لماذا يجب عليك اختبار متغير واحد فقط في كل مرة في تجربة؟

تحدد الطريقة العلمية مجموعة من الممارسات والاتفاقيات التي تميل إلى إنشاء نظريات دقيقة بشكل متزايد حول كيفية عمل العالم. تسعى التجارب التي يتم إجراؤها وفقًا للمنهج العلمي إلى تأثير أحد المتغيرات على الآخر. يعد عزل المتغير التابع أمرًا مهمًا لأنه يوضح آثار العملية على المتغير المستقل قيد التحقيق.

TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم أقرأ)

يتيح لك اختبار متغير واحد فقط في كل مرة تحليل نتائج تجربتك لمعرفة مدى تأثير تغيير واحد على النتيجة. إذا كنت تختبر متغيرين في وقت واحد ، فلن تتمكن من معرفة المتغير المسؤول عن النتيجة.

المتغيرات هي عوامل في التجربة يمكن أن تتغير. هناك ثلاثة أنواع من المتغيرات في التجربة العلمية: المتغيرات المستقلة ، والمعتمدة ، والمتغيرات الخاضعة للرقابة. يغير العالم المتغير المستقل بطريقة منهجية ويقيس آثار هذا التغيير على المتغير التابع. المتغيرات الأخرى تسمى المتغيرات الخاضعة للرقابة لأن التجربة مصممة لإبقائها عند قيمة غير متغيرة ، والمعروفة باسم "التحكم" في المتغير. يجب أن تحتوي التجربة الصالحة على متغير مستقل واحد فقط.

تحاول تجربة تتبع العلاقة السببية بين عاملين في عملية طبيعية ، مثل تأثير درجة الحرارة على معدل تفاعل كيميائي معين. لقصر التأثيرات المقاسة على علاقة سببية واحدة ، من المهم اختيار سبب واحد للتغيير ( متغير مستقل ، مثل درجة الحرارة) وتأثير واحد للقياس (المتغير التابع ، مثل التفاعل معدل). يؤدي السماح لمتغيرات متعددة للتغيير إلى خلق تشابك في العلاقات السببية ويجعل من الصعب تتبع أي تغيير له أي تأثير.

تخيل تجربة مصممة لاختبار فعالية سماد جديد. إذا تضمن التصميم متغيرين مستقلين عن طريق ، على سبيل المثال ، تغيير كل من كمية السماد وكمية المياه التي يتلقاها كل نبات ، سيكون من المستحيل معرفة ما إذا كانت النباتات الأكثر صحة نمت بشكل جيد بسبب الأسمدة أو لمجرد أنها تلقت مياهًا أكثر من الآخرين. يتيح عزل متغير مستقل واحد إمكانية عزو نتائج مختلفة إلى الاختلافات في هذا العامل بثقة.

نظرًا لأن العديد من المتغيرات غير المنضبط تخلط بين نتائج التجربة ، فمن المهم العثور على جميع المتغيرات ذات الصلة التي قد تؤثر على نتيجة تجربتك والتحكم فيها. عند تصميم تجربة ، فكر جيدًا في العوامل المادية والبيئية التي يمكن أن تغير النتائج وابتكار طرق لإبقائها ثابتة. ابحث عن تجارب مماثلة أجرىها آخرون من أجل العثور على المتغيرات التي ربما فاتتك ، ودراسة الأخطاء النظامية الشائعة التي يمكن أن تحرف نتائج أي تجربة.