Variable and attribute (research)
વિજ્ઞાન અને સંશોધનમાં, લક્ષણ એ પદાર્થ (વ્યક્તિ, વસ્તુ, વગેરે) ની ગુણવત્તા છે. વિશેષતાઓ ચલ સાથે નજીકથી સંબંધિત છે. ચલ એ લક્ષણોનો તાર્કિક સમૂહ છે. ચલ "બદલાઇ શકે છે"-ઉદાહરણ તરીકે, ઉચ્ચ અથવા નીચું હોઈ શકે છે. કેટલું ઊંચું અથવા કેટલું નીચું એ લક્ષણના મૂલ્ય દ્વારા નક્કી થાય છે (અને હકીકતમાં, લક્ષણ માત્ર "નીચું" અથવા "ઊંચું" શબ્દ હોઈ શકે છે). (ઉદાહરણ તરીકે જુઓઃ દ્વિસંગી વિકલ્પ) જ્યારે લક્ષણ ઘણીવાર સાહજિક હોય છે, ત્યારે ચલ એ કાર્યરત રીત છે જેમાં લક્ષણને વધુ ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે રજૂ કરવામાં આવે છે. ડેટા પ્રોસેસિંગમાં માહિતીને ઘણીવાર વસ્તુઓ (પંક્તિઓમાં ગોઠવાયેલી વસ્તુઓ) અને બહુવિધ ચલ (સ્તંભોમાં ગોઠવાયેલી) ના સંયોજન દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે. દરેક ચલનાં મૂલ્યો આંકડાકીય રીતે ચલનાં ક્ષેત્રમાં બદલાય છે (અથવા વહેંચવામાં આવે છે). ડોમેન એ તમામ સંભવિત મૂલ્યોનો સમૂહ છે જે ચલની મંજૂરી છે. મૂલ્યો તાર્કિક રીતે ક્રમબદ્ધ કરવામાં આવે છે અને દરેક ચલ માટે વ્યાખ્યાયિત હોવા જોઈએ. ડોમેન્સ મોટા અથવા નાના હોઈ શકે છે. સૌથી નાના સંભવિત ક્ષેત્રોમાં તે ચલ હોય છે જેમાં માત્ર બે મૂલ્યો હોઈ શકે છે, જેને દ્વિસંગી (અથવા દ્વિસંગી) ચલ પણ કહેવાય છે. મોટા ડોમેન્સમાં બિન-દ્વૈત ચલ હોય છે અને ઉચ્ચ સ્તરના માપવાળા હોય છે. (પ્રવચનનું ક્ષેત્ર પણ જુઓ.) અર્થપૂર્ણ રીતે, 'લક્ષણો' (લાક્ષણિકતાઓ કે જે ઑબ્જેક્ટને આભારી છે) ને 'લક્ષણો' (લાક્ષણિકતાઓ કે જે ઑબ્જેક્ટમાં સહજ છે) થી અલગ કરીને ઑબ્જેક્ટની લાક્ષણિકતાઓને ધ્યાનમાં લેતી વખતે વધુ ચોકસાઇ મેળવી શકાય છે. ઉદાહરણો ઉંમર એ એક લક્ષણ છે જે ઘણી રીતે કાર્યરત કરી શકાય છે. તેને દ્વિભાજન કરી શકાય છે જેથી માત્ર બે મૂલ્યો-"જૂના" અને "યુવાન"-ને વધુ ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે મંજૂરી આપવામાં આવે. આ કિસ્સામાં લક્ષણ "ઉંમર" દ્વિસંગી ચલ તરીકે કાર્યરત છે. જો બે કરતાં વધુ મૂલ્યો શક્ય હોય અને તેમને ક્રમબદ્ધ કરી શકાય, તો લક્ષણને ક્રમિક ચલ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે, જેમ કે "યુવાન", "મધ્યમ વય" અને "વૃદ્ધ". આગળ તે તર્કસંગત મૂલ્યોમાંથી બનાવી શકાય છે, જેમ કે 1,2,3.99. "સામાજિક વર્ગ" લક્ષણને વય જેવી જ રીતે કાર્યરત કરી શકાય છે, જેમાં "નીચલા", "મધ્યમ" અને "ઉચ્ચ વર્ગ" નો સમાવેશ થાય છે અને દરેક વર્ગને ઉચ્ચ અને નીચલા વચ્ચે તફાવત કરી શકાય છે, આમ ત્રણ લક્ષણોને છમાં બદલી શકાય છે (વિલિયમ લોયડ વોર્નર દ્વારા પ્રસ્તાવિત મોડેલ જુઓ) અથવા તે વિવિધ પરિભાષાનો ઉપયોગ કરી શકે છે (જેમ કે ગિલ્બર્ટ અને કાહલ દ્વારા મોડેલમાં કામદાર વર્ગ). આ પણ જુઓ ગુણાત્મક માહિતી માત્રાત્મક માહિતી નોંધો સામાજિક સંશોધન ચલ (ગણિત) આંકડાકીય માહિતીના પ્રકારો