В научном эксперименте есть две важные вещи, называемые независимыми и зависимыми переменными. В этой статье мы рассмотрим, что такое независимые и зависимые переменные, включая их типы и примеры.
Независимая переменная — это то, что ученые изменяют или контролируют в эксперименте. Они делают это, чтобы увидеть, что происходит с зависимой переменной.
Зависимая переменная — это то, что ученые проверяют и измеряют в эксперименте. Это зависит от того, что ученые сделают с независимой переменной. Когда ученые изменяют независимую переменную, они наблюдают и записывают, что происходит с зависимой переменной.
Проще говоря, независимая переменная — это та, которая изменяется, а зависимая переменная — это та, которая показывает результат этого изменения. Ученые смотрят на то, как зависимая переменная реагирует, когда они что-то делают с независимой переменной.
Что такое независимая переменная?
Независимая переменная — это то, что ученые намеренно меняют в эксперименте, чтобы посмотреть, что произойдет. Это как переключатель, который они включают или выключают, чтобы увидеть эффект. Иногда ученые могут установить для этого переключателя разные значения, чтобы узнать об этом больше. Но в некоторых случаях они не могут напрямую это контролировать, но все равно наблюдают, как это влияет на результат эксперимента.
Ученые могут использовать разные слова, говоря о независимых переменных. Например, когда они делают что-то, называемое линейной регрессией, они могут называть независимые переменные «правосторонними переменными», потому что они отображаются в правой части диаграммы. Их также можно назвать переменными-предикторами, потому что они помогают ученым делать прогнозы о том, что произойдет в эксперименте.
Другое название — объясняющие переменные, поскольку они помогают объяснить конечные результаты. Таким образом, независимая переменная — это ключевой фактор, который ученые изменяют или наблюдают, чтобы понять, как она влияет на эксперимент.
Два типа независимых переменных
- Экспериментальные переменные: Их также называют контролируемыми переменными, поскольку исследователи могут изменять или контролировать их во время эксперимента, чтобы увидеть, как они повлияют на результаты. Например, если ученые хотят проверить, как различное количество солнечного света влияет на рост растений, они могут манипулировать количеством солнечного света, которое получают растения.
- Субъектные переменные: В отличие от экспериментальных переменных, исследователи не могут контролировать предметные переменные. Несмотря на это, они по-прежнему ценны в экспериментах, поскольку могут помочь ответить на исследовательские вопросы. Например, если исследователи изучают результаты стандартизированных тестов старшеклассников из разных регионов, они не могут контролировать или изменять регионы, из которых родом каждый ученик. Тем не менее, они все равно могут использовать региональные различия для группировки студентов в начале обучения.
Примеры независимых переменных
Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы лучше понять независимые переменные.
Во-первых, представьте, что ученым интересно, как различное количество удобрений влияет на рост растений. В ходе исследования они решили давать разным растениям разные дозы удобрений. Количество удобрений, вносимых каждому растению, является независимой переменной. Эту переменную ученые могут намеренно изменить. Они хотят посмотреть, как это может повлиять на рост каждого растения. Рост растений является результатом или зависимой переменной, поскольку он зависит от количества удобрений.
Теперь давайте рассмотрим исследование результатов тестов по математике. Исследователи заинтересованы в сравнении результатов студентов, сдавших алгебру с отличием, с теми, кто сдал стандартную алгебру. Выбор учащихся классов является независимыми переменными в этом исследовании. Исследователи не могут контролировать или изменять, какой класс выбрал каждый ученик. Тем не менее, они все равно могут изучить, вызывает ли выбор класса какие-либо различия в результатах стандартизированных тестов учащихся. В этом случае результаты стандартизированных тестов являются зависимой переменной, поскольку они зависят от выбора класса учащимися.
Итак, в обоих примерах ученые рассматривают, как одна вещь, которую они могут контролировать (независимая переменная), может привести к изменениям в другой вещи, которую они наблюдают (зависимая переменная). Это помогает им понять взаимосвязи и закономерности в мире науки.
Что такое зависимая переменная?
Зависимая переменная — это то, что меняется, когда вы вносите изменения в другую вещь, называемую независимой переменной, в научном эксперименте. Некоторые люди также называют ее «переменной результата» или «переменной ответа», поскольку она зависит от того, что происходит с независимой переменной.
Когда учёные проводят эксперименты, они следуют правилу, называемому научным методом. Одно важное правило — в эксперименте меняйте только одну вещь за раз. Все остальное должно остаться прежним. Это помогает ученым увидеть, как изменение одной вещи, независимой переменной, влияет на другие вещи, например, на зависимую переменную.
Ученые не контролируют и не изменяют зависимую переменную напрямую. Вместо этого они меняют независимую переменную и смотрят, что происходит с зависимой переменной. Это похоже на причинно-следственную связь. Ученые ожидают, что зависимая переменная будет увеличиваться или уменьшаться в зависимости от того, что они делают с независимой переменной.
Итак, проще говоря, зависимая переменная — это то, что меняется в зависимости от того, что вы делаете с другим объектом в ходе научного эксперимента. Ученые хотят увидеть, как вещи связаны и как одно может изменить другое.
Примеры зависимых переменных
Давайте рассмотрим зависимые переменные простыми словами, используя два реальных примера:
- Исследование роста растений: Представьте, что мы проводим воображаемый эксперимент, чтобы увидеть, как различное количество удобрений влияет на рост растений. Независимая переменная, которую мы намеренно меняем, — это количество удобрений, вносимых в каждое растение. Теперь зависимая переменная — это то, что мы измеряем и наблюдаем — в данном случае это зарегистрированный рост каждого растения. Если мы оставим все остальное неизменным, например, количество воды, размер контейнера, солнечный свет и время выращивания, мы можем с полным основанием сказать, что на рост растения напрямую влияет независимая переменная, которой является удобрение.
- Анализ теста по математике: Допустим, нас интересует, как различные типы занятий по алгебре влияют на результаты стандартизированных тестов учащихся. Независимой переменной здесь является опыт курсовой работы студентов – посещали ли они обычный урок алгебры или урок алгебры с отличием. С другой стороны, зависимая переменная — это баллы, которые учащиеся получают на стандартизированном тесте. Мы, как исследователи, не можем контролировать или изменять эти результаты тестов; мы можем наблюдать и сравнивать их только после отбора групп студентов с разным опытом курсовой работы.
В обоих примерах зависимая переменная — это то, что мы наблюдаем и измеряем, и она меняется в зависимости от независимой переменной, которой мы намеренно манипулируем. Это помогает нам понять причинно-следственную связь между изменениями, которые мы совершаем, и результатами, которые мы наблюдаем.
Примеры независимых и зависимых переменных
В научных экспериментах есть вещи, которые ученые контролируют, и вещи, которые они наблюдают. Давайте разберем это на нескольких примерах.
Пример 1: Мотыльки и свет
Представьте себе ученого, изучающего мотыльков и свет. Они хотят знать, влияет ли яркость света на привлечение к нему мотыльков. Ученый регулирует яркость света (независимая переменная) и наблюдает за реакцией мотыльков (зависимая переменная).
Пример 2: Завтрак и результаты тестов
Теперь подумай о студентах и завтраке. Кто-то задается вопросом, влияет ли завтрак на результаты тестов. Экспериментатор контролирует завтрак (независимая переменная) и наблюдает, как меняются результаты тестов (зависимая переменная). Даже если нет никакой связи между завтраком и оценками, результаты теста все равно зависят от завтрака.
Пример 3: Лекарства и кровяное давление
В другом эксперименте ученый проверяет, лучше ли один препарат контролирует высокое кровяное давление, чем другой. Тип препарата является независимой переменной, а зависимой переменной является артериальное давление пациента. Чтобы сделать эксперимент более точным, добавляется контрольная переменная (плацебо без активных ингредиентов). Это помогает выяснить, действительно ли тот или иной препарат влияет на артериальное давление.
Независимые и зависимые переменные в исследованиях
В исследованиях мы часто используем независимые и зависимые переменные, особенно в экспериментальных и квазиэкспериментальных исследованиях. Давайте посмотрим на примеры исследовательских вопросов и соответствующих независимых и зависимых переменных.
- Какой свет лучше всего подходит для роста томатов?
- Независимая переменная: тип освещения, при котором выращивается томат.
- Зависимая переменная: скорость роста растения томата.
- Как периодическое голодание влияет на уровень сахара в крови?
- Независимая переменная: наличие или отсутствие периодического голодания.
- Зависимая переменная: уровень сахара в крови.
- Может ли медицинская марихуана уменьшить хроническую боль?
- Независимая переменная: наличие или отсутствие употребления марихуаны в медицинских целях.
- Зависимые переменные: частота и интенсивность боли.
- Влияет ли удаленная работа на удовлетворенность работой?
- Независимая переменная: тип рабочей среды (удалённо или в офисе).
- Зависимая переменная: самоотчеты об удовлетворенности работой.
При работе с экспериментальными данными анализ включает в себя создание описательной статистики и визуализацию результатов. Выбор статистического теста зависит от типов переменных, уровня измерения и количества уровней независимых переменных.
Как правило, т-тесты or ANOVA используются для анализа данных и решения исследовательских вопросов. Эти тесты помогают сделать выводы и понять взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными.
Научитесь отличать независимые и зависимые переменные
Чтобы различать независимые и зависимые переменные, следуйте этому простому руководству:
- Манипулирование или наблюдение: Во-первых, подумайте, может ли переменная быть изменена или выбрана исследователями (манипулирование) или она просто наблюдается и измеряется во время эксперимента (наблюдается). Переменные, которыми управляют исследователи, всегда независимы. Переменные, которые наблюдаются и регистрируются, являются зависимыми. Даже если исследователи не могут контролировать предметные переменные, они все равно считаются независимыми, поскольку влияют на зависимые переменные.
- Графика: Представьте себе, что переменные отображаются на графике с координатной плоскостью XY. Независимые переменные, которые вы можете изменить, обычно располагаются по оси X (горизонтально). Зависимые переменные, результаты, на которые влияют изменения, располагаются по оси Y (вертикально).
- Третий тип – мешающие переменные: Иногда существует третий тип переменных, которые не являются независимыми или зависимыми, но все же могут искажать результаты — их называют мешающими переменными. Они влияют на эксперимент так, как исследователи даже не ожидали, например, непредвиденные независимые переменные. Сортировка переменных не всегда является четким выбором между независимыми и зависимыми; некоторые переменные, например смешивающие переменные, не совсем вписываются в эти категории.
Оставьте комментарий