66 67

)

od wpływu zmiennych niezależnych. Innymi słowy, zmienna zależna to to, co badacz chce wyjaśnić. Na przykład załóżmy, że badacz jest zainteresowany ustaleniem, jak kąt ustawienia kamery wpływa na postrzeganie przez tele widzów wiarygodności prezentera wiadomości. Na taśmę wideo nagrane są trzy wersje programu informacyjnego: raz jest on prezentowany z bardzo niskiej pozycji, raz z pozycji bardzo wysokiej, a raz z poziomu, na jakim znajdują się jego oczy. Grupom badanych losowo przydziela się jedną z tych wersji, a następnie prosi o wypełnienie kwestionariusza mierzącego wiarygodność prezentera. W tym doświadczeniu kąt ustawienia kamery jest zmienną niezależną. Eksperymentator, który wybiera tylko trzy spośród możliwych kątów ustawienia kamery, w sposób systematyczny zmienia jej wartość. Zmienna zależna, którą się mierzy, to postrzegana wiarygodność prezentera. Jeżeli założenie autora badań jest prawidłowe, to wiarygodność prezentera będzie się zmieniała wraz ze zmianą kąta ustawienia kamery. (Wartości zmiennej zależnej nie są manipulowane; są one tylko obserwowane i mierzone).

Należy pamiętać, że rozróżnienie pomiędzy rodzajami zmiennych jest uzależnione od celu badania. Zmienna niezależna z jednego studium może stać się zmienną zależną w innym. Ponadto zadanie badawcze może obejmować zbadanie relacji więcej niż jednej zmiennej niezależnej do pojedynczej zmiennej zależnej. Na przykład, badacz w poprzednim przykładzie mógłby sprawdzić wpływ nie tylko kąta ustawienia kamery, lecz także sposobu bycia prezentera lub stylu, w jakim kończy on program, na jego wiarygodność (tak, jak jest ona postrzegana przez widzów). Co więcej, często w jednym studium mierzy się wiele zmiennych zależnych, co nazywa się analizą multiwariacyjną.

nlenne dyskretne i ciągłe

W badaniach mass mediów stosuje się dwie formy zmiennych. Zmiennej dys-l< rei nej można przypisać tylko skończony zbiór wartości; nie można jej podzielić na mniejsze części. Na przykład, liczba dzieci w rodzinie jest zmienną dyskretną, ponieważ jednostką jest osoba. Nie ma większego sensu określanie wiel-l<< )ś< i rodziny jako 2,24, ponieważ trudno wyobrazić sobie 0,24 osoby. Innymi zmiennymi dyskretnymi są przynależność polityczna, populacja czy płeć.

j)OJt/onlo od wewnątrz ►►►    ►►►►► Zmienne w mass mediach

hiulnnle, dlaczego ludziom podobają się pewne filmy, czasopisma, gazety czy programy •■Iłowo lub telewizyjne, historycznie rzecz biorąc było bardzo trudne ze względu na liczbę mlnnnyt li, które należy uwzględnić. Nawet jeżeli badacze stworzą stosunkowo stabilny zbiór lltleltiiyt h, które należy zmierzyć, ocena popularności mediów jest trudna, ponieważ respon-■ iii i iiil/ielują odpowiedzi w rodzaju „To zależy od mojego nastroju”. Jak byś podszedł do tego mbleniu, będąc badaczem mediów?

I 1'iihi'k liiiiltiwczy

Zmienna ciągła może przybierać wszelkie wartości (łącznie z ułamkami) i być w sposób znaczący dzielona na mniejsze części. Zmienną ciągłą jest wysokość. Jeżeli instrument pomiarowy jest wystarczająco dokładny, to możliwe jest wychwycenie różnicy pomiędzy osobami, z których jedna ma wzrost 72,113 cala, a druga 72,114 cala. Innym przykładem jest czas poświęcony na oglądanie telewizji. Zupełnie sensowne jest stwierdzenie, że Osoba A spędziła przed telewizorem 3,12115 godziny, zaś Osoba B 3,12114 godziny. Przeciętna liczba dzieci w rodzinie jest zmienną ciągłą; w tym kontekście jest absolutnie zrozumiałe mówienie o 0,24 osoby.

Mając do czynienia ze zmiennymi ciągłymi, badacze powinni pamiętać

0    odróżnianiu zmiennej od miary tej zmiennej. Jeżeli stosunek dziecka do przemocy w telewizji mierzy się poprzez liczenie jego pozytywnych odpowiedzi na sześć pytań, to istnieje tylko siedem możliwych wyników: 0,1, 2, 3,4, 5

1    6. Jest jednak możliwe, że kryjąca się za tym pomiarem zmienna jest ciągła, mimo że jej miara jest dyskretna. Nawet gdyby stworzyć skalę uwzględniającą ułamki, w dalszym ciągu byłaby ona ograniczona do skończonej liczby wyników. Ogólnie rzecz biorąc, większość miar w badaniach mass mediów to dyskretne przybliżenia zmiennych ciągłych.

Zmienne mierzone na poziomie nominalnym to zawsze zmienne dyskretne. Zmienne mierzone na poziomie porządkowym są na ogół dyskretne, chociaż może istnieć pewien wymiar ciągły kryjący się za tą dyskretnością. (Poziom nominalny i porządkowy zostaną omówione w dalszej części rozdziału.) Zmienne mierzone na poziomie interwału lub stosunku mogą być albo dyskretne (liczba prenumerowanych czasopism w danym gospodarstwie domowym), albo ciągłe (liczba minut spędzanych dziennie na czytaniu czasopism). Zarówno poziom pomiaru, jak i rodzaj zmiennej, którą się rozważa, są ważne w tworzeniu użytecznych skal pomiarowych.

Inno rodzaje zmiennych

W badaniach nieeksperymentalnych, gdzie nie ma aktywnej manipulacji zmiennymi, w odniesieniu do zmiennych niezależnych i zależnych używa się czasami innych terminów. Zmienna, której używa się do prognozowania i o której zakłada się, że odgrywa rolę przyczynową (analogiczną do zmiennej niezależnej), jest czasami nazywana zmienną prognozującą lub poprzedzającą. Zmienna, która zgodnie z prognozą lub założeniem ma ulegać wpływowi (analogicznie do zmiennej zależnej), jest czasami nazywana zmienną stanowiącą kryterium.

Badacze często chcą kontrolować pewne zmienne, aby wyeliminować wpływy niechciane. Te zmienne kontrolne są używane do upewnienia się, że wyniki studium są rezultatem działania zmiennych niezależnych, a nie jakiegokolwiek innego źródła. Nie zawsze jednak trzeba używać zmiennej

Elementy badań