Понятие переменной

Дадим определения переменной и ее различных видов.

Переменная – это наблюдаемое свойство объекта, которое может принимать два и более значений.

Например, каждый человек имеет такое свойство, как пол. Это свойство может принимать два значения: мужской пол и женский пол. Можно так сказать, что переменная «пол» пробегает по двум значениям. Это не значит, что один и тот же человек может быть то мужчиной, то женщиной. Это означает, что каждый есть либо мужчина, либо женщина.

Свойство «национальность» может принимать два значения, например русский и другая национальность. А может иметь очень много значений: русский, татарин, калмык, бурят и т. д. Или всего четыре значения: русский, татарин, калмык и другая национальность. Все зависит от характера исследования.

Здесь опять же не идет речь о том, что один и тот же человек может менять свою национальность, он то русский, то татарин и т. д. Это означает, что каждый человек либо русский, либо татарин и т. д. То есть переменная «национальность» пробегает по множеству значений: русский, татарин, калмык и т. д.

В случае, когда имеем дело с интервальной шкалой, значений может быть в принципе бесконечно много. Например, ясно, что значений такой переменной, как рост человека в принципе бесконечно много: 152 см, 152,1 см, 152,15 см, 157,115 см и т. д. Чтобы ограничить число значений, вводятся интервалы: от 150 до 155 см, от 155 до 160 см … от 200 до 210 см. Каждый интервал приравнивается средней величине: 152,5 см, 157,5 см и т. д. В таком случае в диапазоне от 150 до 210 см переменная будет принимать всего 12 значений[17].

Социальный статус можно определять как высокий и как низкий (2 значения переменной), но можно определять как высокий, средний, низкий (3 значения переменной «социальный статус»). Можно еще больше дифференцировать: высший-высший, средний-высший, низший-высший, высший-средний, средний-средний, низший-средний, высший-низший, средний-низший, низший-низший. Тогда получается 9 значений.

Различаются качественные и количественные переменные. Значения первых нельзя сравнивать по принципу «больше-меньше» или «лучше-хуже». Сюда можно отнести пол (мужской, женский), национальность (русский, татарин, калмык и т. п.).

Значения вторых переменных можно сравнивать и измерять количественно по принципу «больше-меньше», например, возраст (старше-младше), годовой доход (больше-меньше), образование (выше-ниже).

Различаются зависимые и независимые переменные. Зависимые переменные меняют свое значение при изменении значений других переменных. Независимые переменные − это такие, изменение которых приводит к изменениям других переменных. Например, очевидно, что при изучении связи между переменными «пол» и «наличие водительских прав», первая переменная будет независимой, а вторая – зависимой переменной. Дело в том, что приобретение водительских прав или их утрата не приводит к смене пола. А вот пол влияет, если можно так выразиться, на наличие водительских прав: среди мужчин автолюбители встречаются чаще, чем среди женщин.

Когда строят графики, значения независимой переменной обычно располагают на горизонтальной оси, она называется абсциссой. А значения зависимой переменной на вертикальной оси, она называется ординатой.

Вообще говоря, характер гипотезы часто все же определяет, что считать зависимой, а что независимой переменной. Допустим, мы проводим исследование, чтобы проверить гипотезу: чем выше интеллект у людей, тем, как правило, у них более высокое образование. Тогда в качестве независимой переменной мы примем коэффициент интеллекта, а в качестве зависимой переменной – образование.

Далее мы отбираем группу человек среднего возраста с разными коэффициентами интеллекта, который определяем через количество специальных задач, решенных в определенное время[18]. После этого выясним, какое у них образование. И убедимся, что, как правило, люди с более высоким коэффициентом интеллекта смогли получить и более высокое образование. Сведем данные в табл. 10.1. и на ее основе строим график (рис. 10.1).

Таблица 10.1

Коэффициент интеллекта	Образование
Получившие высшее образование, %	Окончившие др. учебные заведения, %

Рис. 10.1. График зависимости между коэффициентом интеллекта и законченным учебным заведением

Но мы можем провести исследование, чтобы проверить другую гипотезу: чем выше образование, тем выше интеллект. Теперь мы примем в качестве независимой переменной образование, а в качестве зависимой – интеллект. Зафиксируем средний коэффициент интеллекта у респондентов со средней школой, далее у респондентов с техникумом и респондентов с высшим образованием. И построим табл. 10.2. и график (рис. 10.2).

Таблица 10.2

Образование	Средний коэффициент интеллекта
Средняя школа
Техникум
Высш. школа

Рис. 10.2. График зависимости между законченным учебным заведением и коэффициентом интеллекта

Можно говорить о промежуточных переменных, они опосредуют связь между независимыми и зависимыми переменными. Такой промежуточной переменной в каузальной модели с пятью переменными из темы 2 является «доход», который связывает между собой понятия «интеллект» и «сбережения».

Еще один тип переменной – антецедентная переменная. Она определяет изменение самой независимой переменной. На нашей модели с пятью переменными видно, что интеллект является независимой переменной по отношению к статусу, доходу и сбережениям. Однако спросим себя, что определяет уровень самого интеллекта? И особое исследование могло бы обнаружить, что он определяется атмосферой в семье, в которой воспитывались респонденты, и образованием родителей. Таким образом, атмосфера в семье и образование родителей окажутся антецедентными переменными.

Дата добавления: 2014-12-27