Виды переменных: Виды переменных и типы эмпирических данных

21. Понятие переменной. Виды переменных в психологическом эксперименте. (в лекции)

Для уточнения соотношения всех факторов, входящих в эксперимент, введено понятие «переменная». Выделяют три вида переменных: независимые, зависимые и дополнительные.

Независимые переменные. Фактор, изменяемый самим экспериментатором, называется независимой переменной (НП).

В качестве НП в эксперименте могут выступать условия, в которых осуществляется деятельность испытуемого, характеристика заданий, выполнение которых требуется от испытуемого, характеристики самого испытуемого (возрастные, половые, иные различия испытуемых, эмоциональные состояния и другие свойства испытуемого или взаимодействующих с ним людей). Поэтому принято выделять следующие типы НП: ситуационные, инструктивные и персональные.

Ситуационные НП чаще всего не входят в структуру экспериментального задания, выполняемого испытуемым. Тем не менее они оказывают непосредственное воздействие на его деятельность и могут варьироваться экспериментатором.

К ситуационным НП относятся различные физические параметры, например освещенность, температура, уровень шума, а также размер помещения, обстановка, размещение аппаратуры и т. п. К социально-психологическим параметрам ситуационных НП может быть отнесено выполнение экспериментального задания в изоляции, в присутствии экспериментатора, внешнего наблюдателя или группы людей. В.Н. Дружинин указывает на особенности общения и взаимодействия испытуемого и экспериментатора как на особую разновидность ситуационных НП.^[58] Этому аспекту уделяется большое внимание. В экспериментальной психологии существует отдельное направление, которое называется «психология психологического эксперимента».

Инструктивные НП связаны непосредственно с экспериментальным заданием, его качественными и количественными характеристиками, а также способами его выполнения. Инструктивной НП экспериментатор может манипулировать более или менее свободно. Он может варьировать материал задания (например, числовой, словесный или образный), тип ответа испытуемого (например, вербальный или невербальный), шкалу оценивания и т.

 п. Большие возможности заключаются в способе инструктирования испытуемых, информирования их о цели экспериментального задания. Экспериментатор может изменять средства, которые предлагаются испытуемому для выполнения задания, ставить перед ним препятствия, использовать систему поощрений и наказаний в ходе выполнения задания и т. д.

Персональные НП представляют собой управляемые особенности испытуемого. Обычно в качестве таких особенностей выступают состояния участника эксперимента, которые исследователь может менять, например различные эмоциональные состояния или состояния работоспособности-утомления.

Каждый испытуемый, участвующий в эксперименте, обладает множеством уникальных физических, биологических, психологических, социально-психологических и социальных признаков, которыми экспериментатор управлять не может. В некоторых случаях следует считать эти неуправляемые признаки дополнительными переменными и применять к ним способы контроля, о которых будет рассказано ниже.

Однако в дифференциально-психологических исследованиях при применении факторных планов неуправляемые персональные переменные могут выступать в качестве одной из независимых переменных (подробно о факторных планах см. 4.7).

Исследователи различают также разные виды независимых переменных. В зависимости от шкалы представления можно выделить качественные и количественные НП. Качественным НП соответствуют различные градации шкал наименований. Например, эмоциональные состояния испытуемого могут быть представлены состояниями радости, гнева, страха, удивления и т. п. Способы выполнения заданий могут включать наличие или отсутствие подсказок испытуемому.

Количественные НП соответствуют ранговым, пропорциональным или интервальным шкалам. Например, время, отведенное на выполнение задания, количество заданий, размер вознаграждения по результатам решения задач могут быть использованы как количественные НП.

В зависимости от количества уровней проявления независимых переменных различают двухуровневые и многоуровневые НП. Двухуровневые НП имеют два уровня проявления, многоуровневые – три или более уровней. В зависимости от количества уровней проявления НП строятся различные по сложности экспериментальные планы.

Зависимые переменные. Фактор, изменение которого является следствием изменения независимой переменной, называется зависимой переменной (ЗП). Зависимая переменная – это компонент в составе ответа испытуемого, который непосредственно интересует исследователя. В качестве ЗП могут выступать физиологические, эмоциональные, поведенческие реакции и другие психологические характеристики, которые можно зарегистрировать в ходе психологических экспериментов.

В зависимости от способа, с помощью которого можно зарегистрировать изменения, выделяют ЗП:

S наблюдаемые непосредственно;

S требующие физической аппаратуры для измерения;

S требующие психологического измерения.

К ЗП, наблюдаемым непосредственно, относятся вербальные и невербальные поведенческие проявления, которые четко и однозначно могут быть оценены внешним наблюдателем, например отказ от деятельности, плач, определенное высказывание испытуемого и т.  п. К ЗП, требующим физической аппаратуры для регистрации,

относятся физиологические (пульс, величина артериального давления и т. д.) и психофизиологические реакции (время реакции, латентное время, длительность, скорость выполнения действий и т. п.). К ЗП, требующим психологического измерения, относятся такие характеристики, как уровень притязаний, уровень развития или сформированности тех или иных качеств, форм поведения и т. п. Для психологического измерения показателей могут быть использованы стандартизированные процедуры – тесты, опросники и т. п. Некоторые поведенческие параметры могут быть измерены, т. е. однозначно распознаны и интерпретированы только специально обученными наблюдателями или экспертами.

В зависимости от количества параметров, входящих в зависимую переменную, различают одномерные, многомерные и фундаментальные ЗП. Одномерная ЗП представлена единственным параметром, изменения которого и изучаются в эксперименте. Примером одномерной ЗП может служить скорость сенсомоторной реакции.

Многомерная ЗП представлена совокупностью параметров. Например, внимательность может оцениваться объемом просмотренного материала, количеством отвлечений, числом правильных и ошибочных ответов и т. д. Каждый параметр может фиксироваться независимо. Фундаментальная ЗП представляет собой переменную комплексного характера, параметры которой имеют некоторые известные отношения между собой. В этом случае одни параметры выступают как аргументы, а собственно зависимая переменная – как функция. Например, фундаментальное измерение уровня агрессии может рассматриваться как функция ее отдельных проявлений (мимических, вербальных, физических и др.).

Зависимая переменная должна обладать такой базовой характеристикой, как сензитивность. Сензитивность ЗП – это ее чувствительность к изменению уровня независимой переменной. Если при изменении независимой переменной зависимая переменная не изменяется, то последняя несензитивна и проводить эксперимент в таком случае не имеет смысла.

Известны два варианта проявления несензитивности ЗП: «эффект потолка» и «эффект пола». «Эффект потолка» наблюдается, например, в том случае, когда предъявляемая задача настолько проста, что ее выполняют все испытуемые независимо от возраста. «Эффект пола», напротив, возникает в том случае, когда задание настолько сложно, что с ним не может справиться ни один из испытуемых.

Существуют два основных способа фиксации изменений ЗП в психологическом эксперименте: непосредственный и отсроченный. Непосредственный способ применяется, например, в экспериментах по кратковременному запоминанию. Экспериментатор непосредственно после повторения ряда стимулов фиксирует их количество, воспроизведенное испытуемым. Отсроченный способ используется в том случае, когда между

воздействием и эффектом проходит определенный промежуток времени (например, при определении влияния количества заученных иностранных слов на успешность перевода текста).

Дополнительные переменные (ДП) – это сопутствующая стимуляция испытуемого, оказывающая влияние на его ответ. Совокупность ДП состоит, как правило, из двух групп: внешних условий опыта и внутренних факторов. Соответственно их принято называть внешними и внутренними ДП. К внешним ДП относят физическую обстановку опыта (освещенность, температурный режим, звуковой фон, пространственные характеристики помещения), параметры аппаратуры и оборудования (дизайн измерительных приборов, рабочий шум и т. п.), временные параметры эксперимента (время начала, продолжительность и др.), личность экспериментатора. К внутренним ДП относят настроение и мотивацию испытуемых, их отношение к экспериментатору и опытам, их психологические установки, склонности, знания, умения, навыки и опыт в данном виде деятельности, уровень утомления, самочувствие и т. п.

Типы данных. Переменные. Урок 4 курса «Python. Введение в программирование»

Данные и их типы

В реальной жизни мы совершаем различные действия над окружающими нас предметами, или объектами. Мы меняем их свойства, наделяем новыми функциями. По аналогии с этим компьютерные программы также управляют объектами, только виртуальными, цифровыми. Пока не дойдем до уровня объектно-ориентированного программирования, будем называть такие объекты данными.

Очевидно, данные бывают разными. Часто компьютерной программе приходится работать с числами и строками. Так на прошлом уроке мы работали с числами, выполняя над ними арифметические операции. Операция сложения выполняла изменение первого числа на величину второго, а умножение увеличивало одно число в количество раз, соответствующее второму.

Числа в свою очередь также бывают разными: целыми, вещественными, могут иметь огромное значение или очень длинную дробную часть.

При знакомстве с языком программирования Python мы столкнемся с тремя типами данных:

• целые числа (тип int) – положительные и отрицательные целые числа, а также 0 (например, 4, 687, -45, 0).

• числа с плавающей точкой (тип float) – дробные, они же вещественные, числа (например, 1. 45, -3.789654, 0.00453). Примечание: для разделения целой и дробной частей здесь используется точка, а не запятая.

• строки (тип str) — набор символов, заключенных в кавычки (например, «ball», «What is your name?», ‘dkfjUUv’, ‘6589’). Примечание: кавычки в Python могут быть одинарными или двойными; одиночный символ в кавычках также является строкой, отдельного символьного типа в Питоне нет.

Операции в программировании

Операция – это выполнение каких-либо действий над данными, которые в данном случае именуют операндами. Само действие выполняет оператор – специальный инструмент. Если бы вы выполняли операцию постройки стола, то вашими операндами были бы доска и гвоздь, а оператором – молоток.

Так в математике и программировании символ плюса является оператором операции сложения по отношению к числам. В случае строк этот же оператор выполняет операцию конкатенации, то есть соединения.

>>> 10.25 + 98.36
108.61
>>> 'Hello' + 'World'
'HelloWorld'

Здесь следует для себя отметить, что то, что делает оператор в операции, зависит не только от него, но и от типов данных, которыми он оперирует. Молоток в случае нападения на вас крокодила перестанет играть роль строительного инструмента. Однако в большинстве случаев операторы не универсальны. Например, знак плюса неприменим, если операндами являются, с одной стороны, число, а с другой – строка.

>>> 1 + 'a'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 
'int' and 'str'

Здесь в строке TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' интерпретатор сообщает, что произошла ошибка типа – неподдерживаемый операнд для типов int и str.

Изменение типов данных

Приведенную выше операцию все-таки можно выполнить, если превратить число 1 в строку «1». Для изменения одних типов данных в другие в языке Python предусмотрен ряд встроенных в него функций (что такое функция в принципе, вы узнаете в других уроках). Поскольку мы пока работаем только с тремя типами (int, float и str), рассмотрим вызовы соответствующих им функций – int(), float(), str().

>>> str(1) + 'a'
'1a'
>>> int('3') + 4
7
>>> float('3.2') + int('2')
5.2
>>> str(4) + str(1.2)
'41.2'

Эти функции преобразуют то, что помещается в их скобки соответственно в целое число, вещественное число или строку. Однако преобразовать можно не все:

>>> int('hi')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with 
base 10: 'hi'

Здесь возникла ошибка значения (ValueError), так как передан литерал (в данном случае строка с буквенными символами), который нельзя преобразовать к числу с основанием 10. Однако функция int не такая простая:

>>> int('101', 2)
5
>>> int('F', 16)
15

Если вы знаете о различных системах счисления, то поймете, что здесь произошло.

Обратим внимание еще на одно. Данные могут называться значениями, а также литералами. Эти три понятия («данные», «значение», «литерал») не обозначают одно и то же, но близки и нередко употребляются как синонимы. Чтобы понять различие между ними, места их употребления, надо изучить программирование глубже.

Переменные

Данные хранятся в ячейках памяти компьютера. Когда мы вводим число, оно помещается в какую-то ячейку памяти. Но как потом узнать, куда именно? Как впоследствии обращаться к этим данными? Нужно как-то запомнить, пометить соответствующую ячейку.

Раньше, при написании программ на машинном языке, обращение к ячейкам памяти осуществляли с помощью указания их регистров, то есть конкретно сообщали, куда положить данные и откуда их взять. Однако с появлением ассемблеров при обращении к данным стали использовать словесные переменные, что куда удобней для человека.

Механизм связи между переменными и данными может различаться в зависимости от языка программирования и типов данных. Пока достаточно запомнить, что в программе данные связываются с каким-либо именем и в дальнейшем обращение к ним возможно по этому имени-переменной.

Слово «переменная» обозначает, что сущность может меняться, она непостоянна. Действительно, вы увидите это в дальнейшем, одна и та же переменная может быть связана сначала с одними данными, а потом – с другими. То есть ее значение может меняться, она переменчива.

В программе на языке Python, как и на большинстве других языков, связь между данными и переменными устанавливается с помощью знака =. Такая операция называется присваивание (также говорят «присвоение»). Например, выражение sq = 4 означает, что на объект, представляющий собой число 4, находящееся в определенной области памяти, теперь ссылается переменная sq, и обращаться к этому объекту следует по имени sq.

Имена переменных могут быть любыми. Однако есть несколько общих правил их написания:

1. Желательно давать переменным осмысленные имена, говорящие о назначении данных, на которые они ссылаются.

2. Имя переменной не должно совпадать с командами языка (зарезервированными ключевыми словами).

3. Имя переменной должно начинаться с буквы или символа подчеркивания (_), но не с цифры.

4. Имя переменной не должно содержать пробелы.

Чтобы узнать значение, на которое ссылается переменная, находясь в режиме интерпретатора, достаточно ее вызвать, то есть написать имя и нажать Enter.

>>> sq = 4
>>> sq
4

Вот более сложный пример работы с переменными в интерактивном режиме:

>>> apples = 100
>>> eat_day = 5
>>> day = 7
>>> apples = apples - eat_day * day
>>> apples
65

Здесь фигурируют три переменные: apples, eat_day и day. Каждой из них присваивается свое значение. Выражение apples = apples - eat_day * day сложное. Сначала выполняется подвыражение, стоящее справа от знака равенства. После этого его результат присваивается переменной apples, в результате чего ее старое значение (100) теряется. В подвыражении apples - eat_day * day вместо имен переменных на самом деле используются их значения, то есть числа 100, 5 и 7.

Практическая работа

1. Переменной var_int присвойте значение 10, var_float — значение 8.4, var_str — «No».

2. Значение, хранимое в переменной var_int, увеличьте в 3.5 раза. Полученный результат свяжите с переменной var_big.

3. Измените значение, хранимое в переменной var_float, уменьшив его на единицу, результат свяжите с той же переменной.

4. Разделите var_int на var_float, а затем var_big на var_float. Результат данных выражений не привязывайте ни к каким переменным.

5. Измените значение переменной var_str на «NoNoYesYesYes». При формировании нового значения используйте операции конкатенации (+) и повторения строки (*).

6. Выведите значения всех переменных.

Примеры решения и дополнительные уроки в pdf-версии и android-приложении курса

4.2 Типы переменных

Содержание

Текст начинается

Навигация по теме

• 4 Исследование данных
  • 4.1 Инструменты исследования данных
  • 4.2 Типы переменных
  • 4.3 Распределение частот
  • 4.4 Меры центральной тенденции
  • 4.5 Меры рассеивания
  • 4.6 Упражнения
  • 4. 7 Ответы

Переменная — это характеристика, которую можно измерить и которая может принимать различные значения. Рост, возраст, доход, провинция или страна рождения, оценки, полученные в школе, и тип жилья — все это примеры переменных. Переменные можно разделить на две основные категории: категориальные и числовые. Затем каждая категория подразделяется на две подкатегории: номинальная или порядковая для категориальных переменных, дискретная или непрерывная для числовых переменных. Эти типы кратко описаны в этом разделе.

Категориальные переменные

Категориальная переменная (также называемая качественной переменной) относится к характеристике, которую нельзя измерить количественно. Категориальные переменные могут быть как номинальными, так и порядковыми.

Номинальные переменные

Номинальная переменная — это та, которая описывает имя, ярлык или категорию без естественного порядка. Пол и тип жилища являются примерами номинальных переменных. В таблице 4.2.1 переменная «вид транспорта для проезда на работу» также является номинальной.



Таблица 4.2.1
Способ проезда на работу для канадцев
Сводка таблицы
В этой таблице показаны результаты Способа проезда на работу для канадцев. Информация сгруппирована по видам транспорта для поездки на работу (отображается в виде заголовков строк), количеству людей (отображается в заголовках столбцов).

Вид транспорта для поездок на работу	Количество человек
Автомобиль, грузовик, фургон в качестве водителя	9 929 470
Автомобиль, грузовик, фургон в качестве пассажира	923 975
Общественный транспорт	1 406 585
Пешком	881 085
Велосипед	162 910
Другие методы	146 835

Порядковые переменные

Порядковая переменная – это переменная, значения которой определяются отношением порядка между различными категориями. В Таблице 4.2.2 переменная «поведение» является порядковой, поскольку категория «Отлично» лучше, чем категория «Очень хорошо», которая лучше, чем категория «Хорошо» и т. д. Существует некоторое естественное упорядочение, но оно ограничено, поскольку мы не знаем, насколько поведение «Отлично» лучше, чем поведение «Очень хорошо».



Таблица 4.2.2
Рейтинг поведения учащихся
Сводка таблицы
В этой таблице отображаются результаты ранжирования поведения учащихся. Информация сгруппирована по поведению (отображается в виде заголовков строк), количеству учащихся (отображается в виде заголовков столбцов).

Поведение	Количество студентов
Отлично	5
Очень хорошо	12
Хороший	10
Плохой	2
Очень плохо	1

Важно отметить, что даже если категориальные переменные не поддаются количественному определению, они могут отображаться в наборе данных как числа. Соответствие между этими номерами и категориями устанавливается при кодировании данных. Чтобы иметь возможность идентифицировать тип переменной, важно иметь доступ к метаданным (данным о данных), которые должны включать кодовый набор, используемый для каждой категориальной переменной. Например, категории, используемые в Таблице 4.2.2, могут отображаться в виде числа от 1 до 5: 1 для «очень плохого», 2 для «плохого», 3 для «хорошего», 4 для «очень хорошего» и 5 для «отличного». ».

Числовые переменные

 Числовая переменная (также называемая количественной переменной) — это количественная характеристика, значениями которой являются числа (за исключением чисел, представляющих собой коды, обозначающие категории). Числовые переменные могут быть как непрерывными, так и дискретными.

Непрерывные переменные

Переменная называется непрерывной, если она может принимать бесконечное число действительных значений в заданном интервале. Например, рассмотрим рост студента. Высота не может принимать никаких значений. Оно не может быть отрицательным и не может быть выше трех метров. Но между 0 и 3 число возможных значений теоретически бесконечно. Рост студента может составлять 1,6321748755 … метра. На практике используемые методы и точность измерительного прибора будут ограничивать точность переменной. Сообщаемая высота будет округлена до ближайшего сантиметра, поэтому она составит 1,63 метра. Возраст — еще один пример непрерывной переменной, которая обычно округляется в меньшую сторону.

Дискретные переменные

В отличие от непрерывной переменной, дискретная переменная может принимать только конечное число действительных значений в пределах заданного интервала. Примером дискретной переменной может быть оценка, выставленная судьей гимнастке на соревнованиях: диапазон составляет от 0 до 10, и оценка всегда дается с точностью до одного десятичного знака (например, оценка 8,5). Вы можете перечислить все возможные значения (0, 0,1, 0,2…) и увидеть, что количество возможных значений конечно: это 101! Другим примером дискретной переменной является количество людей в домохозяйстве размером 20 человек или меньше. Количество возможных значений равно 20, потому что домохозяйство не может включать количество людей, которое было бы дробью целого числа, например, 2,27.



• Статистика: сила данных! — Главная страница
• 1 Данные, статистическая информация и статистика
• 2 Источники данных
• 3 Сбор и обработка данных
• 4 Исследование данных
• 5 Визуализация данных
• Библиография
• Глоссарий

Сообщить о проблеме на этой странице

Что-то не работает? Есть ли устаревшая информация? Не можете найти то, что ищете?

Свяжитесь с нами и сообщите, как мы можем вам помочь.

Уведомление о конфиденциальности

Дата изменения:

2021-09-02

типов переменных в исследованиях и статистике

Опубликован в 19 сентября 2022 г. к Ребекка Беванс. Отредактировано 2 декабря 2022 г.

В статистических исследованиях переменная определяется как атрибут объекта исследования. Выбор переменных для измерения является центральным элементом хорошего плана эксперимента.

Пример

Если вы хотите проверить, являются ли некоторые виды растений более солеустойчивыми, чем другие, некоторые ключевые переменные, которые вы можете измерить, включают количество соли , которое вы добавляете в воду, изучаемых видов растений и переменные, связанные со здоровьем растений, такие как рост и увядание .

Вам необходимо знать, с какими типами переменных вы работаете, чтобы выбрать подходящие статистические тесты и интерпретировать результаты вашего исследования.

Обычно вы можете определить тип переменной, задав два вопроса:

1. Какой тип данных содержит переменная?
2. Какую часть эксперимента представляет переменная?

Содержание

1. Типы данных: количественные и категориальные переменные
2. Части эксперимента: независимые и зависимые переменные
3. Другие распространенные типы переменных
4. Часто задаваемые вопросы о переменных

Типы данных: количественные и категориальные переменные

Данные — это конкретное измерение переменной — это значение, которое вы записываете в свой лист данных. Данные обычно делятся на две категории:

• Количественные данные представляют суммы
• Категориальные данные представляют группы

Переменная, содержащая количественные данные, является количественной переменной ; переменная, содержащая категориальные данные, является категориальной переменной . Каждый из этих типов переменных может быть разбит на дополнительные типы.

Количественные переменные

Когда вы собираете количественные данные, записываемые вами числа представляют собой реальные суммы, которые можно складывать, вычитать, делить и т. д. Существует два типа количественных переменных: дискретный и непрерывный .

Дискретные и непрерывные переменные

Тип переменной	Что представляют данные?	Примеры
Дискретные переменные (они же целочисленные переменные)	Количество отдельных элементов или значений.	Количество учащихся в классе Количество разных пород деревьев в лесу
Непрерывные переменные (также известные как переменные отношения)	Измерения непрерывных или неконечных значений.	Расстояние Том Возраст

Категориальные переменные

Категориальные переменные представляют группы некоторого вида. Иногда их записывают как числа, но числа представляют категории, а не фактическое количество вещей.

Существует три типа категориальных переменных: двоичные , номинальные и порядковые переменные.

Двоичные, номинальные и порядковые переменные

Тип переменной	Что представляют данные?	Примеры
Бинарные переменные (они же дихотомические переменные)	Да или нет результатов.	Орел/решка при подбрасывании монеты Победа/поражение в футбольном матче
Номинальные переменные	Группы без ранга или порядка между ними.	Названия видов цветов Бренды
Порядковые переменные	Группы, ранжированные в определенном порядке.	Финишное место в гонке Оценочные шкалы ответов в опросе, такие как шкалы Лайкерта*

*Обратите внимание, что иногда переменная может работать более чем с одним типом! Порядковая переменная также может использоваться в качестве количественной переменной, если шкала является числовой и ее не нужно хранить в виде дискретных целых чисел. Например, звездные рейтинги в обзорах продуктов являются порядковыми (от 1 до 5 звезд), а средний звездный рейтинг является количественным.

Пример технического паспорта

Чтобы отслеживать результаты своего эксперимента по устойчивости к соли, вы составляете таблицу данных, в которую записываете информацию о переменных в эксперименте, таких как добавление соли и здоровье растений.

Чтобы собрать информацию о реакции растений с течением времени, вы можете заполнять один и тот же лист данных каждые несколько дней до конца эксперимента. Этот образец листа имеет цветовую кодировку в соответствии с типом переменной: номинальная, непрерывная, порядковая и двоичная.

Части эксперимента: независимые и зависимые переменные

Эксперименты обычно разрабатываются для того, чтобы выяснить, какое влияние одна переменная оказывает на другую — в нашем примере это влияние добавления соли на рост растений.

Вы манипулируете независимой переменной (которая, по вашему мнению, может быть причиной ), а затем измеряете зависимую переменную (которую, как вы думаете, может быть следствием ), чтобы выяснить, каким может быть это следствие.

Вероятно, у вас также будут переменные, которые вы считаете постоянными ( контрольные переменные ), чтобы сосредоточиться на экспериментальном лечении.

Независимые, зависимые и контрольные переменные

Тип переменной	Определение	Пример (эксперимент с солеустойчивостью)
Независимые переменные (также известные как переменные лечения)	Переменные, которыми вы манипулируете, чтобы повлиять на результат эксперимента.	Количество соли, добавленной в воду каждого растения.
Зависимые переменные (также известные как переменные отклика)	Переменные, представляющие результат эксперимента.	Любое измерение здоровья и роста растений: в данном случае высота растения и увядание.
Переменные управления	Переменные, которые остаются постоянными на протяжении всего эксперимента.	Температура и свет в помещении, в котором содержатся растения, а также объем воды, подаваемый каждому растению.

Пример паспорта

В этом эксперименте у нас есть одна независимая и три зависимые переменные.

Другие переменные на листе нельзя классифицировать как независимые или зависимые, но они содержат данные, которые понадобятся вам для интерпретации ваших зависимых и независимых переменных.

Как насчет корреляционных исследований?

Когда вы проводите корреляционное исследование, термины «зависимый» и «независимый» не применяются, потому что вы не пытаетесь установить причинно-следственную связь (причинно-следственную связь).

Однако могут быть случаи, когда одна переменная явно предшествует другой (например, дождь приводит к грязи, а не наоборот). В этих случаях вы можете назвать предыдущую переменную (т. е. осадки) переменной-предиктором , а следующую переменную (т. е. грязь) переменной результата .

Предотвращение плагиата. Запустите бесплатную проверку.

Попробуй бесплатно

Другие распространенные типы переменных

После того, как вы определили свои независимые и зависимые переменные и определили, являются ли они категориальными или количественными, вы сможете выбрать правильный статистический тест.

Но есть много других способов описания переменных, которые помогают интерпретировать ваши результаты. Некоторые полезные типы переменных перечислены ниже.

Тип переменной	Определение	Пример (эксперимент с солеустойчивостью)
Вмешивающиеся переменные	Переменная, которая скрывает истинное влияние другой переменной в вашем эксперименте. Это может произойти, когда другая переменная тесно связана с интересующей вас переменной, но вы не контролировали ее в своем эксперименте. Будьте осторожны с ними, потому что вмешивающиеся переменные имеют высокий риск внесения в вашу работу различных исследовательских погрешностей, особенно погрешностей, связанных с пропущенными переменными.	Размер горшка и тип почвы могут повлиять на выживаемость растений не меньше, а то и больше, чем добавление соли. В эксперименте вы будете контролировать эти потенциальные помехи, удерживая их постоянными.
Скрытые переменные	Переменная, которую нельзя измерить напрямую, но которую вы представляете через прокси.	Солеустойчивость растений нельзя измерить напрямую, но ее можно вывести из измерений здоровья растений в нашем эксперименте с добавлением соли.
Составные переменные	Переменная, созданная путем объединения нескольких переменных в ходе эксперимента. Эти переменные создаются при анализе данных, а не при их измерении.	Три показателя здоровья растений можно объединить в единую оценку здоровья растений, чтобы упростить представление результатов.

Часто задаваемые вопросы о переменных

Что такое независимые и зависимые переменные?

org/Answer»>

Вы можете думать о независимых и зависимых переменных с точки зрения причины и следствия: независимая переменная — это переменная, которую вы считаете вызывает , а зависимая переменная является следствием .

В эксперименте вы манипулируете независимой переменной и измеряете результат в зависимой переменной. Например, в эксперименте о влиянии питательных веществ на рост сельскохозяйственных культур:

• Независимая переменная — это количество питательных веществ, добавленных к полю.
• Зависимая переменная — это биомасса сельскохозяйственных культур во время сбора урожая.

Определение ваших переменных и решение о том, как вы будете манипулировать ими и измерять их, является важной частью планирования эксперимента.

Что такое смешанная переменная?

org/Answer»>

Вмешивающаяся переменная , также называемая вмешивающимся или вмешивающимся фактором, является третьей переменной в исследовании, изучающем потенциальную причинно-следственную связь.

Вмешивающаяся переменная связана как с предполагаемой причиной, так и с предполагаемым следствием исследования. Может быть трудно отделить истинное влияние независимой переменной от влияния смешанной переменной.

При разработке плана исследования важно определить потенциальные смешанные переменные и спланировать, как вы снизите их влияние.

В чем разница между количественными и категориальными переменными?

Количественные переменные — это любые переменные, данные которых представляют количества (например, рост, вес или возраст).