Zmienne badawcze: Nie jest to zwykła matematyka

Kiedy widzisz termin "zmienna", być może przypominasz sobie czasy szkolne, kiedy miałeś traumę związaną z rozwiązywaniem tak zwanych zmiennych w algebrze. Och, czekaj... "zmienna", której będziemy się tutaj uczyć, jest inna. Więc, spokojnie!

Każdy badacz używa terminu "zmienne badawcze" w swojej publikacji i całkiem interesujące jest wiedzieć, co to właściwie oznacza i dlaczego ten termin jest tak popularny wśród badaczy. Dowiedzmy się więcej o zmienne badawcze i ich typy w tym artykule.

Czym są zmienne badawcze?

W badaniach zmienne odnoszą się do dowolnej cechy lub atrybutu, który można zmierzyć, manipulować lub kontrolować w eksperymencie.

Mówiąc prościej, podobnie jak zmienne oznaczają dowolną wartość w matematyce i przyjmujemy je w celu rozwiązania problemów, tutaj odnoszą się do rzeczywistych wielkości, takich jak wiek, ciśnienie, waga, wzrost itp. i używają tych wartości do swoich eksperymentów.

Niektóre zmienne mogą być stałe i jasne, takie jak płeć, data urodzenia itp., ponieważ nie można ich często zmieniać, podczas gdy wartości takie jak dochód, waga, temperatura itp. stale się zmieniają.

Wartości te są subiektywne, co oznacza, że różnią się w zależności od osoby i nie każdy będzie miał taką samą masę ciała lub taki sam poziom dochodów. I właśnie z tego powodu pojawił się termin "zmienne", jak sama nazwa wskazuje, jest to coś, co się zmienia.

Rodzaje zmiennych badawczych

Istnieje wiele rodzajów zmiennych badawczych wykorzystywanych przez badaczy i są one podzielone na następujące kategorie:

Zmienne niezależne

Badacz manipuluje tymi zmiennymi w celu zaobserwowania ich wpływu na zmienne zależne.

Zmienne zależne

Są to zmienne mierzone lub obserwowane w wyniku manipulowania zmiennymi niezależnymi.

Zmienne kontrolne

Są to zmienne, które są kontrolowane lub utrzymywane na stałym poziomie, aby nie miały wpływu na zmienną zależną.

Zmienne zakłócające

Są to zmienne, które mogą mieć wpływ na ważność wyników i związek istniejący między zmiennymi niezależnymi i zależnymi.

Zmienne zewnętrzne

Zmienne te mogą nadal wpływać na związek między zmiennymi niezależnymi i zależnymi, nawet jeśli nie zostały one uwzględnione w pytaniu badawczym.

Zmienne moderatora

Związek między zmiennymi niezależnymi i zależnymi może być zmieniany przez te zmienne.

Zmienne pośredniczące

Pokazując, w jaki sposób zmienne niezależne i zależne są powiązane, są to zmienne, które pokazują związek między nimi.

Zmienne kowariancyjne

Są to zmienne, które są uwzględniane w badaniu w celu kontrolowania ich wpływu na zmienną zależną, ale nie odnoszą się bezpośrednio do badanej kwestii.

Zmienne odpowiedzi

Są to zmienne, które pokazują, w jaki sposób zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną.

Zmienne demograficzne

Są to zmienne, które opisują zebraną próbę badawczą i określają, czy zebrana próba reprezentuje populację będącą przedmiotem zainteresowania.

Zmienne niezależne i zależne

Uważa się, że zmienna niezależna ma wpływ na zmienną zależną eksperymentu i jest to czynnik, którym się manipuluje. Ponieważ nie zależy ona od żadnych innych zmiennych w eksperymencie, nazywana jest zmienną niezależną.

Wynik mierzony w odpowiedzi na zmiany zmiennej niezależnej to zmienna zależna. Zależy ona od zmiennej niezależnej, a gdy jej wartość ulegnie zmianie, zmieni się również wartość zmiennej zależnej.

Na przykład, jeśli weźmiemy pod uwagę eksperyment, w którym musimy zbadać wpływ natężenia światła na wzrost roślin, zmienną niezależną będzie natężenie światła, a zmienną zależną będzie wzrost roślin.

Większy wpływ i lepsza widoczność pracy

Badania nie zawsze są łatwe do zrozumienia, zwłaszcza dla zwykłej osoby, która nie ma pojęcia o temacie badań lub ich tle. Właśnie wtedy przydają się ilustracje. Ilustracje pomagają naukowcom przedstawić swoją pracę w prosty i zrozumiały sposób.

Mind the Graph posiada bibliotekę wpływowych infografik, które zapewniają lepszą widoczność prac badawczych i ułatwiają pracę naukowcom. Zarejestruj się już teraz, aby zapoznać się z ogromną kolekcją infografik naukowych.