ما هو المتغير القياسي في علم الأحياء؟

في التجارب البيولوجية ، المتغيرات المعيارية هي تلك التي تظل كما هي طوال التجربة. ولكن هناك العديد من المتغيرات المختلفة التي تساعد العالم على اكتشاف معلومات جديدة. المتغير المستقل هو جانب التجربة الذي تم تغييره أو معالجته للعثور على إجابة ، بينما المتغير التابع هو جزء من التجربة يتأثر بالتغيير في المستقل عامل.

غالبًا ما تكون التجارب البيولوجية معقدة للغاية ، ومن الصعب الحفاظ على العديد من المتغيرات موحدة. هذا يعني أن النتائج التجريبية غالبًا ما تظهر الارتباط بدلاً من السببية. أي أن النتائج قد تظهر أن المتغير المستقل متورط في تغيير في المتغير التابع ، ولكنه قد يكون أو لا يكون سبب هذا التغيير.

TL ؛ DR (طويل جدًا ؛ لم أقرأ)

في التجارب البيولوجية ، المتغيرات المستقلة هي جوانب التجربة التي تم التلاعب بها أو تم تعديلها للإجابة على فرضية ، بينما المتغيرات التابعة هي أجزاء التجربة المتأثرة بها التغييرات. المتغيرات المعيارية هي الأجزاء التي يجب أن تظل كما هي لتجنب تشويش النتائج ، لأنها إذا لم تكن كذلك متحكم فيه ، سيكون من غير الواضح ما إذا كانت التغييرات في المتغير المستقل تسببت في التغييرات في التابع عامل.

تم تصميم المتغيرات الموحدة في التجربة لتكون هي نفسها دائمًا. على سبيل المثال ، في تجربة تحديد ما إذا كان للعمر (متغير مستقل) تأثير على سهولة أم لا فقدان الوزن (المتغير التابع) ، يجب أن تكون جميع الجوانب الأخرى للتجربة غير العمر هي نفسها بينهما مجموعات.

إذا كانت هناك مجموعة من الرجال يبلغون من العمر 25 عامًا ومجموعة من الرجال يبلغون من العمر 45 عامًا يتم اختبارهم ، فيجب على الباحثين محاولة الحفاظ على الأنظمة الغذائية وبرامج التمارين ومستويات التوتر للجميع كما هي. النظام الغذائي والتمارين الرياضية والإجهاد في هذا المثال هي متغيرات معيارية - المتغير يبقى ثابتًا أو "موحدًا" لكل مجموعة. بالطبع ، ليس من الممكن تحقيق ذلك في الواقع بالضرورة ، لذا فهذه حالة قد تجد فيها صلة بين العمر وفقدان الوزن ، ولكن ربما لا تجد علاقة سببية.

باستخدام المتغيرات الموحدة ، يمكن تفسير النتائج التجريبية بسهولة أكبر عبر مجموعة سكانية بأكملها. إذا كانت إحدى التجارب تدرس مدى جودة نمو بذرة معينة في حالة هطول الأمطار الغزيرة مقابل هطول الأمطار الخفيفة ، فيجب توحيد عوامل مثل الضوء والحرارة وعمق الزراعة والأسمدة. إذا تم توحيدها ، فيمكن للمختبر أن يقول إن النتائج ستنطبق في أي مكان تزرع فيه هذه البذور.

إذا تغيرت هذه المتغيرات المعيارية دون أن يتم التحكم فيها ، فلا توجد طريقة لاستخلاص استنتاجات حول التجربة. على سبيل المثال ، إذا كانت جميع النباتات تتعرض لأشعة الشمس بشكل مختلف ، فإن أي اختلاف في النمو يمكن أن يكون إما بسبب الاختلاف في المطر أو الاختلاف في ضوء الشمس.

إذا تم توحيد المتغيرات الأخرى ، فيمكن للمختبر أن يقول بشكل مريح أن المتغير المستقل له تأثير بالفعل. في تجربة تقارن بين نوعين مختلفين من البذور ، إذا سقيت مجموعة من البذور ضعف كمية البذور الأخرى ، فلن يكون لدى المجرب أي فكرة عما إذا كان المتغير المستقل (نوع البذرة) أثر على النتائج ، أو إذا كان الاختلاف في كمية الماء التي تلقتها البذور هو الذي أحدث التغيير ، أو القليل من على حد سواء. من خلال توحيد متغير الماء عن طريق الحفاظ على نفس الكمية مع مجموعتي البذور ، فإن التجربة يمكن أن يُظهر أن المتغير المستقل مرتبط بالمتغير التابع (الفرق في النمو) الخاص بـ النباتات.

في تجربة تحدد ما إذا كان دواء جديد يخفض مستويات الكوليسترول في الدم أكثر من العلاج الوهمي أو أكثر مما يفعله دواء آخر ، فإن المتغير المستقل هو نوع الدواء الذي يتم تناوله. المتغير التابع هو مستوى الكوليسترول ، والمتغيرات المعيارية هي عمر الأشخاص ، والصحة النسبية للموضوعات ، و المواد المضافة أو الحشو في الأدوية أو الدواء الوهمي ، وتكرار تناول الدواء وتكرار فحص مستويات الكوليسترول ، وما إلى ذلك cetera. من الناحية العملية ، من الصعب للغاية التحكم في كل هذه المتغيرات الأخرى ، لذلك عادة ما يكون هناك توحيد جزئي لدراسة معقدة مثل هذه. هذا يعني أنه من المفهوم أن أي تغيير يتم العثور عليه قد يكون مرتبطًا بنوع الدواء ، ولكن قد يكون أيضًا بسبب عوامل أخرى.