Hvad er afhængige variabler?

Afhængige variabler er observerbare fænomener, der er påvirket af andre fænomener. I et eksempel, for en person, der studerer, hvor meget lys påvirker planternes væksthastighed, er vækstraten den afhængige variabel, fordi det afhænger af, hvor meget lys planterne modtager. Når folk designer eksperimenter, identificerer de den afhængige variabel eller afhængige variabler i starten, så de kan måle dem gennem hele eksperimentet. De identificerer også alle de faktorer, der bedst kan påvirke den afhængige variabel.

Disse variabler kunne betragtes som værdier, der er afhængige af manipulation af noget andet. Denne "noget andet" er kendt som en uafhængig variabel. Uafhængige variabler kan have indflydelse på afhængige variabler, men de ændres 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 ændringer i den uafhængige variabel vil ændre den afhængige variabel eller variabler i eksperimentet.

Afhængige og uafhængige variabler dukker op i en lang række placeringer. For eksempel er værdien af ​​aktiemarkedet en afhængig variabel, fordi den påvirkes af eksterne faktorer. I videnskabelige eksperimenter er afhængige variabler de ting, som folk forsøger at studere og måle. Når de 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 springer ud, uanset om den blomster eller ej. I dette tilfælde kan flere afhængige variabler ændres ved at manipulere den uafhængige variabel. Ikke at give planten nok lys kan bremse vækstraten, mens den giver for meget lys kan resultere i forbrændte eller beskadigede bladknopper, hvilket forhindrer planten i at udbryde.

Mennesker kan identificere afhængige og uafhængige variabler inden for områder som statistisk analyse, også se på ting, der ser ud til at være knyttet og undersøge måderne, hvorpå de er knyttet. Dog anbefales det en vis forsigtighed her. Korrelation er ikke årsagssammenhæng, og når de udfører 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 bør være enige i den måde forskeren identificerede afhængige og uafhængige variabler.