У біологічних експериментах стандартизованими змінними є ті, які залишаються незмінними протягом усього експерименту. Але є кілька різних змінних, які допомагають вченому відкривати нову інформацію. Незалежна змінна - це аспект експерименту, який змінюється або маніпулюється, щоб знайти відповідь, тоді як залежна змінна - це частина експерименту, на яку впливає зміна незалежної змінна.
Біологічні експерименти часто бувають дуже складними, і залишається проблемою зберегти стандартизованість багатьох змінних. Це означає, що експериментальні результати часто показують кореляцію, а не причинно-наслідкову зв'язок. Тобто, результати можуть показати, що незалежна змінна бере участь у зміні залежної змінної, але це може бути причиною цієї зміни, а може і не бути.
TL; ДР (занадто довгий; Не читав)
У біологічних експериментах незалежними змінними є аспекти експерименту, якими маніпулюють або з урахуванням гіпотези, тоді як залежні змінні є частинами експерименту, на які вони впливають зміни. Стандартизовані змінні - це частини, які повинні залишатися незмінними, щоб уникнути забруднення результатів, бо якщо вони не такі контрольованим, було б менш зрозуміло, чи зміни незалежної змінної спричинили зміни залежного змінна.
Залишайтеся постійними
Стандартизовані змінні в експерименті призначені завжди бути однаковими. Наприклад, в експерименті, який визначає, чи впливає вік (незалежна змінна) на легкість втрата ваги (залежна змінна), всі інші аспекти експерименту, крім віку, між ними повинні бути однаковими групи.
Якщо є група 25-річних чоловіків та 45-річних чоловіків, які проходять тестування, дослідники повинні намагатися підтримувати однакові дієти, програми фізичних вправ та рівень стресу. Дієта, фізичні вправи та стрес у цьому прикладі є стандартизованими змінними - змінна зберігається незмінною або "стандартизованою" для кожної групи. Звичайно, цього не обов’язково можливо досягти насправді, тому це такий випадок, коли ви можете знайти зв’язок між віком та втратою ваги, але, можливо, не причинно-наслідковим зв’язком.
Дозволити широке застосування
За допомогою стандартизованих змінних експериментальні результати можна легше інтерпретувати для всієї сукупності. Якщо експеримент вивчає, наскільки добре певне насіння росте за рясних опадів порівняно з невеликими опадами, то такі фактори, як світло, тепло, глибина посадки та добрива, повинні бути стандартизовані. Якщо вони стандартизовані, то експериментатор може сказати, що результати застосовуватимуться там, де будуть висаджені ці насіння.
Якщо ці стандартизовані змінні змінюються без контролю, тоді немає можливості зробити висновки щодо експерименту. Наприклад, якби всі рослини по-різному перебували під сонячним світлом, то будь-яка різниця в зростанні могла бути пов’язана або з різницею в дощі АБО різницею в сонячному світлі.
Показати ефект
Якщо інші змінні стандартизовані, то експериментатор може спокійно сказати, що незалежна змінна насправді має ефект. У експерименті, що порівнює два різні типи насіння, якщо одна група насіння поливається вдвічі більше, ніж інша група насіння, то експериментатор не уявляє, чи незалежна змінна (тип насіння) вплинула на результати, або якщо різниця в кількості води, яку отримали насіння, спричинила зміну, або трохи обидва. Стандартизуючи змінну величину води, зберігаючи однакову кількість з обома наборами насіння, експеримент може показати, що незалежна змінна пов'язана із залежною змінною (різницею в прирості) рослини.
Приклад змінної
В експерименті, який визначає, чи новий препарат знижує рівень холестерину більше, ніж плацебо, чи більше, ніж інший препарат, незалежною величиною є тип введеного препарату. Залежною змінною є рівень холестерину, а стандартизованими змінними є вік суб'єктів, відносний стан здоров'я суб'єктів, добавки або наповнювачі в ліках або плацебо, частота введення препарату та частота перевірки рівня холестерину, et цетера. На практиці дуже важко контролювати всі ці інші змінні, тому зазвичай існує часткова стандартизація для такого складного дослідження, як це. Це означає, що розуміється, що будь-яка виявлена зміна може бути пов’язана з типом наркотику, але також може бути пов’язана з іншими факторами.