従属変数と独立変数は実験的調査にどのように影響しますか?

実験的調査は、多くのタイプに分けられる変数データに基づいていますが、これらすべての手順の中で最も重要なのは、これらが研究する主な要因であるため、独立して依存しています。

従属変数は、その名前が示すように、独立変数がどのように操作されるかに依存します。これは、調査において最も重要な要素であり、研究者の意志で結果が変更される原因となるためです。

独立変数はすべての研究の基礎であり、実験を行う人が分離および操作できますが、従属変数は、操作されたデータをもたらす定量化および測定可能な結果です。

ほとんどの実験的調査では、独立変数を分離するのは非常に簡単であるため、従属変数を測定します。たとえば、お茶の冷却速度の実験を実行する場合、測定可能な要因は温度と独立要因です。天気です。

解析幾何学、代数、微積分学では、独立変数は通常xとして識別され、従属変数はyとして識別されます。前者は、さまざまな数値の形式をとることによってそのように識別されます。

独立変数と従属変数とは何ですか?

探索的研究を実行する場合は、これらXNUMXつの変数の重要性を考慮する必要があります。これらの変数のおかげで、提供できるさまざまな結果を取得し、データを操作して、はるかに完全なデータ収集を実現できるからです。 。。

独立変数

これらは、研究者が操作できる情報として解釈され、従属変数としてよく知られているさまざまな結果をもたらします。 研究アプローチまたは議論では、この領域でのプロジェクトの完了を指数関数的に妨げるため、これらがXNUMXつを超えることはできません。

それどころか、独立したものは操作可能であるため、つまり、研究者の気まぐれで変更できるため、多くの結果が得られる可能性がありますが、もちろん常に実験に最適なものを探しています。 それはそれから得られた様々なデータがある原因となり、最後にすべてをまとめると、調査したいものよりも完全な解決策が得られます。

問題を少し明確にするために、次の例を示すことができます。

企業の利益を測定して確立するためには、その売上高、または販売された製品の数、さらにはこの店舗が稼働しているXNUMX日の時間数さえも知る必要があり、その結果、方法に応じて何百もの異なる応答が得られます。独立変数を操作します。

この名前は、他の要因に依存しないため、それらから分離することができ、研究者が独立変数を直接操作できるようにするために割り当てられました。

多くの場合、名前は主題を研究している人々を混乱させる可能性があります。なぜなら、それは逆に完全に操作可能であるにもかかわらず、それはいかなる種類の操作からも独立していると考えるようになるからです。

独立変数は、それぞれが独自のパスをたどることができ、これらの他の変数とはまったく異なる結果をもたらすため、それ自体が調査です。

従属変数

これらはすべて、その名前が示すように、実験のパスを決定する要因であるため、独立したデータに依存する調査の測定可能なデータです。

これは、実験研究のあらゆる分野の独立性に完全に関連している必要があります。これにより、同じ結果に存在する可能性のある混乱やエラーのマージンが減少するためです。

正しく計画された実験は、XNUMXつまたはXNUMXつの独立変数で構成されている必要があり、最初に述べた変数に依存するため、XNUMXつ以上の従属変数が含まれる場合があります。

これらXNUMXつの変数間の関係の主な基礎は、統計的検定の基礎を決定することです。これは、仮説が正しいか完全に無効であるかを決定する際に研究者をサポートします。

これらのタイプの変数から取得される情報は、測定可能かつ定量化可能である必要があります。たとえば、植物の成長にかかる時間を調査する場合、従属変数は植物の高さであり、センチメートルで測定されます。 。。

これに加えて、従属変数と独立変数に密接に関連する介在変数の存在を追加できます。これらはすべて、何らかの方法で調査結果に影響を与える可能性のあるプロパティまたは品質であるためです。

これらは、すべて数値的で数えられる性質のものである量的変数と、ラベルまたは名前が付けられているものであることを特徴とする質的変数に分けることができます。

両方の変数の例

この種の活動では、調査がどのように行われるかをよりよく理解し、それらを自律的に実行できるようにするために、既知の概念を実践する必要があることを常に考慮に入れる必要があります。

これらの変数がどのように機能するかをよりよく理解するために、それらがいつどのように使用されるかの例を観察して、それらをより迅速に識別することができます。

これは、さまざまな方法論やさまざまな科学で広く使用されている用語であるためですが、探索的研究に関しては、これらのタイプの例が役立ちます。

8日200時間働いている場合、週にXNUMX米ドルの給与が支払われます。

  • 独立変数: 働いた時間、そしてそれが毎週だった場合、
  • 従属変数: 労働時間によって生み出される給与。

個人限定詞の年齢による人の成長を知りたいとき。

  • 独立変数: 人の成長。
  • 従属変数: 個人の年、同じ高さ。

あなたは犬が持つことができる可能性のある体重を調査したいと思います。

  • 独立変数: 与えられる食物の量とそれが実践する身体活動のXNUMXつがあります。
  • 従属変数: それの正味重量。

そして、これらのように、これらXNUMXつの変数を決定するための演習を練習および実行する方法はたくさんあります。


コメントを最初に

コメントを残す

あなたのメールアドレスが公開されることはありません。 必須フィールドには付いています *

  1. データの責任者:MiguelÁngelGatón
  2. データの目的:SPAMの制御、コメント管理。
  3. 正当化:あなたの同意
  4. データの伝達:法的義務がある場合を除き、データが第三者に伝達されることはありません。
  5. データストレージ:Occentus Networks(EU)がホストするデータベース
  6. 権利:いつでも情報を制限、回復、削除できます。