التحكم المتغير

تشرح هذه المقالة ماهية متغيرات التحكم. ولذلك ستجد معنى متغير التحكم وأمثلة لمتغيرات التحكم وما أهمية هذا النوع من المتغيرات في الإحصاء.

ما هو متغير التحكم؟

في الإحصاء، متغير التحكم هو متغير يؤثر على المتغير التابع للتجربة ولا يهم دراسته. ولذلك، يجب التحكم في متغير التحكم بطريقة لا تغير نتائج الاستطلاع.

على سبيل المثال، إذا قمنا بدراسة العلاقة بين الدرجات التي حصل عليها طلاب معينون وساعات دراستهم، فإن المعلم الذي قام بتدريس البرنامج هو متغير ضابط. تؤثر قدرة المعلم على الشرح على فهم الطلاب للبرنامج، ولهذا السبب، من أجل عدم تغيير نتائج البحث، من المناسب تحليل الطلاب الذين لديهم نفس المعلم.

ولذلك يجب التحكم دائمًا في متغير التحكم حتى لا يؤثر على نتائج الدراسة الإحصائية. وبخلاف ذلك، يمكن التوصل إلى نتيجة غير صحيحة حول العلاقة بين المتغير التابع والمتغير المستقل.

منطقيا، لفهم ما يعنيه متغير التحكم، يجب أن تكون واضحا بشأن ما هي المتغيرات التابعة والمتغيرات المستقلة، لذا ينصح بزيارة الرابط التالي قبل مواصلة الشرح:

أمثلة على متغيرات التحكم

بعد أن رأينا تعريف متغير التحكم، دعونا الآن نلقي نظرة على عدة أمثلة لهذا النوع من المتغيرات لفهم المفهوم بشكل كامل.

1. على سبيل المثال، إذا أجريت دراسة علمية على العلاقة بين حجم الغاز (المتغير المستقل) وضغط الغاز (المتغير التابع)، فيجب أن تظل درجة الحرارة (متغير التحكم) ثابتة في جميع التجارب لأنها درجة حرارة ثابتة. عامل يغير كلاً من حجم الغاز وضغطه.
2. إذا كنت تريد تحليل كيفية تأثير كمية الأسمدة المضافة (متغير مستقل) على نمو النبات (متغير تابع)، فإن الوقت الذي تتعرض فيه النباتات لأشعة الشمس هو متغير تحكم لأنه يحدد النتائج.
3. وإذا قمنا بتحليل العلاقة بين الوقت من السنة (متغير مستقل) وعدد الأمراض المصابة (متغير تابع)، فإن الطقس يشكل متغير تحكم. تؤثر الظروف الجوية على الكائن الحي، لذا لكي لا تغير هذه المعلمة النتائج، يجب أن يتم أخذ جميع موضوعات التجربة من نفس المكان أو من أماكن ذات مناخ مماثل عمليا.

ضع في اعتبارك أن متغير التحكم ليس المتغير التابع ولا المستقل للتجربة، بل هو نوع آخر من المتغيرات الإحصائية.

أهمية متغير التحكم

من المهم أخذ متغيرات التحكم بعين الاعتبار في الدراسة الإحصائية لأنها يمكن أن تغير بشكل كبير المتغير التابع للبحث، وبالتالي يمكن استخلاص استنتاجات خاطئة من النتائج التي تم الحصول عليها.

وبالتالي، فإن التحكم في متغيرات التحكم يضفي صلاحية التجربة لأنه يعني أن النتائج المستنتجة هي في الحقيقة تأثير المتغير المستقل للبحث على المتغير التابع.

بالإضافة إلى ذلك، فإن تحديد كافة الشروط التي يتم بموجبها إجراء التجارب يؤدي إلى تحسين إمكانية تكرار نتائج التجربة. بمعنى آخر، كلما تم التحكم في ظروف الدراسة، كلما كان من الأسهل إعادة إنتاج التجربة من قبل نفس الباحث أو من قبل شخص آخر يرغب في تأكيد النتائج.

تقنيات التحكم بالتحكم المتغير

وكما رأينا خلال المقال، يجب التحكم في متغيرات التحكم أثناء التحقيق الإحصائي للتأكد من صحة الاستنتاجات التي تم الحصول عليها. لهذا السبب، يتم عرض عدة طرق أدناه لتحييد تأثير متغيرات التحكم:

• الإزالة : في بعض الأحيان يمكننا إزالة متغيرات التحكم، وهذا هو الوضع المثالي منطقيًا. على سبيل المثال، يمكننا التخلص من تأثير الضوضاء عن طريق إجراء التجربة في غرفة عازلة للصوت.
• الشروط الثابتة : إذا لم نتمكن من حذف متغير التحكم، فيمكننا أن نحاول الحفاظ على قيمته ثابتة في جميع التجارب، وبهذه الطريقة لن يؤثر ذلك على النتائج. على سبيل المثال، حتى لا تؤثر درجة الحرارة على الأشخاص، يمكننا الحفاظ عليها ثابتة طوال فترة المسح.
• الموازنة : إذا كان من المستحيل إزالة أو الحفاظ على ثبات متغير التحكم، فيمكن موازنة تأثير المتغير المذكور. على سبيل المثال، إذا كان علينا في التجربة أن نأخذ الرجال والنساء كمواضيع، بحيث لا يؤثر الجنس على النتائج، فيجب أن نأخذ نفس عدد الرجال مثل النساء.
• التوزيع العشوائي : عندما لا يمكن تطبيق أي من التقنيات المذكورة أعلاه، يمكن توزيع المواضيع بشكل عشوائي لتقليل تأثير متغيرات التحكم. على سبيل المثال، إذا كنا ندرس الأداء الأكاديمي للطلاب، فيمكننا اختيار المواد بشكل عشوائي لتقليل حقيقة أن بعض الطلاب أكثر ذكاءً من غيرهم.