無関係な変数

この記事では、奇妙な変数とは何かについて説明します。したがって、外部変数の例、外部変数のさまざまなタイプ、そして最後に、外部変数の効果を制御する方法について説明します。

外部変数とは何ですか?

奇妙な変数とは、実験の結果に影響を与える可能性はあるものの、研究するには面白くない変数です。したがって、無関係な変数は調査結果を変えないように制御する必要があります。

たとえば、薬が人体にどのような影響を与えるかを分析したい場合、奇妙な変数として実験対象者のアレルギーが考えられます。論理的には、被験者が薬の成分のいずれかに対してアレルギーを持っている場合、その反応は他の人の反応とは異なります。したがって、統計的研究を行うときは、すべての無関係な変数を制御するように努める必要があります。

したがって、無関係な変数は、研究者の知らないうちに従属変数の値に影響を与える可能性があり、したがって、従属変数と分析対象の独立変数の間の関係について誤った結論を導く可能性があります。

外部変数の例

奇妙な変数の定義がわかったので、その意味をより深く理解するために、このタイプの変数の例をいくつか示します。

1. 獲得した成績 (従属変数) と費やした学習時間 (独立変数) の関係を研究する場合、睡眠時間は学力に影響を与える可能性があるため、奇妙な変数は各生徒の睡眠時間です。
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可能性があるため、奇妙な変数です。
3. 工場の生産量 (従属変数) と工場が保有する機械の数 (独立変数) の相関関係を研究する場合、奇妙な変数として従業員が受け取る給与が挙げられます。これは従業員のモチベーション、したがって従業員のパフォーマンスに影響を与えるためです。

外部変数の種類

主に、余分な変数は 3 つの異なるタイプに分類できます。

• 状況 (または社会) 変数: これらは、実験の被験者の行動に影響を与える可能性のある環境変数です。例: 騒音、温度、視覚的な妨げ…
• 実験者バイアス: 研究者は、意識することなく個人の行動に影響を与える可能性があります。たとえば、実験者がコマンドを肯定的な方法で送信するか否定的な方法で送信するかに応じて、人は異なる行動をする可能性があります。また、実験者は、提案された状況でどのように行動すべきかを被験者に提案する場合もあります。
• 個人 (または参加者) 変数: 研究対象の特性が実験結果を条件付ける可能性があります。例: 個人の知能、個人の感情状態、過去に同様のテストを実施した個人の経験…

外部変数を制御する方法

記事全体で説明したように、統計分析を実行するときは、無関係な変数が実験結果を変えたり、誤った結論を導いたりしないように、外部変数を制御する必要があります。したがって、このセクションでは、外部変数の効果を制御するために使用できるさまざまなテクニックを見ていきます。

• 削除: 場合によっては、余分な変数を削除できます。これは論理的に理想的な状況です。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。
• 一定の条件: 無関係な変数を排除できない場合は、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。そうすれば、結果に影響を与えることはありません。たとえば、温度が被験者に影響を与えないように、研究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: 無関係な変数を排除したり一定に保つことが不可能な場合、その変数の影響のバランスを取ることができます。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: 上記の手法がいずれも適用できない場合は、無関係な変数の影響を軽減するために被験者をランダム化できます。たとえば、学生の学業成績を研究している場合、他の学生よりも賢い学生が存在する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。