Controllo variabile

Questo articolo spiega cosa sono le variabili di controllo. Troverai quindi il significato di variabile di controllo, esempi di variabili di controllo e qual è l’importanza di questo tipo di variabile in statistica.

Cos’è una variabile di controllo?

In statistica, una variabile di controllo è una variabile che influenza la variabile dipendente dell’esperimento e non presenta alcun interesse da studiare. Pertanto, una variabile di controllo deve essere controllata in modo tale da non modificare i risultati di un sondaggio.

Ad esempio, se studiamo la relazione tra i voti ottenuti da alcuni studenti e le loro ore di studio, l’insegnante che ha insegnato il programma è una variabile di controllo. La capacità di spiegazione del docente influisce sulla comprensione del programma da parte degli studenti, per questo motivo, per non alterare i risultati della ricerca, è opportuno analizzare gli studenti che hanno avuto lo stesso docente.

Una variabile di controllo deve quindi essere sempre controllata in modo che non influenzi i risultati dello studio statistico. Altrimenti si potrebbe trarre una conclusione errata sulla relazione tra la variabile dipendente e la variabile indipendente.

Logicamente, per capire cosa significa una variabile di controllo, è necessario avere ben chiaro cosa sono le variabili dipendenti e le variabili indipendenti, quindi si consiglia di visitare il seguente link prima di continuare la spiegazione:

Esempi di variabili di controllo

Dopo aver visto la definizione di variabile di controllo, vediamo ora alcuni esempi di questo tipo di variabile per comprendere appieno il concetto.

1. Ad esempio, se si conduce uno studio scientifico sulla relazione tra il volume di un gas (variabile indipendente) e la pressione del gas (variabile dipendente), la temperatura (variabile di controllo) deve essere mantenuta costante in tutti gli esperimenti perché è una fattore Modifica sia il volume che la pressione di un gas.
2. Se vuoi analizzare come la quantità di fertilizzante aggiunto (variabile indipendente) influisce sulla crescita delle piante (variabile dipendente), il tempo in cui le piante sono state esposte alla luce solare è una variabile di controllo perché condiziona i risultati.
3. Se analizziamo la relazione tra il periodo dell’anno (variabile indipendente) e il numero di malattie contratte (variabile dipendente), il meteo costituisce una variabile di controllo. Le condizioni meteorologiche influiscono sull’organismo, quindi affinché questo parametro non cambi i risultati, tutti i soggetti dell’esperimento devono provenire dallo stesso luogo o da luoghi con clima praticamente identico.

Tieni presente che una variabile di controllo non è né la variabile dipendente né quella indipendente dell’esperimento, è un altro tipo di variabile statistica.

Importanza della variabile di controllo

È importante considerare le variabili di controllo in uno studio statistico perché possono modificare in modo significativo la variabile dipendente della ricerca e, pertanto, si possono trarre conclusioni errate dai risultati ottenuti.

Pertanto, il controllo delle variabili di controllo conferisce validità a un esperimento perché significa che i risultati dedotti sono veramente l’effetto che la variabile indipendente della ricerca ha sulla variabile dipendente.

Inoltre, la definizione di tutte le condizioni in cui vengono eseguiti gli esperimenti migliora la riproducibilità di un esperimento. In altre parole, quanto più le condizioni di studio saranno controllate, tanto più facile sarà riprodurre l’esperimento da parte dello stesso ricercatore o di un’altra persona che voglia corroborare i risultati.

Tecniche per controllare un controllo variabile

Come abbiamo visto in tutto l’articolo, le variabili di controllo devono essere controllate durante un’indagine statistica per garantire che le conclusioni ottenute siano corrette. Per questo motivo, di seguito vengono presentati diversi metodi per neutralizzare l’effetto delle variabili di controllo:

• Eliminazione : a volte possiamo eliminare le variabili di controllo, logicamente questa è la situazione ideale. Ad esempio, possiamo eliminare l’effetto del rumore eseguendo l’esperimento in una stanza insonorizzata.
• Condizioni costanti : se non possiamo eliminare la variabile di controllo, possiamo provare a mantenere il suo valore costante in tutti gli esperimenti, in questo modo non influenzerà i risultati. Ad esempio, affinché la temperatura non influisca sui soggetti, possiamo mantenerla costante durante tutto il rilievo.
• Bilanciamento : se è impossibile eliminare o mantenere costante la variabile di controllo, è possibile bilanciare l’effetto di detta variabile. Ad esempio, se nell’esperimento dobbiamo prendere come soggetti uomini e donne, affinché il genere non influisca sui risultati, dobbiamo prendere lo stesso numero di uomini e donne.
• Randomizzazione : quando nessuna delle tecniche sopra indicate può essere applicata, i soggetti possono essere randomizzati per ridurre l’effetto delle variabili di controllo. Ad esempio, se stiamo studiando il rendimento scolastico degli studenti, possiamo scegliere le materie in modo casuale per ridurre al minimo il fatto che alcuni studenti siano più intelligenti di altri.