外部変数: 定義と例

実験を行うポイントは、独立変数の値の変更が従属変数に影響を与えるかどうかを判断することです。

無関係な変数とは、従属変数にも影響を与える可能性がある、研究したくない変数です。

たとえば、バスケットボール選手が 1 週間に練習する時間数が、1 試合あたりの平均得点にどのような影響を与えるかを知りたい場合があります。ただし、1 試合あたりのポイントに影響を与える可能性がある無関係な変数の 1 つは、毎週ストレッチに費やす時間数です。

練習に費やした時間が試合ごとの平均得点に与える影響について信頼できる結論を導き出せるように、この無関係な変数を確実に制御する必要があります。

余分な変数の種類

無関係な変数には 4 つのタイプがあります。

1. 状況変数

これらは、体験中に個人がどのように行動するかに影響を与える可能性のある環境の側面です。例としては次のものが挙げられます。

• 照明条件
• ノイズ
• 視覚的な気を散らすもの
• 温度

2. 実験バイアス

これは、実験者が実験中に個人の行動に誤って偏りをもたらす可能性がある方法を指します。例としては次のものが挙げられます。

• 研究者が個人にどのように行動してほしいかをほのめかすために、特定の表現を使用します。
• 個人に指示を与えるときは、肯定的または否定的なトーンで自分自身を表現してください。

3. 需要特性

これは、研究の真の目的を個人に明らかにする可能性のある実験の手がかりです。例としては次のものが挙げられます。

• 彼らの環境。
• 状況で何が起こっているかについての彼らの解釈。
• 研究者の行動。

4. 参加者の変数

これは、個人間の自然な差異と、それが実験の結果にどのような影響を与えるかを指します。例としては次のものが挙げられます。

• 個人の自然な知性。
• その日の個人の気分。
• 個人の身体能力。
• 個人の集中力。

不要な変数を制御する方法

実験で無関係な変数を制御するには、主に 4 つの方法があります。

1. 一貫した環境。

各個人は、まったく同じ環境、つまり、同じ照明条件、同じ騒音レベル、同じ温度、同じ数の潜在的な気を散らす環境で実験に参加できなければなりません。これにより、状況変数と需要特性の影響が最小限に抑えられます。

2. 実験計画。

個人がランダムに治療グループに割り当てられ、研究者もどの個人がどのグループに属するか分からないように実験を設計することで、実験の偏りの問題を最小限に抑えることができます。

3. ランダム化。

個人をランダムに治療（トレーニング量が多い、またはトレーニング量が少ない）に割り当てることにより、グループ間の参加者の能力の差がほぼ均等に分散されるはずです。これにより、参加者変数の問題が最小限に抑えられます。

結論

一貫した環境、実験計画、ランダム化を使用することで、研究者は潜在的な無関係な変数が実験に与える影響を最小限に抑えることができます。

したがって、研究者が独立変数が従属変数に及ぼす影響について結論を導き出すとき、実際に真の影響を引き起こしている外部変数がないことを確信できます。

追加リソース

隠し変数とは何ですか?
紛らわしい変数とは何ですか?