31- أنواع المتغيرات في البحث: خصائص ، أمثلة - علم - 2026

تتكون أنواع المتغيرات في البحث والإحصاء من سلسلة أو مجموعة من الكيانات المجردة التي يمكن أن تكتسب قيمًا مختلفة اعتمادًا على فئات وخصائص موضوع الدراسة.

بمعنى آخر ، المتغيرات الإحصائية هي أنماط يمكن أن تتقلب أو تتنوع ؛ يمكن قياس هذا الاختلاف وملاحظته. وبالمثل ، يمكن فهم المتغير على أنه بناء مجرد يشير إلى خاصية أو عنصر ، والذي يمكن أن يلعب دورًا محددًا فيما يتعلق بالكائن الذي يتم تحليله.

يمكن قياس وتحليل المتغيرات في البحث والإحصاء. المصدر: pixabay.com

هذا يعني أن الخاصية أو العنصر المذكور يؤثران بشكل مباشر على الموضوع أو الشيء المراد دراسته. يسعى مفهوم المتغير إلى الجمع بين الطرائق أو الخيارات المختلفة التي يجب أخذها في الاعتبار لفهم موضوع الدراسة.

وبالتالي ، فإن قيم المتغيرات ستكون غير متسقة أو مختلفة في الموضوعات و / أو اللحظات المراد تحليلها. يمكن أن يكون فهم هذا المفهوم في المجال النظري معقدًا.

ومع ذلك ، من خلال الأمثلة الملموسة ، يمكن فهم النهج بشكل أفضل: يمكن أن يكون المتغير هو جنس أو عمر الشخص ، لأن هذه الخصائص يمكن أن تؤثر على موضوع الدراسة إذا كنت ترغب في إجراء تحليل للمرضى الذين تعاني من أمراض القلب أو أمراض أخرى.

مميزات

تتميز المتغيرات بعنصرين أساسيين. في المقام الأول ، يمتلكون سمات يمكن ملاحظتها وتسجيلها بشكل مباشر أو غير مباشر ، مما يسمح بمواجهة الواقع العملي.

ثانيًا ، تتميز بخاصية التباين والقياس ، حيث يمكن تصنيفها أو قياسها في بعض الحالات (على سبيل المثال: العمر والجنس).

لا يمكن إظهار المتغيرات الإحصائية في الحالات الفردية أو المعزولة ، حيث أن وجود مجموعة ضروري حتى يمكن التعبير عن تلك الخصائص أو العناصر التي ستتغير.

إذا كان الإحصاء هو العلم الذي يجمع البيانات ويفسرها ، فمن المفهوم أن متغيرات هذا التخصص هي المسؤولة عن تحليل مجموعة من المعلومات وليست مخصصة لتحليل البيانات المعزولة أو الفردية.

هناك أنواع عديدة من المتغيرات ، لذا يمكن تصنيفها وفقًا للجوانب المختلفة. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون المتغيرات الإحصائية نوعية وكمية ؛ بدورها ، يمكن تقسيمها إلى فئات أخرى ، حسب مواصفاتها.

المتغيرات حسب العلاقة مع المتغيرات الأخرى

بالإضافة إلى المتغيرات التشغيلية ، هناك أيضًا تصنيف وفقًا للعلاقة الموجودة بين قيم هذه المتغيرات. من الضروري أن تضع في اعتبارك أن الدور الذي يلعبه كل نوع من المتغيرات يعتمد على الوظيفة التي يتم تحليلها. بمعنى آخر ، يتأثر تصنيف هذه الاختلافات بموضوع الدراسة.

ضمن هذا التصنيف ، هناك متغيرات مستقلة ، ومعتمدة ، ومعتدلة ، وغريبة ، ومراقبة ، وظرفية ، ومشارك ، ومربكة.

-المتغيرات المستقلة

تشير هذه إلى المتغيرات التي يتم أخذها في الاعتبار أثناء عملية البحث والتي قد تخضع للتعديل من قبل الباحث. بمعنى آخر ، هذه هي تلك المتغيرات التي يبدأ المحلل منها في التفكير وتسجيل التأثيرات التي تنتجها خصائصها على موضوع الدراسة.

مثال

مثال على المتغير المستقل يمكن أن يكون الجنس وكذلك العمر إذا كنت تريد تسجيل الأشخاص المصابين بمرض الزهايمر.

يمكن إثبات أن المتغير المستقل يشترط المتغير التابع. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تسمية المستقل بأنه تجريبي أو سببي ، حيث يتم التلاعب به مباشرة من قبل الباحث. تُستخدم المتغيرات المستقلة بشكل أساسي لوصف العوامل التي تسبب المشكلة المعينة.

- المتغيرات المستقلة

هي تلك التي تشير مباشرة إلى العنصر الذي تم تعديله بواسطة التباين الناتج عن المتغير المستقل. هذا يعني أن المتغير التابع يتم إنشاؤه من المتغير المستقل.

أمثلة

على سبيل المثال ، إذا أردنا تحديد الاكتئاب وفقًا للجنس ، فسيكون الأخير هو المتغير المستقل ؛ سيؤدي تعديل هذا إلى حدوث تقلبات في المتغير التابع ، وهو في هذه الحالة الاكتئاب.

يمكن العثور على مثال آخر في العلاقة بين التدخين وسرطان الرئة ، لأن "الإصابة بسرطان الرئة" في هذه الحالة سيكون المتغير التابع ، بينما "التدخين" هو متغير مستقل ، لأنه يمكن أن يختلف اعتمادًا على عدد العبوات المستهلكة في اليوم.

-معتدلة المتغيرات

هذه المتغيرات تغير أو تعدل العلاقة الموجودة بين المتغير التابع والمتغير المستقل ؛ ومن هنا جاء اسمهم ، حيث قاموا بإدارة الارتباط بين الاثنين أعلاه.

مثال

على سبيل المثال ، ترتبط ساعات الدراسة بالعواقب الأكاديمية ؛ لذلك ، يمكن أن يكون المتغير المعتدل هو الحالة الذهنية للطالب أو تنمية مهاراته الحركية.

- متغيرات غريبة

تستقبل المتغيرات الغريبة اسمها لأنها لم تؤخذ في الاعتبار لتطوير البحث ولكن كان لها تأثير ملحوظ على النتائج النهائية. تُعرف أيضًا باسم المتغيرات المتداخلة أو المحيرة ، لأنها يمكن أن تضعف العلاقة بين المشكلة والسبب المحتمل.

وبالتالي ، فهي مجموعة من المتغيرات التي لم يتم التحكم فيها أثناء تحليل موضوع الدراسة ، ولكن يمكن تحديدها بمجرد الانتهاء من التحقيق ، وفي بعض الحالات يتم تحديدها أثناء الدراسة.

إنهم متشابهون مع الوسطاء ، مع اختلاف أن هؤلاء يؤخذون في الاعتبار وقت التحقيق. يمكن للمتغيرات الغريبة أيضًا أن تقود الباحث إلى المسار الخطأ ، لذا فإن أهمية وجودها ستعتمد على جودة الدراسات التي يتم إجراؤها.

مثال

على سبيل المثال ، قد يكون أحد المتغيرات من هذا النوع هو حقيقة أن الأشخاص العصبيين يدخنون أكثر ويميلون أكثر للإصابة بالسرطان من أولئك الذين لا يعانون من العصبية ؛ المتغير الغريب أو المحير في هذه الحالة هو الأعصاب.

-مراقبة متغيرة

متغيرات التحكم هي تلك التي يريد العالم أن تظل ثابتة ، ويجب أن يراقبها بعناية مثل المتغيرات التابعة.

على سبيل المثال ، إذا أراد أحد العلماء التحقيق في تأثير النظام الغذائي (VI) على الصحة (DV) ، فقد يكون متغير التحكم هو أن الأشخاص في الدراسة ليسوا مدخنين.

سيكون هذا هو متغير التحكم ؛ من الضروري السيطرة عليه لأن الاختلافات الملحوظة في الصحة يمكن أن تكون بسبب ما إذا كان الناس يدخنون أم لا. على أي حال ، في تجربة كهذه يمكن أن يكون هناك متغيرات تحكم أخرى ؛ كونك رياضي ، ولديك عادات أخرى…

- المتغيرات الظرفية

المتغير الظرفية هو جانب من البيئة يمكن أن يؤثر على التجربة. على سبيل المثال ، جودة الهواء في تجربة متعلقة بالصحة.

- متغير المشاركين

المشارك أو متغير الموضوع هو سمة من سمات الموضوعات التي تمت دراستها في التجربة. على سبيل المثال ، جنس الأفراد في دراسة صحية. يُعرف أيضًا باسم المتغيرات المشاركة.

- متغير الاندماج

المتغير المربك هو متغير يؤثر على كل من المتغير المستقل والمتغير التابع. على سبيل المثال ، يمكن أن يجعل التوتر الناس يدخنون أكثر ويؤثر أيضًا بشكل مباشر على صحتهم.

أنواع المتغيرات حسب قابلية التشغيل

يمكن تصنيف المتغيرات الإحصائية والبحثية حسب قابليتها للتشغيل ، وهذه الفئة هي الأكثر شهرة والأكثر فائدة. عند الحديث عن قابلية التشغيل ، يتم التلميح إلى القدرة على "ترقيم" قيم هذه المتغيرات. وبالتالي ، يمكننا تقسيمها إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

- المتغيرات النوعية

المتغيرات النوعية هي تلك المتغيرات التي تسمح بتحديد عنصر معين ، ولكن لا يمكن قياسها كمياً. هذا يعني أن هذه المتغيرات يمكن أن تشير إلى وجود خاصية ولكن لا يمكن تقييمها عدديًا.

وبالتالي ، فهذه اختلافات تحدد ما إذا كانت هناك مساواة أو عدم مساواة ، كما يحدث مع الجنس أو الجنسية. على الرغم من أنه لا يمكن قياسها ، إلا أن هذه المتغيرات يمكن أن تساهم بقوة في التحقيق.

مثال على المتغير النوعي سيكون الدافع الذي يمتلكه الطلاب أثناء عملية التعلم ؛ يمكن تحديد هذا المتغير ولكن لا يمكن ترقيمه.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تقسيمها إلى فئات أخرى ، مثل المتغيرات النوعية ثنائية التفرع والمتغيرات النوعية متعددة الأشكال.

المتغيرات النوعية ثنائية التفرع

لا يمكن النظر في هذه المتغيرات أو تحليلها إلا من خلال خيارين فقط ؛ ومن هنا فإن كلمة "ثنائية" موجودة في اسمها ، لأنها تشير إلى انقسام موجود في جانبين يتعارضان عادة مع بعضهما البعض.

مثال

من الأمثلة الدقيقة على ذلك متغير الحياة أو الموت ، لأنه لا يسمح إلا بخيارين محتملين ووجود أحدهما ينفي الآخر على الفور.

المتغيرات النوعية

هذه المتغيرات الإحصائية هي عكس المتغيرات ثنائية التفرع ، لأنها تسمح بوجود ثلاث قيم أو أكثر. ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، يمنع هذا الأمر من إصدار الأوامر ، حيث إنها تحدد فقط تحديد القيمة.

مثال

مثال دقيق هو متغير اللون لأنه ، على الرغم من أنه يسمح بالتعرف ، فإنه يعلن أن هناك خاصية أو عنصرًا محتملاً واحدًا يمكن تخصيصه لهذا المتغير.

- المتغيرات شبه الكمية

تتميز هذه المتغيرات بأنها تجعل من المستحيل إجراء أي عملية حسابية ؛ ومع ذلك ، فهي أكثر تقدمًا من تلك النوعية فقط.

وذلك لأن شبه الكمية تسمح بإنشاء تسلسل هرمي أو نوع من النظام ، على الرغم من أنه لا يمكن قياسها كمياً.

مثال

على سبيل المثال ، يمكن أن يكون مستوى دراسات مجموعة من الأشخاص متغيرًا من هذا النوع ، نظرًا لأن إكمال درجة الدراسات العليا يقع في تسلسل هرمي أعلى من إكمال الدرجة الجامعية.

- المتغيرات الكمية

هذه المتغيرات ، كما يشير اسمها ، تسمح بأداء العمليات الحسابية ضمن قيمها ؛ لذلك ، يمكن تخصيص أرقام للعناصر المختلفة لهذه المتغيرات (أي يمكن قياسها كمياً).

تتضمن بعض الأمثلة على هذا النوع من المتغيرات ما يلي:

- العمر ، حيث يمكن التعبير عن ذلك بالسنوات.

- الوزن الذي يمكن تحديده بالجنيه أو الكيلوجرام.

- المسافة بين مكان معين ومكان المنشأ ، والتي يمكن أن تظهر بالكيلومترات أو بالدقائق.

الدخل الشهري ، والذي يمكن التعبير عنه بالدولار واليورو والبيزو والنعال ، من بين أنواع العملات الأخرى.

في المقابل ، يمكن تقسيم هذا النوع من المتغيرات إلى مجموعتين: المتغيرات الكمية المنفصلة والمتغيرات الكمية المستمرة.

المتغيرات الكمية المنفصلة

تشير هذه إلى المتغيرات الكمية التي لا يمكن أن يكون لها قيم وسيطة - فهي لا تقبل الكسور العشرية ضمن عددها. بمعنى آخر ، يجب ترقيمها من خلال رقم كامل.

مثال

مثال دقيق يتكون من استحالة إنجاب 1.5 طفل ؛ من الممكن أن يكون لديك طفل أو طفلان فقط. هذا يعني أنه لا يمكن تجزئة وحدة القياس.

المتغيرات الكمية المستمرة

على عكس المتغيرات المنفصلة ، يمكن أن تحتوي المتغيرات المستمرة على كسور عشرية ، لذلك يمكن أن تكون قيمها وسيطة.

يتم قياس هذه المتغيرات بمقاييس الفترات. بمعنى آخر ، يمكن تجزئة المتغيرات الكمية المستمرة.

مثال

على سبيل المثال ، قياس وزن أو ارتفاع مجموعة من الأشخاص.

المتغيرات حسب مقياسها

بالإضافة إلى التصنيفات السابقة ، يمكن فهرسة المتغيرات الإحصائية مع الأخذ في الاعتبار وظيفة جداولها والمقاييس المستخدمة لحسابها ؛ ومع ذلك ، عند الحديث عن هذه المتغيرات ، يتم التركيز بشكل أكبر على المقياس أكثر من التركيز على المتغير نفسه.

في المقابل ، قد تخضع المقاييس المستخدمة للمتغيرات لتعديلات اعتمادًا على مستوى قابلية التشغيل ، نظرًا لأن الأخير يسمح بدمج الاحتمالات الأخرى ضمن نطاق المقاييس.

على الرغم من ذلك ، يمكن إنشاء أربعة أنواع رئيسية من المتغيرات وفقًا للمقياس ؛ وهي كالتالي: المتغير الاسمي ، المتغير الترتيبي ، متغير الفترة ، متغير النسبة والمتغير المستمر.

- المتغير الاسمي

يشير هذا النوع من المتغيرات إلى تلك التي تسمح قيمها فقط بتمييز جودة معينة واحدة دون تقديم أداء العمليات الحسابية عليها. وبهذا المعنى ، فإن المتغيرات الاسمية تعادل المتغيرات النوعية.

مثال

كمثال على المتغير الاسمي ، يمكن العثور على الجنس ، لأنه مقسم إلى المذكر أو المؤنث ؛ وكذلك الحالة الزواجية التي يمكن أن تكون عزباء أو متزوجة أو أرملة أو مطلقة.

- المتغير الأساسي

هذه المتغيرات نوعية في الأساس لأنها لا تسمح بأداء العمليات الحسابية ؛ ومع ذلك ، فإن المتغيرات الترتيبية تسمح بإنشاء علاقات هرمية معينة في قيمها.

مثال

مثال على المتغير الاسمي يمكن أن يكون المستوى التعليمي للشخص أو الحالة الاقتصادية. مثال آخر يمكن أن يكون ترتيب الأداء الأكاديمي بالصفات التالية: ممتاز ، جيد أو سيئ.

تستخدم المتغيرات من هذا النوع لتصنيف الموضوعات أو الأحداث أو الظواهر بطريقة هرمية ، مع مراعاة الخصائص المحددة.

- المتغير الفاصل

تسمح المتغيرات التي لها مقياس في الفاصل بإدراك العلاقات العددية بينهما ، على الرغم من أنه يمكن تقييدها بواسطة علاقات التناسب. هذا لأنه لا توجد ضمن هذا النطاق "نقاط الصفر" أو "الأصفار المطلقة" التي يمكن تحديدها بالكامل.

ينتج عن هذا استحالة إجراء تحولات مباشرة في القيم الأخرى. لذلك ، فإن متغيرات الفاصل الزمني ، بدلاً من قياس قيم محددة ، تقيس النطاقات ؛ هذا يعقد العمليات إلى حد ما ولكنه يشجع على تغطية عدد كبير من الأوراق المالية.

يمكن عرض متغيرات الفاصل الزمني بالدرجات أو المقادير أو أي تعبير آخر يرمز إلى الكميات. وبالمثل ، فإنها تسمح بتصنيف الفئات وترتيبها ، كما يمكنها الإشارة إلى درجات المسافة الموجودة بينها.

مثال

ضمن هذا التصنيف يمكن العثور على درجة الحرارة أو معدل الذكاء.

- متغير النسبة

يُقاس هذا النوع من المتغيرات بمقياس يعمل بطريقة كلية ، مما يسمح بالتحويل المباشر للنتائج التي تم الحصول عليها.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يشجع أيضًا على أداء عمليات العدد المركب. في هذه المتغيرات توجد نقطة بداية تشير إلى الغياب التام لما تم قياسه.

وبالتالي ، فإن متغيرات النسبة لها صفر مطلق والمسافة بين نقطتين هي نفسها دائمًا ، على الرغم من أنها تتمتع أيضًا بخصائص المتغيرات السابقة.

أمثلة

على سبيل المثال ، العمر والوزن والطول هي متغيرات النسبة.

-المتغير المستمر

متغير بعدد لا نهائي من القيم ، مثل "الوقت" أو "الوزن".

أخرى أقل شهرة

-متغيرات مقولية

المتغيرات الفئوية هي تلك التي يمكن التعبير عن قيمها من خلال سلسلة من الفئات التي تحددها.

مثال

من الأمثلة الجيدة على المتغير الفئوي عواقب مرض معين ، والتي يمكن تقسيمها إلى شفاء أو مرض مزمن أو وفاة.

- متغير نشط

متغير يتلاعب به الباحث.

- متغير ثنائي

متغير يأخذ قيمتين فقط ، عادة 0/1. يمكن أن يكون أيضًا نعم / لا ، مرتفع / قصير ، أو مزيجًا آخر من متغيرين.

-متغير متغير

على غرار المتغير المستقل ، له تأثير على المتغير التابع ، لكنه ليس متغير الفائدة بشكل عام.

متغير المعايير

اسم آخر لمتغير تابع ، عندما يتم استخدام المتغير في المواقف غير التجريبية.

- المتغير الأصلي

على غرار المتغيرات التابعة ، فهي تتأثر بالمتغيرات الأخرى داخل النظام. تستخدم بشكل حصري تقريبا في الاقتصاد القياسي.

- متغير خارجي

المتغيرات التي تؤثر على الآخرين والتي تأتي من خارج النظام.

- تحديد المتغيرات

المتغيرات المستخدمة لتحديد المواقف بشكل فريد.

- متغير التدخل

متغير يستخدم لشرح العلاقة بين المتغيرات.

- المتغير المتأخر

متغير خفي لا يمكن قياسه أو ملاحظته بشكل مباشر.

- بيان متغير

متغير يمكن ملاحظته أو قياسه مباشرة.

- متغير وسيط أو متغير وسيط

المتغيرات التي تشرح كيفية حدوث العلاقة بين المتغيرات.

- متغير تعديل

يغير شدة التأثير بين المتغيرات المستقلة والتابعة. على سبيل المثال ، يمكن أن يقلل العلاج النفسي من مستويات التوتر لدى النساء أكثر من الرجال ، لذا فإن الجنس يخفف من التأثير بين العلاج النفسي ومستويات التوتر.

- المتغيرات متعددة النواة

المتغيرات التي يمكن أن تحتوي على أكثر من قيمتين.

- متغير تنبؤي

تشبه في المعنى المتغير المستقل ولكنها تستخدم في الانحدار وفي الدراسات غير التجريبية.

المتغيرات الإحصائية كطريقة لتحليل الواقع التجريبي

تسمح الأنواع المختلفة من المتغيرات الإحصائية للإنسان بتبسيط وتصنيف الواقع ، لأنه يقسمه إلى معلمات بسيطة يسهل قياسها وحسابها. بهذه الطريقة ، من الممكن عزل مجموعة من العناصر التي هي جزء من المجتمع أو الطبيعة.

وبالتالي ، لا يمكن للإنسان أن يعتبر أنه يفهم مجمل العالم الذي يحيط به من خلال المتغيرات ، لأن هذه تظل معرفة محدودة مقارنة بمجمل الكون.

هذا يعني أنه يجب على الباحث أن يختار تطبيق نظرة نقدية على النتائج التي تم الحصول عليها من خلال المتغيرات ، من أجل تجنب النهج الخاطئ قدر الإمكان.

المعايير التشغيلية لاختيار المتغيرات

تعريف شروط المتغيرات

أولاً ، يجب أن تكون المتغيرات قابلة للتشغيل ؛ من أجل تحقيق ذلك ، يجب أن تكون قابلة للقياس أو مفهومة.

بعد ذلك ، من الضروري تعيين معنى وتعريف لكل مصطلح يمثل جزءًا أساسيًا من سياق البحث الذي سيتم إجراؤه. يجب أن يستند هذا التعريف إلى مرجع الميزات الموجودة في الواقع التجريبي.

بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون هذه التعريفات ملموسة وعملية ، على أساس الملاحظة العلمية واستخدام التدابير التي تشير إلى مؤشرات الواقع التي يتم ملاحظتها مباشرة.

في وقت لاحق سيكون من الضروري فحص جميع تعريفات المصطلح ، الماضي والحاضر ، قدر الإمكان. بعد ذلك ، من الضروري المضي قدمًا لتحديد المتغيرات أو مجموعة المتغيرات التي قد تساعد في شرح المشكلة المطروحة أثناء إنشاء التحقيق.

هياكل المتغيرات

يمكن تقسيم بنية المتغيرات الإحصائية إلى أربعة عناصر رئيسية ، وهي كالتالي:

-اسم.

-مجموعة الفئات.

- التعريف اللفظي.

- إجراء تجميعهم مع مراعاة وحدات المراقبة للفئات.

معلمات للنظر فيما يتعلق بالاستخدام التشغيلي للمتغيرات

فئة

يشير إلى الاسم الذي يتم إعطاؤه للمتغير أثناء تطوير التحقيق.

نوع المتغير

يشير إلى الفئة التي يمتلكها المتغير وقت إدخاله في موضوع الدراسة المراد التحقيق فيه. يتم تحديد ذلك وفقًا لموقع المتغير ضمن فرضية العمل.

طبيعة

يجب تحديد ما إذا كان المتغير كميًا أم نوعيًا ، لأن هذا التصنيف يسمح بترسيخ الأسس النظرية لعملية التحقيق. بمجرد تحديد طبيعة المتغير ، سيكون من الأسهل إجراء بقية المقارنات والأوصاف.

قياس

يشير هذا إلى مقياس القياس الذي سيستخدمه المتغير عند إقامة علاقات مع موضوع الدراسة أو مع المتغيرات الأخرى.

مؤشر

هذه المعلمة هي الأساس الذي يبدأ القياس. بمعنى آخر ، إنها الأداة التي تجعل قياس المتغيرات ممكنًا.

وحدة قياس

هذا سوف يعتمد على ما يؤسسه المؤشر المتغير. تعمل وحدة القياس بشكل أساسي في تلك المتغيرات التي يمكن قياسها كمياً.

أداة

تشير هذه المعلمة إلى الأداة التي سيستخدمها الباحث لجمع المعلومات والبيانات المتعلقة بالمتغيرات الإحصائية.

البعد

يشير إلى الامتداد الذي يشغله المتغير داخل الواقع التجريبي. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون للمتغير بُعد طبي أو بُعد جغرافي أو بُعد اجتماعي أو بيولوجي أو تشخيصي أو ديموغرافي ، من بين أمور أخرى.

التعريف العملي

تسعى هذه المعلمة إلى تحديد العمل الذي يقوم به المتغير داخل موضوع الدراسة.

التعريف المفاهيمي

يشير إلى التعريف الذي يعرف به المتغير أو يعالج به ، مع مراعاة القاموس الطبي أو القاموس الآخر المتخصص في المنطقة التي يشغلها المتغير.

متغير عشوائي

في مجال الإحصاء وفي المجال الرياضي ، يُطلق على المتغير العشوائي وظيفة الغرض منها تعيين قيمة - ذات طبيعة عددية عمومًا - لنتيجة ظهرت من تجربة عشوائية.

يمكن العثور على المثال الأكثر واقعية في لعبة النرد ، حيث أن دحرجة النرد مرتين يؤدي إلى نتيجتين عشوائيتين محتملتين: (1 ، 1) و (1 ، 2).

يرفع المتغير العشوائي القيم المحتملة التي تمثل نتائج تجربة لم يتم إجراؤها بعد. يمكن أن تمثل أيضًا القيم المحتملة لكمية تكون قيمتها في تلك اللحظة غير مؤكدة ؛ في هذه الحالة ، هو قياس غير دقيق أو غير كامل.

في الختام ، يمكن اعتبار المتغيرات العشوائية كمية ذات قيمة غير ثابتة والتي بدورها يمكن أن تأخذ قيمًا مختلفة. لحساب هذه المتغيرات من الضروري استخدام توزيع الاحتمالات ، والذي يستخدم لوصف الاحتمالات الموجودة لحدوث القيم المختلفة.

المراجع

1. (SA) (sf) أنواع المتغيرات في الإحصاء والبحث. تم الاسترجاع في 8 أبريل 2019 من Statistics How to: Statisticshowto.datasciencecentral.com
2. Benitez، E. (2013) Variables in Statistics. تم الاسترجاع في 8 أبريل 2019 من WordPress: wordpress.com
3. Del Carpio، A. (sf) Variables in Research. تم الاسترجاع في 7 أبريل 2019 من URP: urp.edu.pe
4. ميمنزا ، O. (سادس) 11 نوعًا من المتغيرات المستخدمة في البحث. مراجعة للفئات الرئيسية للمتغيرات المستخدمة في العلوم للتحقيق. تم الاسترجاع في 7 أبريل 2019 من Psychology and Mind: psicologiaymente.com
5. موتا ، أ. (2018) المتغيرات الإحصائية. تم الاسترجاع في 7 أبريل 2019 من Universo Formulas: universoformulas.com
6. Carballo، M.، Guelmes، C. بعض الاعتبارات حول متغيرات البحث التي تم تطويرها في التعليم في Scielo. تم الاسترجاع في 7 أبريل 2019 من Scielo: scielo.sld.cu