31 ประเภทของตัวแปรในการวิจัยลักษณะตัวอย่าง - วิทยาศาสตร์ - 2026

ประเภทของตัวแปรในการวิจัยและสถิติประกอบด้วยชุดหรือชุดของหน่วยงานนามธรรมที่สามารถได้รับค่าที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทและลักษณะของวัตถุของการศึกษาที่

กล่าวอีกนัยหนึ่งตัวแปรทางสถิติคือประเภทที่อาจผันผวนหรือแตกต่างกันไป รูปแบบนี้สามารถวัดและสังเกตได้ ในทำนองเดียวกันตัวแปรสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นโครงสร้างนามธรรมที่อ้างถึงคุณสมบัติหรือองค์ประกอบซึ่งสามารถมีบทบาทเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับวัตถุที่กำลังวิเคราะห์

ตัวแปรในการวิจัยและสถิติสามารถวัดและวิเคราะห์ได้ ที่มา: pixabay.com

ซึ่งหมายความว่าคุณสมบัติหรือองค์ประกอบดังกล่าวมีอิทธิพลโดยตรงต่อเรื่องหรือวัตถุที่จะศึกษา แนวคิดของตัวแปรพยายามที่จะรวบรวมรูปแบบหรือตัวเลือกต่าง ๆ ที่ต้องนำมาพิจารณาเพื่อทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของการศึกษา

ดังนั้นค่าของตัวแปรจะไม่สอดคล้องกันหรือแตกต่างกันในหัวข้อและ / หรือช่วงเวลาที่จะวิเคราะห์ การทำความเข้าใจแนวคิดนี้ในสาขาทฤษฎีอาจมีความซับซ้อน

อย่างไรก็ตามจากตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมสามารถเข้าใจแนวทางได้ดีขึ้น: ตัวแปรอาจเป็นเพศหรืออายุของบุคคลเนื่องจากลักษณะเหล่านี้อาจส่งผลต่อวัตถุประสงค์ของการศึกษาหากคุณต้องการทำการวิเคราะห์ในผู้ป่วยที่ เป็นโรคหัวใจหรือโรคอื่น ๆ

ลักษณะเฉพาะ

ตัวแปรมีลักษณะเป็นสององค์ประกอบพื้นฐาน ในตอนแรกพวกเขามีคุณสมบัติที่สามารถสังเกตเห็นและลงทะเบียนได้โดยตรงหรือโดยอ้อมซึ่งช่วยให้สามารถเผชิญหน้ากับความเป็นจริงในทางปฏิบัติได้

ประการที่สองพวกเขามีคุณสมบัติที่แตกต่างกันและสามารถวัดได้เนื่องจากในบางกรณีสามารถจำแนกหรือวัดผลได้ (เช่นอายุและเพศ)

ตัวแปรทางสถิติไม่สามารถแสดงเป็นรายบุคคลหรือบางกรณีได้เนื่องจากการมีอยู่ของกลุ่มเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้สามารถแสดงลักษณะหรือองค์ประกอบที่แตกต่างกันไปได้

หากสถิติเป็นศาสตร์ที่รวบรวมและตีความข้อมูลเป็นที่เข้าใจว่าตัวแปรของระเบียบวินัยนี้มีหน้าที่ในการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่และไม่ได้ทุ่มเทให้กับการวิเคราะห์ข้อมูลที่แยกได้หรือเป็นเอกพจน์

ตัวแปรมีหลายประเภทดังนั้นจึงสามารถจำแนกตามลักษณะต่างๆ ตัวอย่างเช่นตัวแปรทางสถิติอาจเป็นเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ในทางกลับกันสิ่งเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นประเภทอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของพวกเขา

ตัวแปรตามความสัมพันธ์กับตัวแปรอื่น ๆ

นอกจากตัวแปรเชิงปฏิบัติการแล้วยังมีการจำแนกตามความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างค่าของตัวแปรเหล่านี้ จำเป็นต้องจำไว้ว่าบทบาทของตัวแปรแต่ละประเภทขึ้นอยู่กับฟังก์ชันที่กำลังวิเคราะห์ กล่าวอีกนัยหนึ่งการจำแนกประเภทของรูปแบบเหล่านี้ได้รับอิทธิพลจากวัตถุประสงค์ของการศึกษา

ภายในการจำแนกประเภทนี้มีตัวแปรอิสระขึ้นอยู่กลั่นกรองแปลกควบคุมสถานการณ์ผู้มีส่วนร่วมและตัวแปรที่น่าสับสน

-ตัวแปรอิสระ

สิ่งเหล่านี้หมายถึงตัวแปรที่นำมาพิจารณาในระหว่างกระบวนการวิจัยและอาจมีการปรับเปลี่ยนโดยผู้วิจัย กล่าวอีกนัยหนึ่งตัวแปรเหล่านี้คือตัวแปรที่นักวิเคราะห์เริ่มพิจารณาและบันทึกผลกระทบที่ลักษณะของพวกเขาก่อให้เกิดขึ้นในวัตถุประสงค์ของการศึกษา

ตัวอย่าง

ตัวอย่างของตัวแปรอิสระอาจเป็นเพศและอายุหากคุณต้องการสร้างทะเบียนผู้ที่เป็นอัลไซเมอร์

สามารถกำหนดเงื่อนไขตัวแปรอิสระขึ้นอยู่กับเงื่อนไข นอกจากนี้อิสระสามารถเรียกได้ว่าเป็นการทดลองหรือเชิงสาเหตุเนื่องจากนักวิจัยได้รับการจัดการโดยตรง ตัวแปรอิสระใช้เพื่ออธิบายปัจจัยที่ก่อให้เกิดปัญหาเป็นหลัก

- ตัวแปรอิสระ

พวกเขาคือสิ่งที่อ้างอิงโดยตรงกับองค์ประกอบที่แก้ไขโดยรูปแบบที่สร้างโดยตัวแปรอิสระ ซึ่งหมายความว่าตัวแปรตามถูกสร้างขึ้นจากตัวแปรอิสระ

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นหากเราต้องการกำหนดภาวะซึมเศร้าตามเพศตัวแปรหลังจะเป็นตัวแปรอิสระ การปรับเปลี่ยนสิ่งนี้จะทำให้เกิดความผันผวนในตัวแปรตามซึ่งในกรณีนี้คือภาวะซึมเศร้า

อีกตัวอย่างหนึ่งสามารถพบได้ในความสัมพันธ์ระหว่างการสูบบุหรี่และมะเร็งปอดเนื่องจาก "การเป็นมะเร็งปอด" ในกรณีนี้จะเป็นตัวแปรตามในขณะที่ "การสูบบุหรี่" เป็นตัวแปรอิสระเนื่องจากอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ จำนวนแพ็คที่บริโภคต่อวัน

- การควบคุมตัวแปร

ตัวแปรเหล่านี้แก้ไขหรือปรับเปลี่ยนความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ ด้วยเหตุนี้ชื่อของพวกเขาเนื่องจากพวกเขากลั่นกรองความเชื่อมโยงระหว่างสองข้อด้านบน

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นชั่วโมงเรียนเกี่ยวข้องกับผลสืบเนื่องทางวิชาการ ดังนั้นตัวแปรในการกลั่นกรองอาจเป็นสภาพจิตใจของนักเรียนหรือการพัฒนาทักษะยนต์ของเขา

- ตัวแปรแปลก ๆ

ตัวแปรแปลก ๆ ได้รับชื่อเนื่องจากไม่ได้นำมาพิจารณาในการพัฒนางานวิจัย แต่มีอิทธิพลที่เห็นได้ชัดเจนต่อผลลัพธ์สุดท้าย พวกเขาเรียกอีกอย่างว่าตัวแปรแทรกแซงหรือทำให้งงเนื่องจากอาจทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างปัญหากับสาเหตุที่เป็นไปได้อ่อนแอลง

ดังนั้นจึงเป็นกลุ่มของตัวแปรที่ไม่ได้รับการควบคุมในระหว่างการวิเคราะห์วัตถุประสงค์ของการศึกษา แต่สามารถระบุได้เมื่อการตรวจสอบเสร็จสิ้นและในบางกรณีอาจมีการระบุตัวแปรในระหว่างการศึกษา

พวกเขาคล้ายกับผู้ดูแลโดยมีความแตกต่างที่จะนำมาพิจารณาในเวลาที่ทำการสอบสวน ตัวแปรแปลก ๆ ยังสามารถนำนักวิจัยไปในทางที่ผิดดังนั้นความสำคัญของการมีอยู่ของพวกเขาจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของการศึกษาที่ดำเนินการ

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นตัวแปรประเภทนี้อาจเป็นความจริงที่ว่าคนขี้กังวลสูบบุหรี่มากขึ้นและมีแนวโน้มที่จะเป็นมะเร็งมากกว่าคนที่ไม่ได้รับความกังวลใจ ตัวแปรที่แปลกหรือทำให้งงในกรณีนี้คือเส้นประสาท

- การควบคุมที่เปลี่ยนแปลงได้

ตัวแปรควบคุมคือตัวแปรที่นักวิทยาศาสตร์ต้องการคงที่และเขาต้องสังเกตอย่างระมัดระวังเช่นเดียวกับตัวแปรตาม

ตัวอย่างเช่นหากนักวิทยาศาสตร์ต้องการตรวจสอบอิทธิพลของอาหาร (VI) ต่อสุขภาพ (DV) ตัวแปรควบคุมอาจเป็นได้ว่าคนในการศึกษาไม่สูบบุหรี่

นี่จะเป็นตัวแปรควบคุม จำเป็นต้องควบคุมเพราะความแตกต่างของสุขภาพที่สังเกตได้อาจเกิดจากการที่คนสูบบุหรี่หรือไม่ ไม่ว่าในกรณีใดในการทดลองเช่นนี้อาจมีตัวแปรควบคุมอื่น ๆ เป็นนักกีฬามีนิสัยอื่น ๆ …

- ตัวแปรตามสถานการณ์

ตัวแปรสถานการณ์เป็นลักษณะของสภาพแวดล้อมที่มีอิทธิพลต่อการทดลอง ตัวอย่างเช่นคุณภาพอากาศในการทดลองเกี่ยวกับสุขภาพ

ผู้เข้าร่วม -Variable

ตัวแปรผู้เข้าร่วมหรือหัวเรื่องเป็นลักษณะเฉพาะของวิชาที่ศึกษาในการทดลอง ตัวอย่างเช่นเพศของบุคคลในการศึกษาสุขภาพ หรือที่เรียกว่าตัวแปรที่มีส่วนร่วม

- ตัวแปรสับสน

ตัวแปรสับสนคือตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อทั้งตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ตัวอย่างเช่นความเครียดสามารถทำให้คนสูบบุหรี่มากขึ้นและยังส่งผลโดยตรงต่อสุขภาพของพวกเขาด้วย

ประเภทของตัวแปรตามการทำงาน

ตัวแปรทางสถิติและการวิจัยสามารถจำแนกได้ตามความสามารถในการทำงานหมวดหมู่นี้เป็นที่รู้จักกันดีและมีประโยชน์มากที่สุด เมื่อพูดถึงความสามารถในการใช้งานการพาดพิงถึงความสามารถในการ "นับ" ค่าของตัวแปรเหล่านี้ ดังนั้นเราสามารถแบ่งย่อยออกเป็นสามประเภทหลัก:

- ตัวแปรเชิงคุณภาพ

ตัวแปรเชิงคุณภาพคือรูปแบบที่อนุญาตให้สร้างการระบุองค์ประกอบเฉพาะ แต่ไม่สามารถหาปริมาณได้ ซึ่งหมายความว่าตัวแปรเหล่านี้สามารถแจ้งเกี่ยวกับการมีอยู่ของลักษณะเฉพาะ แต่ไม่สามารถตีราคาเป็นตัวเลขได้

ด้วยเหตุนี้จึงเป็นรูปแบบที่กำหนดว่ามีความเท่าเทียมกันหรือไม่เท่าเทียมกันดังที่เกิดขึ้นกับเพศหรือสัญชาติ แม้ว่าจะไม่สามารถหาปริมาณได้ แต่ตัวแปรเหล่านี้สามารถมีส่วนสำคัญในการสอบสวน

ตัวอย่างของตัวแปรเชิงคุณภาพจะเป็นแรงจูงใจที่นักเรียนมีในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ตัวแปรนี้สามารถระบุได้ แต่ไม่สามารถกำหนดหมายเลขได้

นอกจากนี้ยังแบ่งย่อยเป็นหมวดหมู่อื่น ๆ ได้เช่นตัวแปรเชิงคุณภาพแบบไดโคโทมัสและตัวแปรเชิงคุณภาพหลายรูปแบบ

ตัวแปรเชิงคุณภาพแบบ Dichotomous

ตัวแปรเหล่านี้สามารถพิจารณาหรือวิเคราะห์ได้จากสองตัวเลือกเท่านั้น ด้วยเหตุนี้คำว่า "dichotomy" จึงมีอยู่ในชื่อของมันเนื่องจากมันบ่งบอกถึงการแบ่งที่มีอยู่ในสองแง่มุมที่มักจะตรงกันข้ามกัน

ตัวอย่าง

ตัวอย่างที่ชัดเจนจะเป็นตัวแปรของการมีชีวิตอยู่หรือตายเนื่องจากอนุญาตให้มีเพียงสองตัวเลือกที่เป็นไปได้และการมีอยู่หนึ่งในนั้นจะทำให้อีกฝ่ายปฏิเสธทันที

ตัวแปรเชิงคุณภาพหลายรูปแบบ

ตัวแปรทางสถิติเหล่านี้ตรงข้ามกับตัวแปรไดโคโตมัสเนื่องจากตัวแปรเหล่านี้อนุญาตให้มีค่าตั้งแต่สามค่าขึ้นไป อย่างไรก็ตามในหลาย ๆ กรณีสิ่งนี้ทำให้ไม่สามารถสั่งซื้อได้เนื่องจากพวกเขาสร้างการระบุค่าเท่านั้น

ตัวอย่าง

ตัวอย่างที่แม่นยำคือตัวแปรสีเนื่องจากแม้ว่าจะอนุญาตให้ระบุได้ แต่ก็ประกาศว่ามีคุณสมบัติหรือองค์ประกอบที่เป็นไปได้เพียงอย่างเดียวที่กำหนดให้กับตัวแปรนี้ได้

- ตัวแปรเชิงปริมาณ

ตัวแปรเหล่านี้มีลักษณะที่ทำให้ไม่สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้ อย่างไรก็ตามพวกเขามีความก้าวหน้ามากกว่าผู้ที่มีคุณภาพเพียงอย่างเดียว

เนื่องจากสิ่งที่เป็นเสมือนเชิงปริมาณอนุญาตให้สร้างลำดับชั้นหรือลำดับประเภทแม้ว่าจะไม่สามารถหาปริมาณได้

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นระดับการศึกษาของกลุ่มคนอาจเป็นตัวแปรประเภทนี้เนื่องจากการสำเร็จการศึกษาระดับสูงกว่าปริญญาตรีจะอยู่ในลำดับชั้นที่สูงกว่าการสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี

- ตัวแปรเชิงปริมาณ

ตัวแปรเหล่านี้ตามชื่อที่ระบุอนุญาตให้มีการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ภายในค่าของมัน ดังนั้นองค์ประกอบที่แตกต่างกันของตัวแปรเหล่านี้สามารถกำหนดตัวเลขได้ (นั่นคือสามารถหาปริมาณได้)

ตัวอย่างบางส่วนของตัวแปรประเภทนี้มีดังต่อไปนี้:

- อายุเนื่องจากสามารถแสดงเป็นปีได้

- น้ำหนักซึ่งสามารถกำหนดเป็นปอนด์หรือกิโลกรัม

- ระยะห่างระหว่างสถานที่ที่กำหนดและสถานที่กำเนิดซึ่งสามารถแสดงตัวเป็นกิโลเมตรหรือนาที

- รายได้ต่อเดือนซึ่งสามารถแสดงเป็นดอลลาร์ยูโรเปโซฝ่าเท้าและสกุลเงินประเภทอื่น ๆ

ในทางกลับกันตัวแปรประเภทนี้สามารถแบ่งย่อยได้เป็นสองกลุ่ม: ตัวแปรเชิงปริมาณที่ไม่ต่อเนื่องและตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่อง

ตัวแปรเชิงปริมาณไม่ต่อเนื่อง

สิ่งเหล่านี้อ้างถึงตัวแปรเชิงปริมาณที่ไม่สามารถมีค่ากลางได้ - พวกเขาไม่ยอมรับทศนิยมภายในจำนวนของมัน กล่าวอีกนัยหนึ่งพวกเขาจะต้องนับเป็นตัวเลขที่สมบูรณ์

ตัวอย่าง

ตัวอย่างที่ชัดเจนประกอบด้วยความเป็นไปไม่ได้ที่จะมีลูก 1.5 คน เป็นไปได้ที่จะมีลูกหนึ่งหรือสองคนเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถแยกหน่วยการวัดได้

ตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่อง

ตรงกันข้ามกับตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องตัวแปรต่อเนื่องสามารถมีทศนิยมได้ดังนั้นค่าของมันจึงเป็นค่ากลางได้

ตัวแปรเหล่านี้วัดโดยสเกลช่วงเวลา กล่าวอีกนัยหนึ่งตัวแปรเชิงปริมาณต่อเนื่องสามารถแยกส่วนได้

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นการวัดน้ำหนักหรือส่วนสูงของกลุ่มคน

ตัวแปรตามมาตราส่วน

นอกเหนือจากการจำแนกประเภทก่อนหน้านี้ตัวแปรทางสถิติสามารถจัดทำรายการโดยคำนึงถึงหน้าที่ของเครื่องชั่งและหน่วยวัดที่ใช้ในการคำนวณ อย่างไรก็ตามเมื่อพูดถึงตัวแปรเหล่านี้การให้ความสำคัญกับสเกลมากกว่าตัวแปรนั้นเอง

ในทางกลับกันเครื่องชั่งที่ใช้สำหรับตัวแปรอาจได้รับการปรับเปลี่ยนขึ้นอยู่กับระดับของความสามารถในการทำงานเนื่องจากรุ่นหลังอนุญาตให้รวมความเป็นไปได้อื่น ๆ ภายในช่วงของเครื่องชั่ง

อย่างไรก็ตามสิ่งนี้สามารถกำหนดตัวแปรหลักสี่ประเภทตามมาตราส่วนได้ มีดังต่อไปนี้: ตัวแปรเล็กน้อยตัวแปรลำดับตัวแปรช่วงเวลาตัวแปรอัตราส่วนและตัวแปรต่อเนื่อง

ตัวแปร -Nominal

ตัวแปรประเภทนี้หมายถึงตัวแปรที่มีค่าที่อนุญาตให้แยกแยะคุณภาพเฉพาะอย่างเดียวโดยไม่ต้องนำประสิทธิภาพของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์มาใช้ ในแง่นี้ตัวแปรเล็กน้อยจะเทียบเท่ากับตัวแปรเชิงคุณภาพ

ตัวอย่าง

ตามตัวอย่างของตัวแปรระบุเพศสามารถพบได้เนื่องจากแบ่งออกเป็นผู้ชายหรือผู้หญิง เช่นเดียวกับสถานภาพการสมรสซึ่งอาจเป็นโสดแต่งงานเป็นหม้ายหรือหย่าร้าง

ตัวแปร -Orderinal

ตัวแปรเหล่านี้เป็นตัวแปรเชิงคุณภาพเนื่องจากไม่อนุญาตให้มีการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ อย่างไรก็ตามตัวแปรลำดับอนุญาตให้สร้างความสัมพันธ์แบบลำดับชั้นในค่าของมัน

ตัวอย่าง

ตัวอย่างของตัวแปรเล็กน้อยอาจเป็นระดับการศึกษาหรือสถานะทางเศรษฐกิจของบุคคล อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นการจัดอันดับผลการเรียนโดยใช้คำคุณศัพท์ต่อไปนี้: ยอดเยี่ยมดีหรือไม่ดี

ตัวแปรประเภทนี้ใช้ในการจำแนกหัวเรื่องเหตุการณ์หรือปรากฏการณ์ตามลำดับชั้นโดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะ

- ตัวแปรช่วงเวลา

ตัวแปรที่มีมาตราส่วนในช่วงเวลาช่วยให้สามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงตัวเลขระหว่างตัวแปรได้แม้ว่าจะถูก จำกัด ด้วยความสัมพันธ์ตามสัดส่วนก็ตาม เนื่องจากภายในช่วงนี้ไม่มี "จุดศูนย์" หรือ "ศูนย์สัมบูรณ์" ที่สามารถระบุได้ทั้งหมด

ส่งผลให้เป็นไปไม่ได้ที่จะดำเนินการแปลงโดยตรงในค่าอื่น ๆ ดังนั้นตัวแปรช่วงเวลาแทนที่จะวัดค่าเฉพาะให้วัดช่วง สิ่งนี้ค่อนข้างซับซ้อนในการดำเนินงาน แต่สนับสนุนให้ครอบคลุมหลักทรัพย์จำนวนมาก

ตัวแปรช่วงเวลาสามารถแสดงเป็นองศาขนาดหรือนิพจน์อื่น ๆ ที่เป็นสัญลักษณ์ของปริมาณ ในทำนองเดียวกันพวกเขาอนุญาตให้จัดประเภทและจัดลำดับหมวดหมู่รวมทั้งสามารถระบุองศาของระยะห่างที่อยู่ระหว่างพวกเขาได้

ตัวอย่าง

ภายในการจำแนกประเภทนี้สามารถพบอุณหภูมิหรือไอคิว

ตัวแปร -Ration

ตัวแปรประเภทนี้วัดโดยมาตราส่วนที่ทำงานในลักษณะรวมซึ่งอนุญาตให้มีการเปลี่ยนแปลงโดยตรงของผลลัพธ์ที่ได้รับ

นอกจากนี้ยังส่งเสริมประสิทธิภาพของการดำเนินการจำนวนเชิงซ้อน ในตัวแปรเหล่านี้มีจุดเริ่มต้นที่แสดงถึงการขาดสิ่งที่วัดได้อย่างสมบูรณ์

ดังนั้นตัวแปรอัตราส่วนจึงมีศูนย์สัมบูรณ์และระยะห่างระหว่างจุดสองจุดจะเท่ากันเสมอแม้ว่าจะมีลักษณะของตัวแปรก่อนหน้าก็ตาม

ตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่นอายุน้ำหนักและส่วนสูงเป็นตัวแปรอัตราส่วน

- ตัวแปรต่อเนื่อง

ตัวแปรที่มีค่าเป็นจำนวนนับไม่ถ้วนเช่น "เวลา" หรือ "น้ำหนัก"

อื่น ๆ ที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก

- ตัวแปรประเภท

ตัวแปรตามหมวดหมู่คือตัวแปรที่สามารถแสดงค่าผ่านชุดหมวดหมู่ที่กำหนดไว้

ตัวอย่าง

ตัวอย่างที่ดีของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับผลที่ตามมาของโรคที่กำหนดซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นการฟื้นตัวความเจ็บป่วยเรื้อรังหรือการเสียชีวิต

ตัวแปร -Active

ตัวแปรที่ผู้วิจัยจัดการ

- ตัวแปรไบนารี

ตัวแปรที่รับได้เพียงสองค่าโดยปกติคือ 0/1 นอกจากนี้ยังอาจเป็นใช่ / ไม่ใช่สูง / สั้นหรือชุดค่าผสมอื่น ๆ ของสองตัวแปร

ความแปรปรวนร่วม -Variable

คล้ายกับตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรตาม แต่โดยทั่วไปแล้วไม่ใช่ตัวแปรที่สนใจ

ตัวแปร -Criteria

ชื่ออื่นสำหรับตัวแปรตามเมื่อตัวแปรถูกใช้ในสถานการณ์ที่ไม่ใช่การทดลอง

- ตัวแปรภายนอก

คล้ายกับตัวแปรตามคือได้รับผลกระทบจากตัวแปรอื่น ๆ ภายในระบบ ใช้เกือบเฉพาะในเศรษฐมิติ

- ตัวแปรภายนอก

ตัวแปรที่ส่งผลกระทบต่อผู้อื่นและมาจากภายนอกระบบ

- ระบุตัวแปร

ตัวแปรที่ใช้ระบุสถานการณ์โดยไม่ซ้ำกัน

-Intervention ตัวแปร

ตัวแปรที่ใช้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ตัวแปร -Latent

ตัวแปรที่ซ่อนอยู่ซึ่งไม่สามารถวัดหรือสังเกตได้โดยตรง

- รายการที่เปลี่ยนแปลงได้

ตัวแปรที่สามารถสังเกตหรือวัดได้โดยตรง

-Mediating ตัวแปรหรือตัวแปรกลาง

ตัวแปรที่อธิบายว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเกิดขึ้นได้อย่างไร

- ตัวแปรการกลั่นกรอง

เปลี่ยนความเข้มของเอฟเฟกต์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ตัวอย่างเช่นจิตบำบัดสามารถลดระดับความเครียดในผู้หญิงได้มากกว่าผู้ชายดังนั้นการมีเพศสัมพันธ์จะช่วยลดผลกระทบระหว่างจิตบำบัดและระดับความเครียด

-Polycotomic ตัวแปร

ตัวแปรที่สามารถมีได้มากกว่าสองค่า

- ตัวแปรทำนาย

คล้ายกับความหมายของตัวแปรอิสระ แต่ใช้ในการถดถอยและในการศึกษาที่ไม่ใช่การทดลอง

ตัวแปรทางสถิติเป็นวิธีการวิเคราะห์ความเป็นจริงเชิงประจักษ์

ตัวแปรทางสถิติประเภทต่างๆช่วยให้มนุษย์สามารถลดความซับซ้อนและจำแนกความเป็นจริงได้เนื่องจากมันแบ่งออกเป็นพารามิเตอร์อย่างง่ายที่ง่ายต่อการวัดและคำนวณ ด้วยวิธีนี้จึงเป็นไปได้ที่จะแยกกลุ่มขององค์ประกอบที่เป็นส่วนหนึ่งของสังคมหรือธรรมชาติ

ด้วยเหตุนี้มนุษย์จึงไม่สามารถพิจารณาได้ว่าเขาเข้าใจถึงจำนวนทั้งหมดของโลกที่ล้อมรอบเขาผ่านตัวแปรเนื่องจากสิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นความรู้ที่ จำกัด เมื่อเทียบกับจำนวนทั้งหมดของจักรวาล

ซึ่งหมายความว่าผู้วิจัยต้องเลือกที่จะใช้การพิจารณาผลที่ได้รับผ่านตัวแปรอย่างมีวิจารณญาณเพื่อหลีกเลี่ยงแนวทางในการสรุปที่ผิดให้ได้มากที่สุด

เกณฑ์การดำเนินการในการเลือกตัวแปร

ความหมายของเงื่อนไขของตัวแปร

ประการแรกตัวแปรต้องสามารถใช้งานได้ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ต้องทำให้สามารถวัดผลได้หรือเข้าใจได้

จากนั้นจึงจำเป็นต้องกำหนดความหมายและคำจำกัดความให้กับแต่ละคำซึ่งเป็นส่วนพื้นฐานของบริบทของการวิจัยที่จะดำเนินการ คำจำกัดความนี้ต้องขึ้นอยู่กับการอ้างอิงคุณสมบัติที่พบในความเป็นจริงเชิงประจักษ์

นอกจากนี้คำจำกัดความเหล่านี้ต้องเป็นรูปธรรมและใช้งานได้จริงโดยอาศัยการสังเกตทางวิทยาศาสตร์และใช้มาตรการที่อ้างถึงตัวบ่งชี้ของความเป็นจริงที่สังเกตได้โดยตรง

หลังจากนั้นจะต้องตรวจสอบคำจำกัดความของคำศัพท์ทั้งในอดีตและปัจจุบันให้ได้มากที่สุด ถัดไปจำเป็นต้องดำเนินการเพื่อระบุตัวแปรหรือกลุ่มของตัวแปรที่อาจช่วยในการอธิบายปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการจัดตั้งการสอบสวน

โครงสร้างของตัวแปร

โครงสร้างของตัวแปรทางสถิติสามารถแบ่งออกเป็น 4 องค์ประกอบหลัก ๆ ดังต่อไปนี้:

-ชื่อ.

- ชุดของหมวดหมู่

- คำจำกัดความด้วยวาจา

- ขั้นตอนในการจัดกลุ่มโดยคำนึงถึงหน่วยสังเกตการณ์ของหมวดหมู่

พารามิเตอร์ที่ต้องพิจารณาเกี่ยวกับการใช้งานตัวแปร

นิกาย

หมายถึงชื่อที่กำหนดให้กับตัวแปรในระหว่างการพัฒนาการตรวจสอบ

ประเภทของตัวแปร

หมายถึงหมวดหมู่ที่ตัวแปรมีในขณะที่นำเข้าสู่เป้าหมายของการศึกษาที่จะตรวจสอบ สิ่งนี้กำหนดขึ้นตามตำแหน่งของตัวแปรภายในสมมติฐานของงาน

ธรรมชาติ

จะต้องมีการกำหนดว่าตัวแปรจะเป็นเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพเนื่องจากการจำแนกประเภทนี้ช่วยให้ฐานทางทฤษฎีของกระบวนการสืบสวนแข็งตัว เมื่อระบุลักษณะของตัวแปรแล้วการเปรียบเทียบและคำอธิบายที่เหลือจะง่ายขึ้น

การวัด

หมายถึงมาตราส่วนการวัดที่ตัวแปรจะใช้เมื่อสร้างความสัมพันธ์กับวัตถุที่ทำการศึกษาหรือกับตัวแปรอื่น ๆ

ตัวบ่งชี้

พารามิเตอร์นี้เป็นฐานที่เริ่มต้นการวัด กล่าวอีกนัยหนึ่งก็คือเครื่องมือที่ทำให้การวัดตัวแปรเป็นไปได้

หน่วยวัด

สิ่งนี้จะขึ้นอยู่กับสิ่งที่ตัวบ่งชี้ตัวแปรกำหนด หน่วยของการวัดทำงานได้ดีที่สุดในตัวแปรที่สามารถหาปริมาณได้

เครื่องดนตรี

พารามิเตอร์นี้หมายถึงเครื่องมือที่ผู้วิจัยจะใช้ในการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรทางสถิติ

มิติ

มันหมายถึงส่วนขยายที่ตัวแปรครอบครองภายในความเป็นจริงเชิงประจักษ์ ตัวอย่างเช่นตัวแปรอาจมีมิติทางคลินิกมิติทางภูมิศาสตร์มิติทางสังคมชีววิทยาการวินิจฉัยหรือประชากรและอื่น ๆ

นิยามเชิงปฏิบัติการ

พารามิเตอร์นี้พยายามกำหนดงานที่ดำเนินการโดยตัวแปรภายในเป้าหมายของการศึกษา

นิยามแนวคิด

มันหมายถึงคำจำกัดความที่ตัวแปรรู้จักหรือได้รับการปฏิบัติโดยคำนึงถึงพจนานุกรมทางการแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญอื่น ๆ ในพื้นที่ที่ตัวแปรครอบครอง

ตัวแปรสุ่ม

ในสาขาสถิติและวินัยทางคณิตศาสตร์ตัวแปรสุ่มเรียกว่าฟังก์ชันที่มีวัตถุประสงค์เพื่อกำหนดค่าโดยทั่วไปเป็นตัวเลขให้กับผลลัพธ์ที่เกิดจากการทดลองแบบสุ่ม

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมที่สุดสามารถพบได้ในเกมลูกเต๋าเนื่องจากการทอยลูกเต๋าสองครั้งจะทำให้เกิดผลลัพธ์แบบสุ่มที่เป็นไปได้สองแบบ: (1,1) และ (1,2)

ตัวแปรสุ่มเพิ่มค่าที่เป็นไปได้ซึ่งแสดงถึงผลลัพธ์ของการทดสอบที่ยังไม่ได้ดำเนินการ นอกจากนี้ยังสามารถแทนค่าที่เป็นไปได้ของปริมาณที่มูลค่าในขณะนั้นไม่แน่นอน ในกรณีนี้เป็นการวัดที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์

สรุปได้ว่าตัวแปรสุ่มสามารถนำมาเป็นปริมาณที่มีค่าไม่คงที่ซึ่งในทางกลับกันสามารถรับค่าที่แตกต่างกันได้ ในการคำนวณตัวแปรเหล่านี้จำเป็นต้องใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นซึ่งใช้เพื่ออธิบายความน่าจะเป็นที่มีอยู่สำหรับค่าต่างๆที่จะเกิดขึ้น

อ้างอิง

1. (SA) (sf) ประเภทของตัวแปรในสถิติและการวิจัย. สืบค้นเมื่อวันที่ 8 เมษายน 2019 จาก Statistics How to: statisticshowto.datasciencecentral.com
2. Benitez, E. (2013) ตัวแปรในสถิติ. สืบค้นเมื่อวันที่ 8 เมษายน 2019 จาก WordPress: wordpress.com
3. Del Carpio, A. (sf) ตัวแปรในการวิจัย. สืบค้นเมื่อ 7 เมษายน 2019 จาก URP: urp.edu.pe
4. Mimenza, O. (sf) ตัวแปร 11 ประเภทที่ใช้ในการวิจัย การทบทวนคลาสหลักของตัวแปรที่ใช้ในการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ สืบค้นเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2019 จาก Psychology and Mind: psicologiaymente.com
5. Mota, A. (2018) ตัวแปรทางสถิติ. สืบค้นเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2019 จาก Universo Formulas: universoformulas.com
6. Carballo, M. , Guelmes, C. ข้อควรพิจารณาบางประการเกี่ยวกับตัวแปรการวิจัยที่พัฒนาในการศึกษาใน Scielo สืบค้นเมื่อ 7 เมษายน 2019 จาก Scielo: scielo.sld.cu