Odnosi među varijablama
Istraživanje se može definisati kao skup postupaka koji za cilj imaju da otkriju, opišu i objasne različite moguće odnose među varijablama. Jedna od relacija među varijablama je pomenuti direktni odnos između nezavisne i zavisne varijable.
Varijable zauzimaju centralno mesto u svakom koraku složenog procesa naučnog istraživanja. Naslovi naučno-istraživačkih radova po pravilu sadrže imena (zavisnih) varijabli. Odgovori na pitanja “šta je predmet istraživanja”, “koji je osnovni problem istraživanja”, “koji su ciljevi istraživanja i putem kojih zadataka su oni realizovani”, “koje su istraživačke hipoteze ponuđene” nužno se izražavaju u terminima varijabli i njihovog odnosa. Tehnike za prikupljanje podataka nisu ništa drugo do merni instrumenti koji se koriste da bi se utvrdile vrednosti varijable za različite objekte istraživanja. Konačno, statističke tehnike za obradu podataka i napredni metodi statističkog modelovanja tesitraju pretpostavke o odnosima među varijablama.[1]
Obično se razmatraju četiri odnosa među varijablama, a to su korelacija, predikcija, zavisnost i uzročnost.[2]
Korelacija[uredi | uredi izvor]
Korelacija (povezanost) predstavlja jedan od odnosa među varijablama. Ponekad se naziva i asocijacija. Jedno od čestih pitanja u istraživanjima jeste da li su dve pojave povezane na neki način, ili su međusobno nezavisne. Jedna kratka definicija korelacije glasi: dve varijable su povezane, ukoliko variraju na srodan način. Dve varijable su u korelaciji ukoliko su promene jedne varijable praćene promenama druge varijable kod istih objekata. Korelacija je jako važan metodološki i statistički pojam.[2]
Tip korelacije[uredi | uredi izvor]
Korelacija između dve varijable može biti pozitivna, negativna i nulta. Ukoliko obe varijable rastu, u pitanju je pozitivna korelacija, a ukoliko jedna raste, a druga opada, u pitanju je negativna. Postoji i nulta korelacija, gde varijable ne rastu i ne opadaju.
Stepen korelacije[uredi | uredi izvor]
Korelacija dve varijable je stvar stepena, odnosno nije isključivo prisutna ili odsutna, već može postojati u većoj ili manjoj meri. Bilo da su pozitivno ili negativno korelirane, varijable mogu biti povezane tešnje ili slabije. Stepen povezanosti zavisi od toga kolika je korespodencija (sličnost) u načinu variranja dve varijable. Ta sličnost zavisi i od toga kolika je, za određenu vrednost jedne varijable, varijacija među odgovarajućim vrednostima druge varijable; što je ta varijacija veća, to je korelacija manja.[2]
Tip i stepen korelacije dve varijable mogu se izraziti posebnim numeričkim pokazateljima koji se nazivaju koeficijenti korelacije. Njihova veličina mora biti između -1 i +1. Predznak označava tip korelacije, odnosno pozitivnu ili negativnu korelaciju. Koeficijenti poput -0.9 i +0.9 govore o visokom stepenu korelacije, a -0.1 i +0.1 o niskom stepenu. Ovakav način određivanja veze između pojava glavna je odlika neeksperimentalnih istraživanja.[2]
Predikcija[uredi | uredi izvor]
Ako su dve varijable korelirane, onda na osnovu informacije o jednoj varijabli, istraživači mogu da steknu informacije o drugoj. Reč je o predikciji, odnosno procenjivanju vrednosti jedne varijable na osnovu druge. Varijabla na osnovu koje se predviđa jeste prediktorska varijabla, a varijabla čije se vrednosti predviđaju jeste kriterijumska.
Postoji statistički postupak, regresiona analiza, pomoću kojeg se na osnovu vrednosti jednog objekta na jednoj varijabli, može računati predviđena, procenjena vrednost tog objekta na drugoj varijabli. Postupak predikcije, odnosno regresije, biće utoliko precizniji ukoliko je korelacija između varijabli tešnja. Ukoliko je korelacija slaba ili nulta, onda se može vrlo malo saznati o jednoj varijabli, na osnovu druge.[2]
Zavisnost[uredi | uredi izvor]
U mnogim istraživanjima, glavni cilj istraživača jeste da utvrdi da li između dve ili više varijabli postoji zavisnost. U takvim ispitivanjima se koriste zavisna i nezavisna varijabla. Postoje bliske veze između pojmova zavisnosti i korelacije. Naime, ukoliko varijabla A zavisi od varijable B, onda su te dve varijable korelirane, budući da su promene u A praćene promenama u varijabli B. Razlika između ova dva pojma jeste taj što je kod korelacije nužno da promene i jedne i druge varijable budu praćene, odnosno njihov odnos je simetričan, dok je kod zavisnosti asimetričan, tako da ukoliko A zavisi od B, ne mora da znači da B zavisi od A. Postoje bliske veze i sa pojmom predikcije i zavisnosti. Naime, ukoliko varijabla A zavisi od varijable B, na osnovu znanja o varijabli B, istraživač može da vrši predikciju vrednosti varijable A.
Zavisna i nezavisna varijabla[uredi | uredi izvor]
Bilo koja osobina na kojoj se mogu registrovati inter-individualne i intra-indvidualne razlike može biti varijabla. Broj mogućih varijabli je gotovo beskonačan. Postoji nekoliko načina na osnovu kojih se mogu razlikovati varijable. Od svih kriterijuma podele varijabli, najznačajniji je onaj koji se odnosi na ulogu koju varijable mogu imati u istraživanju, a tiče se osnovne podele varijabli na nezavisne i zavisne.
Zavisna varijabla je ona promenljiva za koju istraživači nastoje da utvrde istraživanjem da li i na koji način zavisi od nezavisne varijable. Ulogu zavisnih varijabli imaju one pojave i osobine koje istraživači žele da upoznaju, razumeju i objasne.
Nezavisne varijable su one pojave i osobine putem kojih istraživač želi da razume promene u zavisnoj varijabli. Po pravilu, istraživač polazi od pretpostavke da zavisna varijabla predstavlja ishod (efekat, konsekvent, posledicu) nezavisne varijable koja joj prethodi vremenski ili konceptualno i koja je stoga njen antecendent, odnosno činilac, uzrok ili uslov njenog javljanja.[3]
Uloga varijable u istraživanju nije određena prirodom same varijable, već ciljevima istraživanja. Drugim rečima, jedna te ista varijabla u jednom istraživanju može biti nezavisna, dok u drugom istraživanju može imati ulogu zavisne varijable. Na primer, ukoliko istraživanje ima cilj za otkrije da li uspeh na poslu zavisi od inteligencije, onda je uspeh na poslu zavisna varijabla. Sa druge strane, ukoliko istraživanjem nastojimo da utvrdimo da li uspeh na poslu deluje na doživljaj ličnog zadovoljstvo, onda je uspeh na poslu nezavisna varijabla.
Odnos sa drugim podelama[uredi | uredi izvor]
Zavisne i nezavisne varijable mogu biti subjekt-varijable, stimulus-varijable, mogu biti numeričke i kategoričke. Zavisne varijable nikad nisu manipulativne, niti selektivne, već su registrovane, budući da se njihove vrednosti beleže. Ne mora svaka registrovana varijabla biti zavisna, a postoje istraživanja gde nema ni nezavisnih, ni zavisnih varijabli, a postoje registrovane.
Kada je reč o nezavisnim varijablama, postoji više odgovora. Neki istraživači pod nezavisnim varijablama smatraju samo manipulativne varijable. Neki istraživači (uglavnom oni koji se bave kvalitativnim istraživanjima) smatraju da nezavisna varijabla može biti registrovana, selektivna i manipulativna.[2]
Uzročnost[uredi | uredi izvor]
Posebna veza zavisnosti je uzročnost, odnosno kauzacija ili uzročna zavisnost. Ukoliko su dve varijable u uzročnom dejstvu, ako A varijabla dejstvuje, odnosno utiče na B, ako razlike u vrednosti varijable A nisu samo praćene razlikama u varijabli B, već ih izazivaju. Drugim rečima, varijabla A je uzrok (kauzalna varijabla), a B je posledica i naziva se posledična varijabla.
Moguće su dve vrste kauzalnih odnosa između dve varijable, direktni i indirektni odnosi. Jedna od mogućnosti jeste direktna veza između varijabli A i B, i označeni su sa A⇒B i B⇒A. U kom smeru deluje kauzalna strela, tj. koja varijabla uzrokuje koju, ponekad je vrlo lako utvrditi, ali postoje slučajevi kada to nije tako lako.
Druga mogućnost je da korelacija između A i B bude posledica složenijih, indirektnih kauzalnih odnosa, u koje su uključene dodatne varijable, pored A i B. U najprostijem slučaju, postoji samo jedna takva varijabla, na primer varijabla C. Jedna od mogućnosti jeste da varijabla C deluje na obe varijable, C⇒A, C⇒B. U tom slučaju, razlog za korelaciju A i B jeste taj što imaju zajednički uzrok u varijabli C. Postoji i mogućnost da A direktno uzrokuje B, a da povrh svega toga postoji i C koja uzrokuje i A i B.
Varijabla B može indirektno da deluje na varijablu A preko varijable C. U tom slučaju, B deluje na C, a C deluje na A.[2]
Utvrđivanje kauzalnosti[uredi | uredi izvor]
Nije uvek lako nepobitno utvrditi kauzalnost, i ona se po pravilu može utvrditi samo statističkim metodama. Naime, u eksperimentima se koriste varijable sa najvišim stepenom kontrole, eksperimentalne. Time što se aktivno manipuliše vrednostima eksperimentalne varijable A, istraživač tokom istraživanja najpre sam stvara uzrok, a zatim registruje posledicu tog uzroka na neku varijablu B. Pod takvim uslovima, ako je B manipulativna varijabla, sa znatno većom sigurnošću se može zaključiti uticaj jedne varijable na drugu, bez uticaja neke sporedne varijable.
Prednost eksperimentalnih nad neeksperimentalnim istraživanjima je mogućnost mnogo pouzdanijih kauzalnih zaključaka. Mana eksperimentalnih istraživanja jeste u tome što postoje brojne važne i zanimljive varijable koje se ne mogu manipulisati.[2]
Reference[uredi | uredi izvor]
- ^ „Varijable – Statistička obrada podataka”. Arhivirano iz originala 09. 07. 2021. g. Pristupljeno 2021-07-04.
- ^ a b v g d đ e ž Dejan Todorović: Osnovi metodologije psiholoških istraživanja. Beograd, 1998
- ^ „Varijable – Statistička obrada podataka”. Arhivirano iz originala 09. 07. 2021. g. Pristupljeno 2021-07-04.
