निर्भर और स्वतंत्र चर एक प्रयोगात्मक जांच को कैसे प्रभावित करते हैं?

प्रायोगिक जाँच चर डेटा पर आधारित होती है, जिन्हें कई प्रकारों में विभाजित किया जाता है, लेकिन इन सभी प्रक्रियाओं में सबसे महत्वपूर्ण स्वतंत्र और निर्भर हैं, क्योंकि ये अध्ययन के मुख्य कारक हैं।

आश्रित चर, जैसा कि उनके नाम का अर्थ है, इस बात पर निर्भर करता है कि स्वतंत्र चर का हेरफेर कैसे किया जाता है, क्योंकि यह एक जांच का सबसे महत्वपूर्ण कारक है, जो कि परिशोधक की इच्छा पर संशोधित परिणाम के लिए जिम्मेदार है।

स्वतंत्र चर सभी अनुसंधानों का आधार है, जो प्रयोग करने वाले व्यक्ति द्वारा अलग-थलग और जोड़-तोड़ करने वाला होता है, जबकि आश्रित चर एक मात्रात्मक और औसत दर्जे का परिणाम होता है जिसके परिणामस्वरूप हेरफेर डेटा होता है।

अधिकांश प्रायोगिक जांचों में स्वतंत्र चर को अलग करना बहुत आसान है, और इसलिए निर्भर चर को मापें, उदाहरण के लिए यदि आप एक प्रयोग करना चाहते हैं कि एक कप चाय कितनी तेजी से ठंडी होती है, तो औसत दर्जे का कारक तापमान और स्वतंत्र कारक है मौसम है।

विश्लेषणात्मक ज्यामिति, बीजगणित और कैलकुलस में, स्वतंत्र चर को आमतौर पर x के रूप में पहचाना जाता है जबकि y के रूप में आश्रित, पूर्व को विभिन्न संख्यात्मक मानों के रूप में लेते हुए उस तरह से पहचाना जाता है।

स्वतंत्र और आश्रित चर क्या हैं?

जब आप एक खोजपूर्ण अनुसंधान करना चाहते हैं, तो आपको इन दो चर के महत्व को ध्यान में रखना चाहिए, क्योंकि उनके लिए धन्यवाद आप विभिन्न परिणाम प्राप्त कर सकते हैं जो कुछ डेटा प्रदान कर सकते हैं, ताकि कुछ अधिक संपूर्ण डेटा संग्रह प्राप्त किया जा सके। ।

स्वतंत्र चर

इनकी व्याख्या उस सूचना के रूप में की जाती है जिसे शोधकर्ता द्वारा हेरफेर किया जा सकता है, जो विभिन्न परिणामों को बेहतर रूप से निर्भर चर के रूप में जाना जाता है। एक शोध दृष्टिकोण या तर्क में, इनमें से दो से अधिक नहीं हो सकते क्योंकि यह इस क्षेत्र में एक परियोजना के पूरा होने में तेजी से बाधा उत्पन्न करेगा।

हालांकि, इसके विपरीत, कई परिणाम हो सकते हैं, क्योंकि जैसा कि स्वतंत्र एक से छेड़छाड़ है, अर्थात, यह शोधकर्ता की सनक में बदला जा सकता है, निश्चित रूप से हमेशा प्रयोग के लिए सबसे अच्छा लग रहा है। यह कारण है कि इससे प्राप्त विभिन्न डेटा हैं, जो अंत में सभी को एक साथ रखता है जो जांच करना चाहता था उससे अधिक पूर्ण समाधान देता है।

समस्या को थोड़ा स्पष्ट करने के लिए, निम्नलिखित उदाहरण दिया जा सकता है:

किसी कंपनी के मुनाफे को मापने और स्थापित करने के लिए, इसकी बिक्री, या बेचे जाने वाले उत्पादों की संख्या, और यहां तक ​​कि प्रतिदिन घंटों की संख्या को जानना आवश्यक है, जिसके परिणामस्वरूप यह सैकड़ों कार्य करता है, जिसके आधार पर सैकड़ों विभिन्न प्रतिक्रियाएं होती हैं। यह किया जाता है। स्वतंत्र चर में हेरफेर करता है।

इसका नाम इसलिए असाइन किया गया था क्योंकि यह किसी अन्य कारक पर निर्भर नहीं करता है, इसलिए इसे उनसे अलग किया जा सकता है, जिससे शोधकर्ता को स्वतंत्र चर का सीधा हेरफेर करने में सुविधा हो।

कई अवसरों पर नाम उन लोगों को भ्रमित कर सकता है जो विषय का अध्ययन कर रहे हैं, क्योंकि वे सोच सकते हैं कि यह किसी भी प्रकार के हेरफेर से स्वतंत्र है, जब इसके विपरीत यह पूरी तरह से हेरफेर है।

अपने आप से, स्वतंत्र चर जांच कर रहे हैं, क्योंकि हर एक अपना रास्ता खुद ले सकता है, दूसरों से बिल्कुल अलग परिणाम देगा।

निर्भर चर

वे एक जांच के सभी औसत दर्जे का डेटा हैं, जैसा कि इसका नाम कहता है, स्वतंत्र लोगों पर निर्भरता है, क्योंकि ये कारक हैं जो प्रयोग का मार्ग निर्धारित करते हैं।

यह प्रायोगिक अनुसंधान के किसी भी क्षेत्र में स्वतंत्र से पूरी तरह से संबंधित होना चाहिए, क्योंकि यह भ्रम और त्रुटि के मार्जिन को कम करता है जो उसी के परिणामों में मौजूद हो सकता है।

ठीक से डिज़ाइन किया गया प्रयोग एक या दो स्वतंत्र चर से बना होना चाहिए, और बदले में उनके पास दो या अधिक आश्रित चर हो सकते हैं, क्योंकि ये पहले उल्लिखित पर निर्भर करते हैं।

इन दो चर के बीच संबंधों का मुख्य आधार एक सांख्यिकीय परीक्षण का आधार निर्धारित करना है, जो शोधकर्ता को इस बारे में निर्णय लेने में सहायता करता है कि क्या एक परिकल्पना सही है या पूरी तरह से अशक्त है।

इस प्रकार के चर से प्राप्त जानकारी को मापने योग्य और मात्रात्मक होना चाहिए, उदाहरण के लिए, यदि आप इस बात की जांच करना चाहते हैं कि पौधे को बढ़ने में कितना समय लगता है, तो आश्रित चर पौधे की ऊंचाई होगी, जिसे सेंटीमीटर में मापा जाता है ।

इसके अतिरिक्त, हस्तक्षेप करने वाले चर के अस्तित्व को जोड़ा जा सकता है, जो कि निर्भर और स्वतंत्र चर से निकटता से संबंधित हैं, क्योंकि वे सभी वे गुण या गुण हैं जो किसी भी तरह से जांच के परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं।

इन्हें मात्रात्मक चर में विभाजित किया जा सकता है, जो सभी संख्यात्मक, गणनीय और गुणात्मक चर हैं, जो कि लेबल या नाम दिए गए हैं।

दोनों चर के उदाहरण

यह हमेशा ध्यान में रखा जाना चाहिए कि इस प्रकार की गतिविधियों के लिए यह आवश्यक है कि जांच को कैसे अंजाम दिया जाए और स्वायत्त रूप से काम करने में सक्षम होने के लिए बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए ज्ञात अवधारणाओं को व्यवहार में लाया जाए।

यह समझने के लिए कि ये चर कैसे काम करते हैं, इसका उपयोग कैसे और कब किया जाता है, इसका उदाहरण उन्हें अधिक तेज़ी से पहचानने के लिए देखा जा सकता है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि वे विभिन्न पद्धतियों और विभिन्न विज्ञानों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले शब्द हैं, लेकिन जब खोजपूर्ण अनुसंधान की बात आती है, तो यह इस प्रकार के उदाहरण हैं जो मदद कर सकते हैं।

यदि आप प्रतिदिन 8 घंटे काम कर रहे हैं, जिसके लिए आपको प्रति सप्ताह 200 USD का वेतन मिलता है।

• स्वतंत्र चर: काम के घंटे, और अगर यह साप्ताहिक था,
• निर्भर चर: काम के घंटे से उत्पन्न वेतन।

जब आप व्यक्तिगत निर्धारणकर्ता की आयु के अनुसार किसी व्यक्ति की वृद्धि जानना चाहते हैं।

• स्वतंत्र चर: व्यक्ति का विकास।
• निर्भर चर: व्यक्ति के वर्ष, उसी की ऊंचाई।

आप उस संभावित वजन की जांच करना चाहते हैं जो कुत्ते के पास हो सकता है।

• स्वतंत्र चर: दो हो सकते हैं, भोजन की मात्रा जो दी जाती है, और वह जो शारीरिक गतिविधि है।
• निर्भर चर: इसका शुद्ध वजन।

और इन की तरह, इन दो चर को निर्धारित करने के लिए अभ्यास और प्रदर्शन करने के कई तरीके हैं।