Переменное управление

В этой статье объясняется, что такое управляющие переменные. Таким образом, вы узнаете значение контрольной переменной, примеры контрольных переменных и важность этого типа переменной в статистике.

Что такое управляющая переменная?

В статистике контрольная переменная — это переменная, которая влияет на зависимую переменную эксперимента и не представляет интереса для изучения. Следовательно, контрольная переменная должна контролироваться таким образом, чтобы не изменить результаты опроса.

Например, если мы изучаем взаимосвязь между оценками, полученными определенными студентами, и их учебными часами, учитель, который преподавал программу, является контрольной переменной. Умение преподавателя объяснять влияет на понимание программы студентами, поэтому, чтобы не искажать результаты исследования, уместно анализировать студентов, у которых был один и тот же преподаватель.

Поэтому контрольную переменную всегда следует контролировать, чтобы она не влияла на результаты статистического исследования. В противном случае можно сделать неправильный вывод о связи между зависимой переменной и независимой переменной.

Логически, чтобы понять, что означает управляющая переменная, вы должны четко понимать, что такое зависимые переменные и независимые переменные, поэтому рекомендуется посетить следующую ссылку, прежде чем продолжить объяснение:

Примеры управляющих переменных

Увидев определение управляющей переменной, давайте теперь рассмотрим несколько примеров этого типа переменной, чтобы полностью понять концепцию.

1. Например, если проводится научное исследование взаимосвязи между объемом газа (независимая переменная) и давлением газа (зависимая переменная), температура (контрольная переменная) должна поддерживаться постоянной во всех экспериментах, поскольку она является фактор. Он изменяет как объем, так и давление газа.
2. Если вы хотите проанализировать, как количество добавленных удобрений (независимая переменная) влияет на рост растений (зависимая переменная), то время, в течение которого растения подвергались воздействию солнечного света, является контрольной переменной, поскольку оно определяет результаты.
3. Если мы проанализируем взаимосвязь между временем года (независимая переменная) и количеством заболевших (зависимая переменная), то погода станет контрольной переменной. Погодные условия влияют на организм, поэтому, чтобы этот параметр не изменил результаты, все испытуемые эксперимента должны быть взяты из одного и того же места или из мест с практически одинаковым климатом.

Имейте в виду, что контрольная переменная не является ни зависимой, ни независимой переменной эксперимента, это другой тип статистической переменной.

Важность управляющей переменной

Важно учитывать контрольные переменные в статистическом исследовании, поскольку они могут существенно изменить зависимую переменную исследования и, следовательно, из полученных результатов можно сделать ошибочные выводы.

Таким образом, контроль контрольных переменных придает эксперименту достоверность, поскольку это означает, что полученные результаты действительно являются эффектом, который независимая переменная исследования оказывает на зависимую переменную.

Кроме того, определение всех условий, при которых проводятся эксперименты, улучшает воспроизводимость эксперимента. Другими словами, чем больше контролируются условия исследования, тем легче будет воспроизвести эксперимент тем же исследователем или другим человеком, желающим подтвердить результаты.

Методы управления переменным элементом управления

Как мы видели на протяжении всей статьи, контрольные переменные необходимо контролировать в ходе статистического исследования, чтобы гарантировать правильность полученных выводов. По этой причине ниже представлено несколько методов нейтрализации влияния управляющих переменных:

• Устранение : иногда мы можем исключить управляющие переменные, логически это идеальная ситуация. Например, мы можем устранить влияние шума, проведя эксперимент в звуконепроницаемом помещении.
• Постоянные условия : если мы не можем исключить контрольную переменную, мы можем попытаться сохранить ее значение постоянным во всех экспериментах, таким образом, это не повлияет на результаты. Например, чтобы температура не влияла на испытуемых, мы можем поддерживать ее постоянной на протяжении всего обследования.
• Балансировка : если невозможно исключить или сохранить постоянной управляющую переменную, влияние указанной переменной можно сбалансировать. Например, если в эксперименте нам нужно взять в качестве испытуемых мужчин и женщин, чтобы пол не влиял на результаты, мы должны взять одинаковое количество мужчин и женщин.
• Рандомизация : если ни один из вышеперечисленных методов не может быть применен, субъекты могут быть рандомизированы, чтобы уменьшить влияние контрольных переменных. Например, если мы изучаем успеваемость учащихся, мы можем выбирать предметы случайным образом, чтобы свести к минимуму тот факт, что некоторые ученики умнее других.