Что такое независимая переменная? Определение и примеры

14 октября 2021 г.

В научном исследовании ученые определяют независимые и зависимые переменные, чтобы понять причинно-следственные связи. Они разрабатывают контролируемые экспериментальные установки, в которых измеряют, как независимые переменные влияют на зависимые переменные. Изучение того, что такое независимые переменные и как они работают в контексте исследования, может помочь вам узнать, как их идентифицировать и использовать в ваших собственных исследованиях. В этой статье мы определяем, что такое независимая переменная, объясняем, почему она важна, описываем, как она используется, и предлагаем несколько примеров, которые помогут вам идентифицировать и применять их в исследованиях.

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная — это условие в исследовании, которое влияет на зависимую переменную. В исследованиях ученые стремятся понять причинно-следственные связи между двумя или более состояниями. Чтобы определить, как определенные условия влияют на другие, исследователи определяют независимые и зависимые переменные. Независимая переменная — это условие, которое воздействует на зависимую переменную, а зависимая переменная — это условие, которое исследователи измеряют, чтобы понять, в какой степени независимая переменная вызывает эффект. Понимая отношения между этими переменными, ученые могут сделать разумные выводы о том, как разные значения влияют друг на друга.

Например, если фармаколог хотел измерить эффективность нового лекарства в облегчении симптомов простуды, он планировал эксперимент, в котором вводил лекарство и измерял, в какой степени оно облегчает симптомы у участника. В этом эксперименте лекарство является независимой переменной, поскольку оно воздействует на симптомы. Симптомы простуды являются зависимой переменной, поскольку они зависят от влияния независимой переменной. Сводя к минимуму возможность влияния любых внешних факторов на эксперимент, фармаколог может обоснованно заключить, что изменения зависимой переменной являются результатом независимой переменной.

Почему важны независимые переменные?

Независимые переменные необходимы для эффективного планирования эксперимента, поскольку они позволяют ученым идентифицировать причинно-следственные связи. В контролируемом эксперименте исследователи работают над минимизацией или устранением возможных внешних воздействий, чтобы они могли сделать выводы о том, как одна переменная влияет на другую. Для достижения этой цели они определяют одну или несколько независимых переменных, которые применяются к зависимой переменной. Затем они измеряют влияние независимых переменных на зависимую переменную, чтобы понять, в какой степени независимая переменная влияет на зависимую переменную. Устраняя внешние влияния, ученые могут делать обоснованные выводы об этих отношениях.

Когда использовать независимые переменные

Как правило, исследователи используют независимые переменные при проведении эксперимента. Даже неформальные эксперименты обычно имеют независимые и зависимые переменные. Например, если вы заметили, что после ежедневной пробежки у вас на ногах появились волдыри, вы можете провести неформальный эксперимент, чтобы проверить, какая из ваших беговых кроссовок лучше всего подходит для ног. В этом эксперименте независимыми переменными являются туфли, а зависимыми переменными — ваши ноги. Вы можете попробовать носить одну пару обуви в течение недели и оценить, как чувствуют себя ваши ноги после каждой пробежки. Тогда вы можете попробовать другую пару на следующей неделе.

Несмотря на неформальный характер, эксперимент позволяет собрать доказательства и сделать выводы о том, какая обувь лучше подходит для ваших ног. Ваша обувь действует как независимая переменная, потому что она влияет на зависимую переменную, ваши ноги. Переменные также работают таким же образом в более формальных экспериментах. Формальный эксперимент может также включать дополнительные элементы управления, чтобы предотвратить влияние внешних факторов на результаты. Например, если каждый день носить одни и те же носки и бегать с одинаковой скоростью, в одно и то же время и на одно и то же расстояние, количество внешних переменных, которые могут исказить результаты вашего эксперимента, сводится к минимуму.

Примеры независимых переменных

Вот несколько дополнительных примеров независимых переменных, используемых в различных контекстах исследования:

В организации

Многие предприятия используют обширные методы исследования рынка, чтобы понять своих целевых клиентов и поведение потребителей. Они также применяют формальные методы исследования, пытаясь улучшить свою стратегию по привлечению и обслуживанию своих клиентов. Например, компания, которая хочет обновить свой интернет-магазин, может протестировать несколько вариантов макета страницы с фокус-группой, которая представляет его основную клиентскую базу. Их цель — сделать страницу более эффективной и сократить время, которое клиенты должны проводить на странице для завершения своих транзакций.

В этом эксперименте независимой переменной является макет страницы, а зависимой переменной — время, проведенное на странице. Изменяя макет страницы, компания надеется повлиять на то, сколько времени пользователи проводят на странице. Поскольку время, проведенное на странице, зависит от макета страницы, компания может протестировать несколько макетов и оценить, как каждый из них влияет на время пользователя.

На рабочем месте

Помимо использования в исследованиях рынка, независимые переменные могут помочь компаниям улучшить свои рабочие процессы. Отдел кадров компании часто оценивает эффективность своей текущей политики и планирует изменения для улучшения рабочих процессов. Например, если отдел кадров заметит, что производительность сотрудников снижается в определенное время каждый день, они могут провести эксперимент, чтобы увидеть, повышает ли производительность труда введение коротких структурированных перерывов в одно и то же время каждый день. В этом эксперименте независимой переменной является период перерыва, а зависимой переменной — производительность труда.

В социальных исследованиях

Исследователи социальных наук в области психологии, социологии и криминологии используют независимые и зависимые переменные для изучения отношений между людьми и обществом. Например, исследователь-психолог может разработать эксперимент, чтобы понять, как привязанность в раннем детстве влияет на тревогу у взрослых. В своем эксперименте они идентифицировали независимую переменную как раннюю детскую привязанность, поскольку они предсказывают, что стили привязанности влияют на взрослую тревогу. Они собирают информацию о стилях привязанности участников исследования и сопоставляют их с уровнем их тревожности, чтобы оценить, существует ли значительная причинно-следственная связь между переменными.

В медицинских исследованиях

Последний пример независимых переменных в исследованиях относится к медицинским исследованиям. В фармацевтических исследованиях ученые используют клинические исследования для оценки эффективности и безопасности новых лекарств. При тестировании эффективности нового лекарства независимой переменной является лекарство, а зависимой переменной — здоровье субъекта исследования. Поскольку исследователь хочет понять, как лекарство влияет на здоровье субъекта, здоровье субъекта зависит от влияния лекарства.