研究で使用されている11種類の変数

年齢性別重さ身長職業社会経済的地位不安のレベル人間やある種の問題に関してある種の仮説を説明しようとするとき、これらおよび他の要素を考慮に入れなければなりません。.

そして、私たちの周りに存在して起こることのすべてには、発生するさまざまな現象において多かれ少なかれ関連性のある役割を持つ可能性がある無数の種類の変数が関係していました。一般化可能な説明を得たいのであれば、どの変数が影響を及ぼし、どのように影響を与えるかを分析し、考慮に入れることが必要になるでしょう。それは心理学と他の科学の両方において科学研究に専念しているすべての人々によって考慮される何かです。この記事では、それらが何であるかをレビューします。 存在する変数の主な種類.

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変数とは?

さまざまな変数タイプを観察する前に、それらの識別を容易にし、それらの重要性を考慮に入れるために、私たちが何を考慮しているかについて簡単に検討するのが便利かもしれません。.

変数は、分析されているものに対して特定の役割を果たしているかどうかにかかわらず、異なる値を持つことができるように提示されている、特性、特性、または調査要素を指す抽象構文として理解されます。そして、これらの値は、分析されている状況や研究者が考慮に入れたい限界に加えて、変数に応じてさまざまな尺度で変わる可能性があります。したがって、問題となっている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という概念に直面しています。, 上記値は不定であり、異なる時期および/または被験者によって異なる.

問題の概念は理論的に理解するのは複雑に思えるかもしれませんが、いくつかの変数が序論で引用されたものであると考えるならばもっと理解しやすいでしょう。 （糖尿病や心臓病など）.

変数は非常に異なる方法で分類することができます また、操作性のレベル、他の変数との関係、またはそれらが測定される尺度など、さまざまな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、与えられた状況や実験的文脈におけるその役割に応じて異なるタイプの変数として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。.

操作に応じた変数の種類

すでに述べたように、さまざまな変数を分割して分類するための最もよく知られている古典的な方法の1つは、それらの操作性に関連しています。 それらの値を数値化し、それらと共に機能する可能性. この点を考慮すると、3つの主要なタイプの変数を見つけることができます。.

定性的変数

定性的変数は、特定の特性の表現および識別を可能にするがそれらを定量化することを可能にしない任意の変数と見なされる。. この種の変数は、その特性の有無を知らせるだけです。 または代替案の存在。それらは単に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。性別や国籍がこの例です。しかし、これはそれらが観察され得ないということや、調査に関連性の高い要素がないという意味ではありません。.

定性的な変数の中で、私たちは異なるタイプを見つけることができます.

二分定性的変数

これらは変数です。 2つの可能な選択肢だけが存在するか熟考する. 生きているか死んでいるかはこの一例です。値の1つの存在が他の値を否定するように同時に存在することは不可能です.

多原子定性的変数

前の場合と同様に、複数の値が存在することを認めるこれらの変数 それらは値の識別のみを許可し、これは注文することができずに残りを除外します または上記の値で動作します。色は一例です.

準定量的変数

これらは、数学的演算を実行することが不可能な変数ですが、単に定性的なものよりも高度です。彼らは質を表現すると同時にそれが組織化されることを可能にします 順序または階層を確立する. これの例は、誰かがその質の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る、研究のレベルです。.

定量的変数

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。. 変数の値に異なる数を割り当てることは可能です, 異なる関係がそれらの値の間に確立されることができるような方法で彼らと異なる数学的手順を実行することができます.

この種の変数には、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があります。.

離散量的変数

それはその値が中間値を認めていない量的変数の集合であり、それらの測定において小数を得ることは不可能である（しかしそれからそれらを含む手段を作ることができる）。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参照します.

連続量的変数

このタイプの変数について、その値が2つの具体的な値の間で異なる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ついて説明します。. 多くの場合、区間尺度で測定される変数について説明します。.

他の変数との関係によると

それらの値が他のものとどのように関連しているかに応じて、異なる種類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。測定されているリレーションシップのタイプと変更されているものによっては、同じエレメントが可変タイプになり、別のエレメント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、問題となっている変数の役割と種類は、分析しているものの関数であることに留意する必要があります。, 調査した状況で変数が実際に占める役割に関係なく.

例えば、アルツハイマー病における年齢の役割を調査している場合、対象の年齢は独立変数となり、タウタンパク質とβアミロイド斑の有無は本研究における従属変数となります。病気にそれぞれの変数があります）.

1.独立変数

独立変数は、調査時に考慮され、実験者によって修正することが可能かもしれないし不可能であるかもしれないそれらの変数として理解されます。. それは品質を決定する効果を観察し始める変数です, 機能や状況は、さまざまな要素で持つことができます。性別、年齢または不安の程度は、独立変数の例です。.

2.従属変数

従属変数とは、独立変数内の既存のバリエーションによって変更された要素を指します。調査では, 従属変数は、独立変数から選択され生成されます。. たとえば、性別に応じて不安のレベルを測定すると、性別は独立変数になり、その修正によって依存症、この場合は不安に変化が生じます。.

変数のモデレート

私たちは、変数をモデレートすることによって、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既存の関係を変更する. この例は、私たちが研究時間と学業成績を関連づける場合、感情の状態や知的能力などの変数を緩和することで与えられます。.

4.変な変数

このラベルは、それらすべての変数を参照します。 それらは考慮されていませんが、得られた結果に影響を与えます。. それらは、研究された状況では制御され考慮されていないすべての変数のセットになるでしょうが、それ以降や実験中、あるいは調査中にそれらを識別することは可能です。彼らは、見知らぬ人を考慮に入れていないという点でモデレータとは異なります。これはモデレータの場合ではありません.

スケールによる変数の種類

変数の別の可能な分類は、使用される尺度と尺度に従って行うことができます。ただし、変数以外にも、問題となっている規模を特徴的な要素として説明していることに留意する必要があります。使用されるスケールの動作レベルが上がるにつれて、以前のスケールのそれらに加えて新しい可能性が追加されることを考慮に入れることもまた必要である。したがって、reason of variableは、名義、序数、および区間の特性も持っています。この意味で私達は次のタイプと会うことができます.

公称変数

その変数が達することができる値が特定の品質の存在を区別することを可能にするだけであるとき、我々は名目上の変数について話す, これらの値が順序付けや数学演算を実行することを許可せずに 彼らと定性的変数の一種です.

2.序数変数

それらを使用して操作することは不可能ですが、異なる値の間で順序を確立することは可能です。しかし、, この順序では、それらの値の間に数学的関係を確立することはできません. これらは基本的に定性的な変数です。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.インターバル変数

前の特性に加えて、区間スケールの変数は 数値関係を確立する 一般的にこれらの関係は比例に制限されていますが、変数間で。絶対ゼロや完全に識別可能なゼロポイントはありません。他の値を直接変換することはできません。特定の値ではなく範囲を測定するため、操作が複雑になりますが、多数の値をカバーするのに役立ちます。.

4.理由変数

理由変数は、それらを完全に操作可能にし、得られた結果に対して様々な変換を実行し、それらの間で複雑な数値関係を確立することが可能であるようなスケールで測定される。. 測定されたものが完全に欠如していると仮定する起点があります.

現実を分析するさまざまな方法

さまざまな種類の変数が常に現実の単純化であることを忘れないでください, それを単純で測定しやすいパラメータに分割する方法 自然や社会の他の要素からそれらを隔離する.

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することであると信じるように自分自身を制限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考察することは、誤った結論に達し、私たちの周りで何が起こっているのかについてのより完全で現実的な説明に自分自身を閉じ込めないために必要です。.

書誌参照：

• Barnes、B.（1985）：On Science、Barcelona：労働.
• Latour、B. and Woolgar S.（1979/1986）：実験室での生活。マドリードの科学的事実の構築：Alianza Universidad.