în contextul unei investigații de cercetare, conceptele sunt denumite în general variabile. O variabilă este, așa cum se aplică numele, ceva care variază. Vârsta, sexul, exportul, veniturile și cheltuielile, mărimea familiei, țara de naștere, cheltuielile de capital, clasele de clasă, citirile tensiunii arteriale, nivelurile de anxietate preoperatorie, Culoarea ochilor și tipul vehiculului sunt exemple de variabile, deoarece fiecare dintre aceste proprietăți variază sau diferă de la un individ la altul.
definiție variabilă în cercetare
o variabilă este orice proprietate, o caracteristică, un număr sau o cantitate care crește sau scade în timp sau poate lua valori diferite (spre deosebire de constante, cum ar fi n, care nu variază) în situații diferite.
atunci când efectuează cercetări, experimentele manipulează adesea variabile. De exemplu, un experimentator ar putea compara eficacitatea a patru tipuri de îngrășăminte.
în acest caz, variabila este ‘tipul de îngrășăminte’. Un om de știință socială poate examina posibilul efect al căsătoriei timpurii asupra divorțului.
aici căsătoria timpurie este variabila. Un cercetător de afaceri poate considera util să includă dividendul în determinarea prețurilor acțiunilor. Aici dividendul este variabila.
eficacitatea, divorțul și prețurile acțiunilor sunt, de asemenea, variabile, deoarece variază și ca urmare a manipulării îngrășămintelor, a căsătoriei timpurii și a dividendelor.
tipuri de variabile
- variabile calitative.
- variabile cantitative.
- variabilă discretă.
- variabilă continuă.
- variabile dependente.
- variabile independente.
- variabilă de fundal.
- moderarea variabilă.
- variabilă străină.
- variabila care intervine.
- variabilă supresoare.
variabile calitative
o distincție importantă între variabile este între variabila calitativă și variabila cantitativă.variabilele calitative sunt cele care exprimă un atribut calitativ, cum ar fi culoarea părului, religia, rasa, sexul, statutul social, metoda de plată și așa mai departe. Valorile unei variabile calitative nu implică o ordonare numerică semnificativă.
valoarea variabilei ‘ religie ‘(musulman, hindus,.., etc.) diferă calitativ; nu este implicată nicio ordonare a religiei. Variabilele calitative sunt uneori denumite variabile categorice.
de exemplu, sexul variabil are două categorii distincte: ‘masculin’ și ‘feminin.’Deoarece valorile acestei variabile sunt exprimate în categorii, ne referim la aceasta ca la o variabilă categorică.în mod similar, locul de reședință poate fi clasificat ca fiind urban și rural și, prin urmare, este o variabilă categorică.
variabilele categorice pot fi din nou descrise ca nominale și ordinale.
variabilele ordinale sunt cele care pot fi ordonate logic sau clasate mai sus sau mai jos decât alta, dar nu stabilesc neapărat o diferență numerică între fiecare categorie, cum ar fi notele de examinare (a+, A, B+ etc., dimensiunea îmbrăcămintei (foarte mare, mare, mediu, mic).
variabilele nominale sunt cele care nu pot fi nici clasificate, nici ordonate logic, cum ar fi religia, sexul etc.
o variabilă calitativă este o caracteristică care nu este capabilă să fie măsurată, dar poate fi clasificată să posede sau să nu posede anumite caracteristici.
variabile cantitative
variabilele cantitative, numite și variabile numerice, sunt acele variabile care sunt măsurate în termeni de numere. Un exemplu simplu de variabilă cantitativă este vârsta unei persoane.
vârsta poate lua valori diferite, deoarece o persoană poate avea 20 de ani, 35 de ani și așa mai departe. De asemenea, dimensiunea familiei este o variabilă cantitativă, deoarece o familie ar putea fi compusă din unul, doi, trei membri și așa mai departe.
adică, fiecare dintre aceste proprietăți sau caracteristici menționate mai sus variază sau diferă de la un individ la altul. Rețineți că aceste variabile sunt exprimate în numere, pentru care le numim variabile cantitative sau uneori numerice.
o variabilă cantitativă este una pentru care observațiile rezultate sunt numerice și astfel posedă o ordonare sau o clasare naturală.
variabile Discrete și continue
variabilele cantitative sunt din nou de două tipuri: discrete și continue.
variabilele, cum ar fi unii copii dintr-o gospodărie sau numărul de articole defecte dintr-o cutie, sunt variabile discrete, deoarece scorurile posibile sunt discrete pe scară.
de exemplu, o gospodărie ar putea avea trei sau cinci copii, dar nu 4,52 copii.
alte variabile, cum ar fi ‘timpul necesar pentru a finaliza un test MCQ’ și ‘timpul de așteptare într-o coadă în fața unui ghișeu bancar’, sunt exemple de variabilă continuă.
timpul necesar în exemplele de mai sus este o variabilă continuă, care ar putea fi, de exemplu, 1,65 minute sau ar putea fi 1,6584795214 minute.desigur, aspectele practice ale măsurării împiedică majoritatea variabilelor măsurate să fie continue.
variabilă discretă
definiția 2.6: O variabilă discretă, limitată la anumite valori, de obicei (dar nu neapărat) constă din numere întregi, cum ar fi dimensiunea familiei, numărul de articole defecte dintr-o cutie. Ele sunt adesea rezultatele enumerării sau numărării.
câteva exemple sunt;
- numărul de accidente în cele douăsprezece luni.
- numărul de carduri mobile vândute într-un magazin în termen de șapte zile.
- numărul de pacienți internați într-un spital pe o perioadă specificată.
- numărul de sucursale noi ale unei bănci deschise anual în perioada 2001-2007.
- numărul de vizite săptămânale efectuate de personalul medical în ultimele 12 luni.
variabilă continuă
o variabilă continuă este una care poate prelua un număr infinit de valori intermediare de-a lungul unui interval specificat. Exemple sunt:
- nivelul zahărului din corpul uman;
- citirea tensiunii arteriale;
- temperatura;
- înălțimea sau greutatea corpului uman;
- rata dobânzii bancare;
- rata internă de rentabilitate (IRR),
- raportul câștigului salarial (ER);
- raportul curent (CR)
nu contează cât de aproape două observații ar putea fi, în cazul în care instrumentul de măsurare este suficient de precis, o a treia observație poate fi găsit, care va cădea între primele două.
o variabilă continuă rezultă în general din măsurare și poate presupune nenumărate valori în intervalul specificat.
variabile dependente și independente
în multe setări de cercetare, există două clase specifice de variabile care trebuie diferențiate una de cealaltă, variabilă independentă și variabilă dependentă.
multe studii de cercetare au ca scop nedescoperirea și înțelegerea cauzelor fenomenelor sau problemelor care stau la baza cu scopul final de a stabili o relație cauzală între ele.
Uită-te la următoarele afirmații:
- consumul scăzut de alimente provoacă subponderali.
- fumatul sporește riscul de cancer pulmonar.
- nivelul de educație influențează satisfacția la locul de muncă.
- publicitate ajută la promovarea vânzărilor.
- medicamentul provoacă îmbunătățirea unei probleme de sănătate.
- intervenția medicală determină o recuperare mai rapidă.
- experiențele anterioare de muncă determină salariul inițial.
- afinele încetinesc îmbătrânirea.
- dividendul pe acțiune determină prețurile acțiunilor.
în fiecare dintre interogările de mai sus, avem două variabile: una independentă și una dependentă. În primul exemplu, se crede că consumul scăzut de alimente a cauzat problema subponderalității.’
este deci așa-numita variabilă independentă. Subponderalitatea este variabila dependentă deoarece credem că această ‘problemă’ (problema subponderalității) a fost cauzată de ‘aportul scăzut de alimente’ (factorul).în mod similar, fumatul, dividendul și publicitatea sunt variabile independente, iar cancerul pulmonar, satisfacția la locul de muncă și vânzările sunt variabile dependente.
în general, o variabilă independentă este manipulată de experimentator sau cercetător, iar efectele sale asupra variabilei dependente sunt măsurate.
variabilă independentă
variabila care este utilizată pentru a descrie sau măsura factorul care se presupune că provoacă sau cel puțin influențează problema sau rezultatul se numește variabilă independentă.
definiția implică faptul că experimentatorul folosește variabila independentă pentru a descrie sau explica influența sau efectul acesteia asupra variabilei dependente.se presupune că variabilitatea variabilei dependente depinde de variabilitatea variabilei independente.în funcție de context, o variabilă independentă este uneori numită variabilă predictor, regresor, variabilă controlată, variabilă manipulată, variabilă explicativă, variabilă de expunere (așa cum este utilizată în teoria fiabilității), factor de risc (așa cum este utilizat în statisticile medicale), caracteristică (așa cum este utilizată în învățarea automată și recunoașterea modelelor) sau Variabilă de intrare.
variabila explicativă este preferată de unii autori față de variabila independentă atunci când cantitățile tratate ca variabile independente pot să nu fie independente statistic sau manipulabile independent de către cercetător.
dacă variabila independentă este denumită variabilă explicativă, atunci termenul de variabilă de răspuns este preferat de unii autori pentru variabila dependentă.
variabilă dependentă
variabila care este utilizată pentru a descrie sau măsura problema sau rezultatul studiat se numește variabilă dependentă.într-o relație cauzală, cauza este variabila independentă, iar efectul este variabila dependentă. Dacă presupunem că fumatul cauzează cancer pulmonar, fumatul este variabila independentă, iar cancerul variabila dependentă.
un cercetător de afaceri poate considera util să includă dividendul în determinarea prețurilor acțiunilor. Aici dividendul este variabila independentă, în timp ce prețul acțiunii este variabila dependentă.
variabila dependentă este de obicei variabila pe care cercetătorul este interesat să o înțeleagă, să explice sau să o prezică.
în cercetarea cancerului pulmonar, carcinomul este de interes real pentru cercetător, nu comportamentul de fumat în sine. Variabila independentă este cauza presupusă, antecedentă sau influență asupra variabilei dependente.
în funcție de context, o variabilă dependentă este uneori numită variabilă de răspuns, regresand, variabilă prezisă, variabilă măsurată, variabilă explicată, variabilă experimentală, variabilă de răspuns, variabilă de rezultat, variabilă de ieșire sau etichetă.
o variabilă explicată este preferată de unii autori față de variabila dependentă atunci când cantitățile tratate ca variabile dependente pot să nu fie dependente statistic.
dacă variabila dependentă este menționată ca o variabilă explicată, atunci termenul de variabilă predictor este preferat de unii autori pentru variabila independentă.
nivelurile unei variabile independente
dacă un experimentator compară un tratament experimental cu un tratament de control, atunci variabila independentă (un tip de tratament) are două niveluri: experimental și control.
dacă un experiment ar compara cinci tipuri de diete, atunci variabilele independente (tipuri de dietă) ar avea cinci niveluri.
în general, numărul de niveluri ale unei variabile independente este numărul de condiții experimentale.
variabila de fond
în aproape fiecare studiu, colectăm informații precum vârsta, sexul, nivelul de educație, statutul socioeconomic, starea civilă, religia, locul nașterii și altele asemenea. Aceste variabile sunt denumite variabile de fundal.
aceste variabile sunt adesea legate de multe variabile independente, astfel încât să influențeze indirect problema. Prin urmare, ele sunt numite variabile de fundal.
dacă variabilele de fond sunt importante pentru studiu, acestea trebuie măsurate. Cu toate acestea, ar trebui să încercăm să menținem numărul de variabile de fond cât mai puține posibil în interesul economiei.
moderarea variabilei
în orice afirmație a relațiilor variabilelor, se presupune în mod normal că, într-un fel, variabila independentă ‘determină’ variabila dependentă să apară. În relațiile simple, toate celelalte variabile sunt străine și sunt ignorate. În situații reale de studiu, o astfel de relație simplă unu-la-unu trebuie revizuită pentru a lua în considerare alte variabile pentru a explica mai bine relația.
Acest lucru subliniază necesitatea de a lua în considerare o a doua variabilă independentă care se așteaptă să aibă un efect semnificativ contributiv sau contingent asupra relației dependente-independente declarate inițial. O astfel de variabilă este denumită variabilă moderatoare.
Să presupunem că studiați impactul instruirii bazate pe teren și pe clasă asupra performanței muncii lucrătorilor din domeniul sănătății și planificării familiale, considerați tipul de formare ca variabilă independentă.
dacă vă concentrați pe relația dintre vârsta cursanților și performanța la locul de muncă, puteți utiliza tipul de formare ca variabilă de moderare.
variabilă străină
majoritatea studiilor se referă la identificarea unei singure variabile independente și la măsurarea efectului acesteia asupra variabilei dependente.dar totuși, mai multe variabile ar putea afecta teoretic relația noastră variabilă independentă dependentă, distorsionând astfel studiul. Aceste variabile sunt denumite variabile străine.
variabilele străine nu fac parte neapărat din studiu. Ele exercită un efect de confuzie asupra relației dependente-independente și, prin urmare, trebuie eliminate sau controlate.
Un exemplu poate ilustra conceptul de variabile străine. Să presupunem că suntem interesați să examinăm relația dintre statutul de muncă al mamelor și durata alăptării.
nu este nerezonabil în acest caz să presupunem că nivelul de educație al mamelor, deoarece influențează statutul de muncă, ar putea avea un impact și asupra duratei alăptării.
educația este tratată aici ca o variabilă străină. În orice încercare de a elimina sau controla efectul acestei variabile, putem considera această variabilă ca o variabilă confuză.un mod adecvat de a trata variabilele de confuzie este de a urma procedura de stratificare, care implică o analiză separată pentru diferitele niveluri de variabile de confuzie a minciunilor.
în acest scop, se pot construi două tabele încrucișate: una pentru mamele analfabete și cealaltă pentru mamele alfabetizate. Dacă găsim o asociere similară între statutul de muncă și durata alăptării în ambele grupuri de mame, atunci concluzionăm că nivelul educațional al mamelor nu este o variabilă confuză.
variabila intervențională
adesea o relație aparentă între două variabile este cauzată de o a treia variabilă.
de exemplu, variabilele X și Y pot fi foarte corelate, dar numai pentru că X provoacă a treia variabilă, Z, care la rândul său provoacă Y. În acest caz, Z este variabila care intervine.
o variabilă intervenientă afectează teoretic fenomenele observate, dar nu poate fi văzută, măsurată sau manipulată direct; efectele sale pot fi deduse doar din efectele variabilelor independente și moderatoare asupra fenomenelor observate.
în relația muncă-stare și alăptare, am putea vedea motivația sau consilierea ca variabila care intervine.
astfel, motivul, satisfacția la locul de muncă, responsabilitatea, comportamentul, justiția sunt câteva dintre exemplele variabilelor care intervin.
variabila supresoare
în multe cazuri, avem motive întemeiate să credem că variabilele de interes au o relație în sine, dar datele noastre nu reușesc să stabilească o astfel de relație. Unii factori ascunși pot suprima adevărata relație dintre cele două variabile originale.
un astfel de factor este denumit o variabilă supresoare, deoarece suprimă relația reală dintre celelalte două variabile.
variabila supresoare suprimă relația fiind corelată pozitiv cu una dintre variabilele din relație și corelată negativ cu cealaltă. Adevărata relație dintre cele două variabile va reapărea atunci când variabila supresoare este controlată pentru.
astfel, de exemplu, vârsta scăzută poate trage educația în sus, dar venitul în jos. În schimb, o vârstă ridicată poate trage veniturile în sus, dar educația în jos, anulând efectiv relația dintre educație și venit, cu excepția cazului în care vârsta este controlată.
Concept
conceptul este un nume dat unei categorii care organizează observații și idei prin posesia lor de trăsături comune. După cum spune Bulmer succint, conceptele sunt categorii pentru organizarea ideilor și observațiilor (Bulmer, 1984:43).
dacă un concept urmează să fie utilizat în cercetarea cantitativă, acesta va trebui măsurat. Odată măsurate, conceptele pot fi sub formă de variabile independente sau dependente.
cu alte cuvinte, conceptele pot explica (variabilă explicativă) a unui anumit aspect al lumii sociale sau pot reprezenta lucruri pe care vrem să le explicăm (variabilă dependentă).Exemple de concepte sunt mobilitatea socială, Ortodoxia religioasă, clasa socială, cultura, stilul de viață, realizările academice și altele asemenea.
Indicator
un indicator este o măsură utilizată pentru a se referi la un concept atunci când nu este disponibilă nicio măsură directă. Folosim indicatori pentru a atinge concepte care sunt mai puțin direct cuantificabile.
pentru a înțelege ce este un indicator, merită să faceți o distincție între o măsură și un indicator. Un indicator poate fi luat pentru a se referi la lucruri relativ neechivoc numărate, cum ar fi venitul, vârsta, numărul de copii etc.
măsurile, cu alte cuvinte, sunt cantități. Dacă suntem interesați de unele dintre cauzele variației veniturilor, acestea din urmă pot fi cuantificate într-un mod rezonabil direct.
folosim indicatori pentru a atinge concepte care sunt mai puțin direct cuantificabile. Dacă suntem interesați de cauzele variației satisfacției la locul de muncă, vom avea nevoie de indicatori care să reprezinte conceptul.
acești indicatori permit măsurarea satisfacției la locul de muncă și putem trata informațiile cantitative rezultate ca și cum ar fi o măsură.
un indicator, atunci, este ceva care este conceput sau există deja, și care este folosit ca și cum ar fi o măsură a unui concept.
este privită ca o măsură indirectă a unui concept, cum ar fi satisfacția la locul de muncă. Un IQ este un alt exemplu, prin faptul că este o baterie de indicatori ai conceptului de inteligență.
Construct
un construct este o abstracție sau un concept care este inventat sau construit în mod deliberat de către un cercetător pentru un scop științific.într-o teorie științifică, în special în psihologie, un construct ipotetic este o variabilă explicativă care nu este direct observabilă.
de exemplu, conceptele de inteligență și motivație sunt folosite pentru a explica fenomenele din psihologie, dar niciuna nu este direct observabilă.
un construct ipotetic diferă de o variabilă care intervine în acel construct are proprietăți și implicații care nu au fost demonstrate în cercetarea empirică. Acestea servesc drept ghid pentru cercetări ulterioare. O variabilă care intervine, pe de altă parte, este un rezumat al constatărilor empirice observate.Cronbach și Meehl (1955) definesc o construcție ipotetică ca un concept pentru care nu există un singur referent observabil, care nu poate fi observat direct și pentru care există mai mulți referenți, dar niciunul all-inclusive.
de exemplu, conform Cronbach și Meehl, un pește nu este o construcție ipotetică, deoarece, în ciuda variației speciilor și soiurilor de pește, există o definiție convenită pentru un pește cu caracteristici specifice care disting un pește de o pasăre.
Mai mult, peștii pot fi observați direct.
pe de altă parte, o construcție ipotetică nu are un singur referent; mai degrabă, construcțiile ipotetice constau din grupuri de comportamente, atitudini, procese și experiențe legate funcțional.
în loc să vedem inteligență, dragoste sau frică, vedem indicatori sau manifestări ale ceea ce am convenit să numim inteligență, dragoste sau frică.
alte exemple de construcții:
- în biologie: gene, evoluție, boală, taxonomie, imunitate
- în fizică/Astrofizică: găuri negre, Big Bang, materie întunecată, teoria corzilor, fizică moleculară sau atomi, gravitație, Centrul de masă
- în Psihologie: Inteligență sau cunoaștere, emoții, personalitate, stări de spirit.
proprietățile relațiilor dintre variabile
în tratarea relațiilor dintre variabile în cercetare, observăm o varietate de dimensiuni în aceste relații. Vom discuta câteva dintre ele mai jos.
relație pozitivă și negativă
două sau mai multe variabile pot avea o relație pozitivă, negativă sau deloc. În cazul a două variabile, o relație pozitivă este una în care ambele variabile variază în aceeași direcție.cu toate acestea, atunci când variază în direcții opuse, se spune că au o relație negativă. Când o modificare a celeilalte variabile nu însoțește schimbarea sau mișcarea unei variabile, spunem că variabilele în cauză nu au legătură.
de exemplu, dacă o creștere a ratei salariale însoțește experiența de muncă, relația dintre experiența de muncă și rata salarială este pozitivă.
dacă o creștere a nivelului de educație al unui individ scade dorința sa de copii suplimentari, relația este negativă sau inversă. Dacă nivelul de educație nu are nicio influență asupra dorinței, spunem că variabilele’ dorința pentru copii suplimentari’ și ‘educația’ nu au legătură.
puterea relației
odată ce s-a stabilit că două variabile sunt într-adevăr legate, vrem să stabilim cât de puternic sunt legate.
o statistică comună pentru a măsura puterea unei relații este așa-numitul coeficient de corelație simbolizat de r. r este o măsură fără unitate, situată între -1 și +1 inclusiv, cu zero semnificând nicio relație liniară.
în ceea ce privește predicția unei variabile din cunoașterea celeilalte variabile, o valoare de r= +1 înseamnă o precizie de 100% în prezicerea unei relații pozitive între cele două variabile și o valoare de r = -1 înseamnă o precizie de 100% în prezicerea unei relații negative între cele două variabile.
relație simetrică
până în prezent, am discutat doar relații simetrice în care o schimbare în cealaltă variabilă însoțește o schimbare în oricare dintre variabile. Această relație nu indică care variabilă este variabila independentă și care variabilă este variabila dependentă.
cu alte cuvinte, puteți eticheta oricare dintre variabile ca variabilă independentă.
o astfel de relație este o relație simetrică. Într-o relație asimetrică, schimbarea variabilei X (să zicem) este însoțită de o schimbare a variabilei Y, dar nu invers.
cantitatea de precipitații, de exemplu, va crește productivitatea, dar productivitatea nu va afecta precipitațiile. Aceasta este o relație asimetrică.în mod similar, relația dintre fumat și cancerul pulmonar ar fi asimetrică, deoarece fumatul ar putea provoca cancer, dar cancerul pulmonar nu ar putea provoca fumatul.
relație cauzală
indicarea unei relații între două variabile nu asigură automat că modificările unei variabile provoacă modificări într-o altă variabilă.cu toate acestea, este foarte dificil să se stabilească existența cauzalității între variabile. Deși nimeni nu poate fi sigur că variabila A determină apariția variabilei B, cu toate acestea, se pot aduna unele dovezi care ne sporesc credința că A duce la B.
în încercarea de a face acest lucru, căutăm următoarele dovezi:
- există o relație între a și B? Atunci când există astfel de dovezi, este o indicație a unei posibile legături cauzale între variabile.
- este relația asimetrică, astfel încât o schimbare în A are ca rezultat o schimbare în B, dar nu invers? Cu alte cuvinte, A apare înainte de B? Dacă descoperim că B apare înainte de A, putem avea puțină încredere că a provoacă
- o schimbare a unui rezultat într-o schimbare a lui B indiferent de acțiunile altor factori? Sau cu alte cuvinte, este posibil să se elimine alte cauze posibile ale B? Se poate determina că C, D și E (să zicem) nu co-variază cu B într-un mod care sugerează posibile conexiuni cauzale?
relație liniară și neliniară
o relație liniară este o relație liniară între două variabile, unde variabilele variază în același ritm, indiferent dacă valorile sunt scăzute, ridicate sau intermediare.
Acest lucru este în contrast cu relațiile neliniare (sau curbilinii) în care rata la care o variabilă se schimbă în valoare poate fi diferită pentru diferite valori ale celei de-a doua variabile.
dacă o variabilă este liniar legată de cealaltă variabilă sau nu poate fi pur și simplu stabilită prin trasarea valorilor K împotriva valorilor X. Dacă valorile, atunci când sunt reprezentate grafic, par să se afle pe o linie dreaptă, se sugerează existența unei relații liniare între X și Y.
înălțimea și greutatea au aproape întotdeauna o relație aproximativ liniară, în timp ce ratele de vârstă și fertilitate au o relație neliniară.