Зависимая переменная в психологии это: Независимые и зависимые переменные

Зависимая переменная — Психологос

Зависимая переменная — Психологос

01 октября 2022 г., 21:54

Независимая переменная — в научном эксперименте переменная, которая намеренно манипулируется или выбирается экспериментатором с целью выяснить ее влияние на зависимую переменную.

Зависимая переменная — в научном эксперименте измеряемая переменная, изменения которой связывают с изменениями независимой переменной.

Независимой переменной, например, в психологическом эксперименте может считаться интенсивность стимула, а зависимой — способность испытуемого ощущать этот стимул.

Виды связи между переменными

  • Зависимая переменная не чувствительна к изменениям независимой.
  • Монотонно возрастающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует изменение зависимой переменной.
  • Монотонно убывающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует уменьшение уровня независимой переменной.
  • Нелинейная зависимость U-образного типа — обнаруживается в большинстве экспериментов, в которых выделяются особенности психической регуляции поведения
  • Инвертированная U-образная зависимость — получается в многочисленных экспериментах и корреляционных исследованиях.
  • Сложная квазипериодическая зависимость уровня зависимой переменной от уровня независимой.
  • Экспериментальная психология
  • Эксперименты

Комментарии (0):

Материалы по теме:

01 окт. 2022 г.

Экспериментальная психология

Экспериментальная психология — область психологии, структурирующая знания, касающиеся проблем исследований (в различных психологических направлениях) и способы их решения. Экспериментальную психологию называют научной дисциплиной о методах психологических исследований.

0Подробнее

01 февр. 2014 г.

Психологический эксперимент

Психологический эксперимент — проводимый в специальных условиях опыт для получения новых научных знаний посредством целенаправленного вмешательства исследователя в жизнедеятельность испытуемого. Это упорядоченное исследование, в ходе которого исследователь непосредственно изменяет некий фактор (или факторы), поддерживает остальные неизменными и наблюдает результаты систематических изменений.

1Подробнее

Содержание

  • Работа над собой
  • Воспитание детей
  • Любовь, муж-жена
  • Жизнь, деятельность
  • Психика и здоровье
  • Общение и влияние
  • Личность, общество
  • Психология для профи

Новые статьи:

  • Профнабор интересной статусной девушки
  • Формат, обязательный для маленьких детей
  • Уважение начинается с вежливости
  • Кружки и развивающие занятия – как часто?
  • Как развивать у ребенка самостоятельность?

Популярные статьи:

  • Знакомство с Дистанцией 2
  • Знакомство с Дистанцией
  • Убираю нетки: отчеты
  • Навигатор по сайту
  • Ложусь вовремя. Отчеты

Хиты недели:

  • Знакомство с Дистанцией 2
  • Знакомство с Дистанцией
  • Детские болезни
  • Дистанция для членов Клуба
  • Чингисхан как руководитель и человек

Переменная в психологическом исследовании — Практическая психология на Aboutyourself.

ru

Автор Татьяна в . Опубликовано Психологические эксперименты и исследования Последнее обновление: 27/12/2015

Переменная представляет собой то, что может быть изменено, например, определенная характеристика или значение в рамках исследования. В психологии переменные используются для того, чтобы установить, приводят ли изменения одного фактора к изменениям в другой.

Зависимые и независимые переменные

В экспериментальной психологии выделяют два вида переменных:

  • Независимая переменная — фактор, который контролируют авторы исследования. Например, в эксперименте по изучению воздействия недостатка сна на производительность, лишение сна является независимой переменной.
  • Зависимая переменная — явление, которое экспериментаторы фиксируют и измеряют. В нашем примере, результаты тестов на производительность и являются как раз зависимой переменной.

Посторонние и искажающие факторы

Важно отметить, что независимые и зависимые переменные не единственные переменные, присутствующие в экспериментах. В некоторых случаях заметное влияние на отношение между независимой и зависимой переменной (следовательно, и на результаты эксперимента) могут оказать посторонние факторы. Например, в нашем примере к таким факторам можно отнести возраст и пол испытуемых.

Есть два основных вида посторонних переменных:

  • Субъектные переменные. Это посторонние переменные, связанные с индивидуальными особенностями каждого из участников, которые могут повлиять на то, как те реагируют на условия эксперимента. К ним могут относить половозрастные характеристики, происхождение, настроение, тревожность, интеллект, осведомленность и т.д.
  • Ситуационные переменные. Это посторонние переменные, связанные с явлениями окружающей среды, которые могут повлиять на реакцию участников. Например, если участник проходит испытания в прохладном помещении, пониженная температура считается посторонней переменной Некоторые участники могут не реагировать на прохладу, некоторых это может отвлекать и раздражать.

В большинстве случаев посторонние переменные также контролируются в рамках эксперимента: исследователи сами могут выбрать участников в соответствии с определенными критериями или задать другие условия.

Определение переменных

Перед проведением эксперимента важно дать рабочие параметры переменных — ученые определяют независимую и зависимую переменные, решают, в каких рамках они должны держаться и как они будут измерены.

Например, в нашем эксперименте по влиянию нехватки сна на производительность, мы должны создать рабочие определения для переменных. Если наша гипотеза звучит как «студенты, которые испытывают нехватку сна, хуже пройдут испытания», то, во-первых, нужно определиться с тем, кого мы подразумеваем под «студентами». Далее, нам необходимо определить переменную «недостаток сна». В нашем примере это будет, скажем, менее пяти часов сна в ночь перед испытанием. И, наконец, мы должны определиться с «испытанием». Пусть это будет небольшой экзамен по теории…

Если возникают сложности с выявлением независимых и зависимых переменных, каждый раз ставьте перед собой два вопроса:

  • Что в эксперименте можно изменить? Если экспериментатор может повлиять на переменную, то ее можно считать независимой.
  • Что в эксперименте измеряется? Измерить и проанализировать зависимую переменную — одна из главных целей экспериментатора. От того и стоит отталкиваться.

Есть что сказать? Оставть комментарий!:

Переменные посредника и модератора | Отличия и примеры

Опубликован в 1 марта 2021 г. по Прита Бхандари. Отредактировано 21 июля 2022 г.

Опосредующая переменная (или посредник ) объясняет процесс, посредством которого связаны две переменные, в то время как опосредующая переменная (или модератор ) влияет на силу и направление этой связи.

Включение посредников и модераторов в ваше исследование поможет вам выйти за рамки изучения простой взаимосвязи между двумя переменными для получения более полной картины реального мира. Эти переменные важно учитывать при изучении сложных корреляционных или причинно-следственных связей между переменными.

Содержание

  1. В чем разница?
  2. Переменные-посредники
  3. Переменные-модераторы
  4. Часто задаваемые вопросы о посредниках и модераторах

Какая разница?

Вы можете думать о посреднике как о посреднике между двумя переменными. Например, качество сна (независимая переменная) может влиять на академическую успеваемость (зависимая переменная) через посредника бодрствования. В отношении посредничества вы можете нарисовать стрелку от независимой переменной к посреднику, а затем от посредника к зависимой переменной.

Напротив, модератор — это нечто, воздействующее на отношение между двумя переменными и изменяющее его направление или силу. Например, состояние психического здоровья может смягчить взаимосвязь между качеством сна и академической успеваемостью: взаимосвязь может быть сильнее для людей без диагностированных психических заболеваний, чем для людей с ними.

В отношении модерации можно провести стрелку от модератора к взаимосвязи между независимой и зависимой переменной.

Переменные-посредники

Посредник — это способ, которым независимая переменная влияет на зависимую переменную. Это часть причинно-следственной связи эффекта, и она говорит вам, как и почему возникает эффект.

Если что-то является посредником:

  1. Это вызвано независимой переменной.
  2. Влияет на зависимую переменную
  3. При его учете статистическая корреляция между независимыми и зависимыми переменными выше, чем при его отсутствии.

Анализ посредничества — это способ статистической проверки того, является ли переменная посредником, с помощью анализа линейной регрессии или дисперсионного анализа.

В полном посредничестве посредник полностью объясняет связь между независимой и зависимой переменной: без посредника в модели нет связи.

В частичном посредничестве по-прежнему существует статистическая связь между независимой и зависимой переменной, даже если посредник исключен из модели: посредник лишь частично объясняет взаимосвязь.

Пример: Переменные-посредники В исследовании социально-экономического статуса и способностей детей к чтению вы предполагаете, что уровень образования родителей является посредником. Это означает, что социально-экономический статус влияет на способность к чтению в основном через влияние на уровень образования родителей.

Вы используете описательный план исследования для этого исследования. После сбора данных по каждой из этих переменных вы выполняете статистический анализ, чтобы проверить:

  1. Социально-экономический статус определяет уровень образования родителей,
  2. Уровень образования родителей предсказывает способность ребенка читать,
  3. Корреляция между социально-экономическим статусом и способностью ребенка читать сильнее, если в вашей модели учитывается уровень образования родителей.

Предотвратите плагиат, запустите бесплатную проверку.

Попробуй бесплатно

Умеренные переменные

Модератор влияет на уровень, направление или наличие связи между переменными. Он показывает вам, для кого, когда и при каких обстоятельствах будут поддерживаться отношения.

Модераторы обычно помогают вам судить о внешней валидности вашего исследования, определяя ограничения, связанные с сохранением взаимосвязи между переменными. Например, хотя использование социальных сетей может предсказать уровень одиночества, эта связь может быть сильнее для подростков, чем для пожилых людей. Возраст здесь модератор.

Модераторы могут быть:

  • Категориальные переменные , такие как этническая принадлежность, раса, религия, любимые цвета, состояние здоровья или тип стимула,
  • Количественные переменные , такие как возраст, вес, рост, доход или размер визуального стимула.
Пример: переменные модератора В исследовании опыта работы и заработной платы вы предполагаете, что:
  • Опыт работы предсказывает заработную плату при контроле релевантных переменных,
  • Гендерная идентичность
  • смягчает связь между опытом работы и зарплатой.

Это означает, что отношение между количеством лет опыта и заработной платой будет различаться между мужчинами, женщинами и теми, кто не идентифицирует себя ни мужчинами, ни женщинами.

Чтобы проверить это статистически, вы выполняете множественный регрессионный анализ данных об опыте работы и заработной плате с добавлением в модель гендерной идентичности. Вы сравниваете статистическую значимость модели с включенной гендерной идентичностью и без нее, чтобы определить, смягчает ли она взаимосвязь между опытом работы и зарплатой.

Часто задаваемые вопросы о посредниках и модераторах

В чем разница между посредником и посредником?

Включение посредников и модераторов в ваше исследование поможет вам выйти за рамки изучения простой взаимосвязи между двумя переменными для получения более полной картины реального мира. Их важно учитывать при изучении сложных корреляционных или причинно-следственных связей.

Посредники являются частью причинно-следственной связи следствия, и они сообщают вам, как и почему происходит следствие. Модераторы обычно помогают вам судить о внешней валидности вашего исследования, определяя ограничения того, когда связь между переменными сохраняется.

Как узнать, является ли что-то посредником?

Если что-то является опосредующей переменной:

  • Это вызвано независимой переменной.
  • Влияет на зависимую переменную
  • При его учете статистическая корреляция между независимыми и зависимыми переменными выше, чем при его отсутствии.
Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П. (2022, 21 июля). Переменные посредника и модератора | Отличия и примеры. Скриббр. Проверено 10 ноября 2022 г., с https://www.scribbr.com/methodology/mediator-vs-moderator/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.

Зависимая переменная: определение и примеры

Типы переменных > Определение зависимой переменной

Содержание (щелкните, чтобы перейти к разделу):

  1. Зависимая переменная Общее определение.
  2. Зависимая переменная Примеры.
  3. Проверьте свое понимание.
  4. Определение зависимой переменной ( Статистическое моделирование ).
  5. Зависимые переменные в психологии.
  6. зависимых переменных в кросс-таблицах .
  7. Другие имена для зависимой переменной.
  8. Переменная результата.

Зависимая переменная (DV) звучит так же, как и название; оно зависит от некоторого фактора, который вы, исследователь, контролируете. Например:


  • Насколько хорошо вы выступите в гонке , зависит от вашей подготовки.
  • Ваш вес зависит от вашей диеты.
  • Сколько вы зарабатываете зависит от количества часов, которые вы работаете.

Какое бы событие вы ни ожидали изменить, оно всегда является зависимой переменной. В первом примере выше результат гонки — это переменная, которую вы ожидаете изменить, если измените свою тренировку, так что это зависимая переменная. Во втором примере зависимой переменной является вес, а в третьем примере зависимой переменной является заработанная сумма.

Если вам трудно понять, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение (зависимой переменной), и невозможно, чтобы (зависимая переменная) могла вызвать изменение (независимой переменной)».

Когда вы проводите эксперимент (здесь я использую слово «эксперимент» в широком смысле… это может быть как просто опрос, так и сложный научный эксперимент), ваша независимая переменная остается фиксированной. На следующем графике независимая переменная (IV) — это уровень успеваемости, а зависимая переменная — рейтинг еды. Вы можете видеть, что рейтинг еды зависит от того, в каком классе учится ученик (похоже, что в более высоких классах есть более разборчивые едоки или, возможно, ученики, которые выбирают еду более тщательно).

Источник: NIH.GOV.

Возможная путаница

Вы, исследователь, определяете свои переменные при настройке эксперимента. Ваше утверждение гипотезы определяет, является ли переменная зависимой или независимой. Любая переменная может быть независимой переменной (IV) или зависимой переменной (DV). Предположим, вы заинтересованы в изучении пользы ходьбы для здоровья. Вы пишете следующие два утверждения гипотезы:

  1. Более питательная диета приводит к большему количеству ежедневных прогулок.
  2. Больше ежедневных прогулок приводит к большему счастью.

Оба приведенных выше утверждения верны (при условии, что они правильно описывают то, что вы пытаетесь проверить в своем эксперименте). Однако ходьба является DV в утверждении 1 и IV в утверждении 2.

Пример: мозг как зависимая и независимая переменные
В прошлом было проведено много исследований, в которых мозг рассматривался как IV. Например, мозг оказывает прямое влияние на поведение. Однако более поздние исследования показали, что мозг также может быть ДВ. например, биологическая обратная связь — это тип усвоенного поведения, который помогает вам контролировать реакции на стресс, такие как частота сердечных сокращений и мышечное напряжение. Поведение производит тонкие (и, возможно, постоянные) изменения в мозгу. При биологической обратной связи мозг является зависимой переменной, поскольку он зависит от поведения, практикуемого во время сеансов биологической обратной связи. Хотя это еще один пример того, насколько запутанным может быть определение IV или DV, он также подчеркивает, насколько важно разработать хорошее утверждение гипотезы для вашего эксперимента. Помните: результат вашего эксперимента (то есть ваша зависимая переменная) зависит от того, насколько хорошо вы сформулируете свою гипотезу!

Вернуться к началу

Пример 1: Исследование показало, что на уровень чтения влияет то, родился ли человек в США или в другой стране. IV — это место рождения человека, а DV — его уровень чтения. Уровень чтения зависит от того, где человек родился.

Пример 2: «В неэкспериментальных исследованиях, где нет экспериментальных манипуляций, IV — это переменная, которая «логически» оказывает некоторое влияние на DV. Например, в исследовании курения сигарет и рака легких курение сигарет, которое уже было проведено многими субъектами, является независимой переменной». (Керлингер, 19 лет86, с.32) Рак легких «зависит» от курения.

Совет : Если вам трудно определить, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение в (зависимая переменная), и невозможно, чтобы (зависимая переменная) могла вызвать изменение (независимой переменной)».

Взяв два приведенных выше примера, посмотрите, как нелогично звучит перестановка IV и DV местами в выделенных жирным шрифтом утверждениях:

  1. Место рождения человека зависит от его уровня чтения.
  2. Курение «зависит» от рака легких.

Впрочем, как и большинство вещей в жизни, если бы все было так просто. Иногда не получается просто переставить фразу, чтобы посмотреть, работает она или нет. Возьмем следующие два примера:

Пример 3: Исследователь изучает, как разные дозы лекарств влияют на прогрессирование болезни, и сравнивает интенсивность и частоту симптомов при введении разных доз. Внутривенная доза — это введенная доза, а DV — интенсивность и частота симптомов. Интенсивность и частота симптомов «зависит» от введенной дозы препарата.

Пример 4: Вы изучаете, как репетиторство влияет на результаты SAT. Ваша независимая переменная (IV) — это обучение, а зависимая переменная (DV) — результаты тестов. Результаты тестов «зависят» от репетитора.

Менять местами тоже (вроде как) имеет смысл:

  • Доза препарата зависит от интенсивности и частоты симптомов.
  • Репетиторство зависит от результатов тестов.

Тем не менее, если вы знаете, что такое утверждение гипотезы — другими словами, вы знаете, что проверяется, — тогда вы можете решить, какая из двух версий имеет смысл. Это одна из причин, почему очень важно разработать очень четкое утверждение гипотезы.

В начало

Статистическое моделирование — это разработка модели, которая соответствует набору наблюдаемых данных. Определение зависимой переменной (DV) в статистическом моделировании по существу такое же, как и в общей математике и естественных науках: это переменная, которая «зависит» от независимой переменной (IV). Однако вместо утверждения гипотезы у вас есть модель, содержащая обе переменные. DV представляет результат модели или результат, который вы изучаете. Обычно ему присваивается буква «y» и традиционно откладывается по оси y. IV представляет потенциальные причины изменения модели. Обычно он обозначается буквой «х» и откладывается по оси абсцисс.
Полиномиальная регрессия приводит к кривой линии. Зависимая переменная отображается на оси Y.
Зависимая переменная также называется переменной отклика или эндогенной переменной в статистическом моделировании.

В начало

Для каждого вопроса выберите зависимую переменную. Совет для завершения этого теста: сначала выберите две основные переменные из утверждения. Затем выясните, какой из них является DV (это тот, который зависит от другого).

Q1: Вы проводите эксперимент, чтобы выяснить, повышает ли большее количество солнечного света уровень счастья у работников, которые обычно проводят весь день в офисах без окон.

  1. Солнечный свет.
  2. Уровень счастья.
  3. Офисы без окон.
  4. Время суток.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.


Q2: Эксперимент в теплице с климат-контролем показал, что уровень воды, уровень удобрений и питательных веществ в почве влияют на рост высоких растений. Растения вырастали в среднем на 12 дюймов выше при использовании оптимальных ресурсов.

  1. Теплица.
  2. Уровень воды, уровень удобрений и питательных веществ.
  3. Какой высоты растут растения.
  4. Оптимальные ресурсы.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.

Q3: Исследователь подозревает, что вспышка холеры происходит из-за испорченных колодцев в городе. Большинство случаев сосредоточено вокруг общественных колодцев, которые берут воду из подземного водоносного горизонта.

  1. Подземный водоносный горизонт.
  2. Холера.
  3. Уэллс.
  4. Город.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.

Q4: Исследования показали, что использование презервативов эффективно предотвращает распространение ВИЧ. Однако исследования также показывают, что комбинация двух препаратов от ВИЧ (тенофовир и эмтрицитабин) также может контролировать распространение болезни.

  1. Тенофовир.
  2. Эмтрицитабин.
  3. Оба 1 и 2.
  4. ВИЧ.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.
Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая кластеры случаев холеры во время лондонской эпидемии 1854 года

Решение Q1 :

Q1: Правильный ответ 2, уровень счастья. Уровни счастья зависят от количества солнечного света. Если вы попробуете любую из других комбинаций, ни одна из них не будет иметь смысла в утверждении «x зависит от y». Например, «солнечный свет зависит от счастья» не имеет большого смысла. Кроме того, подсказка заключалась в самой формулировке гипотезы (большее количество солнечного света увеличивает счастье). Вернуться к викторине.

Решение вопроса 2 :

Вопрос 2: Правильный ответ 3, насколько высокими вырастают растения (насколько высокие растения вырастают, зависит от используемых ресурсов). Вернуться к викторине.

Решение вопроса 3 :

Вопрос 3: Правильный ответ 2, холера. Вспышка холеры зависит от (то есть является результатом) поступления загрязненной воды из водоносного горизонта. Вернуться к викторине.

Решение вопроса 4 :

Вопрос 4: Правильный ответ 4, ВИЧ. Борьба с распространением ВИЧ зависит от использования презервативов и перечисленных лекарств. Вернемся к викторине.

Вернуться к основному содержанию.

«В психологических исследованиях зависимая переменная обычно представляет собой измерение некоторого аспекта поведения участников. IV называется независимым, потому что экспериментатор может свободно изменять его. DV называется зависимым, потому что считается, что он зависит (по крайней мере, частично) от манипуляций IV». (Weiten, 2013)

Другими словами, зависимая переменная — это переменная, которую измеряете вы, экспериментатор. В психологии DV часто представляет собой оценку того или иного типа. Например, оценка за задание на запоминание, тест IQ или шкала депрессии.

Несколько зависимых переменных.

В психологии принято исследовать несколько зависимых переменных одновременно. Исследование может быть сложным процессом — от сбора участников до получения финансирования и разрешений, — поэтому максимально широкое исследование имеет много преимуществ. Исследователи Симона Шналль и ее коллеги исследовали, как чувство отвращения влияет на уровень жесткости моральных суждений людей. Суровость морального суждения была DV, но измерялось и несколько других DV, например, как отвращение влияло на желание людей пообедать в ресторане.

Наверх.

Таблица непредвиденных обстоятельств — это способ суммировать взаимосвязь между несколькими категориальными переменными. Слово «непредвиденные обстоятельства» здесь означает то же, что и «зависимые», поэтому таблица упорядочивает ваши зависимые данные. В таблицах непредвиденных обстоятельств DV обычно размещается в строках, а IV — в столбцах.
Простая таблица непредвиденных обстоятельств. Изображение: Департамент сельского хозяйства штата Мичиган.
Например, предположим, что вы изучаете, как на здоровье влияет возраст, социально-экономический статус или болезнь сердца. Независимые переменные (например, возраст 0–18, 18–64, 65+) размещены в столбцах. Здоровье (возможно, измеряемое по шкале от 1 до 10, где 10 — наилучшее) размещается в рядах. Размещение данных в этом стандартизированном формате упрощает интерпретацию результатов.

Наверх.

Зависимая переменная также называется:

  • Экспериментальная переменная.
  • Объясняемая переменная.
  • Измеряемая переменная.
  • Переменная результата.
  • Выходная переменная.
  • Отвечающая переменная.
  • Регресс и (в регрессионном анализе)
  • Переменная ответа.

Наверх.

Что такое переменная результата?

Переменная результата и зависимая переменная используются как синонимы. Однако они не совсем одинаковы: переменная результата определяется как предполагаемый эффект в неэкспериментальное исследование , где зависимой переменной является предполагаемый эффект в экспериментальном исследовании 1 .

Экспериментальные и не экспериментальные исследования.

В экспериментальном исследовании исследователь контролирует выделение ресурсов участникам исследования. Неэкспериментальное исследование больше похоже на обсервационное исследование; исследователь смотрит на то, чему подвергаются участники, а затем классифицирует людей на основе этих воздействий. Реестры данных и тематические исследования являются двумя примерами неэкспериментального; исследования.

Простой пример: предположим, вас интересовало, улучшают ли закуски результаты тестов. В экспериментальном исследовании вы можете разделить студентов на две группы, кормить одну группу закусками во время прохождения теста и отказывать другой группе (контрольной группе) в доступе к еде. В неэкспериментальном случае вы должны найти группу студентов (скажем, во всем колледже) и разделить студентов на тех, кто перекусывает во время теста, и тех, кто этого не делает. Затем вы могли наблюдать за их работой на тесте.

Измерение переменной результата.

Поскольку переменные результата используются в неэкспериментальных исследованиях, практически невозможно присвоить результату числовое значение. Вместо этого используются нечисловые методы 2 :

  • Экспертное мнение.
  • Один или несколько отчетов о случаях.
  • Оценка программы. Это исследования, предназначенные для того, чтобы увидеть, достигает ли программа своих целей.
  • Методы повышения качества (Plan-Do-Study-Act), используемые для измерения или переопределения стандартов.
  • Исследования случай-контроль; выполняется после того, как событие произошло. Данные собираются, и исследователь пытается найти причину на основе этих исторических данных.
  • Когортные исследования: похожи на случай-контроль, но участников собирают до того, как произойдет какое-либо событие.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *