在社会研究中，经常会见到理论、概念、变量等术语，确定这些术语的含义以及之间的关系，对于研究设计等十分重要。
本文将简要介绍这些术语以及之间的关系，并重点阐释“变量”这一部分。
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一、理论及相关术语
理论（theory）是以一种系统化的方式，将经验世界中某些被挑选的方面概念化，并组织起来的一组内在相关的命题。可以分为：①宏观理论，例如马克思主义、生物进化论等；②中观理论，例如社会分层理论、社会角色理论等；③微观理论，例如自我互动理论等。
概念（concept）是对研究范围内同一类现象的概括性表述，是组成理论的基本要素。例如阶级、资本、劳动、商品、异化等概念，是马克思主义理论的基本要素。概念是通过概括、抽象得到的，不同概念的抽象程度是不同的：抽象层次越高，越难以进行直接的观察和描述。
变量（variable）是概念的一种类型，是具有一个以上不同取值的概念。例如“职业”这一概念，是一个包括工人、教师、医生等多个取值在内的变量。而只有一个固定不变的取值的概念，叫做常量。
命题（proposition）是指关于一个概念的特征或多个概念间关系的陈述。命题直接由概念构成，理论则是由一组命题构成。命题具有不同的类型，包括公理、定律、假设、经验概括等。社会研究中最常用的命题形式是假设（hypothesis）。
这几个主要术语的大致关系如下：
二、变量
变量在不同情况下有不同的状态或属性，反映了概念的可变动性，说明了现象在规模、重量、密度、速度等方面的变化情况，或者在程度差异上的变化方式。根据不同的分类标准，变量可以分为不同的类型。
根据变量取值的性质
可以分为定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。
测量：定类、定序、定距、定比 | 研究方法02
根据变量之间的关系
可以分为自变量、因变量、中介变量、调节变量、控制变量等。
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自变量与因变量
自变量（independent variable）是指能够引起其他变量发生变化、而又不受其他变量影响的变量，通常用x表示。因变量（dependent variable）是指其他变量的变化导致自身发生变化、而又不能影响其他变量的变量，通常用y表示。
当一个自变量影响一个因变量，或者说一个自变量的变化“引起”或“导致”一个因变量的变化时，就形成了某种因果关系，可用符号表示：x→y。
在实验研究中，研究者可以根据需要而系统地控制自变量，此时自变量也称为实验刺激变量。因变量是研究者试图解释的对象，但研究者只能对其做出大致预测，却无法控制。
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中介变量
中介变量（intervening variable）是指出现在更为复杂的因果关系链中的第三个变量，是自变量对因变量发生影响的中介，处于自变量与因变量二者之间的位置，表明自变量影响因变量的一种方式、途径或机制。
在一个因果关系链中，中介变量既是相对于自变量来说的因变量，又是相对于因变量来说的自变量。原来的自变量、因变量之间的因果关系是通过中介变量而实现的。
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调节变量
在一组因果关系中，如果自变量与因变量的关系是某一变量的函数，那么这一变量就是调节变量。当研究发现自变量和因变量之间存在关系，但难以解释存在关系的原因时，引入中介变量可以阐明自变量对因变量的作用机制。
调节变量能影响自变量与因变量之间关系的方向（正或负）和强度，可以是定性的（如性别、种族、学校类型），也可以是定量的（如年龄、受教育年限等）。例如，学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响：一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效果，因此学生个性是调节变量。
当自变量与因变量的关系强度时强时弱，或者方向上有所改变时，常常要考虑到调节效应。此时引入调节变量，可以展示自变量和因变量在何时、存在怎样的关系。
调节变量和中介变量都是都能够解释自变量和因变量之间的关系，都是影响二者关系的“第三变量”。两者都是重要的统计概念，都与回归分析有关。不同之处在于：
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控制变量
在实验研究中，常常引入第三变量来检验、解释或确定自变量与因变量之间的真实关系，这一过程叫做分析的详析化，被引入的第三变量即为控制变量。根据引入控制变量自变量和因变量之间关系的变化结果不同，控制变量可以分为：
(1) 外加变量
双变量数据分析中呈现出的数据关系，实际上是受其他因素影响的，是不确定、不存在的，此时引入控制变量会使得原来呈现的关系变成无关，这一控制变量叫做外加变量。其作用是摈弃原来不存在的（假）结论，使数据的真实结果得以显现。
(2) 抑制变量
在双变量数据分析中，两个变量之间呈现无关关系；引入第三变量后，原有双变量的分析由无关变成有关，此时的控制变量叫做抑制变量。其作用是把表面无关的两个变量的真实关系体现出来，使数据的真实结果得以显现。
(3) 曲解变量
引入第三变量后，原来两变量之间的关系与实际结论相反，此时控制变量叫做曲解变量或者歪曲变量。体现为：自变量x与因变量y是一种正（负）相关关系，引入曲解变量无论曲解变量取值多少，x与y都是一种负（正）相关关系，结论完全相反。
参考资料
【1】袁方.社会研究方法教程[M].北京大学出版社,2013.
【2】风笑天.社会研究方法[M].中国人民大学出版社,2018.
【3】陈阳.大众传播学研究方法导论[M].中国人民大学出版社,2007.
【4】温忠麟.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报,2005(2):268-274.
【5】卢谢峰.中介变量、调节变量与协变量——概念、统计检验及其比较[J].心理科学,2007(4):934-936.
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