Les 11 types de variables utilisées en recherche

Âge Le sexe Le poids Hauteur Occupation Statut socio-économique Niveau d'anxiété Ces éléments, ainsi que d’autres, doivent être pris en compte lorsqu’on essaie d’expliquer un type d’hypothèse concernant l’être humain ou un type de problème..

Et est-ce que dans tout ce qui existe et se passe autour de nous, il y a d'innombrables types de variables qui peuvent jouer un rôle plus ou moins important dans les différents phénomènes qui se produisent. Il sera nécessaire d'analyser et de prendre en compte les variables qui influencent et comment elles le font si nous voulons obtenir une explication généralisable. C’est quelque chose que tous ceux qui se consacrent à la recherche scientifique prennent en compte, tant en psychologie que dans le reste des sciences. Dans cet article, nous allons passer en revue ce qu'ils sont les principaux types de variables qui existent.

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Qu'est-ce qu'une variable?

Avant d’observer les différents types de variables, il peut être utile de faire un bref rappel de ce que nous considérons comme tel afin de faciliter leur identification et de prendre en compte leur importance..

Une variable est comprise comme une construction abstraite qui fait référence à une propriété, à une caractéristique ou à un élément étudié, qui peut ou non avoir un rôle spécifique sur ce qui est analysé et qui est présentée de telle sorte qu’elle puisse avoir des valeurs différentes. Ces valeurs peuvent donc varier d'une mesure à l'autre en fonction de la variable, de la situation analysée ou des limites que les chercheurs souhaitent prendre en compte. Nous sommes donc confrontés à un concept qui regroupe les différentes options ou modalités pouvant être prises en compte pour une caractéristique en question., lesdites valeurs étant inconstantes et différentes à différents moments et / ou sujets.

Le concept en question peut sembler complexe à comprendre théoriquement, mais il est beaucoup plus compréhensible si nous pensons que certaines variables peuvent être celles citées dans l’introduction: le poids ou le sexe d’une personne serait de simples exemples de variables qui peuvent ou non affecter dans des conditions différentes (par exemple, diabète ou maladie cardiaque).

Les variables peuvent être classées de manières très différentes et sur la base de nombreux critères différenciés, tels que leur niveau d'opérabilité, leur relation avec d'autres variables ou même l'échelle à laquelle elles sont mesurées. Il est important de garder à l'esprit qu'un même élément peut avoir différents rôles et être classé dans différents types de variables en fonction de son rôle dans une situation donnée ou dans un contexte expérimental..

Types de variables en fonction de leur fonctionnement

Comme nous l’avons mentionné, l’un des moyens les plus connus et classiques de diviser et de classer les différentes variables est lié à leur capacité de fonctionnement, c’est-à-dire: la possibilité de numériser leurs valeurs et de travailler avec elles. En prenant cet aspect en compte, nous pouvons trouver trois types principaux de variables.

1. Variables qualitatives

Une variable qualitative est considérée comme toute variable permettant l'expression et l'identification d'une caractéristique spécifique, mais ne permettant pas de la quantifier.. Ce type de variable ne nous informerait que de l'existence ou non de cette caractéristique ou la présence d'alternatives. Ils sont simplement nominaux, exprimant l'égalité et / ou l'inégalité. Le sexe ou la nationalité en seraient des exemples. Cependant, cela ne signifie pas qu'ils ne peuvent pas être observés ou qu'il n'y a pas d'éléments extrêmement pertinents dans l'enquête..

Dans les variables qualitatives, nous pouvons trouver différents types.

Variables qualitatives dichotomiques

Ce sont des variables dans lesquelles il n'y a que deux options possibles. Etre vivant ou mort en est un exemple: il n’est pas possible d’être en même temps, de telle sorte que la présence de l’une des valeurs nie l’autre..

Variables polytomiques qualitatives

Les variables qui admettent l’existence de valeurs multiples, qui comme dans le cas précédent ils ne permettent qu'une identification d'une valeur et cela exclut le reste sans pouvoir être commandé ou fonctionner avec cette valeur. La couleur est un exemple.

2. Variables quasi quantitatives

Ce sont des variables avec lesquelles il n’est pas possible d’effectuer des opérations mathématiques, mais qui sont plus avancées que de simples analyses qualitatives. Ils expriment une qualité et permettent en même temps de l’organiser et établir un ordre ou une hiérarchie. Un exemple de ceci est le niveau des études, être capable de déterminer si quelqu'un a plus ou moins de ladite qualité.

3. Variables quantitatives

Les variables quantitatives sont toutes celles qui, cette fois, permettent l’opérationnalisation de leurs valeurs. Il est possible d'attribuer des nombres différents aux valeurs de la variable, peut effectuer différentes procédures mathématiques avec eux de telle sorte que différentes relations puissent être établies entre leurs valeurs.

Dans ce type de variables, nous pouvons trouver deux grands groupes d’une grande pertinence, les variables continues et discrètes.

Variables quantitatives discrètes

Il s’agit de l’ensemble des variables quantitatives dont les valeurs n’admettent pas de valeurs intermédiaires. Il n’est pas possible d’obtenir des décimales dans leur mesure (bien que l’on puisse alors les utiliser pour les inclure). Par exemple, il n'est pas possible d'avoir 2,5 enfants. Ils se réfèrent généralement à des variables qui utilisent des échelles de rapport.

Variables quantitatives continues

On parle de ce type de variable quand ses valeurs font partie d’un continuum dans lequel entre deux valeurs concrètes on peut trouver différentes valeurs intermédiaires. Plus souvent, on parle de variables mesurées sur une échelle d'intervalle.

Selon sa relation avec d'autres variables

Il est également possible de déterminer différents types de variables en fonction de la relation entre leurs valeurs et celles des autres. En ce sens, plusieurs types se dégagent, les deux premiers étant particulièrement pertinents. Il est important de garder à l'esprit que le même élément peut être un type variable et un autre en fonction du type de relation mesurée et de ce qui est modifié. De plus, nous devons garder à l’esprit que le rôle et le type de variable en question sont fonction de ce que nous analysons., quel que soit le rôle que la variable occupe réellement dans la situation étudiée.

Par exemple, si nous étudions le rôle de l’âge dans la maladie d’Alzheimer, l’âge du sujet sera une variable indépendante, tandis que la présence ou l’absence de protéine tau et de plaques bêta-amyloïdes sera une variable dépendante de notre recherche (peu importe le avoir chaque variable dans la maladie).

1. Variables indépendantes

Elles sont comprises par variables indépendantes aux variables qui, au moment de l’enquête, sont prises en compte et que l’expérimentateur peut ou non modifier.. C'est la variable à partir de laquelle on commence à observer les effets qui déterminent la qualité, caractéristique ou situation peut avoir sur différents éléments. Le sexe, l'âge ou le niveau d'anxiété de base sont des exemples de variables indépendantes.

2. Variables dépendantes

La variable dépendante fait référence à l'élément modifié par la variation de la variable indépendante. Dans l'enquête, la variable dépendante sera choisie et générée à partir de la variable indépendante. Par exemple, si on mesure le niveau d'anxiété en fonction du sexe, le sexe sera une variable indépendante dont la modification générera des altérations chez la personne à charge, dans ce cas l'anxiété.

3. Variables modératrices

Nous comprenons en modérant les variables l'ensemble des variables qui modifier la relation existante entre variable dépendante et variable indépendante. Un exemple de ceci est si nous associons les heures d'étude aux résultats académiques, les variables modératrices étant l'état émotionnel ou la capacité intellectuelle..

4. Variables étranges

Cette étiquette fait référence à toutes les variables qui ils n'ont pas été pris en compte mais ils ont un effet sur les résultats obtenus. Ce serait tout cet ensemble de variables non contrôlé et pris en compte dans la situation étudiée, bien qu'il soit possible de les identifier après ou même au cours d'une expérience ou d'un contexte d'investigation. Ils diffèrent des modérateurs par le fait que les étrangers ne sont pas pris en compte, ce qui n'est pas le cas des modérateurs..

Types de variables selon l'échelle

Une autre classification possible des variables peut être faite en fonction des échelles et des mesures utilisées. Cependant, nous devons garder à l'esprit que plus que la variable, nous parlerions de l'échelle en question en tant qu'élément distinctif. Il faut également tenir compte du fait que, à mesure que le niveau de fonctionnement des balances utilisées augmente, de nouvelles possibilités s’ajoutent, en plus de celles des balances précédentes. Ainsi, une variable de raison a aussi les propriétés du nominal, de l'ordinal et de l'intervalle. En ce sens, nous pouvons rencontrer les types suivants.

1. Variable nominale

On parle de variables nominales lorsque les valeurs que ladite variable peut atteindre ne permettent que de distinguer l’existence d’une qualité spécifique, sans permettre à ces valeurs d'effectuer un ordre ou des opérations mathématiques avec eux. C'est un type de variable qualitative.

2. Variable ordinale

Bien qu’il ne soit pas possible de les utiliser, il est possible d’établir un ordre entre les différentes valeurs. Cependant, Cet ordre ne permet pas l'établissement de relations mathématiques entre leurs valeurs. Ce sont des variables essentiellement qualitatives. Des exemples de ceci sont le statut socio-économique ou le niveau d'éducation.

3. Variable d'intervalle

En plus des caractéristiques précédentes, les variables en échelle d’intervalle permettent établir des relations numériques parmi les variables, bien que généralement ces relations soient limitées à la proportionnalité. Il n'y a pas de zéro absolu ou de zéro totalement identifiable, ce qui ne permet pas de transformations directes de valeurs dans d'autres. Ils mesurent des plages, plus que des valeurs concrètes, ce qui complique leur fonctionnement mais permet de couvrir un grand nombre de valeurs.

4. Variable de raison

Les variables de raison sont mesurées à une échelle telle qu'il est possible de les opérationnaliser complètement, en pouvant effectuer diverses transformations des résultats obtenus et en établissant des relations numériques complexes entre elles.. Il y a un point d'origine qui suppose l'absence totale de ce qui est mesuré.

Différentes manières d'analyser la réalité

Ne pas oublier que les différents types de variables sont toujours une simplification de la réalité, un moyen de le diviser en paramètres simples et faciles à mesurer les isoler du reste des composants de la nature ou de la société.

Par conséquent, nous ne pouvons pas nous contenter de croire que connaître ces variables, c'est comprendre parfaitement ce qui se passe. Il est nécessaire de jeter un regard critique sur les résultats obtenus par les études de variables pour éviter de tirer des conclusions erronées et de ne pas se laisser aller à des explications plus complètes et réalistes de ce qui se passe autour de nous.

Références bibliographiques:

• Barnes, B. (1985): On Science, Barcelone: ​​Labor.
• Latour, B. et Woolgar S. (1979/1986): La vie au laboratoire. La construction des faits scientifiques, Madrid: Alianza Universidad.