과학자들은 인과 관계를 찾기위한 실험을 설계합니다. 하나의 변화가 다른 것의 예측 가능한 변화를 일으킬 수있는 곳입니다. 이러한 변화하는 양을 변수라고합니다. 인과 관계를 밝히는 데 도움이되는 잘 설계된 과학 프로젝트를 위해 다른 많은 변수가 함께 작동해야합니다.
TL; DR (너무 김; 읽지 않음)
반응 변수는 실험자가 가설의 진실을 테스트하기 위해 변경하는 것으로 인해 실험에서 발생하는 변화입니다.
예제 식물 실험
해바라기에 대한 빛의 효과를보고 싶다면 세 가지 식물로 실험을 설계 할 수 있습니다. 실험자는 빛의 강도를 조작하여 변화를 관찰 할 수 있으며, 한 식물은 높은 강도의 인공 UV 램프 아래, 한 식물은 중간 강도의 UV 램프 아래, 다른 식물은 어두운 방에 배치했습니다. 우리는 식물이받는 태양이 적을수록 더 적게 자랄 것이라고 가정하고이 예측을 확인하거나 거부하기 위해 식물 성장을 측정하기로 결정할 수 있습니다.
반응 변수는 효과입니다
예제 실험에서 햇빛 강도는 독립 변수로 작용하고 식물 성장은 반응 변수로 작용합니다. 통제 변수라고하는 성장에 대한 다른 영향을 배제하기 위해 다른 모든 요인을 통제해야합니다. 실험자로서 독립 변수는 변경하는 것이고 반응 변수는 관찰하는 것이며 제어 변수는 동일하게 유지하는 것입니다. 실험이 끝날 때 차이가 있음을 발견하면 독립 변수가 반응 변수에 영향을 미치는 원인이라는 결론을 내리기 시작할 것입니다. 실험을 반복하면 동일한 인과 관계를 기대할 수 있습니다.
응답 변수는 종속적입니다.
식물 성장은 원인에 따라 달라지는 영향, 즉 광도의 변화입니다. 이것이 응답 변수를 종속 변수라고도하는 이유입니다. 이 종속성은 제어 변수에 의해 증폭됩니다. 예를 들어, 다른 온도의 다른 방에 식물을 배치하거나 다른 식물 종을 사용하거나 다른 양의 물을 주었을 때 식물 성장의 반응은 이러한 요인 중 하나 또는 콤비네이션. 따라서 제어 변수를 통해 응답 변수를 보호하여 하나의 변경 가능한 변수에만 응답하도록 허용하는 것이 매우 중요합니다.
반응 변수는 사실적 관찰입니다.
반응 변수를 사실로 관찰 할 수 있지만 원인은 사실이 아닙니다. 예제 실험에서 성장의 변화는 관찰하기에는 너무 작을 수 있지만 줄기 높이 측정은 식물 간의 차이를 나타낼 수 있습니다. 이 차이는 사실이지만 우리가 빛의 강도와 식물 성장 사이의 연관성을 설명하는 방법은 그렇지 않습니다. 반복성은 명백한 인과 관계의 진실을 결정하는 중요한 요소입니다. 미래의 실험자는 반응 변수의 사실적 측정 또는 관찰을 사용하여 자신의 실험에서 효과와 비교할 수 있습니다.