在科學實驗中,有兩個重要的東西,稱為自變數和因變數。在本文中,我們將研究什麼是自變量和因變量,包括類型和範例。
自變數是科學家在實驗中改變或控制的變數。他們這樣做是為了看看因變數會發生什麼。
因變數是科學家在實驗中測試和測量的東西。這取決於科學家如何處理自變數。當科學家改變自變數時,他們觀察並寫下因變數發生的情況。
因此,簡單來說,自變量是發生變化的變量,因變量是顯示該變化結果的變量。科學家觀察當他們對自變數採取行動時,因變數如何反應。
什麼是自變數?
自變數是科學家在實驗中故意改變的東西,以觀察會發生什麼。這就像一個開關,他們打開或關閉以查看效果。科學家有時可以將此開關設為不同的值以了解更多資訊。但是,在某些情況下,他們無法直接控制它,但他們仍然觀察它如何影響實驗結果。
科學家可能會使用不同的字詞來談論自變數。例如,當他們進行線性迴歸時,他們可能會將自變數稱為“右側變數”,因為它們顯示在圖表的右側。他們也可能稱它們為預測變量,因為它們幫助科學家預測實驗中會發生什麼。
另一個名稱是解釋變量,因為它們有助於解釋最終結果。因此,自變數就像科學家改變或觀察以了解它如何影響實驗的關鍵因素。
兩種類型的自變數
- 實驗變因: 這些也被稱為控制變量,因為研究人員可以在實驗過程中改變或控制它們,以了解它們如何影響結果。例如,如果科學家想要測試不同量的陽光如何影響植物生長,他們可以控制植物接收的陽光量。
- 主題變數: 與實驗變因不同,研究人員無法控制受試者變項。儘管如此,它們在實驗中仍然很有價值,因為它們可以幫助回答研究問題。例如,如果研究人員正在研究來自不同地區的高中生的標準化考試成績,他們無法控製或改變每個學生來自的地區。然而,他們仍然可以在學習之初利用地區差異對學生進行分組。
自變數的範例
讓我們來看一些例子來更好地理解自變數。
首先,想像科學家們對不同數量的肥料如何影響植物生長感到好奇。在一項研究中,他們決定對不同的植物施用不同劑量的肥料。每株植物的施肥量是自變數。這個變數是科學家可以有意改變的。他們想看看它如何影響每株植物的生長。植物的生長是結果或因變量,因為它取決於肥料的量。
現在,讓我們考慮一項關於數學測驗結果的研究。研究人員有興趣比較學習榮譽代數的學生和學習標準代數的學生的分數。學生對課程的選擇是本研究中的獨立變項。研究人員無法控製或改變每個學生選擇的班級。然而,他們仍然可以研究班級的選擇是否會導致學生標準化考試成績的差異。在這種情況下,標準化考試成績是因變量,因為它們取決於學生的班級選擇。
因此,在這兩個例子中,科學家都在研究他們可以控制的一件事(自變數)如何可能導致他們正在觀察的另一件事(因變數)的變化。這有助於他們理解科學世界中的關係和模式。
什麼是因變數?
因變數是當您在科學實驗中對另一個稱為自變數的事物進行更改時會發生變化的變數。有些人也稱之為“結果變數”或“反應變數”,因為它取決於自變數發生的情況。
當科學家進行實驗時,他們遵循一條稱為科學方法的規則。一條重要的規則是在實驗中一次只改變一件事。其他一切都應該保持不變。這有助於科學家了解一件事(自變數)的變化如何影響其他事物(例如因變數)。
科學家不會直接控製或改變因變數。相反,他們改變自變量,看看因變量會發生什麼。這就像因果關係。科學家預計因變數會根據他們對自變數的處理而上升或下降。
因此,簡單來說,因變數是由於你在科學實驗中對另一件事所做的事情而改變的東西。科學家希望了解事物之間如何關聯以及一件事如何使另一件事發生變化。
因變數的範例
讓我們用兩個現實生活中的例子來簡單地探討因變數:
- 植物生長研究: 想像一下,我們正在進行一個假裝實驗,看看不同數量的肥料如何影響植物生長。自變量,即我們有意改變的東西,是給予每株植物的肥料量。現在,因變數是我們測量和觀察的變數——在本例中,它是記錄的每株植物的生長情況。如果我們保持其他一切不變,例如水量、容器大小、陽光和生長時間,我們可以合理地說,植物的生長直接受到自變數的影響,即肥料。
- 數學測驗分析: 假設我們對不同類型的代數課程如何影響學生的標準化考試成績感興趣。這裡的自變數是學生的課程背景——他們是否參加了常規代數課程或榮譽代數課程。另一方面,因變數是學生在標準化考試中獲得的分數。作為研究人員,我們無法控製或改變這些測試分數;我們只能選擇不同課程背景的學生群體進行觀察和比較。
在這兩個例子中,因變量是我們正在觀察和測量的變量,它會根據我們故意操縱的自變量而變化。它幫助我們理解我們所做的改變和我們觀察到的結果之間的因果關係。
自變數和因變數範例
在科學實驗中,有科學家控制的東西和他們觀察到的東西。讓我們用一些例子來分解它。
例 1:飛蛾與光
想像一下一位科學家正在研究飛蛾和光。他們想知道光的亮度是否會影響飛蛾的吸引力。科學家調整光亮度(自變數)並觀察飛蛾的反應(因變數)。
範例 2:早餐和考試成績
現在,想想學生和早餐。有人想知道吃早餐是否會影響考試成績。實驗者控制早餐(自變數)並觀察測驗分數如何變化(因變數)。即使早餐和分數之間沒有聯繫,測試結果仍然取決於早餐。
範例 3:藥物和血壓
在另一項實驗中,科學家檢查一種藥物是否比另一種藥物更能控制高血壓。藥物類型是自變量,因變量是患者的血壓。為了使實驗更加準確,添加了控制變因(不含活性成分的安慰劑)。這有助於確定這兩種藥物是否真正影響血壓。
研究中的自變數和因變量
在研究中,我們經常使用自變量和因變量,尤其是在實驗和準實驗研究中。讓我們來看看研究問題的範例以及對應的自變數和因變數。
- 哪種光最適合番茄生長?
- 自變項:番茄植株生長的光照類型
- 依變項:番茄植株的生長速度
- 間歇性斷食如何影響血糖?
- 自變項:是否存在間歇性斷食
- 因變數:血糖水平
- 醫用大麻可以減輕慢性疼痛嗎?
- 自變數:是否使用醫用大麻
- 因變數:疼痛的頻率和強度
- 遠距工作會影響工作滿意度嗎?
- 自變數:工作環境類型(遠端或辦公室)
- 因變數:工作滿意度自我報告
在處理實驗數據時,分析涉及產生描述性統計和視覺化結果。統計檢定的選擇取決於變數類型、測量水準和自變數水準的數量。
通常情況下, t檢驗 or 變異數分析 用於分析數據和解決研究問題。這些測試有助於得出結論並理解自變數和因變數之間的關係。
學習區分自變數和因變數
要區分自變量和因變量,請遵循以下簡單指南:
- 操縱或觀察: 首先,考慮變數是否可以由研究人員更改或選擇(操縱),或者是否只是在實驗過程中觀察和測量(觀察)。研究者控制的變項始終是獨立的。觀察和記錄的變數是相關的。即使研究人員無法控制主題變量,它們仍然被視為獨立變量,因為它們會影響因變量。
- 繪圖: 想像一下使用 X-Y 座標平面在圖表上繪製變數。自變數(可以更改的變數)通常位於 X 軸(水平)上。因變數(受變化影響的結果)位於 Y 軸(垂直)上。
- 第三種類型-混雜變數: 有時,存在第三種類型的變量,它不是獨立的或非獨立的,但仍然會擾亂結果——這些變量稱為混雜變量。它們以研究人員可能意想不到的方式影響實驗,例如不可預見的自變數。對變數進行排序並不總是在獨立變數和因變數之間進行明確的選擇。有些變量,例如混雜變量,並不完全適合這些類別。
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