Moksliniame eksperimente yra du svarbūs dalykai, vadinami nepriklausomais ir priklausomais kintamaisiais. Šiame straipsnyje apžvelgsime, kas yra nepriklausomi ir priklausomi kintamieji, įskaitant tipus ir pavyzdžius.
Nepriklausomas kintamasis yra tai, ką mokslininkai keičia arba kontroliuoja eksperimento metu. Jie tai daro norėdami pamatyti, kas atsitiks su priklausomu kintamuoju.
Priklausomas kintamasis yra dalykas, kurį mokslininkai išbando ir matuoja eksperimente. Tai priklauso nuo to, ką mokslininkai daro su nepriklausomu kintamuoju. Kai mokslininkai pakeičia nepriklausomą kintamąjį, jie stebi ir užrašo, kas atsitinka su priklausomu kintamuoju.
Taigi, paprastais žodžiais tariant, nepriklausomas kintamasis yra tas, kuris keičiamas, o priklausomas kintamasis yra tas, kuris parodo to pakeitimo rezultatą. Mokslininkai žiūri į tai, kaip priklausomas kintamasis reaguoja, kai daro veiksmus su nepriklausomu kintamuoju.
Kas yra nepriklausomas kintamasis?
Nepriklausomas kintamasis yra kažkas, ką mokslininkai tyčia keičia eksperimento metu, norėdami pamatyti, kas atsitiks. Tai tarsi jungiklis, kurį jie įjungia arba išjungia norėdami pamatyti efektus. Mokslininkai kartais gali nustatyti šį jungiklį į skirtingas vertes, kad sužinotų daugiau apie tai. Tačiau kai kuriais atvejais jie negali to tiesiogiai kontroliuoti, tačiau vis tiek stebi, kaip tai paveiks eksperimento rezultatus.
Mokslininkai gali naudoti skirtingus žodžius kalbėdami apie nepriklausomus kintamuosius. Pavyzdžiui, kai jie daro tai, kas vadinama tiesine regresija, nepriklausomus kintamuosius gali vadinti „dešinės pusės kintamaisiais“, nes jie rodomi dešinėje diagramos pusėje. Jie taip pat gali juos vadinti prognozuojamaisiais kintamaisiais, nes jie padeda mokslininkams numatyti, kas nutiks eksperimente.
Kitas pavadinimas yra aiškinamieji kintamieji, nes jie padeda paaiškinti galutinius rezultatus. Taigi nepriklausomas kintamasis yra tarsi pagrindinis veiksnys, kurį mokslininkai keičia arba stebi, kad suprastų, kaip jis veikia eksperimentą.
Du nepriklausomų kintamųjų tipai
- Eksperimentiniai kintamieji: Jie taip pat žinomi kaip kontroliuojami kintamieji, nes mokslininkai gali keisti arba kontroliuoti juos eksperimento metu, kad pamatytų, kaip jie veikia rezultatus. Pavyzdžiui, jei mokslininkai nori patikrinti, kaip skirtingi saulės šviesos kiekiai veikia augalų augimą, jie gali manipuliuoti augalų gaunamu saulės šviesos kiekiu.
- Dalyko kintamieji: Skirtingai nuo eksperimentinių kintamųjų, tyrėjai negali kontroliuoti tiriamųjų kintamųjų. Nepaisant to, jie vis dar yra vertingi eksperimentuose, nes gali padėti atsakyti į tyrimo klausimus. Pavyzdžiui, jei mokslininkai tiria standartizuotus aukštųjų mokyklų studentų iš įvairių regionų testų rezultatus, jie negali kontroliuoti ar pakeisti regionų, iš kurių atvyksta kiekvienas studentas. Tačiau jie vis tiek gali panaudoti regioninius skirtumus, kad sugrupuotų studentus studijų pradžioje.
Nepriklausomų kintamųjų pavyzdžiai
Pažvelkime į keletą pavyzdžių, kad geriau suprastume nepriklausomus kintamuosius.
Pirma, įsivaizduokite, kad mokslininkams įdomu, kaip skirtingi trąšų kiekiai veikia augalų augimą. Tyrimo metu jie nusprendžia įvairiems augalams duoti skirtingas trąšų dozes. Kiekvienam augalui skiriamas trąšų kiekis yra nepriklausomas kintamasis. Šį kintamąjį mokslininkai gali tyčia pakeisti. Jie nori pamatyti, kaip tai gali paveikti kiekvieno augalo augimą. Augalų augimas yra rezultatas arba priklausomas kintamasis, nes jis priklauso nuo trąšų kiekio.
Dabar apsvarstykime tyrimą apie matematikos testo rezultatus. Tyrėjai nori palyginti studentų, kurie mokėsi pagyrimo lygio algebrą, ir tų, kurie mokėsi standartinę algebrą, balus. Mokinių pasirinktos klasės yra nepriklausomi šio tyrimo kintamieji. Tyrėjai negali kontroliuoti ar pakeisti, kurią klasę pasirinko kiekvienas studentas. Tačiau jie vis tiek gali ištirti, ar klasės pasirinkimas sukelia kokių nors skirtumų tarp studentų standartizuotų testų balų. Šiuo atveju standartizuoti testų rezultatai yra priklausomas kintamasis, nes jie priklauso nuo mokinių klasės pasirinkimo.
Taigi abiejuose pavyzdžiuose mokslininkai tiria, kaip vienas dalykas, kurį jie gali valdyti (nepriklausomas kintamasis), gali sukelti kito jų stebimo dalyko (priklausomo kintamojo) pokyčius. Tai padeda jiems suprasti santykius ir modelius mokslo pasaulyje.
Kas yra priklausomas kintamasis?
Priklausomas kintamasis yra kažkas, kas pasikeičia, kai moksliniame eksperimente pakeičiate kitą dalyką, vadinamą nepriklausomu kintamuoju. Kai kurie žmonės tai taip pat vadina „rezultato kintamuoju“ arba „atsakymo kintamuoju“, nes tai priklauso nuo to, kas atsitiks su nepriklausomu kintamuoju.
Kai mokslininkai atlieka eksperimentus, jie laikosi taisyklės, vadinamos moksliniu metodu. Viena svarbi taisyklė – eksperimento metu vienu metu keisti tik vieną dalyką. Visa kita turi likti ta pati. Tai padeda mokslininkams pamatyti, kaip vieno dalyko, nepriklausomo kintamojo, pokytis veikia kitus dalykus, pavyzdžiui, priklausomą kintamąjį.
Mokslininkai tiesiogiai nekontroliuoja ir nekeičia priklausomo kintamojo. Vietoj to, jie pakeičia nepriklausomą kintamąjį ir mato, kas atsitiks su priklausomu kintamuoju. Tai tarsi priežasties ir pasekmės ryšys. Mokslininkai tikisi, kad priklausomas kintamasis padidės arba mažės, atsižvelgiant į tai, ką jie daro su nepriklausomu kintamuoju.
Taigi, paprastai tariant, priklausomas kintamasis yra kažkas, kas keičiasi dėl to, ką jūs darote kitam dalykui moksliniame eksperimente. Mokslininkai nori pamatyti, kaip dalykai yra susiję ir kaip vienas dalykas gali pakeisti kitą.
Priklausomų kintamųjų pavyzdžiai
Panagrinėkime priklausomus kintamuosius paprastai, naudodami du realaus gyvenimo pavyzdžius:
- Augalų augimo tyrimas: Įsivaizduokite, kad atliekame apsimestinį eksperimentą, kad pamatytume, kaip skirtingi trąšų kiekiai veikia augalų augimą. Nepriklausomas kintamasis, dalykas, kurį mes keičiame specialiai, yra kiekvienam augalui skiriamas trąšų kiekis. Dabar priklausomas kintamasis yra tai, ką mes matuojame ir stebime – šiuo atveju tai yra įrašytas kiekvieno augalo augimas. Jei nekeičiame visų kitų dalykų, tokių kaip vandens kiekis, talpyklos dydis, saulės spinduliai ir augimo laikas, galime pagrįstai teigti, kad augalo augimą tiesiogiai veikia nepriklausomas kintamasis, tai yra trąšos.
- Matematikos testo analizė: Tarkime, mus domina, kaip skirtingų tipų algebros klasės įtakoja studentų standartizuotus testų rezultatus. Nepriklausomas kintamasis čia yra studentų kursinių darbų patirtis – nesvarbu, ar jie lankė įprastą algebros klasę, ar pagyrimo algebros klasę. Kita vertus, priklausomas kintamasis yra balai, kuriuos studentai gauna atlikdami standartizuotą testą. Mes, kaip tyrėjai, negalime kontroliuoti ar keisti šių testų rezultatų; galime juos stebėti ir palyginti tik atrinkę studentų grupes, turinčias skirtingą kursinį išsilavinimą.
Abiejuose pavyzdžiuose priklausomas kintamasis yra tai, ką stebime ir matuojame, ir jis keičiasi atsižvelgiant į nepriklausomą kintamąjį, kuriuo sąmoningai manipuliuojame. Tai padeda suprasti priežasties ir pasekmės ryšį tarp mūsų atliekamų pakeitimų ir stebimų rezultatų.
Nepriklausomų ir priklausomų kintamųjų pavyzdžiai
Moksliniuose eksperimentuose yra dalykų, kuriuos mokslininkai kontroliuoja, ir dalykų, kuriuos jie stebi. Išskaidykime jį keliais pavyzdžiais.
1 pavyzdys: kandys ir šviesa
Įsivaizduokite mokslininką, tyrinėjantį kandis ir šviesą. Jie nori sužinoti, ar šviesos ryškumas turi įtakos kandžių traukimui. Mokslininkas reguliuoja šviesos ryškumą (nepriklausomas kintamasis) ir stebi, kaip reaguoja kandys (priklausomas kintamasis).
2 pavyzdys: pusryčių ir testų rezultatai
Dabar galvok apie studentus ir pusryčius. Kažkam kyla klausimas, ar pusryčių valgymas keičia testų rezultatus. Eksperimentuotojas kontroliuoja pusryčius (nepriklausomas kintamasis) ir žiūri, kaip keičiasi testo rezultatai (priklausomas kintamasis). Net jei nėra ryšio tarp pusryčių ir balų, testo rezultatai vis tiek priklauso nuo pusryčių.
3 pavyzdys: vaistai ir kraujospūdis
Kito eksperimento metu mokslininkas patikrina, ar vienas vaistas geriau kontroliuoja aukštą kraujospūdį nei kitas. Vaisto tipas yra nepriklausomas kintamasis, o priklausomas kintamasis yra paciento kraujospūdis. Kad eksperimentas būtų tikslesnis, pridedamas kontrolinis kintamasis (placebas be veikliųjų medžiagų). Tai padeda išsiaiškinti, ar kuris nors vaistas tikrai veikia kraujospūdį.
Nepriklausomi ir priklausomi kintamieji tyrime
Tyrimuose dažnai naudojame nepriklausomus ir priklausomus kintamuosius, ypač eksperimentiniuose ir kvazieksperimentiniuose tyrimuose. Pažvelkime į tyrimo klausimų pavyzdžius ir atitinkamus nepriklausomus ir priklausomus kintamuosius.
- Kuri šviesa yra geriausia pomidorų augimui?
- Nepriklausomas kintamasis: Pomidorų augalo apšvietimo tipas
- Priklausomas kintamasis: pomidorų augalo augimo greitis
- Kaip protarpinis badavimas veikia cukraus kiekį kraujyje?
- Nepriklausomas kintamasis: protarpinio badavimo buvimas arba nebuvimas
- Priklausomas kintamasis: cukraus kiekis kraujyje
- Ar medicininė marihuana gali sumažinti lėtinį skausmą?
- Nepriklausomas kintamasis: medicininės marihuanos vartojimo buvimas arba nebuvimas
- Priklausomi kintamieji: skausmo dažnis ir intensyvumas
- Ar nuotolinis darbas turi įtakos pasitenkinimui darbu?
- Nepriklausomas kintamasis: darbo aplinkos tipas (nuotolinis arba biure)
- Priklausomas kintamasis: pasitenkinimo darbu savarankiškos ataskaitos
Nagrinėjant eksperimentinius duomenis, analizė apima aprašomosios statistikos generavimą ir išvadų vizualizavimą. Statistinio testo pasirinkimas priklauso nuo kintamųjų tipų, matavimo lygio ir nepriklausomų kintamųjų lygių skaičiaus.
Paprastai, t-testai or ANOVA naudojami duomenims analizuoti ir tyrimo klausimams spręsti. Šie testai padeda daryti išvadas ir suprasti nepriklausomų ir priklausomų kintamųjų ryšius.
Išmokite atskirti nepriklausomus ir priklausomus kintamuosius
Norėdami atskirti nepriklausomus ir priklausomus kintamuosius, vadovaukitės šiuo paprastu vadovu:
- Manipuliuojama arba stebima: Pirmiausia apsvarstykite, ar kintamąjį gali pakeisti arba pasirinkti tyrėjai (manipuliuoti), ar jis tiesiog stebimas ir matuojamas eksperimento metu (stebimas). Kintamieji, kuriuos kontroliuoja mokslininkai, visada yra nepriklausomi. Stebimi ir registruojami kintamieji yra priklausomi. Net jei mokslininkai negali kontroliuoti dalyko kintamųjų, jie vis tiek laikomi nepriklausomais, nes jie daro įtaką priklausomiems kintamiesiems.
- Grafikas: Įsivaizduokite kintamuosius braižydami grafike su X-Y koordinačių plokštuma. Nepriklausomi kintamieji, kuriuos galite keisti, paprastai eina ant X ašies (horizontalūs). Priklausomi kintamieji, pakeitimų paveikti rezultatai, eina Y ašyje (vertikaliai).
- Trečiasis tipas – klaidinantys kintamieji: Kartais yra trečiojo tipo kintamieji, kurie nėra nepriklausomi ar priklausomi, bet vis tiek gali sujaukti rezultatus – jie vadinami painiančiais kintamaisiais. Jie paveikia eksperimentą taip, kaip mokslininkai gali nesitikėti, pavyzdžiui, nenumatyti nepriklausomi kintamieji. Kintamųjų rūšiavimas ne visada yra aiškus pasirinkimas tarp nepriklausomų ir priklausomų; kai kurie kintamieji, pvz., painūs kintamieji, netinkamai tinka šioms kategorijoms.
Palikti atsakymą