egy kutatási vizsgálat keretében a fogalmakat általában változóknak nevezik. A változó, amint a név vonatkozik, valami, ami változik. Az életkor, a nem, az export, a jövedelem és a kiadások, a család mérete, a születési ország, a tőkekiadás, az osztályosztályok, a vérnyomásmérések, a preoperatív szorongás szintje, a szemszín és a járműtípus mind példák a változókra, mivel ezek a tulajdonságok egyénenként változnak vagy különböznek egymástól.
változó meghatározása a kutatásban
a változó minden olyan tulajdonság, jellemző, szám vagy mennyiség, amely idővel növekszik vagy csökken, vagy különböző értékeket vehet fel (szemben az állandókkal, mint pl n, amelyek nem változnak) különböző helyzetekben.
a kutatás során a kísérletek gyakran manipulálják a változókat. Például egy kísérletező összehasonlíthatja négyféle műtrágya hatékonyságát.
ebben az esetben a változó a műtrágyák típusa. A társadalomtudós megvizsgálhatja a korai házasság lehetséges hatását a válásra.
itt a korai házasság a változó. Egy üzleti kutató hasznosnak találhatja az osztalékot a részvényárak meghatározásában. Itt az osztalék a változó.
a hatékonyság, a válás és a részvényárak szintén változók, mivel a műtrágyák manipulálása, a korai házasság és az osztalék következtében is változnak.
A változó típusai
- kvalitatív változók.
- kvantitatív változók.
- diszkrét változó.
- folyamatos változó.
- függő változók.
- független változók.
- Háttérváltozó.
- moderáló változó.
- idegen változó.
- beavatkozó változó.
- szuppresszor változó.
kvalitatív változók
a változók között fontos különbség van a kvalitatív változó és a kvantitatív változó között.
minőségi változók azok, amelyek minőségi tulajdonságot fejeznek ki, például hajszín, vallás, faj, nem, társadalmi státusz, Fizetési mód stb. A kvalitatív változó értékei nem jelentenek értelmes numerikus sorrendet.
a ‘vallás’ változó értéke (muszlim, Hindu, ..stb.) minőségileg különbözik; a vallás rendezése nem feltételezhető. A kvalitatív változókat néha kategorikus változóknak nevezik.
például a változó nemnek két külön kategóriája van: ‘férfi’ és ‘nő’. Mivel ennek a változónak az értékeit kategóriákban fejezzük ki, ezt kategorikus változónak nevezzük.
Hasonlóképpen, a lakóhely városi és vidéki kategóriába sorolható, így kategorikus változó.
a kategorikus változókat ismét nominális és ordinális változóként írhatjuk le.
Sorszámváltozók azok, amelyek logikusan rendezhetők vagy rangsorolhatók magasabbra vagy alacsonyabbra, mint egy másik, de nem feltétlenül hoznak létre numerikus különbséget az egyes kategóriák között, például vizsgaosztályok (a+, A, B+ stb., ruházat mérete (Extra nagy, nagy, közepes, kicsi).
névleges változók azok, akiket nem lehet sem rangsorolni, sem logikusan elrendezni, például vallás, nem stb.
A kvalitatív változó olyan jellemző, amely nem mérhető, de kategorizálható, hogy rendelkezik-e bizonyos jellemzőkkel, vagy sem.
kvantitatív változók
kvantitatív változók, más néven numerikus változók, azok a változók, amelyeket számokban mérnek. A kvantitatív változó egyszerű példája az ember életkora.
az életkor különböző értékeket vehet fel, mert egy személy lehet 20 éves, 35 éves stb. Hasonlóképpen, a család mérete kvantitatív változó, mert egy család állhat egy, kettő, három tagból stb.
vagyis a fent említett tulajdonságok vagy jellemzők mindegyike egyénenként változik vagy különbözik. Vegye figyelembe, hogy ezeket a változókat számokban fejezzük ki, amelyekre kvantitatív vagy néha numerikus változóknak nevezzük őket.
a kvantitatív változó olyan változó, amelyre a kapott megfigyelések számszerűek, így természetes sorrenddel vagy rangsorolással rendelkeznek.
diszkrét és folytonos változók
A kvantitatív változók ismét két típusból állnak: diszkrét és folytonos.
változók, mint például néhány gyermek egy háztartásban vagy a hibás elemek száma egy dobozban diszkrét változók, mivel a lehetséges pontszámok diszkrétek a skálán.
például egy háztartásnak három vagy öt gyermeke lehet, de nem 4,52 gyermek.
más változók, mint például az ‘MCQ teszt teljesítéséhez szükséges idő’ és a ‘várakozási idő egy sorban a bankszámláló előtt’ példák egy folytonos változóra.
a fenti példákban szükséges idő egy folytonos változó, amely lehet például 1,65 perc, vagy lehet 1,6584795214 perc.
természetesen a mérés gyakorlatiassága kizárja, hogy a legtöbb mért változó folytonos legyen.
diszkrét változó
meghatározás 2.6: A diszkrét változó, amely bizonyos értékekre korlátozódik, általában (de nem feltétlenül) egész számokból áll, például a család méretéből, a dobozban lévő hibás elemek számából. Ezek gyakran a számlálás vagy a számlálás eredményei.
néhány további példa;
- a balesetek száma a tizenkét hónapban.
- a mobil kártyák száma értékesített egy boltban hét napon belül.
- a kórházba egy meghatározott időszak alatt felvett betegek száma.
- a 2001-2007 között évente megnyitott új bankfiókok száma.
- az egészségügyi személyzet által az elmúlt 12 hónapban tett heti látogatások száma.
folytonos változó
a folytonos változó olyan, amely végtelen számú köztes értéket vehet fel egy meghatározott intervallum mentén. Példák:
- az emberi test cukorszintje;
- vérnyomásmérés;
- hőmérséklet;
- az emberi test magassága vagy súlya;
- banki kamatláb;
- belső megtérülési ráta (IRR),
- kereseti Arány (ER);
- jelenlegi arány (Cr)
nem számít, milyen közel lehet két megfigyelés, ha a mérési eszköz elég pontos, egy harmadik megfigyelés található, amely az első kettő közé esik.
a folyamatos változó általában a mérésből származik, és számtalan értéket feltételezhet a megadott tartományban.
függő és független változók
sok kutatási környezetben a változóknak két speciális osztálya van, amelyeket meg kell különböztetni egymástól, független változó és függő változó.
számos kutatási tanulmány célja a mögöttes jelenségek vagy problémák okainak feltárása és megértése azzal a végső céllal, hogy ok-okozati összefüggést hozzanak létre közöttük.
nézze meg a következő állításokat:
- az alacsony táplálékfelvétel alulsúlyt okoz.
- a dohányzás növeli a tüdőrák kockázatát.
- az oktatás szintje befolyásolja a munkával való elégedettséget.
- reklám segít az értékesítés promóciójában.
- a gyógyszer javítja az egészségügyi problémát.
- az ápolási beavatkozás gyorsabb gyógyulást okoz.
- a korábbi munkahelyi tapasztalatok határozzák meg a kezdeti fizetést.
- az áfonya lassítja az öregedést.
- az egy részvényre jutó osztalék határozza meg a részvényárakat.
a fenti lekérdezések mindegyikében két változónk van: egy független és egy függő. Az első példában úgy gondolják, hogy az alacsony táplálékfelvétel okozta az alulsúly problémáját.’
Ez tehát az úgynevezett független változó. Az alulsúly a függő változó, mert úgy gondoljuk, hogy ezt a problémát (az alulsúly problémáját) az alacsony táplálékfelvétel okozza (a tényező).
Hasonlóképpen, a dohányzás, az osztalék és a reklám mind független változók, a tüdőrák, a munkával való elégedettség és az értékesítés pedig függő változók.
általában egy független változót manipulál a kísérletező vagy a kutató, és a függő változóra gyakorolt hatását mérik.
független változó
azt a változót, amelyet annak a tényezőnek a leírására vagy mérésére használnak, amelyről feltételezik, hogy a problémát vagy az eredményt okozza, vagy legalábbis befolyásolja, független változónak nevezzük.
a meghatározás azt jelenti, hogy a kísérletező a független változót használja annak a függő változóra gyakorolt hatásának vagy hatásának leírására vagy magyarázatára.
a függő változó változékonysága feltételezhetően a független változó változékonyságától függ.
a kontextustól függően egy független változót néha prediktor változónak, regresszornak, kontrollált változónak, manipulált változónak, magyarázó változónak, expozíciós változónak (a megbízhatósági elméletben használt módon), kockázati tényezőnek (az orvosi statisztikákban használt módon), jellemzőnek (a gépi tanulásban és a mintafelismerésben használt módon) vagy bemeneti változónak neveznek.
egyes szerzők a magyarázó változót részesítik előnyben a független változóval szemben, ha a független változóként kezelt mennyiségek nem lehetnek statisztikailag függetlenek vagy a kutató önállóan manipulálható.
Ha a független változót magyarázó változónak nevezzük, akkor egyes szerzők a válaszváltozót részesítik előnyben a függő változóhoz.
függő változó
a vizsgált probléma vagy eredmény leírására vagy mérésére használt változót függő változónak nevezzük.
ok-okozati kapcsolatban az ok a független változó, a hatás pedig a függő változó. Ha feltételezzük, hogy a dohányzás tüdőrákot okoz, akkor a dohányzás a független változó, a rák pedig a függő változó.
egy üzleti kutató hasznosnak találhatja az osztalékot a részvényárak meghatározásában. Itt az osztalék a független változó, míg a részvényárfolyam a függő változó.
a függő változó általában az a változó, amelyet a kutató érdekel a megértésben, magyarázatban vagy előrejelzésben.
a tüdőrák kutatásában a karcinóma az, amely valóban érdekli a kutatót, nem pedig a dohányzási viselkedés önmagában. A független változó a függő változó feltételezett oka, előzménye vagy hatása.
a kontextustól függően a függő változót néha válaszváltozónak, regressziónak, előrejelzett változónak, mért változónak, magyarázott változónak, kísérleti változónak, válaszoló változónak, eredményváltozónak, kimeneti változónak vagy címkének nevezik.
egyes szerzők egy magyarázott változót részesítenek előnyben a függő változóval szemben, ha a függő változóként kezelt mennyiségek nem feltétlenül függenek statisztikailag.
Ha a függő változót magyarázott változónak nevezzük, akkor egyes szerzők a prediktor változó kifejezést részesítik előnyben a független változóhoz.
egy független változó szintjei
Ha egy kísérletező összehasonlít egy kísérleti kezelést egy kontroll kezeléssel, akkor a független változónak (a kezelés egy típusa) két szintje van: kísérleti és kontroll.
Ha egy kísérlet ötféle étrendet hasonlítana össze, akkor a független változóknak (étrendtípusoknak) öt szintje lenne.
általában egy független változó szintjeinek száma a kísérleti feltételek száma.
Háttérváltozó
szinte minden tanulmányban olyan információkat gyűjtünk, mint az életkor, a nem, az iskolai végzettség, a társadalmi-gazdasági helyzet, a családi állapot, a vallás, a születési hely stb. Ezeket a változókat háttérváltozóknak nevezzük.
Ezek a változók gyakran sok független változóhoz kapcsolódnak, így közvetetten befolyásolják a problémát. Ezért háttérváltozóknak nevezzük őket.
Ha a háttérváltozók fontosak a vizsgálat szempontjából, meg kell mérni őket. Meg kell azonban próbálnunk a háttérváltozók számát a lehető legkevesebben tartani a gazdaság érdekében.
moderáló változó
a változók kapcsolatainak bármely állításában általában feltételezik, hogy valamilyen módon a független változó okozza a függő változó előfordulását. Az egyszerű kapcsolatokban az összes többi változó idegen, és figyelmen kívül hagyják. Tényleges tanulmányi helyzetekben, egy ilyen egyszerű egy-egy kapcsolatot felül kell vizsgálni, hogy más változókat is figyelembe vegyenek a kapcsolat jobb magyarázata érdekében.
Ez hangsúlyozza annak szükségességét, hogy figyelembe kell venni egy második független változót, amely várhatóan jelentős járulékos vagy függő hatással lesz az eredetileg megállapított függő-független kapcsolatra. Egy ilyen változót moderáló változónak nevezünk.
tegyük fel, hogy tanulmányozza a terepi és osztálytermi képzés hatását az egészségügyi és Családtervezési dolgozók munkateljesítményére, a képzés típusát független változónak tekinti.
Ha a gyakornokok életkora és a munkateljesítmény közötti kapcsolatra összpontosít, akkor moderáló változóként használhatja a ‘képzés típusát’.
idegen változó
a legtöbb tanulmány egyetlen független változó azonosítására és a függő változóra gyakorolt hatásának mérésére vonatkozik.
de mégis, több változó elképzelhető módon befolyásolhatja feltételezett független függő változó kapcsolatunkat, ezáltal torzítja a vizsgálatot. Ezeket a változókat idegen változóknak nevezzük.
az idegen változók nem feltétlenül képezik a vizsgálat részét. Zavaró hatást gyakorolnak a függő-független kapcsolatra, ezért meg kell szüntetni vagy ellenőrizni kell őket.
egy példa szemléltetheti az idegen változók fogalmát. Tegyük fel, hogy érdekel az anyák munka-státusza és a szoptatás időtartama közötti kapcsolat vizsgálata.
ebben az esetben nem ésszerűtlen azt feltételezni, hogy az anyák iskolai végzettsége, mivel befolyásolja a munka állapotát, hatással lehet a szoptatás időtartamára is.
az oktatást itt idegen változóként kezeljük. A változó hatásának kiküszöbölésére vagy ellenőrzésére tett bármely kísérlet során ezt a változót zavaró változónak tekinthetjük.
a zavaró változók kezelésének megfelelő módja a rétegződési eljárás követése, amely külön elemzést tartalmaz a lies zavaró változók különböző szintjeire.
ebből a célból két kereszttáblát lehet összeállítani: az egyik az írástudatlan anyák számára, a másik az írástudó anyák számára. Ha hasonló összefüggést találunk a munka állapota és a szoptatás időtartama között az anyák mindkét csoportjában, akkor arra a következtetésre jutunk, hogy az anyák iskolai végzettsége nem zavaró változó.
beavatkozó változó
gyakran két változó közötti látszólagos kapcsolatot egy harmadik változó okozza.
például az X és Y változók erősen korrelálhatnak, de csak azért, mert X okozza a harmadik változót, Z-t, ami viszont Y-t okoz.
egy beavatkozó változó elméletileg befolyásolja a megfigyelt jelenségeket, de nem látható, mérhető vagy manipulálható közvetlenül; hatásai csak a független és moderáló változók megfigyelt jelenségekre gyakorolt hatásaiból következtethetők.
a munka-állapot és a szoptatás kapcsolatban a motivációt vagy a tanácsadást tekinthetjük a beavatkozó változónak.
így a motívum, a munkával való elégedettség, a felelősség, a viselkedés, az igazságosság néhány példa a beavatkozó változókra.
szuppresszor változó
sok esetben jó okunk van azt hinni, hogy az érdeklődésre számot tartó változók kapcsolatban állnak egymással, de adataink nem hoznak létre ilyen kapcsolatot. Néhány rejtett tényező elnyomhatja a két eredeti változó valódi kapcsolatát.
egy ilyen tényezőt szupresszor változónak nevezünk, mert elnyomja a másik két változó tényleges kapcsolatát.
a szuppresszor változó elnyomja a kapcsolatot azáltal, hogy pozitívan korrelál a kapcsolat egyik változójával, negatívan korrelál a másikkal. A két változó közötti valódi kapcsolat akkor jelenik meg újra, amikor a szuppresszor változót vezérlik.
így például az alacsony életkor növelheti az oktatást, de csökkentheti a jövedelmet. Ezzel szemben a magas életkor növelheti a jövedelmet, de csökkentheti az oktatást, hatékonyan megszüntetve az oktatás és a jövedelem közötti kapcsolatot, hacsak nem ellenőrzik az életkorot.
koncepció
a fogalom egy olyan kategória neve,amely a megfigyeléseket és ötleteket a közös jellemzők birtokában szervezi. Ahogy Bulmer tömören fogalmaz, a fogalmak az ötletek és megfigyelések szervezésének kategóriái (Bulmer, 1984:43).
Ha egy fogalmat kvantitatív kutatásban kell alkalmazni, akkor meg kell mérni. A mérés után a fogalmak lehetnek független vagy függő változók formájában.
más szavakkal, a fogalmak magyarázhatják (magyarázó változó) a társadalmi világ egy bizonyos aspektusát, vagy állhatnak olyan dolgok mellett, amelyeket meg akarunk magyarázni (függő változó).
a fogalmak példái a társadalmi mobilitás, a vallási ortodoxia, a társadalmi osztály, a kultúra, az életmód, a tanulmányi eredmény stb.
indikátor
az indikátor olyan mérték,amelyet egy fogalomra való hivatkozásra használnak, ha nincs közvetlen mérték. Mutatókat használunk a kevésbé közvetlenül számszerűsíthető fogalmak megérintésére.
ahhoz, hogy megértsük, mi az indikátor, érdemes különbséget tenni egy mutató és egy mutató között. Mutatót lehet venni a viszonylag egyértelműen megszámolt dolgokra, például jövedelemre, életkorra, gyermekek számára stb.
mérték, más szóval mennyiségek. Ha érdekel a jövedelem változásának néhány oka, ez utóbbi ésszerűen közvetlen módon számszerűsíthető.
mutatókat használunk a kevésbé közvetlenül számszerűsíthető fogalmak megérintésére. Ha érdekelnek a munkával való elégedettség változásának okai, akkor olyan mutatókra lesz szükségünk, amelyek a koncepciót képviselik.
Ezek a mutatók lehetővé teszik a munkával való elégedettség mérését, és az így kapott kvantitatív információkat mérésként kezelhetjük.
az indikátor tehát valami, amit kitaláltak vagy már léteznek, és úgy alkalmazzák, mintha egy fogalom mércéje lenne.
egy fogalom közvetett mércéjének tekintik, mint például a munkával való elégedettség. Az IQ egy további példa, mivel az intelligencia fogalmának mutatói.
Construct
a konstrukció olyan absztrakció vagy koncepció, amelyet egy kutató szándékosan kitalált vagy épített fel tudományos célokra.
egy tudományos elméletben, különösen a pszichológián belül, a hipotetikus konstrukció magyarázó változó, amely közvetlenül nem megfigyelhető.
például az intelligencia és a motiváció fogalmait használják a pszichológiai jelenségek magyarázatára, de egyik sem közvetlenül megfigyelhető.
egy hipotetikus konstrukció abban különbözik a beavatkozó változótól, hogy a konstrukciónak olyan tulajdonságai és következményei vannak, amelyeket az empirikus kutatás nem bizonyított. Ezek útmutatóként szolgálnak a további kutatásokhoz. A beavatkozó változó viszont a megfigyelt empirikus eredmények összefoglalása.
Cronbach and Meehl (1955) egy hipotetikus konstrukciót olyan fogalomként határoz meg, amelyre nincs egyetlen megfigyelhető referens, amelyet közvetlenül nem lehet megfigyelni, és amelyre több referens létezik, de egyik sem all-inclusive.
például Cronbach és Meehl szerint a hal nem hipotetikus konstrukció, mert a fajok és a halfajták eltérése ellenére létezik egy elfogadott meghatározás egy olyan halra, amelynek sajátos jellemzői megkülönböztetik a halat a madártól.
továbbá a halak közvetlenül megfigyelhetők.másrészt egy hipotetikus konstrukciónak nincs egyetlen referense; a hipotetikus konstrukciók inkább funkcionálisan kapcsolódó viselkedések, attitűdök, folyamatok és tapasztalatok csoportjaiból állnak.
ahelyett, hogy intelligenciát, szeretetet vagy félelmet látnánk, mutatókat vagy megnyilvánulásokat látunk annak, amit intelligenciának, szeretetnek vagy félelemnek nevezünk.
a konstrukciók egyéb példái:
- a biológiában: gének, evolúció, betegség, taxonómia, immunitás
- a fizikában/asztrofizikában: fekete lyukak, az Ősrobbanás, Sötét anyag, húrelmélet, molekuláris fizika vagy atomok, gravitáció, tömegközéppont
- a pszichológiában: intelligencia vagy tudás, érzelmek, személyiség, hangulatok.
A változók közötti kapcsolatok tulajdonságai
a változók közötti kapcsolatok kezelésében a kutatás során különböző dimenziókat figyelünk meg ezekben a kapcsolatokban. Az alábbiakban néhányat tárgyalunk.
pozitív és negatív kapcsolat
két vagy több változónak lehet pozitív, negatív vagy egyáltalán nincs kapcsolata. Két változó esetében a pozitív kapcsolat az, amelyben mindkét változó ugyanabban az irányban változik.
Ha azonban ellentétes irányban változnak, akkor azt mondják, hogy negatív kapcsolatuk van. Ha a másik változó változása nem kíséri az egyik változó változását vagy mozgását, akkor azt mondjuk, hogy a kérdéses változók nem kapcsolódnak egymáshoz.
például, ha a munkabér növekedése kíséri a munkatapasztalatot, a Munkatapasztalat és a bérarány közötti kapcsolat pozitív.
Ha az egyén iskolai végzettségének növekedése csökkenti a további gyermekek iránti vágyát, akkor a kapcsolat negatív vagy fordított. Ha az oktatás szintje nem befolyásolja a vágyat, akkor azt mondjuk, hogy a’ további gyermekek iránti vágy’ és az ‘oktatás’ változók nem kapcsolódnak egymáshoz.
A kapcsolat erőssége
miután megállapítottuk, hogy két változó valóban összefügg, meg akarjuk győződni arról, hogy mennyire erősen kapcsolódnak egymáshoz.
a kapcsolat erősségének mérésére szolgáló általános statisztika az úgynevezett korrelációs együttható, amelyet r szimbolizál. r egy egységmentes mérték, amely -1 és +1 között fekszik, nulla pedig azt jelenti, hogy nincs lineáris kapcsolat.
ami az egyik változó előrejelzését illeti a másik változó ismeretéből, az R= +1 érték 100% – os pontosságot jelent a két változó közötti pozitív kapcsolat előrejelzésében, az r = -1 érték pedig 100% – os pontosságot jelent a két változó közötti negatív kapcsolat előrejelzésében.
szimmetrikus kapcsolat
eddig csak olyan szimmetrikus kapcsolatokat tárgyaltunk, amelyekben a másik változó változása kíséri bármelyik változó változását. Ez a kapcsolat nem jelzi, hogy melyik változó a független változó, és melyik változó a függő változó.
más szavakkal, bármelyik változót független változóként címkézheti.
egy ilyen kapcsolat szimmetrikus kapcsolat. Aszimmetrikus kapcsolatban az X változó változását (mondjuk) az Y változó változása kíséri, de nem fordítva.
például a csapadék mennyisége növeli a termelékenységet, de a termelékenység nem befolyásolja a csapadékot. Ez aszimmetrikus kapcsolat.
Hasonlóképpen, a dohányzás és a tüdőrák közötti kapcsolat aszimmetrikus lenne, mivel a dohányzás rákot okozhat, de a tüdőrák nem okozhat dohányzást.
okozati összefüggés
a két változó közötti kapcsolat jelzése nem biztosítja automatikusan, hogy az egyik változó változásai változásokat okozzanak egy másik változóban.
azonban nagyon nehéz megállapítani a változók közötti ok-okozati összefüggést. Bár soha senki nem lehet biztos abban, hogy az A változó okozza a B változót, mindazonáltal összegyűjthetünk néhány bizonyítékot, amely növeli azt a meggyőződésünket, hogy A B-hez vezet.
ennek megkísérlésekor a következő bizonyítékokat keressük:
- van-e kapcsolat A és B között? Ha ilyen bizonyíték létezik, ez jelzi a változók közötti lehetséges ok-okozati összefüggést.
- a kapcsolat aszimmetrikus, így az A változása B változást eredményez, de nem fordítva? Más szóval, előfordul-e a B előtt? Ha azt találjuk, hogy B A előtt fordul elő, akkor kevés bizalommal lehetünk abban, hogy A okozza
- az eredmény változása B változásában van-e, függetlenül más tényezők cselekedeteitől? Vagy más szavakkal, lehetséges-e kiküszöbölni a B egyéb lehetséges okait? Meg lehet-e állapítani, hogy C, D és E (mondjuk) nem változnak együtt B-vel olyan módon, amely lehetséges ok-okozati összefüggésekre utal?
lineáris és nemlineáris kapcsolat
a lineáris kapcsolat két változó közötti egyenes kapcsolat, ahol a változók azonos sebességgel változnak, függetlenül attól, hogy az értékek alacsonyak, magasak vagy közbülső.
Ez ellentétben áll a nemlineáris (vagy görbe vonalú) kapcsolatokkal, ahol az egyik változó értékének változása eltérő lehet a második változó különböző értékeinél.
hogy egy változó lineárisan kapcsolódik-e a másik változóhoz, vagy sem, egyszerűen megállapítható a K értékek x értékekkel való ábrázolásával. Ha az értékek ábrázolva úgy tűnik, hogy egyenes vonalban fekszenek, akkor az X és Y közötti lineáris kapcsolat létezése javasolt.
A magasság és a súly szinte mindig megközelítőleg lineáris kapcsolatban áll, míg az életkor és a termékenység aránya nemlineáris.