总之，概念性定义与操作性定义各有利弊，可以互补。例如，利伯特和巴伦（Liebert & Baron）在“侵犯性行为”的研究中曾得到这样两种结果：一是“儿童观看暴力电视将促使其攻击行为增多”；二是“如果让儿童观看在实验室中攻击别人的3分钟短片后5分钟，儿童将可能按动按钮给隔壁房间的儿童施加疼痛的刺激”。从这两个概念可以看出，前者更抽象，后者更准确。概念性定义属于理论层面的定义，是抽象的、逻辑化的；操作性定义属操作层面的定义，是具体的、行动的、实践的。二者相互结合，便可以更准确地定义变量。
（二）变量的类型
在科学研究中，弄清变量的概念和类型是非常重要的，其有助于我们分析研究问题，阅读研究报告。所谓变量，常指有两个或两个以上取值范围的量。例如，要研究特殊儿童，则听障、视障、智障等障碍类型的儿童均是要考虑的变量。在教育研究中，变量可以是研究中的条件、现象、事件、特征、属性等，种类甚多，常见的有自变量和因变量、相关变量和无关变量、主体变量与客体变量、观察变量和中介变量等。
1.自变量（independentvariable）和因变量（dependentvariable）
自变量是研究者依据研究目的主动操纵而变化的变量，是能独立变化并引起因变量变化的条件、因素及其组合，因此，自变量也常被看作因变量的原因。因变量又称应变量或依变量，是一种假定的结果变量，是由自变量变化而引起研究行为或相关因素特征变化的变量。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。因此，自变量可以称为“原因”，而因变量可以称为“结果”。自变量是被操纵的变量，因变量是被测定或记录的变量。比如，在研究不同的家庭教养类型对自闭症儿童康复效果的影响中，家庭教养类型是自变量，自闭症儿童康复效果是因变量。
2.相关变量（relevantvariable）和无关变量（irrelevantvariable）
相关变量指研究者研究的自变量和与本研究主题无关但却同样对研究结果产生影响的变量。无关变量，也称控制变量，指与自变量同时影响因变量的变化但与研究目的无关的变量。自变量与因变量之外的一切变量可统称为无关变量（也可称为非实验因子或无关因子）。比如，研究不同的家庭教养类型对自闭症儿童康复效果的影响中发现，具有相同教养方式的家庭的自闭症子女康复效果仍存在显著差异，这时就需要考虑自闭症儿童的个性特质等其他原因是否会对康复效果产生影响。此时，个性特征就是额外变量，虽然不是研究者所研究的自变量，但对研究结果也产生了一定影响。
3.主体变量（subjectivevariable）与客体变量（objectivevariable）
主体变量是指以研究对象为主体，其主体身上存在的各种变量，如年龄、性别、性格、态度、动机、教育水平等；客体变量是指存在于研究对象主体以外的各种周围环境等引发的变量，如家庭气氛、同伴关系等。在实验研究中常称的被试变量、机体变量就是这里说的主体变量，而主试变量相对于研究对象的主体来说就是一种常见的客体变量。
4.观察变量（observablevariable）和中介变量（interveningvariable）
观察变量可以理解为通过人的感官可以直接观察到的研究对象本身的实际情况，或通过观察、问卷等方式可以直接获得的变量类型，如年龄、身高、体重、家庭结构等；中介变量即无法通过直接观察或问卷等方式获得的变量类型，如情绪、动机、思想、注意、敌意等。
关于变量类型，还应注意两点：一是上述四种分类按四个不同标准进行，各变量类型之间并非独立构成，实际研究中各种变量类型是相互交叉存在的；二是上述分类并不能涵盖所有的变量的种类，还可以从其他角度对变量进行分类，如主动变量和属性变量、连续变量和类别变量、简单变量和复杂变量等。
【小知识】
研究变量的其他类型[1]
根据变量的测量层次划分，研究变量也可以分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。首先，定类变量（类别变量）指用数字表示个体在属性上的特征或类别的不同的变量，实际上是一种虚拟变量。例如，性别“男、女”就是定类变量。在数据处理时，注意要对定类变量的取值进行编码的问题。定类变量没有绝对零点，不存在测量单位。变量的值之间有“相等”和“不等”的关系，但不可以对其进行大小的比较，以及进行加、减、乘、除的运算。其次，定序变量（等级变量）指用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置（层次、水平）。定序变量无零点、无测量单位。变量的值之间同样具有“相等”或“不等”的关系，对于序的关系（优于、先于、劣于、后于等）无法进行四则运算。再次，定距变量（间距变量）指取值具有等“距离”特征的变量。例如，考试成绩，贝贝数学成绩80分，佳佳数学成绩70分，则贝贝与佳佳数学成绩相差10分。在测量上，定距变量有测量单位，但不一定有绝对零点。例如，温度为零的时候，不代表没有温度。定距变量的值之间具有等于、不等于、大于、小于等关系，可以进行加、减法运算，但是乘、除法则无实际意义。最后，定比变量是一种既有测量单位又有绝对零点的变量。由于含有绝对零点，故可以构成有意义的比率，如身高、学生人数等。定比变量在运算上除具有上述三种变量的特征外，还可以进行乘、除运算，所以可以产生比例、速度、效率、效益等指标。
上述四种变量，定比变量的级别最高，定类变量的级别最低。级别高的变量可以转换成级别低的变量进行分析，如可以将百分制成绩转换成等级制成绩。定类变量属于定性型。定距和定比变量属于定量型，统称为定量变量（scalevariable）。定序变量可以看作定性型，也可以看作定量型，在教育统计中，习惯上往往将其近似作为定距变量处理。
[1] 温忠麟.教育研究方法基础（第2版）[M].北京：高等教育出版社，2009：139～140.
