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科学的方法は、実験を通して自然界を調査する手段です。仮説は推測であり、自然界について何かを説明するように設計されています。実験とは、特定の仮説が真か偽かを判断するために、個人がさまざまな条件にさらされる管理された調査です。科学者はこれらの条件に対する被験者の反応を分析し、それらから結論を導きます。科学実験を理解するには、従属変数と独立変数の両方が実験の確立にどのように機能するかを理解する必要があります。
独立変数
独立変数は、実験によって変更されないままになる要素です。これは、実験者が制御する要素です。これは、実験対象が独立変数にさらされるかどうかを決定し、独立変数のどれだけが対象にさらされるかを決定することもできます。
従属変数
従属変数は、経験によって変化する要素です。これは、研究者が直接制御できず、代わりに独立変数に依存する要因です。従属変数を観察することにより、実験者は、因果関係や単純な関連付けなど、従属変数と独立変数の間に何らかの関係があるかどうかを判断できます。科学者の仮説が正しい場合、従属変数は独立変数にさらされると変化します。
例
例として、プライベートレッスンがより良い成績をもたらすという仮説をテストするために設計された実験を考えます。実験では、学校の一部の生徒は卒業する前に1年間プライベートレッスンを受けています。クラスは独立変数です。注記は従属変数です。
2つのグループ
該当する場合、独立変数と従属変数間の関係を正しく評価するには、科学者は実験対象を2つのグループに分ける必要があります。これらの1つは、独立変数にさらされたテストグループです。もう1つは、独立変数に公開されていないコントロールグループです。テストグループとコントロールグループの間に違いがない場合は、従属変数と独立変数間の接続の可能性は低くなります。
相関と因果関係
相関は必ずしも因果関係を意味するものではありません。特定の実験での従属変数の変化が独立変数の変化に関連しているからといって、最初の変数が2番目の変数の影響であるとは証明されません。両方が3番目の隠し変数によってリンクされている可能性があります。例として、野球の試合とホットドッグの消費の関係を発見しようとする実験を考えてみましょう。研究では、より多くの試合を観戦する人々がより多くのホットドッグを食べることを示していますが、これは野球を観戦することが彼らをより多くのホットドッグを食べるように導くことを証明していません。野球が好きな人は、単にホットドッグも好きになる傾向があります。実験は、それらがテストしようとした仮説を証明するために、そのような隠れた接続の可能性を排除するように注意深く設計する必要があります。
