Переменных: Типы данных

Способ хранения и извлечения переменных в документах Word

Для версии Microsoft Word 2000 в данной статье см.
209227.
Для версии Microsoft Word 97 в данной статье см.
181816.
Для версии Microsoft Word 7.0 в данной статье см.
106388.

Обзор

В данной статье описывается, как хранить и извлекать переменные документа при использовании Microsoft Word.

Дополнительные сведения

Корпорация Майкрософт предлагает примеры программного кода только для иллюстрации и без явных или подразумеваемых гарантий. Это включает, но не ограничиваясь, подразумеваемые гарантии товарной пригодности или пригодности для определенной цели. В данной статье предполагается, что вы знакомы с демонстрируемым языком программирования и средствами, которые используются для создания и отладки. Сотрудники службы поддержки Майкрософт могут объяснить возможности конкретной процедуры, но не выполнять модификации примеров для обеспечения дополнительных функциональных возможностей или создания процедур для определенных требований.

Дополнительные сведения о том, как использовать примеры кода в этой статье щелкните следующий номер статьи базы знаний Майкрософт:

290140 OFFXP: запуск кода примера из статей базы знаний
Задавать и извлекать содержимое строковой переменной в документ или шаблон можно использовать Visual Basic для приложений Microsoft коллекции переменных .

Кроме того можно использовать поле DocVariable для извлечения значения переменной документа после его для отображения в документе Word.

Как задавать и извлекать значения переменной документа

Следующий пример макроса использует свойство переменные для хранения, а затем извлечь значение строковой переменной с именем «FullName» с текущим документом.

Sub GetSetDocVars()
Dim fName As String
fName = "Jeff Smith"
 ' Set contents of variable "fName" in a document using a document
' variable called "FullName". 
ActiveDocument.Variables.Add Name:="FullName", Value:=fName
' Retrieve the contents of the document variable.
MsgBox ActiveDocument.Variables("FullName").Value
End Sub

Примечание: Если в документе уже задано имя переменной появляется следующее сообщение об ошибке:

Ошибка во время выполнения «5903»: Имя переменной уже существует.

Необходимо удалить имя или просто сбросить значение аргумента.

Удаление переменной документа

Следующий пример макроса использует свойство Variables в первом наборе и получить значение переменной документа и затем удалить переменную из активного документа.

Sub GetSetDeleteDocVars()
 Dim fName As String
fName = "Jeff Smith"
' Set contents of variable "fName" in a document using a document
' variable called "FullName."
ActiveDocument. Variables.Add Name:="FullName", Value:=fName
' Retrieve the contents of the document variable.
MsgBox ActiveDocument.Variables("FullName").Value
' Delete the variable.
ActiveDocument.Variables("FullName").Delete
End Sub

Как извлечь значение переменной документа с помощью поля DocVariable

Следующий пример макроса использует свойство Variables для задания переменной документа. Следующий пример макроса являются действия, чтобы использовать поле DocVariable для извлечения значения в содержимое одного документа.

Sub GetSetDocVars()
Dim fName As String
fName = "Jeff Smith"
' Set contents of variable "fName" in a document using a document
 ' variable called "FullName."
ActiveDocument.Variables.Add Name:="FullName", Value:=fName
End Sub

Чтобы использовать поле DocVariable, выполните следующие действия.

1. В меню Вставка щелкните поле.

   Примечание. В Microsoft Office Word 2007 выберите в группе текст на вкладке ВставитьЭкспресс-блоки и выберите поле.

2. В списке категории выберите Документ автоматизации.

3. В списке поле выберите DocVariable.

4. В поле Новое имя в разделе свойств полявведите имя переменной документа.

   Примечание: Если вы видите Дополнительные свойства поля , а не
   Свойства полянажмите кнопку Скрыть коды.

5. Нажмите кнопку ОК.

Если необходимо сохранить значение между сеансами работы макроса можно хранить значения, используя любой из следующих методов:

• Свойство PrivateProfileString используется для хранения значений в файле настройки закрытого.

  Дополнительные сведения о свойстве PrivateProfileString в редакторе Visual Basic нажмите кнопку Справки Microsoft Visual Basic в меню Справка выберите Свойство PrivateProfileString введите в поле помощника Office или мастера ответов, а затем Нажмите кнопку Поиск для просмотра раздела.
  

• org/ListItem»>

  Используйте свойство переменные для хранения значений в документе.

  Дополнительные сведения о свойстве переменные в редакторе Visual Basic меню Справка выберите команду Справка по Microsoft Visual Basic , введите Свойство Variables в поле помощника Office или мастера ответов и нажмите кнопку поиска Просмотрите раздел.
  

• Использование Visual Basic для приложений операторы Ввода-вывода для записи в текстовый файл (например, написать инструкцию или инструкции Print ).

  Дополнительные сведения о записи данных в файлы, в редакторе Visual Basic выберите команду Справка по Microsoft Visual Basic в меню Справка , введите запись данных в файлы в поле помощника Office или мастера ответов и нажмите кнопку поиска Просмотрите раздел.
  

• org/ListItem»>

  Использование объекта AutoTextEntry для хранения значений в элемент автотекста.
  

  Дополнительные сведения об объекте AutoTextEntry в редакторе Visual Basic меню Справка выберите команду Справка по Microsoft Visual Basic , объектом AutoTextEntry введите в поле помощника Office или мастера ответов и нажмите кнопку поиска для просмотра раздела.
  

Изучение переменных и типа поля

Раздел 1. Общие сведения о переменных и типах полей.

Раздел 2. Просмотр переменных в визуализации.

Раздел 3. Дискретные и непрерывные переменные.

Специалист по исследованию и анализу данных, Джеффри Лик определяет данные как «состоящие из значений качественных или количественных переменных, принадлежащие к набору элементов». В этом модуле вы изучите типы переменных и узнаете, как эти типы влияют на столбцы (или поля) данных.

По завершении этого модуля вы сможете:

• Определять различные типы переменных.
• Различать номинальные качественные, порядковые качественные и количественные переменные.
• Различать непрерывные и дискретные переменные.

Модуль «Распознавание хорошо структурированных данных» объясняет, что данные организованы в столбцы или поля, и что в структурированных данных поля состоят из переменных, по одной переменной на поле.

Теперь давайте объединим это понимание с расширенным определением данных, адаптированным специалистом по исследованию и анализу данных, Джеффри Ликом. По словам Лика, «данные состоят из значений качественных или количественных переменных, принадлежащих набору элементов».

Вы знаете, что качественные переменные относятся к характеристикам или качествам. Качественные переменные можно разделить на два типа: номинальные и порядковые.

Номинальные качественные переменные – это категории, которые нельзя ранжировать. Например, рассмотрим несколько видов фруктов: бананы, виноград, абрикосы и яблоки. Это номинальные переменные, потому что между ними нет подразумеваемого ранжированного порядка. То есть банан, например, не стоит выше абрикоса.

Один из способов запомнить определение номинальной переменной: Nonimal = Named (Номинальная = Именованная).

В отличие от номинальных качественных переменных, порядковые качественные переменные можно ранжировать. Они качественны, потому что не поддаются количественному измерению, но между ними существует логический порядок ранжирования. Например, вспомните любой опрос, который вы, проходили. Примеры порядковых качественных значений в опросе:

• Никогда / иногда / в основном / всегда
• Крайне недоволен / недоволен / ни то, ни то / доволен / полностью доволен

Вот один из способов запомнить определение порядковой переменной: Ordinal = Ordered. (Порядковая = Упорядоченная)

Теперь проверим как вы это поняли. В следующем упражнении определите, является ли каждая характеристика номинальной качественной переменной, порядковой качественной переменной или количественной переменной.

Варианты для соответствующих категориий.

Марки автомобилей (Ford, Fiat, Toyota, Kia и др.)

Виды домашних животных (собаки, кошки, птицы, хорьки, золотые рыбки и др.)

Общее годовое количество осадков в городе (в дюймах)

Количество часов, проведенных за просмотром телевизора каждый день

Золотая медаль, серебряная медаль, бронзовая медаль

Горячий, теплый, прохладный, холодный

Полностью согласен, Согласен, Не согласен, Полностью не согласен

Количество детей в семье

Мягкий, средний, пряный

Типы жилья (дом, квартира, общежитие, и т. д.)

Скорость в милях в час

Провинции в Канаде (Альберта, Британская Колумбия, Манитоба и др. )

Когда переменные используются в наборе данных, они организованы как поля (или столбцы). Переменные могут быть качественными или количественными. На этом уроке вы узнали, что их можно дополнительно классифицировать при необходимости.

В следующем уроке вы узнаете, как различные типы переменных (полей) влияют на визуализацию данных.

Когда переменные используются в наборе данных, они организованы в виде полей (или столбцов). Переменные могут быть качественными или количественными. Теперь рассмотрим визуализации, в которых используются количественные и качественные переменные (поля).

Количественные и качественные переменные используются в визуализации по-разному:

• Количественные переменные – это те элементы данных, которые вы можете вычислить. Их также можно агрегировать (сумма и среднее – вот два примера агрегирования).
• Качественные переменные устанавливают уровень детализации визуализации. Их можно использовать для категоризации, сегментации и раскрытия деталей ваших данных.

Визуализация слева содержит только количественную переменную (прибыль), а визуализация справа содержит и количественную переменную (прибыль) и качественную переменную (категория).

• Каждая переменная (поле) находится в одном столбце с заголовком столбца.
• Каждое отдельное наблюдение этой переменной (значения) находится в отдельной строке.

Эта простая таблица содержит столбец и заголовок столбца для каждой переменной со значениями на уровне строк для каждого столбца.

Рассмотрим небольшой пример. Эти визуализации с использованием данных из бизнес-франшизы иллюстрируют эффект просмотра только количественной переменной (поля) или просмотра как количественной переменной, так и качественной переменной (поля).

Визуализация слева включает только количественную переменную, сумму (или общую) прибыль для бизнеса. Как видите, этот бизнес принес в общей сложности более 1,4 миллиона долларов прибыли.

Визуализация справа содержит качественную переменную (Категория), поэтому теперь вы можете видеть общую прибыль, сегментированную по трем категориям продуктов: мебель, канцелярские товары и технологии.

Теперь, когда вы ознакомились с кратким обзором, давайте посмотрим, как количественные и качественные переменные раскрывают понимание данных в визуализациях. Переменные (поля) не находятся в одном столбце каждая, с заголовком столбца.

Шаг 1. Изучите переменные

Давайте рассмотрим несколько переменных.

• Категория, приоритет заказа, способ доставки и подкатегория – качественные переменные.
• Прибыль, продажи и стоимость доставки – количественные переменные.

Шаг 2. Присмотритесь к качественным переменным

Найдите минутку и взгляните на значения на уровне строк в качественных переменных:

• Категория и подкатегория содержат названия значений без какого-либо подразумеваемого ранга или порядка. Это номинальные переменные.
• Приоритет заказа и режим доставки содержат значения, которые подразумевают логический ранг или порядок. Это порядковые переменные. Это различие будет важно, когда мы исследуем визуализации.

Шаг 3. Просмотр визуализации до добавления качественных переменных

Начнем с визуализации, которая содержит только одну количественную переменную и показывает среднюю стоимость доставки.

Шаг 4. Просмотр визуализаций с добавленными номинальными переменными

Качественные переменные добавляют больше деталей к визуализациям.

Начнем с номинальных переменных. После добавления параметра «Категория» средняя стоимость доставки будет сегментирована по категории продукта. Мы видим, что в категории продуктов «Технологии» самая высокая средняя стоимость доставки.

Визуализация справа углубляется с добавлением номинальной переменной «Подкатегория». Теперь мы видим, что, несмотря на то, что у «Технологии» самые высокие средние затраты на доставку по категориям продуктов, в «Таблицах» самые высокие средние затраты на доставку по подкатегориям продуктов.

Шаг 5. Просмотр визуализации с добавленной порядковой переменной

Теперь давайте посмотрим, что произойдет, когда мы исследуем другую визуализацию, которая использует порядковую переменную для анализа средней стоимости доставки по Приоритету Заказа.

Что вы заметили? Удивительно, но у заказов с низким приоритетом средняя стоимость доставки выше, чем у заказов со средним приоритетом.

Шаг 6. Просмотр визуализации с добавленной второй порядковой переменной

Добавление второй порядковой переменной позволяет нам анализировать среднюю стоимость доставки как по Приоритету Заказа, так и по Режиму Доставки.

Что вы заметили? Удивительно, но для заказов со средним приоритетом средняя стоимость доставки заказов, отправленных первым классом, выше, чем для заказов, отправленных в тот же день.

Мы исследовали переменные в данных и некоторые визуализации с количественной переменной и номинальными и порядковыми качественными переменными.

Какой тип переменной в предыдущем примере имеет Приоритет Заказа?

• Количественная переменная
• Порядковая качественная переменная
• Номинальная качественная переменна

Теперь вы понимаете, как количественные и качественные переменные в ваших данных можно представлять в визуализациях. На следующем уроке вы узнаете, как переменные можно также разделить на дискретные и непрерывные.

Раздел 3: дискретные и непрерывные переменные

Еще одна классификация, которую мы можем применить к переменным, включает дискретные и непрерывные типы переменных.

Дискретные переменные разделены и различаются. Проще говоря, если вы можете посчитать ее отдельно, это дискретная переменная. Например, вы можете посчитать количество детей в семье. В семье может быть 0, 3, 6 детей и так далее, но не может быть 3.45.

Количество пальцев на ноге и общее количество носков в ящике – это тоже примеры дискретных переменных. Общее количество пальцев на всех ногах у всех жителей вашего города – это тоже дискретная переменная. На индивидуальный подсчет всех пальцев на ногах уйдет много времени, но тем не менее, это возможно.

Непрерывный означает формирование неразрывного целого, без прерывания.

Это – такие переменные, которые нельзя подсчитать за конечный промежуток времени, потому что между любыми двумя значениями существует бесконечное количество значений. Например, если вы хотите измерить время, каждую единицу времени можно разбить на еще более мелкие единицы: время реакции на стимул можно выразить как 1,64 секунды, или его можно и дальше дифференцировать, и выразить как 1,642378765 секунд, и т. д., до бесконечности.

Вот еще примеры непрерывных значений: температура, расстояние и масса.

Варинаты для соответствующих категорий, дискретной или непрерывной.

Количество яиц в коробке

Масса грузовика

Количество учеников в классе

Объем воды в Тихом океане

Количество лошадей в Южной Америке

Температура воздуха

Теперь у вас есть понимание того, что переменные можно классифицировать как количественные, качественные, дискретные и непрерывные.

#dataliteracy, #информационная грамотность, #DataLiteracyProject

Следующая статья: Изучение распределений

Что такое переменные?

Научный метод

Что такое переменные?

Что такое переменные?

В науке переменная — это любой фактор, черта или состояние, которые могут существовать в различных количествах или типах.

Ученые пытаются понять, как устроен мир природы. Для этого они используют эксперименты для поиска причинно-следственных связей . Причинно-следственные связи объясняют, почему что-то происходит, и позволяют надежно предсказать результаты действия. Ученые используют научный метод для разработки эксперимента, чтобы они могли наблюдать или измерять, вызывают ли изменения в одном элементе что-то другое повторяющимся образом.

Эти факторы, которые изменяются в ходе научного эксперимента, являются переменными .

Правильно спланированный эксперимент обычно имеет три типа переменных: независимые, зависимые и контролируемые.

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная — это одна , которая изменяется ученым. Почему только один? Ну, если вы изменили более одной переменной, было бы трудно понять, какое изменение вызывает то, что вы наблюдаете. Например, что, если бы наш научный вопрос звучал так: «Как размер собаки влияет на количество съеденной ею пищи?»; затем во время ваших экспериментов с кормлением вы меняли как размер собаки, так и время дня, когда собак кормили. Данные могут немного сбить с толку: большая собака съела меньше еды, чем маленькая, из-за своего размера или потому, что была середина дня, а собаки предпочитают есть больше утром?

Иногда просто изменить одну переменную невозможно, и в таких случаях ученые полагаются на более сложный математический анализ и дополнительные эксперименты, чтобы попытаться выяснить, что происходит. Учащимся старшего возраста предлагается прочитать об этом подробнее в нашем Страница «Экспериментальный дизайн для передовых научных проектов». Чтобы было ясно, для научной ярмарки обычно разумно иметь только и независимых переменных одновременно. Если вы новичок в выполнении научных проектов и хотите узнать эффект от изменения нескольких переменных, проведите несколько тестов, фокусируясь на одной независимой переменной за раз.

Что такое зависимая переменная?

Зависимые переменные — это вещи, на которых ученый сосредотачивает свои наблюдения, чтобы увидеть, как они реагируют на изменение, внесенное в независимую переменную. В нашем примере с собакой зависимой переменной является то, сколько собаки едят. Это то, что мы наблюдаем и измеряем. Она называется «зависимой» переменной, потому что мы пытаемся выяснить, зависит ли ее значение от значения независимой переменной. Если между двумя типами переменных (независимыми и зависимыми) существует прямая связь, возможно, вы обнаруживаете причинно-следственную связь. Количество зависимых переменных в эксперименте варьируется, но их может быть больше одной.

Что такое управляющая переменная?

Эксперименты также имеют контролируемых переменных . Контролируемые переменные — это величины, которые ученый хочет сохранить постоянными, и он должен наблюдать за ними так же тщательно, как и за зависимыми переменными. Например, в примере с экспериментом с собаками вам нужно будет контролировать, насколько собаки голодны в начале эксперимента, тип пищи, которую вы им даете, и нравится ли им еда. Почему? Если бы вы этого не сделали, тогда можно было бы дать другие объяснения различиям, которые вы наблюдаете в том, сколько они едят. Например, может быть, маленькая собака ест больше, потому что в этот день она более голодна, может быть, большой собаке не нравится предложенный корм для собак, или, может быть, все собаки будут есть больше влажного корма для собак, чем сухого. Таким образом, вы должны оставить все остальные переменные одинаковыми (вы их контролируете), чтобы вы могли видеть только влияние одной переменной (независимой переменной), которую вы пытаетесь протестировать. Как и в нашем примере, в большинстве экспериментов используется более одной контролируемой переменной. Некоторые люди называют контролируемые переменные «постоянными переменными».

В лучших экспериментах ученый должен иметь возможность измерить значений каждой переменной. Вес или масса — пример переменной, которую очень легко измерить. Однако представьте, что вы пытаетесь провести эксперимент, в котором одной из переменных является любовь. Не существует такого понятия, как «измеритель любви». У вас может быть убеждение, что кто-то влюблен, но вы не можете быть в этом уверены, и у вас, вероятно, будут друзья, которые с вами не согласны. Итак, любовь не поддается измерению в научном смысле; следовательно, это была бы плохая переменная для использования в эксперименте.

Примеры

Примеры переменных

Время как пример независимой переменной

В некоторых экспериментах именно время вызывает изменение зависимой переменной. Ученый просто запускает процесс, затем наблюдает и записывает данные через равные промежутки времени.

Независимая переменная для опросов и тестов различных групп

Когда ученый проводит тест или опрос различных групп людей или объектов, эти группы определяют независимую переменную. Например:

Переменные «или/или» (двоичные)

Иногда переменная просто представляет условие «или/или» (двоичное). Например, во время эксперимента что-то может либо присутствовать, либо отсутствовать.

Образец

Образец

Вот образец, содержащий переменные и гипотезу.

Контрольный список

Контрольный список переменных проекта научной ярмарки

Назначьте это с помощью Google Classroom:

• Тест переменных
• Переменные моего научного проекта (рабочий лист для учащихся)

Ознакомьтесь с нашими научными видеороликами

Бумажные ракеты — деятельность STEM

Мини-дрон-палочка для мороженого

Почему он не смешивается? Откройте для себя эффект бразильского ореха

Независимые и зависимые переменные | Определение и примеры

Опубликован в 3 февраля 2022 г. от Прита Бхандари. Отредактировано 2 декабря 2022 г.

В исследованиях переменными являются любые характеристики, которые могут принимать различные значения, такие как рост, возраст, температура или результаты тестов.

Исследователи часто манипулируют или измеряют независимые и зависимые переменные в исследованиях, чтобы проверить причинно-следственные связи.

• Независимая переменная является причиной. Его значение составляет 90 100 независимых 90 101 от других переменных в вашем исследовании.
• Зависимая переменная — это эффект. Его значение зависит от от изменений независимой переменной.

Ваша независимая переменная — это температура в помещении. Вы меняете температуру в помещении, делая ее прохладнее для половины участников и теплее для другой половины.

Ваша зависимая переменная — это результаты тестов по математике. Вы измеряете математические способности всех участников с помощью стандартизированного теста и проверяете, различаются ли они в зависимости от комнатной температуры.

Содержание

1. Что такое независимая переменная?
2. Типы независимых переменных
3. Что такое зависимая переменная?
4. Определение независимых и зависимых переменных
5. Независимые и зависимые переменные в исследованиях
6. Визуализация независимых и зависимых переменных
7. Часто задаваемые вопросы о независимых и зависимых переменных

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная — это переменная, которую вы манипулируете или изменяете в ходе экспериментального исследования, чтобы изучить ее эффекты. Он называется «независимым», потому что на него не влияют никакие другие переменные в исследовании.

Независимые переменные также называются:

• Объясняющие переменные (они объясняют событие или результат)
• Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
• Правосторонние переменные (они появляются в правой части уравнения регрессии).

Эти термины особенно используются в статистике, где вы оцениваете степень, в которой изменение независимой переменной может объяснить или предсказать изменения в зависимой переменной.

Типы независимых переменных

Существует два основных типа независимых переменных.

• Экспериментальные независимые переменные могут напрямую манипулироваться исследователями.
• Субъектные переменные не могут манипулироваться исследователями, но они могут использоваться для группировки субъектов исследования по категориям.

Экспериментальные переменные

В экспериментах вы манипулируете независимыми переменными напрямую, чтобы увидеть, как они влияют на вашу зависимую переменную. Независимая переменная обычно применяется на разных уровнях, чтобы увидеть, как различаются результаты.

Вы можете применить только два уровня, чтобы узнать , если независимая переменная вообще влияет.

Вы также можете применить несколько уровней, чтобы выяснить, как как независимая переменная влияет на зависимую переменную.

У вас есть три уровня независимых переменных, и каждая группа получает различный уровень обработки.

Вы случайным образом распределяете своих пациентов в одну из трех групп:

• Экспериментальная группа с низкими дозами
• Экспериментальная группа с высокими дозами
• Группа плацебо (для исследования возможного эффекта плацебо)

Настоящий эксперимент требует, чтобы вы случайным образом назначали участникам различные уровни независимой переменной.

Случайное назначение помогает контролировать характеристики участников, чтобы они не влияли на результаты эксперимента. Это поможет вам быть уверенным в том, что результаты ваших зависимых переменных получены исключительно в результате манипулирования независимыми переменными.

Предметные переменные

Субъектные переменные — это характеристики, которые различаются у разных участников, и исследователи не могут ими манипулировать. Например, гендерная идентичность, этническая принадлежность, раса, доход и образование — все это важные предметные переменные, которые социальные исследователи рассматривают как независимые переменные.

Невозможно случайным образом назначить их участникам, так как это характеристики уже существующих групп. Вместо этого вы можете создать дизайн исследования, в котором вы сравниваете результаты групп участников с характеристиками. Это квазиэкспериментальный дизайн, потому что нет случайного назначения. Обратите внимание, что любые методы исследования, использующие неслучайное распределение, подвержены риску систематической ошибки исследования, такой как систематическая ошибка отбора и систематическая ошибка выборки.

Ваша независимая переменная является предметной переменной, а именно гендерной идентичностью участников. У вас есть три группы: мужчины, женщины и другие.

Ваша зависимая переменная — реакция активности мозга на детский плач. Вы записываете активность мозга с помощью фМРТ-сканирования, когда участники слышат плач младенца, не осознавая этого.

После сбора данных вы проверяете наличие статистически значимых различий между группами. Вы находите некоторые из них и приходите к выводу, что гендерная идентичность влияет на реакцию мозга на детский плач.

Что такое зависимая переменная?

Зависимая переменная — это переменная, которая изменяется в результате манипулирования независимой переменной. Это результат, который вы хотите измерить, и он «зависит» от вашей независимой переменной.

В статистике зависимые переменные также называются:

• Переменные отклика (они реагируют на изменение другой переменной)
• Переменные результата (они представляют результат, который вы хотите измерить)
• Левосторонние переменные (они появляются в левой части уравнения регрессии)

Зависимая переменная — это то, что вы записываете после манипулирования независимой переменной. Вы используете эти данные измерений, чтобы проверить, влияет ли и в какой степени ваша независимая переменная на зависимую переменную, путем проведения статистического анализа.

Основываясь на своих выводах, вы можете оценить степень, в которой изменение вашей независимой переменной влияет на изменения в вашей зависимой переменной. Вы также можете предсказать, насколько ваша зависимая переменная изменится в результате изменения независимой переменной.

Идентификация независимых и зависимых переменных

Различение между независимыми и зависимыми переменными может быть непростой задачей при разработке сложного исследования или чтении научного исследования.

Зависимая переменная из одного исследования может быть независимой переменной в другом исследовании, поэтому важно уделить внимание дизайну исследования.

Вот несколько советов по идентификации каждого типа переменной.

Распознавание независимых переменных

Используйте этот список вопросов, чтобы проверить, имеете ли вы дело с независимой переменной:

• Манипулирует ли переменная, контролируется или используется исследователем в качестве метода группировки объектов?
• Эта переменная предшествует другой переменной во времени?
• Пытается ли исследователь понять, влияет ли эта переменная на другую переменную и каким образом?

Распознавание зависимых переменных

Проверьте, имеете ли вы дело с зависимой переменной:

• Измеряется ли эта переменная как результат исследования?
• Зависит ли эта переменная от другой переменной в исследовании?
• Эта переменная измеряется только после изменения других переменных?

Независимые и зависимые переменные в исследованиях

Независимые и зависимые переменные обычно используются в экспериментальных и квазиэкспериментальных исследованиях.

Вот несколько примеров исследовательских вопросов и соответствующих независимых и зависимых переменных.

Для экспериментальных данных вы анализируете свои результаты, создавая описательную статистику и визуализируя свои выводы. Затем вы выбираете подходящий статистический тест для проверки своей гипотезы.

Тип теста определяется:

• ваши типы переменных
• уровень измерения
• количество уровней независимых переменных.

Вы часто будете использовать тесты t или ANOVA для анализа данных и ответов на вопросы исследования.

Визуализация независимых и зависимых переменных

В количественных исследованиях рекомендуется использовать диаграммы или графики для визуализации результатов исследований. Как правило, независимая переменная проходит по оси 90 359 x 90 360 (по горизонтали), а зависимая переменная — по оси 90 359 y 90 360 (по вертикали).

Тип используемой вами визуализации зависит от типов переменных в ваших исследовательских вопросах:

• Гистограмма идеальна, когда у вас есть категориальная независимая переменная.
• Точечная диаграмма или линейный график лучше всего подходят, когда ваши независимые и зависимые переменные являются количественными.

Для проверки ваших данных вы помещаете независимую переменную уровня лечения на ось x , а зависимую переменную артериального давления на 9-ю.0359 и -ось.

Вы строите столбцы для каждой группы лечения до и после лечения, чтобы показать разницу в кровяном давлении.

Основываясь на ваших результатах, вы заметили, что в группе плацебо и в группе с низкой дозой наблюдается небольшая разница в артериальном давлении, в то время как в группе с высокой дозой отмечаются существенные улучшения.

Часто задаваемые вопросы о независимых и зависимых переменных

Каково определение независимой переменной?

org/Answer»>

Независимая переменная — это переменная, которую вы манипулируете, контролируете или изменяете в экспериментальном исследовании, чтобы изучить ее эффекты. Он называется «независимым», потому что на него не влияют никакие другие переменные в исследовании.

Независимые переменные также называются:

• Объяснительные переменные (они объясняют событие или результат)
• Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
• Правосторонние переменные (они появляются в правой части уравнения регрессии).

Каково определение зависимой переменной?

Зависимая переменная — это то, что изменяется в результате манипулирования независимой переменной в экспериментах. Это то, что вы хотите измерить, и это «зависит» от вашей независимой переменной.

В статистике зависимые переменные также называются:

• Переменные отклика (они реагируют на изменение другой переменной)
• Переменные результата (они представляют результат, который вы хотите измерить)
• Левосторонние переменные (они появляются в левой части уравнения регрессии)

Могу ли я включить в исследование более одной независимой или зависимой переменной?

Да, но для включения более одного вопроса любого типа требуется несколько исследовательских вопросов.

Например, если вас интересует влияние диеты на здоровье, вы можете использовать несколько показателей здоровья: уровень сахара в крови, кровяное давление, вес, пульс и многое другое. Каждая из них является собственной зависимой переменной со своим исследовательским вопросом.

Вы также можете посмотреть на влияние уровней физических упражнений и диеты или даже на дополнительный эффект их комбинации. Каждая из них является отдельной независимой переменной.

Чтобы обеспечить внутреннюю достоверность эксперимента, вы должны изменять только одну независимую переменную за раз.

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П. (2022, 02 декабря). Независимые и зависимые переменные | Определение и примеры. Скриббр. Проверено 23 января 2023 г., из https://www.scribbr.com/methodology/independent-and-dependent-variables/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали.