Các biến phụ thuộc là gì?

Các biến phụ thuộc là các hiện tượng quan sát được chịu ảnh hưởng của các hiện tượng khác.Trong một ví dụ, đối với ai đó nghiên cứu mức độ ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của cây, tốc độ tăng trưởng là biến phụ thuộc, bởi vì nó phụ thuộc vào số lượng ánh sáng của cây nhận được.Khi mọi người thiết kế thí nghiệm, họ xác định biến phụ thuộc hoặc biến phụ thuộc khi bắt đầu, để họ có thể đo chúng trong suốt thử nghiệm.Họ cũng xác định tất cả các yếu tố có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, với khả năng tốt nhất của chúng. Các biến này có thể được coi là có các giá trị phụ thuộc vào thao tác của một thứ khác.Đây là một cái gì đó khác được gọi là một biến độc lập.Các biến độc lập có thể có tác động đến các biến phụ thuộc, nhưng chúng không thay đổi để đáp ứng với các biến khác trong thí nghiệm.Thay vào đó, chúng được người thử nghiệm thao túng, với người thí nghiệm sử dụng thao tác được kiểm soát để kiểm tra dự đoán về cách thay đổi trong biến độc lập sẽ thay đổi biến phụ thuộc hoặc biến trong thí nghiệm..Ví dụ, giá trị của thị trường chứng khoán là một biến phụ thuộc vì nó bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài.Trong các thí nghiệm khoa học, các biến phụ thuộc là những thứ mà mọi người đang cố gắng nghiên cứu và đo lường.Khi thiết kế các thí nghiệm, các nhà nghiên cứu cố gắng suy nghĩ về tất cả những điều có thể ảnh hưởng đến những điều họ đang cố gắng đo lường, để họ có thể kiểm soát môi trường của thí nghiệm càng nhiều càng tốt. Trong ví dụ thực vật của chúng tôi ở trên, tốc độ tăng trưởng làMột biến phụ thuộc, nhưng những thứ như vậy cũng như khi cây rời đi, cho dù nó có hoa hay không.Trong trường hợp này, nhiều biến phụ thuộc có thể được thay đổi bằng cách thao tác biến độc lập.Không cho cây đủ ánh sáng có thể làm chậm tốc độ tăng trưởng, trong khi tạo cho nó quá nhiều ánh sáng có thể dẫn đến chồi lá bị cháy hoặc bị hư hỏng, ngăn chặn cây thoát ra. Mọi người có thể xác định các biến phụ thuộc và độc lập trong các khu vực như phân tích thống kê,Đồng thời, nhìn vào những thứ dường như được liên kết và khám phá những cách mà chúng được liên kết.Tuy nhiên, một số thận trọng được khuyến cáo ở đây.Tương quan không phải là nguyên nhân và khi phân tích thống kê, mọi người nên tránh sự cám dỗ để đơn giản hóa hoặc thao túng thông tin để đáp ứng một mục tiêu cụ thể.Một phân tích tốt sẽ tự đứng vững và độc giả nên đồng ý với cách mà nhà nghiên cứu xác định các biến phụ thuộc và độc lập.