制御変数

この記事では、統計における制御変数とは何かについて説明します。したがって、制御変数の定義、制御変数の例、研究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、実験の結果に影響を与えるものの、研究には関心のない変数の一種です。

したがって、制御変数の値は、調査の結論に影響を与えないように中立化する必要があります。通常、制御変数は実験中一定のままであるため、得られる結果には影響しません。

統計的研究では、制御変数を制御することが重要です。制御変数が実験結果を混乱させると、誤った結論が導き出される可能性があるためです。制御変数を特定して無力化することで、従属変数の値が独立変数によってのみ変更されることが保証されます。

制御変数の例

制御変数の概念を理解できるように、このタイプの変数の例をいくつか以下に示します。

1. たとえば、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ことができるため、制御変数となります。 。
2. 第二に、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) は要因であるため、すべての実験で一定に保つ必要があります。気体の体積と圧力の両方を変化させます。
3. 一年の時期 (独立変数) と罹患数 (従属変数) の関係を分析すると、制御変数は天候になります。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、従属変数、独立変数

このセクションでは、統計研究における制御変数、従属変数、独立変数の関係がどのようなものであるかを見ていきます。

従属変数は、値が他の変数に依存する変数であり、一方、独立変数は、値が他の変数に依存しない変数です。したがって、理想的には、独立変数の値は研究者によって設定され、従属変数の値は独立変数の値に応じて変化します。

一般に、統計分析では、独立変数と従属変数の間の考えられる因果関係を調査する必要があるため、他の要因によって結果が変わらないことが重要です。

このため、実験の結果を正しく分析し、導き出された結論が誤らないように、制御変数を制御する必要があります。

制御変数の重要性

記事全体で説明したように、統計研究で制御される変数は研究の従属変数を大きく変える可能性があり、その結果、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ため、それらの変数に留意することが重要です。

したがって、制御変数を調整すると、推測される結果が研究の独立変数が従属変数に及ぼす影響が真に反映されることを意味するため、実験に妥当性が与えられます。

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。