生物学的実験では、標準化された変数は、実験全体を通して同じままである変数です。 しかし、科学者が新しい情報を発見するのに役立ついくつかの異なる変数があります。 独立変数は、答えを見つけるために変更または操作される実験の側面です。 一方、従属変数は、独立変数の変化によって影響を受ける実験の一部です。 変数。
生物学的実験はしばしば非常に複雑であり、多くの変数を標準化しておくことは挑戦です。 これは、実験結果が因果関係ではなく相関関係を示すことが多いことを意味します。 つまり、結果は、独立変数が従属変数の変更に関与していることを示している場合がありますが、その変更の原因である場合とそうでない場合があります。
TL; DR（長すぎる; 読んでいない）
生物学的実験では、独立変数は、操作される実験の側面です。 仮説に答えるように調整され、従属変数はそれらの影響を受ける実験の一部です 変化します。 標準化された変数は、結果が濁らないようにするために同じままでなければならない部分です。 制御されている場合、独立変数への変更が従属変数の変更を引き起こしたかどうかは明確ではありません。 変数。
一定に保つ
実験の標準化された変数は、常に同じになるように設計されています。 たとえば、年齢（独立変数）が 減量（従属変数）、年齢以外の実験の他のすべての側面は、 グループ。
25歳の男性のグループと45歳の男性のグループがテストされている場合、研究者は全員の食事、運動プログラム、ストレスレベルを同じに保つように努める必要があります。 この例の食事、運動、ストレスは標準化された変数です。変数は各グループで一定、つまり「標準化」されています。 もちろん、それが実際に達成できるとは限らないので、これは年齢と体重減少の関係を見つけるかもしれないが、因果関係ではないかもしれない例です。
幅広いアプリケーションを許可する
標準化された変数を使用すると、母集団全体で実験結果をより簡単に解釈できます。 ある種の種子が大雨と小雨でどれだけよく育つかを実験で研究する場合は、光、熱、植え付け深さ、肥料などの要素を標準化する必要があります。 それらが標準化されている場合、実験者は、これらの種子が植えられている場所ならどこでも結果が当てはまると言うことができます。
これらの標準化された変数が制御されずに変化する場合、実験について結論を出す方法はありません。 たとえば、植物がすべて日光への露出が異なる場合、成長の違いは、雨の違いまたは日光の違いのいずれかが原因である可能性があります。
効果を表示
他の変数が標準化されている場合、実験者は独立変数が実際に効果を持っていると快適に言うことができます。 2つの異なる種類の種子を比較する実験で、一方の種子のグループがもう一方の種子のグループの2倍の水を与えられた場合、実験者は 独立変数（シードのタイプ）が結果に影響を与えた場合、またはシードが受け取った水の量の違いが変化に影響を与えた場合、または どちらも。 両方のシードセットで量を同じに保つことによって水の変数を標準化することにより、実験 独立変数がの従属変数（成長の差）に関連していることを示すことができます 植物。
変数の例
新薬がプラセボよりもコレステロール値を下げるのか、他の薬よりもコレステロール値を下げるのかを決定する実験では、独立変数は投与される薬の種類です。 従属変数はコレステロールのレベルであり、標準化された変数は被験者の年齢、被験者の相対的な健康状態、 薬物またはプラセボの添加物または充填剤、薬物投与の頻度、およびコレステロールレベルがチェックされる頻度など。 セテラ。 実際には、これらの他のすべての変数を制御することは非常に難しいため、通常、このような複雑な研究には部分的な標準化があります。 これは、発見された変化は薬の種類に関連している可能性があるが、他の要因による可能性もあると理解されていることを意味します。