外部变量：定义和示例

进行实验的目的是确定改变自变量的值是否会对因变量产生影响。

无关变量是您不想研究但也可能对因变量产生影响的任何变量。

例如，我们可能想知道篮球运动员每周训练的小时数如何影响他的每场比赛的平均得分。然而，一个也可能影响他们每场比赛得分的无关变量是他们每周花在伸展运动上的小时数。

我们需要确保控制这个无关变量，以便我们能够就练习时间对每场比赛平均得分的影响得出可靠的结论。

多余变量的类型

无关变量有四种类型：

1. 情境变量

这些是环境的各个方面，可能会影响个人在体验期间的行为方式。示例包括：

• 照明条件
• 噪音
• 视觉干扰
• 温度

2. 实验偏差

这是指实验者在实验中可能意外地影响个体行为方式的方式。示例包括：

• 使用某些措辞来暗示研究人员希望个人的行为方式。
• 向个人发出指示时，用积极或消极的语气表达自己。

3、需求特征

这是实验中可能向个人揭示研究真正目的的任何线索。示例包括：

• 他们的环境。
• 他们对当前情况的解释。
• 研究者的行为。

4. 参与者变量

这是指个体之间的自然差异以及这可能如何影响实验结果。示例包括：

• 一个人的自然智力。
• 一个人当天的心情。
• 个人的身体能力。
• 一个人集中注意力的能力。

如何控制不必要的变量

实验中控制无关变量的主要方法有四种：

1、环境一致。

每个人都应该能够在完全相同的环境中参与实验，即具有相同的照明条件、相同的噪音水平、相同的温度和相同数量的潜在干扰。这应该最大限度地减少情境变量和需求特征的影响。

2.实验设计。

通过设计一个实验，将个体随机分配到治疗组，并且研究人员也不知道哪些个体属于哪个组，这应该可以最大限度地减少实验偏差问题。

3.随机化。

通过随机分配个体进行治疗（例如，高训练量或低训练量），组间参与者能力的任何差异应大致平均分布。这应该可以最大限度地减少参与者变量的问题。

结论

通过使用一致的环境、实验设计和随机化，研究人员可以最大限度地减少潜在的无关变量对实验可能产生的影响。

因此，当研究人员得出关于自变量对因变量的影响的结论时，他们可以确定没有任何无关变量实际上导致了真正的影响。

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