독립 변수는 과학자와 연구원이 특정 특성이나 현상을 예측하는 데 사용하는 변수입니다. 예를 들어, 지능 연구자들은 독립 변수 IQ를 사용하여 급여, 직업 및 학교에서의 성공과 같은 다른 IQ 수준의 사람들에 대한 많은 것을 예측합니다. 그러나 연구를 설계하고 수행하기 전에 연구원이 고려해야 할 중요한 사실 중 하나는 독립 변수 유형간에 근본적인 차이가 있다는 것입니다. 연구자들은 독립 변수를 "운영"과 "개념적"범주로 나눕니다.
정의
개념적 독립 변수는 연구자가 연구를 수행하기 전에 "생각"하거나 개념화 할 수있는 변수입니다. 개념적 독립 변수는 연구자가 진정으로 측정하고자하는 변수입니다. 예를 들어, 지능 연구자들은 인간이 새로운 문제를 해결할 수있는 이론적 심리 메커니즘 인“g- 팩터”에 관심이 있습니다.
반면에 운영 독립 변수는 연구자가 연구에서 사용하는 변수입니다. 예를 들어, 사람의 IQ 측정에 관심이있는 연구원은 Raven의 매트릭스 IQ 테스트를 시행 할 수 있습니다. 이 경우 운영 독립 변수는이 테스트에서 개인의 점수입니다.
유래
개념 및 운영 독립 변수는 다른 방식으로 발생했습니다. 개념적 독립 변수는 "음악의 맛"과 같이 연구원이 개인적으로 발명하고 정의하는 변수이거나 존재하는 변수 일 수 있습니다. "감사"와 같은 과학 문헌에서 운영 독립 변수는 연구 문제에서 발생한다는 점에서 다릅니다. 디자인. 예를 들어, "감사"와 같은 추상적 인 것을 측정하는 것은 불가능하거나 효율적이지 않을 수 있습니다. 그런 상황, 편의성 및 실용성의 문제는 쉽게 작동 할 수있는 독립 변수를 발생시킵니다. 정확히 잰.
측정 가능성
개념적 독립 변수는 연구자들이 진심으로 관심을 갖고 있다는 점에서“이상적”입니다. 그러나 실제 연구에서는 그러한 변수를 측정하는 것이 종종 불가능합니다. 예를 들어 g- 팩터와 같은 심리적 메커니즘을 직접 측정 할 수 없습니다. 따라서 측정 가능성 측면에서 개념 및 운영 독립 변수는 운영이 측정 가능하고 개념이 그렇지 않다는 점에서 다릅니다.
특성
운영 변수는 오해없이 측정하고보고 할 수있는 범위에서 매우 구체적입니다. 메모리 회상 작업에 대한 반응 속도는 초와 같은 객관적인 용어로 측정 할 수 있다는 점에서 구체적입니다. 반면에 개념적 변수는 다른 해석의 대상이됩니다. "지능"및 "감사"와 같은 용어는 연구자마다 다른 의미를 가질 수 있으므로 개념적 변수를 과학적 논쟁의 주제로 만듭니다.