Artık bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki farka aşina olduğunuza göre, dikkatimizi aşina olmanız gereken başka bir değişken kategorisine çevireceğiz. Kategorik değişkenler ve sürekli değişkenler arasındaki ayrım, sıklıkla birçok araştırma çalışması bağlamında ortaya çıkmaktadır.

Kategorik değişkenler, yalnızca tanımlanmış bir değer aralığında belirli değerler alabilen değişkenlerdir. Örneğin, “cinsiyet” kategorik bir değişkendir çünkü hem erkek hem de kadın olabilirsiniz. Cinsiyet söz konusu olduğunda orta yol yoktur; erkek veya kadın olabilirsiniz; biri olmalısın ve ikisi birden olamazsınız.

“Irk”, “medeni durum” ve “saç rengi” kategorik değişkenlerin diğer yaygın örnekleridir. Bu kulağa açık gibi gelse de, kategorik değişkenlerin “erkek/kadın”, “Beyaz/Siyah”, “bekar/evli/boşanmış” gibi birbirinden ayrı, birbirini dışlayan kategorilerden oluştuğunu düşünmek genellikle yararlıdır.

Kategorik değişkenlerin aksine, sürekli değişkenler teorik olarak bir süreklilik boyunca herhangi bir değer alabilen değişkenlerdir. Örneğin “yaş” sürekli bir değişkendir çünkü teorik olarak en azından birisi herhangi bir yaşta olabilir. “Gelir”, “ağırlık” ve “boy”, sürekli değişkenlerin diğer örnekleridir. Göreceğimiz gibi, kategorik değişkenler kullanılarak üretilen veri türü, sürekli değişkenler kullanılarak üretilen veri türünden farklıdır.

Bazı durumlarda, araştırmacılar bazı sürekli değişkenleri kategorik değişkenlere dönüştürmeye karar verebilirler. Örneğin, “yaşı” sürekli bir değişken olarak kullanmak yerine, araştırmacı “40 yaş altı” veya “40 yaş ve üzeri” gibi ayrı yaş kategorileri oluşturarak onu kategorik bir değişken yapmaya karar verebilir. “

Genellikle sürekli bir değişken olarak ele alınan gelir”, bunun yerine “yılda 25.000 ABD Dolarının altında”, “Yılda 25.000 – 50.000 ABD Doları arasında” ve “yılda 50.000 ABD Dolarının üzerinde” gibi ayrı gelir kategorileri yaratılarak kategorik bir değişken olarak ele alınabilir. ”

Sürekli değişkenleri kullanmanın yararı, bunların daha yüksek bir hassasiyetle ölçülebilmesidir. Örneğin, birinin yaşını “40 yaş ve üstü” (kategorik) yerine “47 yaşında” (sürekli) olarak kaydetmek daha bilgilendiricidir. Sürekli değişkenlerin kullanılması, araştırmacının daha spesifik verilere erişmesini sağlar.

Nitel değişken örnekleri
Nitel nicel değişken örnekleri
Nicel süreksiz değişken örnekleri
Nitel değişkenler
Sürekli süreksiz değişken örnekleri
Sürekli değişken örnekleri
Süreksiz değişken örnekleri
Bağımlı bağımsız değişken örnekleri

Nicel Nitel Değişkenler

Son olarak, farklı bir konuya geçmeden önce, nitel değişkenler ile nicel değişkenler arasındaki ayrımı kısaca tartışmamız uygun olacaktır. Niteliksel değişkenler tür olarak değişen değişkenlerdir, nicel değişkenler ise miktar olarak değişen değişkenlerdir. Bu, araştırma çalışmalarında sıklıkla ortaya çıkan önemli ancak incelikli bir ayrımdır, o yüzden birkaç örneğe bakalım.

Bir şeyi “çekici” veya “çekici değil”, “yararlı” veya “yardımcı değil” veya “tutarlı” veya “tutarlı değil” olarak derecelendirmek nitel değişkenlere örnektir. Bu örneklerde, değişkenler niteliksel olarak kabul edilir, çünkü bunlar tür olarak (miktar olarak değil) farklılık gösterirler.

Örneğin, derecelendirilen şey ya “çekici” ya da “çekici değil”dir, ancak çekiciliğin düzeyine (ya da miktarına) dair bir gösterge yoktur. Buna karşılık, bir şeyin kaç kez gerçekleştiğini veya birinin belirli bir davranışta bulunma sayısını raporlamak nicel değişkenlere örnektir. Bu değişkenler, bir şeyin miktarı hakkında bilgi sağladıkları için nicel olarak kabul edilir.

Bu bölümün başında belirtildiği gibi, bu metinde tartışmayacağımız başka değişken kategorileri de vardır. Bu bölümde ele aldıklarımız, araştırma çalışmalarında en sık görülen ana kategorilerdir. Son bir yorum gereklidir. Tek bir değişkenin tartıştığımız birçok kategoriye sığabileceğini akılda tutmak önemlidir.

Örneğin, “yükseklik” değişkeni hem süreklidir (bir süreklilik boyunca ölçülürse) hem de niceldir (çünkü yükseklik miktarıyla ilgili bilgi alıyoruz). Benzer şekilde, “göz rengi” değişkeni hem kategoriktir (çünkü sınırlı sayıda ayrı göz rengi kategorisi vardır) hem de nitelikseldir.

Değişkenlerle ilgili bu tartışma size hala kafa karıştırıcı geliyorsa, deneyimli araştırmacıların bile bu konularda geri dönebileceği konusunda rahat olun. Araştırmanın çoğu alanında olduğu gibi, bu kavramlara tekrar tekrar maruz kalmak (ve deneyimlemek), rahat bir aşinalık düzeyi üretme eğilimindedir. Bu nedenle, bir dahaki sefere bir araştırma çalışmasıyla karşılaştığınızda, bu bölümde tartıştığımız farklı değişken türlerini belirleme alıştırması yapın.

ARAŞTIRMA KATILIMCILARI

Katılımcıları seçmek, bir araştırma çalışmasını planlamanın ve tasarlamanın en önemli yönlerinden biridir. Bu bölümü okudukça netleşmesi gereken nedenlerden dolayı, araştırma katılımcılarını seçmek başlangıçta göründüğünden genellikle daha zor ve karmaşıktır.

Uygun sayıda katılımcıya ihtiyaç duymanın yanı sıra (ki bu, çok sayıda katılımcı gerektiren büyük ölçekli çalışmalarda oldukça zor olabilir), araştırmacıların uygun türde katılımcılara sahip olmaları gerekir (ki bu, kaynaklar sınırlı olduğunda veya katılımcı havuzunda zor olabilir). potansiyel katılımcılar küçüktür).

Ayrıca, katılmak üzere bireylerin seçilme şekli ve bu katılımcıların daha sonra çalışma içindeki gruplara atanma şekli, araştırma çalışmasından çıkarılabilecek sonuç türleri üzerinde çarpıcı bir etkiye sahiptir.

Başlangıçta, her tür araştırma çalışmasının insan katılımcıları içermediğini belirtmek önemlidir. Örneğin fizik, biyoloji, kimya, botanik gibi bilimin birçok alanında yürütülen araştırma çalışmaları genellikle insan katılımcıları içermemektedir.

Bu alanlarda araştırma yapan bilim adamları için çalışma birimi bir atom, hücre, molekül veya çiçek olabilir, ancak bir insan katılımcı olamaz. Ancak, sosyal bilim araştırmaları gibi diğer araştırma türlerinde yer alan araştırmacılar için, çalışmalarının çoğunluğu belirli bir kapasitede insan katılımcıları içerecektir.

Bu nedenle, uygun bir çalışma katılımcısı grubunu seçmek ve bu katılımcıları çalışma içindeki gruplara atamak için araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılan prosedürlere aşina olmanız önemlidir. Bu bölüm bu iki önemli görevi ele alacaktır.

Daha fazla ilerlemeden önce, bir araştırmacı bir çalışmayı planlarken, çalışma katılımcılarını seçmeden ve onları gruplara atamadan önce uygun bir araştırma tasarımı seçmelidir. Aslında, bir çalışmada kullanılan spesifik araştırma tasarımı, genellikle, katılımcıların çalışmaya dahil edilmek üzere nasıl seçileceğini ve çalışma içindeki gruplara nasıl atanacağını belirler.

Ancak, uygun bir araştırma tasarımı seçme konusu kapsamlı ve ayrıntılı bir tartışma gerektirdiğinden, bu konuyu ele almak için bütün bir bölümü ayırdık. Bu nedenle, bu bölümü okurken, katılımcıları seçme ve bu katılımcıları gruplara atama görevlerinin genellikle uygun bir araştırma tasarımı seçtikten sonra gerçekleştiğini akılda tutmak önemlidir.

The post Nicel Nitel Değişkenler  – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.