Hva er avhengige variabler?

Avhengige variabler er observerbare fenomener som påvirkes av andre fenomener. For et eksempel, for noen som studerer hvor mye lys som påvirker veksthastigheten til planter, er vekstraten den avhengige variabelen, fordi det avhenger av hvor mye lys plantene får. Når folk designer eksperimenter, identifiserer de den avhengige variabelen eller avhengige variabler i starten, slik at de kan måle dem gjennom hele eksperimentet. De identifiserer også alle faktorene som kan påvirke den avhengige variabelen etter beste evne.

Disse variablene kan tenkes å ha verdier som er avhengige av manipulering av noe annet. Dette "noe annet" er kjent som en uavhengig variabel. Uavhengige variabler kan ha innvirkning på avhengige variabler, men de endres ikke som respons på andre variabler i eksperimentet. I stedet blir de manipulert av eksperimentøren, og eksperimentøren bruker kontrollert manipulasjon for å teste spådommer om hvordan endringer i den uavhengige variabelen vil endre den avhengige variabelen eller variablene i eksperimentet.

Avhengige og uavhengige variabler dukker opp på en rekke steder. For eksempel er verdien av aksjemarkedet en avhengig variabel fordi den påvirkes av eksterne faktorer. I vitenskapelige eksperimenter er avhengige variabler de tingene folk prøver å studere og måle. Når de designer eksperimenter, prøver forskere å tenke på alt det som kan påvirke tingene de prøver å måle, slik at de kan kontrollere eksperimentets miljø så mye som mulig.

I planteeksempelet vårt ovenfor er vekstraten en avhengig variabel, men det er også ting som når planten blader ut, enten den blomster eller ikke. I dette tilfellet kan flere avhengige variabler endres ved å manipulere den uavhengige variabelen. Å ikke gi planten nok lys kan bremse veksten, mens den gir for mye lys kan føre til brente eller ødelagte bladknopper, noe som forhindrer at planten blader ut.

Mennesker kan identifisere avhengige og uavhengige variabler på områder som statistisk analyse, i tillegg til å se på ting som ser ut til å være koblet og utforske måtene de er knyttet til. Imidlertid anbefales det litt forsiktighet her. Korrelasjon er ikke årsakssammenheng, og når de gjør statistisk analyse, bør folk unngå fristelsen til å forenkle eller manipulere informasjonen for å oppfylle et spesifikt mål. En god analyse vil stå på egen hånd, og leserne bør være enige i måten forskeren identifiserte avhengige og uavhengige variabler.