従属変数と独立変数: それらが何であるか、例とともに

独立変数と従属変数 それらは、医学、心理学、社会学、およびその他の知識分野などの分野における科学および研究の世界で最もよく知られている 2 つのカテゴリを形成します。

それらは実験を行う上での基本的な概念であるだけではありません。 さらに、孤立した現象の分析から現実がどのように機能するかを理解するのに役立ちます。 つまり、研究内容の複雑さを軽減し、科学的知識を明らかにする単純な要素に焦点を当てることができます。

この記事では、従属変数と独立変数が何であるかを見ていきます。 科学におけるその役割を理解するのに役立ついくつかの例 および統計ツールの使用において。

• 関連記事：「研究で使用される11種類の変数"

従属変数と独立変数: それらは何ですか?

心理学では、他の科学分野と同様に、研究は新しいものの開発を達成するために不可欠です. 技術、方法、説明モデル、および実用的なアプリケーション、またはそのセキュリティと真実性を改善または保証する 既存の

また、何かを調査するには、どの実験でもさまざまな変数を評価して操作する必要があることを考慮に入れる必要があります。 変数は、異なる値またはカテゴリを採用することによって変化する可能性のある特性または特性であり、その 変化は、興味のある現象がどのように発生するか、またはなぜ発生するかについての手がかりを提供してくれます 勉強。

したがって、変数は 具体的かつ予測可能な方法で定義できる現実の要素 それが何を指しているのか、自然や社会の中で何度も繰り返されていることがわかるほどです。 たとえば、性別は変数であり、それが示すことは、私たちが観察する大多数の人間に反映されており、あいまいさを示す状況はほとんどありません.

運用レベルでは、 実験的に作業するときは常に、従属変数と独立変数の 2 つの主なタイプを使用します。. この記事全体を通して、それぞれを見ていきましょう。

独立変数の基本的な定義

独立変数は、仮説を検証するために研究者によって操作され、実験レベルでテストされる任意の変数として定義されます。 についてです 残りの変数に影響を与える力を持つ特性、品質、特性、または適性残りの変数の動作を変更またはマークすることができます。

したがって、この変数のさまざまな値は、実験の結果を説明できるため、実験の結果を設計および解釈するために不可欠です。

たとえば、参加者が実験中に経験するさまざまな状況 (複数の経験を経験する場合) や、さまざまな実験条件を経験するグループにマークを付けることができます。 これらの場合、それぞれ被験者内または被験者間の独立変数について話すことができます。

独立変数 sこのように名付けられたのは、その値が実験自体の残りの変数によって変更されないためです。. 性別や年齢は、いくつかの変数によっては変化しないため、原則として独立している変数です。 もちろん、それらを使用して他の変数を調べることもできます。

いずれにせよ、変数は、私たちが自分自身を見つけたコンテキストに応じて、依存または独立しています。 ある調査では、好きな音楽のジャンルが従属変数である場合もあれば、独立変数である場合もあります。

従属変数: 概念

従属変数については、 その振る舞いが独立変数によって影響を受ける品質または特性. これらは、結果を解釈できるようにするために測定される変数です。 言い換えれば、特定の条件 (従属変数を使用して制御) が与えられた場合に、変化するかどうか、またはどのように変化するかを確認するために観察されているものです。

このようにして、実験または調査で分析する変数のタイプに直面し、独立変数の値に基づいてどのように動作するかを評価します。 独立変数が原因である場合、従属変数は、最初の変数を操作したという事実から測定される結果であると考えることができます。

もちろん、それは考慮されなければならない 従属変数と独立変数が使用されるすべての調査が因果関係を表すわけではありません. つまり、独立変数の値を変更すると、従属変数の値も次のように変化するという事実。 多かれ少なかれ予測可能なパターンですが、この最後の変更の原因が変数の操作であったことを意味するものではありません 独立。 特に社会科学では、この種の現象は単純な相関効果を表現できます。

たとえば、教育レベルが低い人に投票する意思を尋ねると、その意思を尋ねるのとは異なる結果が得られる場合 これは、独立変数「教育レベル」がこれを生成するものであることを意味する必要はありません。 変化; 投票する意図の違いと、資金不足などの研究レベルの低さの両方を説明する別の隠れた変数がある可能性があります。

• あなたは興味があるかもしれません: "質的変数の 15 例と説明"

研究での使用に関する詳細

従属変数と独立変数の間の分割は、実行される調査の一部である基本的な要素です。 しかし、考慮すべき変数の数、実験計画の種類、および実際に分析対象となるものは、非常に多様です。

例えば、 単純な設計では、1 つの独立変数と 1 つの独立変数のみを使用する必要がある場合があります。. 一般に、少なくとも独立変数に関しては、一度に 1 つだけ使用することが通常推奨されます。 独立変数の数が多いほど、実験が複雑になり、測定誤差が生じる可能性が高くなります。

ただし、たとえば、薬の効果を評価したい場合は、同じ実験でさまざまな要素を評価する方が適切です。 グループのタイプ（薬物を含む被験者のグループと対照被験者のグループ、 有意差があるかどうかを確認するために顔を合わせます) および治療の時間となるグループ内 (治療前、治療後、および ファローアップ）。

同様に、従属変数として、うつ病のレベル、自殺念慮、食事パターン、性欲、睡眠の量と質などのさまざまな側面を評価できます。

いずれにせよ、従属変数と独立変数の関係は同じになり、各変数の効果があるかどうかを常に確認する必要があります。 依存するものに依存しない (独立したものそれぞれだけでなく、それらの間の相互作用が依存するものに影響を与えるかどうかについても)。 これは、ANOVA などのさまざまなタイプの計画によって評価できます。.

考慮すべきもう 1 つの側面は、調査対象と調査の実施方法に応じて、同じ現実が従属変数または独立変数になる可能性があることです。

たとえば、個人の体格指数は、これを評価するために使用される場合、独立変数になる可能性があります。 他の変数に影響を与えるか、同じBMIが別の変数に依存する可能性があると評価した場合、従属変数になる可能性があります 変数。 したがって、変数を依存または独立させるのは、変数自体ではなく、変数を分析する位置です。

科学における使用例

結論として、従属変数と独立変数を確認できる状況または調査の例をいくつか見てみましょう。

最初のケースは、 さまざまなレベルの高度にさらされることによって生じる心拍数の変化のレベルを分析する 高所恐怖症の人に。 この場合、被験者がさらされる高さが独立変数になり、心拍数が従属変数になります。

別の研究では、自尊心評価ツールで使用される言語の種類が患者の自己評価に与える影響を分析することができます。 言語のタイプは独立変数であり、自尊心アンケートの結果は従属変数である可能性があります。

3 番目の例は、分析する調査である可能性があります。 体格指数に対する座りがちなライフスタイル/身体活動レベルの影響従属変数は BMI、独立変数は身体活動レベルです。

4番目で最後の例は、ポジティブな影響が人生の満足度にどのように影響するかを評価する研究で見つけることができます. 肯定的な影響のレベルが独立変数になり、従属変数が人生の満足度になります。