控制变量

本文解释了统计学中的控制变量。因此，您将找到受控变量的定义、受控变量的示例以及此类变量在研究中的重要性。

什么是受控变量？

在统计学中，受控变量是一种影响实验结果但不值得研究的变量。

因此，必须对受控变量的值进行中和，使其不会影响调查的结论。通常，受控变量在实验过程中保持恒定，因此不会影响获得的结果。

在统计研究中，控制受控变量非常重要，因为如果它们扰乱了实验结果，就意味着可能会得出错误的结论。通过识别和中和控制变量，我们确保因变量的值仅因自变量而被修改。

受控变量的示例

为了让您理解受控变量的概念，下面提供了此类变量的几个示例：

1. 例如，如果您想分析肥料添加量（自变量）如何影响植物生长（因变量），则植物暴露在阳光下的时间是受控变量，因为它可以调节结果。 。
2. 其次，如果对气体体积（自变量）和气体压力（因变量）之间的关系进行科学研究，则温度（受控变量）必须在所有实验中保持恒定，因为它是一个因素改变气体的体积和压力。
3. 如果我们分析一年中的时间（自变量）和患病人数（因变量）之间的关系，受控变量将是天气。天气条件会影响生物体，因此为了使该参数不改变结果，所有实验对象必须来自同一地点或气候几乎相同的地方。

受控变量、因变量和自变量

在本节中，我们将了解统计研究中受控变量、因变量和自变量之间的关系。

因变量是其值取决于另一个变量的变量，而自变量是其值不依赖于任何其他变量的变量。因此，理想情况下，自变量的值由研究人员设定，因变量的值根据自变量的值而变化。

一般来说，在统计分析中，我们想要调查自变量和因变量之间可能的因果关系，因此重要的是没有其他因素改变结果。

这就是为什么必须控制被控变量，这样才能正确分析实验结果，得出的结论才不会错误。

受控变量的重要性

正如整篇文章所解释的，记住统计研究中控制的变量很重要，因为它们可以显着改变研究的因变量，因此，可以从获得的结果中得出错误的结论。

因此，调节受控变量赋予实验有效性，因为这意味着推断的结果确实是研究的自变量对因变量的影响。

此外，定义进行实验的所有条件可以提高实验的可重复性。换句话说，研究条件控制得越多，同一位研究人员或另一个希望证实结果的人就越容易重复实验。