31研究中的变量类型：特征，示例 - 科学 - 2025

该类型的研究和统计的变量由一系列或一组可以根据类别和研究对象的特点获得不同的值抽象实体的。

换句话说，统计变量是可以波动或变化的类型。这种变化可以被测量和观察到。同样，变量可以理解为是指一种属性或元素的抽象结构，可以相对于被分析的对象发挥特定的作用。

可以对研究和统计中的变量进行测量和分析。资料来源：foto.com

这意味着所述特性或元素直接影响要研究的主题或对象。变量的概念旨在汇集不同的方式或选择，以便理解研究对象。

因此，在要分析的主题和/或时刻中，变量的值将不一致或不同。在理论领域理解这个概念可能很复杂。

但是，通过具体示例可以更好地理解该方法：变量可以是一个人的性别或年龄，因为如果要对以下患者进行分析，这些特征可能会影响研究对象。患有心脏病或其他疾病。

特点

变量具有两个基本元素。首先，它们具有可以直接或间接观察和记录的特征，从而可以与实际现实进行对抗。

其次，它们具有变化和可测量的特性，因为在某些情况下可以对它们进行分类或度量（例如：年龄和性别）。

统计变量无法在个别或孤立的案例中显示，因为必须存在一个组，以便可以表达那些会变化的特征或要素。

如果统计学是收集和解释数据的科学，则应理解，该学科的变量负责分析多种信息，而不是专门用于分析孤立或单一的数据。

变量的类型很多，因此可以根据不同方面对其进行分类。例如，统计变量可以是定性和定量的。反过来，根据其规格可以将它们分为其他类别。

变量根据与其他变量的关系

除了操作变量外，还根据这些变量的值之间存在的关系进行分类。必须记住，每种类型的变量所扮演的角色取决于所分析的功能。换句话说，这些变化的分类受研究对象的影响。

在此分类中，存在独立，依存，适度，陌生，控制，情况，参与者和混淆变量。

-独立变量

这些是指在研究过程中要考虑的变量，研究人员可能会对其进行修改。换句话说，这些是分析人员开始考虑并记录其特征对研究对象产生的影响的那些变量。

例

如果您想注册阿尔茨海默氏症患者，则自变量的示例可以是性别，也可以是年龄。

可以确定的是，自变量条件了从属变量。此外，独立性可以称为实验性或因果关系，因为它是由研究人员直接操纵的。自变量主要用于描述导致特定问题的因素。

-因变量

它们是直接引用因自变量产生的变化而修改的元素的元素。这意味着因变量是从自变量生成的。

例子

例如，如果我们要根据性别确定抑郁症，则后者将是自变量。修改此参数将在因变量中产生波动，在这种情况下为波动。

在吸烟与肺癌之间的关系中可以找到另一个例子，因为在这种情况下“患有肺癌”是因变量，而“吸烟”是自变量，因为它可以根据每天消耗的包数。

-调节变量

这些变量更改或修改因变量和自变量之间存在的关系；因为他们缓和了以上两者之间的联系，所以有了他们的名字。

例

例如，学习时间与学术后遗症有关；因此，一个适度的变量可能是学生的心态或他的运动技能的发展。

-奇怪的变量

奇怪的变量之所以会使用它们的名称，是因为研究的发展并未考虑这些变量，但是它们对最终结果具有明显的影响。它们也被称为中间变量或令人困惑的变量，因为它们可以削弱问题和可能原因之间的关系。

因此，这是一组变量，在分析研究对象时不受控制，但可以在完成调查后确定，在某些情况下甚至可以在研究过程中确定它们。

它们与主持人相似，不同之处在于在调查时会考虑这些主持人。奇怪的变量也可能导致研究人员走错路，因此它们的存在的重要性将取决于所进行研究的质量。

例

例如，这种类型的变量可能是这样的事实，即与没有神经质的人相比，神经质的人吸烟更多，罹患癌症的可能性更大；在这种情况下，奇怪或令人困惑的变量是神经。

-变量控制

控制变量是科学家想要保持恒定的变量，他必须像观察因变量一样仔细地观察它们。

例如，如果科学家想研究饮食（VI）对健康（DV）的影响，则控制变量可能是研究中的人不是吸烟者。

这将是控制变量；必须加以控制，因为观察到的健康差异可能归因于人们是否吸烟。无论如何，在这样的实验中，可能会有其他控制变量。作为运动员，有其他习惯…

-情境变量

情境变量是环境的一个方面，可以影响实验。例如，健康相关实验中的空气质量。

-可变参与者

参与者或受试者变量是在实验中研究的受试者的特征。例如，健康研究中的个人性别。也称为参与变量。

-混淆变量

混杂变量是既影响自变量又影响因变量的变量。例如，压力会使人们吸烟更多，也直接影响他们的健康。

根据可操作性的变量类型

统计和研究变量可以根据其可操作性进行分类，这一类别是最著名和最有用的。当谈到可操作性时，是指对这些变量的值进行``编号''的能力。因此，我们可以将它们细分为三种主要类型：

-定性变量

定性变量是那些可以确定特定元素的识别但不能量化的变量。这意味着这些变量可以告知某个特征的存在，但不能对其进行数值计算。

因此，这些变化确定性别或国籍是否存在平等或不平等。尽管无法量化，但这些变量可以为调查提供有力的帮助。

定性变量的一个例子是学生在学习过程中的动机。此变量可以识别，但不能编号。

另外，这些可以细分为其他类别，例如二分质性变量和多质质性变量。

二元定性变量

这些变量只能从两个选项中考虑或分析：因此，“二分法”一词以其名称出现，因为它表示存在于通常彼此相反的两个方面的划分。

例

一个精确的例子是生与死的变量，因为它只允许两个可能的选择，而其中一个的存在立即使另一个无效。

定性多变量

这些统计变量与二分变量相反，因为它们允许存在三个或更多个值。但是，在许多情况下，这会阻止对它们进行排序，因为它们仅建立值的标识。

例

一个精确的例子是颜色变量，因为尽管它允许识别，但它声明只有一个可能的特性或元素可分配给该变量。

-准定量变量

这些变量的特征是无法进行任何数学运算。但是，它们比单纯的定性方法更先进。

这是因为尽管无法量化，但准量化方法允许建立层次结构或某种顺序。

例

例如，一群人的学习水平可能是这种类型的变量，因为研究生学位的完成程度比本科学位的完成程度更高。

-定量变量

顾名思义，这些变量允许在其值内执行数学运算。因此，可以为这些变量的不同元素分配数字（即可以量化）。

此类变量的一些示例包括：

-年龄，因为可以用年表示。

-重量，可以以磅或千克定义。

-给定地点与原点之间的距离，可以以公里或分钟为单位来表示。

-月收入，可用美元，欧元，比索，鞋底以及其他类型的货币表示。

反过来，这种类型的变量可以分为两类：离散定量变量和连续定量变量。

离散量化变量

这些是指不能具有中间值的定量变量-它们不允许在其数字内使用小数。换句话说，必须通过完整的编号对它们进行编号。

例

一个确切的例子是不可能有1.5个孩子。只能有一个或两个孩子。这意味着无法对度量单位进行细分。

连续定量变量

与离散变量相反，连续变量可以有小数点，因此它们的值可以是中间的。

这些变量是由区间标度测量的。换句话说，可以对连续的定量变量进行分馏。

例

例如，测量一群人的体重或身高。

根据规模变化

除了先前的分类外，还可以考虑统计量表的功能和用于计算统计量表的度量，对统计变量进行分类。但是，在谈论这些变量时，重点放在规模上而不是变量本身上。

继而，用于变量的比例尺可以根据操作水平进行修改，因为后者允许在比例尺范围内合并其他可能性。

尽管如此，仍可以根据规模建立四种主要类型的变量。它们是：名义变量，序数变量，区间变量，比率变量和连续变量。

-名义变量

这种类型的变量是指其值仅允许区分单个特定质量而又不对其引入数学运算性能的变量。从这个意义上说，名义变量等同于定性变量。

例

作为名义变量的一个例子，可以发现性别，因为它分为男性或女性。以及婚姻状况，可以是单身，已婚，丧偶或离婚。

-有序变量

这些变量本质上是定性的，因为它们不允许执行数学运算。但是，序数变量确实允许在其值中建立某些层次关系。

例

名义变量的一个例子可以是一个人的学历或经济状况。另一个例子可以是以下形容词对学习成绩的排名：优异，良好或不良。

考虑到特定的特征，此类型的变量用于以分层方式对主题，事件或现象进行分类。

-间隔变量

尽管它们可能会受到比例关系的限制，但是在区间中具有刻度的变量可以实现它们之间的数值关系。这是因为在此范围内，没有可以完全识别的“零点”或“绝对零”。

这导致不可能直接在其他值中进行转换。因此，间隔变量而不是测量特定值，而是测量范围。这在某种程度上使操作复杂化，但鼓励覆盖大量证券。

间隔变量可以度，幅度或任何其他表示数量的表达式表示。同样，它们允许对类别进行分类和排序，并且可以指示它们之间存在的距离程度。

例

在此分类中，可以找到温度或IQ。

-比率变量

这种类型的变量是通过以整体方式运行的标度来衡量的，它确实允许直接转换所获得的结果。

此外，它还鼓励执行复数运算。在这些变量中，有一个起始点表示完全没有测量值。

因此，比率变量确实具有绝对零值，并且两点之间的距离始终相同，尽管它们也具有先前变量的特征。

例子

例如，年龄，体重和身高是比率变量。

-连续变量

具有无限数量值的变量，例如“时间”或“重量”。

其他鲜为人知的

-分类变量

分类变量是指其值可以通过定义它们的一系列类别来表示的变量。

例

分类变量的一个很好的例子对应于给定疾病的后果，可以将其分解为恢复，慢性疾病或死亡。

-活动变量

由研究人员操纵的变量。

-二进制变量

一个只能接受两个值（通常为0/1）的变量。也可以是是/否，高/短或两个变量的某种其他组合。

-变量协变量

与自变量类似，它对因变量有影响，但通常不是目标变量。

-条件变量

在非实验情况下使用变量时，因变量的另一个名称。

-内生变量

与因变量相似，它们受系统中其他变量的影响。几乎专门用于计量经济学。

-外生变量

影响其他变量，并且来自系统外部的变量。

-识别变量

用于唯一标识情况的变量。

-干预变量

用于解释变量之间关系的变量。

-潜在变量

无法直接测量或观察到的隐藏变量。

-变量清单

可以直接观察或测量的变量。

-中介变量或中间变量

解释变量之间关系如何发生的变量。

-调节变量

在自变量和因变量之间更改效果的强度。例如，心理治疗可以比男性更多地减少女性的压力水平，因此，性别可以减轻心理治疗和压力水平之间的影响。

-多变量

可以具有两个以上值的变量。

-预测变量

含义与自变量相似，但用于回归和非实验研究。

统计变量作为分析实证现实的一种方法

统计变量的不同类型使人类可以简化和分类现实，因为它将现实分为易于测量和计算的简单参数。这样，可以隔离属于社会或自然的一组元素。

因此，人类不能认为他通过变量了解周围的世界，因为与宇宙的整体相比，这些知识仍然是有限的。

这意味着研究人员必须选择对通过变量获得的结果进行批判性观察，以便尽可能避免得出错误结论的方法。

选择变量的操作标准

变量项的定义

首先，变量需要可操作；为了实现这一点，必须使它们可测量或可理解。

然后，有必要为每个术语分配含义和定义，这是要进行的研究的基础。该定义必须基于经验现实中发现的特征的引用。

此外，这些定义必须基于科学观察并采用指直接观察到的现实指标的措施而具体且可操作。

以后，有必要尽可能多地研究术语的所有定义，过去和现在。接下来，有必要继续确定变量或变量组，以帮助解释在调查建立过程中提出的问题。

变量的结构

统计变量的结构可以分为四个主要元素，它们是：

-名称。

-类别集。

-口头定义。

-考虑类别观察单位对它们进行分组的过程。

有关变量的操作用途要考虑的参数

面值

它指的是在调查开发过程中为变量指定的名称。

变量类型

它是指变量在将其引入要研究的对象时所具有的类别。这是根据变量在工作假设中的位置确定的。

性质

必须确定变量是定量的还是定性的，因为这种分类可以巩固调查过程的理论基础。一旦确定了变量的性质，将更容易进行其余的比较和描述。

测量

这是指变量在与研究对象或其他变量建立关系时将使用的度量标准。

指示符

此参数是开始测量的基础。换句话说，正是这种仪器使变量的测量成为可能。

测量单位

这将取决于可变指标的确定。度量单位在所有可以量化的变量中最重要。

仪器

此参数是指研究人员用来收集有关统计变量的信息和数据的工具。

尺寸

它是指变量在经验现实中所占的扩展。例如，变量可以具有临床维度，地理维度，社会，生物学，诊断或人口统计维度等等。

操作定义

该参数试图定义由研究对象中的变量执行的工作。

概念定义

它指的是已知或处理变量的定义，同时考虑了医学词典或该变量所占领域的另一种专门知识。

随机变量

在统计领域和数学学科中，随机变量称为函数，其目的是为随机实验得出的结果分配一个值（通常是数字性质）。

在骰子游戏中可以找到最具体的示例，因为两次掷骰子会产生两个可能的随机结果：（1,1）和（1,2）。

随机变量会产生可能的值，这些值代表尚未执行的实验的结果。它还可以表示当时不确定值的数量的可能值; 在这种情况下，这是不准确或不完整的测量。

总之，可以将随机变量视为具有非固定值的数量，该数量又可以采用不同的值。要计算这些变量，必须使用概率分布，该概率分布用于描述出现不同值时存在哪些概率。

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