uczniów podczas procesu uczenia się; tę zmienną można zidentyfikować, ale nie można jej numerować.

Ponadto można je podzielić na inne kategorie, takie jak dychotomiczne zmienne jakościowe i wielomianowe zmienne jakościowe.

Dychotomiczne zmienne jakościowe

Te zmienne można brać pod uwagę lub analizować tylko z dwóch opcji; stąd słowo „dychotomia” występuje w jego nazwie, ponieważ wskazuje na podział występujący w dwóch zazwyczaj przeciwstawnych sobie aspektach.

Przykład

Dokładnym przykładem może być zmienna bycia żywym lub martwym, ponieważ dopuszcza tylko dwie możliwe opcje, a obecność jednej z nich natychmiast neguje drugą.

Jakościowe zmienne wielomianowe

Te zmienne statystyczne są przeciwieństwem zmiennych dychotomicznych, ponieważ pozwalają na istnienie trzech lub więcej wartości. Jednak w wielu przypadkach uniemożliwia to ich zamówienie, ponieważ ustalają one jedynie identyfikację wartości.

Przykład

Dokładnym przykładem jest zmienna koloru, ponieważ chociaż umożliwia identyfikację, deklaruje, że istnieje tylko jedna możliwa cecha lub element, który można przypisać do tej zmiennej.

-Zmienne quasi-ilościowe

Zmienne te charakteryzują się tym, że uniemożliwiają wykonanie jakiejkolwiek operacji matematycznej; są jednak bardziej zaawansowane niż te, które są wyłącznie jakościowe.

Dzieje się tak, ponieważ quasi-ilościowe pozwalają na ustalenie hierarchii lub pewnego rodzaju porządku, chociaż nie można ich określić ilościowo.

Przykład

Na przykład poziom studiów grupy osób może być zmienną tego typu, gdyż ukończenie studiów podyplomowych lokuje się w hierarchii wyższej niż ukończenie studiów licencjackich.

-Zmienne ilościowe

Zmienne te, jak wskazuje ich nazwa, pozwalają na wykonywanie operacji matematycznych w obrębie ich wartości; dlatego różnym elementom tych zmiennych można przypisać liczby (to znaczy można je określić ilościowo).

Oto kilka przykładów tego typu zmiennych:

- Wiek, ponieważ można to wyrazić w latach.

-Wagę, którą można określić w funtach lub kilogramach.

-Odległość między danym miejscem a miejscem pochodzenia, która może objawiać się w kilometrach lub minutach.

-Miesięczny dochód, który można wyrazić między innymi w dolarach, euro, peso, solach i innych walutach.

Z kolei tego typu zmienne można podzielić na dwie grupy: dyskretne zmienne ilościowe i ciągłe zmienne ilościowe.

Dyskretne zmienne ilościowe

Odnoszą się one do zmiennych ilościowych, które nie mogą mieć wartości pośrednich - nie dopuszczają do siebie miejsc po przecinku. Innymi słowy, muszą być ponumerowane do pełnej liczby.

Przykład

Dokładny przykład to niemożność posiadania 1,5 dziecka; można mieć tylko jedno lub dwoje dzieci. Oznacza to, że jednostki miary nie można podzielić na części.

Ciągłe zmienne ilościowe

W przeciwieństwie do dyskretnych, zmienne ciągłe mogą mieć ułamki dziesiętne, więc ich wartości mogą być pośrednie.

Te zmienne są mierzone za pomocą skal interwałowych. Innymi słowy, ciągłe zmienne ilościowe można frakcjonować.

Przykład

Na przykład mierzenie wagi lub wzrostu grupy osób.

Zmienne zgodnie z ich skalą

Oprócz poprzednich klasyfikacji, zmienne statystyczne można skatalogować z uwzględnieniem funkcji ich skal oraz miar używanych do ich obliczania; Jednak mówiąc o tych zmiennych, większy nacisk kładzie się na skalę niż na samą zmienną.

Z kolei skale zastosowane dla zmiennych mogą ulegać modyfikacjom w zależności od poziomu operacji, ponieważ ta ostatnia pozwala na włączenie innych możliwości w zakresie skal.

Mimo to można ustalić cztery główne typy zmiennych według skali; Są to: zmienna nominalna, zmienna porządkowa, zmienna przedziałowa, zmienna ilorazowa i zmienna ciągła.

-Zmienna nominalna

Ten typ zmiennych odnosi się do tych, których wartości pozwalają jedynie na wyodrębnienie jednej określonej jakości bez wprowadzania na nich wykonywania operacji matematycznych. W tym sensie zmienne nominalne są równoważne zmiennym jakościowym.

Przykład

Jako przykład zmiennej nominalnej można podać płeć, ponieważ dzieli się ona na rodzaj męski lub żeński; a także stan cywilny, który może być stanu wolnego, żonaty, owdowiały lub rozwiedziony.

-Zmienna zamówienia

Zmienne te mają zasadniczo charakter jakościowy, ponieważ nie pozwalają na wykonywanie operacji matematycznych; jednak zmienne porządkowe pozwalają na ustalenie pewnych relacji hierarchicznych w ich wartościach.

Przykład

Przykładem zmiennej nominalnej może być poziom wykształcenia lub status ekonomiczny osoby. Innym przykładem może być ranking wyników w nauce według przymiotników: doskonały, dobry lub zły.

Zmienne tego typu służą do hierarchicznego klasyfikowania przedmiotów, zdarzeń lub zjawisk, z uwzględnieniem określonych cech.

-Zmienna interwałowa

Zmienne, które mają skalę w przedziale, pozwalają na realizację zależności liczbowych między nimi, chociaż mogą być one ograniczone relacjami proporcjonalności. Dzieje się tak, ponieważ w tym zakresie nie ma „punktów zerowych” ani „zer absolutnych”, które można w pełni zidentyfikować.

Skutkuje to niemożnością przeprowadzenia przekształceń bezpośrednio w innych wartościach. Dlatego zmienne przedziałowe, zamiast mierzyć określone wartości, mierzą zakresy; To nieco komplikuje operacje, ale zachęca do pokrycia dużej liczby papierów wartościowych.

Zmienne przedziałowe mogą być prezentowane w stopniach, wielkościach lub w dowolnym innym wyrażeniu symbolizującym ilości. Pozwalają również klasyfikować i porządkować kategorie, a także wskazywać stopnie odległości, jakie istnieją między nimi.

Przykład

W ramach tej klasyfikacji można znaleźć temperaturę lub IQ.

-Racja zmienna

Tego typu zmienna jest mierzona skalą działającą w sposób totalny, co pozwala na bezpośrednie przekształcenie uzyskanych wyników.

Ponadto zachęca również do wykonywania złożonych operacji na liczbach. W przypadku tych zmiennych istnieje punkt inicjacji, który oznacza całkowity brak tego, co zostało zmierzone.

W konsekwencji zmienne ilorazowe mają absolutne zero, a odległość między dwoma punktami jest zawsze taka sama, chociaż mają one również cechy poprzednich zmiennych.

Przykłady

Na przykład wiek, waga i wzrost są zmiennymi stosunkowymi.

-Zmienna ciągła

Zmienna o nieskończonej liczbie wartości, na przykład „czas” lub „waga”.

Inne mniej znane

-Zmienne kategorialne

Zmienne kategorialne to takie, których wartości można wyrazić za pomocą szeregu kategorii, które je definiują.

Przykład

Dobry przykład zmiennej kategorialnej odpowiada konsekwencjom danej choroby, które można podzielić na wyzdrowienie, chorobę przewlekłą lub śmierć.

-Aktywna zmienna

Zmienna, którą manipuluje badacz.

-Zmienna binarna

Zmienna, która może przyjmować tylko dwie wartości, zwykle 0/1. Może to być również tak / nie, wysoka / krótka lub inna kombinacja dwóch zmiennych.

-Variable covariate

Podobnie jak zmienna niezależna, ma wpływ na zmienną zależną, ale generalnie nie jest zmienną będącą przedmiotem zainteresowania.

-Criteria zmienna

Inna nazwa zmiennej zależnej, gdy zmienna jest używana w sytuacjach nieeksperymentalnych.

-Zmienna endogeniczna

Podobnie jak zmienne zależne, wpływają na nie inne zmienne w systemie. Używany prawie wyłącznie w ekonometrii.

-Zmienna egzogeniczna

Zmienne, które wpływają na innych i pochodzą spoza systemu.

-Identyfikacja zmiennych

Zmienne używane do jednoznacznego identyfikowania sytuacji.

-Zmienna interwencji

Zmienna używana do wyjaśnienia związku między zmiennymi.

-Latent zmienna

Ukryta zmienna, której nie można bezpośrednio zmierzyć ani zaobserwować.

-Zmienny manifest

Zmienna, którą można bezpośrednio obserwować lub mierzyć.

-Zmienna pośrednia lub zmienna pośrednia

Zmienne wyjaśniające, jak zachodzi związek między zmiennymi.

-Moderowanie zmiennej

Zmienia intensywność efektu między zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Na przykład psychoterapia może zmniejszyć poziom stresu u kobiet bardziej niż u mężczyzn, więc seks łagodzi wpływ psychoterapii na poziom stresu.

-Zmienne polikotomiczne

Zmienne, które mogą mieć więcej niż dwie wartości.

-Predictive zmienna

Podobna w znaczeniu do zmiennej niezależnej, ale używana w regresji i badaniach nieeksperymentalnych.

Zmienne statystyczne jako metoda analizy rzeczywistości empirycznej

Różne typy zmiennych statystycznych pozwalają człowiekowi uprościć i sklasyfikować rzeczywistość, ponieważ dzieli ją na proste parametry, które są łatwe do zmierzenia i obliczenia. W ten sposób można wyodrębnić grupę elementów, które są częścią społeczeństwa lub natury.

W konsekwencji istota ludzka nie może uważać, że rozumie całość otaczającego go świata poprzez zmienne, ponieważ pozostają one ograniczoną wiedzą w porównaniu z całością wszechświata.

Oznacza to, że badacz musi zdecydować się na krytyczne spojrzenie na wyniki uzyskane za pomocą zmiennych, aby w jak największym stopniu uniknąć podejścia do błędnych wniosków.

Operacyjne kryteria doboru zmiennych

Definicje terminów zmiennych

Po pierwsze, zmienne muszą być obsługiwane; Aby to osiągnąć, muszą być mierzalne lub zrozumiałe.

Następnie konieczne jest przypisanie znaczenia i definicji każdemu terminowi, który jest fundamentalną częścią kontekstu badań, które mają być przeprowadzone. Definicja ta musi opierać się na odniesieniu cech znalezionych w rzeczywistości empirycznej.

Ponadto definicje te muszą być konkretne i operacyjne, oparte na obserwacji naukowej i przy użyciu miar odwołujących się do wskaźników rzeczywistości, które są bezpośrednio obserwowane.

Później konieczne będzie zbadanie jak największej liczby definicji tego terminu, z przeszłości i teraźniejszości. Następnie musimy przystąpić do identyfikacji zmiennych lub grupy zmiennych, które mogą pomóc w wyjaśnieniu problemu, jaki pojawił się podczas zakładania dochodzenia.

Struktury zmiennych

Strukturę zmiennych statystycznych można podzielić na cztery główne elementy, którymi są:

-Imię.

-Zestaw kategorii.

- Definicja werbalna.

-Procedura grupowania ich z uwzględnieniem jednostek obserwacji kategorii.

Parametry do rozważenia dotyczące operacyjnego wykorzystania zmiennych

Określenie

Odnosi się do nazwy nadanej zmiennej podczas opracowywania badania.

Typ zmiennej

Odnosi się do kategorii, jaką posiada zmienna w momencie wprowadzania jej do przedmiotu badań. Jest to ustalane zgodnie z lokalizacją zmiennej w ramach hipotezy pracy.

Natura

Należy ustalić, czy zmienna będzie ilościowa, czy jakościowa, gdyż taka klasyfikacja pozwala utrwalić teoretyczne podstawy procesu badawczego. Po określeniu charakteru zmiennej łatwiej będzie przeprowadzić pozostałe porównania i opisy.

Pomiary

Odnosi się to do skali pomiaru, której będzie używać zmienna przy ustalaniu relacji z przedmiotem badania lub z innymi zmiennymi.

Wskaźnik

Ten parametr jest podstawą, od której rozpoczyna się pomiar. Innymi słowy, jest to instrument, który umożliwia pomiar zmiennych.

Jednostka miary

Będzie to zależeć od tego, co ustali zmienny wskaźnik. Jednostka miary działa przede wszystkim w tych zmiennych, które można określić ilościowo.

Instrument

Ten parametr odnosi się do narzędzia, za pomocą którego badacz zbierze informacje i dane dotyczące zmiennych statystycznych.

Wymiar

Odnosi się do rozszerzenia, jakie zajmuje zmienna w rzeczywistości empirycznej. Na przykład zmienna może mieć między innymi wymiar kliniczny, wymiar geograficzny, wymiar społeczny, biologiczny, diagnostyczny lub demograficzny.

Definicja operacyjna

Ten parametr ma na celu określenie pracy wykonywanej przez zmienną w ramach przedmiotu badań.

Definicja pojęciowa

Odnosi się do definicji, z jaką zmienna jest znana lub leczona, z uwzględnieniem słownika medycznego lub innej specjalizującej się w dziedzinie, którą zajmuje zmienna.

Zmienna losowa

W dziedzinie statystyki i dyscypliny matematycznej zmienną losową nazywa się funkcją, której celem jest przypisanie wartości - zwykle o charakterze liczbowym - wynikowi, który wyłonił się z losowego eksperymentu.

Najbardziej konkretny przykład można znaleźć w grze w kości, ponieważ dwukrotny rzut kostką podnosi dwa możliwe losowe wyniki: (1,1) i (1,2).

Zmienna losowa podnosi możliwe wartości, które reprezentują wyniki eksperymentu, który nie został jeszcze przeprowadzony. Może również przedstawiać możliwe wartości wielkości, której wartość w danym momencie jest niepewna; w tym przypadku jest to niedokładny lub niekompletny pomiar.

Podsumowując, zmienne losowe można przyjąć jako wielkość, która ma stałą wartość, która z kolei może przyjmować różne wartości. Aby obliczyć te zmienne, konieczne jest zastosowanie rozkładu prawdopodobieństwa, który służy do opisania prawdopodobieństw wystąpienia różnych wartości.

Bibliografia

1. (SA) (sf) Typy zmiennych w statystyce i badaniach. Pobrane 8 kwietnia 2019 r. Ze Statistics How to: statisticshowto.datasciencecentral.com
2. Benitez, E. (2013) Zmienne w statystyce. Pobrane 8 kwietnia 2019 z WordPress: wordpress.com
3. Del Carpio, A. (sf) Zmienne w badaniach. Pobrane 7 kwietnia 2019 z URP: urp.edu.pe
4. Mimenza, O. (sf) 11 typów zmiennych używanych w badaniach. Przegląd głównych klas zmiennych wykorzystywanych w badaniach naukowych. Pobrane 7 kwietnia 2019 z Psychology and Mind: psicologiaymente.com
5. Mota, A. (2018) Zmienne statystyczne. Pobrane 7 kwietnia 2019 z Universo Formulas: universoformulas.com
6. Carballo, M., Guelmes, C. Niektóre rozważania na temat zmiennych badawczych, które są rozwijane w edukacji w Scielo. Pobrane 7 kwietnia 2019 z Scielo: scielo.sld.cu