Nella ricerca statistica, una variabile è definita come un attributo di un oggetto di studio. La scelta delle variabili da misurare è fondamentale per una buona progettazione sperimentale.
Esempio
Se vuoi verificare se alcune specie di piante sono più tolleranti al sale di altre, alcune variabili chiave che potresti misurare includono la quantità di sale che aggiungi all’acqua, le specie di piante studiate e le variabili relative alla salute delle piante come la crescita e l’appassimento.,
È necessario sapere con quali tipi di variabili si sta lavorando per scegliere i test statistici appropriati e interpretare i risultati del proprio studio.
Di solito è possibile identificare il tipo di variabile ponendo due domande:
- Che tipo di dati contiene la variabile?
- Quale parte dell’esperimento rappresenta la variabile?
Tipi di dati: Variabili quantitative vs categoriali
I dati sono una misura specifica di una variabile – è il valore registrato nella scheda tecnica., I dati sono generalmente suddivisi in due categorie:
- I dati quantitativi rappresentano gli importi.
- I dati categoriali rappresentano i raggruppamenti.
Una variabile che contiene dati quantitativi è una variabile quantitativa; una variabile che contiene dati categoriali è una variabile categoriale. Ciascuno di questi tipi di variabile può essere suddiviso in ulteriori tipi.
Variabili quantitative
Quando si raccolgono dati quantitativi, i numeri registrati rappresentano importi reali che possono essere aggiunti, sottratti, divisi, ecc., Esistono due tipi di variabili quantitative: discrete e continue.
| Tipo di variabile | Cosa rappresentano i dati? | Esempi |
|---|---|---|
| Variabili discrete (ovvero variabili intere) | Conteggi di singoli elementi o valori., |
|
| Variabili continue (aka variabili di rapporto) | Misure di valori continui o non finiti. |
|
le variabili Categoriche
le variabili Categoriche rappresentano raggruppamenti di qualche tipo. A volte sono registrati come numeri, ma i numeri rappresentano categorie piuttosto che quantità effettive di cose.,
Esistono tre tipi di variabili categoriali: variabili binarie, nominali e ordinali.
| Tipo di variabile | Cosa rappresentano i dati? | Esempi |
|---|---|---|
| Variabili binarie (ovvero variabili dicotomiche) | Sì/no risultati., |
|
| Variabili nominali | Gruppi senza rango o ordine tra di loro. |
|
| Variabili ordinali | Gruppi classificati in un ordine specifico. |
|
*Si noti che a volte una variabile può funzionare come più di un tipo!, Una variabile ordinale può anche essere utilizzata come variabile quantitativa se la scala è numerica e non ha bisogno di essere mantenuta come interi discreti. Ad esempio, le valutazioni a stelle sulle recensioni dei prodotti sono ordinali (da 1 a 5 stelle), ma la valutazione media delle stelle è quantitativa.
Esempio scheda tecnica
Per tenere traccia dell’esperimento di tolleranza al sale, si crea una scheda tecnica in cui si registrano informazioni sulle variabili dell’esperimento, come l’aggiunta di sale e la salute delle piante.,
Per raccogliere informazioni sulle risposte degli impianti nel tempo, è possibile compilare la stessa scheda tecnica ogni pochi giorni fino alla fine dell’esperimento. Questo foglio di esempio è codificato a colori in base al tipo di variabile: nominale, continua, ordinale e binaria.
Parti dell’esperimento: variabili indipendenti vs dipendenti
Gli esperimenti sono solitamente progettati per scoprire quale effetto ha una variabile su un’altra – nel nostro esempio, l’effetto dell’aggiunta di sale sulla crescita delle piante.,
Si manipola la variabile indipendente (quella che si pensa possa essere la causa) e quindi si misura la variabile dipendente (quella che si pensa possa essere l’effetto) per scoprire quale potrebbe essere questo effetto.
Probabilmente avrai anche variabili che tieni costanti (variabili di controllo) per concentrarti sul tuo trattamento sperimentale.,
| Tipo di variabile | Definizione | Esempio (tolleranza al sale esperimento) |
|---|---|---|
| variabili Indipendenti (aka il trattamento di variabili) | Variabili manipolate al fine di influenzare l’esito di un esperimento. | La quantità di sale aggiunta all’acqua di ogni pianta., |
| Variabili dipendenti (ovvero variabili di risposta) | Variabili che rappresentano il risultato dell’esperimento. | Qualsiasi misurazione della salute e della crescita delle piante: in questo caso, altezza della pianta e appassimento. |
| Variabili di controllo | Variabili che vengono mantenute costanti durante l’esperimento. | La temperatura e la luce nella stanza in cui sono tenute le piante e il volume d’acqua dato a ciascuna pianta., |
Scheda tecnica di esempio
In questo esperimento, abbiamo una variabile indipendente e tre dipendenti.
Le altre variabili nel foglio non possono essere classificate come indipendenti o dipendenti, ma contengono dati necessari per interpretare le variabili dipendenti e indipendenti.
Che dire della ricerca correlazionale?,
Quando si esegue una ricerca correlazionale, i termini “dipendente” e “indipendente” non si applicano, perché non si sta tentando di stabilire una relazione causa-effetto.
Tuttavia, potrebbero esserci casi in cui una variabile precede chiaramente l’altra (ad esempio, la pioggia porta al fango, piuttosto che il contrario). In questi casi si può chiamare la variabile precedente (cioè la pioggia) la variabile predittiva e la variabile seguente (cioè il fango) la variabile di risultato.
Altri comuni tipi di variabili
Una volta definite le indipendenti e variabili dipendenti e determinato se sono categorico o quantitativa, si sarà in grado di scegliere la corretta test statistici.,
Ma ci sono molti altri modi di descrivere le variabili che aiutano a interpretare i risultati. Alcuni tipi utili di variabili sono elencati di seguito.
| Tipo di variabile | Definizione | Esempio (tolleranza al sale esperimento) |
|---|---|---|
| variabili Confondenti | Una variabile che nasconde il vero effetto di un’altra variabile nell’esperimento., Ciò può accadere quando un’altra variabile è strettamente correlata a una variabile a cui sei interessato, ma non l’hai controllata nel tuo esperimento. | La dimensione del vaso e il tipo di terreno potrebbero influenzare la sopravvivenza delle piante tanto o più delle aggiunte di sale. In un esperimento controlleresti questi potenziali confonditori tenendoli costanti. |
| Variabili latenti | Una variabile che non può essere misurata direttamente, ma che si rappresenta tramite un proxy., | La tolleranza al sale nelle piante non può essere misurata direttamente, ma può essere dedotta dalle misurazioni della salute delle piante nel nostro esperimento di aggiunta di sale. |
| Variabili composite | Una variabile che viene fatta combinando più variabili in un esperimento. Queste variabili vengono create quando si analizzano i dati, non quando si misurano. | Le tre variabili fitosanitarie potrebbero essere combinate in un unico punteggio fitosanitario per rendere più facile presentare i risultati., |
Domande frequenti sulle variabili
Puoi pensare a variabili indipendenti e dipendenti in termini di causa ed effetto: una variabile indipendente è la variabile che pensi sia la causa, mentre una variabile dipendente è l’effetto.
In un esperimento, si manipola la variabile indipendente e si misura il risultato nella variabile dipendente., Ad esempio, in un esperimento sull’effetto dei nutrienti sulla crescita delle colture:
- La variabile indipendente è la quantità di nutrienti aggiunti al campo di coltura.
- La variabile dipendente è la biomassa delle colture al momento del raccolto.
Definire le variabili e decidere come manipolarle e misurarle è una parte importante della progettazione sperimentale.
Una variabile confondente, chiamata anche fattore confondente o confondente, è una terza variabile in uno studio che esamina una potenziale relazione causa-effetto.
Una variabile confondente è correlata sia alla presunta causa che al presunto effetto dello studio. Può essere difficile separare il vero effetto della variabile indipendente dall’effetto della variabile confondente.
Nel tuo progetto di ricerca, è importante identificare potenziali variabili confondenti e pianificare come ridurne l’impatto.,
Le variabili quantitative sono tutte le variabili in cui i dati rappresentano quantità (ad esempio altezza, peso o età).
Le variabili categoriali sono tutte le variabili in cui i dati rappresentano gruppi. Questo include classifiche (ad esempio, piazzamenti in una gara), classificazioni (ad esempio marche di cereali) e risultati binari (ad esempio lanci di monete).
Devi sapere con quale tipo di variabili stai lavorando per scegliere il test statistico giusto per i tuoi dati e interpretare i tuoi risultati.,
Le variabili discrete e continue sono due tipi di variabili quantitative:
- Le variabili discrete rappresentano i conteggi (ad esempio il numero di oggetti in una raccolta).
- Le variabili continue rappresentano quantità misurabili (ad esempio volume o peso dell’acqua).
