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연구에 사용 된 11 가지 유형의 변수

연구에 사용 된 11 가지 유형의 변수

4 월 27, 2024

나이 성별 무게 높이 직업 사회 경제적 지위 불안의 수준 인간이나 어떤 유형의 문제와 관련하여 어떤 유형의 가설을 설명하려고 할 때 이러한 요소와 다른 요소들을 고려해야한다.

그리고 존재하는 모든 것, 그리고 발생하는 여러 현상에서 다소 관련성있는 역할을 할 수있는 무수한 유형의 변수가 우리 주변에서 발생한다는 것입니다. 우리가 일반화 할 수있는 설명을 얻고 자한다면 어떤 변수가 영향을 미치는지, 어떻게 영향을 주는지 분석하고 고려해야합니다. 그것은 과학 연구에 전념하는 모든 사람들이 심리학 및 나머지 과학 분야에서 고려하는 것입니다. 이 기사에서 우리는 그들이 무엇인지 검토 할 것입니다. 존재하는 변수의 주요 유형 .


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변수 란 무엇입니까?

다른 변수 유형을 관찰하기 위해 계속하기 전에 식별을 용이하게하고 중요성을 고려하기 위해 우리가 고려하는 것을 간략히 검토하는 것이 편리 할 수 ​​있습니다.

변수는 분석 대상에 특정 역할을하거나 또는 가질 수없고, 다른 값을 가질 수있는 방식으로 제시되는 속성, 특성 또는 요소를 참조하는 추상 구문으로 이해됩니다. 이 값들은 분석되는 상황이나 연구자가 고려하기를 원하는 한계에 따라 변수에 따라 다른 측정 방법에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 우리는 문제의 특성과 관련하여 고려 될 수있는 다양한 옵션이나 양식을 모으는 개념에 직면 해 있습니다. 상기 값들은 상이한 시간들 및 / 또는 과목들에서 동일하지 않고 상이하다 .


문제의 개념은 이론적으로 이해하기가 복잡해 보일 수도 있지만 일부 변수는 소개에서 인용 된 변수라고 생각하면 훨씬 더 이해할 수 있습니다. 사람의 체중이나 성별은 여러 조건에 영향을 미칠 수도 있고하지 않을 수도있는 변수의 간단한 예가 될 수 있습니다 (예 : 당뇨병 또는 심장병).

변수는 매우 다른 방식으로 분류 될 수 있습니다. 운영 가능성 수준, 다른 변수와의 관계 또는 측정 된 규모와 같은 수많은 차별화 된 기준을 기반으로합니다. 동일한 요소는 주어진 역할이나 실험 상황에 따라 역할이 다를 수 있고 다른 유형의 변수로 분류 될 수 있음을 명심해야합니다.

조작에 따른 변수의 종류

우리가 언급했듯이, 서로 다른 변수를 나누고 분류하는 가장 잘 알려진 고전적인 방법 중 하나는 그들의 조작성과 관련이 있습니다. 가치를 수치화하고 그것들과 함께 작업 할 수있는 가능성 . 이러한 측면을 고려하여 세 가지 주요 변수 유형을 찾을 수 있습니다.


1. 질적 변수

정 성적 변수는 특정 특성의 표현 및 식별을 허용하지만 정량화를 허용하지 않는 변수로 간주됩니다. 이 유형의 변수는 상기 특성의 존재 또는 부재만을 알려줍니다 또는 대안의 존재. 그것들은 단지 명목상으로 평등과 불평등을 표현합니다. 성행위 또는 국적이이 사례 일 수 있습니다. 그러나 이것이 관찰 할 수 없거나 조사에 관련성이 높은 요소가 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

질적 변수 내에서 우리는 다른 유형을 발견 할 수 있습니다.

이분법 질적 변수

이것들은 가능한 옵션은 두 가지뿐입니다. . 살아 있거나 죽은 것의 예가 이것의 한 예입니다. 한 가지 값의 존재가 다른 것을 거부하는 방식으로 동시에있을 수는 없습니다.

정 성적 다 변수

이전의 경우와 같이 여러 값의 존재를 허용하는 변수 그들은 단지 가치의 식별을 허락하고 이것은 명령받을 수없는 나머지를 배제한다. 또는 상기 값으로 작동한다. 색깔은보기이다.

2. 준 정량 변수

이들은 수학적 연산을 수행 할 수는 없지만 단순히 정 성적 연산보다 진보 된 변수입니다. 그들은 품질을 표현함과 동시에 그것을 구성 할 수 있습니다. 질서 또는 계층 구조를 세우다. . 이것의 한 예가 연구의 수준이며, 누군가가 그 정도의 품질을 어느 정도 가졌는지를 판단 할 수 있습니다.

3. 양적 변수

양적 변수는 모두 이번에는 가치의 조작을 허용하는 변수입니다. 변수 값에 다른 숫자를 할당 할 수 있습니다. , 그 값들 사이에 서로 다른 관계가 성립 될 수있는 방식으로 서로 다른 수학적 절차를 수행 할 수 있습니다.

이 유형의 변수에서 우리는 큰 관련성을 갖는 두 개의 큰 그룹 인 연속 및 이산 변수를 찾을 수 있습니다.

이산 변량 변수

이것은 값이 중간 값을 허용하지 않는 양적 변수의 집합이며, 측정에 소수를 얻을 수는 없습니다 (그러나 그 값을 포함 할 수는 있습니다). 예를 들어 2.5 명의 자녀는 가질 수 없습니다. 일반적으로 비율 척도를 사용하는 변수를 참조합니다. .

연속 양적 변수

우리는이 값이 두 개의 구체적인 값 사이에서 다른 중간 값을 찾을 수있는 연속체의 일부일 때이 유형의 변수에 대해 이야기합니다. 더 자주, 우리는 간격 척도로 측정 된 변수에 대해 이야기합니다 .

다른 변수들과의 관계에 따르면

또한 값이 다른 변수와 어떤 관련이 있는지에 따라 다른 유형의 변수를 결정할 수도 있습니다. 이러한 의미에서 여러 가지 유형이 두드러지며 처음 두 가지 유형이 특히 적합합니다. 동일한 요소는 측정되는 관계 유형과 수정되는 관계 유형에 따라 변수 유형과 다른 요소가 될 수 있다는 점을 명심해야합니다. 또한, 문제의 변수의 역할과 유형은 우리가 분석하고있는 것의 함수이며, 변수가 실제로 연구 된 상황에서 차지하는 역할에 관계없이 .

예를 들어, 우리가 알츠하이머 병의 나이의 역할을 조사하고 있다면, 대상의 나이는 독립적 인 변수가 될 것이지만 타우 단백질과 베타 - 아밀로이드 플라크의 존재 또는 부재는 우리 연구에서 종속 변수가 될 것입니다. 질병에 각 변수가 있음).

1. 독립 변수들

독립 변수는 조사 당시에 고려되었으며 실험자에 의해 수정 될 수도 있고 수정되지 않을 수도있는 변수로 이해됩니다. 그것은 품질을 결정하는 효과를 관찰하기 시작하는 변수입니다 , 특성 또는 상황이 다른 요소에있을 수 있습니다. 성별, 연령 또는 불안 기초는 독립 변수의 예입니다.

2. 종속 변수

종속 변수는 독립 변수의 변형에 의해 수정 된 요소를 참조합니다. 조사에서, 종속 변수는 독립 변수로부터 선택되고 생성됩니다. . 예를 들어, 우리가성에 따라 불안의 수준을 측정한다면, 성은 독립적 인 변수가 될 것이고, 그의 변형은 종속적 인 경우,이 경우에는 불안의 변화를 일으킬 것입니다.

3. 조절 변수

우리는 변수를 조절함으로써 종속 변수와 독립 변수 간의 기존 관계를 변경한다. . 우리가 학업 결과와 학업 시간을 관련시키고, 감정 상태 또는 지적 능력을 변수로 조절한다면이 예가 주어진다.

4. 이상한 변수들

이 레이블은 다음과 같은 모든 변수를 나타냅니다. 그들은 고려되지 않았지만 얻은 결과에 영향을 미친다. . 연구 된 상황에서 통제되거나 고려되지 않은 모든 변수 집합이 될 수 있지만, 실험 후에 또는 심지어 실험 또는 인베이더 문맥 상황에서도 식별 할 수는 있습니다. 그들은 낯선 사람들이 고려되지 않은 사실에서 중재자와 다르다. 이것은 중재자의 경우가 아니다.

규모에 따른 변수의 유형

변수의 또 다른 가능한 분류는 사용 된 척도 및 척도에 따라 이루어질 수 있습니다. 그러나 우리는 변수 이상으로 문제의 척도가 특유의 요소라고 이야기 할 것임을 명심해야합니다. 또한 사용 된 저울의 작동 수준이 증가함에 따라 이전의 저울에 추가 된 새로운 가능성이 추가된다는 것을 고려해야합니다. 따라서, 이성의 변수는 또한 명목, 서수 및 간격의 속성을 갖는다. 이러한 의미에서 우리는 다음 유형을 발견 할 수 있습니다.

1. 명목 변수

변수가 도달 할 수있는 값이 특정 품질의 존재를 구별 할 수있을 때 명목 변수에 대해 말합니다. 이 값들이 순서 나 수학 연산을 수행하는 것을 허락하지 않는다. 그들과 함께 그것은 질적 변수의 한 유형입니다.

2. 서수 변수

그것들과 함께 작동하는 것은 불가능하지만, 다른 값들 사이에서 순서를 정하는 것이 가능합니다. 그러나, 이 순서는 값 사이에 수학적 관계를 수립하는 것을 허용하지 않습니다. . 이들은 기본적으로 질적 변수입니다. 이것의 예는 사회 경제적 지위 또는 교육 수준입니다.

3. 간격 변수

이전 특징에 추가하여 간격 눈금의 변수는 수치 관계를 수립하다 변수 중, 일반적으로 이러한 관계는 비례 성으로 제한되지만. 절대 0 또는 완전히 식별 가능한 영점이 없으며 다른 점에서 값의 직접적인 변형을 허용하지 않습니다. 범위를 측정합니다. 구체적인 값 이상으로 작동을 복잡하게하지만 많은 값을 포함하는 데 도움이됩니다.

4. 이유 변수

이유 변수는 충분히 조작 가능하고 얻어진 결과에 대한 다양한 변환을 수행하고 이들 사이에 복잡한 수치 관계를 수립 할 수있는 규모로 측정됩니다. 측정 된 것이 전혀 없다고 가정하는 원점이있다. .

현실을 분석하는 다양한 방법들

변수의 종류가 항상 현실을 단순화한다는 것을 잊지 마십시오. 간단하고 쉬운 매개 변수로 나누는 방법 그것들을 자연이나 사회의 다른 구성 요소들로부터 격리시킨다.

그러므로 우리는 이러한 변수를 아는 것이 일어나는 일을 완전히 이해하는 것이라고 스스로를 제한 할 수는 없습니다. 변수에 대한 연구에서 얻은 결과를 비판적으로 살펴 보는 것은 잘못된 결론에 도달하지 않고 우리 주변에서 일어나는 일에 대해보다 완전하고 현실적인 설명을하기 위해 스스로를 닫지 않기 위해 필요합니다.

서지 참고 문헌 :

  • Barnes, B. (1985) : 과학에, 바르셀로나 : 노동.
  • Latour, B. and Woolgar S. (1979/1986) : 실험실에서의 생활. 과학적 사실의 구축, 마드리드 : Alianza Universidad.

12가지 인생의 법칙 - 조던 피터슨 (한글자막) (4 월 2024).


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