变量控制

本文解释什么是控制变量。因此，您将了解控制变量的含义、控制变量的示例以及此类变量在统计中的重要性。

什么是控制变量？

在统计学中，控制变量是影响实验因变量的变量，并且对研究没有意义。因此，控制变量必须以不改变调查结果的方式进行控制。

例如，如果我们研究某些学生获得的成绩与其学习时间之间的关系，那么教授该课程的老师就是一个控制变量。教师的讲解能力会影响学生对程序的理解，因此，为了不改变研究结果，最好对同一位教师的学生进行分析。

因此，必须始终控制控制变量，使其不会影响统计研究的结果。否则，可能会对因变量和自变量之间的关系得出错误的结论。

从逻辑上讲，要理解控制变量的含义，就必须清楚什么是因变量和自变量，因此建议在继续解释之前访问以下链接：

控制变量的示例

了解了控制变量的定义后，现在让我们看一下此类变量的几个示例，以充分理解该概念。

1. 例如，如果对气体的体积（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（控制变量）在所有实验中都必须保持恒定，因为它是一个因子 它会改变气体的体积和压力。
2. 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），植物暴露在阳光下的时间是一个控制变量，因为它决定了结果。
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，天气就构成了控制变量。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。

请记住，控制变量既不是实验的因变量也不是自变量，它是另一种类型的统计变量。

控制变量的重要性

在统计研究中考虑控制变量非常重要，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，控制控制变量可以提高实验的有效性，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。

变量控制的控制技术

正如我们在整篇文章中所看到的，在统计调查过程中必须控制控制变量，以确保获得的结论是正确的。为此，下面提出了几种方法来抵消控制变量的影响：

• 消除：有时我们可以消除控制变量，逻辑上这是理想的情况。例如，我们可以通过在隔音室中进行实验来消除噪音的影响。
• 恒定条件：如果不能消除控制变量，可以在所有实验中尽量保持其值恒定，这样就不会影响结果。例如，为了不影响受试者的温度，我们可以在整个调查过程中保持温度恒定。
• 平衡：如果控制变量无法消除或保持恒定，则可以平衡该变量的影响。例如，如果在实验中我们必须以男性和女性为受试者，以便性别不影响结果，那么我们必须采取与女性相同数量的男性。
• 随机化：当无法应用上述技术时，可以对受试者进行随机化以减少控制变量的影响。例如，如果我们正在研究学生的学习成绩，我们可以随机选择科目，以尽量减少某些学生比其他学生聪明的事实。