31 TIPI DI VARIABILI NELLA RICERCA: CARATTERISTICHE, ESEMPI - SCIENZA - 2026

I tipi di variabili nella ricerca e nella statistica sono costituiti da una serie o un insieme di entità astratte che possono acquisire valori diversi a seconda delle categorie e delle caratteristiche dell'oggetto di studio.

In altre parole, le variabili statistiche sono tipologie che possono fluttuare o variare; questa variazione può essere misurata e osservata. Allo stesso modo, una variabile può essere intesa come una costruzione astratta che si riferisce a una proprietà o un elemento, che può svolgere un ruolo specifico in relazione all'oggetto che viene analizzato.

Le variabili nella ricerca e nella statistica possono essere misurate e analizzate. Fonte: pixabay.com

Ciò significa che detta proprietà o elemento influenza direttamente il soggetto o l'oggetto da studiare. Il concetto di variabile cerca di riunire diverse modalità o opzioni che devono essere prese in considerazione per comprendere l'oggetto di studio.

Di conseguenza, i valori delle variabili saranno incoerenti o differenti nei soggetti e / o nei momenti da analizzare. Comprendere questo concetto in campo teorico può essere complesso.

Tuttavia, attraverso esempi concreti, l'approccio può essere meglio compreso: una variabile può essere il sesso o l'età di una persona, poiché queste caratteristiche possono influenzare l'oggetto di studio se si vuole effettuare un'analisi in pazienti che soffre di malattie cardiache o altre malattie.

caratteristiche

Le variabili sono caratterizzate da due elementi fondamentali. In primo luogo, possiedono caratteristiche che possono essere osservate e registrate direttamente o indirettamente, che consentono un confronto con la realtà pratica.

In secondo luogo, hanno la proprietà di variare ed essere misurabili, poiché in alcuni casi possono essere classificati o misurati (ad esempio: età e sesso).

Le variabili statistiche non possono essere manifestate in casi individuali o isolati, poiché l'esistenza di un gruppo è necessaria affinché quelle caratteristiche o elementi che stanno per variare possano essere espressi.

Se la statistica è la scienza che raccoglie e interpreta i dati, resta inteso che le variabili di questa disciplina hanno il compito di analizzare una pluralità di informazioni e non sono dedicate all'analisi di un dato isolato o singolare.

Esistono molti tipi di variabili, quindi queste possono essere classificate in base a diversi aspetti. Ad esempio, le variabili statistiche possono essere qualitative e quantitative; a loro volta, questi possono essere suddivisi in altre categorie, a seconda delle loro specifiche.

Variabili in base alla relazione con altre variabili

Oltre alle variabili operative, esiste anche una classificazione in base alla relazione che esiste tra i valori di queste variabili. È necessario tenere presente che il ruolo svolto da ciascun tipo di variabile dipende dalla funzione che si sta analizzando. In altre parole, la classificazione di queste variazioni è influenzata dall'oggetto di studio.

All'interno di questa classificazione ci sono variabili indipendenti, dipendenti, moderatrici, strane, di controllo, situazionali, partecipanti e confondenti.

-Variabili indipendenti

Si riferiscono alle variabili che vengono prese in considerazione durante il processo di ricerca e che possono essere soggette a modifiche da parte del ricercatore. In altre parole, queste sono quelle variabili dalle quali l'analista inizia a contemplare e registrare gli effetti che le loro caratteristiche producono sull'oggetto di studio.

Esempio

Un esempio di variabile indipendente può essere il sesso e anche l'età se vuoi fare un registro delle persone con Alzheimer.

Si può stabilire che la variabile indipendente condiziona quella dipendente. Inoltre, l'indipendente può essere definito sperimentale o causale, poiché viene manipolato direttamente dal ricercatore. Le variabili indipendenti vengono utilizzate principalmente per descrivere i fattori che causano il problema particolare.

-Variabili dipendenti

Sono quelli che fanno riferimento diretto all'elemento che viene modificato dalla variazione prodotta dalla variabile indipendente. Ciò significa che la variabile dipendente viene generata dalla variabile indipendente.

Esempi

Ad esempio, se vogliamo determinare la depressione in base al sesso, quest'ultima sarà la variabile indipendente; la modifica di questo genererà fluttuazioni nella variabile dipendente, che in questo caso è la depressione.

Un altro esempio potrebbe essere trovato nella relazione tra fumo e cancro ai polmoni, poiché "avere un cancro ai polmoni" in questo caso sarebbe la variabile dipendente, mentre "fumare" è una variabile indipendente, poiché può variare a seconda il numero di confezioni consumate al giorno.

-Moderating variabili

Queste variabili alterano o modificano la relazione che esiste tra una variabile dipendente e una variabile indipendente; da qui il loro nome, poiché moderano il legame tra i due precedenti.

Esempio

Ad esempio, le ore di studio sono legate alle sequele accademiche; quindi, una variabile moderatrice potrebbe essere lo stato d'animo dello studente o lo sviluppo delle sue capacità motorie.

-Bizzarre variabili

Le strane variabili ricevono il loro nome perché non sono state prese in considerazione per lo sviluppo della ricerca ma hanno avuto un'influenza notevole sui risultati finali. Sono anche conosciute come variabili intervenute o sconcertanti, poiché possono indebolire la relazione tra il problema e la possibile causa.

Di conseguenza, si tratta di un insieme di variabili che non sono state controllate durante l'analisi dell'oggetto di studio, ma possono essere identificate una volta completata l'indagine, anche in alcuni casi vengono identificate nel corso dello studio.

Sono simili ai moderatori, con la differenza che questi vengono presi in considerazione al momento dell'indagine. Anche strane variabili possono condurre il ricercatore sulla strada sbagliata, quindi l'importanza della loro presenza dipenderà dalla qualità degli studi intrapresi.

Esempio

Ad esempio, una variabile di questo tipo può essere il fatto che le persone nervose fumano di più e hanno una maggiore tendenza a soffrire di cancro rispetto a quelle che non soffrono di nervosismo; la variabile strana o sconcertante in questo caso sono i nervi.

-Controllo variabile

Le variabili di controllo sono quelle che uno scienziato vuole che rimangano costanti e deve osservarle con la stessa attenzione delle variabili dipendenti.

Ad esempio, se uno scienziato vuole indagare sull'influenza della dieta (VI) sulla salute (DV), una variabile di controllo potrebbe essere che le persone nello studio sono non fumatori.

Questa sarebbe la variabile di controllo; è necessario controllarlo perché le differenze di salute osservate potrebbero essere dovute al fatto che le persone fumino o meno. In ogni caso, in un esperimento come questo potrebbero esserci altre variabili di controllo; essere un atleta, avere altre abitudini …

-Variabili situazionali

Una variabile situazionale è un aspetto dell'ambiente che può influenzare l'esperimento. Ad esempio, la qualità dell'aria in un esperimento relativo alla salute.

-Variabili partecipanti

Un partecipante o una variabile soggetto è una caratteristica dei soggetti studiati in un esperimento. Ad esempio, il sesso delle persone in uno studio sulla salute. Conosciute anche come variabili partecipanti.

-Variabile di confusione

Una variabile confondente è una variabile che influenza sia la variabile indipendente che la variabile dipendente. Ad esempio, lo stress può far fumare di più e anche influire direttamente sulla loro salute.

Tipi di variabili in base all'operabilità

Le variabili statistiche e di ricerca possono essere classificate in base alla loro operatività, essendo questa categoria la più nota e la più utile. Quando si parla di operabilità, si allude alla capacità di "numerare" i valori di queste variabili. Di conseguenza, possiamo suddividerli in tre tipologie principali:

-Variabili qualitative

Le variabili qualitative sono quelle variazioni che consentono di stabilire l'identificazione di un elemento specifico, ma che non possono essere quantificate. Ciò significa che queste variabili possono informare sull'esistenza di una caratteristica ma non può essere valutata numericamente.

Di conseguenza, si tratta di variazioni che stabiliscono se c'è uguaglianza o disuguaglianza, come accade con il sesso o la nazionalità. Sebbene non possano essere quantificate, queste variabili possono contribuire con forza all'indagine.

Un esempio di variabile qualitativa sarebbe la motivazione che gli studenti hanno durante il processo di apprendimento; questa variabile può essere identificata ma non può essere numerata.

Inoltre, queste possono essere suddivise in altre categorie, come le variabili qualitative dicotomiche e le variabili qualitative politomiche.

Variabili qualitative dicotomiche

Queste variabili possono essere considerate o analizzate solo da due sole opzioni; da qui la parola "dicotomia" presente nel suo nome, poiché indica una divisione presente in due aspetti solitamente contrari tra loro.

Esempio

Un esempio preciso sarebbe la variabile essere vivo o morto, poiché consente solo due possibili opzioni e la presenza di una di queste nega immediatamente l'altra.

Variabili politomiche qualitative

Queste variabili statistiche sono l'opposto delle variabili dicotomiche, poiché consentono l'esistenza di tre o più valori. Tuttavia, in molti casi ciò impedisce loro di essere ordinati, poiché stabiliscono solo l'identificazione di un valore.

Esempio

Un esempio preciso è la variabile color in quanto, pur consentendone l'identificazione, dichiara che a questa variabile esiste una sola possibile caratteristica o elemento assegnabile.

-Variabili quasi quantitative

Queste variabili sono caratterizzate dall'impossibilità di eseguire qualsiasi operazione matematica; tuttavia, sono più avanzati di quelli esclusivamente qualitativi.

Questo perché quelli quasi quantitativi consentono di stabilire una gerarchia o un tipo di ordine, sebbene non possano essere quantificati.

Esempio

Ad esempio, il livello di studi di un gruppo di persone può essere una variabile di questo tipo, poiché il completamento di un diploma post-laurea si trova in una gerarchia più alta rispetto al completamento di un diploma universitario.

-Variabili quantitative

Queste variabili, come indica il nome, consentono l'esecuzione di operazioni matematiche all'interno dei loro valori; pertanto, ai diversi elementi di queste variabili possono essere assegnati dei numeri (ovvero, possono essere quantificati).

Alcuni esempi di questo tipo di variabile includono quanto segue:

-L'età, poiché questa può essere espressa in anni.

-Il peso, che può essere definito in libbre o chilogrammi.

-La distanza tra un dato luogo e il luogo di origine, che può manifestarsi in chilometri o minuti.

- Reddito mensile, che può essere espresso in dollari, euro, pesos, suole, tra gli altri tipi di valute.

A sua volta, questo tipo di variabile può essere suddiviso in due gruppi: variabili quantitative discrete e variabili quantitative continue.

Variabili quantitative discrete

Si riferiscono a variabili quantitative che non possono avere valori intermedi - non ammettono decimali all'interno del loro numero. In altre parole, devono essere numerati tramite un numero completo.

Esempio

Un esempio preciso consiste nell'impossibilità di avere 1,5 figli; è possibile avere solo uno o due figli. Ciò significa che l'unità di misura non può essere frazionata.

Variabili quantitative continue

Al contrario di quelle discrete, le variabili continue possono avere decimali, quindi i loro valori possono essere intermedi.

Queste variabili sono misurate dalle scale degli intervalli. In altre parole, le variabili quantitative continue possono essere frazionate.

Esempio

Ad esempio, misurare il peso o l'altezza di un gruppo di persone.

Variabili secondo la loro scala

Oltre alle classificazioni precedenti, le variabili statistiche possono essere catalogate tenendo conto della funzione delle loro scale e delle misure utilizzate per calcolarle; Tuttavia, quando si parla di queste variabili, viene posta maggiore enfasi sulla scala che sulla variabile stessa.

A loro volta, le scale utilizzate per le variabili possono subire delle modifiche a seconda del livello di funzionamento, poiché quest'ultimo consente di incorporare altre possibilità all'interno del range delle scale.

Nonostante ciò, è possibile stabilire quattro tipi principali di variabili in base alla scala; Queste sono le seguenti: la variabile nominale, la variabile ordinale, la variabile intervallo, la variabile rapporto e la variabile continua.

-Variabile nominale

Questo tipo di variabili si riferisce a quelle i cui valori consentono di distinguere solo una singola qualità specifica senza introdurre su di esse lo svolgimento di operazioni matematiche. In questo senso, le variabili nominali sono equivalenti a variabili qualitative.

Esempio

Come esempio della variabile nominale, si può trovare il genere, poiché è diviso in maschile o femminile; così come lo stato civile, che può essere celibe, sposato, vedovo o divorziato.

-Variabile ordinaria

Queste variabili sono essenzialmente qualitative poiché non consentono lo svolgimento di operazioni matematiche; tuttavia, le variabili ordinali consentono di stabilire alcune relazioni gerarchiche nei loro valori.

Esempio

Un esempio di variabile nominale può essere il livello di istruzione o lo stato economico di una persona. Un altro esempio può essere la classifica del rendimento scolastico con i seguenti aggettivi: eccellente, buono o cattivo.

Le variabili di questo tipo vengono utilizzate per classificare soggetti, eventi o fenomeni in modo gerarchico, considerando caratteristiche specifiche.

-Variabile di intervallo

Le variabili che hanno scala in intervallo consentono la realizzazione di relazioni numeriche tra loro, sebbene possano essere limitate dalle relazioni di proporzionalità. Questo perché all'interno di questo intervallo non ci sono "punti zero" o "zeri assoluti" che possono essere completamente identificati.

Ciò si traduce nell'impossibilità di effettuare trasformazioni direttamente negli altri valori. Pertanto, le variabili intervallo, invece di misurare valori specifici, misurano gli intervalli; Ciò complica in qualche modo le operazioni, ma incoraggia la copertura di un gran numero di titoli.

Le variabili intervallo possono essere presentate in gradi, magnitudini o qualsiasi altra espressione che simbolizzi le quantità. Allo stesso modo, consentono di classificare e ordinare le categorie, nonché di indicare i gradi di distanza che esistono tra di loro.

Esempio

All'interno di questa classificazione si può trovare la temperatura o il QI.

-Razione variabile

Questo tipo di variabile viene misurata da una scala che opera in modo totale, che permette la trasformazione diretta dei risultati ottenuti.

Inoltre, incoraggia anche l'esecuzione di operazioni con numeri complessi. In queste variabili c'è un punto di inizio che implica la completa assenza di quanto misurato.

Di conseguenza, le variabili rapporto hanno uno zero assoluto e la distanza tra due punti è sempre la stessa, sebbene abbiano anche le caratteristiche delle variabili precedenti.

Esempi

Ad esempio, età, peso e altezza sono variabili di rapporto.

-Variabile continua

Una variabile con un numero infinito di valori, come "tempo" o "peso".

Altri meno noti

-Variabili di categoria

Le variabili categoriali sono quelle i cui valori possono essere espressi attraverso una serie di categorie che le definiscono.

Esempio

Un buon esempio di variabile categoriale corrisponde alle conseguenze di una data malattia, che può essere suddivisa in guarigione, malattia cronica o morte.

-Variabile attiva

Una variabile che viene manipolata dal ricercatore.

-Variabile binaria

Una variabile che può assumere solo due valori, solitamente 0/1. Potrebbe anche essere sì / no, alto / breve o qualche altra combinazione di due variabili.

-Variabile covariata

Simile a una variabile indipendente, ha un effetto sulla variabile dipendente, ma generalmente non è la variabile di interesse.

-Criteria variabile

Un altro nome per una variabile dipendente, quando la variabile viene utilizzata in situazioni non sperimentali.

-Variabile endogena

Simili alle variabili dipendenti, sono influenzate da altre variabili all'interno di un sistema. Utilizzato quasi esclusivamente in econometria.

-Variabile esogena

Variabili che influenzano gli altri e che provengono dall'esterno di un sistema.

-Identificazione delle variabili

Variabili utilizzate per identificare in modo univoco le situazioni.

-Variabile di intervento

Una variabile utilizzata per spiegare la relazione tra le variabili.

-Latent variabile

Una variabile nascosta che non può essere misurata o osservata direttamente.

-Manifest variabile

Una variabile che può essere direttamente osservata o misurata.

-Variabile mediatrice o variabile intermedia

Variabili che spiegano come avviene la relazione tra le variabili.

-Variabile moderatrice

Modifica l'intensità di un effetto tra variabili indipendenti e dipendenti. Ad esempio, la psicoterapia può ridurre i livelli di stress nelle donne più che negli uomini, quindi il sesso modera l'effetto tra psicoterapia e livelli di stress.

-Variabili policotomiche

Variabili che possono avere più di due valori.

-Variabile predittiva

Simile nel significato alla variabile indipendente, ma utilizzata nella regressione e negli studi non sperimentali.

Variabili statistiche come metodo per analizzare la realtà empirica

I diversi tipi di variabili statistiche consentono all'essere umano di semplificare e classificare la realtà, poiché la suddivide in parametri semplici, facili da misurare e calcolare. In questo modo è possibile isolare un gruppo di elementi che fanno parte di una società o di una natura.

Di conseguenza, l'essere umano non può ritenere di comprendere la totalità del mondo che lo circonda attraverso le variabili, poiché queste rimangono una conoscenza limitata rispetto alla totalità dell'universo.

Ciò significa che il ricercatore deve scegliere di applicare uno sguardo critico ai risultati ottenuti attraverso le variabili, al fine di evitare il più possibile l'approccio a conclusioni sbagliate.

Criteri operativi per la selezione delle variabili

Definizione dei termini delle variabili

Innanzitutto, le variabili devono essere utilizzabili; Per ottenere ciò, devono essere misurabili o comprensibili.

Quindi, è necessario assegnare un significato e una definizione a ciascun termine che è parte fondamentale del contesto della ricerca da svolgere. Questa definizione deve essere basata sul riferimento delle caratteristiche presenti nella realtà empirica.

Inoltre, queste definizioni devono essere concrete e operative, basate sull'osservazione scientifica e utilizzando misure che si riferiscono agli indicatori di realtà che vengono osservati direttamente.

In seguito sarà necessario esaminare tutte le definizioni del termine, passato e presente, quante più possibili. Successivamente, dobbiamo procedere all'identificazione delle variabili o del gruppo di variabili che possono aiutare a spiegare il problema posto durante l'istituzione dell'indagine.

Strutture delle variabili

La struttura delle variabili statistiche può essere suddivisa in quattro elementi principali, questi sono i seguenti:

-Nome.

-L'insieme di categorie.

-La definizione verbale.

-La procedura per raggrupparli tenendo conto delle unità di osservazione delle categorie.

Parametri da considerare per quanto riguarda l'uso operativo delle variabili

Denominazione

Si riferisce al nome che viene dato alla variabile durante lo sviluppo dell'indagine.

Tipo di variabile

Si riferisce alla categoria che una variabile possiede al momento dell'introduzione nell'oggetto di studio da indagare. Questo viene stabilito in base alla localizzazione della variabile all'interno dell'ipotesi di lavoro.

Natura

Occorre stabilire se la variabile sarà quantitativa o qualitativa, poiché questa classificazione permette di consolidare le basi teoriche del processo investigativo. Una volta identificata la natura della variabile, sarà più facile eseguire il resto dei confronti e delle descrizioni.

misurazione

Si riferisce alla scala di misurazione che la variabile utilizzerà per stabilire relazioni con l'oggetto di studio o con le altre variabili.

Indicatore

Questo parametro è la base che avvia la misurazione. In altre parole, è lo strumento che rende possibile la misurazione delle variabili.

Unità di misura

Ciò dipenderà da ciò che stabilisce l'indicatore variabile. L'unità di misura funziona soprattutto in quelle variabili che possono essere quantificate.

Strumento

Questo parametro si riferisce allo strumento che il ricercatore utilizzerà per raccogliere le informazioni ed i dati riguardanti le variabili statistiche.

Dimensione

Si riferisce all'estensione che la variabile occupa all'interno della realtà empirica. Ad esempio, una variabile può avere una dimensione clinica, una dimensione geografica, una dimensione sociale, biologica, diagnostica o demografica, tra le altre.

Definizione operativa

Questo parametro cerca di definire il lavoro svolto dalla variabile all'interno dell'oggetto di studio.

Definizione concettuale

Si riferisce alla definizione con la quale la variabile viene conosciuta o trattata, tenendo conto del dizionario medico o di un altro specializzato nell'area che la variabile occupa.

Variabile casuale

Nel campo della statistica e della disciplina matematica, una variabile casuale è chiamata funzione il cui scopo è assegnare un valore - generalmente di natura numerica - a un risultato emerso da un esperimento casuale.

L'esempio più concreto può essere trovato nel gioco dei dadi, poiché tirare due volte un dado solleva due possibili risultati casuali: (1,1) e (1,2).

Una variabile casuale genera possibili valori che rappresentano i risultati di un esperimento che non è stato ancora eseguito. Può anche rappresentare i possibili valori di una quantità il cui valore in quel momento è incerto; in questo caso si tratta di una misurazione imprecisa o incompleta.

In conclusione, le variabili casuali possono essere prese come una quantità che ha un valore non fisso che, a sua volta, può assumere valori diversi. Per calcolare queste variabili è necessario utilizzare la distribuzione di probabilità, che viene utilizzata per descrivere quali probabilità esistono affinché i diversi valori si verifichino.

Riferimenti

1. (SA) (sf) Tipi di variabili in statistica e ricerca. Estratto l'8 aprile 2019 da Statistics How to: statisticshowto.datasciencecentral.com
2. Benitez, E. (2013) Variables in statistics. Estratto l'8 aprile 2019 da WordPress: wordpress.com
3. Del Carpio, A. (sf) Variables in Research. Estratto il 7 aprile 2019 da URP: urp.edu.pe
4. Mimenza, O. (sf) Gli 11 tipi di variabili utilizzate nella ricerca. Una rassegna delle principali classi di variabili utilizzate nella scienza per indagare. Estratto il 7 aprile 2019 da Psicologia e mente: psicologiaymente.com
5. Mota, A. (2018) Variabili statistiche. Estratto il 7 aprile 2019 da Universo Formulas: universoformulas.com
6. Carballo, M., Guelmes, C. Alcune considerazioni sulle variabili di ricerca che si sviluppano nell'educazione in Scielo. Estratto il 7 aprile 2019 da Scielo: scielo.sld.cu