31 ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ В ИССЛЕДОВАНИИ: ХАРАКТЕРИСТИКИ, ПРИМЕРЫ - НАУКА - 2025

В типы переменных в области исследований и статистики состоят из серии или набор абстрактных сущностей , которые могут приобретать различные значения в зависимости от категорий и характеристик объекта исследования.

Другими словами, статистические переменные - это типологии, которые могут колебаться или изменяться; это изменение можно измерить и наблюдать. Точно так же переменную можно понимать как абстрактную конструкцию, которая относится к свойству или элементу, который может играть определенную роль по отношению к объекту, который анализируется.

Переменные в исследованиях и статистике можно измерить и проанализировать. Источник: pixabay.com

Это означает, что указанное свойство или элемент напрямую влияет на изучаемый предмет или объект. Концепция переменной направлена ​​на объединение различных модальностей или вариантов, которые необходимо принимать во внимание для понимания объекта исследования.

Следовательно, значения переменных будут непоследовательными или разными в предметах и ​​/ или в моменты анализа. Понимание этой концепции в теоретической области может быть сложным.

Однако на конкретных примерах можно лучше понять подход: переменной может быть пол или возраст человека, поскольку эти характеристики могут повлиять на объект исследования, если анализ должен проводиться у пациентов, которые страдают сердечными или другими заболеваниями.

характеристики

Переменные характеризуются двумя основными элементами. Во-первых, они обладают чертами, которые можно прямо или косвенно наблюдать и регистрировать, что позволяет сопоставить их с практической реальностью.

Во-вторых, они обладают свойством изменяться и быть измеримыми, поскольку в некоторых случаях их можно классифицировать или измерить (например, по возрасту и полу).

Статистические переменные не могут проявляться в отдельных или отдельных случаях, поскольку наличие группы необходимо для того, чтобы можно было выразить те характеристики или элементы, которые будут меняться.

Если статистика - это наука, которая собирает и интерпретирует данные, подразумевается, что переменные этой дисциплины отвечают за анализ множества информации и не предназначены для анализа отдельных или единичных данных.

Существует много типов переменных, поэтому их можно классифицировать по разным аспектам. Например, статистические переменные могут быть качественными и количественными; в свою очередь, их можно разделить на другие категории в зависимости от их характеристик.

Переменные согласно соотношению с другими переменными

Помимо операционных переменных существует также классификация в соответствии с отношениями, существующими между значениями этих переменных. Необходимо иметь в виду, что роль каждого типа переменной зависит от анализируемой функции. Другими словами, на классификацию этих вариаций влияет объект исследования.

В этой классификации есть независимые, зависимые, модерирующие, странные, управляющие, ситуативные, участвующие и смешивающие переменные.

-Независимые переменные

Они относятся к переменным, которые принимаются во внимание в процессе исследования и могут быть изменены исследователем. Другими словами, речь идет о тех переменных, из которых аналитик начинает рассматривать и записывать эффекты, которые их характеристики производят на объект исследования.

пример

Примером независимой переменной может быть пол, а также возраст, если вы хотите создать реестр людей с болезнью Альцгеймера.

Можно установить, что независимая переменная обусловливает зависимую. Кроме того, независимое можно назвать экспериментальным или причинным, поскольку им непосредственно манипулирует исследователь. Независимые переменные используются в первую очередь для описания факторов, вызывающих конкретную проблему.

-Зависимые переменные

Это те, которые имеют прямую ссылку на элемент, который изменен вариацией, произведенной независимой переменной. Это означает, что зависимая переменная создается из независимой переменной.

Примеры

Например, если мы хотим определить депрессию по полу, последний будет независимой переменной; изменение этого параметра приведет к колебаниям зависимой переменной, которой в данном случае является депрессия.

Другой пример можно найти во взаимосвязи между курением и раком легких, поскольку «наличие рака легких» в этом случае будет зависимой переменной, а «курение» - независимой переменной, поскольку она может варьироваться в зависимости от количество упаковок, потребляемых в день.

-Модерирование переменных

Эти переменные изменяют или модифицируют отношения, существующие между зависимой и независимой переменной; отсюда их название, поскольку они модерируют связь между двумя вышеупомянутыми.

пример

Например, учебные часы связаны с академическими последствиями; следовательно, модерирующей переменной может быть душевное состояние ученика или развитие его моторики.

-Странные переменные

Странные переменные получили свое название, потому что они не принимались во внимание при разработке исследования, но оказали заметное влияние на окончательные результаты. Их также называют промежуточными или загадочными переменными, поскольку они могут ослабить связь между проблемой и возможной причиной.

Следовательно, это группа переменных, которые не контролировались во время анализа объекта исследования, но могут быть идентифицированы после завершения исследования, а в некоторых случаях они даже идентифицируются в ходе исследования.

Они похожи на модераторов, с той разницей, что учитываются при расследовании. Странные переменные также могут увести исследователя по ложному пути, поэтому важность их наличия будет зависеть от качества проводимых исследований.

пример

Например, переменной этого типа может быть тот факт, что нервные люди больше курят и имеют большую тенденцию болеть раком, чем те, кто не страдает нервозностью; странной или загадочной переменной в данном случае являются нервы.

-Переменный контроль

Контрольные переменные - это те, которые ученый хочет оставаться постоянными, и он должен наблюдать за ними так же тщательно, как и за зависимыми переменными.

Например, если ученый хочет изучить влияние диеты (VI) на здоровье (DV), контрольной переменной может быть то, что люди, участвующие в исследовании, не курят.

Это будет управляющая переменная; необходимо контролировать это, потому что наблюдаемые различия в состоянии здоровья могут быть связаны с тем, курят люди или нет. В любом случае в подобном эксперименте могут быть другие контрольные переменные; быть спортсменом, иметь другие привычки …

-Ситуационные переменные

Ситуационная переменная - это аспект среды, который может влиять на эксперимент. Например, качество воздуха в эксперименте, связанном со здоровьем.

-Переменные участники

Переменная участника или субъекта - это характеристика субъектов, изучаемых в эксперименте. Например, пол участников исследования здоровья. Также известны как участвующие переменные.

-Переменная путаницы

Смешивающая переменная - это переменная, которая влияет как на независимую, так и на зависимую переменную. Например, стресс может заставить людей больше курить, а также напрямую влияет на их здоровье.

Типы переменных по работоспособности

Статистические и исследовательские переменные можно классифицировать в зависимости от их работоспособности, причем эта категория является наиболее известной и наиболее полезной. Говоря о работоспособности, делается ссылка на возможность «нумеровать» значения этих переменных. Следовательно, мы можем разделить их на три основных типа:

-Качественные переменные

Качественные переменные - это те вариации, которые позволяют установить идентификацию конкретного элемента, но не могут быть определены количественно. Это означает, что эти переменные могут сообщать о существовании характеристики, но не могут быть оценены численно.

Следовательно, это вариации, которые определяют, существует ли равенство или неравенство, как это происходит с полом или национальностью. Хотя они не поддаются количественной оценке, эти переменные могут внести вклад в расследование.

Примером качественной переменной может служить мотивация учащихся в процессе обучения; эту переменную можно идентифицировать, но нельзя пронумеровать.

Кроме того, они могут быть подразделены на другие категории, такие как дихотомические качественные переменные и политомические качественные переменные.

Дихотомические качественные переменные

Эти переменные можно рассматривать или анализировать только из двух вариантов; следовательно, слово «дихотомия» присутствует в его названии, поскольку оно указывает на разделение, присутствующее в двух аспектах, которые обычно противоречат друг другу.

пример

Точным примером может быть переменная живого или мертвого, поскольку она допускает только два возможных варианта, а наличие одного из них немедленно исключает другой.

Качественные политомические переменные

Эти статистические переменные являются противоположностью дихотомических переменных, поскольку они допускают существование трех или более значений. Однако во многих случаях это препятствует их заказу, поскольку они только устанавливают идентификацию стоимости.

пример

Точным примером является цветовая переменная, поскольку, хотя она позволяет идентифицировать, она заявляет, что существует только одна возможная характеристика или элемент, присваиваемый этой переменной.

-Квазиколичественные переменные

Эти переменные характеризуются невозможностью выполнения каких-либо математических операций; однако они более продвинуты, чем исключительно качественные.

Это связано с тем, что квазиколичественные методы позволяют установить иерархию или своего рода порядок, хотя их нельзя измерить количественно.

пример

Например, уровень обучения группы людей может быть переменной этого типа, поскольку получение степени аспиранта находится в более высокой иерархии, чем завершение степени бакалавра.

-Количественные переменные

Эти переменные, как указывает их название, позволяют выполнять математические операции в пределах своих значений; следовательно, различным элементам этих переменных могут быть присвоены номера (то есть они могут быть определены количественно).

Некоторые примеры этого типа переменных включают следующее:

-Возраст, поскольку он может быть выражен в годах.

-Вес, который может быть определен в фунтах или килограммах.

-Расстояние между данным местом и местом отправления, которое может выражаться в километрах или минутах.

-Месячный доход, который может быть выражен в долларах, евро, песо, солях и других валютах.

В свою очередь, этот тип переменных можно разделить на две группы: дискретные количественные переменные и непрерывные количественные переменные.

Дискретные количественные переменные

Они относятся к количественным переменным, которые не могут иметь промежуточных значений - они не допускают десятичных знаков в своем числе. Другими словами, они должны быть пронумерованы до полного числа.

пример

Точный пример - невозможность иметь 1,5 детей; можно иметь только одного или двух детей. Это означает, что единицы измерения нельзя дробить.

Непрерывные количественные переменные

В отличие от дискретных, непрерывные переменные могут иметь десятичные дроби, поэтому их значения могут быть промежуточными.

Эти переменные измеряются интервальными шкалами. Другими словами, непрерывные количественные переменные можно разделить.

пример

Например, измерение веса или роста группы людей.

Переменные в зависимости от их масштаба

В дополнение к предыдущим классификациям, статистические переменные могут быть каталогизированы с учетом функции их шкал и мер, которые используются для их расчета; Однако, говоря об этих переменных, больший упор делается на шкалу, чем на саму переменную.

В свою очередь, шкалы, используемые для переменных, могут претерпевать изменения в зависимости от уровня работы, поскольку последний позволяет включать другие возможности в пределах диапазона шкал.

Несмотря на это, по шкале можно установить четыре основных типа переменных; Это следующие: номинальная переменная, порядковая переменная, интервальная переменная, переменная отношения и непрерывная переменная.

-Номинальная переменная

Этот тип переменных относится к тем, значения которых позволяют выделить только одно конкретное качество, не вводя выполнение над ними математических операций. В этом смысле номинальные переменные эквивалентны качественным переменным.

пример

В качестве примера номинальной переменной можно найти пол, поскольку он делится на мужской и женский; а также семейное положение, которое может быть холостым, женатым, вдовцом или разведенным.

-Переменная для заказа

Эти переменные в основном качественные, поскольку они не позволяют выполнять математические операции; однако порядковые переменные позволяют устанавливать определенные иерархические отношения в их значениях.

пример

Примером номинальной переменной может быть уровень образования или экономический статус человека. Другим примером может быть рейтинг успеваемости по следующим прилагательным: отлично, хорошо или плохо.

Переменные этого типа используются для иерархической классификации предметов, событий или явлений с учетом конкретных характеристик.

-Interval переменная

Переменные, имеющие масштаб в интервале, позволяют реализовать числовые отношения между ними, хотя они могут быть ограничены соотношениями пропорциональности. Это связано с тем, что в этом диапазоне нет «нулевых точек» или «абсолютных нулей», которые можно было бы полностью идентифицировать.

Это приводит к невозможности проведения преобразований непосредственно в других значениях. Следовательно, интервальные переменные измеряют не конкретные значения, а диапазоны; Это несколько усложняет операции, но способствует покрытию большого количества ценных бумаг.

Интервальные переменные могут быть представлены в градусах, величинах или любом другом выражении, которое символизирует количество. Точно так же они позволяют классифицировать и упорядочивать категории, а также указывать степени расстояния, которые существуют между ними.

пример

В рамках этой классификации можно найти температуру или IQ.

-Ration переменная

Этот тип переменных измеряется шкалой, которая действует в целом, что позволяет напрямую преобразовывать полученные результаты.

Кроме того, это также способствует выполнению операций со сложными числами. В этих переменных есть начальная точка, которая подразумевает полное отсутствие того, что было измерено.

Следовательно, переменные отношения действительно имеют абсолютный ноль, и расстояние между двумя точками всегда одинаково, хотя они также имеют характеристики предыдущих переменных.

Примеры

Например, переменными отношения являются возраст, вес и рост.

-Постоянная переменная

Переменная с бесконечным количеством значений, например «время» или «вес».

Другие менее известные

-Категорические переменные

Категориальные переменные - это переменные, значения которых могут быть выражены через серию определяющих их категорий.

пример

Хороший пример категориальной переменной соответствует последствиям данного заболевания, которые можно разделить на выздоровление, хроническое заболевание или смерть.

-Активная переменная

Переменная, которой манипулирует исследователь.

-Двоичная переменная

Переменная, которая может принимать только два значения, обычно 0/1. Это также может быть да / нет, высокий / короткий или другая комбинация двух переменных.

-Переменная ковариата

Подобно независимой переменной, он влияет на зависимую переменную, но обычно не является интересующей переменной.

-Критериальная переменная

Другое название зависимой переменной, когда переменная используется в неэкспериментальных ситуациях.

-Эндогенная переменная

Подобно зависимым переменным, на них влияют другие переменные в системе. Используется почти исключительно в эконометрике.

-Экзогенная переменная

Переменные, которые влияют на других, и которые поступают извне системы.

-Идентификация переменных

Переменные, используемые для однозначной идентификации ситуаций.

-Переменная вмешательства

Переменная, которая используется для объяснения взаимосвязи между переменными.

-Скрытая переменная

Скрытая переменная, которую нельзя напрямую измерить или наблюдать.

-Переменный манифест

Переменная, которую можно непосредственно наблюдать или измерять.

-Медиационная переменная или промежуточная переменная

Переменные, объясняющие, как происходит взаимосвязь между переменными.

-Модерирующая переменная

Изменяет интенсивность эффекта между независимыми и зависимыми переменными. Например, психотерапия может снизить уровень стресса у женщин в большей степени, чем у мужчин, поэтому секс смягчает эффект между психотерапией и уровнями стресса.

-Поликотомические переменные

Переменные, которые могут иметь более двух значений.

-Прогнозная переменная

По смыслу аналогичен независимой переменной, но используется в регрессионных и неэкспериментальных исследованиях.

Статистические переменные как метод анализа эмпирической реальности

Различные типы статистических переменных позволяют человеку упростить и классифицировать реальность, поскольку он делит ее на простые параметры, которые легко измерить и вычислить. Таким образом можно выделить группу элементов, которые являются частью общества или природы.

Следовательно, человек не может считать, что он понимает всю совокупность окружающего его мира через переменные, поскольку они остаются ограниченным знанием по сравнению с совокупностью вселенной.

Это означает, что исследователь должен выбрать критический взгляд на результаты, полученные с помощью переменных, чтобы избежать, насколько это возможно, подхода к неправильным выводам.

Рабочие критерии выбора переменных

Определение членов переменных

Во-первых, переменные должны быть работоспособными; Чтобы достичь этого, они должны быть измеримыми или понятными.

Затем необходимо присвоить значение и определение каждому термину, который является фундаментальной частью контекста проводимого исследования. Это определение должно быть основано на отсылке к особенностям эмпирической реальности.

Кроме того, эти определения должны быть конкретными и функциональными, основанными на научных наблюдениях и с использованием показателей, относящихся к показателям реальности, которые наблюдаются напрямую.

Позже необходимо будет изучить все определения этого термина, прошлые и настоящие, как можно больше. Затем необходимо перейти к определению переменных или группы переменных, которые могут помочь объяснить проблему, поставленную во время проведения расследования.

Структуры переменных

Структуру статистических переменных можно разделить на четыре основных элемента, а именно:

-Название.

-Набор категорий.

-Словесное определение.

-Порядок их группировки с учетом единиц наблюдения по категориям.

Параметры, которые следует учитывать при оперативном использовании переменных

деноминация

Это относится к имени, которое дается переменной в ходе расследования.

Тип переменной

Это относится к категории, которую переменная имеет на момент введения ее в объект исследования, который будет исследован. Это устанавливается в соответствии с расположением переменной в гипотезе работы.

Природа

Необходимо установить, будет ли переменная количественной или качественной, поскольку такая классификация позволяет укрепить теоретические основы исследовательского процесса. После того, как природа переменной будет определена, будет легче выполнить остальные сравнения и описания.

Измерение

Это относится к шкале измерения, которую переменная будет использовать при установлении отношений с объектом исследования или с другими переменными.

Показатель

Этот параметр является базой, с которой начинается измерение. Другими словами, это инструмент, который делает возможным измерение переменных.

Единица измерения

Это будет зависеть от того, что устанавливает переменный индикатор. Единица измерения больше всего работает с теми переменными, которые можно определить количественно.

инструмент

Этот параметр относится к инструменту, который исследователь будет использовать для сбора информации и данных, касающихся статистических переменных.

Размер

Это относится к расширению, которое переменная занимает в эмпирической реальности. Например, переменная может иметь, среди прочего, клиническое измерение, географическое измерение, социальное, биологическое, диагностическое или демографическое измерение.

Рабочее определение

Этот параметр предназначен для определения работы, выполняемой переменной в рамках объекта исследования.

Концептуальное определение

Это относится к определению, с помощью которого переменная известна или лечится, принимая во внимание медицинский словарь или другой специализированный словарь в области, которую занимает переменная.

Случайная переменная

В области статистики и математической дисциплины случайная величина называется функцией, цель которой - присвоить значение - обычно числового характера - результату, полученному в результате случайного эксперимента.

Наиболее конкретный пример можно найти в игре в кости, поскольку дважды бросание кости приводит к двум возможным случайным результатам: (1,1) и (1,2).

Случайная величина увеличивает возможные значения, которые представляют результаты эксперимента, который еще не проводился. Он также может представлять возможные значения величины, значение которой в данный момент является неопределенным; в этом случае это неточное или неполное измерение.

В заключение, случайные величины могут быть взяты как величина, имеющая нефиксированное значение, которое, в свою очередь, может принимать разные значения. Для вычисления этих переменных необходимо использовать распределение вероятностей, которое используется для описания того, какие вероятности существуют для различных значений.

Ссылки

1. (SA) (sf) Типы переменных в статистике и исследованиях. Получено 8 апреля 2019 г. из Statistics How to: statisticshowto.datasciencecentral.com
2. Бенитес, Э. (2013) Переменные в статистике. Получено 8 апреля 2019 г. из WordPress: wordpress.com
3. Дель Карпио, А. (SF) Переменные в исследованиях. Получено 7 апреля 2019 г. из URP: urp.edu.pe.
4. Mimenza, O. (sf) 11 типов переменных, используемых в исследованиях. Обзор основных классов переменных, используемых в научных исследованиях. Получено 7 апреля 2019 г. с сайта Psychology and Mind: psicologiaymente.com.
5. Мота, А. (2018) Статистические переменные. Получено 7 апреля 2019 г. с сайта Universo Formulas: Universo Formulas.
6. Carballo, M., Guelmes, C. Некоторые соображения по поводу переменных исследования, которые используются в сфере образования в Scielo. Получено 7 апреля 2019 г. из Scielo: scielo.sld.cu