가변제어

이 문서에서는 제어 변수가 무엇인지 설명합니다. 따라서 통제변수의 의미, 통제변수의 예, 통계에서 이러한 유형의 변수가 갖는 중요성을 알게 될 것입니다.

통제변수란 무엇인가?

통계에서 통제변수는 실험의 종속변수에 영향을 미치는 변수로 연구할 가치가 없는 변수이다. 따라서 통제변수는 설문조사 결과를 변경하지 않는 방식으로 통제되어야 한다.

예를 들어 특정 학생의 성적과 학습 시간 간의 관계를 연구하면 해당 프로그램을 가르친 교사가 통제 변수가 됩니다. 교사의 설명 능력은 학생들의 프로그램 이해에 영향을 미치므로, 연구 결과를 바꾸지 않기 위해서는 같은 교사를 둔 학생들을 분석하는 것이 적절하다.

따라서 통제 변수는 통계 연구 결과에 영향을 미치지 않도록 항상 통제되어야 합니다. 그렇지 않으면 종속변수와 독립변수 간의 관계에 대해 잘못된 결론이 도출될 수 있습니다.

논리적으로 통제변수가 무엇을 의미하는지 이해하려면 종속변수와 독립변수가 무엇인지 명확히 이해해야 하므로 설명을 계속하기 전에 다음 링크를 방문하는 것이 좋습니다.

통제변수의 예

제어 변수의 정의를 살펴보았으므로 이제 개념을 완전히 이해하기 위해 이러한 유형의 변수에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 예를 들어, 기체의 부피(독립변수)와 기체의 압력(종속변수) 사이의 관계에 대한 과학적 연구가 진행된다면, 온도(제어변수)는 모든 실험에서 일정하게 유지되어야 합니다. 요인 가스의 부피와 압력을 모두 변경합니다.
2. 첨가된 비료의 양(독립변수)이 식물 성장(종속변수)에 어떻게 영향을 미치는지 분석하려는 경우 식물이 햇빛에 노출된 시간이 결과를 조절하므로 제어변수가 됩니다.
3. 계절(독립변수)과 질병에 걸린 횟수(종속변수)의 관계를 분석하면 날씨가 통제변수가 된다. 기상 조건은 유기체에 영향을 미치므로 이 매개변수가 결과를 변경하지 않도록 하려면 모든 실험 대상을 동일한 장소 또는 기후가 거의 동일한 장소에서 가져와야 합니다.

통제변수는 실험의 종속변수도 독립변수도 아니며, 또 다른 유형의 통계변수라는 점을 명심하세요.

통제변수의 중요성

통제변수는 연구의 종속변수를 크게 변화시킬 수 있고, 그에 따라 얻은 결과에서 잘못된 결론을 도출할 수 있기 때문에 통계 연구에서 통제변수를 고려하는 것이 중요합니다.

따라서 통제변수를 통제하는 것은 추론된 결과가 실제로 연구의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향이라는 것을 의미하기 때문에 실험에 타당성을 부여합니다.

또한 실험이 수행되는 모든 조건을 정의하면 실험의 재현성이 향상됩니다. 즉, 연구 조건을 더 많이 제어할수록 동일한 연구자나 결과를 확증하려는 다른 사람이 실험을 재현하기가 더 쉬워집니다.

가변 제어를 제어하는 기술

기사 전체에서 살펴본 것처럼, 얻은 결론이 올바른지 확인하려면 통계 조사 중에 제어 변수를 제어해야 합니다. 이러한 이유로 제어 변수의 효과를 중화하기 위한 몇 가지 방법이 아래에 제시됩니다.

• 제거(Elimination) : 때때로 통제변수를 제거할 수 있는데, 논리적으로 이것이 이상적인 상황이다. 예를 들어, 방음실에서 실험을 수행하면 소음의 영향을 제거할 수 있습니다.
• 상수 조건 : 제어 변수를 제거할 수 없는 경우 모든 실험에서 해당 값을 일정하게 유지하려고 노력할 수 있습니다. 이렇게 하면 결과에 영향을 미치지 않습니다. 예를 들어, 온도가 피험자에게 영향을 미치지 않도록 조사 내내 온도를 일정하게 유지할 수 있습니다.
• 균형 조정 : 제어 변수를 제거하거나 일정하게 유지하는 것이 불가능할 경우 해당 변수의 효과가 균형을 이룰 수 있습니다. 예를 들어, 실험에서 성별이 결과에 영향을 미치지 않도록 남성과 여성을 피험자로 삼아야 한다면, 남성과 여성의 수를 동일하게 해야 합니다.
• 무작위화 : 위의 기술 중 어느 것도 적용할 수 없는 경우 제어 변수의 영향을 줄이기 위해 피험자를 무작위화할 수 있습니다. 예를 들어, 학생들의 학업 성취도를 연구하는 경우 일부 학생들이 다른 학생들보다 똑똑하다는 사실을 최소화하기 위해 무작위로 과목을 선택할 수 있습니다.