Зависимая переменная это в психологии: Независимая переменная — Психологос

Содержание

Переменная в психологическом исследовании — Практическая психология на Aboutyourself.ru

Автор Татьяна в 27/12/2015. Опубликовано Психологические эксперименты и исследования Последнее обновление: 27/12/2015

Переменная представляет собой то, что может быть изменено, например, определенная характеристика или значение в рамках исследования. В психологии переменные используются для того, чтобы установить, приводят ли изменения одного фактора к изменениям в другой.

Зависимые и независимые переменные

В экспериментальной психологии выделяют два вида переменных:

Независимая переменная — фактор, который контролируют авторы исследования. Например, в эксперименте по изучению воздействия недостатка сна на производительность, лишение сна является независимой переменной.
Зависимая переменная — явление, которое экспериментаторы фиксируют и измеряют. В нашем примере, результаты тестов на производительность и являются как раз зависимой переменной.

Посторонние и искажающие факторы

Важно отметить, что независимые и зависимые переменные не единственные переменные, присутствующие в экспериментах. В некоторых случаях заметное влияние на отношение между независимой и зависимой переменной (следовательно, и на результаты эксперимента) могут оказать посторонние факторы. Например, в нашем примере к таким факторам можно отнести возраст и пол испытуемых.

Есть два основных вида посторонних переменных:

Субъектные переменные. Это посторонние переменные, связанные с индивидуальными особенностями каждого из участников, которые могут повлиять на то, как те реагируют на условия эксперимента. К ним могут относить половозрастные характеристики, происхождение, настроение, тревожность, интеллект, осведомленность и т.д.
Ситуационные переменные. Это посторонние переменные, связанные с явлениями окружающей среды, которые могут повлиять на реакцию участников. Например, если участник проходит испытания в прохладном помещении, пониженная температура считается посторонней переменной Некоторые участники могут не реагировать на прохладу, некоторых это может отвлекать и раздражать.

В большинстве случаев посторонние переменные также контролируются в рамках эксперимента: исследователи сами могут выбрать участников в соответствии с определенными критериями или задать другие условия.

Определение переменных

Перед проведением эксперимента важно дать рабочие параметры переменных — ученые определяют независимую и зависимую переменные, решают, в каких рамках они должны держаться и как они будут измерены.

Например, в нашем эксперименте по влиянию нехватки сна на производительность, мы должны создать рабочие определения для переменных. Если наша гипотеза звучит как «студенты, которые испытывают нехватку сна, хуже пройдут испытания», то, во-первых, нужно определиться с тем, кого мы подразумеваем под «студентами». Далее, нам необходимо определить переменную «недостаток сна». В нашем примере это будет, скажем, менее пяти часов сна в ночь перед испытанием. И, наконец, мы должны определиться с «испытанием». Пусть это будет небольшой экзамен по теории…

Если возникают сложности с выявлением независимых и зависимых переменных, каждый раз ставьте перед собой два вопроса:

Что в эксперименте можно изменить? Если экспериментатор может повлиять на переменную, то ее можно считать независимой.
Что в эксперименте измеряется? Измерить и проанализировать зависимую переменную — одна из главных целей экспериментатора. От того и стоит отталкиваться.

Есть что сказать? Оставть комментарий!:

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 сравнения	Независимая переменная	Зависимая переменная
Имея в виду	Независимая 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?	предшествующее	следствие
отношения	Предполагаемая причина	Наблюдаемый эффект
Ценности	Управляется исследователем.	Измерено исследователем.
Обычно обозначается	Икс	Y

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.

Ключевые различия между независимой и зависимой переменной

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

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.
Значения независимой переменной могут быть изменены исследователем в соответствии с требованиями. И наоборот, значение независимых переменных не подлежит изменению.
Манипуляции могут быть выполнены в значениях независимой переменной, но исследователь наблюдает значение зависимой переменной во время эксперимента.
Независимая переменная является предполагаемой причиной, тогда как зависимая переменная является измеряемым эффектом.
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.

Переменные психологического исследования. Эксперимент: независимая и зависимая переменные

Зависимые и независимые переменные

В экспериментальной психологии выделяют два вида переменных:

Независимая переменная — фактор, который контролируют авторы исследования. Например, в эксперименте по изучению воздействия недостатка сна на производительность, лишение сна является независимой переменной.
Зависимая переменная — явление, которое экспериментаторы фиксируют и измеряют. В нашем примере, результаты тестов на производительность и являются как раз зависимой переменной.

Посторонние и искажающие факторы

Есть два основных вида посторонних переменных:

Субъектные переменные. Это посторонние переменные, связанные с индивидуальными особенностями каждого из участников, которые могут повлиять на то, как те реагируют на условия эксперимента. К ним могут относить половозрастные характеристики, происхождение, настроение, тревожность, интеллект, осведомленность и т.д.
Ситуационные переменные. Это посторонние переменные, связанные с явлениями окружающей среды, которые могут повлиять на реакцию участников. Например, если участник проходит испытания в прохладном помещении, пониженная температура считается посторонней переменной Некоторые участники могут не реагировать на прохладу, некоторых это может отвлекать и раздражать.

Определение переменных

Экспериментальные переменные. Переменные – параметр реальности, который изменяется в экспериментальном исследовании.

Фактор, изменяемый экспериментатором, называется независимой переменной , а фактор, изменение которого вызывает независимая переменная, называется зависимая переменная.

Независимые переменные:

1. Характеристика задания (стимульный материал задания, тип ответа испытуемого, шкала оценивания, инструкция)

2. Особенности ситуации. Они непосредственно не входят в структуру задания, но могут контролироваться экспериментатором (температура помещения, освещенность, шум, окраска стен, время суток и т.п.)

3. Особенности испытуемого (физиологические, психологические, социальные признаки).

Зависимые переменные – параметры вербального и невербального поведения испытуемого:

1. Формально-динамические (точность, скорость, темп, продуктивность и т.д.)

Виды зависимых переменных:

1. Одномерная – регистрируется один параметр, например, время реакции.

2. Многомерная – несколько параметров фиксируются независимо, например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во время решения задачи, трудности решенной задачи.

3. Фундаментальная – параметры рассматриваются как аргументы функций, например, уровень агрессии как функция отдельных ее проявлений в мимике, поведении, общении.

Между зависимыми переменами существует 6 видов отношений:

1. Отсутствие зависимости.

2. Монотонно возрастающая.

3. Монотонно убывающая.

4. Нелинейная зависимость U-образного типа.

5. Инвертированная U-образная зависимость.

6. Сложная квазипериодическая зависимость.

Дополнительные переменные (внешние, побочные) называются переменные, которые мешают экспериментатору (фактор времени, фактор задачи, фактор индивидуальных различий и т.п.)

Особенности естественного и искусственного экспериментов. Естественный эксперимент (или дублирующий реальный мир) проводится в условиях обычной жизни испытуемых.

Например, эксперимент по исследованию эффективности работы в зависимости от использования наушников, снижающих шумовой фон на работе.

Независимая переменная: использование/неиспользование наушников ткачихами.

Зависимая переменная: эффективность работы.

Особенности:

1. Проводится в естественных условиях реального мира.

2. Может быть распространен только на данного испытуемого, т.е. слишком конкретен.

3. Имеет практическую цель.

Искусственный эксперимент (лабораторный) проводится в сконструированных исследователем условиях, что обеспечивает особенно строгий контроль переменных независимых и зависимых.

Например, исследование особенностей при посадке в аэропорт города, расположенного на плоскости и город на склоне в 3 градуса. (Исследование осуществляется с помощью тренажера для пилотов).

Независимая переменная: город на плоскости или на склоне.

Зависимая переменная: высота полета.

Особенности:

1. Позволяет достичь относительной стабилизации уровня побочных переменных.

2. При правильном планировании результаты имеют всеобщее значение.

3. Возможность «сжатия» во времени и получение быстро всех необходимых проб.

4. Возможность вводоосложняющих переменных, чтобы приблизить к реальности.

Изоляция и контроль независимых переменных. Контроль переменных – стратегии планирования эксперимента для максимизации его валидности.

Изолируя одну переменную от другой можно в идеальном эксперименте, можно попытаться это сделать в лабораторном эксперименте.

Реально исследователь сталкивается со смешением побочных переменных с независимой переменной. Например, в экспериментах со слухом – это дополнительный шум в помещении; со зрительным восприятием – это освещенность и зрительный фон.

Виды изоляций:

1.Изоляция от социальных переменных .

В США изучали природу мотивации.

Гипотеза: когда награду можно получить совсем без усилий или при умеренном усилии, то предпочитают последнее.

В результате эксперимента 60% шариков девочки получали, работая и 40% — бездействуя.

Независимая переменная – работать или не работать.

2. Изоляция от отвлекающих переменных.

В США исследовали направленность обоняния.

Гипотеза: действует ли разница во времени, с которой запах достигает рецепторов каждой ноздри на локализацию источника запаха.

В результате установили дифференциальный порог различения – 0,5 мс

Независимая переменная – время подачи.

3.Контроль сопутствующего смешения .

Изучение действия новых лекарственных веществ обычно проводится на животных (крысы).

В результате для контроля воздействия другой группе вводят плацебо – нейтральное вещество, используемое в экспериментах для контроля или «пустое воздействие», о котором не предупрежден испытуемый (эффект плацебо) .

4. Использование в эксперименте более чем одной контрольной группы.

Применяется для определения влияния внешней переменной. Число контрольных групп должно быть N=n+1, где n –число внешних переменных.

Контрольные группы ставятся в условия, в которых исключается действие одной из внешних переменных.

Феномен спонтанной ремиссии – улучшение состояния через некоторое время без какого-либо воздействия.

Безупречный эксперимент. 1. Идеальный эксперимент. В нем устранены все источники систематических смешений и допускается изменение только независимой переменной. Все остальное остается неизменным.

Например, при таком эксперименте ткачиха должна была бы носить и не носить наушники в одно и то же время (для определения повышается ли эффективность работы при снижении шумового фона с помощью наушников).

Т.о. идеальный эксперимент предполагал отсутствие самого физического времени, поэтому он на практике не возможен.

2. Бесконечный эксперимент. В нем бесконечное число проб применяется к бесконечному числу испытуемых, что позволяет усреднить результаты изменений всех побочных переменных, влияющих на независимую переменную.

Однако это невозможно физически и бессмысленно, т.к. эксперимент нужен для того, чтобы сделать обобщение на ограниченном количестве данных.

3. Эксперимент полного соответствия. В нем уровни дополнительных переменных совпадает с изучаемой реальностью.

Например, пилоты после тренировки на тренажере должны были бы повторить посадку на двух тинах аэродромов. Тогда бы мы узнали, действительно ли искусственный эксперимент соответствует реальному.

Такой эксперимент возможен, но бессмысленен.

Т.о., все 3 вида безупречного эксперимента нереальны, но они значимы теоретически для более точного определения недостатков реального эксперимента.

Понятия обобщения, репрезентативности, валидности . Эксперимент – проведение исследования в условиях заранее запланированных изменений с целью получения результатов, которые можно обобщить.

Обобщение достигается 2 способами:

1. Изоляция независимой переменной.

2. Дополнительные переменные должны соответствовать их уровням в реальности.

Репрезентативность – степень приближения реального эксперимента к одному из видов безупречного эксперимента, который служит образцом.

Например, эксперимент с ткачихами. Большая репрезентативность достигается при чередовании недель 101010, чем при 111000, где 1- работают с наушниками, 0 – работают без наушников, т.к. ближе к идеальному эксперименту.

Эксперимент с тренажером более репрезентативен, чем при эксперименте с городом, нарисованном на бумаге, т.к. ближе к эксперименту полного соответствия.

Эксперимент с большим количеством недель (с ткачихами и наушниками) более репрезентативен, т.к. ближе к бесконечному эксперименту.

Т.о., чем лучше в эксперименте представлена изучаемая реальность, тем он более репрезентативен.

Валидность – достоверность результатов, которую обеспечивает реальный эксперимент по сравнению с безупречным экспериментом. Чем выше репрезентативность, тем выше валидность.

Валидность может быть:

1. Внутренняя – результаты эксперимента сравниваются с результатами бесконечного эксперимента. Ее повышение связано с устранением действия побочных переменных (фактор времени, фактор задачи, фактор индивидуальных различий).

Т.о., внутренняя валидность – достоверность интерпретации связи между причиной и следствием.

2. Внешняя – результаты эксперимента сравниваются с результатом эксперимента полного соответствия, т.е. возможность переноса результатов на реальный мир.

Достижение полной внешней валидности невозможно. Факторы, угрожающие ей, связаны с особенностями объекта исследования.

Факторы, угрожающие валидности. 1. Фактор времени.

Побочными переменными являются события, происходящие в период между двумя тестированиями. Влияние этого фактора снижает чередование условий независимой переменной. Однако создание константных условий (например. проведение эксперимента в одно и то же время суток) не позволяет полностью избежать эффекта смешения. Поэтому данные, полученные при константных условиях внешних переменных можно переносить только на те ситуации, имеющие такие же уровни внешних переменных.

2. Фактор задачи.

а) Эффект тестирования. Уменьшение или увеличение восприимчивости испытуемых экспериментальному воздействию под влиянием тестирования.

б) Условия проведения исследования вызывают реакцию испытуемых на эксперимент. Поэтому его данные нельзя переносить на лиц, не принимавших участие в эксперименте.

в) Взаимодействие состава группы и содержания экспериментального воздействия вызывают определенные артефакты.

г) Эффекты последовательности. В многосерийном эксперименте первые воздействия влияют на последующие. Может наступить научение или торможение. Для их устранения применяют планирование.

3. Фактор индивидуальных различий.

Испытуемые могут различаться по возрасту, полу, умственному развитию, поведению, стилю выполнения заданий. Они могут неравномерно выбывать из групп, развиваться со временем. Надежность результатов повышается за счет увеличения числа испытуемых и их рандомизации.

4. Действие второй (n-ой) переменной.

Эксперимент с шариками (когда его можно было получить просто так и совершая простое задание), но в эксперименте участвуют белые мальчики. Т.о. имеем переменные:

1 переменная – работать/не работать

2 переменная – культурный фон.

5. Предубеждения экспериментатора.

Это ожидания относительно результатов эксперимента, нежелание учитывать некоторые данные как якобы полученные при нетипичных условиях.

Первое, с чем необходимо определиться при планировании эксперимента, — это сколько будет уровней независимой переменной и каковы они будут. Уровни независимой переменной — это ее конкретные значения. Они могут быть заданы в любой измерительной шкале, т.e. могут быть как количественными, так и качественными.

Независимая переменная обязательно имеет как минимум два уровня, которые отражают особенности се воздействия на зависимую переменную. Иначе она просто перестает быть переменной. В примере с решением задач у независимой переменной два качественных уровня, заданных в шкале наименований: 1 — душное помещение; 2 — проветренное помещение. Если исследователь желает проследить более топкие, количественные соотношения между тем, насколько воздух в помещении насыщен кислородом, и уровнем интеллектуальной активности испытуемых, он может выразить свою независимую переменную в более сильной шкале, определяя, например, различные значения содержания кислорода на 1 м 3 воздуха.

Если исследователь обнаруживает разницу в успешности решения задач в душном и проветриваемом помещении, то у него есть некоторые основания полагать, что духота влияет на качество решения задач. Во всяком случае выполняются первые два условия каузального вывода. Иначе говоря, изменение зависимой переменной в соответствии с изменением независимой переменной позволяет говорить о влиянии независимой переменной на зависимую.

Экспериментальные планы с независимой переменной, имеющей два уровня, называют одноуровневыми — вероятно, потому, что один из уровней независимой переменной отражает нормальное, обычное состояние дел, которое характеризуется отсутствием воздействия (в нашем примере этому состоянию соответствует проветриваемое помещение). Воздействие на испытуемых, приводящее к ухудшению решения задач, оказывает другой уровень независимой переменной, отражающий ненормальное состояние дел (в нашем примере — душное помещение).

У независимой переменной может быть больше двух уровней. Экспериментальные планы, в которых у независимой переменной больше двух уровней, называют многоуровневыми. Например, если нас интересует, влияет ли то, с кем ребенок гуляет на детской площадке, на то, в какие игры предпочитает играть ребенок, то в этом случае исследователь управляет одной независимой переменной с четырьмя уровнями: 1 — гуляет один, 2-е няней, 3 — с родителями, 4-е друзьями. И если, к примеру, ребенок, гуляющий с няней, гораздо дольше предпочитает играть в догонялки (а не в другие игры), то исследователь имеет основания считать, что этот фактор определяет интересы ребенка в предпочтении данной игры.

Отметим, что, если задача экспериментатора состоит в том, чтобы не просто отметить влияние одной переменной на другую, а выяснить еще и характер такой связи, он обязан использовать именно многоуровневые независимые переменные. В противном случае характер связи не будет установлен. Так, например, исследователь, изучающий психофизические зависимости между различными концентрациями пахучего вещества и соответствующими ощущениями, должен взять несколько таких концентраций, чтобы понять, описывается ли искомая зависимость логарифмическим или степенным законом. Одноуровневый план не предоставит ему такой возможности.

При планировании эксперимента исследователь должен четко определиться с тем, сколько уровней имеет независимая переменная и как именно, согласно его гипотезе, они влияют на зависимую переменную. После этого перед ним встанет вопрос о том, как наиболее надежно отличить разные уровни переменной друг от друга. Чем лучше разные уровни независимой переменной разведены, т.е. чем яснее зафиксированы их различия, тем нагляднее будет их влияние на зависимую переменную. Если же уровни независимой переменной с трудом можно отличить друг от друга, то и их влияние на зависимую переменную будет менее заметным. В этом случае исследователь рискует пропустить результат, важный для подтверждения гипотезы, пройти мимо своего открытия.

Кроме того, исследователь должен определиться с тем, сколько независимых переменных он задействует в своем исследовании. Если независимая переменная одна, говорят об однофакторных экспериментальных планах. В зависимости от количества уровней независимой переменной однофакторные планы могут быть либо одноуровневыми, либо многоуровневыми.

Если исследователь задействует две и более независимых переменных, которые все вместе влияют на одну и ту же зависимую переменную, такие планы называют многофакторными. Многофакторные планы могут включать в себя либо одноуровневые, либо многоуровневые независимые переменные. Например, исследователь проверяет гипотезу о том, что примерно одинаковая успешность мальчиков и девочек в выполнении теста интеллекта сопряжена с тем, что мальчики существенно лучше решают арифметические задания, а девочки — анаграммы. Это будет пример многофакторного плана, в котором первая переменная (пол) имеет два уровня (мальчики и девочки), а вторая переменная (тин задачи) гоже имеет два уровня (арифметические задания и анаграммы).

Если же исследователя интересует, как меняется качество решения задач у людей с разным режимом дня («совы» и «жаворонки»), то он будет строить эксперимент с одной одноуровневой и одной многоуровневой переменными: первая переменная (режим дня) имеет два уровня («совы» и «жаворонки»), вторая переменная (время дня) имеет четыре уровня (утро, день, вечер и ночь). При этом зависимой переменной в обоих случаях будет качество решения задач.

Таким образом, независимая переменная играет ключевую роль в планировании экспериментального исследования, и еще до того, как приступать к практическим действиям, исследователь должен четко представлять, сколько в его исследовании будет независимых переменных, какие именно, сколько уровней будет у каждой и как эти уровни он будет фиксировать в исследовании.

Зависимая переменная

Наименование параметра	Значение
Тема статьи:	Зависимая переменная
Рубрика (тематическая категория)	Психология

Что может варьировать экспериментатор?

Во-первых , это физические параметры ситуации: расположение аппаратуры, внешний вид помещения, освещенность, звуки и шумы, температура, размещение мебели, окраска стен, время проведения эксперимента (время суток, длительность и т. д.). То есть все физические параметры ситуации, не являющиеся стимулами.

Во-вторых , это социально-психологические параметры: изоляция — работа в-присутствии экспериментатора, работа в одиночку — работа с группой и т. д.

В-третьих , это особенности общения и взаимодействия испытуемого (испытуемых) и экспериментатора.

Судя по публикациям в научных журналах, за последние годы резко возросло количество экспериментальных исследований, в которых применяется варьирование внешних условий.

К ʼʼорганизменным переменным ʼʼ, или неуправляемым характеристикам испытуемых, относятся:

* физические,

* биологические,

* психологические,

* социально-психологические и

*социальные признаки.

Традиционно их относят к ʼʼпеременнымʼʼ, хотя большинство из них является неизменным или относительно неизменным на протяжении жизни. Влияние дифференциально-психологических, демографических и прочих константных параметров на поведение индивида изучают в корреляционных исследованиях. При этом авторы большинства учебников по теории психологического метода, к примеру М. Мэтлин, относят эти параметры к числу независимых переменных эксперимента.

Как правило, в современном экспериментальном исследовании дифференциально-психологические особенности индивидов, такие как интеллект, пол, возраст, социальное положение (статус) и т.д., учитываются в качестве дополнительных переменных, которые контролируются экспериментатором в общепсихологическом эксперименте. Но эти переменные могут превращаться во ʼʼвторую основную переменнуюʼʼ в дифференциально-психологическом исследовании, и тогда используется факторный план.

Психологи имеют дело с поведением испытуемого, в связи с этим в качестве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения.

К ним относятся :

*число ошибок, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ совершила крыса, пробегая лабиринт;

*время, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ затратил испытуемый при решении задачи, изменения мимики его лица при просмотре эротического фильма;

*время двигательной реакции на звуковой сигнал и т. д.

Выбор поведенческого параметра определяется исходной экспериментальной гипотезой. Исследователь должен ее максимально конкретизировать, т. е. добиться того, чтобы зависимая переменная была операционализирована — поддавалась регистрации в ходе эксперимента.

Параметры поведения условно можно разделить на формально-динамические и содержательные. Формально-динамические (или пространственно-временные) параметры достаточно легко поддаются аппаратурной регистрации.

Приведем примеры этих параметров.

1. Точность . Наиболее часто регистрируемый параметр.
Размещено на реф.рф
Поскольку большинство заданий, предъявляемых испытуемому в психологических экспериментах, являются задачами на достижения, то точность или противоположный параметр -ошибочность действий — будет главным регистрируемым параметром поведения.

2. Латентность . Психические процессы протекают скрытно от внешнего наблюдателя. Время от момента предъявления сигнала до выбора ответа принято называть латентным временем. В некоторых случаях латентное время является важнейшей характеристикой процесса, к примеру при решении мыслительных задач.

3. Длительность , или скорость, исполнения . Является характеристикой исполнительного действия. Время между выбором действия и окончанием его выполнения называют скоростью действия (в отличие от латентного времени).

4. Темп, или частота͵ действий . Важнейшая характеристика, особенно при исследовании простейших форм поведения.

5. Продуктивность . Отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения. Служит важнейшей характеристикой при исследовании научения, познавательных процессов, процессов принятия решения и т. д.

Распознавание различных форм поведения — дело специально обученных экспертов или наблюдателей. Требуется немалый опыт, чтобы характеризовать один поступок как проявление покорности, а другой — как проявление подобострастия.

Проблема фиксации качественных особенностей поведения решается посредством:

а) обучения наблюдателей и разработки карт наблюдения;

б) измерения формально-динамических характеристик поведения с помощью тестов.

Зависимая переменная должна быть валидной и надежной. Надежность переменной проявляется в устойчивости ее регистрируемости при изменении условий эксперимента в течение времени. Валидность зависимой переменной определена только в конкретных условиях эксперимента и применительно к определенной гипотезе.

Можно выделить три типа зависимых переменных :

1) одновременную;

2) многомерную;

3) фундаментальную.

В первом случае регистрируется лишь один параметр, и именно он считается проявлением зависимой переменной (между ними существует функциональная линейная связь), как, к примеру, при изучении времени простой сенсомоторной реакции.

Во втором случае зависимая переменная многомерна. К примеру, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во времени решения задачи, его качестве, трудности решенной задачи. Эти параметры могут фиксироваться независимо.

В третьем случае , когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной зависимой переменной, параметры рассматриваются в качестве аргументов, а сама зависимая переменная — в качестве функции. К примеру, фундаментальное измерение уровня агрессии F{a) рассматривается как функция отдельных ее проявлений (а.) мимики, пантомимики, брани, рукоприкладства и др.

F(a) = f/(a r a 2 ,..,a n).

Существует еще одно важное свойство зависимой переменной, а именно — сензитивность (чувствительность) зависимой переменной к изменениям независимой. Суть в том, что манипуляция независимой переменной влияет на изменение зависимой. В случае если же мы манипулируем независимой переменной, а зависимая не изменяется, то зависимая переменная несензитивна по отношению к независимой. Два варианта проявления несензитивности зависимой переменной получили названия ʼʼэффект потолкаʼʼ и ʼʼэффект полаʼʼ .

Первый случай встречается тогда, когда предъявляемая задача так проста͵ что уровень ее выполнения много выше всех уровней независимой переменной.

Второй эффект, напротив, возникает тогда, когда задание настолько сложно, что уровень его выполнения оказывается ниже всех уровней независимой переменной.

Итак, как и прочие компоненты психологического исследования, зависимая переменная должна быть валидна, надежна, обладать чувствительностью к изменению уровня независимой переменной.

Существуют два базовых приема фиксации изменений зависимой переменной.

Первый применяется наиболее часто в экспериментах с участием одного испытуемого. Изменение зависимой переменной регистрируется во время эксперимента вслед за изменением уровня независимой переменной. Примером является фиксация результатов в экспериментах по научению. Кривая научения представляет собой классический вариант тренда — изменения успешности выполнения заданий исходя из числа проб (времени проведения эксперимента). Для обработки таких данных применяется статистический аппарат анализа трендов.

Второй прием фиксации изменения уровня независимой переменной называются отсроченным измерением. Между воздействием и эффектом проходит определенный промежуток времени, его длительность устанавливается по времени отдаленности следствия от причины. К примеру, прием дозы алкоголя увеличивает время сенсомоторной реакции не сразу, а по прошествии определенного времени. То же самое можно сказать о влиянии заучивания конкретного количества иностранных слов на успешность перевода текста на редкий язык: эффект проявляется не сразу (если проявляется).

Зависимая переменная — понятие и виды. Классификация и особенности категории «Зависимая переменная» 2017, 2018.

Зависимая и независимая переменная — Определение и примеры

Вообще говоря, мы можем сказать, что переменные — это символы, которые будут составлять часть формул или функций в математической области. Они могут принимать разные значения, и здесь мы должны упомянуть два основных: зависимая и независимая переменная.

Помимо объяснения значения каждого из них, ничего подобного серия примеров чтобы полностью понять все его функции. Вы увидите, что, как только это будет понято, оно перестанет казаться таким сложным, как казалось сначала!

Определение зависимой и независимой переменной

Как мы уже говорили, зависимая и независимая переменная Это две самые важные переменные в любом типе исследования. Чтобы знать функцию, которую выполняет каждый из них, и в целом, мы можем сказать, что независимая переменная является причиной чего-либо, а зависимая переменная будет результатом чего-то. Например, потребление сахара увеличивает наш вес. Таким образом, это означает, что потребление сахара было бы независимой переменной, а увеличение веса — зависимой переменной.

Зависимая переменная и ее примеры

Значения, принятые зависимой переменной, всегда будут связаны с другой.. То есть он всегда будет зависеть от другой переменной, отсюда и его название. Следовательно, его значение будет соответствовать модификации другой переменной. Поскольку он напрямую связан с независимой переменной, он снижает количество ошибок в расследовании. Зависимые переменные могут принимать значения числового типа. Здесь мы бы упомянули как количественные и качественные переменные.

Любое объяснение всегда лучше понять с помощью хороших примеров. Если вы совершите длительное путешествие на машине, в котором вы проедете около 600 километров, мы скажем, что скорость является независимой переменной.. При этом продолжительность поездки будет зависимой переменной. Почему? Ну, потому что продолжительность пути будет зависеть от скорости, которую мы выберем. Это не то же самое, что ехать 80 км / ч, чем 120 км / ч. Предполагается, что когда мы пойдем немного быстрее, всегда в установленных пределах, путешествие закончится раньше.

То же самое происходит, когда мы идем покупать. Мы не всегда платим одни и те же деньги за покупку. Все будет зависеть от количества выбранных нами товаров. Итак, снова зависимая переменная будет конечными деньгами что мы маркируем билет, и это зависит от продуктов, а также их количества. Другие примеры для рассмотрения:

После нескольких часов физических упражнений (независимая переменная) мы почувствуем усталость (зависимая переменная или эффект упражнения).
Если мы мало или ничего не едим в течение нескольких часов (независимая переменная), мы будем голодны (зависимая переменная или эффект отсутствия еды).
Когда вы делаете работу, вам платят 20 евро. В этом случае зависимой переменной будут деньги, которые вы зарабатываете, потому что, если вы выполняете больше работ, они будут платить вам вдвое или втрое выше упомянутой суммы.

Независимая переменная и примеры

К независимой переменной также это известно как «манипулируют», потому что из-за этого это может привести к нескольким примерам зависимых переменных. Говорят, что в эксперименте обычно бывает не более двух независимых переменных. В противном случае результаты могут быть не совсем надежными. Это переменная, которая изолирована от других факторов, и именно по этой причине проводится экспериментальная манипуляция. Таким образом получают результаты, которые можно анализировать. Следует сказать, что в функции значение независимой переменной может быть установлено свободно, и это тип значения, не зависящий от других.

Количество часов в день. Это то, что не зависит от какого-либо сезона, но является значением по умолчанию. Конечно, например, количество солнечных часов будет зависеть от месяца или сезона, в котором мы находимся.
Обезвоживание — это эффект или переменная величина, зависящая от количества часов, в течение которых вы оставались без воды. Итак, часы без питья — независимая переменная.
Количество проданной продукции в магазине он тоже независим. Поскольку выигрыши будут зависимыми переменными, потому что, как следует из названия, результат будет зависеть от многих факторов.

Объединение примеров зависимых и независимых переменных

Если нам уже ясно, что такое зависимая переменная, а также независимая переменная и ее примеры, ничего лучше комбинирования обоих вариантов. Возможно, таким образом мы дадим им окончательный обзор и еще немного проясним себя. Форма применить на практике все, что мы узнали.

На тесте по математике вы получаете 5 баллов за каждый правильный ответ.

Зависимая переменная: Количество набранных вами баллов.
Независимая переменная: Количество вопросов, на которые вы ответили правильно.

Вы покупаете несколько коробок печенья. Каждый стоит 3 евро.

Зависимая переменная: Сумма денег, которую вы тратите на файлы cookie.
Независимая переменная: Количество коробок, которые вы покупаете.

Вы нанимаете новую телефонную службу, которая стоит 40 евро каждый месяц.

Зависимая переменная: Общая цена, которую вы платите за услугу.
Независимая переменная: Время, то есть месяцы, в которые вы собираетесь поддерживать эту службу.

Хотя все это может быть немного сложно, вы наверняка уже поняли концепцию. Теперь вам просто нужно попрактиковаться дома, чтобы закрепить то, что вы узнали.

Зависимые и независимые переменные

Зависимые и независимые переменные — это переменные в математическом моделировании , статистическом моделировании и экспериментальных науках . Зависимые переменные получили это название, потому что в эксперименте их значения изучаются в предположении или требовании, чтобы они зависели в соответствии с каким-либо законом или правилом (например, математической функцией ) от значений других переменных. Независимые переменные, в свою очередь, не рассматриваются как зависящие от какой-либо другой переменной в рамках рассматриваемого эксперимента. ^[a] В этом смысле некоторые общие независимые переменные — это время , пространство , плотность , масса ., расход жидкости , ^[1]^[2] и предыдущие значения некоторого наблюдаемого интересующего значения (например, численность населения) для прогнозирования будущих значений (зависимая переменная). ^[3]

Из двух всегда зависимая переменная, вариация которой изучается путем изменения входных данных, также известных как регрессоры в статистическом контексте. В эксперименте любую переменную, которой экспериментатор манипулирует ^{[ необходимо пояснение ],} можно назвать независимой переменной. Модели и эксперименты проверяют влияние независимых переменных на зависимые. Иногда, даже если их влияние не представляет прямого интереса, независимые переменные могут быть включены по другим причинам, например, чтобы учесть их потенциальный смешивающий эффект.

В математике функция — это правило для получения входных данных (в простейшем случае числа или набора чисел) ^[5] и предоставления выходных данных (которые также могут быть числами). ^[5] Символ, обозначающий произвольный ввод, называется независимой переменной , а символ, обозначающий произвольный вывод, называется зависимой переменной . ^[6] Наиболее распространенным символом для входа является x , а для вывода — y ; сама функция обычно записывается y = f ( x ) . ^[6]^[7]

Возможно иметь несколько независимых переменных или несколько зависимых переменных. Например, в многомерном исчислении часто встречаются функции вида z = f ( x , y ) , где z — зависимая переменная, а x и y — независимые переменные. ^[8] Функции с несколькими выходами часто называют векторными функциями .

При математическом моделировании зависимая переменная изучается, чтобы увидеть, изменяется ли она при изменении независимых переменных и насколько сильно. В простой стохастической линейной модели y _i = a + b x _i + e _i член y _i — это i- е значение зависимой переменной, а x _i — i- е значение независимой переменной. Термин e _i известен как «ошибка» и содержит изменчивость зависимой переменной, не объясняемую независимой переменной.

С несколькими независимыми переменными модель имеет вид y _i = a + b x _{i , 1} + b x _{i , 2} + … + b x _{i, n} + e _i , где n — количество независимых переменных. ^{[ необходима цитата ]}

РАЗНИЦА МЕЖДУ ЗАВИСИМЫМИ И НЕЗАВИСИМЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ | СРАВНИТЕ РАЗНИЦУ МЕЖДУ ПОХОЖИМИ ТЕРМИНАМИ — НАУКА

Зависимые и независимые переменныеМатематические инструменты, используемые для количественного контроля эксперимента, называются зависимыми и независимыми переменными. Используя обе переменные одновр

Зависимые и независимые переменные

Математические инструменты, используемые для количественного контроля эксперимента, называются зависимыми и независимыми переменными. Используя обе переменные одновременно, мы можем прийти к точному выводу. Оба термина, зависимые и независимые переменные, связаны друг с другом. Фактически, зависимые переменные зависят от независимых переменных, поскольку предполагается, что независимые переменные определяют зависимые переменные.

Независимая переменная

Переменная, которой исследователь манипулирует в эксперименте, называется независимой переменной. По сути, независимые переменные — это те предполагаемые значения, которые имеют прямое влияние на зависимые переменные и могут влиять на них. Независимые переменные или экспериментальные переменные могут быть изменены в соответствии с требованиями. Причина в том, что если мы назначаем один и тот же эксперимент разным людям, и они предполагают значения независимых переменных в соответствии с их условиями, тогда независимые переменные могут быть разными для одного и того же эксперимента. Например, если мы хотим увидеть влияние различного количества удобрений на рост растений, тогда количество удобрений является независимой переменной, поскольку его количество может изменяться. Короче говоря, любое значение, которым можно управлять, является независимой переменной.

Зависимая переменная

Зависимая переменная или переменная ответа зависит от независимой переменной. Любое изменение независимой переменной влияет на зависимую переменную. Фактически, зависимые переменные — это те значения, которые фактически измеряются исследователем, а не гипотезами. Например, если мы измеряем влияние различного количества удобрений на рост растений, то характеристики растения, которые демонстрируют это влияние, являются зависимыми переменными, такими как скорость роста растения с точки зрения высоты и веса. Другими словами, любое значение в эксперименте, которое не поддается контролю, является зависимой переменной. В этом примере вы не можете контролировать рост растений, так как это зависит от количества вносимых удобрений. Итак, по мере изменения количества удобрений ваша зависимая переменная означает, что рост растений будет изменяться.

Разница между зависимыми и независимыми переменными

• Для одной независимой переменной может быть более одной зависимой переменной. Напротив, для более чем одной зависимой переменной всегда существует одна независимая переменная.

• Значение независимой переменной можно изменить, при этом мы не можем изменить значение зависимой переменной.

• Независимая переменная управляема, но мы не можем контролировать значение зависимой переменной.

• Зависимая переменная зависит от независимой переменной, так как при изменении независимой переменной должно произойти изменение значения зависимой переменной. С другой стороны, нет никакого влияния зависимой переменной на независимую переменную /

• Значение независимой переменной — это значение, которым манипулируют в эксперименте, а зависимая переменная — это значение, наблюдаемое исследователем в эксперименте.

Вывод

Однако в эксперименте зависимые и независимые переменные имеют разные концепции. Однако невозможно прийти к правильному выводу без использования обеих переменных в отношении, потому что независимая переменная используется для просмотра результатов зависимых переменных. Следовательно, для того, чтобы прийти к окончательному заключению, очень необходимо точно использовать обе переменные.

Что такое зависимые переменные?

Зависимые переменные — это наблюдаемые явления, на которые влияют другие явления. Например, для того, кто изучает, как много света влияет на скорость роста растений, скорость роста является зависимой переменной, потому что она зависит от того, сколько света получают растения. Когда люди проектируют эксперименты, они вначале идентифицируют зависимую переменную или зависимые переменные, чтобы они могли измерять их на протяжении всего эксперимента. Они также идентифицируют все факторы, которые могут влиять на зависимую переменную, в меру своих возможностей.

Эти переменные можно рассматривать как имеющие значения, которые зависят от манипулирования чем-то другим. Это «что-то еще» известно как независимая переменная. Независимые переменные могут влиять на зависимые переменные, но они не изменяются в ответ на другие переменные в эксперименте. Вместо этого, ими манипулирует экспериментатор, причем экспериментатор использует контролируемые манипуляции для проверки предсказаний о том, как изменения в независимой переменной изменят зависимую переменную или переменные в эксперименте.

Зависимые и независимые переменные появляются в самых разных местах. Например, стоимость фондового рынка является зависимой переменной, поскольку на нее влияют внешние факторы. В научных экспериментах зависимые переменные — это то, что люди пытаются изучать и измерять. При разработке экспериментов исследователи стараются думать обо всем, что может повлиять на то, что они пытаются измерить, чтобы они могли как можно больше контролировать среду эксперимента.

В приведенном выше примере с растением скорость роста является зависимой переменной, но таковы и такие вещи, как, когда растение опадает, цветет оно или нет, и так далее. В этом случае несколько зависимых переменных могут быть изменены путем манипулирования независимой переменной. Недостаточное освещение растения может замедлить скорость роста, в то время как слишком большое количество света может привести к ожогу или повреждению листовых почек, что не позволяет растению выпадать.

Люди могут идентифицировать зависимые и независимые переменные в таких областях, как статистический анализ, а также смотреть на вещи, которые кажутся связанными, и исследовать способы их связи. Тем не менее, здесь следует соблюдать осторожность. Корреляция — это не причинно-следственная связь, и при проведении статистического анализа люди должны избегать соблазна упростить или манипулировать информацией для достижения конкретной цели. Хороший анализ будет сам по себе, и читатели должны согласиться с тем, как исследователь определяет зависимые и независимые переменные.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Что такое зависимая переменная?

Зависимая переменная — это переменная, которая измеряется или тестируется в эксперименте. Например, в исследовании, посвященном тому, как репетиторство влияет на результаты тестов, зависимой переменной будут баллы участников за тесты, поскольку именно это и измеряется.

В психологическом эксперименте исследователи изучают, как изменения независимой переменной вызывают изменений зависимой переменной.Управление независимыми переменными и измерение влияния на зависимые переменные позволяет исследователям делать выводы о причинно-следственных связях.

Зависимая переменная называется зависимой, потому что считается, что она каким-то образом зависит от вариаций независимой переменной.

Как определить зависимую переменную

Эксперименты могут варьироваться от простых до довольно сложных, поэтому иногда может быть немного запутанным научиться определять независимые и зависимые переменные.

Вот несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы запомнить, что есть что:

Какую переменную измеряет экспериментатор?

Если это что-то, что изменяется в ответ на изменения в другой переменной, это зависимая переменная. Во многих психологических экспериментах и исследованиях зависимая переменная является мерой определенного аспекта поведения участника.

В эксперименте по изучению того, как сон влияет на производительность теста, зависимая переменная будет проверять производительность, потому что это мера поведения участников.

Какой переменной манипулирует экспериментатор?

Независимая переменная считается независимой, потому что экспериментаторы могут изменять ее по своему усмотрению. Это может означать изменение количества, продолжительности или типа независимой переменной, которую участники исследования получают в качестве лечения или состояния.

Один из способов помочь определить зависимую переменную — это помнить, что зависит от независимой переменной. Когда исследователи вносят изменения в независимую переменную, они затем измеряют любые результирующие изменения в зависимой переменной.

Как выбрать зависимые переменные

Как исследователи определяют, какой будет хорошая зависимая переменная? Ученый может рассмотреть несколько ключевых особенностей:

Устойчивость

Стабильность часто является хорошим признаком переменной, зависящей от качества. Если тот же эксперимент повторяется с теми же участниками, условиями и экспериментальными манипуляциями, влияние на зависимую переменную должно быть очень близко к тому, что было в первый раз.

Сложность

Исследователь также может выбрать зависимые переменные в зависимости от сложности своего исследования. Хотя в некоторых исследованиях может быть только одна зависимая переменная и одна независимая переменная, также возможно наличие нескольких переменных каждого типа.

Исследователи могут захотеть узнать, как изменения одной независимой переменной влияют на несколько различных зависимых переменных.

Например, представьте эксперимент, в котором исследователь хочет узнать, как беспорядок в комнате влияет на уровень творчества людей.Однако исследователи могут также захотеть выяснить, как беспорядок в комнате может повлиять на настроение человека. Беспорядок в комнате будет независимой переменной, но исследование будет иметь две зависимые переменные: уровень творчества и настроение.

Примеры зависимых переменных

По мере того, как вы учитесь определять зависимые переменные в эксперименте, может быть полезно посмотреть на примеры. Вот лишь несколько примеров психологических исследований с использованием зависимых и независимых переменных.

Как время, потраченное на изучение, влияет на результаты тестов? В этом примере объем обучения будет независимой переменной, а результаты тестов будут зависимой переменной. Оценки за тест зависят от объема обучения перед тестом. Исследователь мог бы изменить независимую переменную, вместо этого оценив, как возраст или пол влияют на результаты теста.
Как стресс влияет на память? В этом примере зависимой переменной могут быть баллы по тесту памяти, а независимой переменной может быть воздействие стрессовой задачи.
Как конкретный терапевтический метод влияет на симптомы психологических расстройств? В этом случае зависимая переменная может быть определена как тяжесть симптомов, которые испытывает пациент, а независимая переменная — это использование определенного метода терапии.
Помогает ли прослушивание классической музыки учащимся получить более высокие оценки на экзамене по математике? В этом примере оценки на экзаменах по математике являются зависимой переменной, а классическая музыка — независимой переменной.
Сколько времени нужно людям, чтобы реагировать на разные звуки? В этом примере продолжительность реакции участников на звук является зависимой переменной, а звуки — независимой переменной.
Учат ли первенцы говорить в более раннем возрасте, чем вторые дети? В этом примере зависимой переменной является возраст, в котором ребенок учится говорить, а независимой переменной является то, родился ли ребенок первым или вторым.
Как употребление алкоголя влияет на время реакции во время вождения? Количество алкоголя, выпитого участником, является независимой переменной, а его результативность на экзамене по вождению — зависимой переменной.

Слово от Verywell

Понимание того, что такое зависимая переменная и как она используется, может быть полезным для интерпретации различных типов исследований, с которыми вы сталкиваетесь в разных условиях. Когда вы пытаетесь определить, какие переменные являются какими, помните, что независимые переменные являются причиной, а зависимые переменные — следствием.

типов переменных в психологических исследованиях

Переменная — это то, что можно изменить или изменить, например характеристика или значение. Переменные обычно используются в психологических экспериментах, чтобы определить, приводят ли изменения в одной вещи к изменениям в другой.

Переменные играют решающую роль в процессе психологического исследования. Систематически изменяя некоторые переменные в эксперименте и измеряя, что происходит в результате, исследователи могут больше узнать о причинно-следственных связях.

В этой статье обсуждаются различные типы переменных, которые используются в психологических исследованиях. В нем также рассказывается, как использовать эти переменные при проведении экспериментов.

Зависимые и независимые переменные

Студенты часто сообщают о проблемах с определением независимых и зависимых переменных в эксперименте. Хотя эта задача может усложняться по мере увеличения сложности эксперимента, в психологическом эксперименте:

Независимая переменная — это переменная, которой манипулирует экспериментатор.Например, в эксперименте по влиянию недосыпания на результативность теста недосыпание будет независимой переменной. Экспериментаторы хотели, чтобы одни участники исследования были лишены сна, а другие были полностью отдохнувшими.
Зависимая переменная — это переменная, которую измеряет экспериментатор. В предыдущем примере оценки по показателю производительности теста были бы зависимой переменной.

Итак, как отличить независимые от зависимых переменных? Начните с того, что спросите себя, чем манипулирует экспериментатор.Вещи, которые изменяются естественным образом или в результате прямых манипуляций со стороны экспериментатора, обычно являются независимыми переменными. Что измеряется? Зависимая переменная — это та, которую измеряет экспериментатор.

Промежуточные переменные

Промежуточные переменные, также иногда называемые промежуточными или посредническими переменными, являются факторами, которые играют роль во взаимосвязи между двумя другими переменными. В предыдущем примере на проблемы со сном у студентов университета часто влияют такие факторы, как стресс.В результате стресс может быть промежуточной переменной, которая играет роль в том, сколько люди спят, а затем может влиять на то, насколько хорошо они справляются с экзаменами.

Посторонние переменные

Независимые и зависимые переменные — не единственные переменные, присутствующие во многих экспериментах. В некоторых случаях могут играть роль посторонние переменные. Этот тип переменных может влиять на отношения между независимыми и зависимыми переменными.

Например, в нашем предыдущем примере эксперимента по влиянию недосыпания на результаты теста другие факторы, такие как возраст, пол и академическое образование, могут повлиять на результаты.В таких случаях экспериментатор отметит значения этих посторонних переменных, чтобы можно было контролировать любое воздействие.

Есть два основных типа посторонних переменных:

Переменные участников : Эти внешние переменные связаны с индивидуальными характеристиками каждого участника исследования, которые могут повлиять на их реакцию. Эти факторы могут включать фоновые различия, настроение, тревогу, интеллект, осведомленность и другие характеристики, уникальные для каждого человека.
Ситуационные переменные : Эти посторонние переменные связаны с вещами в среде, которые могут повлиять на реакцию каждого участника. Например, если участник проходит тест в прохладной комнате, температура будет считаться посторонней переменной. Некоторых участников может не беспокоить холод, но других может отвлекать или раздражать температура в комнате.

Другие посторонние переменные включают следующее:

Характеристики спроса : Подсказки в окружающей среде, которые подсказывают, как должен вести себя участник
Эффект экспериментатора : Когда исследователь непреднамеренно предлагает подсказки того, как участник должен себя вести

Управляемые переменные

Во многих случаях экспериментатор контролирует посторонние переменные.Управляемая переменная — это переменная, которая поддерживается постоянной на протяжении всего эксперимента.

В случае переменных участников эксперимент может выбрать участников с одинаковым происхождением и темпераментом, чтобы убедиться, что эти факторы не влияют на результаты. Сохранение этих переменных постоянными важно для эксперимента, потому что это позволяет исследователям быть уверенными, что все другие переменные остаются неизменными во всех условиях.

Использование контролируемых переменных означает, что, когда происходят изменения, исследователи могут быть уверены, что эти изменения вызваны манипуляциями с независимой переменной, а не изменениями в других переменных.

Также важно отметить, что контролируемая переменная — это не то же самое, что контрольная группа. Контрольная группа в исследовании — это группа участников, которые не получали лечение или не получали изменений в независимой переменной.

Все другие переменные между контрольной группой и экспериментальной группой остаются постоянными (т. Е. Контролируются). Затем измеряемая зависимая переменная сравнивается между контрольной группой и экспериментальной группой, чтобы увидеть, какие изменения произошли из-за лечения.

Смешивающие переменные

Если переменную невозможно контролировать, она становится так называемой мешающей переменной. Этот тип переменной может оказывать влияние на зависимую переменную, что может затруднить определение того, являются ли результаты результатом влияния независимой переменной, смешивающей переменной или их взаимодействия.

Как использовать переменную

Перед проведением психологического эксперимента важно создать четкие рабочие определения как для независимой переменной, так и для зависимой переменной.Оперативное определение описывает, как переменные измеряются и определяются в исследовании.

Например, в нашем воображаемом эксперименте по влиянию недосыпания на производительность теста нам нужно будет создать очень конкретные рабочие определения для наших двух переменных. Если наша гипотеза гласит: «Учащиеся, лишенные сна, получат значительно более низкие баллы по тесту», тогда нам нужно будет определить несколько различных концепций.

Во-первых, что мы подразумеваем под «студентами»? В нашем примере давайте определим студентов как участников, зачисленных на вводный курс психологии университетского уровня.Затем нам нужно оперативно определить переменную «лишение сна». В нашем примере предположим, что лишение сна относится к тем участникам, которые спали менее пяти часов за ночь перед тестом.

Наконец, нам нужно создать рабочее определение для тестовой переменной. В этом примере переменная теста будет определена как оценка студента на экзамене по главе вводного курса психологии. Когда все переменные введены в действие, мы готовы к проведению эксперимента.

Сводка

Переменные играют важную роль в исследованиях психологии. Управление независимой переменной и измерение зависимой переменной позволяет исследователям определить, существует ли между ними причинно-следственная связь.

Слово от Verywell

Понимание различных типов переменных, используемых в психологических исследованиях, важно, если вы хотите проводить свои собственные психологические эксперименты. Это также полезно для людей, которые хотят лучше понять, что на самом деле означают результаты психологических исследований, и стать более информированными потребителями психологической информации.

Часто задаваемые вопросы

Какие типы исследований обычно включают независимые и зависимые переменные?
В экспериментальных исследованиях используются независимые и зависимые переменные. В отличие от некоторых других типов исследований (таких как корреляционные исследования), эксперименты позволяют исследователям оценивать причинно-следственные связи между двумя переменными.
Как определить силу взаимосвязи между двумя переменными?
Исследователи могут использовать статистический анализ для определения силы связи между двумя переменными в эксперименте.Два наиболее распространенных способа сделать это — вычислить p-значение или корреляцию. Значение p указывает, являются ли результаты статистически значимыми, в то время как корреляция может указывать на силу взаимосвязи.

независимых и зависимых переменных | Определения и примеры

Эксперименты
Независимые и зависимые переменные

Д-р Саул МакЛеод, обновлено 2019

Переменным дается специальное имя, которое применяется только к экспериментальным исследованиям.Одна называется зависимой переменной, а другая — независимой переменной.

Независимая переменная — это переменная, которой экспериментатор манипулирует или изменяет, и предполагается, что она оказывает прямое влияние на зависимую переменную. Например, распределение участников по условиям приема лекарств или плацебо (независимая переменная) для измерения любых изменений интенсивности их тревоги (зависимая переменная).
В хорошо спланированном экспериментальном исследовании независимый Переменная — единственное важное отличие экспериментального (т.е.г. лечения) и контрольной (например, плацебо) группы.
Зависимая переменная — это переменная, которая проверяется и измеряется в эксперименте, и она «зависит» от независимой переменной. Примером зависимой переменной являются симптомы депрессии, которые зависят от независимой переменной (типа терапии).

В эксперименте исследователь ищет возможное влияние на зависимую переменную, которое может быть вызвано изменением независимой переменной.

Примеры независимых и зависимых переменных в экспериментах

Например, мы можем изменить тип информации (например, организованной или случайной), предоставляемой участникам, чтобы увидеть, как это может повлиять на объем запоминаемой информации.

В этом конкретном примере тип информации — это независимая переменная (поскольку она изменяется), а количество запомненной информации — это зависимая переменная (поскольку она измеряется).

Activity

Для следующих гипотез назовите IV и DV.

1. Недостаток сна существенно влияет на учебу у 10-летних мальчиков.IV …………………………. ………………………..
ДВ ………………. ………………………………….
2. Социальный класс оказывает значительное влияние на Показатели IQ.
IV ………………………………………… …………
ДВ …………………………….. ………………..…
3. Стрессовые переживания значительно увеличивают вероятность головных болей.
IV ……………………………………….. ………….
ДВ ……………………………. …………………….
4. Время суток существенно влияет на бдительность.
IV ……………………………………….. ………….
ДВ ……………………………. …………………….

Операционные переменные

В психологическом исследовании очень важно четко определить, что вы подразумеваете под своей независимостью и независимостью. зависимые переменные.

Операционные переменные (или операционализирующие определения) относятся к тому, как вы будете определять и измерять конкретную переменную, используемую в вашем исследовании.

Например, если нас беспокоит влияние насилия в СМИ на агрессию, нам нужно очень четко понимать, что мы подразумеваем под разными терминами. В этом случае мы должны указать, что мы подразумеваем под терминами «насилие в СМИ» и «агрессия», когда мы будем их изучать.

Таким образом, вы могли бы заявить, что «насилие в СМИ» операционально определяется (в вашем эксперименте) как «просмотр 15-минутного фильма, показывающего сцены физического нападения»; «Агрессия» оперативно определяется как «уровни поражения электрическим током второго« участника »в другой комнате».

В другом примере гипотеза «Молодые участники будут иметь значительно лучшую память, чем участники старшего возраста» не реализуется. Как мы определяем «молодой», «старый» или «память»? «Участники в возрасте от 16 до 30 будут вспоминать значительно больше существительных из списка, если двадцать, чем участники в возрасте от 55 до 70».

Ключевым моментом здесь является то, что мы абсолютно ясно дали понять, что мы подразумеваем под терминами они были изучены и измерены в нашем эксперименте.Если бы мы этого не сделали, было бы очень сложно (если не невозможно) сравнивать результаты разных исследований в отношении одного и того же поведения.

Операционализация имеет большое преимущество в том, что она обычно дает четкое и объективное определение даже сложных переменных. Это также упрощает другим исследователям повторение исследования и проверку его надежности.

Действие

Для следующих гипотез назовите IV и DV и операционализируйте обе переменные.

1. Женщин больше привлекают мужчины без серег, чем мужчины с серьгами.
И.В. _____________________________________________________________
Д.В. ____________________________________________________________
Операционные определения:
I.V. ____________________________________________________________
Д.В. ____________________________________________________________
2. Люди узнают больше, когда учатся в тихом, а не шумном месте.
И.В. _________________________________________________________
Д.В. ___________________________________________________________
Операционные определения:
I.V. ____________________________________________________________
Д.В. ____________________________________________________________
3. Люди, которые регулярно занимаются спортом, лучше спят ночью.
И.В. _____________________________________________________________
Д.В.____________________________________________________________
Операционные определения:
I.V. ____________________________________________________________
Д.В. ____________________________________________________________

Как ссылаться на эту статью:

McLeod, S.A. (2019, 01 августа). Какие бывают независимые и зависимые переменные . Просто психология. www.simplypsychology.org/variables.html

Независимые и зависимые переменные | Использование и примеры

В исследовании переменные — это любые характеристики, которые могут принимать разные значения, например рост, возраст, вид или результат экзамена.

В научных исследованиях мы часто хотим изучить влияние одной переменной на другую. Например, вы можете проверить, получают ли учащиеся, которые проводят больше времени за учебой, более высокие баллы на экзаменах.

Переменные в исследовании причинно-следственной связи называются независимыми и зависимыми переменными .

Независимая переменная является причиной . Его значение составляет , не зависящее от других переменных в вашем исследовании.
Зависимая переменная — это эффект . Его значение d зависит от изменения независимой переменной на .

Примеры независимых и зависимых переменных
Исследовательский вопрос	Независимая (ые) переменная (и)	Зависимые переменные
Помидоры быстрее всего растут при флуоресцентном, лампе накаливания или естественном освещении?	Вид светлого, под которым выращивается томат	Скорость роста растения томата
Как диета и обычная газировка влияют на уровень сахара в крови?	Тип газировки, которую вы пьете (диетическая или обычная)
Как использование телефона перед сном влияет на сон?	Использование телефона перед сном	Количество часов сна Качество сна
Насколько хорошо различные виды растений переносят соленую воду?	Количество соли, добавленной в воду растений	Рост растений Увядание растений Приживаемость растений

Независимые и зависимые переменные в экспериментах

В экспериментальном исследовании независимой переменной манипулирует или изменяет экспериментатор, чтобы измерить влияние этого изменения на зависимую переменную.

Пример эксперимента Вы изучаете влияние нового лекарства на артериальное давление у пациентов с гипертонией.

Чтобы проверить эффективность лекарства, вы делите пациентов на две группы. Одна группа принимает лекарство, а другая — плацебо в виде сахарных таблеток.

Ваша независимая переменная — это лечение, которое вы варьируете между группами: какой тип таблеток получает пациент.
Ваша зависимая переменная — это результат, который вы измеряете: артериальное давление пациентов.

Независимая переменная обычно применяется на разных уровнях , чтобы увидеть, чем отличается результат.

Вы можете применить только два уровня (например, новое лекарство и плацебо), чтобы узнать , оказывает ли независимая переменная вообще эффект.

Вы также можете применить несколько уровней (например, три разные дозы нового лекарства), чтобы узнать , как независимая переменная влияет на зависимую переменную.

Переменные в других видах исследований

Вне экспериментов исследователи часто не могут напрямую манипулировать или изменять независимую переменную, которая их интересует.

Вместо этого они должны найти уже существующие примеры независимой переменной и исследовать, как изменения этой переменной влияют на зависимую переменную.

Пример исследования Вас интересует, влияет ли более высокая минимальная заработная плата на уровень занятости.

Вы не можете сами контролировать размер минимальной заработной платы. Вместо этого вы посмотрите на штат, который повысил минимальную заработную плату в прошлом году, и сравните его с соседним штатом, который этого не сделал.

Ваша независимая переменная — минимальная заработная плата.
Ваша зависимая переменная — это уровень занятости.

Сравнивая разницу в результатах между двумя штатами (и принимая во внимание другие факторы), вы можете исследовать, повлияло ли изменение минимальной заработной платы на уровень занятости.

В неэкспериментальных исследованиях сложнее установить определенную причинно-следственную связь, потому что другие переменные, которые вы не измерили, могут влиять на изменения. Они известны как смешивающие переменные.

В исследованиях, где точная взаимосвязь между переменными менее определена, вы можете использовать разные термины для независимых и зависимых переменных.

Другие названия независимых переменных

Иногда переменная, которую вы считаете причиной, может быть не полностью независимой — на нее могут влиять другие переменные. В этом случае более уместен один из этих терминов:

Объясняющие переменные (они объясняют событие или исход)
Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
Переменные в правой части (они появляются в правой части уравнения регрессии).

Другие имена зависимых переменных

Зависимые переменные также известны под этими терминами:

Переменные отклика (они реагируют на изменение другой переменной)
Переменные результата (они представляют результат , который вы хотите измерить)
Переменные в левой части (они появляются в левой части уравнения регрессии)

Что вычитка может сделать для вашей статьи?

Редакторы

Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и укрепляют ваше письмо, убеждаясь в том, что в вашей статье нет расплывчатой лексики, лишних слов и неуклюжих фраз.

См. Пример редактирования

Визуализация независимых и зависимых переменных

Исследователи часто используют диаграммы или графики для визуализации результатов своих исследований. Нормой является размещение независимой переменной на оси «x» или горизонтальной оси, а зависимой переменной на оси «y» или вертикальной оси.

Например, как может выглядеть график из нашего примера исследования влияния нового лекарства на артериальное давление?

Часто задаваемые вопросы

Что такое независимые и зависимые переменные?

Вы можете думать о независимых и зависимых переменных в терминах причины и следствия: независимая переменная — это переменная, которая, по вашему мнению, является причиной , а зависимая переменная — следствием .

В эксперименте вы манипулируете независимой переменной и измеряете результат в зависимой переменной. Например, в эксперименте о влиянии питательных веществ на рост сельскохозяйственных культур:

Независимая переменная — это количество питательных веществ, добавленных в посевное поле.
Зависимая переменная — это биомасса урожая во время сбора урожая.

Определение ваших переменных и решение, как вы будете ими манипулировать и измерять, — важная часть экспериментального дизайна.

Могу ли я включить в исследование более одной независимой или зависимой переменной?

Да, но для включения более одного любого типа требуется несколько исследовательских вопросов.

Например, если вас интересует влияние диеты на здоровье, вы можете использовать несколько показателей здоровья: уровень сахара в крови, артериальное давление, вес, пульс и многое другое.Каждая из них является собственной зависимой переменной со своим собственным исследовательским вопросом.

Вы также можете посмотреть на влияние уровней физических упражнений, диеты или даже на дополнительный эффект обоих вместе взятых. Каждая из них — отдельная независимая переменная.

Чтобы гарантировать внутреннюю валидность эксперимента, вы должны изменять только одну независимую переменную за раз.

Зависимая переменная: определение и примеры

Типы переменных> Определение зависимой переменной

Содержание (щелкните, чтобы перейти в раздел):

Зависимая переменная Общее определение.
Зависимая переменная Примеры.
Проверьте свое понимание.
Определение зависимой переменной ( Статистическое моделирование, ).
Зависимые переменные в психологии .
Зависимые переменные в кросс-таблицах .
Другие имена для зависимой переменной.
Переменная результата.

Зависимая переменная (ЗВ) похожа на название; это зависит от некоторого фактора, который вы, исследователь, контролируете.Например:

Насколько хорошо вы выступите в гонке , зависит от вашей подготовки.
Ваш вес зависит от вашего рациона.
Сколько вы зарабатываете , зависит от количества часов, которые вы работаете.

Любое событие, которое вы ожидаете изменить, всегда является зависимой переменной. В первом примере выше гоночные показатели — это переменная, которую вы ожидаете изменить, если измените тренировку, так что это зависимая переменная.Во втором примере зависимой переменной является вес, а в третьем примере зависимой переменной является заработанная сумма.

Если у вас возникли проблемы с определением, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение (Зависимая переменная), и невозможно, чтобы (Зависимая переменная) могла вызвать изменение (Независимая переменная)».

Когда вы запускаете эксперимент (я использую слово «эксперимент» здесь в широком смысле … это может быть так же просто, как опрос или это может быть сложный научный эксперимент), ваша независимая переменная остается неизменной.На следующем графике независимая переменная (IV) — это уровень обучения, а зависимая переменная — оценка еды. Вы можете видеть, что рейтинг еды зависит от того, в каком классе находится ученик (похоже, что в старших классах есть более разборчивые едоки или, возможно, ученики, которые выбирают еду более тщательно).

Источник: NIH.GOV.

Возможная ошибка

Вы, исследователь, определяете свои переменные при настройке эксперимента. Утверждение вашей гипотезы определяет, является ли переменная зависимой или независимой. Любая переменная может быть и независимой переменной (IV), или зависимой переменной (DV). Например, предположим, вы хотите узнать о пользе ходьбы для здоровья. Вы пишете следующие две гипотезы:

Более питательная диета ведет к более ежедневной ходьбе.
Чем больше ежедневных прогулок, тем больше счастья.

Оба приведенных выше утверждения действительны (при условии, что они правильно описывают то, что вы пытаетесь проверить с помощью своего эксперимента).Однако ходьба — это DV в ведомости 1 и IV в ведомости 2.

Пример: мозг как зависимые и независимые переменные
В прошлом проводилось много исследований, в которых мозг рассматривался как IV. Например, мозг напрямую влияет на поведение. Однако более поздние исследования показали, что мозг также может быть DV. например, биологическая обратная связь — это тип усвоенного поведения, который помогает вам контролировать стрессовые реакции, такие как частота сердечных сокращений и мышечное напряжение.Поведение вызывает тонкие (и, возможно, постоянные) изменения в мозге. При биологической обратной связи мозг является зависимой переменной, поскольку он зависит от поведения, практикуемого во время сеансов биологической обратной связи. Хотя это еще один пример того, насколько запутанным может быть определение IV или DV, он также подчеркивает, насколько важно сформулировать хорошую гипотезу для вашего эксперимента. Помните: результат вашего эксперимента (то есть ваша зависимая переменная) зависит от того, насколько хорошо вы сформулировали свою гипотезу!

В начало

Пример 1: Исследование показало, что уровень чтения зависит от того, родился ли человек в США.С. или в чужой стране. IV — это место рождения человека, а DV — его уровень чтения. Уровень чтения зависит от места рождения человека.

Пример 2: «В неэкспериментальных исследованиях, где нет экспериментальных манипуляций, IV — это переменная, которая« логически »оказывает некоторое влияние на DV. Например, в исследовании курения сигарет и рака легких курение сигарет, которое уже проводилось многими участниками, является независимой переменной.(Kerlinger, 1986, стр.32) Рак легких «зависит» от курения.

Совет : Если у вас возникли проблемы с определением, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение (Зависимая переменная), и невозможно, чтобы (Зависимая переменная) могла вызвать изменение (Независимая переменная)».

Взяв два приведенных выше примера, посмотрите, насколько нелогично поменять местами IV и DV в утверждениях, выделенных жирным шрифтом:

Место рождения человека зависит от его уровня чтения.
Курение «зависит» от рака легких.

Впрочем, как и большинство вещей в жизни, если бы это было так просто. Иногда не получается просто поменять фразу, чтобы посмотреть, работает она или нет. Возьмем следующие два примера:

Пример 3: Исследователь изучает, как разные дозы лекарства влияют на прогрессирование заболевания, и сравнивает интенсивность и частоту симптомов при введении разных доз. IV — это введенная доза, а DV — интенсивность и частота симптомов. Интенсивность и частота симптомов «зависит» от принятой дозы препарата.

Пример 4: Вы изучаете, как репетиторство влияет на результаты SAT. Ваша независимая переменная (IV) — это обучение, а зависимая переменная (DV) — это результаты тестов. Результаты теста «зависят» от обучения.

Также имеет смысл поменять их местами (вроде):

Доза препарата зависит от интенсивности и частоты симптомов.
Репетиторство зависит от результатов тестов.

Тем не менее, если вы знаете, в чем состоит гипотеза — другими словами, вы знаете, что проверяется, — тогда вы можете решить, какая из двух версий имеет смысл. Это одна из причин, почему так важно сформулировать очень четкую гипотезу.

В начало

Статистическое моделирование — это когда вы разрабатываете модель, которая соответствует набору наблюдаемых данных. Определение зависимой переменной (DV) в статистическом моделировании, по сути, является тем же основным определением, которое используется в общей математике и естествознании: это переменная, которая «зависит» от независимой переменной (IV).Однако вместо утверждения гипотезы у вас есть модель, содержащая обе переменные. DV представляет собой результат или результат модели, который вы изучаете. Обычно ему присваивается буква «y», и он традиционно отображается на оси ординат. IV представляет собой потенциальные причины вариаций в модели. Обычно обозначается буквой «x» и отображается на оси абсцисс.

Полиномиальная регрессия дает кривую линию. Зависимая переменная отображается на оси ординат.

Зависимая переменная также называется переменной ответа или эндогенной переменной в статистическом моделировании.
В начало
Для каждого вопроса выберите зависимую переменную. Совет для выполнения этой викторины: сначала выберите две основные переменные из утверждения. Затем выясните, какой из них является DV (именно тот, что зависит от другого).
Q1: Вы проводите эксперимент, чтобы увидеть, увеличивает ли воздействие солнечного света уровень счастья для сотрудников, которые обычно проводят весь день в офисах без окон.
Солнечный свет.
Уровень счастья.
Офисы без окон.
Текущее время.
Нажмите здесь, чтобы получить ответ.

Q2: Эксперимент в теплице с контролируемым климатом показал, что уровень воды, удобрений и питательных веществ в почве влияет на рост высоких растений. При оптимальных ресурсах растения вырастали в среднем на 12 дюймов.
Теплица.
Уровень воды, удобрений и питательных веществ.
Какой высоты растут растения.
Оптимальные ресурсы.
Нажмите здесь, чтобы получить ответ.
Q3: Исследователь подозревает, что вспышка холеры происходит из-за зараженных колодцев в городе. Большинство случаев сосредоточено вокруг общественных колодцев, которые забирают воду из подземного водоносного горизонта.
Подземный водоносный горизонт.
Холера.
Уэллс.
Город.
Нажмите здесь, чтобы получить ответ.
Q4: Исследования показали, что использование презервативов эффективно в борьбе с распространением ВИЧ.Однако исследования также показывают, что комбинация двух препаратов от ВИЧ (тенофовира и эмтрицитабина) также может контролировать распространение болезни.
Тенофовир.
Эмтрицитабин.
И 1, и 2.
ВИЧ.
Нажмите здесь, чтобы получить ответ.
Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая скопления случаев холеры во время эпидемии в Лондоне 1854 г.
Решение первого вопроса :
Q1: Правильный ответ — 2, уровень счастья.Уровень счастья зависит от количества солнечного света. Если вы попробуете любую из других комбинаций, ни одна из них не будет иметь смысла в утверждении «x зависит от y». Например, фраза «солнечный свет зависит от счастья» не имеет большого смысла. К тому же ключ к разгадке заключался в самом утверждении гипотезы (большее количество солнечного света увеличивает счастье). Вернуться к викторине.
Решение для Q2 :
Q2: Правильный ответ — 3, какой высоты вырастают растения (высота роста растений зависит от используемых ресурсов).Вернуться к викторине.
Решение 3-го вопроса :
3-го вопроса: Правильный ответ — 2, холера. Вспышка холеры зависит от (то есть является результатом) поступления загрязненной воды из водоносного горизонта. Вернуться к викторине.
Решение 4-го вопроса :
4-го вопроса: Правильный ответ — 4, ВИЧ. Контроль за распространением ВИЧ зависит от использования презервативов и перечисленных лекарств. Назад к викторине.
Назад к основному содержанию.
«В психологических исследованиях зависимая переменная обычно является мерой какого-либо аспекта поведения участников.IV называется независимым, потому что экспериментатор может изменять его. DV называется зависимым, потому что считается, что он зависит (по крайней мере частично) от манипуляций IV ». (Weiten, 2013)
Другими словами, зависимая переменная — это переменная, которую измеряете вы, экспериментатор. В психологии DV часто является оценкой того или иного типа. Например, оценка за задание на запоминание, тест IQ или шкала депрессии.
Несколько зависимых переменных.
В психологии принято одновременно исследовать несколько зависимых переменных. Начать исследование может быть непросто — от сбора участников до получения финансирования и разрешений, — поэтому максимально широкое исследование дает много преимуществ. Исследователи Симона Шналл и ее коллеги исследовали, как чувство отвращения влияет на уровень резкости моральных суждений людей. Жесткость морального суждения была DV, но были измерены несколько других DV, например, как отвращение влияет на готовность людей пообедать в ресторане.
Вернуться к началу.
Таблица непредвиденных обстоятельств — это способ резюмировать взаимосвязь между несколькими категориальными переменными. Слово «непредвиденное обстоятельство» здесь означает то же самое, что и «зависимый», поэтому таблица организует ваши зависимые данные. В таблицах непредвиденных обстоятельств DV обычно помещается в строки, а IV — в столбцы.
Простая таблица непредвиденных обстоятельств. Изображение: Департамент сельского хозяйства Мичигана.

Например, предположим, что вы изучали, как на здоровье влияют возраст, социально-экономический статус или болезнь сердца.Независимые переменные (например, возраст 0-18, 18-64, 65+) помещаются в столбцы. Здоровье (возможно, измеренное по шкале от 1 до 10, где 10 — лучший результат) помещается в ряды. Размещение ваших данных в этом стандартизированном формате упрощает интерпретацию результатов.
Вернуться к началу.
Зависимая переменная также называется:
Вернуться к началу.
Что такое переменная результата?
Переменная результата и зависимая переменная используются как синонимы.Однако это не совсем то же самое: переменная результата определяется как предполагаемый эффект в неэкспериментальном исследовании , где зависимая переменная — это предполагаемый эффект в экспериментальном исследовании ¹.
Сравнение экспериментальных и неэкспериментальных исследований.
В экспериментальном исследовании исследователь контролирует выделение ресурсов участникам исследования. Неэкспериментальное исследование больше похоже на наблюдение; исследователь смотрит на то, чему подвергаются участники, а затем классифицирует людей на основе этих воздействий.Реестры данных и тематические исследования — два примера неэкспериментальных; исследования.
Простой пример: допустим, вас интересовало, улучшили ли закуски результаты тестов. В экспериментальном исследовании вы можете разделить студентов на две группы, накормить одну группу закусками во время прохождения теста и запретить другой группе (контрольной группе) доступ к пище. В неэкспериментальном случае вы найдете группу студентов (скажем, во всем колледже) и разделите студентов на тех, кто перекусывает во время теста, и тех, кто не ест.Затем вы можете наблюдать за их работой на тесте.
Измерение переменной результата.
Поскольку переменные результата используются в неэкспериментальных исследованиях, практически невозможно присвоить результату числовое значение. Вместо этого используются нечисловые методы. ²:

Мнение эксперта.
Один или несколько отчетов о болезни.
Оценки программ. Это исследования, предназначенные для проверки того, достигает ли программа своих целей.
Методы улучшения качества (Plan-Do-Study-Act), используемые для измерения или пересмотра стандартов.
Исследования методом случай-контроль; выполняется после того, как событие произошло. Собираются данные, и исследователь пытается найти причину на основе этих исторических данных.
Когортные исследования: аналогично случай-контролю, но участники собираются до того, как произойдет какое-либо событие. Например, группу из 1000 человек в возрасте 40–50 лет можно изучать в течение 10 лет, чтобы выяснить, у кого из них разовьется болезнь сердца.
Ссылки:
1. Университет Индианы: Типы переменных.
2. Измерение результатов при патологии речи Кэрол Фраттали.
3. Керлингер Ф. Н. (1986). Основы поведенческих исследований (3-е изд.). Форт-Уэрт: Холт, Райнхарт и Уинстон, Инк.
4. Вайтен, В. (2013). Психология: Темы и вариации, 9-е изд. Бельмонт, Калифорния: Уодсворт.
————————————————— ————————-
Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!
Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

Зависимая переменная
Что такое зависимая переменная?
В эксперименте независимой переменной управляют и наблюдают эффекты. Эти наблюдаемые эффекты называются зависимыми переменными. Они часто являются гипотетическим результатом манипулирования независимой переменной.
Изменение зависимой переменной зависит от независимой переменной, отсюда и название. Зависимая переменная реагирует на независимую переменную, и именно эту взаимосвязь исследователи пытаются измерить при проведении экспериментов.
Хорошо спланированный эксперимент обычно включает одну или две независимые переменные, при этом все остальные возможные факторы исключаются или контролируются. В любом эксперименте может быть более двух зависимых переменных.
Примеры зависимых переменных
Исследователь может пожелать установить влияние удобрений на скорость роста растений; количество удобрений — независимая переменная. Они могли рассматривать рост как рост, вес, количество плодов или все это.Целый ряд зависимых переменных возникает из одной независимой переменной.
В качестве примера рассмотрим фармацевтические испытания, в которых исследователи могут вводить участникам новые лекарства для определения оптимальной дозы. Независимая переменная — это количество лекарств, которые получают участники. Если лекарство является антигистаминным, зависимой переменной может быть тяжесть симптомов аллергии, проявляемых участником, таких как красные глаза или чихание.
Здесь исследователи могут также измерить другие соответствующие зависимые переменные, которые могут оказаться нежелательными побочными эффектами лекарства, такими как сонливость.
В любом плане эксперимента исследователь должен определить наличие определенной причинной связи между независимой и зависимой переменной. Это снижает риск ошибок «корреляции и причинности». Управляемые переменные используются для уменьшения вероятности влияния любого другого фактора на изменения зависимой переменной, известной как смешивающие переменные.
В приведенном выше примере роста растений все растения должны получать одинаковое количество воды, иначе этот фактор может скрыть связь между удобрением и ростом.
Для испытания антигистаминных препаратов смешивающей переменной может быть то, что симптомы участника могут улучшаться просто с течением времени. Это решается с помощью контрольной группы, которая вообще не получает лекарства, что позволяет исследователям сравнивать все группы и выделять только истинные эффекты лекарства. Участников также могут попросить прекратить прием всех других лекарств во время эксперимента — еще одна возможная мешающая переменная.
Связь между независимой переменной и зависимой переменной является основой большинства статистических тестов, которые устанавливают, существует ли значимая корреляция между ними.Результаты этих тестов позволяют исследователю принять или отклонить нулевую гипотезу и сделать выводы.
Независимая переменная или зависимая переменная?
Иногда бывает сложно разделить независимую и зависимую переменные. Если вы не уверены:
Спросите себя, какая переменная влияет или влияет на другую переменную. Затрагиваемая переменная, вероятно, является зависимой переменной.
Попробуйте построить причинно-следственное предложение, в котором независимая переменная является причиной, а зависимая переменная — следствием.Например, «потребление кофе увеличивает продуктивность». Предложение не будет иметь особого смысла, если вы перепутали независимые и зависимые переменные: «продуктивность приводит к увеличению потребления кофе».
Спросите, какие переменные результата вы измеряете — это, скорее всего, зависимые переменные.
Примеры независимых и зависимых переменных
И независимая переменная, и зависимая переменная исследуются в эксперименте с использованием научного метода, поэтому важно знать, что они собой представляют и как их использовать.Вот определения независимых и зависимых переменных, примеры каждой переменной и объяснение того, как их построить.
Независимая переменная
Независимая переменная — это условие, которое вы меняете в эксперименте. Это переменная, которую вы контролируете. Он называется независимым , потому что его значение не зависит и не зависит от состояния любой другой переменной в эксперименте. Иногда вы можете услышать, что эта переменная называется «управляемая переменная», потому что именно она изменяется.Не путайте ее с «контрольной переменной», которая представляет собой переменную, которая намеренно поддерживается постоянной, чтобы она не могла повлиять на результат эксперимента.
Зависимая переменная
Зависимая переменная — это условие, которое вы измеряете в эксперименте. Вы оцениваете, как он реагирует на изменение независимой переменной, поэтому вы можете думать о нем как о в зависимости от от независимой переменной. Иногда зависимую переменную называют «отвечающей переменной».»
Примеры независимых и зависимых переменных
В исследовании, чтобы определить, влияет ли продолжительность сна ученика на результаты тестов, независимой переменной является продолжительность сна, а зависимой переменной — результат теста.
Вы хотите сравнить марки бумажных полотенец, чтобы узнать, какие из них наиболее жидкие. Независимой переменной в вашем эксперименте будет марка бумажного полотенца. Зависимой переменной будет количество жидкости, впитанной бумажным полотенцем.
В эксперименте по определению того, как далеко люди могут видеть инфракрасную часть спектра, длина волны света является независимой переменной, а то, наблюдается ли свет (реакция), является зависимой переменной.
Если вы хотите знать, влияет ли кофеин на ваш аппетит, наличие / отсутствие определенного количества кофеина будет независимой переменной. Насколько вы голодны, будет зависимой переменной.
Вы хотите определить, необходимо ли какое-либо химическое вещество для питания крыс, поэтому вы планируете эксперимент.Наличие / отсутствие химического вещества является независимой переменной. Здоровье крысы (живет ли она и может ли она размножаться) является зависимой переменной. Если вы определили, что это вещество необходимо для правильного питания, последующий эксперимент может определить, какое количество химического вещества необходимо. Здесь количество химического вещества будет независимой переменной, а здоровье крысы будет зависимой переменной.
Как отличить независимую и зависимую переменную от других
Если вам сложно определить, какая переменная является независимой переменной, а какая зависимой, помните, что на зависимую переменную влияет изменение независимой переменной.Если вы записываете переменные в предложении, которое показывает причину и следствие, независимая переменная оказывает влияние на зависимую переменную. Если вы укажете переменные в неправильном порядке, предложение не будет иметь смысла.
Независимая переменная влияет на зависимую переменную.
Пример : Продолжительность сна (независимая переменная) влияет на результат теста (зависимая переменная).
В этом есть смысл, но:
Пример : Результат вашего теста влияет на то, как долго вы спите.
На самом деле это не имеет смысла (если только вы не можете заснуть, потому что беспокоитесь, что не прошли тест, но это был бы другой эксперимент).
Как построить переменные на графике
Существует стандартный метод построения графиков независимой и зависимой переменных. Ось X — это независимая переменная, а ось Y — зависимая переменная. Вы можете использовать аббревиатуру DRY MIX, чтобы запомнить, как графически отображать переменные:
СУХАЯ СМЕСЬ
D = зависимая переменная
R = отвечающая переменная
Y = график по вертикальной оси или оси Y
M = управляемая переменная
I = независимая переменная
X = график по горизонтали или оси x
Проверьте свое понимание с помощью викторины по научному методу.
No related posts.

Переменная в психологическом исследовании — Практическая психология на Aboutyourself.ru

Зависимые и независимые переменные

Посторонние и искажающие факторы

Определение переменных

Разница между независимой и зависимой переменной

Сравнительная таблица

Определение независимой переменной

Определение зависимой переменной

Ключевые различия между независимой и зависимой переменной

Заключение

Переменные психологического исследования. Эксперимент: независимая и зависимая переменные

Зависимые и независимые переменные

Посторонние и искажающие факторы

Определение переменных

Зависимая и независимая переменная — Определение и примеры

Определение зависимой и независимой переменной

Зависимая переменная и ее примеры

Независимая переменная и примеры

Объединение примеров зависимых и независимых переменных

Зависимые и независимые переменные

РАЗНИЦА МЕЖДУ ЗАВИСИМЫМИ И НЕЗАВИСИМЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ | СРАВНИТЕ РАЗНИЦУ МЕЖДУ ПОХОЖИМИ ТЕРМИНАМИ — НАУКА

Что такое зависимые переменные?

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Что такое зависимая переменная?

Что такое зависимая переменная?

Как определить зависимую переменную

Какую переменную измеряет экспериментатор?

Какой переменной манипулирует экспериментатор?

Как выбрать зависимые переменные

Устойчивость

Сложность

Примеры зависимых переменных

Слово от Verywell

типов переменных в психологических исследованиях

Зависимые и независимые переменные

Промежуточные переменные

Посторонние переменные

Управляемые переменные

Смешивающие переменные

Как использовать переменную

Сводка

Слово от Verywell

Часто задаваемые вопросы

независимых и зависимых переменных | Определения и примеры

Примеры независимых и зависимых переменных в экспериментах

Операционные переменные

Независимые и зависимые переменные | Использование и примеры

Независимые и зависимые переменные в экспериментах

Переменные в других видах исследований

Другие названия независимых переменных

Другие имена зависимых переменных

Что вычитка может сделать для вашей статьи?

Визуализация независимых и зависимых переменных

Часто задаваемые вопросы

Зависимая переменная: определение и примеры

Возможная ошибка

Несколько зависимых переменных.

Что такое переменная результата?

Сравнение экспериментальных и неэкспериментальных исследований.

Измерение переменной результата.

Зависимая переменная

Примеры независимых и зависимых переменных

Независимая переменная

Зависимая переменная

Примеры независимых и зависимых переменных

Как отличить независимую и зависимую переменную от других

Как построить переменные на графике

Добавить комментарий Отменить ответ