독립변수의 수준은 무엇입니까?

실험에는 두 가지 유형의 변수가 있습니다.

독립변수: 종속변수에 미치는 영향을 관찰하기 위해 실험자가 수정하거나 제어하는 변수.

종속 변수: 독립 변수에 “종속”되는 실험에서 측정된 변수입니다.

실험에서 연구자는 독립변수의 변화가 종속변수에 어떻게 영향을 미치는지 이해하려고 합니다.

독립변수가 여러 실험 조건을 가질 때, 독립변수의 수준이 있다고 합니다.

예를 들어, 교사가 세 가지 학습 방법이 시험 점수에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어 한다고 가정해 보겠습니다. 그녀는 무작위로 30명의 학생에게 일주일 동안 세 가지 학습 방법 중 하나를 사용하도록 할당하고 각 학생은 정확히 동일한 시험을 치릅니다.

이 예에서 독립변수는 학습 기법이며 세 가지 수준이 있습니다.

• 기법 1
• 기법 2
• 기법 3

즉, 학생들이 잠재적으로 노출될 수 있는 세 가지 실험 조건이 있습니다.

이 예에서 종속변수는 학생이 사용하는 학습 방법에 따라 달라지는 시험 점수입니다.

다음 예에서는 여러 수준에서 독립변수를 사용하는 몇 가지 추가 실험을 보여줍니다.

예시 1: 광고비

마케팅 담당자가 텔레비전 광고에 세 가지 다른 금액(낮음, 중간, 높음)을 지출하여 특정 제품의 판매에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 실험을 수행한다고 가정합니다.

이 실험에는 다음과 같은 변수가 있습니다.

독립변수: 광고비 지출

• 3가지 레벨:
  • 약한
  • 평균
  • 높은

종속변수: 총 제품 판매량

예 2: 위약 대 약물

의사가 특정 약물이 환자의 혈압을 낮추는지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 그는 100명의 환자로 구성된 단순 무작위 표본을 모집하고 실제 약물이 포함된 약을 사용하도록 50명을 할당하고 실제로는 위약인 약을 사용하도록 50명을 무작위로 할당했습니다.

이 실험에는 다음과 같은 변수가 있습니다.

독립변수: 약물의 종류

• 2개 레벨:
  • 진짜 약 알약
  • 위약 알약

종속변수: 혈압의 전반적인 변화

실시예 3: 식물 성장

식물학자가 식물 성장에 서로 다른 영향을 미치는지 확인하기 위해 밭에서 다섯 가지 다른 비료(A, B, C, D, E라고 부르겠습니다)를 사용한다고 가정해 보겠습니다.

이 실험에는 다음과 같은 변수가 있습니다.

독립변수: 비료 종류

• 5개 레벨:
  • 비료 A
  • 비료B
  • 비료C
  • 비료
  • 비료

종속변수: 식물 성장

독립변수의 수준을 분석하는 방법

일반적으로 우리는 일원 분산 분석을 사용하여 독립 변수의 수준이 종속 변수에서 다른 결과를 초래하는지 여부를 확인합니다.

일원 분산 분석에서는 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

• H ₀ (널): 모든 그룹 평균이 동일함
• H ₁ (대체): 적어도 하나의 그룹 평균이 다릅니다.   나머지

예를 들어, 일원 분산 분석을 사용하여 이전 예의 다섯 가지 비료 유형이 식물의 평균 성장률을 다르게 하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

ANOVA의 p-값이 특정 유의 수준(예: α = 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각할 수 있습니다. 이는 평균 식물 성장이 다섯 가지 비료 수준 모두에서 동일하지 않다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있음을 의미합니다.

그런 다음 사후 테스트를 수행하여 어떤 비료가 다른 평균 성장률을 초래하는지 정확하게 확인할 수 있습니다.