Perché dovresti testare solo una variabile alla volta in un esperimento?

Il metodo scientifico definisce un insieme di pratiche e convenzioni che tenderanno a creare teorie sempre più accurate su come funziona il mondo. Gli esperimenti condotti secondo il metodo scientifico cercano l'effetto che una variabile ha su un'altra. Isolare la variabile dipendente è importante perché chiarisce gli effetti del processo sulla variabile indipendente in esame.

TL; DR (troppo lungo; non ho letto)

Il test di una sola variabile alla volta ti consente di analizzare i risultati del tuo esperimento per vedere quanto una singola modifica ha influito sul risultato. Se stai testando due variabili alla volta, non sarai in grado di dire quale variabile è stata responsabile del risultato.

Le variabili sono fattori in un esperimento che possono cambiare. Ci sono tre tipi di variabili in un esperimento scientifico: variabili indipendenti, dipendenti e controllate. Lo scienziato modifica la variabile indipendente in modo sistematico e misura gli effetti di questo cambiamento sulla variabile dipendente. Le altre variabili sono chiamate variabili controllate perché l'esperimento è progettato per mantenerle a un valore immutabile, noto come "controllo" di una variabile. Un esperimento valido dovrebbe avere solo una variabile indipendente.

Un esperimento tenta di tracciare la relazione causale tra due fattori in un processo naturale, come l'effetto che la temperatura ha sulla velocità di una certa reazione chimica. Per limitare gli effetti misurati a una singola relazione causale, è importante scegliere una causa per variare (la variabile indipendente, come la temperatura) e un effetto da misurare (la variabile dipendente, come la reazione Vota). Consentire a più variabili di cambiare crea un groviglio di relazioni causali e rende più difficile tracciare quale cambiamento sta avendo quale effetto.

Immagina un esperimento progettato per testare l'efficacia di un nuovo fertilizzante. Se il progetto includeva due variabili indipendenti, ad esempio alterando sia la quantità di fertilizzante che la quantità di acqua ricevuta da ciascuna pianta, sarebbe impossibile dire se le piante più sane sono cresciute bene a causa del fertilizzante o semplicemente perché hanno ricevuto più acqua di quella altri. L'isolamento di una variabile indipendente consente di attribuire con sicurezza risultati diversi alle variazioni di quel fattore.

Poiché più variabili non controllate confondono i risultati dell'esperimento, è importante trovare e controllare tutte le variabili pertinenti che potrebbero influenzare il risultato dell'esperimento. Quando si progetta un esperimento, pensare attentamente ai fattori fisici e ambientali che potrebbero modificare i risultati e trovare modi per mantenerli costanti. Ricerca esperimenti simili che altri hanno effettuato per trovare variabili che potresti aver perso e studia gli errori sistemici comuni che possono distorcere i risultati di qualsiasi esperimento.