Types de variables

Les variables de la recherche et des statistiques peuvent être mesurées et analysées

Les Types de variables qui existent peut être classé selon différents critères que nous traiterons dans cet article. Une variable est quelque chose dont la qualité ou la quantité peut varier. Par exemple, la température (une variable quantitative) ou la qualité du sommeil (une variable qualitative).

En d'autres termes, les variables statistiques sont des typologies qui peuvent fluctuer ou varier; Cette variation peut être mesurée et observée. De même, une variable peut être comprise comme une construction abstraite qui fait référence à une propriété ou à un élément, qui peut développer un rôle spécifique par rapport à l'objet qui est analysé.

Cela signifie que ces biens ou élément influencent directement le sujet ou l'objet que vous souhaitez étudier. Le concept de variable cherche à agglutiner différentes modalités ou options qui doivent être prises en compte pour comprendre l'objet d'étude.

Par conséquent, les valeurs des variables seront inconstantes ou différentes dans les sujets et / ou les moments qui seront analysés. Comprendre ce concept dans le domaine théorique peut être complexe.

Cependant, à travers des exemples spécifiques, l'approche peut être mieux appréhendée: une variable peut être le sexe ou l'âge d'une personne, car ces caractéristiques peuvent affecter l'objet d'étude si une analyse est souhaitée à effectuer chez les patients que de maladie cardiaque ou Autres maladies.

Types de variables en fonction de la relation avec d'autres variables

En plus des variables d'opérabilité, il existe également une classification selon la relation entre les valeurs de ces variables. Il est nécessaire de prendre en compte que le rôle que chaque type de variable joue dépend de la fonction analysée. En d'autres termes, la classification de ces variations est influencée par l'objet d'étude.

Dans cette classification, il existe des variables indépendantes, dépendantes, modérateurs, étranges, de contrôle, de participants et de confusion.

-Variables indépendantes

Ceux-ci se réfèrent aux variables qui sont prises en compte pendant le processus de recherche et qui peuvent être sujets à la modification par quiconque enquête. En d'autres termes, ce sont ces variables dont l'analyste commence à contempler et à enregistrer les effets qui produisent leurs caractéristiques sur l'objet d'étude.

Exemple

Un exemple de variable indépendante peut être le sexe et aussi l'âge si vous souhaitez enregistrer les personnes souffrant d'Alzheimer.

On peut établir que la variable indépendante conditionne la dépendance. De plus, l'indépendant peut être appelé expérimental ou causal, car il est directement manipulé par le chercheur. Les variables indépendantes sont principalement utilisées pour décrire les facteurs qui sont la cause du problème en particulier.

-Variables dépendantes

Sont ceux qui font référence directement à l'élément modifié par la variation produite par la variable indépendante. Cela signifie que la variable de type dépendante est générée à partir de la variable indépendante.

Exemples

Par exemple, si nous voulons déterminer la dépression en fonction du sexe, ce dernier sera la variable indépendante; La modification de cela générera des fluctuations dans la variable dépendante, qui dans ce cas est la dépression.

Un autre exemple pourrait être trouvé dans la relation entre le tabagisme et le cancer du poumon, car «avoir un cancer du poumon» dans ce cas serait la variable dépendante, tandis que le «tabagisme» est une variable indépendante, car elle peut varier en fonction de la quantité de boîtes qui sont consommé par jour.

-Variables modératrices

Ces variables modifient ou modifient la relation entre une variable dépendante et une variable indépendante; D'où son nom, car ils modèrent le lien entre les deux précédents.

Exemple

Par exemple, les heures d'étude sont liées aux séquelles académiques; Par conséquent, une variable modératrice pourrait être l'humeur de l'étudiant ou le développement de leurs capacités motrices.

-Variables étranges

Les variables étranges reçoivent leur nom car ils n'ont pas été pris en compte pour le développement de l'enquête mais ont eu une influence notable sur les résultats finaux. Ils sont également connus comme les variables intermédiaires ou déconcertantes, car ils peuvent affaiblir la relation entre le problème et la cause possible.

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Par conséquent, il s'agit d'un groupe de variables qui n'ont pas été contrôlées lors de l'analyse de l'objet d'étude, mais ils peuvent être identifiés une fois l'enquête terminée, même dans certains cas, ils sont identifiés au cours de ladite étude.

Ils sont similaires aux modérateurs, avec la différence que ceux-ci sont pris en compte au moment de la recherche. Des variables étranges peuvent également emmener le chercheur sur une voie erronée, donc l'importance de leur présence dépendra de la qualité des études entreprises.

Exemple

Par exemple, une variable de ce type peut être le fait que les nerfs fument davantage et ont une plus grande tendance à souffrir de cancer sur les personnes qui ne souffrent pas de nerfs; La variable étrange ou déconcertante dans ce cas est les nerfs.

-Variables de contrôle

Les variables de contrôle sont celles qu'un scientifique veut qu'ils restent constants et doivent les observer aussi soigneusement que les variables dépendantes.

Par exemple, si un scientifique veut étudier l'influence des aliments (VI) sur la santé (VD), une variable de contrôle pourrait être que les personnes qui font partie de l'étude ne sont pas en train de fumer.

Ce serait la variable de contrôle; Il est nécessaire de le contrôler parce que les différences observées en santé pourraient être dues au fait que les gens fument ou non. Dans tous les cas, dans une expérience comme celle-ci, il pourrait y avoir d'autres variables de contrôle; Soyez athlète, ayez d'autres habitudes ..

-Variables situationnelles

Une variable situationnelle est un aspect de l'environnement qui peut influencer l'expérience. Par exemple, qualité de l'air dans une expérience liée à la santé.

-Variables participantes

Une variable participante ou de sujet est une caractéristique des sujets qui sont étudiés dans une expérience. Par exemple, le genre des individus dans une étude sur la santé. Également connu sous le nom de variables participantes.

-Variable de confusion

Une variable de confusion est une variable qui influence à la fois la variable indépendante et dépendante. Par exemple, le stress peut amener les gens à fumer plus et à affecter directement leur santé.

Types de variables en fonction de l'opérabilité

Les variables statistiques et de recherche peuvent être classées en fonction de leur opérabilité, cette catégorie étant la plus connue et utile. Lorsque vous parlez d'opérabilité, l'allusion est faite à la capacité de "numériser" les valeurs de ces variables. Par conséquent, nous pouvons les subdiviser en trois types principaux:

-Variables qualitatives

Ils sont appelés variables qualitatives aux variations qui permettent d'établir l'identification d'un élément spécifique, mais ne peuvent pas être quantifiés.  Cela signifie que ces variables peuvent informer de l'existence d'une fonctionnalité mais ne peuvent pas être évaluées numériquement.

Par conséquent, ce sont des variations qui établissent si l'égalité ou les inégalités, comme cela se produit avec le sexe ou la nationalité. Bien qu'ils ne puissent pas être quantifiés, ces variables peuvent contribuer des continents à l'enquête.

Un exemple de variable qualitative serait la motivation que les élèves ont pendant le processus d'apprentissage; Cette variable peut être identifiée que la SP ne peut pas être numérisée.

De plus, ceux-ci peuvent être subdivisés en d'autres catégories, telles que les variables qualitatives dichotomiques et les variables qualitatives politiques.

Variables qualitatives dicotomiques

Ces variables ne peuvent être envisagées ou analysées que à partir de deux options; Par conséquent, le mot «dichotomie» est présent en son nom, car cela indique une division présente dans deux aspects qui sont généralement contraires les uns aux autres.

Exemple

Un exemple précis serait la variable pour être en vie ou morte, car elle ne permet que deux options possibles et la présence de l'un d'eux nie immédiatement.

Variables qualitatives politiques

Ces variables statistiques sont l'opposé des variables dichotomiques, car elles permettent l'existence de trois valeurs ou plus. Cependant, à plusieurs reprises, cela les empêche de commander, car ils établissent seulement l'identification d'une valeur.

Exemple

Un exemple précis est la variable de couleur car, bien qu'il permette l'identification, il déclare qu'il n'y a qu'une caractéristique ou un élément possible à cette variable.

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-Variables quasi-quantitatives

Ces variables se caractérisent en rendant impossible l'exécution d'un fonctionnement mathématique; Cependant, ils sont plus avancés que ceux qui ne sont que qualitatifs.

En effet.

Exemple

Par exemple, le niveau d'études d'un groupe de personnes peut être une variable de ce type, car la réalisation d'un diplôme de troisième cycle est située dans un plus grand rang de hiérarchie que la réalisation d'un premier cycle.

-Variables quantitatives

Ces variables, comme son nom l'indique, permettent des opérations mathématiques dans leurs valeurs; Par conséquent, les nombres peuvent être affectés aux différents éléments de ces variables (c'est-à-dire qu'ils peuvent être quantifiés).

Parmi quelques exemples de ce type de variable, les éléments suivants se distinguent:

-L'âge, puisque cela peut être exprimé en années.

-Le poids, qui peut être délimité en livres ou en kilogrammes.

-La distance entre un endroit donné et le site d'origine, qui peut se manifester en kilomètres ou minutes.

-Revenu mensuel, qui peut être exprimé par des dollars, des euros, des pesos, des semelles, entre autres types de devises.

À leur tour, ces types de variables sont obtenus subdivise en deux groupes: variables quantitatives discrètes et variables quantitatives continues.

Variables quantitatives discrètes

Ceux-ci se réfèrent à des variables quantitatives qui ne peuvent pas avoir de valeurs intermédiaires - ils n'admettent pas les décimales dans leur nombre-. En d'autres termes, ils doivent être numérotés via un numéro complet.

Exemple

Un exemple précis est l'impossibilité d'avoir 1,5 enfant; Il est seulement possible d'avoir ou un ou deux enfants. Cela signifie que l'unité de mesure ne peut pas être divisée.

Variables quantitatives continues

Au contraire de la discrète, les variables continues peuvent avoir des décimales, de sorte que leurs valeurs peuvent être intermédiaires.

Ces variables sont mesurées par des échelles d'intervalles. En d'autres termes, les variables quantitatives continues peuvent être divisées.

Exemple

Par exemple, la mesure du poids ou de la stature d'un groupe de personnes.

Variables selon votre échelle

En plus des classifications précédentes, les variables statistiques peuvent être classées en tenant compte de la fonction de leurs échelles et des mesures utilisées pour les calculer; Cependant, lorsque vous parlez de ces variables, un accent est mis sur l'échelle que dans la variable elle-même.

À son tour, les échelles utilisées pour les variables peuvent subir des modifications en fonction du niveau d'opérabilité, car ce dernier permet d'incorporer d'autres possibilités dans la marge d'échelles.

Malgré cela, quatre principaux types de variables peuvent être établis en fonction de l'échelle; Ce sont les suivants: la variable nominale, la variable de l'ordinal, de l'intervalle, de la raison et continu.

-Variable nominale

Ce type de variables se réfère à ceux dont les valeurs permettent de distinguer une seule qualité spécifique sans introduire. En ce sens, les variables nominales sont équivalentes aux variables qualitatives.

Exemple

À titre d'exemple de la variable nominale, le genre peut être trouvé, car il est divisé en masculin ou féminin; ainsi que l'état matrimonial, qui peut être célibataire, marié, veuf ou divorcé.

-Variable ordinale

Ces variables sont essentiellement qualitatives car elles ne permettent pas les opérations mathématiques; Cependant, les variables ordinales nous permettent d'établir certaines relations hiérarchiques dans leurs valeurs.

Exemple

Un exemple de variable nominale peut être le niveau d'études d'une personne ou de son statut économique. Un autre exemple peut être la hiérarchie des performances académiques à travers les adjectifs suivants: excellent, bon ou mauvais.

Les variables de ce type sont utilisées pour classer les sujets, les faits ou les phénomènes hiérarchiquement, en considérant des caractéristiques spécifiques.

-Variable d'intervalle

Les variables qui ont une échelle d'intervalle permettent la réalisation de relations numériques les unes avec les autres, bien qu'elles puissent être limitées par des relations de proportionnalité. En effet, dans cette gamme, il n'y a pas de "zéros" ou de "zéros absolus" qui peuvent être identifiés à son intégralité.

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Il en résulte l'impossibilité de transformations directes dans les autres valeurs. Par conséquent, les variables intervales, plutôt que de mesurer des valeurs spécifiques, mesurent les plages; Cela complique l'opérabilité d'une certaine manière mais encourage la couverture d'une grande quantité de valeurs.

Des variables d'intervalle peuvent être présentées en degrés, amplitudes ou toute autre expression qui symbolise les quantités. De même, ils permettent de classifier et de commander des catégories, ainsi qu'elles peuvent indiquer les degrés de distance entre ces.

Exemple

Dans cette classification, la température ou le coefficient intellectuel peut être trouvé.

-Rapport de raison

Ce type de variable est mesuré au moyen d'une échelle qui fonctionne totalement, ce qui permet la transformation directe des résultats obtenus.

De plus, il encourage également les opérations numériques complexes. Dans ces variables, il y a un point d'initiation qui implique l'absence complète de ce qui a été mesuré.

Par conséquent, les variables de raison ont un zéro absolu et la distance entre deux points est toujours la même, bien qu'elles aient également les caractéristiques des variables précédentes.

Exemples

Par exemple, l'âge, le poids et la taille sont des variables de raison.

-Variable continue

Une variable avec un nombre infini de valeurs, telles que "temps" ou "poids".

D'autres moins connus

-Variables catégorielles

Les variables catégorielles sont celles dont les valeurs peuvent être exprimées à travers une série de catégories qui les définissent.

Exemple

Un bon exemple de variable catégorique correspond aux conséquences d'une maladie donnée, qui peut être décomposée en récupération, maladie chronique ou mort.

-Variable active

Une variable qui est manipulée par le chercheur.

-Variable binaire

Une variable qui ne peut prendre que deux valeurs, généralement 0/1. Il pourrait également s'agir de oui / non, grand / court ou une autre combinaison de deux variables.

-Variable covariable

Semblable à une variable indépendante, il a un effet sur la variable dépendante, mais ce n'est généralement pas la variable d'intérêt.

-Critères variables

Un autre nom pour une variable dépendante, lorsque la variable est utilisée dans des situations non expérimentales.

-Variable endogène

Semblables aux variables dépendantes, ils sont affectés par d'autres variables d'un système. Utilisé presque exclusivement dans l'économie.

-Variable exogène

Variables qui affectent les autres et qui proviennent de l'extérieur d'un système.

-Identification des variables

Variables utilisées pour identifier les situations de manière unique.

-Variable d'intervention

Une variable utilisée pour expliquer la relation entre les variables.

-Variable latente

Une variable cachée qui ne peut pas être mesurée ou observée directement.

-Variable manifeste

Une variable qui peut être observée ou mesurée directement.

-Variable médiatrice ou variable intermédiaire

Variables qui expliquent comment la relation entre les variables se produit.

-Variable du modérateur

Modifier l'intensité d'un effet entre les variables indépendantes et dépendantes. Par exemple, la psychothérapie peut réduire les niveaux de stress des femmes plutôt que les hommes, donc le sexe modère l'effet entre la psychothérapie et les niveaux de stress.

-Variables politiques

Variables qui peuvent avoir plus de deux valeurs.

-Variable prédictive

Similaire dans le sens à la variable indépendante, mais utilisée dans la régression et dans les études non expérimentales.

Les références

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