研究と例における8種類の変数

変数は、光速などの値が1つしかない定数とは対照的に、重量、高さ、目の色など、さまざまな値を持つことができるものです。

変数のタイプは、それが表すデータによって決定されます。たとえば、重量は、オブジェクトのグラムまたはキログラムとして数値で表される場合の量的変数です。一方、「重い」または「軽い」という観点から提示された場合、品質を提示するため、定性的な変数になります。

数学、統計、および科学研究では、さまざまなタイプの変数を使用します。どれどれ。

1. 連続量変数

連続量変数は、次のような数値で表される任意の変数です。温度などの分数または小数で表され、37ºCなどの値が見つかります。 37.5ºCまたは38.5ºC。

変数の他の例は次のとおりです。

離散量変数は、整数値、つまり1、2、または555のみを取ることができますが、1.5または2.25は取ることができません。これらのタイプの変数の例は次のとおりです。

定性的二分変数は、観察可能な品質、特性、または状態を表す非数値データであり、2つの値のみを示します。例えば：

これは、3つ以上のカテゴリを表す非数値変数です。例えば：

値は、最小から最大、最も重要から最も重要でない、最初から最後などの順序で並べることができます。このタイプの変数は次の場所で観察されます。

ソーシャルクラス：「下層階級」、「中流階級」または「上流階級」。
社会経済的レベル：A / B（リッチクラス）、C +（アッパーミドルクラス）、C（ミドルクラス）、D +（ロワーミドルクラス）、D（プアクラス）、E（極度の貧困）。
言語能力：「基本」、「中級」または「上級」。
大学の成績：1度、2度、3度など。

独立変数は、別の変数を必要とせずに発生する変数です。科学では、それは研究者によって操作または制御される変数です。つまり、値は特定の制限内で自由に帰属させることができます。たとえば、薬物の効果の研究では、薬物のない対照群と治療のある群が存在する場合、独立変数は定性的である可能性があります。

一般に、科学的研究は独立変数の効果を調べることに焦点を合わせています。ある研究では、オオムギ植物に対する5つの磁界の強さの影響が分析されました。この場合、独立変数は磁場の強さでした。

従属変数は、別の結果である変数です。たとえば、子供の身長は年齢に依存する変数です。 10歳は5歳より背が高いです。

従属変数は、独立変数の効果の尺度です。ある研究では、コントロールグループと8週間ダンスセラピーを実践した別のグループの2つのグループの女性で胴囲を測定しました。従属変数は胴囲であり、ダンスレジメンは独立変数です。

従属変数を特定する最も簡単な方法は、何かの影響または結果、つまり原因である独立変数を検出することです。前の場合と同様に、ダンスの練習が原因または独立変数であり、結果はウエストの測定値または従属変数にあります。

独立変数が操作または固定されている間、従属変数は測定または記録されます。

これらは、調査の目的とは関係ありませんが、従属変数に影響を与える可能性のある独立変数です。

奇妙な変数の例は、朝食を食べることの効果の研究における知性と学生のグループでの数学のテストの結果です。独立変数は、数学のテストを受ける前に朝食を食べるかどうかであると想定されています。テスト結果は従属変数になりますが、この場合、各子の知能が結果に影響を与える可能性があります。

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