В биологических экспериментах стандартизированные переменные - это те, которые остаются неизменными на протяжении всего эксперимента. Но есть несколько разных переменных, которые помогают ученому открывать новую информацию. Независимая переменная - это аспект эксперимента, который изменяют или которым манипулируют, чтобы найти ответ. в то время как зависимая переменная - это часть эксперимента, на которую влияет изменение независимой переменной. Переменная.
Биологические эксперименты часто бывают очень сложными, и стандартизировать многие переменные - проблема. Это означает, что экспериментальные результаты часто показывают корреляцию, а не причинно-следственную связь. То есть результаты могут показать, что независимая переменная участвует в изменении зависимой переменной, но она может быть или не быть причиной этого изменения.
TL; DR (слишком длинный; Не читал)
В биологических экспериментах независимые переменные - это аспекты эксперимента, которыми манипулируют или адаптированы для ответа на гипотезу, а зависимые переменные - это части эксперимента, на которые влияют те изменения. Стандартизированные переменные - это те части, которые должны оставаться неизменными, чтобы избежать искажения результатов, потому что, если они не контролируемых, было бы менее ясно, вызвали ли изменения в независимой переменной изменения в зависимой переменной. Переменная.
Остается постоянным
Стандартизированные переменные в эксперименте всегда одинаковы. Например, в эксперименте, определяющем, влияет ли возраст (независимая переменная) на легкость потеря веса (зависимая переменная), все другие аспекты эксперимента, кроме возраста, должны быть одинаковыми между группы.
Если есть группа из 25-летних мужчин и группа из 45-летних мужчин, которые проходят тестирование, исследователи должны попытаться сохранить одинаковые диеты, программы упражнений и уровни стресса. Диета, упражнения и стресс в этом примере являются стандартизованными переменными - переменная остается постоянной или «стандартизированной» для каждой группы. Конечно, это не обязательно возможно в реальности, поэтому в данном случае вы можете обнаружить связь между возрастом и потерей веса, но, возможно, не причинно-следственную связь.
Разрешить широкое применение
Благодаря стандартизованным переменным результаты экспериментов можно легче интерпретировать для всей популяции. Если в ходе эксперимента изучается, насколько хорошо определенные семена прорастают в условиях сильных дождей по сравнению с легкими дождями, то необходимо стандартизировать такие факторы, как свет, тепло, глубина посадки и удобрения. Если они стандартизированы, экспериментатор может сказать, что результаты применимы везде, где эти семена посажены.
Если эти стандартизованные переменные изменяются без контроля, то выводы об эксперименте делать нельзя. Например, если все растения подвергались разному воздействию солнечного света, то любое различие в росте могло быть связано либо с разницей в количестве дождя, либо с разницей в солнечном свете.
Показать эффект
Если другие переменные стандартизированы, экспериментатор может спокойно сказать, что независимая переменная действительно оказывает влияние. В эксперименте, сравнивающем два разных типа семян, если одну группу семян поливают в два раза больше, чем другую группу семян, экспериментатор не понимает, есть ли независимая переменная (тип семян) повлияла на результаты, или если это была разница в количестве воды, которую получили семена, которые повлияли на изменение, или небольшая часть оба. Стандартизируя переменную воды, сохраняя количество одинаковым для обоих наборов семян, эксперимент может показать, что независимая переменная связана с зависимой переменной (разницей в росте) растения.
Пример переменной
В эксперименте, определяющем, снижает ли новое лекарство уровень холестерина больше, чем плацебо, или больше, чем другое лекарство, независимой переменной является тип вводимого лекарства. Зависимая переменная - это уровень холестерина, а стандартизованные переменные - это возраст испытуемых, относительное здоровье испытуемых, добавки или наполнители в лекарствах или плацебо, частота приема лекарств и частота, с которой проверяется уровень холестерина и т. д. так далее. На практике очень сложно контролировать все эти другие переменные, поэтому обычно существует частичная стандартизация для такого сложного исследования, как это. Это означает, что понятно, что любое обнаруженное изменение может быть связано с типом препарата, но также может быть связано с другими факторами.