พูดอย่างกว้างๆ เราสามารถพูดได้ว่าตัวแปรคือสัญลักษณ์ที่แสดงถึงปริมาณหรือปัจจัยของปรากฏการณ์ โดยมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงได้ ตัวแปรเหล่านี้เป็นปัจจัยพื้นฐานไม่เพียงแต่ในคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิทยาศาสตร์หลายสาขาด้วย เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้ทำให้สามารถวิเคราะห์ปรากฏการณ์ในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพได้ ตัวแปรจะถูกแบ่งออกเป็นสองกลุ่มหลักขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ของพวกเขา: ตัวแปรตาม y ตัวแปรอิสระ.
การทำความเข้าใจความแตกต่างและหน้าที่ของตัวแปรเหล่านี้เป็นกุญแจสู่ความสำเร็จของการวิจัย นอกจากนี้เราจะได้เรียนรู้ที่จะแยกแยะความแตกต่างให้ชัดเจนด้วย ตัวอย่างที่จะช่วยอธิบายแนวคิด- เมื่อเราเข้าใจว่าสิ่งเหล่านั้นเกี่ยวข้องกันอย่างไรและจะจัดการกับมันอย่างไร แนวคิดนี้จะนำไปใช้ในบริบทต่างๆ ได้ง่ายขึ้นมาก
ความหมายของตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ
ตัวแปรตามและอิสระเป็นพื้นฐานในการสืบสวนทางวิทยาศาสตร์หรือสังคม
La ตัวแปรอิสระ เป็นสิ่งที่ผู้วิจัยปรับเปลี่ยนหรือจัดการเพื่อสังเกตผลกระทบของมัน เป็นตัวแปรอิสระ ปราศจากอิทธิพลของตัวแปรอื่นๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อวัดผลกระทบของการบริโภคน้ำตาลต่อน้ำหนักของบุคคล การบริโภคน้ำตาลจะเป็นตัวแปรอิสระ เนื่องจากผู้วิจัยเป็นผู้ควบคุมตัวแปรดังกล่าว
ในทางกลับกัน ตัวแปรตาม เป็นสิ่งที่เปลี่ยนแปลงอันเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอิสระ ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ น้ำหนักของบุคคลนั้นจะเป็นตัวแปรตาม เนื่องจากขึ้นอยู่กับปริมาณน้ำตาลที่บริโภค เป็นผลที่สังเกตได้จากการศึกษาวิจัย
โดยสรุป ความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองสามารถมองได้ว่าเป็นสาเหตุ (อิสระ) และผล (ขึ้นอยู่กับ)
ตัวแปรตามและตัวอย่าง
La ตัวแปรตาม เป็นสิ่งที่การเปลี่ยนแปลงเกี่ยวข้องโดยตรงกับการแก้ไขตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ค่าของมันสามารถแสดงเป็นเงื่อนไขเชิงปริมาณ (ตัวเลข) หรือเงื่อนไขเชิงคุณภาพ (คำอธิบาย) ตัวแปรตามเป็นศูนย์กลางในการวิจัยใดๆ เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้จะวัดผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากตัวแปรอิสระ
ลองดูตัวอย่างโดยละเอียดเพื่อชี้แจงเพิ่มเติม:
- ตัวอย่างความเร็วและการเดินทาง: ในการเดินทางด้วยรถยนต์เป็นระยะทาง 600 กม. ตัวแปรอิสระคือความเร็วของยานพาหนะ ในขณะที่ระยะเวลาของการเดินทางเป็นตัวแปรตาม เมื่อเปลี่ยนความเร็ว เวลาที่ใช้ในการเดินทางจะเปลี่ยนไป
- ตัวอย่างการซื้อสินค้า: เวลาเราไปซุปเปอร์มาร์เก็ต ตัวแปรอิสระคือจำนวนสินค้าที่ซื้อ ในขณะที่ยอดรวมของบิลเป็นตัวแปรตาม ยิ่งจำนวนผลิตภัณฑ์มากเท่าใด ค่าใช้จ่ายสุดท้ายก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
ตัวอย่างอื่นๆ ได้แก่:
- ชั่วโมงการออกกำลังกาย (อิสระ) ส่งผลต่อระดับความเหนื่อยล้า (ขึ้นอยู่กับ)
- การไม่รับประทานอาหาร (อิสระ) ส่งผลต่อระดับความหิว (ขึ้นอยู่กับ)
- จำนวนงานที่ดำเนินการ (อิสระ) ส่งผลต่อจำนวนเงินที่ได้รับ (ขึ้นอยู่กับ)
ตัวแปรอิสระและตัวอย่าง
La ตัวแปรอิสระ เป็นสิ่งที่ถูกจัดการโดยตรงในการทดลองหรือการศึกษา มันถูกเรียกว่าตัวแปรที่ถูกดัดแปลง เนื่องจากมันแสดงถึงปัจจัยที่ไม่ขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น ดังนั้นจึงต้องผ่านการปรับเปลี่ยนเพื่อสังเกตผลกระทบของมันกับตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับ. โดยปกติแล้ว ในการออกแบบการทดลองที่ดี จำนวนตัวแปรอิสระจะถูกจำกัดไว้ที่หนึ่งหรือสองตัว เพื่อไม่ให้ความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ลดลง
ตัวอย่างที่ชัดเจนของตัวแปรอิสระได้แก่:
- ชั่วโมงที่ไม่มีน้ำ: ภาวะขาดน้ำเป็นผลโดยตรงจากเวลาที่ร่างกายใช้ไปโดยไม่ดื่มน้ำ ในกรณีนี้ ชั่วโมงที่ไม่ดื่ม (อิสระ) จะส่งผลต่อระดับการขาดน้ำ (ขึ้นอยู่กับ)
- จำนวนสินค้าที่จำหน่าย: ร้านค้าสามารถสังเกตได้ว่าจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ขาย (อิสระ) ส่งผลต่อผลกำไรที่ได้รับ (ขึ้นอยู่กับ) อย่างไร
วัตถุประสงค์ของการจัดการตัวแปรอิสระคือการสังเกตว่ามันส่งผลต่อตัวแปรตามอย่างไร และวัดผลลัพธ์เพื่อให้ได้ความรู้ที่ละเอียดและแม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลในปรากฏการณ์ที่กำหนด
การรวมตัวอย่างของตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ
วิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจตัวแปรตามและตัวแปรอิสระให้ดีขึ้นคือการวิเคราะห์ว่าตัวแปรเหล่านี้รวมกันในการศึกษาหรือสถานการณ์ในชีวิตประจำวันอย่างไร ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนที่รวมตัวแปรทั้งสองประเภทเข้าด้วยกัน:
- ข้อสอบคณิตศาสตร์: ในการสอบ สำหรับแต่ละคำถามที่ถูกต้อง คุณจะได้รับ 5 คะแนน คำถามที่ตอบคือตัวแปรอิสระ และจำนวนคะแนนที่ได้รับคือตัวแปรตาม
- การซื้อคุกกี้: หากคุกกี้แต่ละกล่องมีราคา 3 ยูโร จำนวนกล่องที่ซื้อจะเป็นตัวแปรอิสระ ในขณะที่ค่าใช้จ่ายรวมของคุกกี้จะเป็นตัวแปรตาม
- ชำระค่าบริการโทรศัพท์: บริการโทรศัพท์มีค่าใช้จ่าย 40 ยูโรต่อเดือน เดือนที่คุณรักษาบริการไว้จะเป็นตัวแปรอิสระ ในขณะที่ต้นทุนทั้งหมดเป็นตัวแปรตาม
ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับตัวแปรเพิ่มเติม
ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาวิชา เช่น จิตวิทยา ชีววิทยา หรือแม้แต่เศรษฐศาสตร์ ตัวแปรตามและอิสระมีความสำคัญอย่างยิ่งในการกำหนดสมมติฐานและสร้างความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างเหตุการณ์หรือปรากฏการณ์ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าในการศึกษาบางเรื่อง เราไม่สามารถรับประกันความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลที่ชัดเจนได้เสมอไป บางครั้งตัวแปรสองตัวสามารถเชื่อมโยงกันได้โดยไม่ต้องให้ตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งเป็นสาเหตุของอีกตัวแปรหนึ่ง
เช่น ในการศึกษาระดับการศึกษาและความตั้งใจในการลงคะแนนเสียง พบว่าผู้ที่มีการศึกษาระดับมหาวิทยาลัยมีคะแนนเสียงแตกต่างจากผู้ที่ไม่มีการศึกษา แม้ว่าระดับการศึกษาจะปรากฏเป็นตัวแปรอิสระ แต่อาจมีตัวแปรแฝงอื่นๆ เช่น สถานะทางเศรษฐกิจ ที่ส่งผลต่อทั้งสองปัจจัย
ในกรณีทางวิทยาศาสตร์บางกรณี สามารถใช้ตัวแปรอิสระหลายตัวเพื่อวิเคราะห์ว่าตัวแปรแต่ละตัวส่งผลต่อตัวแปรตามอย่างไร ในกรณีเหล่านี้จะมีการศึกษาที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) สามารถช่วยกำหนดผลร่วมของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรตามได้
ด้วยการควบคุมตัวแปรตามและตัวแปรอิสระที่ดี รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้ จึงเป็นไปได้ที่จะพัฒนาการวิจัยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ การใช้ตัวแปรหลายตัว แม้ว่าจะซับซ้อน แต่ก็สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมที่มีคุณค่าได้ตราบใดที่มีการวางแผนอย่างรอบคอบ