变量定义

引言

变量是研究中至关重要的组成部分，可以衡量、调整或控制它们，以检验它们对特定现象的影响。它们对研究至关重要，因为它们使科学家能够识别因果关系、得出有意义的结论并预测未来。任何具有各种可能值或强度的特征、想法或品质都被视为变量。

变量的不同因素

研究中可以检验各种变量，包括自变量、因变量、调节变量、中介变量、混杂变量和控制变量。研究人员通过操纵自变量来观察它们如何影响因变量。自变量是原因，因变量是结果。例如，在研究咖啡因对记忆的影响时，咖啡因是自变量，记忆是因变量。

研究人员跟踪或评估因变量以确定自变量如何影响它们。在咖啡因与记忆的研究中，记忆是被自变量咖啡因影响的变量，因此是因变量。调节变量可以影响自变量和因变量之间的关系，并通过增强或减弱它们来改变两者之间的联系。例如，在研究运动对心理健康的影响时，年龄可能是一个调节变量，因为它可能影响运动对年轻人和老年人心理健康的差异影响。

描述自变量和因变量之间关系的变量称为中介变量。例如，在研究社会经济地位对学业表现的影响时，动机可以作为中介变量，帮助解释社会经济地位如何影响学业表现。

混杂变量是指可能对因变量产生影响但与研究无关的变量。它们可能在自变量和因变量之间建立错误的相关性，从而产生错误的结果。例如，在研究咖啡因对记忆的影响时，压力可能是一个混杂因素，因为它有可能影响咖啡因摄入量和记忆功能。

研究人员在整个研究中保持控制变量不变，以防止对因变量产生任何可能的影响。例如，在研究咖啡因对记忆的影响时，研究人员可能会考虑年龄、性别和一天中的时间，因为这些变量会影响咖啡因摄入量和记忆功能。

灵活的操作化

研究人员需要定义和测量变量才能在研究中对其进行调查。操作化是定义变量的过程，使其可以被观察、测量或操纵。操作化在研究中至关重要，以确保变量被正确且一致地测量。

例如，在研究运动对心理健康的影响时，研究人员必须操作化自变量（运动）和因变量（心理健康）。运动可以通过每周运动的时间量或锻炼强度来操作化。他们可以将被试在标准化心理健康问卷上的得分或他们经历抑郁或焦虑症状的天数定义为心理健康的操作化。

测量水平

研究中的变量也可以根据其测量的精确程度进行分组。名义、序数、区间和比率测量是不同类型的水平。可以分类但不能排序的变量称为名义变量。例如，在研究性别对工作满意度的影响时，性别是一个名义变量，因为它可以分为男性或女性，但不能进行排名。

序数变量是可分类和可排名的变量，但组之间没有相等的间隔。例如，在研究社会经济地位对学业表现的影响时，社会经济地位是一个序数变量，因为它可以分为低、中或高，但这些类别之间的差距是不同的。

区间变量没有真正的零点，但它们可以进行排名，组之间的间隔相等。例如，在研究温度对生产力的影响时，温度是一个区间变量，因为它可以进行排名，并且摄氏度之间的间隔相等。但没有实际的零点（即，0摄氏度不表示没有温度）。

与区间变量相反，比率变量除了所有其他特性外，还具有真正的零点。例如，在研究收入与幸福感之间的关系时，收入是一个比率变量，因为它具有真正的零点（即，收入为0美元表示没有收入）和区间变量的所有特性，例如可排名和类别之间相等的间隔。

因变量

在统计学中，因变量是正在研究的变量，并对其他变量（称为自变量）产生影响。因变量的其他名称是响应变量或结果变量。

例如，在研究新药如何影响血压时，血压读数是因变量。药物是自变量，研究人员将观察药物如何影响血压。研究将考虑可能影响血压的其他变量，如年龄、性别和生活方式选择。

因变量类型

在研究中观察或测量的变量，以确定自变量的影响，称为因变量。由于自变量的变化会影响该变量，因此因变量通常被称为结果变量。可以对各种因变量进行研究，包括：

具有连续值分布的因变量：这些是连续因变量。连续因变量的两种类型是区间变量和比率变量。

以下是连续因变量的一些实例：

• 高度
• 权重
• 血压

具有划分或分组的因变量称为分类因变量。疾病分类、损伤性质和教育程度是分类因变量的示例。具有类别的因变量可以是二分法（两个组）或多分类（两个以上的类别）。

只能取两个潜在值之一的因变量称为二元因变量。二元因变量包括 0/1、真/假和是/否答案。在实验研究设计中，当自变量被改变以产生两个或更多条件时，二元因变量经常被使用。

随时间评估的因变量称为基于时间的因变量。在纵向研究中，基于时间的因变量经常用于监测随时间的变化。发展速度、血压变化和体重变化是基于时间的因变量的几个示例。

基于感知或意见的因变量称为感知因变量。感知压力水平、产品满意度和感知服务卓越度是感知因变量的几个示例。自我报告问卷经常用于评估感知因变量。

基于可观察行为的因变量称为行为因变量。反应时间、所犯错误的数量以及对治疗方案的依从性是行为因变量的几个示例。观察方法或数据记录经常用于评估行为因变量。

总之，可以研究各种类型的因变量。研究问题和结果将决定使用哪种因变量。因变量是研究的关键组成部分，因为它使研究人员能够评估自变量的影响并对研究结果做出有意义的推断。因变量是学者们感兴趣的衡量和理解它如何响应自变量的变量。

自变量

在统计学中，自变量是正在调整或改变的变量，以便观察其对因变量的影响。指示符或解释变量和自变量是同义词。

例如，在研究新药如何影响血压时，药物是自变量。为了操纵药物，研究人员会将新药给予一些参与者，同时向其他参与者提供安慰剂或另一种药物，然后跟踪对血压的影响。研究将考虑可能影响血压的其他变量，如年龄、性别和生活方式选择。

自变量类型

研究人员在研究中操纵或控制的变量，以观察其如何影响因变量，称为自变量。自变量通常被称为预测变量，因为它用于预测研究结果。可以研究许多不同类别的自变量，包括：

由类别或组组成的自变量称为分类自变量。独立分类变量可以是二分法（只有两个组，如性别）或多分类（两个以上的类别，如政治派别）。性别、种族、婚姻状况和党派是自变量。

具有连续值分布的自变量称为连续自变量。年龄、收入和温度是连续自变量的几个示例。如前所述，区间变量和比率变量可以进一步划分连续自变量。

只有两个潜在值的自变量称为二元自变量。在实验研究设计中，当自变量被改变以产生两个或更多条件时，二元自变量经常被使用。是/否、真/假或 0/1 的响应是二元自变量的示例。随时间评估的自变量称为基于时间的自变量。在纵向研究中，基于时间的自变量经常用于监测随时间的变化。每晚睡眠时间、每周锻炼分钟数和每日学习时间是基于时间的自变量的几个示例。

学者们故意改变的自变量被认为是操纵自变量。在心理研究设计中，通常会操纵自变量以研究它们对因变量的影响。这些自变量是自然发生的，而不是由学者控制的。年龄、性别和遗传学是一些自然发生的自变量。药物剂量、治疗方式和运动强度水平是操纵自变量的几个示例。在观察和相关研究设计中，经常研究自然自变量以确定它们与因变量的关系。

研究中可以研究各种自变量类型，研究主题和设计会影响自变量的选择。自变量是研究的关键组成部分，因为它建立了因果关系并制定了关于研究结果的预测。总之，研究人员希望改变或观察自变量，以了解它如何影响因变量。

如何确定因变量和自变量

您应该问自己以下问题，以确定研究中的因变量和自变量：

• 论文或研究问题是什么？
• 研究的预期结果或响应变量是什么？
• 正在改变哪些变量以跟踪它们对结果变量的影响？
• 一旦您识别出结果变量和操纵变量，就可以确定哪个变量是因变量，哪个是自变量。

研究中被测量或观察的结果变量是因变量，自变量（S）会影响它。研究中被调整或改变的变量是自变量，它被认为会影响因变量。

例如，研究人员希望调查一种新的教学策略如何影响数学学生的表现。“新的教学技术能提高学生在数学方面的表现吗？”是研究问题。数学学生的成绩是结果或响应变量。教学方法正在作为变量进行改变。在这种情况下，学生的数学成绩是因变量，教学策略是自变量。

重要的是要记住，一项研究可能会同时使用多个自变量进行改变，以观察它们如何与因变量相互作用。在这些情况下，研究设计可能更复杂，变量之间的联系可能需要更复杂的统计分析。

这种风格对正在调查的变量进行了精确而简短的解释。让我们详细检查每个元素：

• 正在研究的元素的名称被称为变量。
• 它应该有一个正确描述被测量事物的名称。
• “测量单位”一词指的是变量的测量单位。例如，年龄可以用年表示，身高可以用英寸或毫米表示，体重可以用千克或磅表示。
• “变量类型”一词指的是正在调查的变量类型。分类变量和连续变量是两种主要类型。可以分为不同组的变量称为分类变量。示例包括婚姻状况（单身/已婚/离婚）、职业（教师、医生或律师）和性别（男性或女性）。

连续变量是具有多种可能值的变量。年龄、身高、体重和天气是几个示例。在讨论变量时，以直接、简洁的方式书写至关重要。不要使用非专业读者可能感到困惑的技术术语或缩写。为确保读者理解正在调查的变量，请务必定义任何可能模糊的术语。