연구에 사용되는 11가지 유형의 변수

나이. 섹스. 무게. 신장. 직업. 사회경제적 지위. 불안 수준. 인간이나 어떤 유형의 문제에 관한 어떤 유형의 가설을 설명하려고 할 때 이러한 요소와 기타 요소를 고려해야 합니다.

그리고 우리 주변에 존재하고 발생하는 모든 것에는 무수한 유형의 변수가 참여하여 발생하는 다양한 현상에서 다소 관련이 있는 역할을 할 수 있습니다. 일반화 가능한 설명을 얻으려면 어떤 변수가 영향을 미치고 어떻게 영향을 미치는지 분석하고 고려해야 합니다. 이는 심리학과 나머지 과학 분야에서 과학 연구에 전념하는 모든 사람들이 고려하는 것입니다. 이 기사에서 우리는 그들이 무엇인지 검토 할 것입니다 존재하는 주요 변수 유형.

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변수란 무엇입니까?

다양한 변수 유형을 살펴보기 전에 다음을 수행하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 귀하의 식별을 용이하게 하고 귀하의 중요성.

변수는 다음을 수행할 수 있는 연구된 속성, 특성 또는 요소를 나타내는 추상 구조로 이해됩니다. 또는 분석 대상에 대한 특정 역할이 없고 다른 값을 가질 수 있는 방식으로 제시됩니다. 이러한 값은 변수와 분석되는 상황 또는 연구자가 고려하려는 한계에 따라 측정값이 다를 수 있습니다.

따라서 우리는 문제의 특성과 관련하여 고려할 수 있는 다양한 옵션이나 양식을 결합하는 개념에 직면해 있습니다. 상기 값은 가변적이며 다른 시간 및/또는 주제에 따라 다릅니다..

문제의 개념은 이론적으로 이해하기에는 복잡해 보일 수 있지만 일부 변수가 본문에 언급된 변수일 수 있다고 생각하면 훨씬 더 이해하기 쉽습니다. 서론: 사람의 체중이나 성별은 다양한 상태(예: 당뇨병 또는 심장 질환).

변수는 매우 다양한 방식으로 분류될 수 있습니다. 운용성 수준, 다른 변수와의 관계 또는 측정 기준과 같은 수많은 차별화된 기준을 기반으로 합니다. 동일한 요소가 다른 역할을 할 수 있고 주어진 상황이나 맥락에서 역할에 따라 다양한 유형의 변수 실험적.

조작성에 따른 변수의 종류

과학적 연구는 항상 연구하고자 하는 것의 어느 정도 요소를 단순화해야 한다는 것을 잊지 마십시오. 집중해야 할 중요한 요소를 식별하고 다른 모든 것은 초점에서 벗어나는 것은 그렇지 않으면 어떤 유형의 데이터를 알지 못하여 아무것도 분석할 수 없기 때문에 필수적인 요구 사항입니다. 스타트.

따라서 다양한 유형의 변수는 현실의 패치를 연구하기 위해 볼 수 있는 요소의 다양성을 설명합니다. 물론 이러한 다양성으로 인해 연구 대상에 대한 유효한 결론에 도달할 수 있도록 하는 변수에 집중할 수 있도록 변수를 잘 선택하는 것이 필수적입니다.

우리가 언급했듯이, 다른 변수를 나누고 분류하는 가장 잘 알려져 있고 고전적인 방법 중 하나는 작동 가능성, 즉 다음과 관련이 있습니다. 값에 번호를 매기고 그 값으로 작동할 가능성. 이 측면을 고려하여 세 가지 주요 유형의 변수를 찾을 수 있습니다.

1. 정성적 변수

질적 변수는 특정 특성의 표현 및 식별을 허용하지만 정량화할 수 없는 모든 변수로 간주됩니다. 이러한 유형의 변수는 해당 특성의 존재 여부만 알려줍니다. 또는 대안의 존재. 그것들은 단지 명목일 뿐이며 평등 및/또는 불평등을 표현합니다. 성별이나 국적이 그 예가 될 것입니다. 그러나 이것이 관찰할 수 없거나 조사에서 관련성이 높은 요소가 발견되지 않았다는 것을 의미하지는 않습니다.

질적 변수 내에서 다양한 유형을 찾을 수 있습니다.

이분법적 정성적 변수

이들은 다음과 같은 변수입니다. 두 가지 가능한 옵션만 존재하거나 고려 중입니다.. 살아 있거나 죽은 것이 이것의 한 예입니다. 값 중 하나의 존재가 다른 하나를 무효화하는 방식으로 동시에 살아 있는 것은 불가능합니다.

정성적 다항변수

이전 경우와 같이 여러 값의 존재를 허용하는 변수 값의 식별만 허용하고 주문할 수 없는 나머지는 제외합니다. 또는 해당 값으로 작동합니다. 색상이 예시입니다.

2. 준정량적 변수

이것들은 수학적 연산을 수행하는 것이 불가능하지만 단순한 질적 연산보다 더 발전된 변수입니다. 그들은 품질을 표현하는 동시에 그것을 조직화하고 허용합니다. 순서 또는 계층을 설정, 정확히는 아니지만.

이것의 예는 누군가가 이 자질을 어느 정도 가지고 있는지 여부를 결정할 수 있는 연구 수준입니다.

하나, 범주와 그 앞에 오는 범주와 뒤에 오는 범주 사이의 차이에는 불변성이 없습니다. (대학원 공부를 한 사람이 초등학교만 있는 사람보다 더 많이 아는 것과 같이 대학원 공부를 한 사람은 학사 학위를 가진 사람 이상을 알지 못합니다.)

3. 양적 변수

양적 변수는 이번에는 값을 조작할 수 있는 모든 변수입니다. 변수의 값에 다른 숫자를 할당하는 것이 가능합니다, 값 사이에 다른 관계를 설정할 수 있는 방식으로 다른 수학적 절차를 수행할 수 있습니다.

이러한 유형의 변수에서 큰 관련성이 있는 두 개의 큰 그룹인 연속 변수와 이산 변수를 찾을 수 있습니다.

이산 양적 변수

값이 중간 값을 허용하지 않는 양적 변수의 집합입니다. 측정에서 소수를 얻을 수 있음(나중에 의미가 있을 수 있지만 포함). 예를 들어 2.5명의 자녀를 가질 수 없습니다. 일반적으로 비율 척도를 사용하는 변수를 나타냅니다..

연속 정량 변수

우리는 값이 두 개의 특정 값 사이에서 다양한 중간 값을 찾을 수 있는 연속체의 일부일 때 이러한 유형의 변수를 말합니다. 더 자주, 우리는 간격 척도로 측정되는 변수에 대해 이야기합니다..

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다른 변수와의 관계에 따라

그들의 값이 다른 사람들의 값과 어떻게 관련되어 있는지에 따라 다양한 유형의 변수를 결정할 수도 있습니다. 이러한 의미에서 몇 가지 유형이 두드러지며 처음 두 가지가 특히 관련이 있습니다. 측정되는 관계의 유형과 수정되는 대상에 따라 동일한 요소가 한 유형의 변수가 될 수 있고 다른 유형이 될 수 있음을 명심하는 것이 중요합니다. 또한 해당 변수의 역할과 유형은 분석 대상에 따라 다르다는 점을 고려해야 합니다. 연구된 상황에서 변수가 실제로 차지하는 역할에 관계없이.

예를 들어 나이의 역할을 조사하는 경우 알츠하이머, 피험자의 연령은 독립 변수인 반면 타우 단백질 및 플라크의 존재 여부는 베타-아밀로이드는 우리 연구에서 종속 변수가 될 것입니다(각 변수가 질병).

1. 독립 변수

독립 변수는 조사 당시 고려되었으며 실험자가 수정하거나 수정하지 못할 수 있는 변수로 이해됩니다. 품질을 결정하는 효과를 관찰하기 시작하는 변수입니다., 특성 또는 상황은 다른 요소에 있을 수 있습니다. 성별, 연령 또는 기본 불안 수준은 독립 변수의 예입니다.

2. 종속 변수

종속변수는 독립변수의 기존 변형에 의해 수정된 요소를 말합니다. 연구에 따르면, 종속 변수는 독립 변수에서 선택되고 생성됩니다.. 예를 들어, 성별에 따른 불안 수준을 측정하면 성별은 독립 변수가 될 것이며, 그 수정으로 인해 종속 변수(이 경우 불안)가 변경될 것입니다.

3. 중재자 변수

우리는 변수를 중재함으로써 이해합니다. 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 변경합니다.. 감정 상태 또는 지적 능력을 조절 변수로 하여 학습 시간을 학업 결과와 연관시키면 이에 대한 예가 제공됩니다.

4. 이상한 변수

이 레이블은 다음과 같은 모든 변수를 나타냅니다. 고려되지 않았지만 얻은 결과에 영향을 미칩니다..

따라서 상황에서 통제되지 않고 고려되지 않는 변수 집합입니다. 연구 후 또는 실험 또는 컨텍스트 중에도 식별할 수 있지만 조사했다. 그들은 낯선 사람이 고려되지 않는다는 점에서 중재자와 다릅니다. 이것은 중재자의 경우가 아닙니다.

즉, 이상한 변수는 결과를 해석할 때 잘못된 결론으로 ​​이어질 수 있는 변수입니다. 그리고 그 존재의 영향은 조사를 위해 수행된 연구 설계의 품질에 달려 있습니다. 어떤 것.

척도에 따른 변수의 종류

변수의 또 다른 가능한 분류는 사용된 척도와 척도를 기반으로 할 수 있습니다. 그러나 문제의 척도는 변수 이상으로 구별되는 요소로 언급될 것이라는 점을 고려해야 합니다. 운영 수준이라는 점도 고려해야 한다. 사용된 저울, 저울에 추가된 새로운 가능성 이전. 따라서 비율 변수는 명목, 서수 및 간격의 속성도 가지고 있습니다. 이런 의미에서 우리는 다음 유형을 찾을 수 있습니다.

1. 명목변수

변수가 도달할 수 있는 값이 특정 품질의 존재를 구별할 수 있을 때만 명목 변수에 대해 이야기하고 있습니다. 이러한 값이 정렬 또는 수학 연산을 수행하는 것을 허용하지 않고 그들과 함께. 일종의 질적 변수이다.

2. 서수 변수

그것들로 작동하는 것은 불가능하지만 다른 값 사이에 순서를 설정하는 것은 가능합니다. 하나, 이 순서는 값 사이의 수학적 관계 설정을 허용하지 않습니다.. 이들은 근본적으로 질적 변수입니다. 예를 들면 사회경제적 지위나 학력이 있다.

3. 간격 변수

이전 특성 외에도 간격 척도의 변수는 다음을 허용합니다. 숫자 관계 설정 일반적으로 이러한 관계는 비례성으로 제한되지만 변수 간의 관계입니다. 절대적으로 식별 가능한 영점이나 영점은 없으며 값을 다른 값으로 직접 변환할 수 없습니다. 특정 값이 아니라 범위를 측정하는데, 이는 작업을 복잡하게 하지만 많은 수의 값을 처리하는 데 도움이 됩니다.

4. 비율 변수

비율 변수는 완전히 조작할 수 있는 규모로 측정되며, 다음을 수행할 수 있습니다. 얻은 결과에 다양한 변환을 수행하고 복잡한 수치 관계를 설정합니다. 마다. 측정된 것의 완전한 부재를 가정하는 원점이 있다.

현실을 분석하는 다양한 방법

다양한 유형의 변수는 항상 현실을 단순화한다는 것을 잊지 마십시오. 간단하고 측정하기 쉬운 매개변수로 분해하는 방법 자연이나 사회의 나머지 구성 요소에서 그들을 격리합니다.

그러므로 우리는 이러한 변수를 아는 것이 무슨 일이 일어나고 있는지 완전히 이해하고 있다고 믿는 것으로 우리 자신을 제한할 수 없습니다. 변수 연구에서 얻은 결과를 비판적으로 검토하는 것이 필요합니다. 잘못된 결론에 도달하고 무슨 일이 일어나는지에 대한보다 완전하고 현실적인 설명에 자신을 닫지 마십시오. 주위에.

참고 문헌:

• 반스, B. (1985): 과학, 바르셀로나: 노동.
• 프랄리, J. 비. (1989). 추상 대수학의 첫 번째 과정. 뉴욕: 애디슨-웨슬리
• 라투르, B. 그리고 울가 S. (1979/1986): 실험실에서의 생활. 과학적 사실의 구성, 마드리드: Alianza Universidad.
• 설리반, M. (1998). 삼각법 및 분석 기하학. 바르셀로나: 피어슨 교육.