Riippuva ja riippumaton muuttuja: mitä ne ovat, esimerkein

Riippumaton muuttuja ja riippuva muuttuja Ne muodostavat kaksi tunnetuinta luokkaa tieteen ja tutkimuksen maailmassa sellaisilla aloilla kuin lääketiede, psykologia, sosiologia ja muut tiedon osa-alueet.

Ne eivät ole vain peruskäsitteitä kokeiden suorittamisessa; Lisäksi ne auttavat ymmärtämään todellisuuden toimintaa yksittäisten ilmiöiden analyysin perusteella. Lyhyesti sanottuna, niiden avulla voimme vähentää tutkimamme monimutkaisuutta ja keskittyä yksinkertaisiin elementteihin, jotka voivat paljastaa tieteellistä tietoa.

Tässä artikkelissa näemme, mitä riippuvat ja riippumattomat muuttujat ovat, useita esimerkkejä, jotka auttavat ymmärtämään sen roolia tieteessä ja tilastollisten välineiden käytössä.

• Aiheeseen liittyvä artikkeli: "Tutkimuksessa käytetyt 11 muuttujatyyppiä"

Riippuva ja riippumaton muuttuja: mitä ne ovat?

Psykologiassa, kuten kaikilla muillakin tieteenaloilla, tutkimus on välttämätöntä uuden kehityksen saavuttamiseksi tekniikoita, menetelmiä, selittäviä malleja ja käytännön sovelluksia, tai parantaa tai taata turvallisuutta ja todenperäisyyttä jo olemassa

Ja tutkiaksemme jotain on otettava huomioon, että missä tahansa kokeessa on tarpeen arvioida ja manipuloida erilaisia ​​muuttujia. Muuttujat ovat ominaisuuksia tai ominaisuuksia, jotka voivat vaihdella ottamalla käyttöön erilaisia ​​arvoja tai luokkia ja joiden vaihtelu voi antaa meille vihjeitä siitä, miten meitä kiinnostava ilmiö ilmenee tai miksi se ilmenee opiskella.

Joten muuttujat ovat todellisuuden elementtejä, jotka voimme määritellä tietyllä ja ennustettavalla tavalla siihen pisteeseen, että löydämme luonnossa tai yhteiskunnassa toistuvan useita kertoja, mihin se viittaa. Esimerkiksi sukupuoli on muuttuja, ja se, mitä se osoittaa, heijastuu suurimmassa osassa havaitsemistamme ihmisistä, ja hyvin harvat tilanteet ovat epäselviä.

Toiminnallisella tasolla Aina kun työskentelemme kokeellisesti, teemme sen kahden päätyypin kanssa: riippuvainen ja riippumaton muuttuja.. Katsotaanpa jokainen niistä tämän artikkelin aikana.

Riippumattoman muuttujan perusmääritelmä

Riippumattomaksi muuttujaksi määritellään mikä tahansa muuttuja, joka testataan kokeellisella tasolla ja jota tutkijat manipuloivat hypoteesin testaamiseksi. On noin ominaisuus, laatu, ominaisuus tai soveltuvuus, joka voi vaikuttaa muihin muuttujiin, joka pystyy muuttamaan tai merkitsemään muiden muuttujien käyttäytymistä.

Näin ollen tämän muuttujan eri arvot ovat välttämättömiä kokeen tulosten suunnittelussa ja tulkinnassa, koska se voi selittää ne.

Voit esimerkiksi merkitä eri tilanteet, joita osallistujat käyvät läpi kokeen aikana (jos he käyvät läpi useamman kuin yhden) tai ryhmät, jotka käyvät läpi erilaisia ​​koeolosuhteita. Näissä tapauksissa voitaisiin puhua subjektien sisäisistä tai subjektien välisistä riippumattomista muuttujista.

Riippumaton muuttuja sSe on nimetty tällä tavalla juuri siksi, että muut itse kokeen muuttujat eivät muuta sen arvoja.. Sukupuoli tai ikä ovat joitain muuttujia, jotka yleensä ovat riippumattomia, koska ne eivät muutu muutamien muuttujien mukaan. Tietysti voimme käyttää niitä muiden muuttujien tutkimiseen.

Joka tapauksessa muuttujat ovat riippuvaisia ​​tai riippumattomia riippuen kontekstista, jossa olemme. Yhdessä tutkimuksessa suosikkimusiikkityyli voi olla riippuvainen muuttuja, ja toisessa se voi olla riippumaton muuttuja.

Riippuva muuttuja: käsite

Mitä tulee riippuvaiseen muuttujaan, puhumme se laatu tai ominaisuus, jonka käyttäytymiseen riippumaton muuttuja vaikuttaa. Nämä ovat muuttujia, joita mitataan, jotta tuloksia voidaan tulkita. Toisin sanoen se on se, mitä tarkkaillaan nähdäkseen, muuttuuko se tai miten se muuttuu tietyissä olosuhteissa (hallinnassa riippuvaisilla muuttujilla).

Tällä tavalla kohtaamme sen tyyppisen muuttujan, jota analysoimme kokeessa tai tutkimuksessa ja arvioimme sen käyttäytymistä riippumattoman arvojen perusteella. Jos riippumaton muuttuja on syy, voimme katsoa, ​​että riippuvainen muuttuja on seuraus, jonka mitataan siitä tosiasiasta, että olemme manipuloineet ensimmäistä.

Se on tietysti otettava huomioon kaikki tutkimukset, joissa käytetään riippuvia ja riippumattomia muuttujia, eivät ilmaise kausaalisia suhteita. Toisin sanoen se tosiasia, että riippumattoman muuttujan arvoa muuttamalla muuttuu myös riippuvan muuttujan arvo a: n jälkeen enemmän tai vähemmän ennustettava malli, se ei tarkoita, että tämän viimeisen muutoksen syy olisi muuttujan manipulointi riippumaton. Erityisesti yhteiskuntatieteissä tämäntyyppinen ilmiö voi ilmaista yksinkertaisen korrelaatiovaikutuksen.

Jos esimerkiksi kysyminen heikomman koulutuksen omaavilta heidän aikomuksestaan ​​äänestää antaa toisenlaisen tuloksen kuin kysyminen heidän aikomuksestaan äänestä niitä, joilla on yliopisto-opintoja, tämän ei tarvitse tarkoittaa, että riippumaton muuttuja "koulutustaso" on se, joka tuottaa tämän vaihtelu; On mahdollista, että on olemassa toinen piilossa oleva muuttuja, joka selittää sekä erilaista äänestämisaikoa että alhaista opintojen tasoa, kuten taloudellisten resurssien puute.

• Saatat olla kiinnostunut: "15 esimerkkiä laadullisista muuttujista selityksineen"

Yksityiskohtaiset tiedot sen käytöstä tutkimuksessa

Riippuvaisen ja riippumattoman muuttujan jako on peruselementti, joka on osa mitä tahansa suoritettavaa tutkimusta. Mutta huomioon otettavien muuttujien määrä sekä kokeellisen suunnittelun tyyppi ja se, mitä todella on tarkoitus analysoida, voivat vaihdella valtavasti.

Esimerkiksi, yksinkertainen suunnittelu voi edellyttää vain yhden riippumattoman muuttujan ja yhden riippumattoman muuttujan käyttöä. Yleensä suositellaan, että ainakin riippumattoman muuttujan osalta käytämme vain yhtä kerrallaan, koska mitä enemmän riippumattomia on, sitä suurempi on kokeen monimutkaisuus ja mahdollisuus aiheuttaa jonkin verran mittausvirhettä.

Jos kuitenkin halutaan esimerkiksi arvioida lääkkeen vaikutuksia, on tarkoituksenmukaisempaa arvioida eri elementtejä samassa kokeessa. Meillä voisi olla itsenäinen ryhmien välinen muuttuja, joka olisi ryhmän tyyppi (ryhmä lääkettä saaneita koehenkilöitä ja ryhmä kontrollikohteita, kasvot nähdä, onko merkittäviä eroja) ja ryhmän sisäinen, joka olisi hoidon ajankohta (esihoito, jälkihoito ja seuranta).

Samoin riippuvaisina muuttujina voisimme arvioida erilaisia ​​näkökohtia, kuten masennuksen tasoa, itsemurha-ajatuksia, ruokailutottumuksia, libidoa, unen määrää ja laatua.

Joka tapauksessa riippuvan ja riippumattoman muuttujan välinen suhde tulee olemaan sama ja aina tulee tarkistaa, onko kullakin muuttujalla vaikutusta. riippumattomista riippuvaisista (eikä vain jokaisesta riippumattomasta, vaan myös siitä, vaikuttaako niiden välinen vuorovaikutus huollettaviin). Tämä voidaan arvioida erilaisilla suunnittelutyypeillä, kuten ANOVA.

Toinen huomioon otettava näkökohta on se, että riippuen siitä, mitä tutkitaan ja miten kyseinen tutkimus aiotaan suorittaa, sama todellisuus voi olla riippuvainen tai riippumaton muuttuja.

Esimerkiksi henkilön painoindeksi voi olla riippumaton muuttuja, jos sitä käytetään arvioimaan, onko tämä vaikuttaa johonkin muuhun muuttujaan tai se voi olla riippuvainen muuttuja, jos arvioimme, että sama BMI voi riippua toisesta muuttuja. Siten pikemminkin sijainti, josta analysoimme muuttujaa, ei itse muuttuja tekee siitä riippuvaisen tai riippumattoman.

Esimerkkejä sen käytöstä tieteessä

Katsotaan lopuksi muutamia esimerkkejä tilanteista tai tutkimuksista, joissa voimme nähdä riippuvaisen muuttujan ja riippumattoman muuttujan.

Ensimmäinen tapaus voisi olla tutkimus, jonka tavoitteena on analysoida eri korkeuksille altistumisen aiheuttamaa sykkeen muutostasoa ihmisillä, joilla on akrofobia. Tässä tapauksessa korkeus, jolle kohde altistuu, olisi riippumaton muuttuja, kun taas syke olisi riippuvainen muuttuja.

Toinen tutkimus voisi olla analysoida vaikutuksia, joita itsetunnon arviointivälineissä käytetyllä kielellä voi olla potilaiden itsearviointiin. Kielen tyyppi voisi olla riippumaton muuttuja ja itsetuntokyselyiden tulokset riippuvainen.

Kolmas esimerkki voisi olla analysointitutkimus istumattoman elämäntavan/fyysisen aktiivisuuden vaikutus painoindeksiin, joka on BMI riippuvainen muuttuja ja fyysisen aktiivisuuden tasot riippumaton.

Neljäs ja viimeinen esimerkki löytyy tutkimuksesta, jossa arvioidaan kuinka positiivinen vaikutus vaikuttaa elämään tyytyväisyyteen. Positiivisen vaikutuksen tasot olisivat riippumaton muuttuja ja riippuvainen muuttuja elämään tyytyväisyyden taso.