Переменная зависимая и независимая: Независимые и зависимые переменные

Независимые и зависимые переменные: в чем разница?


В эксперименте есть две основные переменные:

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

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

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

Пример независимой и зависимой переменной

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

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

Как запомнить разницу между независимыми и зависимыми переменными

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

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

Например, имеет смысл сказать:

Изменение количества воды влияет на величину скорости роста растений .

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

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

Изменение скорости роста растений влияет на величину количества воды .

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

Дополнительные примеры

Вот еще несколько примеров независимых и зависимых переменных.

Пример 1:

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

Независимая переменная: сумма, потраченная на рекламу

Зависимая переменная: общий объем продаж

Пример 2:

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

Независимая переменная: уровень дозировки лекарства

Зависимая переменная: кровяное давление

Пример 3:

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

Независимая переменная: версия учебного пособия

Зависимая переменная: экзаменационные баллы

Независимые и зависимые переменные на графике

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

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

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

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!

Индекс

    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.


    Содержание статьи соответствует нашим принципам редакционная этика. Чтобы сообщить об ошибке, нажмите здесь.

    Вы можете быть заинтересованы

    Зависимые и независимые переменные

    В аналитических медицинских исследованиях обычно используется два типа переменных. Независимые переменные — это то, что, как мы ожидаем, повлияет на зависимые переменные. Зависимая переменная — это то, что происходит в результате действия независимой переменной. Например, если мы хотим выяснить, влияют ли высокие концентрации выхлопных газов автомобилей на заболеваемость астмой у детей, выхлопы автомобилей являются независимой переменной, а астма — зависимой переменной.

    Вмешивающаяся переменная или вмешивающаяся переменная влияет на взаимосвязь между независимой и зависимой переменными. Вмешивающейся переменной в примере с автомобильными выхлопами и астмой может быть различное воздействие других факторов, усугубляющих проблемы с дыханием, таких как сигаретный дым или твердые частицы с заводов. Поскольку было бы неэтично подвергать рандомизированную группу людей воздействию высоких уровней выхлопных газов транспортных средств, [1] исследование, сравнивающее две группы населения с различным воздействием выхлопных газов транспортных средств, будет основываться на естественном эксперименте или на ситуации, в которой это уже происходит. по причинам, не связанным с исследователями. В этом естественном эксперименте сообщество, живущее рядом с более высокой концентрацией автомобильных выхлопов, может также жить рядом с фабриками, которые загрязняют окружающую среду или имеют более высокий уровень курения.

    При проведении исследования или анализе статистики исследователи стараются удалить или учесть как можно больше смешанных переменных в своем дизайне исследования или анализе. Вмешивающиеся переменные приводят к систематической ошибке или фактору, который может привести к тому, что оценка будет отличаться от истинного значения генеральной совокупности. Систематическая ошибка — это систематическая ошибка в дизайне исследования, наборе участников, сборе данных или анализе, которая приводит к ошибочной оценке истинного параметра популяции. [2]

    Несмотря на то, что существует много типов предвзятости, два наиболее распространенных типа — это предвзятость выбора и предвзятость информации. Предвзятость отбора возникает, когда процедуры, используемые для отбора субъектов, и другие факторы, влияющие на участие в исследовании, приводят к результату, отличному от того, который был бы получен, если бы в исследование были включены все члены целевой группы. [2]  Например, веб-сайт, который оценивает качество работы врачей первичной медико-санитарной помощи на основе отзывов пациентов, может давать рейтинги, подверженные систематической ошибке при отборе. Это связано с тем, что люди, у которых был особенно плохой (или хороший) опыт общения с врачом, с большей вероятностью зайдут на веб-сайт и поставят оценку.

    Информационная предвзятость относится к «систематической ошибке из-за неточного измерения или классификации заболевания, воздействия или других переменных». [3]   Предвзятость припоминания, тип предвзятости информации, возникает, когда участники исследования не помнят информацию, которую они сообщают, точно или полностью. Тема смешения и предвзятости относится к более широкому обсуждению взаимосвязи между корреляцией и причинно-следственной связью. Хотя две переменные могут быть коррелированы, это не означает, что между ними существует причинно-следственная связь.

    Один из способов определить, является ли связь между переменными причинно-следственной, основан на трех критериях дизайна исследования: временной приоритет, означающий, что предполагаемая причина возникает раньше измеряемого эффекта; ковариация причины и следствия, означающая, что существует установленная связь между двумя переменными независимо от причинно-следственной связи; и отсутствие правдоподобных альтернативных объяснений. Возможными альтернативными объяснениями являются другие факторы, которые могут привести к тому, что зависимая переменная окажется под наблюдением. [4] . Эти альтернативные объяснения тесно связаны с концепцией внутренней валидности.

    [1] Trochim, W.M.K. «Установление причины и следствия». База знаний по методам исследования, 20.10.2006. Интернет 24.01.2017.
    [2] «Систематическая ошибка, смешение и модификация эффекта», Стат. 507, Методы эпидемиологических исследований, Научный колледж штата Пенсильвания, Эберли, 2017 г., веб-сайт, 24 января 2017 г.
    [3] Ашенграу А. и Г.Р. море. (2014) Эпидемиология в общественном здравоохранении. 3 rd ed . Берлингтон, Массачусетс: Обучение Джонса и Бартлетта.
    [4] . Из-за долгой истории неэтичных исследований в области здравоохранения и социальных наук исследователи несут много этических обязательств при проведении исследований, особенно с участием людей. Эти обязательства были впервые кодифицированы в Нюрнбергском кодексе 1946 года, в котором указывалось, что польза от исследований должна перевешивать предсказуемые риски. Этические обязательства продолжают развиваться для защиты людей, включая конфиденциальность и анонимность, если они не отменяются и не имеют информированного согласия. Все чаще сообщества, заинтересованные в результатах исследования, участвуют в его разработке и информируются о результатах исследования. Все исследования, финансируемые из федерального бюджета в Соединенных Штатах, подлежат рассмотрению Институциональным контрольным советом (IRB).

    Предыдущий раздел Следующий раздел

    Разница между зависимыми и независимыми переменными

    Автор: Мэтью Мартин

    Часы

    Обновлено

    Ключевые различия между зависимыми и независимыми переменными
    • Зависимая переменная — это переменная, значение которой зависит от другой переменной, тогда как независимая переменная — это переменная, значение которой никогда не зависит от другой переменной.
    • Зависимая переменная является предполагаемым следствием. С другой стороны, независимая переменная является предполагаемой причиной.
    • Зависимые переменные часто называют прогнозируемыми переменными, а независимые переменные — предикторами или регрессорами.
    • Зависимые переменные получаются из лонгитюдных исследований или путем решения сложных математических уравнений. Напротив, независимые переменные не нуждаются в каких-либо сложных математических процедурах и наблюдениях.
    • Зависимые переменные расположены на графике вертикально, а независимые переменные расположены на графике горизонтально.
    • Любое изменение зависимой переменной не влияет на независимую переменную, в то время как любое изменение независимой переменной также влияет на зависимую переменную.

    Зависимая переменная против независимой переменной

    Что такое зависимая переменная?

    Зависимая переменная — это переменная, которая измеряется или проверяется в ходе эксперимента. Это результат действий участников, который может быть изменен в зависимости от результата действия, выполненного участником.

    Что такое независимая переменная?

    Независимая переменная точно соответствует своему имени. Это означает, что он стоит рядом с переменной, которую нельзя изменить с помощью другой переменной. Независимые переменные также известны как прогнозы или факторы.

    Зависимые и независимые переменные

    Вот разница между независимой и зависимой переменной:

    Независимая переменная Зависимая переменная
    Независимая переменная — это переменная, значение которой никогда не зависит ни от какой другой переменной, кроме как от исследователя. Зависимая переменная — это переменная, значение которой зависит от другой переменной.
    Независимая переменная является предполагаемой причиной. Зависимая переменная — предполагаемый эффект.
    Любое изменение независимой переменной также влияет на зависимую переменную. Зависимая переменная изменяется, тогда независимая переменная не будет затронута.
    Независимые переменные являются предикторами или регрессорами. Зависимые переменные часто называют прогнозируемой переменной.
    Независимые переменные могут быть легко получены и не требуют сложных математических процедур и наблюдений. Зависимые переменные получаются из лонгитюдных исследований или путем решения сложных математических уравнений.
    Исследователь может управлять независимыми переменными. Значит, он или она предвзяты. Тогда это может повлиять на результаты исследования. Исследования или любой другой внешний фактор не позволяют вам манипулировать вами.
    Независимые переменные располагаются на графике горизонтально. Зависимые переменные располагаются на графике вертикально.

    Независимые и зависимые переменные Примеры

    Пример 1:

    Предположим, что учитель просит 100 учеников пройти тест по естественным наукам. Делая это, она хочет узнать, почему одни учащиеся получают более высокие баллы, чем другие.

    Здесь учитель не знает ответа. Поэтому она считает, что это может быть вызвано двумя следующими причинами:

    1. Некоторые студенты тратят больше времени на повторение своих тестов.
    2. Немногие ученики умнее других.

    Учитель решает проанализировать влияние времени на повторение. На основе результатов теста этих 100 студентов.

    Какие переменные являются зависимыми и независимыми?

    Зависимая переменная:

    • Контрольная метка (может быть измерена от 0 до 100)

    Независимые переменные:

    • Время пересмотра (измеряется в часах)
    • Интеллект (который измеряется с помощью показателя IQ)

    Пример 2:

    Теперь рассмотрим другой пример:

    Как приращение влияет на мотивацию сотрудников?

    Независимая переменная: Приращение

    Зависимая переменная: Мотивация сотрудников

    Пример 3:

    Как высшее образование может привести к более высокому доходу:

    • Высшее образование: Независимая переменная
    • Высший доход: зависимая переменная

    На него причинно влияет образование, и оно само по себе влияет на доход.

About the Author

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Related Posts