과학 실험에는 독립 변수와 종속 변수라는 두 가지 중요한 것이 있습니다. 이번 글에서는 독립변수와 종속변수가 무엇인지, 유형과 예시를 포함하여 살펴보겠습니다.
독립 변수는 과학자들이 실험에서 변경하거나 제어하는 것입니다. 종속 변수에 어떤 일이 일어나는지 확인하기 위해 이 작업을 수행합니다.
종속변수는 과학자들이 실험에서 테스트하고 측정하는 것입니다. 그것은 과학자들이 독립변수를 가지고 무엇을 하느냐에 달려 있습니다. 과학자들은 독립변수를 변경할 때 종속변수에 어떤 일이 일어나는지 관찰하고 기록합니다.
즉, 쉽게 말하면 독립변수는 변화하는 변수이고, 종속변수는 그 변화의 결과를 나타내는 변수이다. 과학자들은 독립 변수에 대해 작업을 수행할 때 종속 변수가 어떻게 반응하는지 살펴봅니다.
독립변수란 무엇인가?
독립 변수는 어떤 일이 일어나는지 확인하기 위해 과학자들이 실험에서 의도적으로 변경하는 것입니다. 효과를 보기 위해 켜거나 끄는 스위치와 같습니다. 과학자들은 때때로 이 스위치를 다른 값으로 설정하여 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 그러나 어떤 경우에는 직접적으로 제어할 수는 없지만 실험 결과에 어떤 영향을 미치는지 계속 지켜봅니다.
과학자들은 독립변수에 대해 이야기하기 위해 다양한 단어를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀라는 작업을 수행할 때 독립 변수는 차트의 오른쪽에 표시되므로 "오른쪽 변수"라고 부를 수 있습니다. 과학자들이 실험에서 어떤 일이 일어날지 예측하는 데 도움이 되기 때문에 예측 변수라고 부를 수도 있습니다.
최종 결과를 설명하는 데 도움이 되기 때문에 설명 변수라고도 합니다. 따라서 독립변수는 과학자들이 실험에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 변경하거나 관찰하는 핵심 요소와 같습니다.
두 가지 유형의 독립변수
- 실험 변수: 연구자들은 실험 중에 변수를 변경하거나 제어하여 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있으므로 이를 제어 변수라고도 합니다. 예를 들어, 과학자들이 햇빛의 양이 식물 성장에 어떻게 영향을 미치는지 테스트하려는 경우 식물이 받는 햇빛의 양을 조작할 수 있습니다.
- 주제변수: 실험 변수와 달리 연구자는 대상 변수를 통제할 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 연구 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으므로 실험에서는 여전히 가치가 있습니다. 예를 들어, 연구자들이 다양한 지역의 고등학생들의 표준화된 시험 점수를 연구한다면, 각 학생의 출신 지역을 통제하거나 변경할 수는 없습니다. 그러나 지역적 차이를 활용하여 학습 시작 시 학생들을 그룹화할 수 있습니다.
독립변수의 예
독립변수를 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
먼저, 과학자들이 비료의 양이 식물 성장에 어떤 영향을 미치는지 궁금해한다고 상상해 보세요. 한 연구에서 그들은 서로 다른 식물에 서로 다른 양의 비료를 주기로 결정했습니다. 각 식물에 공급되는 비료의 양은 독립변수입니다. 이 변수는 과학자들이 의도적으로 변경할 수 있는 것입니다. 그들은 그것이 각 식물의 성장에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알고 싶어합니다. 식물의 성장은 비료의 양에 따라 달라지므로 결과 또는 종속변수입니다.
이제 수학 시험 결과에 관한 연구를 생각해 보겠습니다. 연구자들은 우등 대수학을 수강한 학생의 점수와 표준 대수학을 수강한 학생의 점수를 비교하는 데 관심이 있습니다. 본 연구에서는 학생들의 수업 선택이 독립변수이다. 연구자들은 각 학생이 어떤 수업을 선택하는지 통제하거나 변경할 수 없습니다. 그러나 수업 선택으로 인해 학생들의 표준화 시험 점수에 차이가 발생하는지 여부는 여전히 연구할 수 있습니다. 이 경우 표준화 시험 점수는 학생의 수업 선택에 따라 달라지므로 종속변수가 됩니다.
따라서 두 예 모두에서 과학자들은 자신이 통제할 수 있는 한 가지(독립 변수)가 어떻게 관찰하고 있는 다른 것(종속 변수)의 변화로 이어질 수 있는지 살펴보고 있습니다. 이는 과학 세계의 관계와 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.
종속변수란 무엇입니까?
종속 변수는 과학 실험에서 독립 변수라고 불리는 다른 것을 변경할 때 변경되는 것입니다. 어떤 사람들은 이를 "결과 변수" 또는 "반응 변수"라고 부르기도 합니다. 왜냐하면 독립 변수에 어떤 일이 일어나는지에 따라 달라지기 때문입니다.
과학자들은 실험을 할 때 과학적 방법이라는 규칙을 따릅니다. 한 가지 중요한 규칙은 실험에서 한 번에 하나만 변경하는 것입니다. 다른 모든 것은 동일하게 유지되어야 합니다. 이는 과학자들이 한 가지, 즉 독립 변수의 변화가 종속 변수와 같은 다른 것들에 어떻게 영향을 미치는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
과학자들은 종속변수를 직접 제어하거나 변경하지 않습니다. 대신 독립변수를 변경하고 종속변수에 어떤 일이 일어나는지 확인합니다. 마치 인과관계와 같습니다. 과학자들은 독립 변수에 대한 작업에 따라 종속 변수가 올라가거나 내려갈 것으로 예상합니다.
간단히 말해서, 종속 변수는 과학 실험에서 다른 것에 대한 작업으로 인해 변경되는 것입니다. 과학자들은 사물이 어떻게 연결되어 있는지, 그리고 한 가지가 어떻게 다른 것을 변화시킬 수 있는지 알고 싶어합니다.
종속변수의 예
두 가지 실제 사례를 사용하여 간단한 용어로 종속 변수를 살펴보겠습니다.
- 식물 성장 연구: 다양한 양의 비료가 식물 성장에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 가상 실험을 수행한다고 상상해 보세요. 우리가 의도적으로 변경하는 독립변수는 각 식물에 주는 비료의 양입니다. 이제 종속 변수는 우리가 측정하고 관찰하는 것입니다. 이 경우에는 각 식물의 기록된 성장입니다. 물의 양, 용기 크기, 햇빛, 성장 시간 등 다른 모든 것을 동일하게 유지한다면 식물의 성장은 비료라는 독립변수의 직접적인 영향을 받는다고 합리적으로 말할 수 있습니다.
- 수학 시험 분석: 다양한 유형의 대수학 수업이 학생들의 표준화된 시험 점수에 어떤 영향을 미치는지에 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 여기서 독립 변수는 학생들의 교과 과정 배경입니다. 즉, 정규 대수 수업을 듣든 우등 대수 수업을 듣든 상관없습니다. 반면에 종속변수는 학생들이 표준화된 시험에서 얻는 점수입니다. 연구자로서 우리는 이러한 시험 점수를 통제하거나 변경할 수 없습니다. 우리는 서로 다른 교과 과정 배경을 가진 학생들의 그룹을 선택한 후에만 그들을 관찰하고 비교할 수 있습니다.
두 예 모두에서 종속 변수는 우리가 관찰하고 측정하는 것이며 의도적으로 조작하는 독립 변수에 따라 변경됩니다. 이는 우리가 수행하는 변경 사항과 관찰한 결과 사이의 인과관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
독립변수와 종속변수의 예
과학실험에는 과학자들이 통제하는 것과 관찰하는 것이 있습니다. 몇 가지 예를 들어 살펴보겠습니다.
예 1: 나방과 빛
나방과 빛을 연구하는 과학자를 상상해 보십시오. 그들은 빛의 밝기가 나방을 유인하는 방식에 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 과학자는 빛의 밝기(독립변수)를 조정하고 나방이 어떻게 반응하는지 관찰합니다(종속변수).
예 2: 아침 식사 및 시험 점수
이제 학생들과 아침 식사에 대해 생각해 보세요. 누군가 아침을 먹으면 시험 점수에 영향을 미치는지 궁금해합니다. 실험자는 아침 식사를 통제하고(독립변수) 시험 점수가 어떻게 변하는지 살펴봅니다(종속변수). 아침 식사와 점수 사이에 연관성이 없더라도 테스트 결과는 여전히 아침 식사에 따라 달라집니다.
예시 3: 약물과 혈압
또 다른 실험에서 한 과학자는 한 약물이 다른 약물보다 고혈압을 조절하는 데 더 나은지 확인합니다. 약물 종류는 독립변수이고, 종속변수는 환자의 혈압이다. 실험을 보다 정확하게 하기 위해 제어 변수(활성 성분이 없는 위약)를 추가합니다. 이는 두 약물이 실제로 혈압에 영향을 미치는지 알아내는 데 도움이 됩니다.
연구에서의 독립변수와 종속변수
연구에서는 특히 실험 및 준실험 연구에서 독립 변수와 종속 변수를 자주 사용합니다. 연구 질문의 예와 이에 상응하는 독립변수와 종속변수를 살펴보겠습니다.
- 토마토 성장에 가장 적합한 조명은 무엇입니까?
- 독립 변수: 토마토 식물이 자라는 빛의 유형
- 종속변수: 토마토 식물의 성장 속도
- 간헐적 단식이 혈당에 어떤 영향을 미치나요?
- 독립변수: 간헐적 단식 유무
- 종속변수: 혈당 수치
- 의료용 마리화나가 만성 통증을 줄일 수 있습니까?
- 독립변수: 의료용 마리화나 사용 여부
- 종속변수: 통증의 빈도와 강도
- 원격 근무가 직업 만족도에 영향을 미치나요?
- 독립변수: 업무 환경 유형(원격 또는 사무실)
- 종속변수: 직무 만족도 자가 보고
실험 데이터를 다룰 때 분석에는 기술 통계 생성 및 결과 시각화가 포함됩니다. 통계 검정의 선택은 변수 유형, 측정 수준 및 독립변수 수준 수에 따라 달라집니다.
일반적으로, t- 테스트 or 분산 데이터를 분석하고 연구 질문을 해결하는 데 사용됩니다. 이러한 테스트는 결론을 도출하고 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
독립 변수와 종속 변수를 구별하는 방법 배우기
독립 변수와 종속 변수를 구별하려면 다음 간단한 지침을 따르십시오.
- 조작되거나 관찰됨: 먼저 변수를 연구자가 변경하거나 선택할 수 있는지(조작), 아니면 실험 중에 관찰하고 측정만 하는 것인지(관찰)를 고려합니다. 연구자가 제어하는 변수는 항상 독립적입니다. 관찰되고 기록되는 변수는 종속적입니다. 연구자가 주제 변수를 통제할 수 없더라도 종속 변수에 영향을 미치기 때문에 여전히 독립적인 것으로 간주됩니다.
- 그래프: X-Y 좌표 평면을 사용하여 그래프에 변수를 플로팅한다고 상상해 보십시오. 변경할 수 있는 독립변수는 일반적으로 X축(가로)에 위치합니다. 변화의 영향을 받는 결과인 종속변수는 Y축(세로)에 표시됩니다.
- 세 번째 유형 – 교란 변수: 때로는 독립 또는 종속이 아니지만 여전히 결과를 망칠 수 있는 세 번째 유형의 변수가 있습니다. 이를 교란 변수라고 합니다. 예상치 못한 독립변수처럼 연구자가 예상하지 못한 방식으로 실험에 영향을 미칩니다. 변수 정렬이 독립 변수와 종속 변수 사이에서 항상 명확한 선택은 아닙니다. 교란 변수와 같은 일부 변수는 해당 범주에 딱 들어맞지 않습니다.
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