Zmienne i ich operacjonalizacja.
POJĘCIE ZMIENNEJ.
Jeżeli o danej właściwości możemy powiedzieć, że przyjmuje ona różne (i co najmniej dwie) wartości, to jest to zmienna.
Ze względu na wielkość zbioru, z którego dana zmienna przyjmuje wartości przyjęło się wyróżniać:
Zmienne dwuwartościowe - dychotomiczne
Zmienne wielowartościowe - politomiczne
Zmienne trójwartościowe - trychotomiczne
Odróżnia się zmienne dychotomiczne, które w naturalny sposób przyjmują tylko wartości ze zbioru dwuelementowego, od zmiennych de facto wielowartościowych, które jednak badacz, dla jakichś celów, sprowadził do postaci dwuwartościowej (zmienne zdchotomizowane). np. wzrost - wyróżnienie tylko dwóch jej możliwych wartości: wysoki (powyżej 170 cm) i niski (równy i poniżej 170 cm), czy II (powyżej 100 oraz równe i poniżej 100).
Także są:
Zmienne ciągłe
Zmienne dyskretne
Zmienna jest ciągła, jeżeli zbiór jej wartości tworzy kontinuum i jeżeli pomiędzy dwiema sąsiednimi wartościami zmiennej możliwe jest znalezienie trzeciej wartości. Dana zmienna jest ciągła, gdy dla różnych osób z populacji może ona przyjmować różne wartości, przy czym wartości te nie są ograniczone do zbioru dyskretnego. Zmienną ciągłą jest np. „wzrost”. Jeżeli pomiędzy dwiema sąsiednimi wartościami zmiennej nie występuje trzecia wartość, to jest to zmienna dyskretna. Taką zmienną jest np. „płeć” czy „typ wykształcenia”(medyczne, przyrodnicze, techniczne…).
Zmienne jakościowe, kategorialne (qualitative) - zaliczamy wcześniej przez nas wymienione zmienne dychotomiczne, a także te zmienne politomiczne, które są klasyfikacjami (męska, kobieca).
Zmienne ilościowe (quantitative), wyróżnione wyżej zmienne ciągłe.
S. S. Stevensa klasyfikacja zmiennych:
Nominalne, porządkowe, interwałowe, ilorazowe.
Typ skali określa nam podstawowe operacje empiryczne, jakie można na zbiorze wartości danej zmiennej przeprowadzać, wskazuje dopuszczalne przekształcenia matematyczne oraz określa jakie statystyki, miary korelacji i testy statystyczne można stosować.
Zmienne nominalne pozwalają nam tylko na pogrupowanie obiektów (osób) wg wartości, jakie przyjmują zmienne dla tych obiektów. Taką zmienną jest np. „płeć”.
Zmienne nominalne określa się mianem zmiennych jakościowych.
Zmienne porządkowe pozwalają na uporządkowanie obiektów wg wartości, jakie przyjmują zmienne dla tych obiektów. Możemy zatem nie tylko stwierdzać równość i różność obiektów pod danym względem, ale także wskazać, któremu z obiektów A i B zmienna porządkowa X przysługuje w wyższym stopniu, przy czym mogą to być dwojakiego rodzaju uporządkowania: silniejsze (całkowite) i słabsze (częściowe).
Osoby możemy uporządkować np. wg stopnia przychylności postawy wobec Kościoła.
Zmienne interwałowe pozwalają już na stwierdzenie o ile natężenie zmiennej X dla obiektu A jest większe (mniejsze) od natężenia zmiennej dla obiektu B. Możemy zatem powiedzieć, iż temperatura ciała A równa 40°C jest większa od 10°C od temperatury ciała B równej 30°C. Zmienne operacjonalizowane za pomocą standaryzowanych skal testowych można traktować jako zmienne interwałowe.
Zmienne stosunkowe (ilościowe) pozwalają dodatkowo na stwierdzenie, że natężenie zmiennej X dla obiektu A jest k razy większe niż natężenie tej zmiennej dla obiektu B. Jeżeli porównujemy ze sobą dwie osoby pod względem wieku, to możemy powiedzieć nie tylko, że jedna osoba jest starsza od drugiej, że jest starsza o tyle to a tyle lat, ale jeszcze możemy powiedzieć, że jest starsza np. 2 razy. Jest tak, gdyż zmienna „wiek” jest zmienną ilorazową. Zmienną ilorazową jest też np. czas reakcji.
Zmienne interwałowe i zmienne ilorazowe to zmienne ilościowe.
Zmienna, która jest przedmiotem naszego badania, której związki z innymi zmiennymi chcemy określić (wyjaśnić) nosi nazwę zmiennej zależnej - Y.
Zmienne, od których ona zależy, które na nią oddziaływają noszą nazwę zmiennych niezależnych - X.
1