Kas ir standartizēts mainīgais bioloģijā?

Bioloģiskajos eksperimentos standartizētie mainīgie ir tie, kas visā eksperimentā paliek nemainīgi. Bet ir vairāki dažādi mainīgie, kas palīdz zinātniekam atklāt jaunu informāciju. Neatkarīgais mainīgais ir eksperimenta aspekts, kas tiek mainīts vai manipulēts, lai atrastu atbildi, savukārt atkarīgais mainīgais ir tā eksperimenta daļa, kuru ietekmē izmaiņas neatkarīgajā mainīgais.

Bioloģiskie eksperimenti bieži ir ļoti sarežģīti, un daudzu mainīgo standartizēšana ir izaicinājums. Tas nozīmē, ka eksperimentu rezultāti bieži parāda korelāciju, nevis cēloņsakarību. Tas ir, rezultāti var parādīt, ka neatkarīgais mainīgais ir iesaistīts atkarīgā mainīgā mainībā, taču tas var būt vai nav šo izmaiņu cēlonis.

TL; DR (pārāk ilgi; Nelasīju)

Bioloģiskajos eksperimentos neatkarīgi mainīgie ir eksperimenta aspekti, ar kuriem manipulē vai pielāgoti, lai atbildētu uz hipotēzi, savukārt atkarīgie mainīgie ir eksperimenta daļas, kuras tie ietekmē izmaiņas. Standartizētie mainīgie ir daļas, kurām jāpaliek nemainīgām, lai izvairītos no rezultātu dubļošanas, jo, ja tā nav kontrolēts, būtu mazāk skaidrs, vai neatkarīgā mainīgā izmaiņas izraisīja izmaiņas atkarīgajā mainīgais.

instagram story viewer

Palikt nemainīgs

Standartizētie mainīgie eksperimentā ir veidoti tā, lai tie vienmēr būtu vienādi. Piemēram, eksperimentā, nosakot, vai vecumam (neatkarīgajam mainīgajam) ir vai nav ietekme uz vieglumu svara zudums (atkarīgais mainīgais), visiem pārējiem eksperimenta aspektiem, izņemot vecumu, jābūt vienādiem grupas.

Ja tiek pārbaudīta grupa 25 gadus vecu vīriešu un 45 gadus vecu vīriešu grupa, pētniekiem jācenšas visiem uzturēt vienādas diētas, vingrojumu programmas un stresa līmeni. Diēta, vingrinājumi un stress šajā piemērā ir standartizēti mainīgie - mainīgais lielums tiek nemainīgs vai "standartizēts" katrai grupai. Protams, to ne vienmēr ir iespējams sasniegt patiesībā, tāpēc šis ir gadījums, kad jūs varētu atrast saikni starp vecumu un svara zudumu, bet varbūt ne cēloņsakarību.

Atļaut plašu lietošanu

Izmantojot standartizētus mainīgos, eksperimentālos rezultātus var vieglāk interpretēt visā populācijā. Ja eksperimentā tiek pētīts, cik labi kāda konkrēta sēkla aug stipra lietusgāzē salīdzinājumā ar nelielu nokrišņu daudzumu, tad tādi faktori kā gaisma, siltums, stādīšanas dziļums un mēslojums ir jāstandartizē. Ja tie ir standartizēti, tad eksperimentētājs var teikt, ka rezultāti būtu piemērojami jebkur, kur šīs sēklas tiek stādītas.

Ja šie standartizētie mainīgie mainās, nekontrolējot tos, nav iespējams izdarīt secinājumus par eksperimentu. Piemēram, ja visiem augiem bija atšķirīga saules gaismas iedarbība, tad jebkura augšanas atšķirība var būt vai nu atšķirīga lietus, vai arī atšķirīga saules gaisma.

Rādīt efektu

Ja pārējie mainīgie ir standartizēti, tad eksperimentētājs var ērti pateikt, ka neatkarīgajam mainīgajam faktiski ir ietekme. Eksperimentā, kurā salīdzināti divi dažādi sēklu veidi, ja viena sēklu grupa tiek padzirdīta divreiz vairāk nekā otra sēklu grupa, tad eksperimentētājam nav ne jausmas, vai neatkarīgais mainīgais lielums (sēklu veids) ietekmēja rezultātus, vai arī izmaiņas ietekmēja saņemto sēklu ūdens daudzuma atšķirība vai nedaudz gan. Standartizējot ūdens mainīgo, saglabājot nemainīgu daudzumu ar abām sēklu kopām, veiciet eksperimentu var pierādīt, ka neatkarīgais mainīgais ir saistīts ar atkarīgo mainīgo (pieauguma starpību) augi.

Mainīgais piemērs

Eksperimentā, nosakot, vai jaunas zāles pazemina holesterīna līmeni vairāk nekā placebo vai vairāk nekā citas zāles, neatkarīgais mainīgais ir ievadīto zāļu veids. Atkarīgais mainīgais ir holesterīna līmenis, un standartizētie mainīgie ir subjektu vecums, subjektu relatīvā veselība, piedevas vai pildvielas narkotikās vai placebo, zāļu lietošanas biežums un holesterīna līmeņa pārbaudes biežums, et cetera. Praksē ir ļoti grūti kontrolēt visus šos citus mainīgos, tāpēc šādam sarežģītam pētījumam parasti ir daļēja standartizācija. Tas nozīmē, ka tiek saprasts, ka jebkuras atrastās izmaiņas var būt saistītas ar narkotiku veidu, bet tās var būt arī citu faktoru dēļ.

Teachs.ru
  • Dalīties
instagram viewer