variables (변인)

변인은 측정할 수 있는 아이디어, 개념, 구성을 말한다.
연구에 포함되는 아이디어, 개념, 구성을 흔히 concepts 라고 부른다.
이를 설명하고 조사한 내용을 흔히 conceptualization이라고 (개념화라고) 부른다.
- finding_hypothesis 문서 중 comment 부분을 보면 저자들은 personalization 등에 대한 설명에 많은 지면을 할애한다. 이런 종류의 것을 개념화라고 한다. 개념화는 연구자가 말하고자 (연구하고자)하는 것을 독자와 개념적으로 동조화하는 (synchronization) 하는 것을 의미한다.
그러나 이런 아이디어 자체로는 가설을 만들어 테스트할 수 없다. 따라서 연구자는 개인화라는 (personalizaiton) 아이디어를 측정할 수 있는 무엇인가로 바꾸어서 이를 측정하고 (measure) 데이터를 얻어서 이를 분석하게 된다. 이렇게 측정할 수 있도록 고안된 아이디어를 변인이라고 (variable) 한다.
변인을 측정하는 방법으로는 level of measurement 혹은 측정수준의 문서를 참조
변인의 종류로는 types of variables 혹은 변인의 종류 문서를 참조
- DV
- IV
- Intervening, Moderator Variable
- Control Variable
- Intervening, control variable은 IV에 속한다.
- 일반적으로 IV는 원인을 DV를 결과를 의미한다.
- 여러 개의 IV를 가지고 DV에 대한 효과를 볼 수 있다.
- 여러 개의 IV를 가지고 여러개의 DV에 대한 효과를 볼 수 있다 (Multivariate Statistics: 잘 다루지 않는다)
우리가 말하는 “둘 혹은 그 이상의 변인들 간의 관계”를 IV와 DV의 관계로 볼 수 있다.
이를 선언하는 것을 (혹은 “관계의 전개를 예측하는 것”을) 가설이라고 부른다 (hypothesis 참조)
- 이런 관계는 크게 보아서 두 가지가 있는데, 차이의 가설과 (Difference) 연관의 가설이 (Association) 그것이다.
- 설명한 것처럼 차이의 가설은 관련된 변인의 측정수준에 따라서 결정된다

Level of Measurement:

종류: Nominal
순서: Ordinal
숫자: Interval

Level of measurement		Number of	number of groups
DV	IV	IV
숫자	종류	1	1:parameter	one sample t-test
숫자	종류	1	2	independent sample t-test
숫자	종류	1	1:1	repeated measure t-test
		1	2가지 이상	F-test
		2	2가지 이상	Twoway Anova Twoway F-test
숫자	숫자	1	-	correlation simple regression
숫자	숫자	2 이상	-	multiple regression