I all vetenskaplig forskning finns det vanligtvis två variabler av intresse:oberoende variabler och beroende variabler. Genom att utgöra ryggraden i vetenskapliga experiment hjälper de forskare att förstå samband, förutsäga resultat och i allmänhet förstå de faktorer som de undersöker.
Förstå oberoende variabel vs. beroende variabel är så grundläggande för vetenskaplig forskning att man måste ha bra koll på båda om man vill utforma sin egen forskningsstudie eller tolka andras resultat.
För att förstå skillnaden mellan de två, låt oss fördjupa oss i deras definitioner och roller.
InnehållDen oberoende variabeln, ofta betecknad som X, är den variabel som manipuleras eller kontrolleras av forskaren med avsikt. Det är den faktor som forskare tror kan ha en orsakseffekt på den beroende variabeln.
I enklare termer är den oberoende variabeln den variabel du ändrar eller varierar i ett experiment så att du kan observera dess inverkan på den beroende variabeln.
Den beroende variabeln, ofta representerad som Y, är den variabel som observeras och mäts för att bestämma resultatet av experimentet.
Med andra ord är den beroende variabeln den variabel som påverkas av förändringarna i den oberoende variabeln. Värdena på den beroende variabeln beror alltid på den oberoende variabeln.
Låt oss överväga ett exempel för att illustrera dessa begrepp. Föreställ dig att du genomför en forskningsstudie som syftar till att undersöka effekten av att studera tekniker på provresultat bland elever.
I det här scenariot skulle den oberoende variabeln som manipuleras vara studietekniken, som du kan variera genom att använda olika metoder, såsom upprepning på avstånd, sammanfattning eller övningstestning.
Den beroende variabeln, i detta fall, skulle vara elevernas testresultat. Som forskare som följer den vetenskapliga metoden skulle du manipulera den oberoende variabeln (studietekniken) och sedan mäta dess inverkan på den beroende variabeln (testresultaten).
Du kan också kategorisera variabler som prediktorvariabler eller utfallsvariabler. Ibland kommer en forskare att hänvisa till den oberoende variabeln som prediktorvariabeln eftersom de använder den för att förutsäga eller förklara förändringar i den beroende variabeln, som också är känd som utfallsvariabeln.
När du genomför ett experiment eller en studie är det avgörande att erkänna förekomsten av andra variabler, eller främmande variabler, som kan påverka resultatet av experimentet men som inte är i fokus för studien.
Dessa variabler kan potentiellt förvirra resultaten om de inte kontrolleras. I exemplet ovan kan andra variabler inkludera elevernas förkunskaper, motivationsnivå, studietid och föredragen inlärningsstil.
Som forskare skulle det vara ditt mål att kontrollera dessa främmande variabler för att säkerställa att du kan tillskriva eventuella observerade skillnader i den beroende variabeln till förändringar i den oberoende variabeln. I praktiken är det dock inte alltid möjligt att kontrollera varje variabel.
Distinktionen mellan oberoende och beroende variabler är avgörande för att designa och genomföra forskningsstudier och experiment effektivt.
Genom att manipulera den oberoende variabeln och mäta dess inverkan på den beroende variabeln samtidigt som de kontrollerar för andra faktorer, kan forskare få insikter om de faktorer som påverkar utfallen inom sina respektive områden.
Oavsett om man undersöker effekterna av ett nytt läkemedel på blodtrycket eller studerar sambandet mellan socioekonomiska faktorer och akademisk prestation, är det viktigt att förstå rollen av oberoende och beroende variabler för att främja kunskap och fatta välgrundade beslut.
Att förstå sambandet mellan oberoende och beroende variabler är väsentligt för att förstå forskningsresultaten. Beroende på denna relations karaktär kan forskare identifiera korrelationer eller sluta sig till orsakssamband mellan variablerna.
Korrelation innebär att förändringar i en variabel är associerade med förändringar i en annan variabel, medan orsakssamband antyder att förändringar i den oberoende variabeln direkt orsakar förändringar i den beroende variabeln.
I experimentell forskning har forskaren kontroll över den oberoende variabeln, vilket gör att de kan manipulera den för att observera dess effekter på den beroende variabeln. Denna kontrollerade manipulation skiljer experiment från andra typer av forskningsdesign.
Till exempel, i observationsstudier observerar forskare bara variabler utan ingripande, vilket innebär att de inte kontrollerar eller manipulerar några variabler.
Oavsett om det är avsiktligt eller oavsiktligt, oberoende, beroende och andra variabler kan variera i olika sammanhang, och deras effekter kan skilja sig beroende på olika faktorer, såsom ålder, deltagarnas egenskaper, miljöpåverkan och så vidare.
Forskare använder statistisk analysteknik för att mäta och analysera sambanden mellan dessa variabler, vilket hjälper dem att dra meningsfulla slutsatser från sina data.
Vi skapade den här artikeln i samband med AI-teknik, och såg sedan till att den var faktagranskad och redigerad av en HowStuffWorks-redaktör.
