Em experimentos biológicos, as variáveis padronizadas são aquelas que permanecem as mesmas ao longo do experimento. Mas existem várias variáveis diferentes que ajudam um cientista a descobrir novas informações. A variável independente é o aspecto do experimento que é alterado ou manipulado para encontrar uma resposta, enquanto a variável dependente é a parte do experimento que é afetada pela mudança no independente variável.
Os experimentos biológicos costumam ser muito complexos e é um desafio manter muitas variáveis padronizadas. Isso significa que os resultados experimentais geralmente mostram correlação em vez de causalidade. Ou seja, os resultados podem mostrar que a variável independente está envolvida em uma mudança na variável dependente, mas pode ou não ser a causa dessa mudança.
TL; DR (muito longo; Não li)
Em experimentos biológicos, as variáveis independentes são os aspectos do experimento que são manipulados ou ajustado para responder a uma hipótese, enquanto as variáveis dependentes são as partes do experimento afetadas por aqueles alterar. Variáveis padronizadas são as partes que devem permanecer as mesmas para evitar confundir os resultados, porque se não forem controlada, seria menos claro se as mudanças na variável independente causaram as mudanças na dependente variável.
Permanece constante
As variáveis padronizadas em um experimento são projetadas para serem sempre as mesmas. Por exemplo, em um experimento que determina se a idade (uma variável independente) tem um efeito na facilidade de perda de peso (a variável dependente), todos os outros aspectos do experimento, exceto a idade, devem ser os mesmos entre grupos.
Se houver um grupo de homens de 25 anos e um grupo de homens de 45 anos sendo testados, os pesquisadores devem tentar manter as dietas, programas de exercícios e níveis de estresse de todos iguais. Dieta, exercícios e estresse neste exemplo são variáveis padronizadas - a variável é mantida constante, ou "padronizada", para cada grupo. Claro, isso não é necessariamente possível de alcançar na realidade, então este é um caso em que você pode encontrar uma conexão entre idade e perda de peso, mas talvez não uma causa.
Permitir ampla aplicação
Com variáveis padronizadas, os resultados experimentais podem ser interpretados mais facilmente em toda uma população. Se um experimento estuda quão bem uma determinada semente cresce em chuvas fortes versus chuvas leves, então fatores como luz, calor, profundidade de plantio e fertilizantes devem ser padronizados. Se forem padronizados, o experimentador pode dizer que os resultados se aplicam a qualquer lugar em que essas sementes sejam plantadas.
Se essas variáveis padronizadas mudam sem serem controladas, não há como tirar conclusões sobre o experimento. Por exemplo, se todas as plantas tiveram exposições diferentes à luz do sol, então qualquer diferença no crescimento pode ser devido à diferença na chuva OU na diferença na luz do sol.
Mostrar efeito
Se as outras variáveis forem padronizadas, então um experimentador pode dizer confortavelmente que a variável independente está realmente tendo um efeito. Em um experimento comparando dois tipos diferentes de sementes, se um grupo de sementes for regado duas vezes mais que o outro grupo de sementes, o experimentador não tem ideia se o variável independente (o tipo de semente) afetou os resultados, ou se foi a diferença na quantidade de água que as sementes receberam que efetuou a mudança, ou um pouco de Ambas. Ao padronizar a variável de água, mantendo a mesma quantidade com os dois conjuntos de sementes, o experimento pode mostrar que a variável independente está relacionada à variável dependente (a diferença no crescimento) do plantas.
Exemplo de Variável
Em um experimento para determinar se um novo medicamento reduz os níveis de colesterol mais do que um placebo ou mais do que outro medicamento, a variável independente é o tipo de medicamento administrado. A variável dependente é o nível de colesterol, e as variáveis padronizadas são a idade dos sujeitos, a saúde relativa dos sujeitos, o aditivos ou enchimentos nas drogas ou placebo, a frequência da administração da droga e a frequência com que os níveis de colesterol são verificados, et cetera. Na prática, é muito difícil controlar todas essas outras variáveis, então geralmente há uma padronização parcial para um estudo complexo como este. Isso significa que se entende que qualquer alteração encontrada pode estar ligada ao tipo de medicamento, mas também pode ser decorrente de outros fatores.