研究に用いられる11種類の変数

四月 5, 2024

年齢セックス重量高さ職業社会経済的地位不安のレベルこれらの要素および他の要素は、人間またはいくつかのタイプの問題に関していくつかのタイプの仮説を説明しようとするときに考慮する必要があります。

それが存在し、私たちの周りに起こるのは、発生するさまざまな現象に多かれ少なかれ関連する役割を持つ可能性のある無数の種類の変数です。一般的な説明を得るためには、どの変数がどのような影響を与え、どのように変化するかを分析し、考慮する必要があります。心理学とその他の科学の両面において、科学的研究に専念するすべての人たちが考慮していることです。この記事では、彼らが何であるかを見直すつもりです 存在する変数の主な種類 .

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変数とは何ですか？

異なる変数タイプを観察するために移動する前に、その識別を容易にし、その重要性を考慮するために、我々が考慮するものについて簡単に見直すと便利です。

変数とは、分析されているものに特定の役割を持っていてもいなくてもよく、異なる値を持つような方法で提示されたプロパティ、特性、または要素を指す抽象的な構造物として理解されます。これらの値は、分析される状況や研究者が考慮したいと考えている限界と同様に、変数に応じてさまざまな尺度で変化する可能性があります。したがって、私たちは、問題の特性に関して考慮に入れることができる様々な選択肢またはモダリティをまとめたコンセプトに直面しており、 前記値は、異なる時間および/または被験体において、不変かつ相違している .

問題の概念は理論的に理解するのが複雑に見えるかもしれませんが、一部の変数が導入で引用されたものであると考えると、はるかに理解できるはずです。人の体重や性別は、（例えば、糖尿病または心臓病において）。

変数は非常に異なる方法で分類することができます 操作性のレベル、他の変数との関係、またはそれらが測定される規模さえも、多数の差別化された基準に基づいている。同じ要素が異なる役割を持つことができ、与えられた状況または実験的状況におけるその役割に応じて、異なるタイプの変数として分類されることを覚えておくことが重要です。

操作に応じた変数の種類

言及したように、異なる変数を分割して分類する最もよく知られている古典的な方法の1つは、その操作性に関連しています。 それらの値を数値化し、それらと操作する可能性 。この側面を考慮すると、3つの主要なタイプの変数を見つけることができます。

1.定性的変数

定性的変数は、特定の特性の発現および同定を可能にするが、それらを定量化することができない任意の変数であると考えられる。 このタイプの変数は、前記特性の存在または非存在を通知するだけである または選択肢の存在。彼らは単に公平であり、平等および/または不平等を表しています。性別や国籍はこれの例になります。しかし、これは彼らが観察できないこと、または調査に関連性の高い要素がないことを意味するものではありません。

定性的変数の中には、さまざまな種類があります。

二分された質的変数

これらは、 可能なオプションは2つだけです 。生きているのか死んでいるのがこれの一例です。同時に価値観の存在が他の価値観を否定するようなことはできません。

定性的多型変数

前のケースと同様に、複数の値の存在を認める変数 彼らは値の識別のみを許可し、これは注文できないまま残りを除外する または前記値で動作する。色は一例です。

2.準定量的変数

これらは、数学的演算を行うことができないが、単に定性的なものよりも進んだ変数である。彼らは質を表し、同時にそれを整理することができます。 順序または階層を確立する 。その一例は、研究のレベルであり、誰かがその質を多かれ少なかれ持っているかどうかを判断することができます。

3.定量的変数

定量的な変数はすべて、今度はその値の操作を可能にするものです。 変数の値に異なる数値を代入することは可能です それらの値の間に異なる関係が確立されるような方法でそれらと異なる数学的手順を実行することができる。

このタイプの変数では、連続変数と離散変数の2つの大きな関連性の高いグループを見つけることができます。

離散量的変数

これは、値が中間値を許容しない量的変数の集合であるが、測定値に小数点を入れることはできない（それを含む手段を作ることもできるが）。たとえば、2.5子を持つことはできません。 彼らは通常、比率尺度を使用する変数を指します .

連続的な量的変数

このタイプの変数は、その値が2つの具体的な値の間に異なる中間値を見つけることができる連続体の一部であるときに話します。 より頻繁に、我々は、間隔スケールで測定される変数 .

他の変数との関係によれば

その値が他の変数の値とどのように関係しているかによって、異なるタイプの変数を決定することも可能です。この意味では、いくつかのタイプが際立っており、最初の2つが特に関連しています。同じ要素が可変型であり、測定される関係のタイプと変更される対象のタイプに応じて、同じ要素が可変型であり、別の要素が可変型である可能性があることに留意することが重要です。さらに、問題の変数の役割とタイプは、分析対象の関数であることに留意しなければなりません。 変数が実際に調査された状況で占める役割にかかわらず .

例えば、アルツハイマー病における年齢の役割を調べている場合、被験者の年齢は独立変数となりますが、タウタンパク質とベータアミロイド斑の存在または非存在は、この疾患にはそれぞれの変数がある）。

1.独立変数

独立変数は、調査時に考慮され、実験者によって変更されてもされなくてもよい変数として理解される。 それは、品質を決定する効果を観察し始める変数です 、特性または状況が異なる要素上に存在し得る。不安ベースの性別、年齢、またはレベルは、独立変数の例です。

2.従属変数

従属変数は、独立変数の変動によって変更される要素を指します。調査では、 従属変数は独立変数から選択されて生成されます 。たとえば、性別に応じて不安のレベルを測定すると、性別は独立変数であり、その変更によって従属変数の変更、この場合は不安が発生します。

3.モデレート変数

変数をモデレートすることによって、 従属変数と独立変数の間の既存の関係を変更する 。この例は、学業成績と学習時間を関連づけ、変数を感情状態または知的能力に調整する場合に与えられます。

4.奇妙な変数

このラベルは、 彼らは考慮されていませんが、得られた結果に影響を与えます 。研究された状況では制御されず考慮されていない変数の集合であるが、実験の後、あるいは実験やインジゲートの文脈でもそれらを識別することは可能である。彼らは、見知らぬ人が考慮されていないという事実のモデレーターとは異なりますが、これはモデレーターの場合ではありません。

規模に応じた変数の種類

変数の別の可能な分類は、使用されるスケールおよび尺度に従って行うことができる。しかし、私たちは変数以上に、問題のスケールを特有の要素として話していることに注意しなければなりません。また、使用されるスケールの操作レベルが増加するにつれて、以前のスケールに加えて新しい可能性が追加されることも考慮する必要があります。したがって、理由の変数には名目、序数、および間隔の特性もあります。この意味では、以下のタイプを見つけることができます。

1.名目変数

前記変数が到達できる値が特定の品質の存在を区別することのみを可能にする場合、名目変数について述べる。 これらの値が順序付けや数学的演算を実行することを許さずに 彼らと一緒にこれは質的変数の一種です。

2.順序変数

それらを使用して操作することはできませんが、異なる値の間で順序を確立することは可能です。ただし、 この順序は、それらの値の間の数学的関係の確立を許さない 。これらは基本的に定性的変数です。これの例は、社会経済的地位または教育レベルです。

3.間隔変数

前述の特性に加えて、インターバル・スケールの変数は、 数値関係を確立する これらの関係は一般に比例関係に限られている。絶対ゼロまたは完全に識別可能なゼロ点は存在しません。ゼロ点は、他の値の直接変換を許可しません。彼らは、具体的な値以上の範囲を測定しますが、その操作は複雑ですが、多数の値をカバーするのに役立ちます。