Variabile dipendente

Variabile dipendente: può modificarsi, assumere valori diversi in funzione delle variazioni di un’altra variabile, chiamata indipendente.
Negli anni trenta del secolo scorso si sviluppano tecniche quantitative di misura degli atteggiamenti e delle opinioni, e la teoria del campionamento. Si cerca di concettualizzare sia la natura delle principali variabili soggettive esaminate (atteggiamenti, opinioni, valori, credenze) e i loro rapporti con le variabili oggettive (comportamenti), sia di sviluppare misure adeguate di tali variabili.
Quando le variabili esaminate non si distribuiscono casualmente nella popolazione, è essenziale un metodo di campionamento adeguato per garantire la qualità dei dati raccolti: un campione adeguato è un campione probabilistico o casuale che rappresenta una versione miniaturizzata, un modello della popolazione d’interesse. Un campione relativamente piccolo, purché definito in modo adeguato, permette di fare inferenze valide circa l’intera popolazione di interesse (popolazione target) molto più ampia che esso rappresenta, cioè l’universo al quale si intendono generalizzare i dati raccolti in una ricerca. Le inferenze fatte a partire da dati di un campione rappresentativo casuale possono essere generalizzate alla sola popolazione dalla quale il campione è tratto. Importante è il fatto che il campione sia probabilistico, cioè che tutti i membri della popolazione abbiano un’uguale probabilità di venir prescelti e che sia rappresentativo.