ಅವಲಂಬಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತನಿಖೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ?

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತನಿಖೆಗಳು ವೇರಿಯಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಹಲವು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾದವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳು ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ.

ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಅವುಗಳ ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತನಿಖೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಶೋಧಕರ ಇಚ್ at ೆಯಂತೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.

ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಒಂದು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕುಶಲ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತನಿಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೀವು ಒಂದು ಕಪ್ ಚಹಾ ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ತಂಪಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಅಂಶವೆಂದರೆ ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಂಶ ಹವಾಮಾನ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಜ್ಯಾಮಿತಿ, ಬೀಜಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ x ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ y ಎಂದು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಹಿಂದಿನದನ್ನು ವಿವಿಧ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಯಾವುವು?

ನೀವು ಪರಿಶೋಧನಾ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದಾಗ, ಈ ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನೀವು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ನೀವು ಒದಗಿಸಬಹುದಾದ ವಿವಿಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕೆಲವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ...

ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್

ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ವಾದದಲ್ಲಿ, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇರಬಾರದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಯೋಜನೆಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಇರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾದವು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದೆ, ಅಂದರೆ, ಅದನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರ ಹಿತದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಅದರಿಂದ ಪಡೆದ ವಿವಿಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿವೆ ಎಂದು ಅದು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು:

ಕಂಪನಿಯ ಲಾಭವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ಅದರ ಮಾರಾಟ, ಅಥವಾ ಮಾರಾಟವಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಈ ಅಂಗಡಿಯು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ದಿನದ ಗಂಟೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಹ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನೂರಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದರ ಹೆಸರನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಅಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಅವರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು, ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ನೇರ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಸರು ವಿಷಯವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವವರನ್ನು ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸಬಹುದು, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.

ಸ್ವತಃ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ತನಿಖೆಗಳಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಹಾದಿಯನ್ನು ಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್

ಅವೆಲ್ಲವೂ ತನಿಖೆಯ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಹೆಸರೇ ಹೇಳುವಂತೆ, ಸ್ವತಂತ್ರವಾದವುಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳು ಪ್ರಯೋಗದ ಹಾದಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇದು ಸ್ವತಂತ್ರರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಅಂಚನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರಯೋಗವು ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಅವು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳು ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಮುಖ್ಯ ಅಡಿಪಾಯವೆಂದರೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಇದು othes ಹೆಯು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೆ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಶೂನ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕನನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸಸ್ಯವು ಬೆಳೆಯಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ತನಿಖೆ ನಡೆಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಸಸ್ಯದ ಎತ್ತರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ...

ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಮಧ್ಯವರ್ತಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ಅವು ಅವಲಂಬಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವೆಲ್ಲವೂ ತನಿಖೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಗುಣಗಳಾಗಿವೆ.

ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ, ಎಣಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವಭಾವ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕವಾದವುಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

ಎರಡೂ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ತನಿಖೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಈ ರೀತಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಚರಣೆಗೆ ತರುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಈ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಗಮನಿಸಬಹುದು.

ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪದಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಪರಿಶೋಧನಾ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬಂದಾಗ, ಈ ರೀತಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೇ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ನೀವು ದಿನಕ್ಕೆ 8 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ವಾರಕ್ಕೆ 200 ಯುಎಸ್ಡಿ ಸಂಬಳ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

• ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್: ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಗಂಟೆಗಳು, ಮತ್ತು ಅದು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕವಾಗಿದ್ದರೆ,
• ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್: ಕೆಲಸದ ಸಮಯದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂಬಳ.

ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರಕದ ವಯಸ್ಸಿನ ಪ್ರಕಾರ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದಾಗ.

• ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್: ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ.
• ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್: ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವರ್ಷಗಳು, ಅದೇ ಎತ್ತರ.

ನಾಯಿಯು ಹೊಂದಬಹುದಾದ ತೂಕವನ್ನು ನೀವು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.

• ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್: ಎರಡು ಇರಬಹುದು, ನೀಡಲಾಗುವ ಆಹಾರದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಅದು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವ ದೈಹಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆ.
• ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್: ಅದರ ನಿವ್ವಳ ತೂಕ.

ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಈ ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹಲವು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ.