종속 변수는 무엇입니까?

의존적 변수는 다른 현상의 영향을받는 관찰 가능한 현상입니다. 예를 들어, 식물의 성장 속도에 얼마나 많은 빛에 영향을 미치는지 연구하는 사람의 경우, 성장률은 식물이 얼마나 많은 빛을받는 지에 달려 있기 때문에 의존적 변수입니다. 사람들이 실험을 설계 할 때, 시작시 종속 변수 또는 종속 변수를 식별하여 실험 내내 측정 할 수 있습니다. 또한 종속 변수에 영향을 줄 수있는 모든 요소를 ​​능력을 최대한 발휘합니다.

이러한 변수는 다른 것을 조작 할 때 의존적 인 값을 갖는 것으로 생각 될 수 있습니다. 이 "다른 것"은 독립 변수라고합니다. 독립 변수는 종속 변수에 영향을 줄 수 있지만 실험의 다른 변수에 대한 응답으로는 변경되지 않습니다. 대신, 실험자는 실험자가 제어 조작을 사용하여 C 방법에 대한 예측을 테스트합니다.독립 변수의 교수형은 실험의 종속 변수 또는 변수를 변경합니다.

의존성 및 독립 변수는 다양한 위치에서 나타납니다. 예를 들어, 주식 시장의 가치는 외부 요인에 의해 영향을 받기 때문에 종속 변수입니다. 과학적 실험에서, 종속 변수는 사람들이 연구하고 측정하려는 것들입니다. 실험을 설계 할 때, 연구원들은 실험의 환경을 가능한 한 많이 통제 할 수 있도록 측정하려는 것들에 영향을 줄 수있는 모든 것들에 대해 생각하려고 노력합니다.

위의 식물의 예에서, 성장률은 종속 변수이지만, 식물이 잎이 나갈 때와 같은 것들도 꽃이 있는지 여부 등과 같은 것들도 있습니다. 이 경우 독립 변수를 조작하여 다중 종속 변수를 변경할 수 있습니다. 식물에 충분한 LI를주지 않습니다GHT는 성장 속도를 늦출 수 있지만 너무 많은 빛을 주면 잎 싹이 화상을 입거나 손상되어 식물이 잎이 나오는 것을 방지 할 수 있습니다.

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사람들은 통계 분석과 같은 영역에서 종속적이고 독립적 인 변수를 식별 할 수 있으며 연결된 것으로 보이는 것들을보고 연결된 방식을 탐색합니다. 그러나 여기서는 약간의주의를 기울입니다. 상관 관계는 원인이 아니며 통계 분석을 할 때 사람들은 특정 목표를 달성하기 위해 정보를 단순화하거나 조작하려는 유혹을 피해야합니다. 좋은 분석은 그 자체로 서 있으며 독자는 연구원이 의존적이고 독립적 인 변수를 식별하는 방식에 동의해야합니다.