Les types de variables qui existent peuvent être classés selon différents critères que nous aborderons 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; ladite variation peut être mesurée et observée. De même, une variable peut être comprise comme une construction abstraite faisant référence à une propriété ou à un élément, qui peut développer un rôle spécifique par rapport à l'objet en cours d'analyse..
Cela signifie que ladite propriété ou élément influence directement le sujet ou l'objet à étudier. Le concept de variable cherche à rassembler différentes modalités ou options dont il faut tenir compte pour comprendre l'objet d'étude.
Par conséquent, les valeurs des variables seront incohérentes ou différentes dans les sujets et / ou moments à analyser. Comprendre ce concept dans le domaine théorique peut être complexe.
Cependant, à travers des exemples concrets, l'approche peut être mieux comprise: une variable peut être le sexe ou l'âge d'une personne, car ces caractéristiques peuvent affecter l'objet d'étude si une analyse doit être réalisée chez des patients souffrant de maladies cardiaques ou autres maladies.
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En plus des variables opérationnelles, il existe également une classification selon la relation qui existe entre les valeurs de ces variables. Il faut garder à l'esprit que le rôle joué par chaque type de variable 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 y a les variables indépendantes, dépendantes, modératrices, étranges, de contrôle, situationnelles, participantes et confondantes..
Celles-ci font référence aux variables qui sont prises en compte au cours du processus de recherche et qui peuvent être sujettes à modification par le chercheur. En d'autres termes, ce sont ces variables à partir desquelles l'analyste commence à contempler et à enregistrer les effets que leurs caractéristiques produisent sur l'objet d'étude..
Un exemple de variable indépendante peut être le sexe et également l'âge si vous souhaitez enregistrer les personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer..
On peut établir que la variable indépendante conditionne la variable dépendante. De plus, l'indépendant peut être appelé expérimental ou causal, car il est manipulé directement par le chercheur. Les variables indépendantes sont principalement utilisées pour décrire les facteurs qui causent le problème particulier.
Ce sont ceux qui font directement référence à l'élément modifié par la variation produite par la variable indépendante. Cela signifie que la variable 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; modifier cela entraînera des fluctuations de 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, puisque «avoir un cancer du poumon» dans ce cas serait la variable dépendante, tandis que «fumer» est une variable indépendante, car elle peut varier en fonction du nombre d'emballages consommés par journée.
Ces variables modifient ou modifient la relation qui existe entre une variable dépendante et une variable indépendante; d'où leur nom, puisqu'ils modèrent le lien entre les deux ci-dessus.
Par exemple, les heures d'étude sont liées aux séquelles académiques; par conséquent, une variable modératrice pourrait être l'état d'esprit de l'élève ou le développement de sa motricité.
Les variables étranges reçoivent leur nom car elles n'ont pas été prises en compte pour le développement de la recherche mais elles ont eu une influence notable sur les résultats finaux. Elles sont également connues sous le nom de variables intermédiaires ou déroutantes, car elles peuvent affaiblir la relation entre le problème et la cause possible..
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 qui peuvent être identifiées une fois la recherche terminée, voire dans certains cas, elles sont identifiées au cours de ladite étude..
Ils sont similaires aux modérateurs, à la différence que ceux-ci sont pris en compte au moment de l'enquête. Des variables étranges peuvent également conduire le chercheur sur la mauvaise voie, de sorte que l'importance de leur présence dépendra de la qualité des études entreprises..
Par exemple, une variable de ce type peut être le fait que les personnes nerveuses fument plus et ont plus tendance à souffrir de cancer que celles qui ne souffrent pas de nervosité; la variable étrange ou déroutante dans ce cas est les nerfs.
Les variables de contrôle sont celles qu'un scientifique veut rester constantes et doit les observer aussi attentivement que les variables dépendantes..
Par exemple, si un scientifique souhaite étudier l'influence du régime alimentaire (VI) sur la santé (DV), une variable de contrôle pourrait être que les personnes qui font partie de l'étude sont des non-fumeurs..
Ce serait la variable de contrôle; il est nécessaire de le contrôler car les différences de santé observées 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; être un athlète, avoir d'autres habitudes ...
Une variable situationnelle est un aspect de l'environnement qui peut influencer l'expérience. Par exemple, la qualité de l'air dans une expérience liée à la santé.
Un participant ou une variable sujet est une caractéristique des sujets étudiés dans une expérience. Par exemple, le sexe des individus dans une étude sur la santé. Aussi connu sous le nom de variables participantes.
Une variable confondante est une variable qui influence à la fois la variable indépendante et la variable dépendante. Par exemple, le stress peut inciter les gens à fumer davantage et affecter directement leur santé..
Les variables statistiques et de recherche peuvent être classées en fonction de leur opérabilité, cette catégorie étant la plus connue et la plus utile. Lorsqu'on parle d'opérabilité, on fait allusion à la capacité de «numéroter» les valeurs de ces variables. Par conséquent, nous pouvons les subdiviser en trois types principaux:
Les variables qualitatives sont les variations qui permettent d'établir l'identification d'un élément spécifique, mais qui ne peuvent pas être quantifiées. Cela signifie que ces variables peuvent informer sur l'existence d'une caractéristique mais ne peuvent pas être valorisées numériquement..
Par conséquent, ce sont des variations qui établissent s'il y a égalité ou inégalité, comme cela se produit avec le sexe ou la nationalité. Bien qu'elles ne puissent pas être quantifiées, ces variables peuvent apporter de la force à la recherche.
Un exemple de variable qualitative serait la motivation des élèves pendant le processus d'apprentissage; cette variable peut être identifiée mais ne peut pas être numérotée.
En outre, ceux-ci peuvent être subdivisés en d'autres catégories, telles que les variables qualitatives dichotomiques et les variables qualitatives polytomiques..
Ces variables ne peuvent être considérées ou analysées qu'à partir de deux options seulement; par conséquent, le mot «dichotomie» est présent dans son nom, car il indique une division présente sous deux aspects généralement contraires l'un à l'autre..
Un exemple précis serait la variable d'être vivant ou mort, car elle n'autorise que deux options possibles et la présence de l'une d'elles nie immédiatement l'autre..
Ces variables statistiques sont à l'opposé des variables dichotomiques, puisqu'elles permettent l'existence de trois valeurs ou plus. Cependant, dans de nombreux cas, cela les empêche d'être commandés, car ils établissent uniquement l'identification d'une valeur.
Un exemple précis est la variable de couleur car, bien qu'elle permette d'identifier, elle déclare qu'il n'y a qu'une seule caractéristique ou élément possible attribuable à cette variable.
Ces variables se caractérisent en ce qu'elles rendent impossible toute opération mathématique; cependant, ils sont plus avancés que ceux qui sont uniquement qualitatifs.
En effet, les quasi-quantitatifs permettent d'établir une hiérarchie ou une sorte d'ordre, bien qu'ils ne puissent pas être quantifiés..
Par exemple, le niveau d'études d'un groupe de personnes peut être une variable de ce type, puisque l'achèvement d'un diplôme de troisième cycle se situe dans une hiérarchie plus élevée que l'achèvement d'un diplôme de premier cycle..
Ces variables, comme leur nom l'indique, permettent d'effectuer des opérations mathématiques à l'intérieur de leurs valeurs; par conséquent, les différents éléments de ces variables peuvent se voir attribuer des numéros (c'est-à-dire qu'ils peuvent être quantifiés).
Voici quelques exemples de ce type de variable:
-Âge, car il peut être exprimé en années.
-Poids, qui peut être spécifié en livres ou en kilogrammes.
-La distance entre un lieu donné et le lieu d'origine, qui peut être exprimée en kilomètres ou en minutes.
-Revenu mensuel, qui peut être exprimé en dollars, euros, pesos, soles, entre autres types de devises.
À leur tour, ces types de variables peuvent être subdivisés en deux groupes: les variables quantitatives discrètes et les variables quantitatives continues..
Celles-ci se réfèrent à des variables quantitatives qui ne peuvent pas avoir de valeurs intermédiaires - elles n'admettent pas de décimales dans leur nombre. En d'autres termes, ils doivent être numérotés par un numéro complet.
Un exemple précis consiste en l'impossibilité d'avoir 1,5 enfant; il n'est possible d'avoir qu'un ou deux enfants. Cela signifie que l'unité de mesure ne peut pas être fractionnée..
Contrairement aux variables discrètes, les variables continues peuvent avoir des décimales, donc leurs valeurs peuvent être intermédiaires.
Ces variables sont mesurées par les échelles d'intervalle. En d'autres termes, les variables quantitatives continues peuvent être fractionnées.
Par exemple, mesurer le poids ou la taille d'un groupe de personnes.
En plus des classifications précédentes, les variables statistiques peuvent être cataloguées en tenant compte de la fonction de leurs échelles et des mesures utilisées pour les calculer; Cependant, lorsqu'on parle de ces variables, on met davantage l'accent sur l'échelle que sur la variable elle-même..
A leur tour, les échelles utilisées pour les variables peuvent subir des modifications en fonction du niveau d'opérabilité, puisque ce dernier permet l'incorporation d'autres possibilités dans la gamme des échelles..
Malgré cela, quatre principaux types de variables peuvent être établis selon l'échelle; Ce sont les suivants: la variable nominale, la variable ordinale, l'intervalle, le rapport et le continu.
Ce type de variables fait référence à celles dont les valeurs ne permettent de distinguer qu'une seule qualité spécifique sans introduire la réalisation d'opérations mathématiques sur celles-ci. En ce sens, les variables nominales sont équivalentes aux variables qualitatives.
À titre d'exemple de la variable nominale, le sexe peut être trouvé, car il est divisé en masculin ou féminin; ainsi que l'état matrimonial, qui peut être célibataire, marié, veuf ou divorcé.
Ces variables sont essentiellement qualitatives puisqu'elles ne permettent pas la réalisation d'opérations mathématiques; cependant, les variables ordinales permettent d'établir certaines relations hiérarchiques dans leurs valeurs.
Un exemple de variable nominale peut être le niveau d'éducation ou le statut économique d'une personne. Un autre exemple peut être le classement des performances académiques par les adjectifs suivants: excellent, bon ou mauvais.
Les variables de ce type sont utilisées pour classer des sujets, des événements ou des phénomènes de manière hiérarchique, en tenant compte de caractéristiques spécifiques.
Les variables qui ont une échelle en intervalle permettent la réalisation de relations numériques entre elles, bien qu'elles puissent être limitées par les relations de proportionnalité. Cela est dû au fait que dans cette plage, il n'y a pas de "zéro point" ou de "zéros absolus" qui peuvent être entièrement identifiés..
Il en résulte l'impossibilité d'effectuer des transformations directement dans les autres valeurs. Par conséquent, les variables d'intervalle, plutôt que de mesurer des valeurs spécifiques, mesurent les plages; Cela complique quelque peu les opérations mais encourage la couverture d'un grand nombre de titres..
Les variables d'intervalle peuvent être présentées en degrés, en magnitudes ou en toute autre expression symbolisant des quantités. De même, ils permettent de classer et d'ordonner les catégories, ainsi que d'indiquer les degrés de distance qui existent entre eux..
Dans cette classification se trouve la température ou le QI.
Ce type de variable est mesuré par une échelle qui fonctionne de manière globale, ce qui permet la transformation directe des résultats obtenus..
En outre, il encourage également l'exécution d'opérations de nombres complexes. Dans ces variables, il y a un point d'initiation qui implique l'absence totale de ce qui a été mesuré.
Par conséquent, les variables de rapport ont un zéro absolu et la distance entre deux points est toujours la même, bien qu'elles aient également les caractéristiques des variables précédentes.
Par exemple, l'âge, le poids et la taille sont des variables de rapport.
Une variable avec un nombre infini de valeurs, telles que "temps" ou "poids".
Les variables catégorielles sont celles dont les valeurs peuvent être exprimées à travers une série de catégories qui les définissent.
Un bon exemple de variable catégorielle correspond aux conséquences d'une maladie donnée, qui peuvent être décomposées en guérison, maladie chronique ou décès..
Une variable manipulée par le chercheur.
Une variable qui ne peut prendre que deux valeurs, généralement 0/1. Cela peut aussi être oui / non, haut / court ou une autre combinaison de deux variables.
Semblable à une variable indépendante, elle a un effet sur la variable dépendante, mais ce n'est généralement pas la variable d'intérêt..
Un autre nom pour une variable dépendante, lorsque la variable est utilisée dans des situations non expérimentales.
À l'instar des variables dépendantes, elles sont affectées par d'autres variables au sein d'un système. Utilisé presque exclusivement en économétrie.
Variables qui affectent les autres et qui proviennent de l'extérieur d'un système.
Variables utilisées pour identifier de manière unique les situations.
Une variable utilisée pour expliquer la relation entre les variables.
Une variable cachée qui ne peut pas être directement mesurée ou observée.
Une variable qui peut être directement observée ou mesurée.
Variables qui expliquent comment la relation entre les variables se produit.
Modifie l'intensité d'un effet entre les variables indépendantes et dépendantes. Par exemple, la psychothérapie peut réduire les niveaux de stress des femmes plus que les hommes, de sorte que le sexe atténue l'effet entre la psychothérapie et les niveaux de stress.
Variables pouvant avoir plus de deux valeurs.
Semblable en signification à la variable indépendante, mais utilisée dans la régression et dans les études non expérimentales.
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