Zmienna niezależna

Zmienna niezależna
Polecane artykuły
ANOVA Próg absolutny Eksperyment Próba Błąd pomiaru Metoda badawcza Zmienna zależna Badanie kohortowe Alfa Cronbacha

Zmienna niezależna, w dziedzinie badań, to obiekt, idea lub inna cecha, która może przyjmować dowolną wartość, którą w eksperymencie próbuje się zmierzyć. Występuje samodzielnie, a nazywa się ją "niezależną", ponieważ nie wpływają na nią żadne inne zmienne w badaniu. Jej wartość nie zmienia się pod wpływem żadnej innej zmiennej. Badacz manipuluje zmienną niezależną lub zmienia ją, aby zmierzyć jej wpływ na inne zmienne. W badaniach zmienna niezależna stosowana jest wraz ze zmienną zależną; wpływa ona na zmienną zależną i w efekcie powoduju w niej określone zmiany (J. Apanowicz 2002).

W niektórych przypadkach zmienne niezależne mogą już istnieć (np. wiek lub płeć) ale nie są zależne od żadnej innej zmiennej. Zmienna niezależna to zmienna, którą się manipuluje, kontroluje lub zmienia w badaniu eksperymentalnym w celu zbadania jej efektów; jest przyczyną, a jej wartość jest niezależna od innych zmiennych w badaniu. Za jej pomocą badacz wyjaśnia zmiany w wartościach drugiej zmiennej. Zmienna niezależna wyjaśnia badane zjawisko, a jej wartości wpływają na zmiany w wartościach zmiennych zależnych w badaniu. Zmienna zależna jest w badaniu dobierana przez badacza w celu określenia zmian w wartościach zmiennej zależnej (W. Czakon 2016).

TL;DR

Zmienna niezależna to obiekt, idea lub cecha, która jest manipulowana lub zmieniana w badaniu, aby zmierzyć jej wpływ na inne zmienne. Jest używana wraz z zmienną zależną, która jest badana. Zmienne niezależne mogą być eksperymentalne (manipulowane przez badacza) lub przedmiotowe (cechy niezależne od badacza). Przykłady zmiennych niezależnych to organizacja pracy, kompetencje pracowników, strategie marketingowe, płeć, wiek itp. Zmienna niezależna ma mocne strony, takie jak kontrola warunków eksperymentu i wykrywanie wzorców, ale ma też ograniczenia, takie jak trudność w zmierzeniu i kontrolowaniu. Analiza regresji, analiza czynnikowa i analiza jednowymiarowa są używane do badania wpływu zmiennej niezależnej na zmienną zależną.

Inne nazewnictwo zmiennych niezależych

Zmienne niezależne są również nazywane (W. Czakon 2016):

• zmiennymi objaśniającymi (zdarzenie lub wynik),
• zmiennymi predykcyjnymi (można je wykorzystać do przewidywania wartości zmiennej zależnej),
• zmiennymi prawostronnymi (występują po prawej stronie równania regresji).

Terminy te są szczególnie używane w statystyce, gdzie szacuje się w jakim stopniu zmiana zmiennej niezależnej może wyjaśniać lub przewidywać zmiany zmiennej zależnej. W badaniach naukowych zmienne to wszelkie cechy, które mogą przyjmować różne wartości, np. wzrost, wiek, temperatura czy wyniki testów. Badacze często manipulują lub mierzą zmienne niezależne i zależne w badaniach mających na celu zbadanie związków przyczynowo-skutkowych (G. Babiński 2008).

Rodzaje zmiennych niezależnych

Zmienne niezależne występują jako:

• Eksperymentalne zmienne niezależne - mogą być bezpośrednio manipulowane przez badaczy. W eksperymentach manipuluje się bezpośrednio zmiennymi niezależnymi, aby sprawdzić, jak wpływają one na zmienną zależną. Zmienną niezależną stosuje się zwykle na różnych poziomach, aby sprawdzić, jak różnią się wyniki. Można zastosować tylko dwa poziomy, aby sprawdzić, czy zmienna niezależna ma w ogóle jakiś wpływ. Można też zastosować wiele poziomów, aby sprawdzić, jak zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną (G. Babiński 2008). Prawdziwy eksperyment wymaga losowego przypisania uczestnikom różnych poziomów zmiennej niezależnej. Losowy przydział pozwala kontrolować cechy uczestników, tak aby nie miały one wpływu na wyniki eksperymentu. Dzięki temu można mieć pewność, że wyniki zmiennej zależnej wynikają wyłącznie z manipulacji zmienną niezależną (W. Czakon 2016).
• Zmienne przedmiotowe - nie mogą być manipulowane przez badaczy, ale mogą być wykorzystywane do grupowania uczestników badania w sposób kategoryczny. Zmienne podmiotowe to cechy, które różnią się w zależności od uczestników i którymi badacze nie mogą manipulować. Na przykład tożsamość płciowa, pochodzenie etniczne, rasa, dochód i wykształcenie to ważne zmienne przedmiotowe, które badacze społeczni traktują jako zmienne niezależne. Nie można ich przypisać w sposób losowy ich uczestnikom, ponieważ są to cechy istniejących już grup (G. Babiński 2008). Zamiast tego można stworzyć projekt badawczy, w którym porównuje się wyniki grup uczestników o określonych cechach. Jest to projekt quasi-eksperymentalny, ponieważ nie ma w nim losowego przydziału (W. Czakon 2016).

Przykłady zmiennych niezależnych

Zmiennymi niezależnymi są np. wszelkie celowe i zamierzone sposoby i metody oddziaływań w zarządzaniu, powodujące zmiany w organizacji i bezpośrednio wpływające na rentowność przedsiębiorstwa. Można do nich zaliczyć (W. Czakon 2016):

• organizację pracy,
• kompetencje pracowników,
• metody i formy zarządzania, motywowania, kierowania, oceniania, nagradzania i kontrolowania,
• warunki otoczenia organizacji,
• stosowane strategie marketingowe.

Zmiennymi niezależnymi są także cechy społeczno – demograficzne badanych, takie jak (A. C. Chiang 2014):

• płeć,
• wiek,
• pochodzenie społeczne,
• poziom wykształcenia,
• miejsce zamieszkania,
• wykonywany zawód,
• sytuacja materialna.

Zmienną może być także wynik egzaminu, ciśnienie krwi, wzrost, poziom morza, czas, itp.

Różnica między zmienną niezależną a zmienną zależną

Najprostszym sposobem na określenie która zmienna w eksperymencie jest zmienną niezależną a która zmienną zależną jest umieszczenie obu zmiennych w poniższym zdaniu w taki sposób, aby miało ono sens:

"X powoduje zmianę w Y. Nie jest możliwe, aby DV spowodowała jakąkolwiek zmianę w X".

(DV - dependent variable - z ang. zmienna zależna)

W eksperymencie, gdy dokonuje się zmian w zmiennych niezależnych, celem jest zmierzenie zmian, jakie wywołują one w zmiennych zależnych. Należy podkreślić, że na zmienną zależną wpływają zmiany wprowadzone w zmiennej niezależnej (E. Babbie 2004).

Zmienna niezależna - mocne strony

Zmienna niezależna jest niezbędna w badaniu, aby prawidłowo zmierzyć wpływ innych czynników na wyniki eksperymentu. Istnieje wiele zalet stosowania zmiennej niezależnej w badaniu, w tym:

• Zmienna niezależna pozwala badaczowi kontrolować warunki eksperymentu, manipulując i zmieniając je w celu uzyskania pożądanych wyników.
• Zmienna niezależna daje badaczowi świadomą kontrolę nad zmiennymi zależnymi, które są mierzone w celu określenia wpływu zmiennej niezależnej.
• Zmienna niezależna może być wykorzystywana do wykrywania wzorców w wynikach eksperymentu, które mogą być użyte do wyciągania wniosków.
• Zmiana zmiennej niezależnej może pomóc badaczom w określeniu, w jaki sposób zmienne zależne są ze sobą powiązane.

Zmienna niezależna - ograniczenia

Zmienna niezależna ma wiele ograniczeń i słabych stron. Są one następujące:

• Zmienna niezależna jest trudna do zmierzenia, ponieważ czasami może być obarczona dużym błędem pomiarowym.
• Badacze muszą wybrać odpowiednią zmienną niezależną, aby móc prawidłowo wykonać eksperyment i uzyskać wiarygodne wyniki. Niewłaściwy wybór zmiennej niezależnej może prowadzić do błędnych wniosków.
• Zmienne niezależne mogą być trudne do kontrolowania, ponieważ mogą być niezależne od badacza.
• Zmienna niezależna może być trudna do zmierzenia z powodu zmian zachodzących w otoczeniu.
• Zmienne niezależne mogą być trudne do interpretacji, ponieważ mogą być zawierać wiele składowych.

Zmienna niezależna - inne związane podejścia

Ponadto istnieją inne metody lub podejścia związane z zmienną niezależną:

• Analiza regresji: Analiza regresji jest szeroko stosowaną metodą statystyczną, służącą do określenia, jak silnie zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną. Analiza regresji pozwala badaczom wyznaczyć współczynnik regresji, który wskazuje, w jakim stopniu zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną.
• Analiza czynnikowa: Analiza czynnikowa jest szeroko stosowaną metodą statystyczną, która pozwala badaczom zidentyfikować, jak wiele zmiennych niezależnych wpływa na zmienną zależną. Pozwala również określić, jak silnie poszczególne zmienne niezależne wpływają na zmienną zależną.
• Analiza jednowymiarowa: Analiza jednowymiarowa jest metodą statystyczną, która służy do określenia, jak silnie zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną. Pozwala również określić, jak wiele zmiennych niezależnych wpływa na zmienną zależną.

Podsumowując, istnieją trzy główne metody lub podejścia, które są stosowane do badania, jak silnie zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną. Są to analiza regresji, analiza czynnikowa i analiza jednowymiarowa. Każda z tych metod służy do określenia, jak silnie zmienna niezależna wpływa na zmienną zależną i jak wiele zmiennych niezależnych wpływa na zmienną zależną.

Bibliografia

• Apanowicz J. (2002), Metodologia ogólna, Wydawnictwo Diecezji IV Plińskiej Bernardinum, Gdynia.
• Babbie E. (2004), Badania społeczne w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Babiński G. (2008), Wybrane zagadnienia z metodologii socjologicznych badań empirycznych, Kraków.
• Chiang A. C. (2014), Podstawy ekonomii matematycznej, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Czakon W. (2016), Podstawy metodologii badań w naukach o zarządzaniu, Wydanie trzecie, rozszerzone, Wydawnictwo Nieoczywiste, Warszawa.
• Gładysz B., Mercik J. (2007), Modelowanie ekonometryczne. Studium przypadku. Wydanie II, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
• Kuś J., Stefańska K., Bukowska A. (2015), Metodologia badań psychologicznych prowadzonych w przestrzeni Internetu. Studia metodologiczne nr 34., Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań.
• Rubaszek M. (red) (2020), Skrypt do przedmiotu Ekonometria I, Szkoła Handlowa w Warszawie, Warszawa.

Autor: Anna Malik