Il tipi di variabili che esistono possono essere classificati in base a diversi criteri di cui parleremo in questo articolo. Una variabile è qualcosa la cui qualità o quantità può variare. Ad esempio, la temperatura (una variabile quantitativa) o la qualità del sonno (una variabile qualitativa).
In altre parole, le variabili statistiche sono tipologie che possono fluttuare o variare; detta variazione può essere misurata e osservata. Allo stesso modo, una variabile può essere intesa come una costruzione astratta che si riferisce a una proprietà o un elemento, che può svolgere un ruolo specifico in relazione all'oggetto che viene analizzato..
Ciò significa che detta proprietà o elemento influenza direttamente il soggetto o l'oggetto da studiare. Il concetto di variabile cerca di riunire diverse modalità o opzioni che devono essere prese in considerazione per comprendere l'oggetto di studio.
Di conseguenza, i valori delle variabili saranno incoerenti o differenti nei soggetti e / o nei momenti da analizzare. Comprendere questo concetto in campo teorico può essere complesso.
Tuttavia, attraverso esempi concreti, l'approccio può essere meglio compreso: una variabile può essere il sesso o l'età di una persona, poiché queste caratteristiche possono influenzare l'oggetto di studio se un'analisi deve essere effettuata in pazienti che soffrono di malattie cardiache o altre malattie.
Indice articolo
Oltre alle variabili operative, esiste anche una classificazione in base alla relazione che esiste tra i valori di queste variabili. È necessario tenere presente che il ruolo svolto da ciascun tipo di variabile dipende dalla funzione che si sta analizzando. In altre parole, la classificazione di queste variazioni è influenzata dall'oggetto di studio.
All'interno di questa classificazione ci sono le variabili indipendenti, dipendenti, moderatrici, strane, di controllo, situazionali, partecipanti e confondenti..
Si riferiscono alle variabili che vengono prese in considerazione durante il processo di ricerca e che possono essere soggette a modifiche da parte del ricercatore. In altre parole, sono quelle variabili dalle quali l'analista inizia a contemplare e registrare gli effetti che le loro caratteristiche producono sull'oggetto di studio..
Un esempio di variabile indipendente può essere il sesso e anche l'età se vuoi registrare le persone con Alzheimer.
Si può stabilire che la variabile indipendente condiziona quella dipendente. Inoltre, l'indipendente può essere definito sperimentale o causale, poiché viene manipolato direttamente dal ricercatore. Le variabili indipendenti vengono utilizzate principalmente per descrivere i fattori che causano il problema particolare.
Sono quelli che fanno riferimento diretto all'elemento che viene modificato dalla variazione prodotta dalla variabile indipendente. Ciò significa che la variabile dipendente viene generata dalla variabile indipendente.
Esempi
Ad esempio, se vogliamo determinare la depressione in base al sesso, quest'ultima sarà la variabile indipendente; la modifica di questo genererà fluttuazioni nella variabile dipendente, che in questo caso è la depressione.
Un altro esempio potrebbe essere trovato nella relazione tra fumo e cancro ai polmoni, poiché "avere un cancro ai polmoni" in questo caso sarebbe la variabile dipendente, mentre "fumare" è una variabile indipendente, poiché può variare a seconda del numero di confezioni consumate per giorno.
Queste variabili alterano o modificano la relazione che esiste tra una variabile dipendente e una indipendente; da qui il loro nome, poiché moderano il legame tra i due precedenti.
Ad esempio, le ore di studio sono legate alle sequele accademiche; quindi, una variabile moderatrice potrebbe essere lo stato d'animo dello studente o lo sviluppo delle proprie capacità motorie.
Le strane variabili ricevono il loro nome perché non sono state prese in considerazione per lo sviluppo della ricerca ma hanno avuto un'influenza notevole sui risultati finali. Sono anche note come variabili intervenute o sconcertanti, poiché possono indebolire la relazione tra il problema e la possibile causa..
Di conseguenza, si tratta di un insieme di variabili che non sono state controllate durante l'analisi dell'oggetto di studio, ma possono essere identificate una volta completata la ricerca, anche in alcuni casi vengono identificate nel corso di tale studio.
Sono simili ai moderatori, con la differenza che questi vengono presi in considerazione al momento dell'indagine. Anche strane variabili possono portare il ricercatore sulla strada sbagliata, quindi l'importanza della loro presenza dipenderà dalla qualità degli studi intrapresi..
Ad esempio, una variabile di questo tipo può essere il fatto che le persone nervose fumano di più e hanno una maggiore tendenza a soffrire di cancro rispetto a quelle che non soffrono di nervosismo; la variabile strana o sconcertante in questo caso sono i nervi.
Le variabili di controllo sono quelle che uno scienziato vuole che rimangano costanti e deve osservarle con la stessa attenzione delle variabili dipendenti..
Ad esempio, se uno scienziato vuole indagare sull'influenza della dieta (VI) sulla salute (DV), una variabile di controllo potrebbe essere che le persone che fanno parte dello studio sono non fumatori.
Questa sarebbe la variabile di controllo; è necessario controllarlo perché le differenze di salute osservate potrebbero essere dovute al fatto che le persone fumino o meno. In ogni caso, in un esperimento come questo potrebbero esserci altre variabili di controllo; essere un atleta, avere altre abitudini ...
Una variabile situazionale è un aspetto dell'ambiente che può influenzare l'esperimento. Ad esempio, la qualità dell'aria in un esperimento relativo alla salute.
Un partecipante o una variabile soggetto è una caratteristica dei soggetti studiati in un esperimento. Ad esempio, il sesso delle persone in uno studio sulla salute. Conosciute anche come variabili partecipanti.
Una variabile confondente è una variabile che influenza sia la variabile indipendente che la variabile dipendente. Ad esempio, lo stress può far fumare di più e anche influire direttamente sulla loro salute..
Le variabili statistiche e di ricerca possono essere classificate in base alla loro operatività, essendo questa categoria la più nota e la più utile. Quando si parla di operabilità, si allude alla capacità di "numerare" i valori di queste variabili. Di conseguenza, possiamo suddividerli in tre tipologie principali:
Le variabili qualitative sono quelle variazioni che consentono di stabilire l'identificazione di un elemento specifico, ma che non possono essere quantificate. Ciò significa che queste variabili possono informare sull'esistenza di una caratteristica ma non possono essere valutate numericamente..
Di conseguenza, si tratta di variazioni che stabiliscono se esiste uguaglianza o disuguaglianza, come accade con il sesso o la nazionalità. Sebbene non possano essere quantificate, queste variabili possono contribuire con forza alla ricerca.
Un esempio di variabile qualitativa potrebbe essere la motivazione che gli studenti hanno durante il processo di apprendimento; questa variabile può essere identificata ma non può essere numerata.
Inoltre, queste possono essere suddivise in altre categorie, come le variabili qualitative dicotomiche e le variabili qualitative politomiche..
Queste variabili possono essere considerate o analizzate solo da due sole opzioni; da qui la parola "dicotomia" presente nel suo nome, poiché indica una divisione presente in due aspetti usualmente contrari tra loro..
Un esempio preciso sarebbe la variabile essere vivo o morto, poiché consente solo due possibili opzioni e la presenza di una di queste nega immediatamente l'altra..
Queste variabili statistiche sono l'opposto delle variabili dicotomiche, poiché consentono l'esistenza di tre o più valori. Tuttavia, in molti casi ciò impedisce loro di essere ordinati, poiché stabiliscono solo l'identificazione di un valore.
Un esempio preciso è la variabile color in quanto, sebbene permetta di identificare, dichiara che esiste una sola possibile caratteristica o elemento assegnabile a questa variabile.
Queste variabili sono caratterizzate dall'impossibilità di eseguire qualsiasi operazione matematica; tuttavia, sono più avanzati di quelli esclusivamente qualitativi.
Questo perché quelli quasi quantitativi consentono di stabilire una gerarchia o un tipo di ordine, sebbene non possano essere quantificati..
Ad esempio, il livello di studi di un gruppo di persone può essere una variabile di questo tipo, poiché il completamento di un diploma post-laurea si trova in una gerarchia più alta rispetto al completamento di un diploma universitario..
Queste variabili, come suggerisce il nome, consentono l'esecuzione di operazioni matematiche all'interno dei loro valori; pertanto, ai diversi elementi di queste variabili possono essere assegnati numeri (ovvero, possono essere quantificati).
Alcuni esempi di questo tipo di variabile includono quanto segue:
-Età, poiché può essere espressa in anni.
-Peso, che può essere specificato in libbre o chilogrammi.
-La distanza tra un dato luogo e il luogo di origine, che può essere espressa in chilometri o minuti.
-Reddito mensile, che può essere espresso in dollari, euro, pesos, suole, tra gli altri tipi di valute.
A loro volta, questi tipi di variabili possono essere suddivisi in due gruppi: variabili quantitative discrete e variabili quantitative continue..
Si riferiscono a variabili quantitative che non possono avere valori intermedi - non ammettono decimali all'interno del loro numero. In altre parole, devono essere numerati tramite un numero completo.
Un esempio preciso consiste nell'impossibilità di avere 1,5 figli; è possibile avere solo uno o due figli. Ciò significa che l'unità di misura non può essere frazionata..
Al contrario di quelle discrete, le variabili continue possono avere decimali, quindi i loro valori possono essere intermedi.
Queste variabili sono misurate dalle scale degli intervalli. In altre parole, le variabili quantitative continue possono essere frazionate.
Ad esempio, misurare il peso o l'altezza di un gruppo di persone.
Oltre alle classificazioni precedenti, le variabili statistiche possono essere catalogate tenendo conto della funzione delle loro scale e delle misure utilizzate per calcolarle; Tuttavia, quando si parla di queste variabili, viene posta maggiore enfasi sulla scala che sulla variabile stessa..
A loro volta, le scale utilizzate per le variabili possono subire modifiche a seconda del livello di operabilità, poiché quest'ultimo consente l'incorporazione di altre possibilità all'interno della gamma delle scale..
Nonostante ciò, è possibile stabilire quattro tipi principali di variabili in base alla scala; Questi sono i seguenti: la variabile nominale, la variabile ordinale, l'intervallo, il rapporto e il continuo.
Questo tipo di variabili si riferisce a quelle i cui valori consentono di distinguere solo una singola qualità specifica senza introdurre su di esse lo svolgimento di operazioni matematiche. In questo senso, le variabili nominali sono equivalenti a variabili qualitative.
Come esempio della variabile nominale, si può trovare il genere, poiché è diviso in maschile o femminile; così come lo stato civile, che può essere celibe, sposato, vedovo o divorziato.
Queste variabili sono essenzialmente qualitative poiché non consentono lo svolgimento di operazioni matematiche; tuttavia, le variabili ordinali consentono di stabilire alcune relazioni gerarchiche nei loro valori.
Un esempio di variabile nominale può essere il livello di istruzione o lo stato economico di una persona. Un altro esempio può essere la classifica del rendimento scolastico con i seguenti aggettivi: eccellente, buono o cattivo.
Le variabili di questo tipo vengono utilizzate per classificare soggetti, eventi o fenomeni in modo gerarchico, considerando caratteristiche specifiche.
Le variabili che hanno scala in intervallo consentono la realizzazione di relazioni numeriche tra loro, sebbene possano essere limitate dalle relazioni di proporzionalità. Questo perché all'interno di questo intervallo non ci sono "punti zero" o "zeri assoluti" che possono essere completamente identificati..
Ciò si traduce nell'impossibilità di effettuare trasformazioni direttamente negli altri valori. Pertanto, le variabili intervallo, anziché misurare valori specifici, misurano gli intervalli; Ciò complica in qualche modo le operazioni, ma incoraggia la copertura di un gran numero di titoli..
Le variabili intervallo possono essere presentate in gradi, magnitudini o qualsiasi altra espressione che simbolizzi le quantità. Allo stesso modo, consentono di classificare e ordinare le categorie, così come possono indicare i gradi di distanza che esistono tra di loro..
All'interno di questa classificazione si può trovare la temperatura o il QI.
Questo tipo di variabile è misurata da una scala che opera in modo totale, che consente la trasformazione diretta dei risultati ottenuti..
Inoltre, incoraggia anche l'esecuzione di operazioni con numeri complessi. In queste variabili c'è un punto di inizio che implica la completa assenza di ciò che è stato misurato.
Di conseguenza, le variabili rapporto hanno uno zero assoluto e la distanza tra due punti è sempre la stessa, sebbene abbiano anche le caratteristiche delle variabili precedenti.
Ad esempio, età, peso e altezza sono variabili di rapporto.
Una variabile con un numero infinito di valori, come "time" o "weight".
Le variabili categoriali sono quelle i cui valori possono essere espressi attraverso una serie di categorie che le definiscono.
Un buon esempio di variabile categoriale corrisponde alle conseguenze di una data malattia, che può essere suddivisa in guarigione, malattia cronica o morte..
Una variabile che viene manipolata dal ricercatore.
Una variabile che può assumere solo due valori, solitamente 0/1. Potrebbe anche essere sì / no, alto / breve o qualche altra combinazione di due variabili.
Simile a una variabile indipendente, ha un effetto sulla variabile dipendente, ma generalmente non è la variabile di interesse..
Un altro nome per una variabile dipendente, quando la variabile viene utilizzata in situazioni non sperimentali.
Simili alle variabili dipendenti, sono influenzate da altre variabili all'interno di un sistema. Usato quasi esclusivamente in econometria.
Variabili che influenzano gli altri e che provengono dall'esterno di un sistema.
Variabili utilizzate per identificare in modo univoco le situazioni.
Una variabile utilizzata per spiegare la relazione tra le variabili.
Una variabile nascosta che non può essere misurata o osservata direttamente.
Una variabile che può essere direttamente osservata o misurata.
Variabili che spiegano come avviene la relazione tra le variabili.
Modifica l'intensità di un effetto tra variabili indipendenti e dipendenti. Ad esempio, la psicoterapia può ridurre i livelli di stress delle donne più degli uomini, quindi il sesso modera l'effetto tra psicoterapia e livelli di stress.
Variabili che possono avere più di due valori.
Simile nel significato alla variabile indipendente, ma utilizzata nella regressione e negli studi non sperimentali.
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