Процедура представления исследовательских данных в виде количественных показателей называется операционализация переменных исследования.

Чтобы понять, почему именно этот термин является правильным, давайте рассмотрим, что означает операционализация и как она применяется в исследованиях:

1. Определение переменных: Операционализация начинается с четкого определения переменных, которые мы собираемся исследовать. Например, если мы изучаем "стресс", нам нужно определить, что именно мы будем измерять, чтобы понять уровень стресса.
2. Выбор методов измерения: После определения переменных необходимо выбрать методы и инструменты, которые позволят нам количественно оценить эти переменные. Это могут быть анкеты, тесты, опросы и другие методы.
3. Преобразование качественных данных в количественные: Операционализация включает в себя преобразование качественных характеристик в количественные показатели. Например, мы можем использовать шкалы для оценки уровня стресса от 1 до 10.
4. Сбор данных: На следующем этапе мы собираем данные с использованием выбранных методов. Это может быть как количественное, так и качественное исследование, однако операционализация акцентирует внимание на количественных показателях.
5. Анализ данных: После сбора данных мы анализируем их, используя статистические методы, чтобы выявить закономерности и сделать выводы.

Таким образом, операционализация переменных исследования — это ключевой процесс, который позволяет превратить абстрактные концепции в измеримые и анализируемые данные.