W eksperymentach biologicznych zmienne standaryzowane to takie, które pozostają takie same przez cały eksperyment. Istnieje jednak kilka różnych zmiennych, które pomagają naukowcowi odkrywać nowe informacje. Zmienna niezależna to aspekt eksperymentu, który jest zmieniany lub manipulowany w celu znalezienia odpowiedzi, natomiast zmienna zależna jest częścią eksperymentu, na którą wpływa zmiana niezależnej zmienna.
Eksperymenty biologiczne są często bardzo złożone, a standaryzacja wielu zmiennych jest wyzwaniem. Oznacza to, że wyniki eksperymentalne często wykazują raczej korelację niż przyczynowość. Oznacza to, że wyniki mogą wskazywać, że zmienna niezależna jest zaangażowana w zmianę zmiennej zależnej, ale może, ale nie musi być przyczyną tej zmiany.
TL; DR (zbyt długi; Nie czytałem)
W eksperymentach biologicznych zmienne niezależne to aspekty eksperymentu, które są manipulowane lub dostosowane do odpowiedzi na hipotezę, podczas gdy zmienne zależne są częściami eksperymentu, na które mają wpływ te zmiany. Zmienne standaryzowane to te części, które muszą pozostać takie same, aby uniknąć zamieszania wyników, ponieważ jeśli nie są kontrolowane, byłoby mniej jasne, czy zmiany zmiennej niezależnej spowodowały zmiany w zmiennej zależnej zmienna.
Pozostaje stały
Standaryzowane zmienne w eksperymencie są zaprojektowane tak, aby zawsze były takie same. Na przykład w eksperymencie określającym, czy wiek (zmienna niezależna) ma wpływ na łatwość utrata masy ciała (zmienna zależna), wszystkie inne aspekty eksperymentu poza wiekiem muszą być takie same między grupy.
Jeśli testowana jest grupa 25-letnich mężczyzn i 45-letnich mężczyzn, naukowcy muszą starać się, aby dieta, programy ćwiczeń i poziom stresu dla wszystkich były takie same. Dieta, ćwiczenia i stres w tym przykładzie są zmiennymi standaryzowanymi – zmienna jest utrzymywana na stałym poziomie lub „standaryzowana” dla każdej grupy. Oczywiście niekoniecznie jest to możliwe do osiągnięcia w rzeczywistości, więc jest to przypadek, w którym możesz znaleźć związek między wiekiem a utratą wagi, ale może nie związek przyczynowy.
Zezwalaj na szerokie zastosowanie
Dzięki standaryzowanym zmiennym wyniki eksperymentalne można łatwiej interpretować w całej populacji. Jeśli w eksperymencie bada się, jak dobrze dane nasiona rosną podczas intensywnych opadów deszczu w porównaniu z lekkimi opadami, takie czynniki, jak światło, ciepło, głębokość sadzenia i nawóz muszą być standaryzowane. Jeśli zostaną znormalizowane, eksperymentator może powiedzieć, że wyniki będą miały zastosowanie wszędzie tam, gdzie te nasiona zostaną zasiane.
Jeśli te standaryzowane zmienne zmieniają się bez kontroli, nie ma możliwości wyciągnięcia wniosków na temat eksperymentu. Na przykład, jeśli wszystkie rośliny miały różną ekspozycję na światło słoneczne, to każda różnica we wzroście może być spowodowana różnicą deszczu LUB różnicą światła słonecznego.
Pokaż efekt
Jeśli inne zmienne są standaryzowane, to eksperymentator może z łatwością stwierdzić, że zmienna niezależna faktycznie wywiera wpływ. W eksperymencie porównującym dwa różne rodzaje nasion, jeśli jedna grupa nasion zostanie podlana dwa razy częściej niż druga grupa nasion, to eksperymentator nie ma pojęcia, czy zmienna niezależna (rodzaj nasion) wpłynęła na wyniki, lub jeśli to różnica w ilości wody, jaką otrzymały nasiona, wpłynęła na zmianę, czy też trochę obie. Poprzez standaryzację zmiennej wody przez utrzymywanie takiej samej ilości w obu zestawach nasion, eksperyment może wykazać, że zmienna niezależna jest powiązana ze zmienną zależną (różnica we wzroście) rośliny.
Przykład zmiennej
W eksperymencie określającym, czy nowy lek obniża poziom cholesterolu bardziej niż placebo czy bardziej niż inny lek, zmienną niezależną jest rodzaj podawanego leku. Zmienną zależną jest poziom cholesterolu, a zmiennymi standaryzowanymi są wiek badanych, względny stan zdrowia badanych, dodatki lub wypełniacze w lekach lub placebo, częstotliwość podawania leku i częstotliwość, z jaką sprawdzany jest poziom cholesterolu, et tak dalej. W praktyce bardzo trudno jest kontrolować wszystkie te inne zmienne, więc zwykle istnieje częściowa standaryzacja dla tak złożonego badania. Oznacza to, że zrozumiałe jest, że każda wykryta zmiana może być powiązana z rodzajem leku, ale może być również spowodowana innymi czynnikami.
