Залежна та незалежна змінна: що це таке, з прикладами

Незалежна змінна та залежна змінна Вони утворюють дві найвідоміші категорії у світі науки та досліджень у таких галузях, як медицина, психологія, соціологія та інших галузях знань.

Вони є не лише основними поняттями в проведенні експериментів; Крім того, вони допомагають зрозуміти, як працює реальність, аналізуючи окремі явища. Коротше кажучи, вони дозволяють нам зменшити складність того, що ми вивчаємо, і зосередитися на простих елементах, які можуть розкрити наукові знання.

У цій статті ми побачимо, що таке залежні та незалежні змінні, з кількома прикладами, які допомагають зрозуміти його роль у науці і у використанні статистичних інструментів.

• Пов'язана стаття: "11 типів змінних, що використовуються в дослідженні"

Залежна та незалежна змінна: що це таке?

У психології, як і в будь-якій іншій науковій дисципліні, дослідження є важливим для досягнення розробки нового технік, методів, пояснювальних моделей і практичних застосувань або для покращення чи гарантування безпеки та правдивості існуючі раніше

І щоб щось дослідити, ми повинні взяти до уваги, що в будь-якому експерименті необхідно оцінювати та маніпулювати різними змінними. Змінні - це риси або характеристики, які можуть змінюватися шляхом прийняття різних значень або категорій, і чиї варіації можуть дати нам підказки про те, як відбувається явище, яке нас цікавить, або чому воно з’являється вивчення.

Отже, змінні є елементи реальності, які ми можемо визначити конкретним і передбачуваним способом до такої міри, що ми бачимо, що те, до чого воно відноситься, повторюється кілька разів у природі чи суспільстві. Наприклад, стать є змінною величиною, і те, що вона вказує, відображається у більшості людей, яких ми спостерігаємо, і дуже небагато ситуацій представляють двозначність.

На оперативному рівні, Кожного разу, коли ми працюємо експериментально, ми будемо робити це з двома основними типами: залежною та незалежною змінною.. Давайте розглянемо кожен із них у цій статті.

Базове визначення незалежної змінної

Незалежна змінна визначається як будь-яка змінна, яка перевіряється на експериментальному рівні, дослідники маніпулюють нею для перевірки гіпотези. Є про властивість, якість, характеристика або здібності, здатні впливати на решту змінних, маючи можливість змінювати або позначати поведінку решти змінних.

Таким чином, різні значення цієї змінної будуть істотними для розробки та інтерпретації результатів експерименту, оскільки вони можуть їх пояснити.

Наприклад, ви можете позначити різні ситуації, через які учасники пройдуть під час експерименту (якщо вони пройдуть через кілька), або групи, які пройдуть через різні умови експерименту. У цих випадках ми могли б говорити про інтрасуб’єктні або міжсуб’єктні незалежні змінні відповідно.

Незалежна змінна sВін названий так саме тому, що його значення не будуть змінені іншими змінними в самому експерименті.. Стать або вік є деякими змінними, які, як правило, мають тенденцію бути незалежними, оскільки вони не змінюються залежно від кількох змінних. Звичайно, ми можемо використовувати їх для вивчення інших змінних.

У будь-якому випадку, змінні залежні або незалежні залежно від контексту, в якому ми знаходимося. В одному дослідженні улюблений музичний жанр може бути залежною змінною, а в іншому – незалежною змінною.

Залежна змінна: концепція

Щодо залежної змінної, про яку ми говоримо та якість або характеристика, на поведінку якої впливає незалежна змінна. Це змінні, які вимірюються, щоб мати можливість інтерпретувати результати. Іншими словами, це те, за чим спостерігають, щоб побачити, чи змінюється воно або як воно змінюється за певних умов (контрольованих за допомогою залежних змінних).

Таким чином ми стикаємося з типом змінної, яку ми аналізуємо в експерименті чи дослідженні, оцінюючи, як вона поводиться на основі значень незалежної. Якщо незалежна змінна є причиною, ми можемо вважати, що залежна змінна є наслідком, який ми вимірюємо за фактом маніпулювання першою.

Звісно, ​​це треба враховувати не всі дослідження, в яких використовуються залежні та незалежні змінні, виражають причинно-наслідкові зв'язки. Тобто той факт, що змінюючи значення незалежної змінної, значення залежної також змінюється після a більш-менш передбачувана модель, це не означає, що причиною цієї останньої зміни було маніпулювання змінною незалежний. Особливо в соціальних науках цей тип феномена може виражати простий кореляційний ефект.

Наприклад, якщо запитати осіб із нижчим рівнем освіти про їхній намір голосувати дає інший результат, ніж запитання про їхній намір голосувати за тих, хто має вищу освіту, це не означає, що незалежна змінна «рівень освіти» є тією, яка генерує це варіація; Можливо, існує ще одна прихована змінна, яка пояснює як різні наміри голосувати, так і низький рівень навчання, наприклад, відсутність фінансових ресурсів.

• Вас може зацікавити: "15 прикладів якісних змінних з поясненнями"

Детально про його використання в дослідженнях

Поділ між залежною та незалежною змінними є основним елементом, який є частиною будь-якого дослідження, яке проводиться. Але кількість змінних, які необхідно взяти до уваги, а також тип плану експерименту та те, що насправді планується проаналізувати, можуть надзвичайно відрізнятися.

Наприклад, простий дизайн може вимагати лише використання однієї незалежної змінної та однієї незалежної. Загалом, зазвичай рекомендується, щоб принаймні щодо незалежної змінної ми використовували лише одну за раз, оскільки чим більше число незалежних, тим більша складність експерименту та ймовірність виникнення певної похибки вимірювання.

Однак якщо, наприклад, ми хочемо оцінити дію препарату, доцільніше оцінювати різні елементи в одному експерименті. Ми могли б мати незалежну міжгрупову змінну, яка була б типом групи (група суб’єктів із наркотиками та група контрольних суб’єктів, обличчя, щоб побачити, чи є значні відмінності) і внутрішньогруповий, який буде часом лікування (до лікування, після лікування та слідувати).

Так само, як залежні змінні, ми могли б оцінити різні аспекти, такі як рівень депресії, суїцидальні думки, режим харчування, лібідо, кількість і якість сну.

У будь-якому випадку зв’язок між залежною та незалежною змінними буде однаковим, і завжди слід перевіряти, чи є вплив кожної зі змінних. незалежні від залежних (і не тільки від кожного з незалежних, але й від того, чи взаємодія між ними впливає на залежні). Це можна оцінити за допомогою різних типів дизайну, наприклад ANOVA.

Інший аспект, який слід взяти до уваги, полягає в тому, що залежно від того, що буде досліджуватися і як це дослідження буде проводитися, та сама реальність може бути залежною або незалежною змінною.

Наприклад, індекс маси тіла людини може бути незалежною змінною, якщо він використовується для оцінки того, чи впливає на якусь іншу змінну, або це може бути залежна змінна, якщо ми оцінюємо, що той самий ІМТ може залежати від іншої змінна. Таким чином, позиція, з якої ми аналізуємо змінну, а не сама змінна робить її залежною чи незалежною.

Приклади його використання в науці

Як висновок, давайте розглянемо кілька прикладів ситуацій або досліджень, у яких ми можемо побачити залежну змінну та незалежну змінну.

Першим випадком може бути дослідження, спрямоване на проаналізуйте рівень зміни частоти серцевих скорочень, спричинений впливом на різні рівні висоти у людей з акрофобією. У цьому випадку висота, на яку піддається суб’єкт, буде незалежною змінною, а частота серцевих скорочень – залежною змінною.

Інше дослідження могло б полягати в аналізі впливу мови, що використовується в інструментах оцінки самооцінки, на самооцінку пацієнтів. Тип мови може бути незалежною змінною, а результати в опитувальниках самооцінки – залежною.

Третім прикладом може бути розслідування, яке аналізує вплив малорухливого способу життя/рівнів фізичної активності на індекс маси тіла, будучи ІМТ залежною змінною, а рівні фізичної активності незалежною.

Четвертий і останній приклад можна знайти в дослідженні, яке оцінює, як позитивний вплив впливає на рівень задоволеності життям. Рівні позитивного впливу були б незалежною змінною, а залежною змінною були б рівні задоволеності життям.