研究で使用される11種類の変数

年齢。 セックス。 重量。 高さ。 職業。 社会経済的地位。 不安レベル。 人間に関するある種の仮説やある種の問題を説明しようとするときは、これらの要素や他の要素を考慮に入れる必要があります。

そして、私たちの周りに存在し、発生するすべてのものに、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果たすことができる無数のタイプの変数が参加しているということです。 一般化可能な説明を得たい場合は、どの変数が影響を及ぼし、どのように影響するかを分析して考慮する必要があります。 それは、心理学とその他の科学の両方において、科学研究に専念するすべての人々が考慮に入れるものです。 この記事では、それらが何であるかを確認します 存在する変数の主なタイプ.

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変数とは何ですか？

さまざまな変数タイプを確認する前に、簡単な説明を行うと役立つ場合があります。 あなたの識別を容易にし、あなたのことを考慮に入れるために、私たちがそのように考えるもののレビュー 重要性。

変数は、調査対象のプロパティ、特性、または要素を参照する抽象的な構成概念として理解されます。 または、分析対象に特定の役割がなく、異なる値を持つことができるように提示されている。 したがって、これらの値は、変数と分析対象の状況の両方、または研究者が考慮したい制限に応じて、さまざまな測定値で変化する可能性があります。

したがって、問題の特性に関して考慮に入れることができるさまざまなオプションまたはモダリティをまとめる概念に直面しています。 上記の値は可変であり、異なる時間および/または主題で異なる.

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、いくつかの変数がで言及されているものである可能性があると考えると、はるかに理解しやすくなります。 はじめに：人の体重や性別は、さまざまな状態（たとえば、糖尿病や 心臓病）。

変数は非常に異なる方法で分類できます また、操作性のレベル、他の変数との関係、さらにはそれらが測定されるスケールなど、多数の差別化された基準に基づいています。 同じ要素が異なる役割を持ち、次のように分類される可能性があることに留意することが重要です。 特定の状況またはコンテキストでの役割に応じて、さまざまなタイプの変数 実験的。

操作性に応じた変数の種類

科学研究では、研究したい要素を多かれ少なかれ単純化する必要があることを忘れないでください。 焦点を当てるべき重要な要素を特定し、他のすべての焦点を外しておくことは、 必須の要件です。そうしないと、どのタイプのデータでわからないと何も分析できなくなります。 開始。

したがって、さまざまなタイプの変数が、現実のパッチを研究するために見ることができる要素の多様性を説明しています。 もちろん、この多様性により、変数を適切に選択して、調査対象について有効な結論に到達できるものに焦点を当てることができるようにすることが不可欠になります。

すでに述べたように、さまざまな変数を分割および分類する最もよく知られた古典的な方法の1つは、それらの操作性に関連しています。 それらの値に番号を付けて操作する可能性. この側面を考慮に入れると、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. 質的変数

質的変数は、特定の特性の表現と識別を可能にするが、それらを定量化することはできない変数と見なされます。 このタイプの変数は、上記の特性の存在または非存在を通知するだけです。 または代替の存在。 それらは単なる名目上のものであり、平等および/または不平等を表しています。 性別や国籍はこの例です。 ただし、これは、それらが観察できないこと、または調査で関連性の高い要素が見つからないことを意味するものではありません。

質的変数内で、さまざまなタイプを見つけることができます。

二分質的変数

これらは変数であり、 2つの可能なオプションのみが存在するか、検討されています. 生きているか死んでいるかはこの例です：値の1つの存在が他を否定するような方法で同時に生きることは不可能です。

定性的多項変数

前の場合と同様に、複数の値の存在を認める変数 それらは値の識別のみを許可し、これは注文できずに残りを除外します またはその値で動作します。 色は一例です。

2. 準定量的変数

これらは、数学演算を実行することは不可能ですが、単なる定性的なものよりも高度な変数です。 彼らは品質を表現し、同時にそれを整理し、 順序または階層を確立する、正確ではありませんが。

この例は、研究のレベルであり、誰かがこの品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。

しかしながら、 カテゴリとその前のカテゴリと後のカテゴリの違いに一定性はありません。 （大学院の研究をしている人は、高校の研究をしている人が初等教育しか持っていない人よりも知っているのと同じように、学士号を持っている人を複数知っていることはありません）

3. 量的変数

量的変数は、今回はそれらの値の操作化を可能にするすべてのものです。 変数の値に異なる番号を割り当てることが可能です、それらの値の間の異なる関係を確立できるような方法で、それらを使用してさまざまな数学的手順を実行できること。

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

離散量変数

それは、その値が中間値を認めない、ではない量的変数のセットです 測定で小数を取得することは可能です（ただし、後でそれを行うことができます） 含む）。 たとえば、2.5人の子供を持つことはできません。 それらは通常、比率スケールを使用する変数を指します.

連続量的変数

このタイプの変数については、それらの値が2つの特定の値の間でさまざまな中間値を見つけることができる連続体の一部である場合に、説明します。 より頻繁に、間隔尺度で測定される変数について話します.

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他の変数との関係によると

それらの値が他の値とどのように関連しているかに基づいて、さまざまなタイプの変数を決定することも可能です。 この意味で、いくつかのタイプが際立っており、最初の2つが特に関連性があります。 測定される関係のタイプと何が変更されるかに応じて、同じ要素が1つのタイプの変数と別のタイプの変数にな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、分析対象に依存することを考慮に入れる必要があります。 調査した状況で変数が実際に占める役割に関係なく.

たとえば、年齢の役割を調査している場合 アルツハイマー病、被験者の年齢は独立変数になりますが、タウタンパク質とプラークの有無は ベータアミロイドは、私たちの研究では従属変数になります（各変数が 疾患）。

1. 独立変数

独立変数は、調査時に考慮され、実験者が変更できる場合とできない場合がある変数であると理解されています。 これは、品質を決定する効果を観察し始める変数です。、特性または状況は、さまざまな要素にある可能性があります。 性別、年齢、またはベースラインの不安レベルは、独立変数の例です。

2. 従属変数

従属変数は、独立変数の既存のバリエーションによって変更される要素を参照します。 研究については、 従属変数は、独立変数から選択および生成されます. たとえば、性別による不安のレベルを測定する場合、性別は独立変数になり、その変更によって依存変数、この場合は不安に変化が生じます。

3. モデレーター変数

変数をモデレートすることで、次のような変数のセットを理解します。 従属変数と独立変数の間の関係を変更する. この例は、学習時間を学業成績と関連付け、緩和変数を感情状態または知的能力と関連付ける場合に示されます。

4. 奇妙な変数

このラベルは、次のすべての変数を参照します 考慮されていませんが、得られる結果に影響を及ぼします.

したがって、これらはすべて、状況で制御および考慮されていない変数のセットです。 研究されたが、その後、あるいは実験や文脈の中でさえそれらを特定することは可能である 調査した。 彼らは見知らぬ人が考慮されていないという点で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。

言い換えれば、奇妙な変数は、結果を解釈するときに誤った結論につながる可能性がある変数です 調査の結果、およびその存在の影響は、調査のために実施された調査の設計の質に依存します 何か。

スケール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とメジャーに基づいて行うことができます。 ただし、変数よりも、問題のスケールが特徴的な要素として話していることを考慮に入れる必要があります。 の操作のレベルとしてそれを考慮に入れる必要があります 使用されるスケール、スケールの可能性に加えて新しい可能性が組み込まれています 前。 したがって、比率変数には、名義、序数、および区間のプロパティもあります。 その意味で、次のようなタイプがあります。

1. 名目変数

名目変数について話しているのは、その変数が到達できる値によって、特定の品質の存在を区別することしかできない場合です。 これらの値が並べ替えや数学演算を実行することを許可せずに 彼らと一緒に。 これは、定性変数の一種です。

2. 順序変数

それらを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。 しかしながら、 この順序では、値間の数学的関係を確立できません。. これらは基本的に質的変数です。 この例としては、社会経済的地位や教育レベルがあります。

3. 間隔変数

前の特性に加えて、間隔尺度の変数は次のことを可能にします 数の関係を確立する 一般にこれらの関係は比例に制限されていますが、変数間。 絶対的に識別可能なゼロ点またはゼロ点はありません。これは、値を他の値に直接変換できないものです。 これらは、特定の値ではなく範囲を測定します。これは、操作を複雑にしますが、多数の値をカバーするのに役立ちます。

4. 比率変数

比率変数は、完全に操作可能で、次のことができるようなスケールで測定されます。 得られた結果にさまざまな変換を実行し、複雑な数値関係を確立します 各。 測定されたものが完全に欠如していると仮定する原点があります.

現実を分析するさまざまな方法

さまざまなタイプの変数は常に現実を単純化したものであることを忘れないでください。 シンプルで測定しやすいパラメータに分解する方法 自然や社会の残りの要素からそれらを分離します。

したがって、これらの変数を知ることは何が起こっているのかを完全に理解していると信じることに限定することはできません。 変数の研究から得られた結果を批判的に見ることは、そうしないために必要です。 間違った結論に到達し、何が起こるかについてのより完全で現実的な説明に身を任せないでください 周り。

書誌参照：

• バーンズ、B。 （1985）：科学について、バルセロナ：労働。
• フレイリー、J。 B。 (1989). 抽象代数の最初のコース。 ニューヨーク：アディソン-ウェスリー
• ラトゥール、B。 およびWoolgarS。 （1979/1986）：実験室での生活。 マドリードの科学的事実の構築：AlianzaUniversidad。
• サリバン、M。 (1998). 三角法と解析幾何学。 バルセロナ：ピアソンエデュケーション。