自分たちで調査できる情報を使いたいので、いざというときに必要なデータがすべて手元にある状態です。頻度分析は、このデータを効率的に分析する方法を提供します。つまり、何かが起きる頻度です。変数は、このデータをよりよく理解するために使用されます。
変数とは、変化する可能性のあるさまざまなもので、何かが起こる頻度に影響を与える可能性があると考えられます。これらはすべて、イベントや出来事が起こる可能性に影響を与える要因である可能性があります。たとえば、特定の都市で雨が降る時期を観察したいとします。これは、何月か、都市の場所、季節ごとの天気を調べることで判断できます。これらの変数を調べて、最も雨が降る時期について根拠のある推測を行うことができます。
特定のイベントに関心がある場合、そのイベントに影響を与える変数は何かを尋ねたいと考えます。たとえば、人々が病気になる頻度を学習している場合、基本変数は次のようになります。年齢ベース、性別ベース、職業関連。これらの重要な要因は、人々が病気になる回数を大幅に決定する可能性があります。
変数を使用して、観察したパターンを説明したり予測したりできます。たとえば、生徒がどのくらいの頻度で良い成績を取るかを知りたい場合、変数は、学習時間 (いつ)、授業への出席頻度 (何時)、教育活動への参加になります。これにより、一部の生徒が高得点を取り、他の生徒がそうでない理由を理解できるようになります。
状況を説明するだけでなく、将来の出来事を予測するために要因を利用することもできます。たとえば、人々の運動頻度を研究する場合、その変数は年齢層、性別、時間帯になります。これらの要因を分析することで、人々が最も運動する傾向がある時期を予測できます。
たとえば、人々がファストフードを食べる頻度を調べる場合、人々がこの種の食事を最もよく食べるのはいつ、どの曜日かを示す表を作成できます。このグラフを年齢、性別、収入レベルとともに見ると、これらの要素がファストフードの消費にどのように影響するかについての見通しが得られます。
実験 質の高い調査結果を得るための最良の方法の 1 つは、実験を行うことです。実験とは、変数を制御し、それが研究にどのような影響を与えるかを確認することです。たとえば、人々が食事に野菜をどのくらいの頻度で取り入れているかを調査している場合 (atm: ndl.ofer...)、参加者には毎日一定量の野菜が与えられ、実際に摂取された回数もカウントされます。
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