v Rámci výzkumného šetření, pojmy jsou obecně označovány jako proměnné. Proměnná je, jak název platí, něco, co se liší. Věk, pohlaví, export, příjmy a výdaje, velikost rodiny, země narození, kapitálové výdaje, třídy, stupně, hodnoty krevního tlaku, předoperační hladiny úzkosti, barva očí a typ vozidla je vše, příklady proměnných, protože každá z těchto vlastností se liší, nebo se liší od jedné osoby na druhou.
Definice Proměnných ve Výzkumu
proměnná je veškerý majetek, charakteristika, počet, nebo množství, které se zvyšuje nebo snižuje v průběhu času, nebo může nabývat různých hodnot (na rozdíl od konstant, jako je n, které se nemění) v různých situacích.
při provádění výzkumu experimenty často manipulují s proměnnými. Experimentátor by například mohl porovnat účinnost čtyř typů hnojiv.
v tomto případě je proměnnou „Typ hnojiv“. Sociální vědec může zkoumat možný vliv předčasného manželství na rozvod.
zde je proměnná rané manželství. Obchodní výzkumník může považovat za užitečné zahrnout dividendu do určování cen akcií. Zde je dividenda proměnná.
účinnost, rozvod a ceny akcií jsou také proměnné, protože se také liší v důsledku manipulace s hnojivy, předčasného manželství a dividend.
typy proměnných
- kvalitativní proměnné.
- kvantitativní proměnné.
- diskrétní proměnná.
- spojitá proměnná.
- závislé proměnné.
- nezávislé proměnné.
- proměnná pozadí.
- proměnná moderování.
- cizí proměnná.
- intervenční proměnná.
- Supresorová proměnná.
kvalitativní proměnné
důležitým rozdílem mezi proměnnými je mezi kvalitativní proměnnou a kvantitativní proměnnou.
Kvalitativní proměnné jsou ty, které vyjadřují kvalitativní atribut, jako je barva vlasů, náboženství, rasy, pohlaví, sociální status, způsob platby, a tak dále. Hodnoty kvalitativní proměnné neznamenají smysluplné číselné uspořádání.
hodnota proměnné ‚náboženství‘ (Muslim, Hind, ..,atd.) se liší kvalitativně; žádné uspořádání náboženství není implikováno. Kvalitativní proměnné jsou někdy označovány jako kategorické proměnné.
například proměnná pohlaví má dvě odlišné kategorie: „muž“ a „žena“.“Protože hodnoty této proměnné jsou vyjádřeny v kategoriích, označujeme ji jako kategorickou proměnnou.
podobně může být místo bydliště kategorizováno jako městské a venkovské, a proto je kategorickou proměnnou.
kategorické proměnné mohou být opět popsány jako nominální a pořadové.
Ordinální proměnné jsou ty, které mohou být logicky objednal nebo zařadil vyšší nebo nižší než jiná, ale nemusí nutně vytvořit numerický rozdíl mezi každou kategorii, jako je vyšetření třídy (A+, A, B+, atd., velikost oblečení (Extra velké, velké, střední, malé).
nominální proměnné jsou ty, které nelze zařadit ani logicky uspořádat, jako je náboženství, sex atd.
kvalitativní proměnná je charakteristika, kterou nelze měřit, ale lze ji kategorizovat tak, aby měla nebo neměla některé vlastnosti.
Kvantitativní Proměnné
Kvantitativní proměnné, nazývané také číselné proměnné jsou ty proměnné, které se měří z hlediska čísel. Jednoduchým příkladem kvantitativní proměnné je věk osoby.
věk může nabývat různých hodnot, protože osoba může být 20 let, 35 let a tak dále. Stejně tak velikost rodiny je kvantitativní proměnná, protože rodina může být složena z jednoho, dvou, tří členů atd.
to znamená, že každá z těchto vlastností nebo charakteristik uvedených výše se liší nebo se liší od jednoho jednotlivce k druhému. Všimněte si, že tyto proměnné jsou vyjádřeny v číslech, pro které je nazýváme kvantitativní nebo někdy číselné proměnné.
kvantitativní proměnná je proměnná, pro kterou jsou výsledná pozorování číselná, a má tedy přirozené uspořádání nebo pořadí.
diskrétní a spojité proměnné
kvantitativní proměnné jsou opět dvou typů: diskrétní a spojité.
proměnné, jako jsou některé děti v domácnosti nebo počet vadných položek v krabici, jsou diskrétní proměnné, protože možné skóre je na stupnici diskrétní.
například, domácnost mohla mít tři nebo pět dětí, ale ne 4.52 děti.
další proměnné, jako například „čas potřebný k dokončení testu MCQ“ a „čekací doba ve frontě před přepážkou banky“, jsou příklady spojité proměnné.
čas potřebný ve výše uvedených příkladech je spojitá proměnná, která může být například 1,65 minut, nebo může být 1,6584795214 minut.
praktičnost měření samozřejmě brání tomu, aby většina měřených proměnných byla spojitá.
diskrétní proměnná
definice 2.6: Diskrétní proměnná, omezená na určité hodnoty, obvykle (ale ne nutně) sestává z celých čísel, jako je velikost rodiny, počet vadných položek v krabici. Často jsou výsledkem výčtu nebo počítání.
několik dalších příkladů je;
- počet nehod za dvanáct měsíců.
- počet mobilních karet prodaných v obchodě do sedmi dnů.
- počet pacientů přijatých do nemocnice za stanovené období.
- počet nových poboček banky otevřených každoročně v letech 2001-2007.
- počet týdenních návštěv zdravotnického personálu za posledních 12 měsíců.
spojitá proměnná
spojitá proměnná je proměnná, která může nabývat nekonečného počtu mezilehlých hodnot v zadaném intervalu. Příklady jsou:
- hladina cukru v lidském těle;
- čtení Krevní tlak;
- Teplota;
- Výška nebo hmotnost lidského těla;
- Míra z bankovních úroků;
- Vnitřní míra návratnosti (IRR),
- Výdělek poměr (ER);
- aktuální poměr (CR)
bez ohledu na to, jak blízko mohou být dvě pozorování, pokud je měřicí přístroj dostatečně přesný, lze nalézt třetí pozorování, které bude spadat mezi první dva.
spojitá proměnná obecně vyplývá z měření a může předpokládat nespočet hodnot ve specifikovaném rozsahu.
závislé a nezávislé proměnné
v mnoha výzkumných nastaveních existují dvě specifické třídy proměnných, které je třeba od sebe odlišit, nezávislá proměnná a závislá proměnná.
Mnoho výzkumných studií, zaměřených na nic neukázala a pochopení hlubších příčin jevů nebo problémů s konečným cílem stanovení příčinného vztahu mezi nimi.
podívejte se na následující výroky:
- nízký příjem potravy způsobuje podváhu.
- kouření zvyšuje riziko rakoviny plic.
- úroveň vzdělání ovlivňuje spokojenost s prací.
- reklama pomáhá při podpoře prodeje.
- lék způsobuje zlepšení zdravotního problému.
- ošetřovatelská intervence způsobuje rychlejší zotavení.
- předchozí pracovní zkušenosti určují počáteční plat.
- borůvky zpomalují stárnutí.
- dividenda na akcii určuje ceny akcií.
v každém z výše uvedených dotazů máme dvě proměnné: jednu nezávislou a jednu závislou. V prvním příkladu se předpokládá, že „nízký příjem potravy „způsobil“ problém s podváhou“.‘
jedná se tedy o tzv. nezávislou proměnnou. Podváha je závislá proměnná, protože věříme, že tento „problém“ (problém podváhy) byl způsoben „nízkým příjmem potravy“ (faktor).
podobně kouření, dividenda a reklama jsou nezávislé proměnné a rakovina plic, spokojenost s prací a prodej jsou závislé proměnné.
obecně je nezávislá proměnná manipulována experimentátorem nebo výzkumníkem a měří se její účinky na závislou proměnnou.
Nezávislé Proměnné
proměnná, která se používá k popisu nebo opatření faktorem, který předpokládá způsobit nebo alespoň ovlivnit problém nebo výsledek se nazývá nezávislou proměnnou.
definice znamená, že experimentátor používá nezávislou proměnnou k popisu nebo vysvětlení jejího vlivu nebo účinku na závislou proměnnou.
předpokládá se, že variabilita závislé proměnné závisí na variabilitě nezávislé proměnné.
v Závislosti na kontextu nezávislé proměnné se někdy nazývá prediktor proměnnou, regressor, kontrolované proměnné, manipulované proměnné, vysvětlující proměnné, variabilní expozice (jak je používán v teorie spolehlivosti), rizikový faktor (jak se používá v lékařské statistiky), funkce (jak je používán v strojového učení a rozpoznávání vzorů) nebo vstupní proměnné.
vysvětlující proměnnou je preferovaný některými autory za nezávislé proměnné, když množství zacházeno jako nezávislé proměnné nemusí být statisticky nezávislé, nebo samostatně manipulovatelné výzkumný pracovník.
Pokud je nezávislá proměnná označována jako vysvětlující proměnná, pak je pro závislou proměnnou preferován termín proměnná odezvy.
Závislá Proměnná
proměnná, která se používá k popisu nebo opatření problém nebo výsledek v rámci studie se nazývá závislá proměnná.
v kauzálním vztahu je příčinou nezávislá proměnná a efekt je závislá proměnná. Pokud předpokládáme, že kouření způsobuje rakovinu plic, „kouření“ je nezávislá proměnná a rakovina závislá proměnná.
obchodní výzkumník může považovat za užitečné zahrnout dividendu do určování cen akcií. Dividenda je nezávislá proměnná, zatímco cena akcie je závislá proměnná.
závislá proměnná je obvykle proměnná, kterou má výzkumník zájem porozumět, vysvětlit nebo předvídat.
ve výzkumu rakoviny plic je karcinom, který je pro výzkumného pracovníka skutečně zajímavý, nikoli kouření samo o sobě. Nezávislá proměnná je předpokládaná příčina, předchůdce nebo vliv na závislou proměnnou.
v Závislosti na kontextu závislé proměnné se někdy nazývá závisle proměnná, regressand, předpokládané proměnné, měřené proměnné je vysvětleno proměnnou, experimentální proměnná, reaguje proměnné, výsledek proměnné výstupní proměnné, nebo štítek.
vysvětlit proměnnou je preferovaný některými autory za závislé proměnné při množství zacházeno jako závislé proměnné nemusí být statisticky závislé.
Pokud závislá proměnná je označována jako vysvětlil proměnné, pak termín prediktor proměnnou je přednostní někteří autoři pro nezávislé proměnné.
Úrovně Nezávislé Proměnné
Pokud experimentátor porovnává experimentální léčbu s kontrolní léčbou, pak nezávislé proměnné (typ léčení) má dvě úrovně: experimentální a kontrolní.
Pokud by experiment měl porovnat pět typů diet, pak by nezávislé proměnné (typy stravy) měly pět úrovní.
obecně je počet úrovní nezávislé proměnné počet experimentálních podmínek.
Pozadí Proměnné
V téměř každé studii, jsme sbírat informace, jako je věk, pohlaví, vzdělání, socioekonomický status, rodinný stav, náboženství, místo narození, a podobně. Tyto proměnné jsou označovány jako proměnné pozadí.
tyto proměnné jsou často spojeny s mnoha nezávislými proměnnými, takže ovlivňují problém nepřímo. Proto se nazývají proměnné pozadí.
pokud jsou proměnné pozadí pro studii důležité, měly by být měřeny. Měli bychom se však snažit udržet počet proměnných pozadí co nejméně v zájmu ekonomiky.
Moderování Proměnné
V každém prohlášení o vztazích proměnných, to je obvykle předpokládal, že v některých způsobem, nezávislé proměnné „příčinami“ závislé proměnné dochází. V jednoduchých vztazích jsou všechny ostatní proměnné cizí a jsou ignorovány. Ve skutečných studijních situacích, takový jednoduchý individuální vztah musí být revidován, aby se zohlednily další proměnné, aby se lépe vysvětlil vztah.
To zdůrazňuje potřebu, aby zvážila druhá nezávislá proměnná, která se očekává, že mají významný příspěvkové nebo podmíněné vliv na původně uvedl, závislý-nezávislý vztah. Taková proměnná se nazývá moderující proměnná.
Předpokládejme, že jste studium vlivu terénní a třídě-založené školení o provedení práce zdravotní a rodinné plánování pracovníků, zvážit typ tréninku jako nezávislé proměnné.
Pokud se zaměřujete na vztah mezi věkem účastníků a výkonem práce, můžete použít „typ školení“ jako moderující proměnnou.
cizí proměnná
většina studií se týká identifikace jedné nezávislé proměnné a měření jejího účinku na závislou proměnnou.
ale přesto by několik proměnných mohlo pravděpodobně ovlivnit náš předpokládaný nezávislý závislý proměnný vztah, čímž zkresluje studii. Tyto proměnné jsou označovány jako cizí proměnné.
cizí proměnné nejsou nutně součástí studie. Mají matoucí účinek na vztah závislý-nezávislý, a proto je třeba je eliminovat nebo kontrolovat.
příklad může ilustrovat koncept cizích proměnných. Předpokládejme, že máme zájem zkoumat vztah mezi pracovním stavem matek a délkou kojení.
v tomto případě není nerozumné předpokládat, že úroveň vzdělání matek, protože ovlivňuje pracovní stav, může mít vliv i na délku kojení.
vzdělání je zde považováno za cizí proměnnou. Při každém pokusu o eliminaci nebo kontrolu účinku této proměnné můžeme tuto proměnnou považovat za matoucí proměnnou.
vhodným způsobem řešení matoucích proměnných je postup stratifikace, který zahrnuje samostatnou analýzu různých úrovní proměnných matoucích lži.
za tímto účelem lze postavit dvě křížové tabulky: jednu pro negramotné matky a druhou pro gramotné matky. Pokud zjistíme podobnou souvislost mezi pracovním stavem a délkou kojení v obou skupinách matek, dospějeme k závěru, že úroveň vzdělání matek není matoucí proměnnou.
intervenční proměnná
často je zjevný vztah mezi dvěma proměnnými způsoben třetí proměnnou.
například, proměnné X a Y mohou být vysoce korelované, ale jen proto, že X způsobuje třetí proměnné, Z, což způsobuje Y. V tomto případě, Z je intervenující proměnnou.
intervenující proměnné teoreticky ovlivňuje pozorované jevy, ale není vidět, měřit, manipulovat přímo; jeho účinky můžeme pouze odvodit z účinků nezávislé a moderování proměnných na pozorované jevy.
ve vztahu pracovní stav a kojení můžeme považovat motivaci nebo poradenství za intervenční proměnnou.
motiv, spokojenost s prací, odpovědnost, chování, spravedlnost jsou tedy některé z příkladů intervenujících proměnných.
Tlumič Proměnné
V mnoha případech, máme dobré důvody se domnívat, že proměnné zájem mít vztah v sobě, ale naše data nepodaří navázat takový vztah. Některé skryté faktory mohou potlačovat skutečný vztah mezi dvěma původními proměnnými.
takový faktor je označován jako supresorová proměnná, protože potlačuje skutečný vztah mezi dalšími dvěma proměnnými.
tlumič proměnné potlačuje vztah tím, že pozitivně koreluje s jednou z proměnných ve vztahu a negativně koreluje s ostatními. Skutečný vztah mezi těmito dvěma proměnnými se znovu objeví, když je supresorová proměnná řízena pro.
tak například nízký věk může táhnout vzdělání nahoru, ale příjem dolů. V porovnání, vysoký věk může vytáhnout příjem nahoru, ale vzdělání dolů, účinně ruší vztah mezi vzděláním a příjmem, pokud není věk kontrolován.
koncept
koncept je název daný kategorii, která organizuje pozorování a myšlenky tím, že vlastní společné rysy. Jak Bulmer stručně říká, koncepty jsou kategorie pro organizaci myšlenek a pozorování (Bulmer, 1984:43).
Pokud má být koncept použit v kvantitativním výzkumu, bude muset být měřen. Jakmile jsou měřeny, pojmy mohou být ve formě nezávislých nebo závislých proměnných.
jinými slovy, pojmy mohou vysvětlovat (vysvětlující proměnná) určitého aspektu sociálního světa, nebo mohou stát za věcmi, které chceme vysvětlit (závislá proměnná).
příklady pojmů jsou sociální mobilita, náboženská pravoslaví, sociální třída, kultura, životní styl, akademické úspěchy a podobně.
Indikátor
indikátor je opatření, které se používá k označení konceptu, pokud není k dispozici žádné přímé opatření. Používáme indikátory, abychom využili koncepty, které jsou méně přímo kvantifikovatelné.
Chcete-li pochopit, co je indikátor, stojí za to rozlišovat mezi opatřením a indikátorem. Ukazatel lze považovat za relativně jednoznačně počítané věci, jako je příjem, věk, Počet dětí atd.
opatření, jinými slovy, jsou veličiny. Máme-li zájem o některé z příčin kolísání příjmů, lze je kvantifikovat přiměřeně přímým způsobem.
pomocí indikátorů klepneme na koncepty, které jsou méně přímo kvantifikovatelné. Pokud nás zajímají příčiny kolísání spokojenosti s prací, budeme potřebovat ukazatele, které budou stát za konceptem.
tyto ukazatele umožňují měřit spokojenost s prací a můžeme s výslednými kvantitativními informacemi zacházet, jako by to bylo opatření.
indikátor je tedy něco, co je vymyšleno nebo již existuje, a to se používá, jako by to bylo měřítkem konceptu.
je považován za nepřímé měřítko konceptu, jako je spokojenost s prací. IQ je dalším příkladem, v tom, že se jedná o baterii ukazatelů konceptu inteligence.
Vytvořit
konstrukt je abstraktní koncept, který je záměrně vymyšlené nebo postavené výzkumník pro vědecké účely.
ve vědecké teorii, zejména v psychologii, je hypotetický konstrukt vysvětlující proměnnou, která není přímo pozorovatelná.
například pojmy inteligence a motivace se používají k vysvětlení jevů v psychologii, ale ani jeden není přímo pozorovatelný.
hypotetický konstrukt se liší od intervenující proměnné tím, že konstrukt má vlastnosti a důsledky, které nebyly prokázány v empirickém výzkumu. Ty slouží jako vodítko pro další výzkum. Na druhé straně intervenční proměnná je souhrnem pozorovaných empirických nálezů.
Cronbach a Meehl (1955) definuje hypotetický konstrukt, jako pojem, pro který neexistuje jediný pozorovatelný referent, které nelze pozorovat přímo, a pro které existují více referenty, ale žádný all-inclusive.
například, podle Cronbach a Meehl, ryba není hypotetická konstrukce, protože, i přes rozdíly v druhu a odrůdy ryb, tam je dohodnuté definice pro ryby se specifickými vlastnostmi, které odlišují ryby z ptáka.
kromě toho lze ryby přímo pozorovat.
Na druhou stranu, hypotetický konstrukt má ne jeden referent; spíše hypotetické konstrukty, se skládají ze skupin funkčně související chování, postoje, procesy a zkušenosti.
místo toho, abychom viděli inteligenci, lásku nebo strach, vidíme ukazatele nebo projevy toho, co jsme se dohodli nazvat inteligencí, láskou nebo strachem.
Další příklady konstrukce:
- V Biologii: Geny, evoluce, nemoc, taxonomie, imunity
- Ve Fyzice/Astrofyzika: Černé díry, Velký Třesk, Temná Hmota, Teorie Strun, molekulová fyzika a atomů, hmotnost, těžiště
- Psychologie: Inteligence nebo znalosti, emoce, osobnost, nálady.
Vlastnosti Vztahů mezi Proměnnými
Při jednání s vztahy mezi proměnnými ve výzkumu, pozorujeme různé rozměry v těchto vztazích. Několik z nich diskutujeme níže.
pozitivní a negativní vztah
Dvě nebo více proměnných mohou mít pozitivní, negativní nebo vůbec žádný vztah. V případě dvou proměnných je pozitivní vztah takový, ve kterém se obě proměnné liší stejným směrem.
když se však liší v opačných směrech, říká se, že mají negativní vztah. Když změna v druhé proměnné není doprovázena změnou nebo pohybem jedné proměnné, říkáme, že dotyčné proměnné spolu nesouvisejí.
pokud například zvýšení jeho mzdové sazby doprovází pracovní zkušenosti, je vztah mezi pracovní zkušeností a mzdovou sazbou pozitivní.
Pokud zvýšení úrovně vzdělání jednotlivce snižuje jeho touhu po dalších dětech, vztah je negativní nebo inverzní. Pokud úroveň vzdělání nemá žádný vliv na touhu, říkáme, že proměnné „touha po dalších dětech“ a „vzdělání“ nesouvisejí.
síla vztahu
jakmile se zjistí, že dvě proměnné spolu skutečně souvisejí, chceme zjistit, jak silně spolu souvisejí.
běžná statistika pro měření síly vztahu je tzv. korelační koeficient značí písmenem r. r je jednotka-free opatření, ležící mezi -1 a +1 inclusive, s nulou označující žádný lineární vztah.
Tak daleko, že předpovědi z jedné proměnné z poznání, druhá proměnná se týká, hodnotu r= +1 znamená 100% přesnost v predikci pozitivní vztah mezi dvěma proměnnými a hodnota r = -1 znamená, že 100% přesnost v predikci negativní vztah mezi dvěma proměnnými.
symetrický vztah
dosud jsme diskutovali pouze o symetrických vztazích, ve kterých změna druhé proměnné doprovází změnu jedné z proměnných. Tento vztah neuvádí, která proměnná je nezávislá proměnná a která proměnná je závislá proměnná.
jinými slovy, můžete označit některou z proměnných jako nezávislou proměnnou.
takový vztah je symetrický vztah. V asymetrickém vztahu je změna proměnné X (řekněme) doprovázena změnou proměnné Y, ale ne naopak.
množství srážek například zvýší produktivitu, ale produktivita neovlivní srážky. Jedná se o asymetrický vztah.
podobně by vztah mezi kouřením a rakovinou plic byl asymetrický, protože kouření by mohlo způsobit rakovinu, ale rakovina plic by nemohla způsobit kouření.
kauzální vztah
indikace vztahu mezi dvěma proměnnými automaticky nezaručuje, že změny v jedné proměnné způsobí změny v jiné proměnné.
je však velmi obtížné prokázat existenci kauzality mezi proměnnými. I když nikdo nikdy nemůže být jistý, že proměnná způsobí, že proměnná B se vyskytují, nicméně, jeden může získat nějaké důkazy, že se zvyšuje naše přesvědčení, že vede k B.
Ve snaze udělat tak, snažíme se o následující důkazy:
- existuje vztah mezi a a B? Pokud takový důkaz existuje, je to údaj o možné příčinné souvislosti mezi proměnnými.
- je vztah asymetrický, takže změna v A má za následek změnu v B, ale ne naopak? Jinými slovy, vyskytuje se A před B? Pokud zjistíme, že B nastane dříve, než můžeme mít trochu důvěry, že způsobuje
- Má změna za následek změnu v B bez ohledu na jednání ostatních faktorů? Nebo jinými slovy, je možné odstranit další možné příčiny B? Lze určit, že C, D A E (řekněme) se nemění s B způsobem, který naznačuje možné kauzální souvislosti?
Lineární a Non-lineární Vztah
lineární vztah je lineární vztah dvou proměnných, kde proměnné se liší ve stejné výši, bez ohledu na to, zda jsou hodnoty nízké, vysoké nebo střední.
to je v kontrastu s nelineárními (nebo křivočarými) vztahy, kde rychlost, při které se jedna proměnná mění v hodnotě, se může lišit pro různé hodnoty druhé proměnné.
, Zda proměnná je přímo úměrná na jiné proměnné, nebo ne, lze jednoduše zjistit vynesením hodnoty “ K “ proti X hodnoty. Pokud se zdá, že hodnoty, když jsou vyneseny, leží na přímce, navrhuje se existence lineárního vztahu mezi X a Y.
výška a hmotnost mají téměř vždy přibližně lineární vztah, zatímco věk a plodnost mají nelineární vztah.