因变量和自变量如何影响实验研究?

实验研究基于可变数据,分为多种类型,但是所有这些程序中最重要的是独立且相互依赖的,因为这是要研究的主要因素。

顾名思义,因变量取决于自变量的操作方式,因为这是调查中最重要的因素,它负责根据调查员的意愿修改结果。

自变量是所有研究的基础,可以由进行实验的人隔离和操纵,而因变量是可操作的,可量化的结果,可得出被操纵的数据。

在大多数实验研究中,很容易将自变量分离出来,然后测量因变量,例如,如果您要进行一杯茶冷却多快的实验,可测量的因素是温度和独立因素是天气。

在解析几何,代数和微积分中,自变量通常标识为x,因变量通常为y,前者通过采用各种数值的形式进行标识。

什么是自变量和因变量?

当您要进行探索性研究时,必须考虑这两个变量的重要性,因为有了它们,您可以获得各种可以提供的结果,可以处理一些数据以实现更完整的数据收集。 。

自变量

这些被解释为研究人员可以操纵的信息,从而产生了不同的结果,更好地称为因变量。 在研究方法或论证中,不能有两个以上,因为这将成倍地阻碍该领域项目的完成。

尽管相反地,可能会有很多结果,因为独立的是可操纵的,也就是说,可以根据研究者的心血来改变它,当然总会为实验寻找最佳的结果。 它导致从中获得各种数据,最后将所有数据放在一起提供了比想要调查的结果更完整的解决方案。

为了稍微澄清这个问题,可以给出以下示例:

为了衡量和确定公司的利润,有必要知道公司的销售额,售出的产品数量,甚至是该商店每天工作的小时数,这取决于数百种不同的响应方式,从而产生数百种不同的响应方式。完成后,操作自变量。

为其指定名称是因为它不依赖于任何其他因素,因此可以将其与它们隔离开来,从而便于研究人员直接操作自变量。

在许多情况下,该名称可能会使正在研究该主题的人感到困惑,因为他们可能会认为该名称独立于任何类型的操纵,而相反,它是完全可以操纵的。

就其本身而言,自变量是调查,因为每个人都可以走自己的路,从而得出与其他人完全不同的结果。

因变量

顾名思义,它们都是调查的可测量数据,它们依赖于独立的数据,因为这些是决定实验路径的因素。

这必须与实验研究的任何领域中的独立性完全相关,因为这可以减少相同结果中可能存在的混乱和错误。

一个经过适当设计的实验必须由一个或两个独立变量组成,并且它们又可能具有两个或多个因变量,因为它们取决于所提到的第一个变量。

这两个变量之间关系的主要基础是确定统计检验的基础,该检验支持研究人员做出关于假设是正确的还是完全无效的决定。

从这些类型的变量中获得的信息必须是可度量和可量化的,例如,如果您要调查植物生长所需的时间,则因变量将是植物的高度,以厘米为单位。

除此之外,还可以添加中间变量的存在,这些中间变量与因变量和自变量密切相关,因为它们都是在某种程度上可能影响调查结果的那些属性或性质。

这些可以分为定量变量,它们都是数字变量,可数变量和定性变量,其特征是给定了标签或名称的变量。

两个变量的例子

始终应考虑到,对于此类活动,有必要将已知的概念付诸实践,以更好地了解调查的进行方式并能够自主开展工作。

为了更好地理解这些变量的工作原理,可以观察一个有关如何使用它们以及何时使用它们的示例,以便更快地识别它们。

这是因为它们是在各种方法论和各种科学中广泛使用的术语,但是在探索性研究中,正是这些类型的示例可以提供帮助。

如果您一天工作8个小时,每周可获得200美元的薪水。

  • 自变量: 工作时间,如果是每周,
  • 因变量: 工作时间产生的工资。

当您想根据个人决定者的年龄来了解一个人的成长时。

  • 自变量: 人的成长。
  • 因变量: 个人的岁月,身高相同。

您想调查一只狗可能拥有的体重。

  • 自变量: 可以有两种,一种是提供的食物量,另一种是进行的体育锻炼。
  • 因变量: 净重。

就像这些一样,有很多方法可以练习和执行练习以确定这两个变量。


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