كيف تؤثر المتغيرات التابعة والمستقلة على التحقيق التجريبي؟

تستند التحقيقات التجريبية إلى البيانات المتغيرة ، والتي تنقسم إلى أنواع عديدة ، ولكن أهم هذه الإجراءات كلها مستقلة وتعتمد ، لأن هذه هي العوامل الرئيسية للدراسة.

تعتمد المتغيرات التابعة ، كما يوحي اسمها ، على كيفية التلاعب بالمتغيرات المستقلة ، لأن هذا هو العامل الأكثر أهمية في التحقيق ، وهو المسؤول عن تعديل النتيجة بناءً على إرادة الباحث.

المتغير المستقل هو أساس جميع الأبحاث ، وهو قابل للعزل والتلاعب من قبل الشخص الذي يجري التجربة ، في حين أن المتغير التابع هو نتيجة قابلة للقياس وقابلة للقياس تؤدي إلى البيانات التي تم التلاعب بها.

في معظم التحقيقات التجريبية ، من السهل جدًا عزل المتغير المستقل ، وبالتالي قياس المتغير التابع ، على سبيل المثال ، إذا كنت تريد إجراء تجربة حول مدى سرعة تبريد كوب من الشاي ، فإن العامل القابل للقياس هو درجة الحرارة والعامل المستقل هو الطقس.

في الهندسة التحليلية والجبر وحساب التفاضل والتكامل ، عادة ما يتم تحديد المتغيرات المستقلة على أنها x بينما المعتمد على y ، يتم تحديد الأول بهذه الطريقة من خلال اتخاذ شكل قيم عددية مختلفة.

ما هي المتغيرات المستقلة والتابعة؟

عندما تريد إجراء بحث استكشافي ، يجب أن تأخذ في الاعتبار أهمية هذين المتغيرين ، لأنه بفضلهما يمكنك الحصول على النتائج المختلفة التي يمكن أن توفرها ، والتلاعب ببعض البيانات من أجل تحقيق جمع بيانات أكثر اكتمالاً. ..

متغير مستقل

يتم تفسيرها على أنها المعلومات التي يمكن للباحث معالجتها ، والتي تؤدي إلى نتائج مختلفة تُعرف بشكل أفضل بالمتغيرات التابعة. في نهج البحث أو الحجة ، لا يمكن أن يكون هناك أكثر من اثنين من هؤلاء لأنه سيعوق بشكل كبير تتويج مشروع في هذا المجال.

على الرغم من أنه على العكس من ذلك ، قد تكون هناك العديد من النتائج ، نظرًا لأنه يمكن التلاعب بالنتائج المستقلة ، أي أنه يمكن تغييرها حسب نزوة الباحث ، وبالطبع تبحث دائمًا عن الأفضل للتجربة. إنه يتسبب في وجود العديد من البيانات التي تم الحصول عليها منه ، والتي توفر جميعها معًا في النهاية حلاً أكثر اكتمالاً مما كان مطلوبًا للتحقيق فيه.

لتوضيح المشكلة قليلاً ، يمكن إعطاء المثال التالي:

من أجل قياس وإثبات أرباح الشركة ، من الضروري معرفة مبيعاتها ، أو عدد المنتجات المباعة ، وحتى عدد الساعات التي يعمل بها هذا المتجر يوميًا ، مما ينتج عنه مئات الردود المختلفة ، اعتمادًا على الكيفية يتم ذلك - يتلاعب بالمتغير المستقل.

تم تعيين اسم هذا لأنه لا يعتمد على أي عامل آخر ، لذلك يمكن عزله عنهم ، مما يسهل للباحث التلاعب المباشر بالمتغير المستقل.

في كثير من الأحيان ، يمكن أن يربك الاسم أولئك الذين يدرسون الموضوع ، لأنهم قد يعتقدون أنه مستقل عن أي نوع من التلاعب ، بينما على العكس من ذلك ، يمكن التلاعب به تمامًا.

المتغيرات المستقلة في حد ذاتها هي تحقيقات ، لأن كل واحد يمكن أن يأخذ مساره الخاص ، مما يعطي نتيجة مختلفة تمامًا عن الآخرين.

المتغير التابع

إنها جميع البيانات القابلة للقياس لتحقيق ما ، كما يقول اسمه ، يعتمد على الفروق المستقلة ، لأن هذه هي العوامل التي تحدد مسار التجربة.

يجب أن يكون هذا مرتبطًا بشكل كامل بالمستقل في أي مجال من مجالات البحث التجريبي ، لأن هذا يقلل من هامش الارتباك والخطأ الذي قد يكون موجودًا في نتائج البحث نفسه.

يجب أن تتكون التجربة المصممة بشكل صحيح من متغير واحد أو متغيرين مستقلين ، وبالتالي قد يكون لديهم متغيرين تابعين أو أكثر ، لأن هذه تعتمد على المتغيرات الأولى المذكورة.

الأساس الرئيسي للعلاقة بين هذين المتغيرين هو تحديد أساس الاختبار الإحصائي ، والذي يدعم الباحث في اتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت الفرضية صحيحة أم لاغية تمامًا.

يجب أن تكون المعلومات التي تم الحصول عليها من هذه الأنواع من المتغيرات قابلة للقياس وقابلة للقياس الكمي ، على سبيل المثال ، إذا كنت تريد إجراء تحقيق في المدة التي يستغرقها النبات في النمو ، فسيكون المتغير التابع هو ارتفاع النبات ، والذي يتم قياسه بالسنتيمتر ..

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إضافة وجود المتغيرات المتداخلة ، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالمتغيرات التابعة والمستقلة ، لأنها كلها تلك الخصائص أو الصفات التي يمكن أن تؤثر بطريقة ما على نتيجة التحقيق.

يمكن تقسيمها إلى متغيرات كمية ، وهي جميعها ذات طبيعة عددية قابلة للعد ، ومتغيرات نوعية ، والتي تتميز بكونها تلك التي تُعطى تسميات أو أسماء.

أمثلة على كلا المتغيرين

يجب أن يؤخذ في الاعتبار دائمًا أنه بالنسبة لهذا النوع من الأنشطة ، من الضروري تطبيق المفاهيم المعروفة لتحقيق فهم أفضل لكيفية إجراء التحقيقات ، وللتمكن من العمل بها بشكل مستقل.

لفهم كيفية عمل هذه المتغيرات بشكل أفضل ، يمكن ملاحظة مثال على كيفية ووقت استخدامها من أجل التعرف عليها بشكل أسرع.

هذا لأنها مصطلحات مستخدمة على نطاق واسع في منهجيات مختلفة وعلوم مختلفة ، ولكن عندما يتعلق الأمر بالبحث الاستكشافي ، فإن هذه الأنواع من الأمثلة هي التي يمكن أن تساعد.

إذا كنت تعمل 8 ساعات في اليوم ، تحصل عليها براتب 200 دولار في الأسبوع.

• متغير مستقل: الساعات التي تم العمل فيها وإذا كانت أسبوعية ،
• المتغير التابع: الراتب الناتج عن ساعات العمل.

عندما تريد معرفة نمو الشخص حسب سن الفرد المحدد.

• متغير مستقل: نمو الشخص.
• المتغير التابع: سنوات من الفرد ارتفاعه.

تريد التحقق من الوزن المحتمل الذي يمكن أن يمتلكه الكلب.

• متغير مستقل: يمكن أن يكون هناك نوعان ، كمية الطعام التي يتم تقديمها ، والنشاط البدني الذي تمارسه.
• المتغير التابع: الوزن الصافي لها.

ومثل هذه ، هناك العديد من الطرق لممارسة التمارين وتنفيذها لتحديد هذين المتغيرين.