====== 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
      * 아래에 언급되는 경우의 모두는 DV가 하나일 경우이다.
      * IV: 종류; DV: 숫자일 경우는 차이의 가설이 된다
      * IV가 하나일 경우, 그 IV의 측정수준이 종류일 경우가 있다 
        * 종류이기는 하는데 그 종류의 갯수가 2개일 경우가 있다
          * 예, 
        * 종류이기는 하는데 그 종류가 동일한 집합일 경우가 있다. 주로 시간을 두고 나타나는 두 그룹을 말한다
          * 예
        * 종류인데, 갯수가 여러 개일 경우가 있다. 
          * 예, ga, gb, gc, gd
        * 종류이고 여러 개인데, 그 여러 개가 동일한 집합을 (집단을, 연구에 참가한 참가자를) 이루는 경우가 있다. 
          * 예, t1, t2, t3
      * IV: 숫자; DV: 숫자일 경우가 있는데 이는 연관의 가설이 된다
        * 연관의 가설은 scatterplot을 이용해서 관계를 보는 경우가 많다. 
        * 관계 간의 연관을 수치화 하여 나타내는 경우, 이를 correlation이라고 부른다 ([[:correlation]] 문서 참조).
        * 이 관계를 선형적인 형태로 표현하는 것을 [[:regression]]이라고 부른다.
      * IV가 여러개일 경우,
        * IV가 종류이고 (종류로 측정되었고) 이것이 두 개의 변인일 경우가 있다
          * 예, 
        * IV가 숫자이고 이것이 여러 개일 경우가 있다
          * 예, 
          * [[:multiple regression]]
        * IV가 여러개이고, 종류와 숫자의 측정방법이 섞여 있을 수 있다
          * 예,