Kontrollierte variable

In diesem Artikel wird erklärt, was kontrollierte Variablen in der Statistik sind. So finden Sie die Definition einer kontrollierten Variablen, Beispiele für kontrollierte Variablen und die Bedeutung dieser Art von Variablen in der Forschung.

Was ist eine kontrollierte Variable?

In der Statistik ist eine kontrollierte Variable ein Variablentyp, der das Ergebnis eines Experiments beeinflusst, für die Untersuchung jedoch nicht von Interesse ist.

Der Wert einer Regelgröße muss daher neutralisiert werden, damit er die Schlussfolgerungen einer Untersuchung nicht beeinflusst. Normalerweise bleiben die Regelgrößen während der Experimente konstant und haben daher keinen Einfluss auf die erzielten Ergebnisse.

In einer statistischen Studie ist es wichtig, die kontrollierten Variablen zu kontrollieren, denn wenn sie die Ergebnisse der Experimente stören, kann es zu falschen Schlussfolgerungen kommen. Indem wir die Kontrollvariablen identifizieren und neutralisieren, stellen wir sicher, dass der Wert der abhängigen Variablen nur aufgrund der unabhängigen Variablen geändert wird.

Beispiele für kontrollierte Variablen

Damit Sie das Konzept der Regelgröße verstehen, werden im Folgenden einige Beispiele für diesen Variablentyp vorgestellt:

1. Wenn Sie beispielsweise analysieren möchten, wie sich die zugesetzte Düngermenge (unabhängige Variable) auf das Pflanzenwachstum auswirkt (abhängige Variable), ist die Zeit, die die Pflanzen dem Sonnenlicht ausgesetzt waren, eine kontrollierte Variable, da sie die Ergebnisse beeinflussen kann. .
2. Zweitens: Wenn eine wissenschaftliche Studie über die Beziehung zwischen dem Volumen eines Gases (unabhängige Variable) und dem Druck des Gases (abhängige Variable) durchgeführt wird, muss die Temperatur (kontrollierte Variable) in allen Experimenten konstant gehalten werden, da sie ein Faktor ist das sowohl das Volumen als auch den Druck eines Gases verändert.
3. Wenn wir den Zusammenhang zwischen der Jahreszeit (unabhängige Variable) und der Anzahl der erkrankten Krankheiten (abhängige Variable) analysieren, wäre das Wetter eine kontrollierte Variable. Die Wetterbedingungen wirken sich auf den Organismus aus. Damit dieser Parameter die Ergebnisse nicht verändert, müssen alle Versuchspersonen vom selben Ort oder von Orten mit praktisch identischem Klima stammen.

Kontrollierte Variable, abhängige Variable und unabhängige Variable

In diesem Abschnitt werden wir sehen, welche Beziehung zwischen einer kontrollierten Variablen, einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen in einer statistischen Studie besteht.

Die abhängige Variable ist eine Variable, deren Wert von einer anderen Variablen abhängt. Die unabhängige Variable hingegen ist die Variable, deren Wert von keiner anderen Variablen abhängt. Im Idealfall wird der Wert der unabhängigen Variablen also vom Forscher festgelegt und der Wert der abhängigen Variablen variiert je nach Wert der unabhängigen Variablen.

Im Allgemeinen möchten wir in einer statistischen Analyse eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen untersuchen. Daher ist es wichtig, dass keine anderen Faktoren die Ergebnisse verändern.

Deshalb müssen die Regelgrößen kontrolliert werden, damit die Ergebnisse der Experimente korrekt analysiert werden können und die daraus gezogenen Schlussfolgerungen nicht fehlerhaft sind.

Bedeutung der Regelgröße

Wie im gesamten Artikel erläutert, ist es wichtig, die in einer statistischen Studie kontrollierten Variablen im Auge zu behalten, da sie die abhängige Variable der Forschung erheblich verändern können und daher aus den erzielten Ergebnissen falsche Schlussfolgerungen gezogen werden können.

Somit verleiht die Regulierung der kontrollierten Variablen einem Experiment Gültigkeit, weil es bedeutet, dass die abgeleiteten Ergebnisse tatsächlich die Wirkung sind, die die unabhängige Variable der Forschung auf die abhängige Variable hat.

Darüber hinaus verbessert die Definition aller Bedingungen, unter denen Experimente durchgeführt werden, die Reproduzierbarkeit eines Experiments. Mit anderen Worten: Je besser die Studienbedingungen kontrolliert werden, desto einfacher ist es, das Experiment durch denselben Forscher oder eine andere Person zu reproduzieren, die die Ergebnisse bestätigen möchte.