可変制御

この記事では、制御変数とは何かについて説明します。したがって、制御変数の意味、制御変数の例、統計におけるこのタイプの変数の重要性がわかります。

制御変数とは何ですか?

統計学において、制御変数とは、実験の従属変数に影響を与える変数であり、研究には興味がありません。したがって、制御変数は調査結果を変えない方法で制御する必要があります。

たとえば、特定の生徒が獲得した成績とその学習時間の関係を研究する場合、そのプログラムを教えた教師が制御変数になります。教師の説明能力はプログラムに対する生徒の理解に影響を与えるため、研究結果を変更しないためには、同じ教師に指導を受けた生徒を分析することが適切です。

したがって、制御変数は、統計的研究の結果に影響を与えないように常に制御されなければなりません。そうしないと、従属変数と独立変数の関係について誤った結論が導き出される可能性があります。

論理的には、制御変数の意味を理解するには、従属変数と独立変数が何であるかを明確にする必要があるため、説明を続ける前に次のリンクにアクセスすることをお勧めします。

制御変数の例

制御変数の定義を理解したので、概念を完全に理解するためにこのタイプの変数の例をいくつか見てみましょう。

1. たとえば、ガスの体積 (独立変数) とガスの圧力 (従属変数) の関係について科学的研究を行う場合、温度 (制御変数) はすべての実験で一定に保つ必要があります。係数 気体の体積と圧力の両方を変化させます。
2. 添加した肥料の量 (独立変数) が植物の成長 (従属変数) にどのような影響を与えるかを分析したい場合、植物が日光にさらされた時間は結果を条件付けるため、制御変数になります。
3. 一年の時期（独立変数）と罹患数（従属変数）との関係を分析すると、天候が制御変数を構成します。気象条件は生物に影響を与えるため、このパラメータによって結果が変わらないようにするには、実験のすべての被験者を同じ場所、または実質的に同じ気候の場所から採取する必要があります。

制御変数は実験の従属変数でも独立変数でもなく、別のタイプの統計変数であることに留意してください。

制御変数の重要性

統計研究では制御変数を考慮することが重要です。制御変数は研究の従属変数を大きく変える可能性があり、そのため、得られた結果から誤った結論が導き出される可能性があるからです。

したがって、制御変数を制御することは、推定された結果が研究の独立変数が従属変数に与える真の効果であることを意味するため、実験に妥当性を与えます。

さらに、実験を実行するすべての条件を定義すると、実験の再現性が向上します。言い換えれば、研究条件をより制御すればするほど、同じ研究者または結果を裏付けたい別の研究者による実験の再現が容易になります。

可変コントロールを制御するテクニック

この記事全体で見てきたように、得られた結論が正しいことを確認するには、統計調査中に制御変数を制御する必要があります。このため、制御変数の影響を中和するためのいくつかの方法を以下に示します。

• 消去: 制御変数を消去できる場合があります。論理的には、これが理想的な状況です。例えば、防音室で実験を行うことで騒音の影響を排除できます。
• 一定条件: 制御変数を削除できない場合は、すべての実験でその値を一定に保つように試みることができます。これにより、結果に影響を与えなくなります。たとえば、温度が被験者に影響を及ぼさないように、調査全体を通じて温度を一定に保つことができます。
• バランス調整: 制御変数を排除したり一定に保つことが不可能な場合、その変数の効果のバランスをとることができます。たとえば、性別が結果に影響を与えないように実験で男性と女性を被験者として取らなければならない場合、女性と同じ数の男性を取らなければなりません。
• ランダム化: 上記の手法のいずれも適用できない場合、被験者をランダム化して制御変数の影響を減らすことができます。たとえば、学生の学業成績を研究している場合、一部の学生が他の学生よりも賢いという事実を最小限に抑えるために、ランダムに科目を選択できます。