変数の操作化：プロセスと例 - 理科 - 2025

変数の操作化は、調査の一部である概念を抽象化せずに調査プロセスにとってより有用にする目的で、それを介して概念を分解する論理プロセスで構成されます。各変数を収集、評価、観察できる場合、それは指標になります。

著者Mercedes Reguantによると、変数の操作化のプロセスは、一部の変数が、置換された変数を表すより具体的な変数に置き換えられるプロセスです。このプロセスの例としては、学校の成績が挙げられます。これは、学業の成功の変数を計算するために必要な指標として機能します。

変数の運用を通じて、概念を最大限に分解して、研究プロセス内での有用性を高めることが求められています。出典：pixabay.com

変数は、計測器を使用して抽象的な概念を経験的な概念に変換することを目的として操作可能になります。このプロセスは、研究の準備中に実験をほとんど行わずに研究者を導き、調査プロセスでの頻繁な間違いを防ぐために重要です。

一部の変数は非常に具体的であるため、操作する必要はありません。たとえば、個人の性別や信号機の色を信号機として判断する場合などです。人体の器官の構造と位置を定義する変数も操作可能にする必要はありません。

変数の操作化は、それらの概念化がより困難な場合に必要になります。これは通常、変数が教育、生活の質、権威などの抽象的な定義に関連しているためです。これらの概念は、実行される研究のタイプまたは研究者の専門分野に応じて異なる意味を持つ可能性があります。

変数を操作可能にする必要性は、研究者が確立する必要があります。研究者は変数の規模を考慮して、調査中に操作可能プロセスが必要かどうかを判断する必要があります。

変数のスケールは、各変数の基本的な特性（どのタイプに属するか、その定義は何か、その次元と測定単位は何かなど）が確立されている比較表で構成されています。この情報により、調査作業を実行するために不可欠な変数を確立できます。

変数とは何ですか？

Linton Freemanの定義を考慮に入れると、変数は、さまざまな値を採用する可能性があり、さまざまなカテゴリで表現できる、特定のオブジェクトの特性または観察可能な要素であることが確立できます。

変数の簡単な例としては、色があります。色は、特に黒、白、青、緑、紫などに分類できます。人の体重も変数にすることができます。たとえば、80、70、60キログラムの値で表すことができます。

量的および質的変数

変数は、定量化できない場合、本質的に定性的です。たとえば、これは、価値としての正義、尊厳としての働き、公務員に存在する機会均等または腐敗などの抽象的な概念の変数で発生します。

一方、変数は、たとえば主要な首都の殺人者の平均年齢、工芸品の取引に従事している人々の財務レベル、または平均などのように、要素に量的または数値的な特徴がある場合、量的である可能性があります他のケースの中で、3年生の。

科学的および社会学的方法における変数の重要性

すべての科学研究はそれらを中心に展開しているため、科学的および社会学的方法における変数の重要性は否定できません。

実際、一部の著者は、科学的研究の目的は、変数とそれらの間に存在する関係をテストするテストを通じて変数とその大きさを発見することであると断言しています。

したがって、変数は、説明、分析、分類、説明など、作業のすべての用語または操作方法に浸透するため、科学的調査の主要なフェーズで使用されていることを確認できます。

変数の概念は、最初は最大の一般性を備えていることを覚えておく必要があります。したがって、（科学の対象と見なされる）世界のすべての現実と物事は変数である可能性があります。

変数を要素として定義するには、次の側面が必要です。

- 名前。

-ある種の言葉による定義。

-一連のカテゴリ。

-観察されたもののカテゴリーへの分類を含む手順。

次の例は、上記について説明しています。

-名前：政党に関する選好。

-言葉による定義：民主主義の枠組みの中で市民の参加を促進する組織の特定の偏見。

-カテゴリ：PPC、APRA、PPT、PSU、その他、なしに一致。

-カテゴリ分類手順：次の質問に対するアンケートの回答から、政党に関する選好を決定します。「次の選挙でどちらの政党を支持しますか？」

変数のタイプ

変数は次のようにカタログ化できます。

-測定レベルに応じて

これらは、名義、順序、比率または比率、または間隔です。それぞれの最も顕著な特徴を以下に説明します。

公称

名義変数はオブジェクトの分類のみを許可します。つまり、番号が割り当てられたオブジェクト間の単一の関係をカタログ化します。これらの変数は同値関係を維持します。

たとえば、変数「sex」では、数字「1」が男性を示すために割り当てられ、「2」は女性を示すために使用されます。つまり、数字の1のメンバーはすべて男性になるため、同等の状態を維持します。

その結果、同値関係は再帰的（a = a）、対称的（a = b、b = a）、推移的（a = bおよびb = cの場合、a = c）です。

序数

順序変数は分類と順序付けを可能にするため、属性自体の強度を考慮した論理シーケンスを確立します。

この例としては、次のようなものがあります。健康関連サービスの実行における人々の満足度を測定する場合、「完全な満足度」、「平均的な満足度」、「小さな満足度」、「不満"。

このタイプの分類は、観測の目盛りまたは順序を確立できるため、名目上の分類とは異なります。

理由または比率の

比率または比率の変数には、順序付けや分類などの以前のプロパティがあります。ただし、絶対または真のゼロの可能性が追加されます。

つまり、測定中のオブジェクトの値がゼロの場合、そのオブジェクトには測定中のプロパティがありません。

この変数は、最高レベルの測定に対応しています。それを分析するために、以前のレベルのすべての手法を適用することが可能であり、また、幾何平均とスケールのゼロ点を確立するために必要なテストを認めます。

間隔

間隔変数を使用すると、等式の概念を考慮してアスペクトを測定できます。比率変数とは異なり、絶対ゼロは受け入れません。ただし、値間の距離とそれらを管理する順序を測定できます。

-研究の種類による

現象の因果関係の分析を担当する科学研究には、独立、依存、または介入の変数があります。

独立した

独立変数は、最終的な原因を表します。

従属

このタイプの変数は、考えられる影響を表しています。

介入者

これは、従属変数と独立変数の間で機能する3番目の変数を発生させる変数に対応します。介在する変数は、この関係の理解を促進します。

-変数の起源によると

変数はアクティブまたは属性にできます。

アクティブ

変数は、研究者が変数を設計または作成するときにアクティブであると見なされます。

限定的

問題の変数がすでに設定されている（つまり、既存の変数であった）場合、その変数は属性と見なされます。

-それが表す値の数によると

この場合、変数は、連続、離散、二分または多項のいずれかです。

継続的

連続変数は、値を段階的に表し、年齢などの分数を認めます。

控えめな

離散変数は、子供の数や妊娠の数など、分数を認めない値のみを取る変数です。これらの値は、離散変数内で考慮できるように、特定の数値セットに属している必要があります。

二分法

変数が性別などの2つの値のみを取る場合、それは二分と定義されます。

政治

変数が3つ以上の値を取る場合、それは多項式と呼ばれます。

-変数の研究者による制御によると

それらは制御可能または制御され、制御されない場合があります。

制御された

制御変数は、喫煙者が1日あたりに消費するタバコの本数や肺疾患との関係など、研究者による制御を必要とする従属変数です。

制御されていません

前のものとは異なり、制御されていない変数は、研究者による分析中に考慮されない場合に明らかです。

-抽象化の程度によると

この分類に従って、変数は一般、中間、または経験に分類できます。

一般的な

一般的な変数は、経験的に直接測定できない現実を参照する変数です。

中級

変数は、部分的な次元を表す場合は中間です。これの結果として、彼らは経験的な現実に近いです。

経験的

経験的変数（指標とも呼ばれます）に関して、これらは直接および実験的な方法で観測可能および測定可能な側面または次元を表します。

変数の運用化プロセス

社会学者のPaul Lazarsfeldによると、変数の操作には以下のフェーズを実行する必要があります：

第1段階

この最初の段階では、変数の概念が決定されます。これは、経験的現実の主要な特徴を理論的概念を通じて表現することを目的としています。

第2段

このフェーズでは、以前に見つかったコンセプトについて非常に直接的な仕様が作成されます。このプロセスは、この概念の次元と実際的な側面の分析を通じて実行されます。

これらの側面は、変数の概念的表現に含まれているか、その値間のさまざまな関係の理解から経験的に導き出されています。

たとえば、ラザースフェルドは、変数「パフォーマンス」で、製品の品質、作業率、チームの収益性という3つの次元を区別できることを確立しています。

第三段階

このフェーズでは、調査単位で最大の次元に到達する指標または特定の経験的状況を選択する必要があります。

このフェーズに対応するためには、運用を可能な限り最大限に行う必要があります。これは、経験的現実で次元のサンプルとして使用できるすべての手がかりを検索することによって実現されます。

たとえば、変数「社会階級」の次元は「経済レベル」である可能性があります。この場合、指標は次のようになります。とりわけ、都市および素朴な物件からの利回り、給与、株式からの配当、資本持分、ローンの取得および借金の返済などです。

第4段階

それは調査のための最も重要で適切な指標を選択した後のインデックスの構築から成ります。

場合によっては、各指標に同じ重要度が割り当てられないことがあります。このため、特定のディメンションを参照するすべてのインジケーターを共通の指標で収集するインデックスを作成する必要があります。これは、重要度に応じてこれらのそれぞれに値を割り当てることによって実現されます。

変数の操作化とは、一般的に、より具体的な他の変数をいくつかの変数に置き換えることを覚えておくことが重要です。したがって、操作を有効にするには、他の変数を置き換える変数が後者を表す必要があります。

このため、運用化は、指標による一般変数の正しい表現についての想定または補助仮説の暗黙的または明示的な定式化に基づいています。

要約すると、変数を操作可能にするには、以下に従う必要があります。

1-変数を状態または定義します。

2-その寸法と主な側面を推定します。

3-各ディメンションに適切なインジケーターを見つけます。

4-各ケースのインデックスを作成します。

例

変数「学校の成績」を例にとると、次の指標を定義できます。

-承認および不承認の数。

-得られたマークの平均。

-学校中退。

-クラスの喪失。

もう1つの広く使用されている例は、変数「社会経済レベル」です。この場合、インジケーターは次のようになります。

-研究のレベル。

-所得水準。

- 住んでいる場所。

-仕事の活動。

- 月給。

-未払いの借金。

3番目の例は、変数「ジェンダーバイオレンス」です。この場合、研究者は次の指標を見つけることができます。

-身体的虐待。

-心理的虐待。

-物理的な力による制御。

-言葉でコントロール。

-暴力的な操作。

-口頭操作。

別の例として、これらの指標を含む変数「家族時間」があります。

- 一緒に食べる。

-ショッピング。

-ソーシャルミーティング。

-映画に行きます。

-別の都市への旅行。

- 海に行く。

-森の中でキャンプ。

- 親戚を訪問。

-クリスマスのお祭りを祝います。

最後に、変数「カップルの競合」では、次のインジケーターが見つかります。

-あなたは友達のために戦います。

-あなたは子供のために戦います。

-性的な領域に関連する戦い。

-家庭に関する不適合。

-財政に関する不適合。

-第三者の登場。

-嘘の精巧さ。

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