Atkarīgais un neatkarīgais mainīgais: kas tie ir, ar piemēriem

Neatkarīgais mainīgais un atkarīgais mainīgais Tie veido divas no zināmākajām kategorijām zinātnes un pētniecības pasaulē tādās jomās kā medicīna, psiholoģija, socioloģija un citās zināšanu jomās.

Tie ir ne tikai eksperimentu veikšanas pamatjēdzieni; Turklāt tie palīdz saprast, kā realitāte darbojas, analizējot izolētas parādības. Īsāk sakot, tie ļauj mums samazināt pētāmā sarežģītību un koncentrēties uz vienkāršiem elementiem, kas var atklāt zinātniskās zināšanas.

Šajā rakstā mēs redzēsim, kas ir atkarīgie un neatkarīgie mainīgie, ar vairākiem piemēriem, kas palīdz izprast tās lomu zinātnē un statistikas rīku izmantošanā.

• Saistīts raksts: "Pētījumā izmantotie 11 mainīgo veidi"

Atkarīgais un neatkarīgais mainīgais: kas tie ir?

Psiholoģijā, tāpat kā jebkurā citā zinātnes disciplīnā, pētījumi ir būtiski, lai panāktu jaunu attīstību paņēmienus, metodes, skaidrojošus modeļus un praktiskus lietojumus, vai lai uzlabotu vai garantētu drošību un patiesumu jau esošu

Un, lai kaut ko izpētītu, mums jāņem vērā, ka jebkurā eksperimentā ir nepieciešams novērtēt un manipulēt ar dažādiem mainīgajiem. Mainīgie lielumi ir pazīmes vai raksturlielumi, kas var atšķirties, pieņemot dažādas vērtības vai kategorijas, un kuras variācijas var sniegt mums norādes par to, kā notiek mūs interesējoša parādība vai kāpēc tā parādās pētījums.

Tātad mainīgie ir realitātes elementi, kurus varam definēt konkrētā un paredzamā veidā līdz tādai pakāpei, ka mēs vairākas reizes dabā vai sabiedrībā atkārtojam to, uz ko tas attiecas. Piemēram, sekss ir mainīgs lielums, un tas, ko tas norāda, atspoguļojas lielākajā daļā cilvēku, kurus mēs novērojam, un ļoti maz situāciju rada neskaidrības.

Operatīvā līmenī, Ikreiz, kad mēs strādājam eksperimentāli, mēs to darīsim ar diviem galvenajiem to veidiem: atkarīgo un neatkarīgo mainīgo.. Apskatīsim katru no tiem visā šajā rakstā.

Neatkarīga mainīgā pamatdefinīcija

Neatkarīgs mainīgais ir definēts kā jebkurš mainīgais, kas tiek pārbaudīts eksperimentālā līmenī, ar kuru pētnieki manipulē, lai pārbaudītu hipotēzi. Ir par īpašība, kvalitāte, īpašība vai spējas, kas spēj ietekmēt pārējos mainīgos, kas spēj mainīt vai atzīmēt pārējo mainīgo uzvedību.

Tādējādi šī mainīgā atšķirīgās vērtības būs būtiskas, lai izstrādātu un interpretētu eksperimenta rezultātus, jo tas var tos izskaidrot.

Piemēram, varat atzīmēt dažādas situācijas, kurām dalībnieki piedzīvos eksperimenta laikā (ja viņi iziet vairāk nekā vienu), vai grupas, kurās būs dažādi eksperimenta apstākļi. Šādos gadījumos mēs varētu runāt attiecīgi par intrasubjektiem vai starpsubjektiem neatkarīgiem mainīgajiem.

Neatkarīgais mainīgais sTas ir nosaukts tieši tāpēc, ka tā vērtības nemainīs pārējie paša eksperimenta mainīgie.. Dzimums vai vecums ir daži mainīgie, kas parasti ir neatkarīgi, jo tie nemainās atkarībā no dažiem mainīgajiem. Protams, mēs varam tos izmantot, lai pētītu citus mainīgos.

Jebkurā gadījumā mainīgie ir atkarīgi vai neatkarīgi atkarībā no konteksta, kurā mēs atrodamies. Vienā izmeklēšanā iecienītākais mūzikas žanrs var būt atkarīgais mainīgais, bet citā – neatkarīgais mainīgais.

Atkarīgais mainīgais: jēdziens

Attiecībā uz atkarīgo mainīgo mēs runājam par tā kvalitāte vai īpašība, kuras uzvedību ietekmē neatkarīgais mainīgais. Šie ir mainīgie, kas tiek mērīti, lai varētu interpretēt rezultātus. Citiem vārdiem sakot, tas ir tas, kas tiek novērots, lai redzētu, vai tas mainās vai kā tas mainās, ņemot vērā noteiktus nosacījumus (ko kontrolē, izmantojot atkarīgos mainīgos).

Tādā veidā mēs saskaramies ar mainīgā veidu, ko analizējam eksperimentā vai izmeklēšanā, novērtējot, kā tas uzvedas, pamatojoties uz neatkarīgā vērtībām. Ja cēlonis ir neatkarīgais mainīgais, mēs varētu uzskatīt, ka atkarīgais ir sekas, ko mēs izmērām no fakta, ka esam manipulējuši ar pirmo.

Protams, tas ir jāņem vērā ne visi pētījumi, kuros izmantoti atkarīgie un neatkarīgie mainīgie, izsaka cēloņsakarības. Tas ir, fakts, ka, mainot neatkarīgā mainīgā vērtību, mainās arī atkarīgā vērtība pēc a vairāk vai mazāk paredzams modelis, tas nenozīmē, ka šo pēdējo izmaiņu cēlonis bija manipulācija ar mainīgo neatkarīgs. Īpaši sociālajās zinātnēs šāda veida parādības var izteikt vienkāršu korelācijas efektu.

Piemēram, ja jautājot cilvēkiem ar zemāku izglītības līmeni par viņu nodomu balsot, tiek iegūts cits rezultāts nekā jautājot par viņu nodomu balso par tiem, kuriem ir augstskolas studijas, tas nenozīmē, ka neatkarīgais mainīgais "izglītības līmenis" ir tas, kas to ģenerē variācija; Iespējams, ir vēl kāds slēpts mainīgais, kas izskaidro gan atšķirīgo nodomu balsot, gan zemo studiju līmeni, piemēram, finanšu līdzekļu trūkums.

• Jūs varētu interesēt: "15 kvalitatīvo mainīgo piemēri ar skaidrojumiem"

Sīkāka informācija par tā izmantošanu pētījumos

Dalījums starp atkarīgo un neatkarīgo mainīgo ir pamatelements, kas ir daļa no jebkuras veiktās izmeklēšanas. Taču mainīgo lielumu skaits, kas jāņem vērā, kā arī eksperimentālā dizaina veids un tas, ko patiesībā paredzēts analizēt, var ļoti atšķirties.

Piemēram, vienkāršs dizains var prasīt tikai viena neatkarīga mainīgā un viena neatkarīga lieluma izmantošanu. Kopumā parasti ir ieteicams vismaz attiecībā uz neatkarīgo mainīgo izmantot tikai vienu vienlaikus, jo lielāks ir neatkarīgo skaits, jo lielāka ir eksperimenta sarežģītība un iespēja izraisīt kādu mērījumu kļūdu.

Tomēr, ja, piemēram, vēlamies novērtēt zāļu iedarbību, ir pareizāk vienā eksperimentā novērtēt dažādus elementus. Mums varētu būt neatkarīgs starpgrupu mainīgais, kas būtu grupas veids (subjektu grupa ar narkotiku un kontroles subjektu grupa, no seju, lai redzētu, vai pastāv būtiskas atšķirības) un grupas iekšienē, kas būtu ārstēšanas laiks (pirmsārstēšana, pēcārstēšana un pēcpārbaude).

Tāpat kā atkarīgus mainīgos mēs varētu novērtēt dažādus aspektus, piemēram, depresijas līmeni, domas par pašnāvību, ēšanas paradumus, libido, miega daudzumu un kvalitāti.

Jebkurā gadījumā attiecības starp atkarīgo un neatkarīgo mainīgo būs vienādas, un vienmēr ir jāpārbauda, ​​vai ir katra mainīgā ietekme. neatkarīgi no apgādājamajiem (un ne tikai no katra neatkarīgā, bet arī no tā, vai to savstarpējā mijiedarbība ietekmē atkarīgos). To var novērtēt, izmantojot dažādus dizaina veidus, piemēram, ANOVA.

Vēl viens aspekts, kas jāņem vērā, ir tas, ka atkarībā no tā, kas tiks izmeklēts un kā šī izmeklēšana tiks veikta, tā pati realitāte var būt atkarīgs vai neatkarīgs mainīgais.

Piemēram, personas ķermeņa masas indekss var būt neatkarīgs mainīgais, ja to izmanto, lai novērtētu, vai tas ietekmē kādu citu mainīgo, vai arī tas var būt atkarīgs mainīgais, ja mēs novērtējam, ka tas pats ĶMI var būt atkarīgs no cita mainīgs. Tādējādi tā drīzāk ir pozīcija, no kuras mēs analizējam mainīgo, nevis pats mainīgais, kas padara to atkarīgu vai neatkarīgu.

Tās izmantošanas piemēri zinātnē

Noslēgumā aplūkosim dažus piemērus situācijām vai izmeklējumiem, kuros mēs varam redzēt atkarīgo mainīgo un neatkarīgo mainīgo.

Pirmais gadījums varētu būt pētījums, kura mērķis ir analizēt sirdsdarbības ātruma izmaiņu līmeni, ko rada dažādu augstuma līmeņu iedarbība cilvēkiem ar akrofobiju. Šajā gadījumā augstums, kuram subjekts ir pakļauts, būtu neatkarīgais mainīgais, bet sirdsdarbības ātrums būtu atkarīgais mainīgais.

Vēl viens pētījums varētu būt, lai analizētu ietekmi, kāda var būt pašcieņas novērtēšanas instrumentos lietotās valodas veidam uz pacientu pašvērtējumu. Valodas veids varētu būt neatkarīgs mainīgais, un rezultāti pašcieņas anketās ir atkarīgie.

Trešais piemērs varētu būt izmeklēšana, kas analizē mazkustīga dzīvesveida/fiziskās aktivitātes līmeņa ietekme uz ķermeņa masas indeksu, kas ir ĶMI atkarīgais mainīgais un fiziskās aktivitātes līmenis ir neatkarīgs.

Ceturto un pēdējo piemēru var atrast pētījumā, kurā tiek novērtēts, kā pozitīva ietekme ietekmē apmierinātības ar dzīvi līmeni. Pozitīvās ietekmes līmeņi būtu neatkarīgais mainīgais, un atkarīgais mainīgais būtu apmierinātības ar dzīvi līmenis.