통제변수

이 문서에서는 통계에 제어된 변수가 무엇인지 설명합니다. 따라서 제어 변수의 정의, 제어 변수의 예 및 연구에서 이러한 유형의 변수의 중요성을 찾을 수 있습니다.

통제변수란 무엇인가?

통계에서 제어 변수는 실험 결과에 영향을 주지만 연구할 관심이 없는 변수 유형입니다.

따라서 통제된 변수의 값은 조사 결론에 영향을 미치지 않도록 중립화되어야 합니다. 일반적으로 제어 변수는 실험 중에 일정하게 유지되므로 얻은 결과에 영향을 미치지 않습니다.

통계 연구에서는 제어된 변수를 제어하는 것이 중요합니다. 제어된 변수가 실험 결과를 방해하면 잘못된 결론이 도출될 수 있기 때문입니다. 제어 변수를 식별하고 무력화함으로써 종속 변수의 값이 독립 변수로 인해 수정되도록 보장합니다.

통제변수의 예

제어 변수의 개념을 이해할 수 있도록 이러한 유형의 변수에 대한 몇 가지 예가 아래에 제시되어 있습니다.

1. 예를 들어, 첨가된 비료의 양(독립 변수)이 식물 성장(종속 변수)에 어떻게 영향을 미치는지 분석하려는 경우 식물이 햇빛에 노출된 시간은 결과를 조건화할 수 있으므로 제어 변수입니다. .
2. 둘째, 기체의 부피(독립변수)와 기체의 압력(종속변수)의 관계에 대한 과학적 연구를 한다면 온도(제어변수)는 모든 실험에서 일정하게 유지되어야 하는 요인이다. 이는 가스의 부피와 압력을 모두 변화시킵니다.
3. 계절(독립변수)과 질병에 걸린 횟수(종속변수)의 관계를 분석한다면 통제변수는 날씨일 것이다. 기상 조건은 유기체에 영향을 미치므로 이 매개변수가 결과를 변경하지 않도록 하려면 모든 실험 대상을 동일한 장소 또는 기후가 거의 동일한 장소에서 가져와야 합니다.

제어변수, 종속변수, 독립변수

이 섹션에서는 통계 연구에서 제어 변수, 종속 변수 및 독립 변수 간의 관계가 무엇인지 살펴보겠습니다.

종속변수는 값이 다른 변수에 따라 달라지는 변수이고, 독립변수는 값이 다른 변수에 의존하지 않는 변수입니다. 따라서 이상적으로는 독립변수의 값은 연구자가 설정하고 종속변수의 값은 독립변수의 값에 따라 달라집니다.

일반적으로 통계 분석에서는 독립 변수와 종속 변수 사이의 가능한 원인과 결과 관계를 조사하려고 하므로 다른 요인이 결과를 변경하지 않는 것이 중요합니다.

이것이 실험 결과를 올바르게 분석하고 도출된 결론이 오류가 되지 않도록 제어 변수를 제어해야 하는 이유입니다.

통제변수의 중요성

기사 전체에서 설명했듯이, 통계 연구에서 통제되는 변수는 연구의 종속 변수를 크게 변화시킬 수 있고 그에 따라 얻은 결과에서 잘못된 결론을 도출할 수 있으므로 이를 염두에 두는 것이 중요합니다.

따라서 통제변수를 조절하는 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.