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 переменнойНапример, 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.
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.
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 графикеКогда 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:
Что такое зависимые и независимые переменные? (Примеры) / наука | Thpanorama
зависимые и независимые переменные они являются двумя основными переменными любого эксперимента или исследования. Независимый (VI) — это тот, который изменяется или контролируется для изучения его влияния на зависимую переменную (VD). Зависимым является переменная, которая исследуется и измеряется.
Затем их можно рассматривать как причину (независимая переменная) и следствие (зависимая переменная). Независимый контролируется экспериментатором, в то время как зависимый изменяется в ответ на независимый. Давайте приведем пример:
Мы хотим провести исследование, чтобы изучить влияние потребления алкоголя на артериальное давление.
Количество алкоголя, потребляемого ежедневно, будет независимой переменной (причина), а кровяное давление будет зависимой переменной (эффект).
Другие примеры:
-Влияние табака на физическое сопротивление. Употребление табака (VI), физическая устойчивость (DV).
-Влияние потребления сахара на вес. Потребление сахара (VI), вес (VD).
В этой статье о научном методе вы можете узнать больше о том, как эти переменные используются в научных исследованиях.
Понятие независимой переменной и зависимой переменнойНезависимая переменнаяНезависимая переменная (VI) — это та, которая изменяется или управляется, чтобы увидеть ее влияние на зависимую переменную (VD). Например, в исследовании мы хотим измерить влияние роста на вес. Рост VI, а вес VD.
Он может стоять сам по себе и не подвержен влиянию того, что делает экспериментатор, или другой переменной в том же эксперименте; отсюда и его название «независимый».
Это переменная, которая может систематически обрабатываться или обрабатываться экспериментатором, чьи контролируемые изменения оказывают непосредственное влияние на зависимую переменную.
Говоря с математической точки зрения, они являются входными элементами уравнения или модели исследования и представлены на оси абсцисс (х) на графике..
Другими словами, это предполагаемая «причина» в изучаемых отношениях. Как правило, в качестве независимой переменной выбирается только один, чтобы избежать влияния нескольких факторов на зависимую переменную одновременно..
Если бы это произошло, было бы трудно определить и измерить, какая из модификаций в «независимых» переменных вызывает изменения в наблюдаемом поведении.
Независимая переменная также известна как контролируемая переменная или прогностическая переменная в зависимости от типа исследования.
Зависимая переменнаяЗависимая переменная (VD) — это та, на которую влияет независимая переменная (VD). Речь идет об эффекте, о том, что измеряется. Например, в исследовании вы хотите измерить количество солнца, которое получает растение, и его высоту. Количество солнца является VI, является причиной.
Высота растения будет RV, эффект, который измеряется.
В центре внимания исследования в целом, в котором экспериментатор фокусирует свои наблюдения и измерения, чтобы увидеть, как его поведение реагирует на контролируемые изменения. Другими словами, это предполагаемый «эффект» изученных отношений.
Он представлен на оси ординат (y) графа, поскольку они являются выходными элементами функциональной модели или уравнения. Наблюдаемые изменения в этой переменной тщательно регистрируются как фундаментальная часть результатов эксперимента..
В зависимости от типа исследования, он также может быть известен как экспериментальная переменная, переменная измерения или переменная отклика.
Определение зависимых и независимых переменных (с примерами)Простое название «зависимый» или «независимый» может создать впечатление, что ему не нужно больше объяснений, чтобы понять его природу, поскольку его определения кажутся очень простыми и универсальными.
.
Особенно в социальных или поведенческих науках правильная идентификация учебных переменных может быть запутанной или не столь очевидной. По этой причине чрезвычайно важно управлять различиями, чтобы гарантировать, что результаты актуальны и значимы
Многие ученые не рекомендуют использовать термины «зависимый» и «независимый» для исследований, которые не являются экспериментальными или не соответствуют научному методу..
Несмотря на это, они все еще являются частью методологического подхода, наиболее часто используемого в социальных исследованиях..
Следующее упражнение — быстрый способ идентифицировать или дифференцировать выбранные переменные, вставляя имена переменных исследования в предложение таким образом, чтобы это имело смысл:
- The / Theнезависимая переменная] вызывает изменение в [the]зависимая переменная], и это невозможно для него / нее [зависимая переменная] может вызвать изменения в [the]независимая переменная].
1— Используя следующие 2 переменные исследования, «положительные комментарии» и «самооценка», с предлагаемым упражнением, следует читать следующим образом: Положительные комментарии вызывают изменение самооценки, и самооценка не может вызвать изменения в положительные отзывы.
С более логичной и научной точки зрения предыдущее предложение имеет большой смысл и работает, чтобы проиллюстрировать идентификацию и различие между зависимыми и независимыми переменными..
Как указывалось в предыдущих пунктах, с гораздо более глубоким исследованием с социальной или психологической точки зрения, можно было бы обсудить случаи, когда наличие хорошей самооценки может оказать положительное влияние на людей, что может привести к положительным комментариям..
2- В «Воздействии большего количества солнечного света повышается уровень счастья у работников, которые весь день остаются в закрытых офисах», при использовании предлагаемого упражнения воздействие солнца будет как независимая переменная, а уровень счастья будет зависеть от.
Независимость может контролироваться с помощью времени воздействия (часы, дни, недели), а зависимость — с множественной шкалой, когда работников спрашивают в конце дня, как они себя чувствуют..
3-В вопросе «Каковы преимущества или ухудшение социальных сетей у детей?», Социальные сети могут быть четко определены как независимая переменная, поскольку предполагается, что она оказывает благотворное или усугубляющее влияние на детей. Этот эффект является тем, что предлагается в качестве объекта исследования, поэтому он является зависимой переменной.
4- Сколько воды течет через кран в разных отверстиях ?: Независимой переменной будет открытие водяного крана, контролируемое как закрытое, мало открытое, полуоткрытое и полностью открытое. Зависимой переменной будет поток воды, измеряемый в литрах в минуту.
5— Электродвигатель вращается быстрее за счет увеличения напряжения: напряжение электричества регулируется в вольтах, независимая переменная. Скорость вращения измеряется в оборотах в минуту, зависимая переменная.
- Karl L. Wuensc (2004). Независимые переменные и зависимые переменные. Университет Восточной Каролины — факультет психологии. Получено из core.ecu.edu.
- Роберт В. Лабари (2017). Организация вашей исследовательской работы по общественным наукам: независимые и зависимые переменные. Университет Южной Калифорнии — Библиотеки USC — Руководства по исследованиям. Получено с libguides.usc.edu.
- Тодд Хельменстин (2017). В чем разница между независимыми и зависимыми переменными? Независимые и зависимые переменные. ThoughtCO. Получено с мысли.
- Графика Totorial Какие независимые и зависимые переменные? Восстановлено из nces.ed.gov.
- Офис Исследовательской Целостности (ORI). Пример случая для независимых и зависимых переменных. Примеры учебной программы ORI — основные концепции исследований. Получено от ori.hhs.gov.
- Наука Друзья. Переменные в вашем проекте Ярмарка науки. Получено с сайта sciencebuddies.org.
- Andale (2014). Зависимая переменная: определение и примеры / Независимая переменная (переменная обработки) Определение и использование. Статистика Как. Получено от statisticshowto.com.
Зависимая переменная: определение и примеры / Независимая переменная (переменная обработки) Определение и использование. Статистика Как. Получено от statisticshowto.com.независимых и зависимых переменных | Определение и примеры
Опубликован в 3 февраля 2022 г. к Прита Бхандари. Отредактировано 2 декабря 2022 г.
В исследованиях переменными являются любые характеристики, которые могут принимать различные значения, такие как рост, возраст, температура или результаты тестов.
Исследователи часто манипулируют или измеряют независимые и зависимые переменные в исследованиях, чтобы проверить причинно-следственные связи.
- Независимая переменная является причиной. Его значение составляет независимых от других переменных в вашем исследовании.
- Зависимая переменная — это эффект. Его значение зависит от изменения независимой переменной.
Его значение зависит от изменения независимой переменной.Ваша независимая переменная — это температура в помещении. Вы меняете температуру в помещении, делая ее прохладнее для половины участников и теплее для другой половины.
Ваша зависимая переменная — это результаты тестов по математике. Вы измеряете математические способности всех участников с помощью стандартизированного теста и проверяете, различаются ли они в зависимости от комнатной температуры.
Содержание
- Что такое независимая переменная?
- Типы независимых переменных
- Что такое зависимая переменная?
- Определение независимых и зависимых переменных
- Независимые и зависимые переменные в исследованиях
- Визуализация независимых и зависимых переменных
- Часто задаваемые вопросы о независимых и зависимых переменных
Что такое независимая переменная?
Независимая переменная — это переменная, которую вы манипулируете или изменяете в ходе экспериментального исследования, чтобы изучить ее эффекты.
Он называется «независимым», потому что на него не влияют никакие другие переменные в исследовании.
Независимые переменные также называются:
- Объясняющие переменные (они объясняют событие или результат)
- Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
- Правосторонние переменные (они появляются в правой части уравнения регрессии).
Эти термины особенно используются в статистике, где вы оцениваете степень, в которой изменение независимой переменной может объяснить или предсказать изменения в зависимой переменной.
Типы независимых переменных
Существует два основных типа независимых переменных.
- Экспериментальные независимые переменные могут напрямую манипулироваться исследователями.
- Субъектные переменные не могут манипулироваться исследователями, но они могут использоваться для группировки субъектов исследования по категориям.
Экспериментальные переменные
В экспериментах вы манипулируете независимыми переменными напрямую, чтобы увидеть, как они влияют на вашу зависимую переменную. Независимая переменная обычно применяется на разных уровнях, чтобы увидеть, как различаются результаты.
Вы можете применить только два уровня, чтобы выяснить , имеет ли вообще влияние независимая переменная.
Вы также можете применить несколько уровней, чтобы выяснить, как
как независимая переменная влияет на зависимую переменную. Пример: уровни независимых переменных. Вы изучаете влияние нового лекарства на кровяное давление у пациентов с гипертонией. Ваша независимая переменная — это лечение, которое вы напрямую меняете между группами.У вас есть три уровня независимых переменных, и каждая группа получает различный уровень обработки.
Вы случайным образом распределяете своих пациентов в одну из трех групп:
- Экспериментальная группа с низкими дозами
- Экспериментальная группа с высокими дозами
- Группа плацебо (для исследования возможного эффекта плацебо)
Настоящий эксперимент требует, чтобы вы случайным образом назначали участникам различные уровни независимой переменной.
Случайное назначение помогает контролировать характеристики участников, чтобы они не влияли на результаты эксперимента. Это поможет вам быть уверенным в том, что результаты ваших зависимых переменных получены исключительно в результате манипулирования независимыми переменными.
Субъектные переменные
Субъектные переменные — это характеристики, которые различаются у разных участников, и исследователи не могут ими манипулировать. Например, гендерная идентичность, этническая принадлежность, раса, доход и образование — все это важные предметные переменные, которые социальные исследователи рассматривают как независимые переменные.
Невозможно случайным образом назначить их участникам, так как это характеристики уже существующих групп. Вместо этого вы можете создать дизайн исследования, в котором вы сравниваете результаты групп участников с характеристиками. Это квазиэкспериментальный дизайн, потому что нет случайного назначения. Обратите внимание, что любые методы исследования, использующие неслучайное распределение, подвержены риску систематической ошибки исследования, такой как систематическая ошибка отбора и систематическая ошибка выборки.
Ваша независимая переменная является предметной переменной, а именно гендерной идентичностью участников. У вас есть три группы: мужчины, женщины и другие.
Ваша зависимая переменная — реакция активности мозга на детский плач. Вы записываете активность мозга с помощью фМРТ-сканирования, когда участники слышат плач младенца, не осознавая этого.
После сбора данных вы проверяете наличие статистически значимых различий между группами. Вы находите некоторые из них и приходите к выводу, что гендерная идентичность влияет на реакцию мозга на детский плач.
Что может сделать корректура для вашей статьи?
Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было неясных формулировок, избыточных слов и неудобных формулировок.
См. пример редактирования
Что такое зависимая переменная?
Зависимая переменная — это переменная, которая изменяется в результате манипулирования независимой переменной.
Это результат, который вы хотите измерить, и он «зависит» от вашей независимой переменной.
В статистике зависимые переменные также называются:
- Переменные отклика (они реагируют на изменение другой переменной)
- Переменные результата (они представляют результат, который вы хотите измерить)
- Левосторонние переменные (они появляются в левой части уравнения регрессии)
Зависимая переменная — это то, что вы записываете после манипулирования независимой переменной. Вы используете эти данные измерений, чтобы проверить, влияет ли и в какой степени ваша независимая переменная на зависимую переменную, путем проведения статистического анализа.
Основываясь на своих выводах, вы можете оценить степень, в которой изменение вашей независимой переменной влияет на изменения в вашей зависимой переменной. Вы также можете предсказать, насколько ваша зависимая переменная изменится в результате изменения независимой переменной.
Идентификация независимых и зависимых переменных
Различение между независимыми и зависимыми переменными может быть непростой задачей при разработке сложного исследования или чтении научного исследования.
Зависимая переменная из одного исследования может быть независимой переменной в другом исследовании, поэтому важно уделить внимание дизайну исследования.
Вот несколько советов по идентификации каждого типа переменной.
Распознавание независимых переменных
Используйте этот список вопросов, чтобы проверить, имеете ли вы дело с независимой переменной:
- Манипулирует ли переменная, контролируется или используется исследователем в качестве метода группировки объектов?
- Эта переменная предшествует другой переменной во времени?
- Пытается ли исследователь понять, влияет ли эта переменная на другую переменную и каким образом?
Распознавание зависимых переменных
Проверьте, имеете ли вы дело с зависимой переменной:
- Измеряется ли эта переменная как результат исследования?
- Зависит ли эта переменная от другой переменной в исследовании?
- Эта переменная измеряется только после изменения других переменных?
Независимые и зависимые переменные в исследованиях
Независимые и зависимые переменные обычно используются в экспериментальных и квазиэкспериментальных исследованиях.
Вот несколько примеров исследовательских вопросов и соответствующих независимых и зависимых переменных.
| Исследовательский вопрос | Независимая переменная | Зависимая(ые) переменная(ы) |
|---|---|---|
| Помидоры растут быстрее при люминесцентном, ламповом или естественном освещении? |
|
|
| Как периодическое голодание влияет на уровень сахара в крови? |
|
|
| Эффективна ли медицинская марихуана для уменьшения боли у людей с хронической болью? |
|
|
| В какой степени удаленная работа повышает удовлетворенность работой? |
|
|
Для экспериментальных данных вы анализируете свои результаты, создавая описательную статистику и визуализируя свои выводы.
Затем вы выбираете подходящий статистический тест для проверки своей гипотезы.
Тип теста определяется:
- ваши типы переменных
- уровень измерения
- количество уровней независимых переменных.
Вы часто будете использовать тесты t или ANOVA для анализа данных и ответов на вопросы исследования.
Визуализация независимых и зависимых переменных
В количественных исследованиях рекомендуется использовать диаграммы или графики для визуализации результатов исследований. Как правило, независимая переменная идет на x — ось (горизонтальная) и зависимая переменная на y -оси (вертикальная).
Тип используемой вами визуализации зависит от типов переменных в ваших исследовательских вопросах:
- Гистограмма идеальна, когда у вас есть категориальная независимая переменная.
- Точечная диаграмма или линейный график лучше всего подходят, когда ваши независимые и зависимые переменные являются количественными.
Для проверки ваших данных вы помещаете независимую переменную уровня лечения на ось x , а зависимую переменную кровяного давления на ось y .
Вы строите столбцы для каждой группы лечения до и после лечения, чтобы показать разницу в кровяном давлении.
Основываясь на ваших результатах, вы заметили, что в группе плацебо и в группе с низкой дозой наблюдается небольшая разница в артериальном давлении, в то время как в группе с высокой дозой отмечаются существенные улучшения.
Часто задаваемые вопросы о независимых и зависимых переменных
- Каково определение независимой переменной?
- Объясняющие переменные (они объясняют событие или результат)
- Переменные-предикторы (их можно использовать для прогнозирования значения зависимой переменной)
- Правосторонние переменные (они появляются в правой части уравнения регрессии).
- Каково определение зависимой переменной?
Зависимая переменная — это то, что изменяется в результате манипулирования независимой переменной в экспериментах.
Это то, что вы хотите измерить, и это «зависит» от вашей независимой переменной.В статистике зависимые переменные также называются:
- Переменные отклика (они реагируют на изменение другой переменной)
- Переменные результата (они представляют результат, который вы хотите измерить)
- Левосторонние переменные (они появляются в левой части уравнения регрессии)
- Могу ли я включить в исследование более одной независимой или зависимой переменной?
Да, но для включения более одного вопроса любого типа требуется несколько исследовательских вопросов.
Например, если вас интересует влияние диеты на здоровье, вы можете использовать несколько показателей здоровья: уровень сахара в крови, кровяное давление, вес, пульс и многое другое.
Каждая из них является собственной зависимой переменной со своим исследовательским вопросом.Вы также можете посмотреть на влияние уровней упражнений и диеты, или даже на дополнительный эффект их комбинации. Каждая из них является отдельной независимой переменной.
Чтобы обеспечить внутреннюю достоверность эксперимента, следует изменять только одну независимую переменную за раз.
org/Answer»>Независимая переменная — это переменная, которую вы манипулируете, контролируете или изменяете в экспериментальном исследовании, чтобы изучить ее эффекты. Он называется «независимым», потому что на него не влияют никакие другие переменные в исследовании.
Независимые переменные также называются:
Это то, что вы хотите измерить, и это «зависит» от вашей независимой переменной.
Каждая из них является собственной зависимой переменной со своим исследовательским вопросом.Процитировать эту статью Scribbr
Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.
Бхандари, П. (2022, 02 декабря). Независимые и зависимые переменные | Определение и примеры. Скриббр. Проверено 27 марта 2023 г., из https://www.scribbr.com/methodology/independent-and-dependent-variables/
Процитировать эту статью
Полезна ли эта статья?
Вы уже проголосовали.
Спасибо 🙂
Ваш голос сохранен 🙂
Обработка вашего голоса…
Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.
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 газов9.0383 [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 из-за факторов, не связанных 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 исключить 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 смещения, два наиболее распространенных типа — это смещение выбора и смещение 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, онлайн-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] «Смещение, 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.
