变量操作化：过程和示例 - 科学 - 2025

变量的可操作性由一个逻辑过程组成，通过该过程可以分解调查的一部分概念，以使它们变得不那么抽象，对调查过程更有用。当可以收集，评估和观察每个变量时，它就成为一个指标。

根据作者梅赛德斯·雷瓜特（Mercedes Reguant）的说法，变量的可操作化过程是其中一些变量被更具体的变量代替的过程，这些变量代表被替换的变量。这个过程的一个例子可以是学校成绩，它是计算学业成就变量的必要指标。

通过变量的运算，力图将一个概念分解为最大，以提高其在研究过程中的实用性。资料来源：foto.com

变量是可操作的，旨在通过工具的应用将抽象概念转换为经验概念。这个过程很重要，因为它可以指导研究人员在准备工作期间进行很少的实验，并保护他避免在研究过程中经常犯错误。

有些变量是如此具体，以至于不需要进行操作。例如，那些确定个人性别或交通信号灯颜色作为交通信号灯的人就是这种情况。定义人体器官结构和位置的变量也不需要进行操作。

当变量的概念化更加困难时，必须对其进行操作，这通常是因为变量与抽象定义有关，例如教育，生活质量和权威。根据要进行的研究类型或研究人员的学科，这些概念可能具有不同的含义。

研究人员必须确定对变量进行操作的必要性，研究人员必须考虑变量的规模，以确定在调查过程中是否需要进行操作过程。

变量的规模由一个比较表组成，在该表中建立了每个变量的基本特征，例如它属于什么类型，它的定义是什么，其尺寸和度量单位是什么。这些信息可以确定哪些变量对于开展调查工作必不可少。

什么是变量？

考虑到林顿·弗里曼（Linton Freeman）的定义，可以确定变量是给定对象的特征或可观察元素，它们易于采用不同的值并可以以不同的类别表示。

变量的一个简单示例可以是颜色，而颜色又可以分类为黑色，白色，蓝色，绿色或紫色等。一个人的体重也可以是一个变量：例如，可以以80、70、60公斤的值表示。

定量和定性变量

当变量无法量化时，它们本质上是定性的。例如，这发生在抽象概念的变量中，例如公职人员中的正义即价值，尊严，平等机会或腐败。

另一方面，当变量的元素具有定量或数字特征时，变量可以是定量的，例如主要首都城市凶手的平均年龄，从事手工业者的财务状况或平均水平。三年级学生的比例等。

科学和社会学方法中变量的重要性

在科学和社会学方法中变量的重要性是不可否认的，因为所有科学研究都围绕变量展开。

实际上，一些作者断言，科学工作的目的是通过测试变量之间及其之间存在关系的测试来发现变量及其大小。

因此，可以肯定的是，这些变量用于科学研究的主要阶段，因为它们渗透到工作的所有术语或操作方法中，例如描述，分析，分类和解释。

必须记住，变量的概念最初具有最大的普遍性。因此，世界上所有的现实和事物（被视为科学的对象）都可以是变量。

要将变量定义为元素，它必须具有以下方面：

- 一个名字。

-某种口头定义。

-一系列类别。

-涉及将观察到的内容分类的过程。

以下示例说明了上述内容：

-名称：对政党的偏爱。

-口头定义：在民主制度框架内促进公民参与的任何组织的特定偏爱。

-类别：与PPC，APRA，PPT，PSU，其他都不匹配。

-分类的程序：通过对以下问题的回答，确定对政党的偏好：“您将在下次选举中投票赞成哪个政党？”

变量类型

变量可以分类如下：

-取决于测量水平

这些可以是名义的，有序的，比率或比例或区间。每种特性的最突出特点如下：

标称

标称变量仅允许对对象进行分类。也就是说，它们将已分配编号的对象之间的单一关系分类。这些变量保持等价关系。

例如，在变量“性别”中，数字“ 1”被指定为男性，而“ 2”则被称为女性。这意味着数字1的所有成员都是男人，因此它们保持相同的条件。

因此，等价关系是自反的（a = a），对称的（a = b然后b = a）和传递的（如果a = b和b = c，则a = c）。

普通人

序数变量允许分类和排序，因此它们建立了考虑属性本身强度的逻辑序列。

例如，如果测量了人们在执行与健康相关的服务中的满意度，则使用“完全满意度”，“平均满意度”，“小满意度”和“不满意”。

这种类型的分类与名义上的分类不同，因为它允许在观测结果中建立刻度或顺序。

原因或比例

比例或比率变量中包含先前的属性，例如排序和分类；但是，增加了绝对或真实零的可能性。

这意味着，如果要测量的对象的值为零，则该对象不具有要测量的属性。

此变量对应于最高测量级别。为了对其进行分析，可以应用先前级别的所有技术，并且还可以接受几何均值和必要的测试以建立刻度的零点。

间隔

间隔变量使考虑平等概念的方面成为可能。与比率变量不同，它不接受绝对零。但是，它允许测量值之间的距离以及控制它们的顺序。

-根据学习类型

分析现象的因果关系的科学研究具有以下变量：独立，相关或干预。

独立

自变量代表最终原因。

家属

这种类型的变量代表可能的效果。

干预者

它对应于引发在从属变量和独立变量之间起作用的第三个变量的变量。中间变量可以促进对这种关系的理解。

-根据变量的原点

变量可以是活动的或属性的。

活性

当研究人员设计或创建变量时，该变量被视为活动变量。

定语

如果所讨论的变量已经设置（也就是说，它已经存在），则认为它是定语。

-根据代表的值的数量

在这种情况下，变量可以是连续的，离散的，二分的或多变量的。

连续

连续变量代表渐进的值并接受分数，例如年龄。

慎重

离散变量是仅采用不容许细分的值的变量，例如孩子数或怀孕数。这些值必须属于特定的数字集，以便可以在离散变量中考虑它们。

二分法

当变量仅采用两个值（例如性别）时，将其定义为二分法。

政治

如果变量采用两个以上的值，则称为多态。

-根据研究人员对变量的控制

它们可以是可控制的，也可以是受控的，也可以是不受控制的。

受控

受控变量是需要研究人员控制的因变量，例如吸烟者每天消费的香烟数量及其与肺部疾病的关系。

不受控制

与前一个变量不同，当研究人员在分析过程中未考虑不受控制的变量时，该变量很明显。

-根据抽象程度

根据此分类，变量可以分为一般变量，中间变量或经验变量。

一般

一般变量是指那些无法凭经验直接衡量的现实的变量。

中间

当变量表示局部尺寸时，它们是中间的。因此，它们更接近经验现实。

经验

关于经验变量（也称为指标），它们以直接和实验的方式表示可观察和可测量的方面或尺寸。

变量操作化过程

根据社会学家Paul Lazarsfeld的说法，变量的运算需要执行以下几个阶段：

第一阶段

在第一阶段，确定变量的概念。目的是通过理论概念来表达经验现实的主要特征。

第二阶段

在此阶段，将对先前发现的概念进行非常直接的规范。通过分析此概念的尺寸和实际方面来执行此过程。

这些方面包含在变量的概念表示中，或者从对变量值之间不同关系的理解中凭经验得出。

例如，拉扎斯菲尔德（Lazarsfeld）确定，在变量“绩效”中，可以区分三个维度：产品质量，工作率和团队盈利能力。

第三阶段

在此阶段，应该选择在调查单位中达到最大规模的指标或特定的经验环境。

为了遵守此阶段，有必要使操作达到最大可能的限制。这是通过搜索可以在经验现实中用作维度样本的所有线索来实现的。

例如，变量“社会阶层”的维度可以是“经济水平”；在这种情况下，指标将是以下各项：城市和乡村财产的收入，工资，股票股利，资本利息，获得贷款和偿还债务等。

第四阶段

它是在选择了最重要和最适当的调查指标之后进行的指标构建。

在某些情况下，可能不会为每个指标分配相同的重要性。因此，必须构建一个索引，以通用的方式收集涉及特定维度的所有指标。这是通过根据其重要性为每个值分配一个值来实现的。

重要的是要记住，变量的运算通常是将某些变量替换为更具体的变量。因此，为了使操作有效，将要替换其他变量的变量必须代表后者。

因此，可操作性基于隐含或显式表述有关指标正确表示一般变量的可能假设或辅助假设。

总而言之，要操作变量，必须遵守以下规定：

1-陈述或定义变量。

2-推导其尺寸和主要方面。

3-找到每个维度的适当指标。

4-为每种情况形成索引。

例子

如果以变量“学校成绩”为例，则可以定义以下指标：

-批准和不批准的数量。

-获得的平均分数。

-辍学。

-失学。

另一个广泛使用的例子是变量“社会经济水平”。在这种情况下，指标可以是以下各项：

-学习水平。

- 收入水平。

-居住地。

-工作活动。

- 月收入。

-未偿债务。

第三个例子可能是变量“性别暴力”。在这种情况下，研究人员可以找到以下指标：

-身体虐待。

-心理虐待。

-通过身体力量进行控制。

-通过文字控制。

-暴力操纵。

-言语操纵。

另一个示例可以是变量“家庭时间”，其中包括以下指标：

- 一起吃。

-购物。

-社交会议。

- 去看电影。

-前往另一个城市。

- 去海边。

-在树林里露营。

-探亲。

-庆祝圣诞节庆祝活动。

最后，在变量“情侣冲突”中，我们发现以下指标：

-你为朋友而战。

-你为孩子而战。

-与性领域有关的斗争。

-关于房屋的不符合项。

-与财务不符。

-第三方的外观。

-撒谎。

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