종속 변수와 독립 변수가 어떤 실험 또는 조사의 두 가지 주요 변수입니다. 독립 (VI)은 종속 변수 (VD)에 대한 영향을 연구하기 위해 변경되거나 제어되는 것입니다. 종속 항목은 조사 및 측정되는 변수입니다.
그런 다음 원인 (독립 변수) 및 결과 (종속 변수)로 볼 수 있습니다. 독립은 실험자에 의해 제어되고 종속은 독립에 대한 응답으로 변경됩니다. 예를 들어 보겠습니다.
알코올 섭취가 혈압에 미치는 영향을 연구하기위한 연구를하고 싶습니다. 매일 섭취하는 알코올의 양은 독립 변수 (원인)가되고 혈압은 종속 변수 (효과)가됩니다.
다른 예 :
-물리적 저항에 대한 담배의 효과. 담배 소비 (VI), 물리적 저항 (DV).
-설탕 소비가 체중에 미치는 영향. 설탕 소비량 (VI), 무게 (DV).
과학적 방법에 대한이 기사에서는 이러한 변수가 과학적 조사에 사용되는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
독립 변수와 종속 변수의 개념,이를 식별하는 방법은?
독립 변수
독립 변수 (VI)는 종속 변수 (VD)에 미치는 영향을보기 위해 변경되거나 제어되는 변수입니다. 예를 들어, 한 연구에서 키가 체중에 미치는 영향을 측정하려고합니다. 높이는 VI이고 무게는 RV입니다.
그것은 그 자체로 서있을 수 있고 실험자가하는 어떤 일이나 실험 자체 내의 다른 변수의 영향을받지 않습니다. 따라서 그 이름은 "독립적"입니다.
실험자가 체계적으로 관리하거나 조작 할 수있는 변수로, 통제 된 변화가 종속 변수에 직접적인 영향을 미칩니다.
수학적 관점에서 말하면 방정식 또는 연구 모델에 대한 입력 요소이며 그래프의 가로 (x) 축으로 표시됩니다.
즉, 연구중인 관계에서 가정 된 "원인"입니다. 일반적으로 여러 요인이 동시에 종속 변수에 영향을주지 않도록 하나만 독립 변수로 선택됩니다.
이런 일이 발생하면 "독립"변수의 수정 중 어떤 것이 관찰 된 행동의 변화를 유발하는지 식별하고 측정하기가 어려울 것입니다.
독립 변수는 연구 유형에 따라 제어 변수 또는 예측 변수라고도합니다.
종속 변수
종속 변수 (VD)는 독립 변수 (VD)의 영향을받는 변수입니다. 측정되는 효과에 관한 것입니다. 예를 들어, 연구에서 식물이받는 태양의 양과 높이를 측정하려고합니다. 태양의 양이 VI이고 그것이 원인입니다. 식물의 높이는 측정 된 효과 인 DV가 될 것입니다.
실험자가 자신의 행동이 통제 된 변화에 어떻게 반응하는지보기 위해 관찰과 측정에 초점을 맞추는 것이 전체 연구의 초점입니다. 즉, 연구 된 관계의 추정 "효과"입니다.
함수 모델 또는 방정식의 출력 요소이기 때문에 그래프의 세로축 (y) 축에 표시됩니다. 이 변수에서 관찰 된 변화는 실험 결과의 기본 부분으로 꼼꼼하게 기록됩니다.
연구 유형에 따라 실험 변수, 측정 변수 또는 반응 변수라고도합니다.
종속 및 독립 변수 식별 (예제 포함)
"의존적"또는 "독립적"이라는 단순한 이름은 그 정의가 매우 쉽고 보편적 인 것처럼 보이기 때문에 그 성격을 이해하기 위해 추가 설명이 필요하지 않다는 인상을 줄 수 있습니다.
특히 사회 과학 또는 행동 과학에서 연구 변수의 정확한 식별은 혼란 스럽거나 명확하지 않을 수 있습니다. 이러한 이유로 결과가 적절하고 의미가 있도록 차이를 관리하는 것이 매우 중요합니다.
많은 학자들은 실험적이지 않거나 과학적 방법과 일치하지 않는 연구에 대해 "의존적"및 "독립적"이라는 용어를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
그럼에도 불구하고 그것들은 여전히 사회성 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 방법 론적 접근 방식의 일부입니다.
다음 연습은 선택한 변수를 식별하거나 구별하는 빠른 방법으로, 의미있는 방식으로 연구 변수의 이름을 문장에 삽입합니다.
- / He / Los는 / 그들에 변화를 일으키고, / 그 / 그들에게 / 그들에 변화를 일으키는 것은 불가능합니다.
예
1 - 연구에서 다음이 개 변수를 사용하여, 제안 된 운동과 "긍정적 인 코멘트"와 "자부심", 그것으로 다음 읽을 것입니다 : 자아 존중감의 변화 원인 긍정적 인 코멘트를 그리고 자부심이 변화를 일으킬 수 있다는 것은 불가능하다 긍정적 인 의견에.
보다 논리적이고 과학적인 관점에서 위의 제안은 많은 의미가 있으며 종속 변수와 독립 변수 사이의 식별 및 구별을 설명하기 위해 작동합니다.
이전 요점에서 언급했듯이 사회적 또는 심리적 관점에서 훨씬 더 심층적 인 연구를 통해 좋은 자존감이 긍정적 인 의견으로 번역 될 수있는 사람들에게 긍정적 인 영향을 미칠 수있는 사례를 논의 할 수 있습니다.
2- "햇볕에 더 많이 노출되면 하루 종일 폐쇄 된 사무실에 머무르는 근로자의 행복 수준이 높아진다"에서 제안 된 운동을 사용하면 태양에 대한 노출이 독립 변수가되고 행복 수준이 종속 변수가됩니다.
독립적 인 사람은 노출 시간 (시간, 일, 주)으로 제어 할 수 있으며, 하루가 끝날 때 단순히 어떻게 느끼는지 묻는 여러 척도의 부양 가족을 제어 할 수 있습니다.
3- "어린이의 소셜 네트워크의 이점 또는 악화 요인은 무엇입니까?"라는 질문에서 소셜 네트워크가 아동에게 유익하거나 악화되는 효과를 유발한다고 가정하기 때문에 독립 변수로 소셜 네트워크를 식별하는 것이 분명히 가능합니다. 이 효과는 연구 대상으로 제안 된 것이므로 종속 변수입니다.
4- 서로 다른 개구부에서 수돗물을 통해 흐르는 물의 양은 얼마입니까? : 독립 변수는 폐쇄, 약간 개방, 반 개방 및 완전 개방으로 제어되는 수도꼭지의 개방입니다. 종속 변수는 분당 리터로 측정 된 물의 흐름입니다.
5 - 빠른 전압이 증가함에 따라 전기 모터의 회전 : 볼트 제어 전력 전압 독립 변수. 분당 회전 수로 측정 된 회전 속도, 종속 변수.
참고 문헌
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