定量的研究の基礎は変数であり、3つの主要なタイプがあります：依存、独立、および制御。 研究者は、従属変数または制御変数への影響を理解するために、独立変数を操作します。 操作がオプションではない他の場合では、独立変数は 従属変数への影響であり、「ステータス変数」と呼ばれますが、多くの場合、独立変数として扱われます。 変数。 ただし、独立変数の効果について正確な結論を出すには、科学者は一貫性を保つために制御変数を使用する必要があります。
定義
独立変数は、実施された研究の他の変数に変化を引き起こす（または変化を引き起こすと推定される）研究の変数です。 科学者は、独立変数を制御してそれらの変化を監視するか、変化を推定して他の変数に対するそれらの変化の証拠を探すことができます。
使い方
ある研究者がコーヒー豆の成長を研究したいとします。 このような研究の従属変数には、使用されるコーヒー豆の数、植物の重さ、植物の高さ、葉のサイズ、および植物が成熟するのにかかる時間が含まれます。
独立変数は、従属変数の結果に影響を与えます。 これらの変数には、存在する水の量、肥料の使用、使用される肥料の量、および温度が含まれる場合があります。 日光への露出量も従属変数に影響します。
制御変数の重要性
科学者が2つの異なるタイプの肥料（独立変数）がコーヒー豆の成長にどのように影響するかを監視したい場合、彼は他のすべての変数を制御する必要があります。 まず、彼は同じ種類のコーヒー豆と同じ量の肥料を使用して、両方の植物を育てなければなりません。 彼は、両方のセットが正確に同じ量の水、日光、および温度にさらされていることを確認する必要があります。 これらはすべて、研究のための制御変数です。
ステータス変数
場合によっては、研究者は独立変数を操作できませんが、従属変数に影響を与える可能性があります。 専門用語として、科学者はこの独立変数をステータス変数と呼ぶことがありますが、それでも結果をさらに調査して記録するために独立変数として扱います。
たとえば、社会科学者が喫煙と肺がんに関する定量的研究を試みている場合、彼は個々の被験者の性別の民族性を操作することはできません。 彼は、両方の独立変数が喫煙に対する体の反応に影響を与える可能性があると考えていますが。 これらはステータス変数としてラベル付けされており、科学者は性別と民族性の両方で一貫した効果を探す可能性があります。 それらの結果を他の民族や反対の性別と比較しながら、独立した人々の影響を確認します 変数。