متغير تسيطر عليه

تشرح هذه المقالة ما هي المتغيرات الخاضعة للرقابة في الإحصائيات. وهكذا ستجد تعريف المتغير المتحكم فيه وأمثلة للمتغيرات المتحكم فيها وأهمية هذا النوع من المتغيرات في البحث.

ما هو المتغير الخاضع للرقابة؟

في الإحصاء، المتغير المتحكم فيه هو نوع من المتغيرات التي تؤثر على نتيجة التجربة ولكنها ليست ذات أهمية للدراسة.

ولذلك يجب تحييد قيمة المتغير الخاضع للرقابة بحيث لا تؤثر على استنتاجات التحقيق. عادة، تظل المتغيرات الخاضعة للرقابة ثابتة أثناء التجارب، وبالتالي لا تؤثر على النتائج التي تم الحصول عليها.

في الدراسة الإحصائية، من المهم التحكم في المتغيرات الخاضعة للرقابة، لأنها إذا عطلت نتائج التجارب، فهذا يعني إمكانية التوصل إلى نتيجة غير صحيحة. من خلال تحديد متغيرات التحكم وتحييدها، فإننا نضمن أن قيمة المتغير التابع يتم تعديلها فقط بسبب المتغير المستقل.

أمثلة على المتغيرات الخاضعة للرقابة

لكي تفهم مفهوم المتغير المتحكم فيه، نعرض أدناه عدة أمثلة لهذا النوع من المتغيرات:

1. على سبيل المثال، 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 متحكم فيه لأنه يمكن أن يؤثر على النتائج. .
2. ثانيا، إذا أجريت دراسة علمية على العلاقة بين حجم الغاز (المتغير المستقل) وضغط الغاز (المتغير التابع)، فيجب أن تظل درجة الحرارة (المتغير المتحكم فيه) ثابتة في جميع التجارب لأنها عامل الذي يغير كلا من حجم وضغط الغاز.
3. إذا قمنا بتحليل العلاقة بين الوقت من السنة (متغير مستقل) وعدد الأمراض الملتقطة (متغير تابع)، فإن المتغير المتحكم فيه سيكون الطقس. 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.

المتغير المسيطر والمتغير التابع والمتغير المستقل

سنرى في هذا القسم ما هي العلاقة بين المتغير المتحكم فيه والمتغير التابع والمتغير المستقل في الدراسة الإحصائية.

المتغير التابع هو المتغير الذي تعتمد قيمته على متغير آخر، أما المتغير المستقل فهو ذلك المتغير الذي لا تعتمد قيمته على أي متغير آخر. لذلك، من الناحية المثالية، يتم تحديد قيمة المتغير المستقل من قبل الباحث وتختلف قيمة المتغير التابع حسب قيمة المتغير المستقل.

بشكل عام، في التحليل الإحصائي، نريد التحقق من علاقة السبب والنتيجة المحتملة بين متغير مستقل ومتغير تابع، لذلك من المهم ألا تغير أي عوامل أخرى النتائج.

ولهذا يجب التحكم في المتغيرات المتحكم بها، حتى يمكن تحليل نتائج التجارب بشكل صحيح ولا تكون الاستنتاجات المستخلصة خاطئة.

أهمية المتغير المتحكم فيه

كما هو موضح في جميع أنحاء المقال، من المهم أن نأخذ في الاعتبار المتغيرات التي يتم التحكم فيها 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 تنظيم المتغيرات الخاضعة للرقابة يعطي صلاحية للتجربة لأنه يعني أن النتائج المستنتجة هي في الواقع 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.