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====== 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 [[:c/mrm/2026/schedule/finding_hypothesis#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 |
| ::: | :::  | 2 이상  | ::: | multiple regression  |