El uso de variables en la investigación.
1.0 Introducción
El propósito central de la investigación es resolver problemas y mejorar el bienestar de la sociedad. Investigar es buscar o investigar exhaustivamente. Es una búsqueda cuidadosa o diligente, una investigación o examen estudioso, especialmente la investigación o la experimentación dirigida al descubrimiento e interpretación de los hechos, la revisión de teorías o leyes aceptadas a la luz de nuevos hechos o la aplicación práctica de dichas teorías o leyes revisadas, TI, TI, TI. También puede ser la recopilación de información sobre un tema en particular, Webster (1985). La investigación no puede ser posible sin tener en cuenta factores medibles que están sujetos a cambios debido a las circunstancias. Cualquier cosa que pueda variar en la investigación debido a las circunstancias se denomina variable. Sin embargo, en base a lo que se ha aprendido en el curso de investigación actual, el objetivo principal de este documento es explicar en partes, cómo los tipos de variables, la relación entre variables dependientes e independientes y su importancia se pueden usar en la investigación.
2.0. Variables en la investigación
Hay tantas variables en la investigación que podría ser imposible o extremadamente difícil de explicar por todas debido al hecho de que lo que puede considerarse una variable en un estudio puede no ser necesariamente una variable en otro estudio.
2.1 Definición de una variable
Una variable es un objeto, evento, idea, sentimiento, período de tiempo o cualquier otro tipo de categoría que esté tratando de medir. Hay dos tipos principales de variables independientes y dependientes y estos se explicarán más adelante. Una variable es algo que puede cambiar, como el género, que puede ser hombre o mujer, edad, que puede tener 15 años, 16 años, 20, 38 o 30 años y las variables son típicamente el foco de un estudio. Asociadas a las variables son atributos que son subvaluos de una variable, como «masculino» y «femenino» en la variable de ejemplo dada anteriormente. De otras maneras, bajo el género variable, los hombres y las mujeres son los atributos de esa variable. Es importante tener en cuenta que las variables pueden tener las siguientes características: en primer lugar, tienen un período en el que comienzan y se detienen. En segundo lugar, pueden tener un patrón como diario, semanal, ad-hoc y mensual. En tercer lugar, son tranquilos detallados con una visión general de profundidad. Pueden ser latencia, que es el tiempo entre medir la variable dependiente e independiente porque algunas cosas toman tiempo para entrar en vigencia.
2.2 Tipos de variables
Las variables son de diferentes tipos y tipos. Hay variables descriptivas que se refieren a esas variables en la investigación que se informarán, sin relacionarse con nada en particular. También hay variables categóricas que resultan de una selección de categorías, como «de acuerdo» y «en desacuerdo». En estudios cuantitativos, las variables nominales y ordinales son de naturaleza categórica porque resultan de alguna categoría seleccionada. Variables como numéricas dan un número, como la edad. Las variables discretas son variables numéricas que provienen de un conjunto limitado de números. Pueden resultar de responder preguntas como «cuántos», «con qué frecuencia» y qué tan lejos, mientras que las variables continuas son variables numéricas que pueden tomar cualquier valor, como el peso.
Una variable independiente es exactamente lo que parece. Es una variable que está sola y no se cambia por las otras variables que está tratando de medir. Por ejemplo, la edad de alguien podría ser una variable independiente. Otros factores, como lo que comen, cuánto van a la escuela, la cantidad de televisión que ven no van a cambiar la edad de una persona. De hecho, cuando está buscando algún tipo de relación entre las variables, está tratando de ver si la variable independiente causa algún tipo de cambio en las otras variables o variables dependientes. Una variable independiente por definición es una que es manipulada por el investigador. Es como la perilla en un dial que gira el investigador.
Una variable dependiente es una que cambia como resultado de que la variable independiente se cambie. Al igual que una variable independiente, una variable dependiente es exactamente lo que parece. Es algo que depende de otros factores. Por ejemplo, una puntuación de prueba podría ser una variable dependiente porque podría cambiar dependiendo de varios factores, como cuánto estudió, cuánto dormiste la noche antes de tomar la prueba, o incluso cuán hambriento era cuando la tomaste. Por lo general, cuando busca una relación entre dos cosas, está tratando de averiguar qué hace que la variable dependiente cambie de la manera en que lo hace.
Cada experimento tiene al menos dos tipos de variables: independientes y dependientes. La variable independiente (IV) a menudo se considera como nuestra variable de entrada. Es independiente de todo lo que ocurre durante el experimento porque una vez que se elige no cambia fácilmente. Por ejemplo, en uno de los experimentos sobre el rendimiento universitario, los investigadores eligieron dos grupos al inicio, a saber, aquellos con experiencia laboral y aquellos sin. Esta variable constituye los dos grupos independientes y, por lo tanto, se llama variable independiente.
Por otro lado, la variable dependiente (DV), o la variable de resultado, depende de nuestra variable independiente o con lo que comenzamos. En el estudio ejemplificado anteriormente, las calificaciones universitarias serían nuestra variable dependiente porque depende de la experiencia laboral. Si elegimos también mirar a los hombres frente a las mujeres, o estudiantes mayores versus estudiantes más jóvenes, entonces estas variables serían otras variables independientes y el resultado, nuestra variable dependiente (calificaciones universitarias) también dependería de ellas. Recuerde que lo que sea lo mismo entre los dos grupos se considera una constante porque no varían entre los grupos, sino que siguen siendo el mismo y, por lo tanto, no afectan el resultado de cada grupo de manera diferente.
Kalof, Dan y Dietz (2008: 37) sugieren que es observar el pedido de tiempo de las variables: “Si una variable describe las cosas que ocurren antes de que ocurran las cosas descritas por otra variable, entonces la primera variable generalmente se puede tomar como la variable independiente y la segunda como la variable dependiente ”. Para ilustrar, se cree que las tasas de desempleo más altas (variables independientes) contribuyen a un aumento en las tasas de suicidio (variable dependiente). Una señal de que la tasa de desempleo es una variable independiente sería que los años o meses que marcan los datos para las tasas de desempleo serían antes de los años o meses que marcan los datos para las tasas de suicidio. Los datos de la tasa de empleo precederían a los datos de la tasa de suicidio porque el pensamiento subyacente sería: en la medida en que el desempleo podría desencadenar el suicidio, primero, las personas quedan desempleadas. Luego se angustian. Luego se suicidan.
También hay variables de confusión en la investigación. Los investigadores deben ser conscientes de que las variables fuera de las variables independientes pueden confundir o alterar los resultados de un estudio. Como se discutió anteriormente, cualquier variable que pueda desempeñar un papel en el resultado de un estudio, pero que no es parte del estudio se llama variable de confusión. Si, por ejemplo, tuviéramos dos grupos en el estudio mencionado anteriormente pero no controlamos para la edad, entonces la edad misma puede ser una confusión. Imagine comparar a los estudiantes con experiencia laboral con una edad media de 40 años con estudiantes sin experiencia laboral y una edad media de 18 años. ¿Podríamos decir razonablemente que la experiencia laboral hizo que el estudiante recibiera calificaciones más altas? Esta variable extraña puede causar estragos en nuestros resultados, al igual que cualquier variable interviniente, como la motivación o la atención. Abordar las confusiones antes de que alteren los resultados de su estudio siempre es una decisión sabia.
También hay variables extrañas que son variables adicionales que podrían proporcionar explicaciones alternativas o arrojar dudas sobre las conclusiones. Cabe señalar aquí que en un experimento puede haber muchas variables adicionales más allá de la variable independiente manipulada y las variables dependientes medidas. Depende de la investigación presentar medidas para controlar estos factores en el proceso de investigación.
2.3 La relación entre variables dependientes e independientes
La relación entre variables independientes y variables dependientes es que aquellas variables independientes causan un cambio en la variable dependiente y que no es posible que una variable dependiente pueda causar un cambio en una variable independiente. Por ejemplo, el tiempo dedicado al estudio causa un cambio en la puntuación de la prueba y no es posible que los puntajes de las pruebas puedan causar un cambio en el tiempo dedicado al estudio. Por lo tanto, el «tiempo dedicado al estudio» debe ser la variable independiente y la «puntuación de prueba» debe ser la variable dependiente porque la oración no tiene sentido al revés.
La otra relación se puede rastrear desde sus términos independientes y dependientes que se refieren a la relación entre estos dos tipos de variables. Los términos tienen significado solo con respecto a los demás. En el caso de la variable dependiente, su valor o comportamiento se considera dependiente, hasta cierto punto, sobre el valor de la variable independiente pero no al revés. Por eso se considera «dependiente». La variable independiente, por otro lado, es realmente independiente de la variable dependiente. Su valor no cambia de acuerdo con el valor de la variable dependiente.
En muchas investigaciones, la tarea principal para los investigadores es poder determinar la relación entre las variables independientes y dependientes, de modo que si se cambia la variable independiente, el investigador podrá predecir con precisión cómo cambiará la variable dependiente. Cuando se determina esta correlación, una pregunta adicional es si variar la variable independiente provocó que la variable independiente cambiara. Esto agrega complejidad y debate a la situación.
2.4 La importancia entre variables dependientes e independientes.
La importancia de las variables dependientes e independientes es que guían a los investigadores a perseguen sus estudios con la máxima curiosidad. Las variables dependientes e independientes son importantes porque impulsan el proceso de investigación. Como se definió anteriormente, una variable en oposición a una constante es simplemente cualquier cosa que pueda variar y que muchos investigadores consideran constantemente la relación entre estas dos variables. Mientras que la variación de una variable independiente influirá en la variación de la variable dependiente, ambas variables le dan al estudio un enfoque. Si estudiamos los efectos de la experiencia laboral en el desempeño universitario, podríamos analizar las calificaciones de los estudiantes que han trabajado antes de comenzar la universidad y las calificaciones de estudiantes que no trabajaron antes de comenzar la universidad. En este estudio, puede notar que ambos grupos son estudiantes, por lo que el estado de los estudiantes permanece constante entre los dos grupos. También puede notar que la experiencia laboral no es la misma entre los dos grupos, por lo tanto, la experiencia laboral varía y se considera una variable. Si elegimos a los estudiantes para cada grupo de edad similar o antecedentes similares, mantenemos estos aspectos constantes y, por lo tanto, tampoco variarán dentro de nuestro estudio.
Las variables dependientes e independientes también son importantes porque determinan la causa y los efectos en la investigación. Aunque no todas las variables independientes y dependientes son variables relacionadas con causa, la noción de causa y efecto puede ayudar a aclarar la idea de «independencia» en la variable independiente y la «dependencia» en la variable dependiente. En el ejemplo de estudio y puntajes, el efecto de causa es bastante obvio y, por lo tanto, es relativamente fácil entender cuáles son las variables dependientes independientes. Sin embargo, como afirman Kalof, Dan y Dietz (2008: 36), “puede ser difícil entender qué variables son independientes (causas) y qué variables dependen (efectos) cuando estamos leyendo investigaciones o pensando sobre las implicaciones de la teoría «.
3.0 Conclusión
Se puede concluir que el documento ha demostrado los diferentes tipos de variables, la relación entre variables dependientes e independientes y su importancia en la investigación. Se señaló que hay varios tipos de variables, pero los principales son para cada investigación son las variables independientes y dependientes. También se señaló que la variable dependiente depende de la variable independiente cuando se trata de relaciones y finalmente se señaló que la importancia de estas variables es que ayudan a la investigación a enfocar sus estudios con la máxima curiosidad en el curso de sus estudios.
¿Cuál es la importancia de las variables en una investigación?
Determinar la causa y el efecto es una de las partes más importantes de la investigación científica. Es esencial saber cuál es la causa, la variable independiente, y cuál es el efecto, la variable dependiente.
La metodología se refiere a la estrategia general y la justificación de su proyecto de investigación. Implica estudiar los métodos utilizados en su campo y las teorías o principios detrás de ellos, para desarrollar un enfoque que coincida con sus objetivos.
Los métodos son las herramientas y procedimientos específicos que utiliza para recopilar y analizar datos (por ejemplo, experimentos, encuestas y pruebas estadísticas).
En documentos científicos más cortos, donde el objetivo es informar los hallazgos de un estudio específico, simplemente puede describir lo que hizo en una sección de métodos.
Una muestra es un subconjunto de individuos de una población más grande. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes en su universidad, podría encuestar una muestra de 100 estudiantes.
En estadísticas, el muestreo le permite probar una hipótesis sobre las características de una población.
Las variables cuantitativas son cualquier variable donde los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).
Las variables categóricas son variables donde los datos representan grupos. Esto incluye clasificaciones (por ejemplo, lugares de acabado en una carrera), clasificaciones (por ejemplo, marcas de cereales) y resultados binarios (por ejemplo, Flips de monedas).
¿Cuál es la importancia de las variables de investigación?
Como se señaló anteriormente (Lez. 8), la autonomía semántica es una propiedad de una categoría y consiste en la posibilidad mayor o menor de interpretarla sin recurrir al significado de la etiqueta variable u otras categorías de la variable.
Las variables categóricas inalteradas tienen un alto grado de autonomía semántica; Es decir, cada estado tiene una alta «autonomía semántica» hacia otros estados y toda la propiedad.
El alto grado de autonomía semántica de las variables categóricas ordenadas requiere que la distribución de frecuencia esté equilibrada o que las frecuencias relacionadas con cada categoría de la variable se distribuyan de manera equilibrada.
- Cuando desea cruzar la variable considerada con otra, si se presenta un número demasiado alto de modo (distribución sensible) y/o demasiado baja. con un bajo número de casos; Este estado de cosas no permite el uso de ciertas técnicas de análisis de datos de datos (por ejemplo, chi-quadro).
La sensibilidad de una clasificación es la relación entre el número de clases identificadas y el número de formas que el objeto que estamos clasificando puede tomar en teoría.
Cuando los estados se clasifican en la propiedad para construir una variable categórica, la sensibilidad indica la relación entre el número de métodos identificados (k) y el número de diferentes estados que se supone que están presentes en la propiedad (n); Cuanto mayor sea el número de métodos, mayor distribución sensible.
¿Cuál es la importancia de las variables en la investigación cuantitativa?
La raíz de la variable de la palabra está relacionada con la palabra «variar», lo que debería ayudarnos a comprender qué podrían ser las variables. Las variables son elementos, entidades o factores que pueden cambiar (variar); Por ejemplo, la temperatura al aire libre, el costo de la gasolina por galón, el peso de una persona y el estado de ánimo de las personas en su familia extendida son todas variables. En otras palabras, pueden tener diferentes valores en diferentes condiciones o para diferentes personas.
Utilizamos variables para describir características o factores de interés. Los ejemplos pueden incluir el número de miembros en diferentes hogares, la distancia a fuentes de alimentos saludables en diferentes vecindarios, la proporción de la facultad de trabajo social a los estudiantes en un programa BSW o MSW, la proporción de personas de diferentes grupos raciales/étnicos encarcelados, el costo, el costo de transporte para recibir servicios de un programa de trabajo social, o la tasa de mortalidad infantil en diferentes condados. En la investigación de intervención de trabajo social, las variables pueden incluir características de la intervención (intensidad, frecuencia, duración) y resultados asociados con la intervención.
Variables demograficas. Los trabajadores sociales a menudo están interesados en lo que llamamos variables demográficas. Las variables demográficas se utilizan para describir las características de una población, grupo o muestra de la población. Los ejemplos de variables demográficas aplicadas con frecuencia son
- años,
- etnia,
- origen nacional,
- afiliación religiosa,
- género,
- orientación sexual,
- estado marital/relación,
- Estado de Empleo,
- afiliación política,
- localización geográfica,
- nivel de educación, y
- ingreso.
A un nivel más macro, la demografía de una comunidad u organización a menudo incluye su tamaño; Las organizaciones a menudo se miden en términos de su presupuesto general.
¿Cómo identificar los tipos de variables en una investigación?
Se dice que una variable es numérica o cuantitativa si los valores que toman son números; Se dice que no es numérico o cualitativo si no toma valores numéricos. Las variables de los ejemplos 1 y 2 son numéricas, la variable del ejemplo 3 no es numérica.
Se dice que una variable cuantitativa es discreta cuando puede adoptar un conjunto de valores terminados o numerados, mientras se dice continuo cuando puede tomar, al menos en teoría, todos los valores incluidos en un intervalo real o, en otro Las palabras pueden adquirir un infinito no iniñado de diferentes valores.
Una variable cuantitativa es la variable estadística que, a diferencia de la cualitativa, puede expresarse a través de figuras. Por esta razón, se puede analizar con métodos estadísticos. Otra forma de comprender las variables cuantitativas es como las que pueden ser medibles.
1 b) variables cualitativas ordinales (o semi -equilibrio), si también permiten operaciones de clasificación. Por ejemplo, el nivel de educación, el año de nacimiento (previsto como una identificación personal). c) Variables cuantitativas, si permiten mediciones. Por ejemplo, ingresos, edad, número de niños.
La variable estadística puede ser una variable cuantitativa o cualitativa, dependiendo de si los métodos del conjunto de codominum son numéricos o no. Variables de estadísticas cuantitativas. Las variables estadísticas cuantitativas son variables cuantificables, discretas o continuas.
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