În cercetare, variabilele sunt orice caracteristici care pot lua valori diferite, cum ar fi înălțimea, vârsta, specia sau nota la examen.
În cercetarea științifică, deseori dorim să studiem efectul unei variabile asupra alteia. De exemplu, ați putea dori să testați dacă studenții care petrec mai mult timp studiind obțin note mai bune la examene.
Variabilele într-un studiu al unei relații cauză-efect se numesc variabile independente și dependente.
- Variabila independentă este cauza. Valoarea sa este independentă de alte variabile din studiu.
- Variabila dependentă este efectul. Valoarea sa depinde de modificările variabilei independente.
| Întrebare de cercetare | Variabilă(e) independentă(e) | Variabilă(e) dependentă(e) |
|---|---|---|
| Roșiile cresc cel mai repede la lumină fluorescentă, incandescentă sau naturală? |
|
|
| Care este efectul dietei și al sucului obișnuit asupra nivelului de zahăr din sânge? |
|
|
| Cum afectează somnul utilizarea telefonului înainte de culcare? |
|
|
| Cât de bine tolerează diferite specii de plante apa sărată? |
|
|
- Variabile independente și dependente în experimente
- Variabile în alte tipuri de cercetare
- Alte denumiri pentru variabilele independente
- Alte denumiri pentru variabilele dependente
- Ce poate face corectura pentru lucrarea dumneavoastră?
- Vizualizarea variabilelor independente și dependente
- Întrebări frecvente
Variabile independente și dependente în experimente
În cercetarea experimentală, variabila independentă este manipulată sau modificată de către experimentator pentru a măsura efectul acestei modificări asupra variabilei dependente.
Pentru a testa dacă medicamentul este eficient, vă împărțiți pacienții în două grupuri. Un grup ia medicamentul, în timp ce celălalt grup ia o pastilă de zahăr placebo.
- Variabila independentă este tratamentul pe care îl variați între grupuri: ce tip de pastilă primește pacientul.
- Variabila dependentă este rezultatul pe care îl măsurați: tensiunea arterială a pacienților.
Variabila independentă este de obicei aplicată la diferite niveluri pentru a vedea cum diferă rezultatul.
Puteți aplica doar două niveluri (de exemplu, noul medicament și placebo) pentru a afla dacă variabila independentă are vreun efect.
Puteți aplica, de asemenea, mai multe niveluri (de exemplu, trei doze diferite de medicament nou) pentru a afla cum afectează variabila independentă variabila dependentă.
Variabile în alte tipuri de cercetare
În afara unui cadru experimental, adesea cercetătorii nu pot manipula sau modifica în mod direct variabila independentă de care sunt interesați.
În schimb, ei trebuie să găsească exemple deja existente ale variabilei independente și să investigheze modul în care modificările acestei variabile afectează variabila dependentă.
Nu puteți controla singur salariul minim. În schimb, vă uitați la un stat care și-a majorat salariul minim anul trecut și îl comparați cu un stat vecin care nu a făcut acest lucru.
- Variabila dvs. independentă este salariul minim.
- Variabila dvs. dependentă este rata de ocupare a forței de muncă.
Prin compararea diferenței de rezultate între cele două state (și luarea în considerare a altor factori), puteți investiga dacă modificarea salariului minim a avut un efect asupra ratelor de ocupare a forței de muncă.
În cercetările neexperimentale, este mai dificil să stabiliți o relație definitivă de cauză-efect, deoarece alte variabile pe care nu le-ați măsurat ar putea influența schimbările. Acestea sunt cunoscute sub numele de variabile de confuzie.
În tipurile de cercetare în care relația exactă dintre variabile este mai puțin sigură, s-ar putea să folosiți termeni diferiți pentru variabilele independente și dependente.
Alte denumiri pentru variabilele independente
Câteodată, variabila despre care credeți că este cauza ar putea să nu fie complet independentă – ar putea fi influențată de alte variabile. În acest caz, unul dintre acești termeni este mai potrivit:
- Variabile explicative (ele explică un eveniment sau un rezultat)
- Variabile predictive (pot fi folosite pentru a prezice valoarea unei variabile dependente)
- Variabile de dreapta (apar în partea dreaptă a unei ecuații de regresie).
Alte denumiri pentru variabilele dependente
Variabilele dependente sunt cunoscute și prin acești termeni:
- Variabile de răspuns (răspund la o modificare a unei alte variabile)
- Variabile de rezultat (reprezintă rezultatul pe care doriți să îl măsurați)
- Variabile de stânga (apar în partea stângă a unei ecuații de regresie)
Vizualizarea variabilelor independente și dependente
Cercetătorii folosesc adesea diagrame sau grafice pentru a vizualiza rezultatele studiilor lor. Norma este de a plasa variabila independentă pe axa „x „sau orizontală și variabila dependentă pe axa „y” sau verticală.
De exemplu, cum ar putea arăta un grafic din studiul nostru de exemplu privind impactul unui nou medicament asupra tensiunii arteriale?
Întrebări frecvente
Vă puteți gândi la variabilele independente și dependente în termeni de cauză și efect: o variabilă independentă este variabila despre care credeți că este cauza, în timp ce o variabilă dependentă este efectul.
Într-un experiment, manipulați variabila independentă și măsurați rezultatul în variabila dependentă. De exemplu, într-un experiment despre efectul nutrienților asupra creșterii culturilor:
- Variabila independentă este cantitatea de nutrienți adăugată în câmpul de cultură.
- Variabila dependentă este biomasa culturilor la momentul recoltării.
Definirea variabilelor și decizia privind modul în care le veți manipula și măsura, este o parte importantă a designului experimental.
Determinarea cauzei și a efectului este una dintre cele mai importante părți ale cercetării științifice. Este esențial să știm care este cauza – variabila independentă – și care este efectul – variabila dependentă.
Vreți să aflați cum sunt afectate nivelurile de zahăr din sânge dacă beți sifon dietetic și sifon obișnuit, așa că efectuați un experiment.
- Tipul de sifon – dietetic sau obișnuit – este variabila independentă.
- Nivelul de zahăr din sânge pe care îl măsurați este variabila dependentă – se schimbă în funcție de tipul de sifon.
Nu. Valoarea unei variabile dependente depinde de o variabilă independentă, deci o variabilă nu poate fi atât independentă, cât și dependentă în același timp. Ea trebuie să fie fie cauză, fie efect, nu amândouă!
Da, dar includerea mai multor variabile de oricare dintre cele două tipuri necesită mai multe întrebări de cercetare.
De exemplu, dacă sunteți interesat de efectul unei diete asupra sănătății, puteți folosi mai multe măsuri ale sănătății: glicemia, tensiunea arterială, greutatea, pulsul și multe altele. Fiecare dintre acestea este propria variabilă dependentă cu propria întrebare de cercetare.
Ați putea alege, de asemenea, să analizați efectul nivelurilor de exerciții fizice, precum și al dietei, sau chiar efectul suplimentar al celor două combinate. Fiecare dintre acestea este o variabilă independentă separată.
Pentru a asigura validitatea internă a unui experiment, ar trebui să modificați doar o singură variabilă independentă la un moment dat.