Hvad er afhængige variabler?

Afhængige variabler er observerbare fænomener, der er påvirket af andre fænomener. I et eksempel for nogen, der studerer, hvor meget lys påvirker væksthastigheden for planter, er væksthastighed den afhængige variabel, fordi det afhænger af, hvor meget lys planterne får. Når folk designer eksperimenter, identificerer de de afhængige variabel eller afhængige variabler i starten, så de kan måle dem gennem hele eksperimentet. De identificerer også alle de faktorer, der kan påvirke den afhængige variabel, efter bedste evne.

Disse variabler kunne betragtes som at have værdier, der er afhængige ved manipulation af noget andet. Dette "noget andet" er kendt som en uafhængig variabel. Uafhængige variabler kan have indflydelse på afhængige variabler, men de ændrer ikke som respons på andre variabler i eksperimentet. I stedet manipuleres de af eksperimentatoren, hvor eksperimentatoren bruger kontrolleret manipulation til at teste forudsigelser om, hvordan CHanges i den uafhængige variabel vil ændre den afhængige variabel eller variabler i eksperimentet.

afhængige og uafhængige variabler dukker op på en lang række steder. For eksempel er værdien af ​​aktiemarkedet en afhængig variabel, fordi den er påvirket af eksterne faktorer. I videnskabelige eksperimenter er afhængige variabler de ting, som folk prøver at studere og måle. Når man designer eksperimenter, prøver forskere at tænke på alle de ting, der kan påvirke de ting, de prøver at måle, så de kan kontrollere eksperimentets miljø så meget som muligt.

I vores planteeksempel ovenfor er væksthastighed en afhængig variabel, men det er også ting som når planten blade ude, hvad enten det er blomster eller ej, og så videre. I dette tilfælde kan flere afhængige variabler ændres ved at manipulere den uafhængige variabel. Giver ikke planten nok liGHT kan bremse vækstraten, mens det giver for meget lys kan resultere i brændte eller beskadigede bladknopper, hvilket forhindrer, at planten blade ud.

Folk kan også identificere afhængige og uafhængige variabler i områder som statistisk analyse, der ser på ting, der ser ud til at være forbundet og udforske måderne, hvorpå de er knyttet. Imidlertid anbefales en vis forsigtighed her. Korrelation er ikke årsagssammenhæng, og når de foretager statistisk analyse, bør folk undgå fristelsen til at forenkle eller manipulere informationen for at nå et specifikt mål. En god analyse vil stå på egen hånd, og læserne skal være enige i den måde, forskeren identificerede afhængige og uafhængige variabler.