У науковому експерименті є дві важливі речі, які називаються незалежними та залежними змінними. У цій статті ми розглянемо, що таке незалежні та залежні змінні, включаючи типи та приклади.
Незалежна змінна - це те, що вчені змінюють або контролюють в експерименті. Вони роблять це, щоб побачити, що станеться із залежною змінною.
Залежна змінна – це те, що вчені перевіряють і вимірюють в експерименті. Це залежить від того, що вчені роблять із незалежною змінною. Коли вчені змінюють незалежну змінну, вони спостерігають і записують, що відбувається із залежною змінною.
Отже, простими словами, незалежна змінна – це та, яка змінюється, а залежна змінна – це та, яка показує результат цієї зміни. Вчені дивляться на те, як залежна змінна реагує, коли вони діють на незалежну змінну.
Що таке незалежна змінна?
Незалежна змінна — це те, що вчені змінюють навмисно в експерименті, щоб побачити, що відбувається. Це як перемикач, який вони вмикають або вимикають, щоб побачити ефект. Вчені іноді можуть встановити цей перемикач на інші значення, щоб дізнатися про нього більше. Але в деяких випадках вони не можуть безпосередньо контролювати це, але все одно спостерігають, як це впливає на результат експерименту.
Вчені можуть використовувати різні слова, щоб говорити про незалежні змінні. Наприклад, коли вони роблять так звану лінійну регресію, вони можуть назвати незалежні змінні «правими змінними», оскільки вони відображаються в правій частині діаграми. Їх також можна назвати прогностичними змінними, оскільки вони допомагають вченим робити прогнози щодо того, що станеться в експерименті.
Інша назва — пояснювальні змінні, оскільки вони допомагають пояснити кінцеві результати. Отже, незалежна змінна — це як ключовий фактор, який вчені змінюють або спостерігають, щоб зрозуміти, як він впливає на експеримент.
Два типи незалежних змінних
- Експериментальні змінні: Вони також відомі як контрольовані змінні, оскільки дослідники можуть змінювати або контролювати їх під час експерименту, щоб побачити, як вони впливають на результати. Наприклад, якщо вчені хочуть перевірити, як різна кількість сонячного світла впливає на ріст рослин, вони можуть маніпулювати кількістю сонячного світла, яке отримують рослини.
- Тематичні змінні: На відміну від експериментальних змінних, дослідники не можуть контролювати змінні піддослідних. Незважаючи на це, вони все ще є цінними в експериментах, оскільки можуть допомогти відповісти на запитання дослідження. Наприклад, якщо дослідники вивчають стандартизовані результати тестів старшокласників з різних регіонів, вони не можуть контролювати чи змінювати регіони, з яких походить кожен учень. Однак вони можуть використовувати регіональні відмінності для групування студентів на початку навчання.
Приклади незалежних змінних
Давайте розглянемо кілька прикладів, щоб краще зрозуміти незалежні змінні.
По-перше, уявіть, що вчених цікавить, як різні кількості добрив впливають на ріст рослин. Під час дослідження вони вирішили вносити різні дози добрив для різних рослин. Кількість добрива, що вноситься під кожну рослину, є незалежною змінною. Цю змінну вчені можуть змінити спеціально. Вони хочуть побачити, як це може вплинути на ріст кожної рослини. Ріст рослин є результатом або залежною змінною, оскільки він залежить від кількості добрив.
Тепер давайте розглянемо дослідження про результати тестування з математики. Дослідників цікавить порівняння балів студентів, які проходили алгебру на відмінному рівні, з тими, хто проходив стандартну алгебру. Вибір студентами класів є незалежними змінними в цьому дослідженні. Дослідники не можуть контролювати чи змінювати клас, який обрав кожен учень. Однак вони все ще можуть досліджувати, чи вибір класу спричиняє будь-які відмінності в результатах стандартизованих тестів учнів. У цьому випадку стандартизовані тестові бали є залежною змінною, оскільки вони залежать від вибору студентами класу.
Отже, в обох прикладах вчені розглядають, як одна річ, якою вони можуть керувати (незалежна змінна), може призвести до змін в іншій речі, яку вони спостерігають (залежна змінна). Це допомагає їм зрозуміти зв’язки та закономірності у світі науки.
Що таке залежна змінна?
Залежна змінна – це те, що змінюється, коли ви змінюєте іншу річ, яка називається незалежною змінною в науковому експерименті. Деякі люди також називають це «змінною результату» або «змінною відповіді», оскільки вона залежить від того, що відбувається з незалежною змінною.
Коли вчені проводять експерименти, вони дотримуються правила, яке називається науковим методом. Одне важливе правило полягає в тому, що в експерименті потрібно змінювати лише одну річ за раз. Все інше має залишатися без змін. Це допомагає вченим побачити, як зміна однієї речі, незалежної змінної, впливає на інші речі, наприклад залежну змінну.
Вчені безпосередньо не контролюють і не змінюють залежну змінну. Замість цього вони змінюють незалежну змінну та дивляться, що станеться із залежною змінною. Це як причинно-наслідковий зв’язок. Вчені очікують, що залежна змінна зростатиме або знижуватиметься залежно від того, що вони роблять із незалежною змінною.
Отже, простими словами, залежна змінна – це те, що змінюється через те, що ви робите з іншим предметом у науковому експерименті. Вчені хочуть побачити, як речі пов’язані і як одна річ може змінити іншу.
Приклади залежних змінних
Давайте дослідимо залежні змінні простими словами, використовуючи два приклади з реального життя:
- Дослідження росту рослин: Уявіть, що ми проводимо уявний експеримент, щоб побачити, як різні кількості добрив впливають на ріст рослин. Незалежною змінною, яку ми навмисно змінюємо, є кількість добрива, що вноситься під кожну рослину. Тепер залежна змінна – це те, що ми вимірюємо та спостерігаємо – у цьому випадку це зареєстрований ріст кожної рослини. Якщо ми залишимо все інше незмінним, як-от кількість води, розмір контейнера, сонячне світло та час вирощування, ми можемо обґрунтовано сказати, що на ріст рослини безпосередньо впливає незалежна змінна, якою є добриво.
- Аналіз тесту з математики: Скажімо, нас цікавить, як різні типи занять з алгебри впливають на стандартизовані тестові результати студентів. Незалежною змінною тут є досвід роботи студентів, незалежно від того, чи відвідували вони звичайний курс алгебри чи алгебру з відзнакою. З іншого боку, залежною змінною є бали, які студенти отримують за стандартизований тест. Ми, як дослідники, не можемо контролювати або змінювати ці результати тестів; ми можемо лише спостерігати та порівнювати їх після вибору груп студентів з різною кваліфікацією.
В обох прикладах залежна змінна – це те, що ми спостерігаємо та вимірюємо, і вона змінюється залежно від незалежної змінної, якою ми свідомо маніпулюємо. Це допомагає нам зрозуміти причинно-наслідковий зв’язок між змінами, які ми робимо, і результатами, які ми спостерігаємо.
Приклади незалежних і залежних змінних
У наукових експериментах є речі, які вчені контролюють, і речі, які вони спостерігають. Давайте розберемо це на кількох прикладах.
Приклад 1: метелики і світло
Уявіть собі вченого, який вивчає міль і світло. Вони хочуть знати, чи впливає яскравість світла на приваблення нічних метеликів. Вчений регулює яскравість світла (незалежна змінна) і спостерігає за реакцією метеликів (залежна змінна).
Приклад 2: Сніданок і тестові результати
А тепер подумайте про студентів і сніданок. Хтось задається питанням, чи впливає сніданок на результати тестів. Експериментатор контролює сніданок (незалежна змінна) і дивиться, як змінюються результати тесту (залежна змінна). Навіть якщо між сніданком і балами немає зв’язку, результати тесту все одно залежать від сніданку.
Приклад 3: Наркотики та артеріальний тиск
В іншому експерименті вчений перевіряє, чи один препарат краще контролює високий кров’яний тиск, ніж інший. Тип препарату є незалежною змінною, а залежною змінною є артеріальний тиск пацієнта. Щоб зробити експеримент більш точним, додається контрольна змінна (плацебо без активних інгредієнтів). Це допомагає з’ясувати, чи справді той чи інший препарат впливає на артеріальний тиск.
Незалежні та залежні змінні в дослідженні
У дослідженнях ми часто використовуємо незалежні та залежні змінні, особливо в експериментальних та квазіекспериментальних дослідженнях. Давайте розглянемо приклади дослідницьких запитань і відповідних незалежних і залежних змінних.
- Яке освітлення найкраще підходить для росту томатів?
- Незалежна змінна: тип освітлення, при якому вирощують томат
- Залежна змінна: Швидкість росту рослини томата
- Як періодичне голодування впливає на рівень цукру в крові?
- Незалежна змінна: наявність або відсутність періодичного голодування
- Залежна змінна: рівень цукру в крові
- Чи може медична марихуана зменшити хронічний біль?
- Незалежна змінна: Наявність або відсутність вживання марихуани в медичних цілях
- Залежні змінні: частота та інтенсивність болю
- Чи впливає віддалена робота на задоволеність роботою?
- Незалежна змінна: тип робочого середовища (віддалено або в офісі)
- Залежна змінна: самозвіт про задоволеність роботою
При роботі з експериментальними даними аналіз передбачає створення описової статистики та візуалізацію результатів. Вибір статистичного тесту залежить від типів змінних, рівня вимірювання та кількості рівнів незалежних змінних.
Зазвичай t-тести or ANOVA використовуються для аналізу даних і вирішення питань дослідження. Ці тести допомагають зробити висновки та зрозуміти взаємозв’язок між незалежними та залежними змінними.
Навчіться розрізняти незалежні та залежні змінні
Щоб розрізнити незалежні та залежні змінні, дотримуйтеся цього простого посібника:
- Маніпулюють або спостерігають: По-перше, подумайте, чи змінна може бути змінена чи обрана дослідниками (маніпуляції), чи вона просто спостерігається та вимірюється під час експерименту (спостереження). Змінні, які дослідники контролюють, завжди незалежні. Змінні, які спостерігаються та реєструються, є залежними. Навіть якщо дослідники не можуть контролювати змінні предмета, вони все одно вважаються незалежними, оскільки вони впливають на залежні змінні.
- Побудова графіків: Уявіть собі змінні на графіку з координатною площиною X-Y. Незалежні змінні, ті, які ви можете змінити, зазвичай йдуть на осі X (горизонталь). Залежні змінні, результати, на які впливають зміни, відкладаються на осі Y (вертикальна).
- Третій тип – Змішувачі: Іноді існує третій тип змінної, яка не є незалежною чи залежною, але все одно може вплинути на результати – це так звані змінні, що змішують. Вони впливають на експеримент таким чином, чого дослідники не могли очікувати, як непередбачені незалежні змінні. Сортування змінних не завжди є чітким вибором між незалежними та залежними; деякі змінні, наприклад змінні, що змішують, не вписуються в ці категорії.
залишити коментар