Независимая и зависимая переменная в эксперименте: Независимые и зависимые переменные

Содержание

Независимые и зависимые переменные: в чем разница?


В эксперименте есть две основные переменные:

Независимая переменная: переменная, которую экспериментатор изменяет или контролирует, чтобы наблюдать влияние на зависимую переменную.

Зависимая переменная: измеряемая в эксперименте переменная, которая «зависит» от независимой переменной.

В эксперименте экспериментатор заинтересован в том, чтобы увидеть, как изменяется зависимая переменная в результате изменения или манипулирования независимой переменной.

Пример независимой и зависимой переменной

Например, исследователь может изменить количество воды, которое они дают определенному растению, чтобы посмотреть, как это влияет на скорость роста растения.

В этом примере количество воды, подаваемой растению, контролируется исследователем и, таким образом, является независимой переменной.Скорость роста является зависимой переменной , поскольку она напрямую зависит от количества воды, которую получает растение, и именно эту переменную мы хотим измерить.

Как запомнить разницу между независимыми и зависимыми переменными

Простой способ запомнить разницу между независимыми и зависимыми переменными — вставить две переменные в следующее предложение таким образом, чтобы это имело смысл:

Изменение (независимой переменной) влияет на значение (зависимой переменной) .

Например, имеет смысл сказать:

Изменение количества воды влияет на величину скорости роста растений .

Вот откуда мы знаем, что количество воды является независимой переменной, а скорость роста растений — зависимой переменной.

Если бы мы попытались поменять местами эти две переменные, предложение не имело бы смысла:

Изменение скорости роста растений влияет на величину количества воды .

Таким образом, мы знаем, что должны поменять местами независимые и зависимые переменные.

Дополнительные примеры

Вот еще несколько примеров независимых и зависимых переменных.

Пример 1:

Маркетолог меняет сумму денег, которую он тратит на рекламу, чтобы увидеть, как это влияет на общий объем продаж.

Независимая переменная: сумма, потраченная на рекламу

Зависимая переменная: общий объем продаж

Пример 2:

Врач изменяет дозу конкретного лекарства, чтобы увидеть, как оно влияет на кровяное давление пациента.

Независимая переменная: уровень дозировки лекарства

Зависимая переменная: кровяное давление

Пример 3:

Исследователь изменяет версию учебного пособия, выданного студентам, чтобы посмотреть, как это повлияет на результаты экзаменов.

Независимая переменная: версия учебного пособия

Зависимая переменная: экзаменационные баллы

Независимые и зависимые переменные на графике

Когда мы создаем график, независимая переменная будет располагаться по оси x, а зависимая переменная — по оси y.

Например, предположим, что исследователь обеспечивает разное количество воды для 20 различных растений и измеряет скорость роста каждого растения. Следующая диаграмма рассеяния показывает количество воды и скорость роста для каждого растения:

Независимая переменная (количество воды) показана на оси x, а зависимая переменная (скорость роста) показана на оси y:

Разница между независимой и зависимой переменной

В статистике наиболее часто используемым словом является «переменная», которая относится к характеристике, содержащей значение, которое может варьироваться от одного объекта к другому. Это похоже на переменные, используемые в других дисциплинах, таких как наука и математика. Два наиболее распространенных типа переменных — это зависимая переменная и независимая переменная. Переменная называется независимой, изменение которой влияет на другую переменную, а если переменная является зависимой, она будет изменяться в ответ на изменение какой-либо другой переменной.

Зависимость первого от последнего изучается статистическими моделями. Итак, здесь, в этой статье, мы собираемся обсудить некоторые важные различия между независимой и зависимой переменной.

Сравнительная таблица

Основа для сравненияНезависимая переменнаяЗависимая переменная
Имея в видуНезависимая переменная — это переменная, значения которой намеренно изменены исследователем для получения желаемого результата.Зависимая переменная относится к переменной, которая меняет свои значения для взаимного изменения значений независимой переменной.
Что это?предшествующееследствие
отношенияПредполагаемая причинаНаблюдаемый эффект
ЦенностиУправляется исследователем.Измерено исследователем.
Обычно обозначаетсяИксY

Определение независимой переменной

Как следует из названия, независимая переменная — это переменная, которая не зависит от других переменных. Альтернативно известный как предикторная переменная, объясняющая переменная, контролируемая переменная. Это переменная; исследователь имеет контроль над его выбором и манипулированием, то есть уровни могут быть изменены. Кроме того, его влияние на другие переменные измеряется и сравнивается.

Определение зависимой переменной

Зависимая переменная является следствием независимой переменной, т.е. это переменная, которая измеряет влияние независимой переменной на тестовые единицы. Он также известен как критерий или измеряемая переменная. Это то, что экспериментатор наблюдает во время эксперимента и находится под влиянием эксперимента. Ожидается, что он изменится в ответ на некоторые другие факторы. Пересмотренное значение зависимого значения зависит от независимой переменной.

Существенные различия между независимой и зависимой переменной объясняются в следующих пунктах:

  1. Переменная, значения которой намеренно изменены исследователем для получения желаемого результата, называется независимой переменной. Переменная, которая изменяет свои значения для взаимного изменения значений независимой переменной, называется зависимой переменной.
  2. Значения независимой переменной могут быть изменены исследователем в соответствии с требованиями. И наоборот, значение независимых переменных не подлежит изменению.
  3. Манипуляции могут быть выполнены в значениях независимой переменной, но исследователь наблюдает значение зависимой переменной во время эксперимента.
  4. Независимая переменная является предполагаемой причиной, тогда как зависимая переменная является измеряемым эффектом.
  5. В простой линейной регрессии «у» обозначает зависимую переменную, а «х» обозначает независимую переменную, что означает, что у зависит от х.

Заключение

Для одной независимой переменной может быть несколько зависимых переменных. В научном эксперименте независимые переменные контролируются или изменяются, тогда как зависимые переменные, как правило, измеряются и проверяются. Независимая переменная — это та, которая не зависит ни от чего другого и, следовательно, может управляться, в то время как зависимая показывает эффект изменений, внесенных в независимую переменную.

поясняющих и ответных переменных | Определения и примеры

Опубликован в 19 апреля 2021 г. по Прита Бхандари. Отредактировано 21 июля 2022 г.

В исследованиях вы часто исследуете причинно-следственные связи между переменными, используя эксперименты или наблюдения. Например, вы можете проверить, улучшает ли кофеин скорость, дав участникам разные дозы кофеина, а затем сравнив время их реакции.

Независимая переменная — это то, чем вы манипулируете или наблюдаете за изменениями (например, дозировка кофеина), а переменная ответа — это то, что изменяется в результате (например, время реакции).

Слова «объясняющая переменная» и «переменная отклика» часто взаимозаменяемы с другими терминами, используемыми в исследованиях.

Причина (что меняется) Эффект (что измеряется)
Независимая переменная Зависимая переменная
Предикторная переменная Переменная результата/критерия
Независимая переменная Переменная ответа

Содержание

  1. Независимые переменные и переменные ответа
  2. Независимые переменные и независимые переменные
  3. Визуализация независимых переменных и переменных отклика
  4. Часто задаваемые вопросы о объясняющих переменных и переменных отклика

Независимые переменные и переменные ответа

Разница между объясняющими и ответными переменными проста:

  • Независимая переменная является ожидаемой причиной, и она объясняет результаты.
  • Переменная ответа
    является ожидаемым эффектом, и она отвечает на независимые переменные.

Вы ожидаете, что изменения в переменной ответа произойдут только после изменений в независимой переменной.

Между переменными существует причинно-следственная связь, которая может быть прямой или косвенной. В косвенной связи объясняющая переменная может воздействовать на переменную отклика через посредника.

Если вы имеете дело с чисто корреляционными отношениями, объясняющие и ответные переменные отсутствуют. Даже если изменения в одной переменной связаны с изменениями в другой, оба могут быть вызваны смешанной переменной.

Примеры объясняющих переменных и переменных отклика

В некоторых исследованиях у вас будет только одна независимая переменная и одна переменная отклика, но в более сложных исследованиях вы можете предсказать одну или несколько переменных отклика, используя несколько независимых переменных в модели.

Исследовательский вопрос Независимые переменные Переменная ответа
Предопределяет ли академическая мотивация успеваемость?
  • Академическая мотивация
  • ГПД
Может ли самоуверенность и восприятие риска объяснить поведение, связанное с финансовым риском?
  • Самоуверенность
  • Восприятие риска
  • Варианты инвестиций
Влияет ли погода на передачу Covid-19?
  • Температура
  • Уровни влажности
  • Скорость ветра
  • Коэффициенты воспроизводства Covid-19

Независимые и независимые переменные

Независимые переменные и независимые переменные очень похожи, но между ними есть тонкие различия.

В контексте исследований независимые переменные предположительно не зависят от какой-либо другой переменной и не зависят от них — ими манипулируют или изменяют только исследователи. Например, если вы проводите контролируемый эксперимент, в котором вы можете точно контролировать, сколько кофеина получает каждый участник, то доза кофеина является независимой переменной.

Но иногда термин «независимая переменная» предпочтительнее термина «независимая переменная», потому что в контексте реального мира на независимые переменные часто влияют другие переменные. Это означает, что они не являются по-настоящему независимыми.

Пример: объясняющие и независимые переменные. Вы изучаете, могут ли пол и восприятие риска объяснить или предсказать стрессовые реакции в различных ситуациях.

Вы собираете группу молодых людей и просите их пройти опрос в лаборатории. Они сообщают о своем восприятии риска различных угрожающих сценариев, в то время как вы записываете их физиологические реакции на стресс.

В своем анализе вы обнаружили, что пол и восприятие риска сильно коррелируют друг с другом. Женщины чаще оценивают ситуации как более рискованные, чем мужчины.

Это означает, что пол и восприятие риска не являются независимыми друг от друга. Правильнее называть их объясняющими переменными для переменной отклика реакции на стресс.

Вы часто будете встречать термины «независимая переменная» и «переменная отклика», используемые в регрессионном анализе, который фокусируется на прогнозировании или учете изменений переменных отклика в результате воздействия независимых переменных.

Что может сделать корректура для вашей статьи?

Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было расплывчатых выражений, избыточных слов и неудобных формулировок.

См. пример редактирования

Визуализация объясняющих переменных и переменных отклика

Самый простой способ визуализировать взаимосвязь между независимой переменной и переменной отклика — с помощью графика.

На графиках объясняющая переменная обычно размещается по оси x, а переменная отклика — по оси y.

  • Если у вас есть количественные переменные, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
  • Если ваша переменная ответа является категориальной, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
  • Если ваша независимая переменная является категориальной, используйте гистограмму.

Если у вас есть только одна независимая переменная и одна переменная отклика, вы соберете парных данных . Это означает, что каждое измерение ответной переменной связано со значением объясняющей переменной для каждого подразделения или участника.

Пример: объясняющие переменные и переменные реакции. Вы изучаете, существует ли причинно-следственная связь между академической мотивацией и успеваемостью 200 студентов колледжа.
  • Ваша объясняющая переменная — это академическая мотивация в начале учебного года.
  • Ваша переменная ответа — это средний балл в конце учебного года.

Академическая мотивация оценивается по 8-балльной шкале, средний балл может варьироваться от 0 до 4. Чтобы визуализировать ваши данные, вы наносите академическую мотивацию в начале года на ось X и средний балл в конце года на ось Y. Каждая точка данных отражает парные данные одного участника.

На диаграмме рассеяния вы можете увидеть четкую объяснительную связь между академической мотивацией в начале года и средним баллом в конце года.

Часто задаваемые вопросы о независимых переменных и переменных ответа

Как нанести на график объясняющие и ответные переменные?
  • Если ваша переменная ответа является категориальной, используйте диаграмму рассеяния или линейный график.
  • Если ваша независимая переменная является категориальной, используйте гистограмму.
  • Процитировать эту статью Scribbr

    Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

    Бхандари, П. (2022, 21 июля). Независимые переменные и переменные отклика | Определения и примеры. Скриббр. Проверено 8 ноября 2022 г., из https://www. scribbr.com/methodology/explanatory-and-response-variables/

    Процитировать эту статью

    Полезна ли эта статья?

    Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

    Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.

    Переменные управления | Что это такое и почему они важны?

    Опубликован в 1 марта 2021 г. по Прита Бхандари. Отредактировано 17 октября 2022 г.

    Контрольная переменная — это все, что поддерживается постоянным или ограничивается в исследовании. Это переменная, которая не представляет интереса для целей исследования, но находится под контролем, поскольку может повлиять на результаты.

    Переменные можно контролировать напрямую, поддерживая их постоянными на протяжении всего исследования (например, контролируя комнатную температуру в эксперименте), или их можно контролировать косвенно с помощью таких методов, как рандомизация или статистический контроль (например, для учета характеристик участников, таких как возраст в эксперименте). статистические тесты).

    Примеры переменных управления
    Исследовательский вопрос Переменные управления
    Влияет ли качество почвы на рост растений?
    • Температура
    • Количество света
    • Количество воды
    Улучшает ли кофеин память?
    • Возраст участника
    • Шум в окружающей среде
    • Тип проверки памяти
    Люди, боящиеся пауков, воспринимают изображения пауков быстрее, чем другие люди?
    • Яркость экрана компьютера
    • Комнатное освещение
    • Размеры визуальных стимулов

    Содержание

    1. Почему управляющие переменные важны?
    2. Как вы управляете переменной?
    3. Контрольная переменная по сравнению с контрольной группой
    4. Часто задаваемые вопросы о контрольных переменных

    Почему управляющие переменные имеют значение?

    Контрольные переменные повышают внутреннюю достоверность исследования, ограничивая влияние смешанных и других посторонних переменных. Это поможет вам установить корреляционную или причинно-следственную связь между интересующими вас переменными.

    Помимо независимых и зависимых переменных, следует контролировать все переменные, которые могут повлиять на результаты. Если вы не контролируете соответствующие переменные, вы не сможете продемонстрировать, что они не повлияли на ваши результаты. Неконтролируемые переменные — это альтернативные объяснения ваших результатов.

    Контрольные переменные в экспериментах

    В эксперименте исследователь заинтересован в понимании влияния независимой переменной на зависимую переменную. Контрольные переменные помогают вам убедиться, что ваши результаты вызваны исключительно вашими экспериментальными манипуляциями.

    Пример: Эксперимент. Вы хотите изучить эффективность пищевых добавок с витамином D для улучшения концентрации внимания. Вы планируете эксперимент с контрольной группой, которая получает таблетку плацебо, и экспериментальной группой, которая получает добавку.

    Независимая переменная — добавление витамина D в рацион, а зависимая переменная — уровень бодрствования.

    Чтобы убедиться, что любое изменение бдительности вызвано добавкой витамина D, а не другими факторами, вы контролируете следующие переменные, которые могут повлиять на бдительность:

    • Диета
    • Время приема пищи
    • Потребление кофеина
    • Экранное время

    Контрольные переменные в неэкспериментальных исследованиях

    В обсервационном исследовании или других видах неэкспериментальных исследований исследователь не может манипулировать независимой переменной (часто из практических или этических соображений). Вместо этого измеряются и учитываются управляющие переменные, чтобы сделать вывод о взаимосвязях между основными представляющими интерес переменными.

    Пример: неэкспериментальный план. Вы хотите выяснить, существует ли связь между переменными дохода и счастья. Вы предполагаете, что уровень дохода предсказывает счастье, но практически невозможно манипулировать переменной дохода. Вместо этого вы используете опрос для сбора данных о доходах и счастье.

    Чтобы учесть другие факторы, которые могут повлиять на результаты, вы также измеряете следующие управляющие переменные:

    • Возраст
    • Семейное положение
    • Здоровье

    Как вы управляете переменной?

    Существует несколько способов управления посторонними переменными в планах экспериментов, и некоторые из них можно также использовать в планах наблюдений или квазиэкспериментов.

    Случайное назначение

    В экспериментальных исследованиях с несколькими группами участники должны быть случайным образом распределены по разным условиям. Случайное назначение помогает сбалансировать характеристики групп, чтобы между ними не было систематических различий.

    Этот метод назначения управляет переменными участников, которые в противном случае могли бы различаться между группами и искажать ваши результаты.

    Пример: случайное назначение. В своем эксперименте вы набираете добровольцев с помощью рекламы в социальных сетях, сарафанного радио и листовок в кампусе. Около 40% участников регистрируются через рекламу в Facebook, а более 50% узнают об исследовании из листовок кампуса.

    Возможно, участники, которые нашли исследование через Facebook, проводят больше времени за экраном в течение дня, и это может повлиять на то, насколько они бдительны в вашем исследовании.

    Чтобы убедиться, что характеристики участников не влияют на исследование, участников случайным образом распределяют в одну из двух групп: контрольную или экспериментальную.

    Стандартные процедуры

    Важно использовать одни и те же процедуры во всех группах эксперимента. Группы должны отличаться только манипулированием независимой переменной, чтобы можно было изолировать ее влияние на зависимую переменную (результаты).

    Для управления переменными вы можете поддерживать их постоянными на фиксированном уровне, используя протокол, который вы разрабатываете и используете для всех сеансов участников. Например, инструкции и время, затрачиваемое на выполнение экспериментального задания, должны быть одинаковыми для всех участников лабораторных условий.

    Пример: Стандартные процедуры. Все участники получают одинаковую информацию об исследовании, включая инструкции по участию и материалы для подведения итогов.
    • Для контроля за диетой участникам три раза в день доставляются свежие и замороженные блюда.
    • Чтобы контролировать время приема пищи, участников просят завтракать в 9:30, обедать в 13:00 и ужинать в 18:30.
    • Чтобы контролировать потребление кофеина, участников просят выпивать не более одной чашки кофе в день.

    Для экспериментальной манипуляции контрольная группа получает плацебо, а экспериментальная группа получает добавку витамина D. Состояние, в котором они находятся, участникам неизвестно, и всех их просят принимать эти таблетки ежедневно после обеда.

    Статистический контроль

    Вы можете статистически измерять и контролировать внешние переменные, чтобы устранить их влияние на другие переменные.

    «Учет переменной» означает моделирование данных управляющей переменной вместе с данными независимой и зависимой переменной в регрессионном анализе и ANCOVA. Таким образом, вы можете изолировать влияние управляющей переменной от взаимосвязи между интересующими переменными.

    Пример: Статистический контроль. Вы собираете данные о ваших основных переменных интереса, дохода и счастья, а также о ваших контрольных переменных, таких как возраст, семейное положение и здоровье.

    В анализе множественной линейной регрессии вы добавляете все управляющие переменные вместе с независимой переменной в качестве предикторов. Результаты говорят вам, насколько счастье можно предсказать по доходу при фиксированных возрасте, семейном положении и здоровье.

    Что может сделать корректура для вашей статьи?

    Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было расплывчатых выражений, избыточных слов и неудобных формулировок.

    См. пример редактирования

    Контрольная переменная по сравнению с контрольной группой

    Управляющая переменная не совпадает с контрольной группой. Контрольные переменные остаются постоянными или измеряются на протяжении всего исследования как для контрольной, так и для экспериментальной групп, в то время как независимая переменная варьируется между контрольной и экспериментальной группами.

    Контрольная группа не подвергается интересующему экспериментальному лечению, и ее результаты сравниваются с результатами экспериментальной группы. Контрольная группа обычно либо не лечится, либо получает стандартное лечение, которое уже широко используется, либо плацебо (фиктивное лечение).

    Помимо экспериментального лечения, все остальное в экспериментальной процедуре должно быть одинаковым между экспериментальной и контрольной группой.

    Часто задаваемые вопросы об управляющих переменных

    Что такое управляющая переменная?

    Внутренняя валидность — это степень, в которой вы можете быть уверены в том, что причинно-следственная связь, установленная в исследовании, не может быть объяснена другими факторами.

    Процитировать эту статью Scribbr

    Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.