科学実験では、独立変数と従属変数と呼ばれる 2 つの重要なものがあります。この記事では、独立変数と従属変数とは何なのか、種類や例も含めて見ていきます。
独立変数は、科学者が実験で変更または制御するものです。これは、従属変数に何が起こるかを確認するために行われます。
従属変数は、科学者が実験でテストおよび測定しているものです。それは科学者が独立変数をどう扱うかによって決まります。科学者は独立変数を変更すると、従属変数に何が起こるかを観察して書き留めます。
つまり、簡単に言うと、独立変数は変更される変数であり、従属変数はその変更の結果を示す変数です。科学者は、独立変数に対して何かを行うときに、従属変数がどのように反応するかを観察します。
独立変数とは何ですか?
独立変数とは、科学者が実験で何が起こるかを確認するために意図的に変更するものです。効果を確認するためにオンまたはオフにするスイッチのようなものです。科学者は、さらに詳しく知るために、このスイッチを別の値に設定することがあります。しかし、場合によっては、それを直接制御することはできませんが、それが実験の結果にどのような影響を与えるかを観察します。
科学者は独立変数について話すために別の言葉を使うかもしれません。たとえば、線形回帰と呼ばれるものを実行する場合、独立変数はグラフの右側に表示されるため、独立変数を「右側変数」と呼ぶことがあります。科学者が実験で何が起こるかを予測するのに役立つため、これらを予測変数と呼ぶこともあります。
別の名前は、最終結果を説明するのに役立つため、説明変数です。したがって、独立変数は、科学者が実験にどのような影響を与えるかを理解するために変更または観察する重要な要素のようなものです。
2 種類の独立変数
- 実験変数: これらは、研究者が実験中に変更または制御して、結果にどのような影響を与えるかを確認できるため、制御変数としても知られています。たとえば、科学者が太陽光の量の違いが植物の成長にどのような影響を与えるかをテストしたい場合、植物が受け取る太陽光の量を操作できます。
- サブジェクト変数: 実験変数とは異なり、研究者は被験者変数を制御できません。それにもかかわらず、それらは研究上の疑問の解決に役立つため、実験では依然として価値があります。たとえば、研究者がさまざまな地域の高校生の標準テストのスコアを研究している場合、各生徒の出身地域を制御したり変更したりすることはできません。ただし、学習の開始時に地域の違いを利用して生徒をグループ化することはできます。
独立変数の例
独立変数をより深く理解するために、いくつかの例を見てみましょう。
まず、科学者が肥料の量の違いが植物の成長にどのような影響を与えるかについて興味を持っていると想像してください。研究では、植物ごとに異なる量の肥料を与えることにしました。各植物に与えられる肥料の量は独立変数です。この変数は、科学者が意図的に変更できるものです。彼らは、それが各植物の成長にどのような影響を与えるかを知りたいと考えています。植物の成長は肥料の量に依存するため、結果、または従属変数です。
次に、数学のテスト結果についての研究を考えてみましょう。研究者らは、優等レベルの代数を受講した学生のスコアと標準の代数を受講した学生のスコアを比較することに興味を持っています。この研究では、生徒のクラス選択が独立変数です。研究者は、各生徒がどのクラスを選択したかを制御したり変更したりすることはできません。ただし、クラスの選択によって生徒の標準テストのスコアに違いが生じるかどうかを研究することはできます。この場合、標準化テストのスコアは生徒の選択したクラスに依存するため、従属変数となります。
したがって、どちらの例でも、科学者は、制御できる 1 つのこと (独立変数) が、観察している別のこと (従属変数) の変化にどのようにつながるかを調べています。これは、科学の世界における関係やパターンを理解するのに役立ちます。
従属変数とは何ですか?
従属変数とは、科学実験において独立変数と呼ばれる別のものに変更を加えたときに変化するものです。独立変数に何が起こるかに依存するため、これを「結果変数」または「応答変数」と呼ぶ人もいます。
科学者が実験を行うときは、科学的方法と呼ばれるルールに従います。重要なルールの 1 つは、実験では一度に 1 つのことのみを変更することです。他はすべて同じままでなければなりません。これは、科学者が 1 つの要素 (独立変数) の変化が他の要素 (従属変数など) にどのような影響を与えるかを確認するのに役立ちます。
科学者は従属変数を直接制御したり変更したりしません。代わりに、独立変数を変更して、従属変数に何が起こるかを確認します。因果関係のようなものです。科学者は、独立変数に何をするかに基づいて、従属変数が上がるか下がると予想します。
つまり、簡単に言えば、従属変数とは、科学実験で別のものに何かをしたために変化するものです。科学者は、物事がどのようにつながっているのか、あるものが他のものをどのように変化させるのかを知りたいと考えています。
従属変数の例
2 つの実際の例を使用して、従属変数を簡単に調べてみましょう。
- 植物の成長研究: 肥料の量の違いが植物の成長にどのような影響を与えるかを確認するために、ごっこ実験を行っていると想像してください。独立変数、つまり意図的に変更するものは、各植物に与える肥料の量です。さて、従属変数とは、私たちが測定し観察するものであり、この場合、それは各植物の記録された成長です。水の量、容器のサイズ、日光、生育時間など、他のすべてを同じに保つ場合、植物の成長は独立変数である肥料によって直接影響を受けると合理的に言えます。
- 数学テストの分析: さまざまな種類の代数の授業が生徒の標準テストのスコアにどのような影響を与えるかに興味があるとします。ここでの独立変数は、学生の履修歴、つまり通常の代数クラスを受講したか、優等代数クラスを受講したかどうかです。一方、従属変数は、学生が標準テストで取得したスコアです。私たち研究者は、これらのテストのスコアを制御したり変更したりすることはできません。異なるコースワークの背景を持つ学生のグループを選択した後でのみ、それらを観察し比較することができます。
どちらの例でも、従属変数は監視および測定しているものであり、意図的に操作する独立変数に基づいて変化します。これは、行った変更と観察される結果との間の因果関係を理解するのに役立ちます。
独立変数と従属変数の例
科学実験には、科学者が管理するものと観察するものがあります。いくつかの例を挙げて詳しく見てみましょう。
例 1: 蛾と光
蛾と光を研究している科学者を想像してみてください。彼らは、光の明るさが蛾の引き寄せに影響を与えるかどうかを知りたいと考えています。科学者は光の明るさを調整し (独立変数)、蛾がどのように反応するか (従属変数) を観察します。
例 2: 朝食とテストの得点
さて、学生と朝食について考えてみましょう。朝食を食べるとテストの点数に違いが出るのではないか、と疑問に思う人もいます。実験者は朝食を制御し (独立変数)、テストのスコアがどのように変化するか (従属変数) を観察します。たとえ朝食と得点の間に関連性がないとしても、テストの結果は依然として朝食に依存します。
例 3: 薬と血圧
別の実験では、科学者は、ある薬が別の薬よりも高血圧の制御に優れているかどうかを確認しました。薬剤の種類が独立変数であり、従属変数は患者の血圧です。実験をより正確にするために、制御変数 (有効成分を含まないプラセボ) が追加されます。これは、どちらかの薬が本当に血圧に影響を与えるかどうかを判断するのに役立ちます。
研究における独立変数と従属変数
研究では、特に実験研究や準実験研究では、独立変数と従属変数をよく使用します。リサーチクエスチョンとそれに対応する独立変数と従属変数の例を見てみましょう。
- トマトの成長に最適な光はどれですか?
- 独立変数: トマト植物が栽培される光の種類
- 従属変数: トマト植物の成長速度
- 断続的な絶食は血糖値にどのような影響を与えるのでしょうか?
- 独立変数: 断続的な絶食の有無
- 従属変数: 血糖値
- 医療大麻は慢性的な痛みを軽減できるか?
- 独立変数: 医療大麻使用の有無
- 従属変数: 痛みの頻度と強度
- リモートワークは仕事の満足度に影響しますか?
- 独立変数: 作業環境のタイプ (リモートまたはオフィス)
- 従属変数: 仕事満足度の自己申告
実験データを扱う場合、分析には記述統計の生成と結果の視覚化が含まれます。統計検定の選択は、変数のタイプ、測定レベル、独立変数レベルの数によって異なります。
一般的に、 t検定 or 分散分析 データを分析し、研究上の課題に対処するために使用されます。これらのテストは、結論を導き出し、独立変数と従属変数の間の関係を理解するのに役立ちます。
独立変数と従属変数を区別する方法を学ぶ
独立変数と従属変数を区別するには、次の簡単なガイドに従ってください。
- 操作または観察: まず、変数が研究者によって変更または選択できるか (操作)、それとも実験中に観察および測定されるだけなのか (観察) を検討します。研究者が制御する変数は常に独立しています。観察および記録される変数は依存しています。研究者が被験者変数を制御できない場合でも、従属変数に影響を与えるため、被験者変数は独立したものとして扱われます。
- グラフ化: X-Y 座標平面を使用してグラフ上に変数をプロットすることを想像してください。独立変数、つまり変更できる変数は、通常、X 軸 (水平) 上に表示されます。従属変数、つまり変更によって影響を受ける結果は、Y 軸 (垂直) 上に表示されます。
- 3 番目のタイプ – 交絡変数: 場合によっては、独立でも従属でもないのに結果を混乱させる可能性がある 3 番目のタイプの変数が存在することがあります。これらは交絡変数と呼ばれます。これらは、予期せぬ独立変数など、研究者が予期しない方法で実験に影響を与えます。変数の並べ替えは、独立か依存かの明確な選択であるとは限りません。交絡変数などの一部の変数は、これらのカテゴリにきちんと当てはまりません。
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