Що таке рівні незалежної змінної?

В експерименті є два типи змінних:

Незалежна змінна: змінна, яку експериментатор змінює або контролює, щоб мати можливість спостерігати вплив на залежну змінну.

Залежна змінна: змінна, виміряна в експерименті, яка «залежна» від незалежної змінної.

Під час експерименту дослідник хоче зрозуміти, як зміни незалежної змінної впливають на залежну змінну.

Якщо незалежна змінна має кілька експериментальних умов, кажуть, що існують рівні незалежної змінної .

Наприклад, припустімо, що вчитель хоче знати, як три різні методи навчання впливають на результати тестів. Вона випадковим чином призначає 30 студентам використовувати одну з трьох методик навчання протягом тижня, а потім кожен студент складає точно такий самий іспит.

У цьому прикладі незалежною змінною є Studying Technique і вона має три рівні :

• Техніка 1
• Техніка 2
• Техніка 3

Тобто є три умови експерименту, до яких потенційно можуть піддаватися студенти.

Залежною змінною в цьому прикладі є іспитовий бал, який залежить від методики навчання, яку використовує студент.

Наступні приклади ілюструють деякі додаткові експерименти з використанням незалежних змінних на кількох рівнях.

Приклад 1: витрати на рекламу

Припустімо, що маркетолог проводить експеримент, під час якого він витрачає три різні суми (низьку, середню, високу) на телевізійну рекламу, щоб побачити, як це впливає на продажі певного продукту.

У цьому експерименті ми маємо такі змінні:

Незалежна змінна: витрати на рекламу

• 3 рівня:
  • Слабкий
  • СЕРЕДНЯ
  • Високий

Залежна змінна: Загальний обсяг продажів продукції

Приклад 2: плацебо проти препарату

Припустімо, що лікар хоче знати, чи знижує певний препарат артеріальний тиск у його пацієнтів. Він набирає просту випадкову вибірку зі 100 пацієнтів і випадковим чином призначає 50 для використання таблетки, яка містить справжній препарат, і 50 для використання таблетки, яка насправді є просто плацебо.

У цьому експерименті ми маємо такі змінні:

Незалежна змінна: Тип ліків

• 2 рівня:
  • Справжня лікарська таблетка
  • Таблетки плацебо

Залежна змінна: загальна зміна артеріального тиску

Приклад 3: Вирощування рослин

Припустімо, що ботанік використовує п’ять різних добрив (ми назвемо їх A, B, C, D, E) на полі, щоб визначити, чи мають вони різний вплив на ріст рослин.

У цьому експерименті ми маємо такі змінні:

Незалежна змінна: Тип добрива

• 5 рівнів:
  • Добриво А
  • Добриво Б
  • Добриво C
  • Добриво
  • Добриво

Залежна змінна: Ріст рослин

Як аналізувати рівні незалежної змінної

Як правило, ми використовуємо односторонній дисперсійний аналіз , щоб визначити, чи рівні незалежної змінної викликають різні результати залежної змінної.

Односторонній ANOVA використовує такі нульові та альтернативні гіпотези:

• H ₀ (null): усі групові середні рівні
• H ₁ (альтернатива): принаймні одне групове середнє значення відрізняється   відпочинок

Наприклад, ми могли б використати односторонній дисперсійний аналіз, щоб визначити, чи призводять п’ять різних типів добрив із попереднього прикладу до різних середніх темпів росту рослин.

Якщо p-значення ANOVA нижче певного рівня значущості (наприклад, α = 0,05), тоді ми можемо відхилити нульову гіпотезу. Це означає, що ми маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що середній ріст рослин не є однаковим на всіх п’яти рівнях удобрення.

Потім ми могли б провести ретельне тестування , щоб точно визначити, які саме добрива призводять до різних середніх темпів росту.