Зависимая переменная в психологии это: Независимые и зависимые переменные

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

Какое бы событие вы ни ожидали изменить, оно всегда является зависимой переменной. В первом примере выше результат гонки — это переменная, которую вы ожидаете изменить, если измените свою тренировку, так что это зависимая переменная. Во втором примере зависимой переменной является вес, а в третьем примере зависимой переменной является заработанная сумма.

Если вам трудно понять, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение (зависимой переменной), и невозможно, чтобы (зависимая переменная) могла вызвать изменение (независимой переменной)».

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

Возможная путаница

Вы, исследователь, определяете свои переменные при настройке эксперимента. Ваше утверждение гипотезы определяет, является ли переменная зависимой или независимой. Любая переменная может быть независимой переменной (IV) или зависимой переменной (DV). Предположим, вы заинтересованы в изучении пользы ходьбы для здоровья. Вы пишете следующие два утверждения гипотезы:

1. Более питательная диета приводит к большему количеству ежедневных прогулок.
2. Больше ежедневных прогулок приводит к большему счастью.

Оба приведенных выше утверждения верны (при условии, что они правильно описывают то, что вы пытаетесь проверить в своем эксперименте). Однако ходьба является DV в утверждении 1 и IV в утверждении 2.

Пример: мозг как зависимая и независимая переменные
В прошлом было проведено много исследований, в которых мозг рассматривался как IV. Например, мозг оказывает прямое влияние на поведение. Однако более поздние исследования показали, что мозг также может быть ДВ. например, биологическая обратная связь — это тип усвоенного поведения, который помогает вам контролировать реакции на стресс, такие как частота сердечных сокращений и мышечное напряжение. Поведение производит тонкие (и, возможно, постоянные) изменения в мозгу. 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 разработать хорошее утверждение гипотезы для вашего эксперимента. Помните: результат вашего эксперимента (то есть ваша зависимая переменная) зависит от того, насколько хорошо вы сформулируете свою гипотезу!

Вернуться к началу

Пример 1: Исследование показало, что на уровень чтения влияет то, родился ли человек в США или в другой стране. IV — это место рождения человека, а DV — его уровень чтения. Уровень чтения зависит от того, где человек родился.

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 было проведено многими субъектами, является независимой переменной». (Керлингер, 19 лет86, с.32) Рак легких «зависит» от курения.

Совет : Если вам трудно определить, какая из ваших переменных является независимой, а какая зависимой, попробуйте вставить переменные в следующее предложение:

«(Независимая переменная) вызывает изменение в (зависимая переменная), и невозможно, чтобы (зависимая переменная) могла вызвать изменение (независимой переменной)».

Взяв два приведенных выше примера, посмотрите, как нелогично звучит перестановка IV и DV местами в выделенных жирным шрифтом утверждениях:

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

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

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

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

Менять местами тоже (вроде как) имеет смысл:

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

Тем не менее, если вы знаете, что такое утверждение гипотезы — другими словами, вы знаете, что проверяется, — тогда вы можете решить, какая из двух версий имеет смысл. Это одна из причин, почему очень важно разработать очень четкое утверждение гипотезы.

В начало

Статистическое моделирование — это разработка модели, которая соответствует набору наблюдаемых данных. Определение зависимой переменной (DV) в статистическом моделировании по существу такое же, как и в общей математике и естественных науках: это переменная, которая «зависит» от независимой переменной (IV). Однако вместо утверждения гипотезы у вас есть модель, содержащая обе переменные. DV представляет результат модели или результат, который вы изучаете. Обычно ему присваивается буква «y» и традиционно откладывается по оси y. IV представляет потенциальные причины изменения модели. Обычно он обозначается буквой «х» и откладывается по оси абсцисс.
Полиномиальная регрессия приводит к кривой линии. Зависимая переменная отображается на оси Y.
Зависимая переменная также называется переменной отклика или эндогенной переменной в статистическом моделировании.

В начало

Для каждого вопроса выберите зависимую переменную. Совет для завершения этого теста: сначала выберите две основные переменные из утверждения. Затем выясните, какой из них является DV (это тот, который зависит от другого).

Q1: Вы проводите эксперимент, чтобы выяснить, повышает ли большее количество солнечного света уровень счастья у работников, которые обычно проводят весь день в офисах без окон.

1. Солнечный свет.
2. Уровень счастья.
3. Офисы без окон.
4. Время суток.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.

Q2: Эксперимент в теплице с климат-контролем показал, что уровень воды, уровень удобрений и питательных веществ в почве влияют на рост высоких растений. Растения вырастали в среднем на 12 дюймов выше при использовании оптимальных ресурсов.

1. Теплица.
2. Уровень воды, уровень удобрений и питательных веществ.
3. Какой высоты растут растения.
4. Оптимальные ресурсы.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.

Q3: Исследователь подозревает, что вспышка холеры происходит из-за испорченных колодцев в городе. Большинство случаев сосредоточено вокруг общественных колодцев, которые берут воду из подземного водоносного горизонта.

1. Подземный водоносный горизонт.
2. Холера.
3. Уэллс.
4. Город.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.

Q4: Исследования показали, что использование презервативов эффективно предотвращает распространение ВИЧ. Однако исследования также показывают, что комбинация двух препаратов от ВИЧ (тенофовир и эмтрицитабин) также может контролировать распространение болезни.

1. Тенофовир.
2. Эмтрицитабин.
3. Оба 1 и 2.
4. ВИЧ.

Щелкните здесь, чтобы получить ответ.
Оригинальная карта Джона Сноу, показывающая кластеры случаев холеры во время лондонской эпидемии 1854 года

Решение Q1 :

Q1: Правильный ответ 2, уровень счастья. Уровни счастья зависят 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, «солнечный свет зависит от счастья» не имеет большого смысла. Кроме того, подсказка заключалась в самой формулировке гипотезы (большее количество солнечного света увеличивает счастье). Вернуться к викторине.

Решение вопроса 2 :

Вопрос 2: Правильный ответ 3, насколько высокими вырастают растения (насколько высокие растения вырастают, зависит от используемых ресурсов). Вернуться к викторине.

Решение вопроса 3 :

Вопрос 3: Правильный ответ 2, холера. Вспышка холеры зависит от (то есть является результатом) поступления загрязненной воды из водоносного горизонта. Вернуться к викторине.

Решение вопроса 4 :

Вопрос 4: Правильный ответ 4, ВИЧ. Борьба с распространением ВИЧ зависит от использования презервативов и перечисленных лекарств. Вернемся к викторине.

Вернуться к основному содержанию.

«В психологических исследованиях зависимая переменная обычно представляет собой измерение некоторого аспекта поведения участников. IV называется независимым, потому что экспериментатор может свободно 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 представляет собой оценку того или иного типа. Например, оценка за задание на запоминание, тест IQ или шкала депрессии.

Несколько зависимых переменных.

В психологии принято исследовать несколько зависимых переменных одновременно. Исследование может быть сложным процессом — от сбора участников до получения финансирования и разрешений, — поэтому максимально широкое исследование имеет много преимуществ. Исследователи Симона Шналль и ее коллеги исследовали, как чувство отвращения влияет на уровень жесткости моральных суждений людей. Суровость морального суждения была DV, но измерялось и несколько других DV, например, как отвращение влияло на желание людей пообедать в ресторане.

Наверх.

Таблица непредвиденных обстоятельств — это способ суммировать взаимосвязь между несколькими категориальными переменными. Слово «непредвиденные обстоятельства» здесь означает то же, что и «зависимые», поэтому таблица упорядочивает ваши зависимые данные. В таблицах непредвиденных обстоятельств DV обычно размещается в строках, а IV — в столбцах.
Простая таблица непредвиденных обстоятельств. Изображение: Департамент сельского хозяйства штата Мичиган.
Например, предположим, что вы изучаете, как на здоровье влияет возраст, социально-экономический статус или болезнь сердца. Независимые переменные (например, возраст 0–18, 18–64, 65+) размещены в столбцах. Здоровье (возможно, измеряемое по шкале от 1 до 10, где 10 — наилучшее) размещается в рядах. Размещение данных в этом стандартизированном формате упрощает интерпретацию результатов.

Наверх.

Зависимая переменная также называется:

• Экспериментальная переменная.
• Объясняемая переменная.
• Измеряемая переменная.
• Переменная результата.
• Выходная переменная.
• Отвечающая переменная.
• Регресс и (в регрессионном анализе)
• Переменная ответа.

Наверх.

Что такое переменная результата?

Переменная результата и зависимая переменная используются как синонимы. Однако они не совсем одинаковы: переменная результата определяется как предполагаемый эффект в неэкспериментальное исследование , где зависимой переменной является предполагаемый эффект в экспериментальном исследовании ¹ .

Экспериментальные и не экспериментальные исследования.

В экспериментальном исследовании исследователь контролирует выделение ресурсов участникам исследования. Неэкспериментальное исследование больше похоже на обсервационное исследование; исследователь смотрит на то, чему подвергаются участники, а затем классифицирует людей на основе этих воздействий. Реестры данных и тематические исследования являются двумя примерами неэкспериментального; исследования.

Простой пример: предположим, вас интересовало, улучшают ли закуски результаты тестов. В экспериментальном исследовании вы можете разделить студентов на две группы, кормить одну группу закусками во время прохождения теста и отказывать другой группе (контрольной группе) в доступе к еде. В неэкспериментальном случае вы должны найти группу студентов (скажем, во всем колледже) и разделить студентов на тех, кто перекусывает во время теста, и тех, кто этого не делает. Затем вы могли 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 :

• Экспертное мнение.
• Один или несколько отчетов о случаях.
• Оценка программы. Это исследования, предназначенные для того, чтобы увидеть, достигает ли программа своих целей.
• Методы повышения качества (Plan-Do-Study-Act), используемые для измерения или переопределения стандартов.
• Исследования случай-контроль; выполняется после того, как событие произошло. Данные собираются, и исследователь пытается найти причину на основе этих исторических данных.
• Когортные исследования: похожи на случай-контроль, но участников собирают до того, как произойдет какое-либо событие.

  No related posts.