独立変数と従属変数の定義と例

すべての科学実験には、従属変数と独立変数が含まれます。独立変数は、研究対象の現象またはシステムへの影響を決定するために、研究者によって制御または操作される変数です。この変数は、他の変数の値には依存せず、実験計画の特性と研究者の希望にのみ依存します。したがって、その名前。一方、従属変数は応答変数です。独立変数の値に依存するものです。言い換えれば、独立変数と従属変数は、それぞれ研究中の現象の原因と結果として理解することができます。

変数は、実験中に変化する可能性があるものとして理解されることを覚えておく必要があります。変数にはいくつかの種類があり、従属変数と独立変数はそのうちの 2 つにすぎません。実験計画に応じて、独立変数と依存変数の両方が存在する可能性がありますが、いずれにしても、実験を意味のあるものにするためには、それぞれ少なくとも 1 つ存在する必要があります。

従属変数、独立変数と仮説の関係

科学的研究は、特にシステムのより良い理解、新しい技術の開発、またはさまざまな行動の結果のより良い予測を可能にする因果関係を確立することを意図して行われます.

これらの目標を達成するために、研究者は科学的方法に依存しています。これは、研究者が関心のある現象またはシステムに関連して自問する質問から始まる一連のステップに準拠しています。このシステムを研究した後、観測された現象の原因についての仮説または推測が提起され、その仮説を検証または除外するための実験が計画されます。

従属変数と独立変数が現れるのは、仮説を立てて実験を計画している最中です。

例

ヨーロッパの著名な大学での服装を観察した後、ある科学者が不思議に思うという仮説的なケースを想像してみましょう: 衣服の色が人々の知性に影響を与えるのではないか? この質問を検討し、いくつかの観察を行った後、次の仮説が提案されます。「緑色を身に着けると知能が向上する」.

次に、仮説の妥当性を確認または除外するための実験を計画するときが来ます。まず、どれが実験の変数で、どのようにそれらを測定するか、どれが原因と結果を表しているかを確立する必要があります。後者は、どちらが従属変数であるか、独立変数であるかを定義するものです。

この例では、仮説の書き方から、研究者が「緑を身に着けている」ことが原因で、「頭が良くなった」ことが結果であると考えていることが暗示されています。このようにして、従属変数が IQ などの知性の尺度である一方で、独立変数が衣服の色になることが確立されます。

この例でわかるように、従属変数と独立変数は実験の仮説と密接に関連しています。科学の中心となるこれら 2 つの概念を説明するために、追加の例を以下に示します。

従属変数と独立変数の違い

従属変数と独立変数の例

• 新しい利尿薬が実験用ラットの尿量を増加させるかどうかを決定する実験では、利尿薬の投与量が独立変数であり、生成される尿の量が従属変数です。研究者は、ラットが生成する尿の量を自由に設定することはできませんが、ラットに与える薬物の投与量を制御することはできます。

• 土木技師は、新しい混和剤が鉄筋コンクリートの硬化率を高めるかどうかを判断したいと考えています。これを行うために、彼は新しい添加剤の割合を変化させ、混合物が硬化するのにかかる時間を測定する実験を計画しました。この場合、独立変数は添加された混和剤の割合であり、固化時間は従属変数です。

• 分子生物学の実験で、研究者は、ある化学物質が P タンパク質をコードする遺伝子の発現を調節できるかどうかを調べることに関心があります.これを行うために、彼は細菌のコロニーによって生成される P タンパク質の濃度を測定します.物質を培地に添加する前後。彼らの仮説は、この化合物が遺伝子の発現を阻害し、したがってそのタンパク質の産生を阻害するというものです。この場合、独立変数は化合物の有無であり、P の生成は従属変数です。

• 微生物を使用してインスリンを生産する会社は、研究開発チームによって分離された新しい菌株をテストしたいと考えています。これを行うために、彼らは、新しい株と以前に使用された別の株のインスリン産生を比較する実験を行います。この場合、菌株の種類が独立変数であり、インスリン産生が従属変数です。

• ある研究では、植物の葉の色素沈着に対する光強度の影響を決定することが望まれています。この場合の独立変数は光強度で、葉の色素沈着は従属変数になります。

• ある病院は、看護スタッフの連続勤務時間が救急治療室に入る患者の死亡率に影響するかどうかを判断したいと考えています。ここで、連続勤務時間数は独立変数を表し、ER に入る患者の死亡率は応答変数です。

従属変数と独立変数を区別する方法は?

ほとんどの場合、どれが独立変数でどれが従属変数かを簡単に判断できます。ただし、何らかの理由で混乱が生じた場合は、ゼロから始めて次の手順に従うことをお勧めします。

• ステップ 1:実験に関係するすべての変数を特定します。これは、実験を通じて変化する可能性がある、または変化する可能性のあるすべての要因を特定することを意味します。
• ステップ 2:すべての変数の中で、研究課題と実験の仮説に直接関係する変数を特定します。
• ステップ 3:原因と結果の関係を示すような言葉遣いで変数を文に書きます。
• ステップ 4:前の文が意味をなさない場合は、変数を逆にして文を書き直します。2番目のものは理にかなっているはずです。
• ステップ 5:論理的に意味のある因果関係が得られたら、原因として記録された変数は独立変数であり、もう一方は従属変数です。

従属変数と独立変数の区別: 例

実験の説明:培養物からの細菌のサンプルは、2 つの異なる培地で 37 ℃ で 48 時間培養されます。生きていく上で最も重要な栄養素。第 1 培地での細菌のコロニー増殖は変異株を示していますが、第 2 培地ではそうではありません。仮説は、元の文化に変異株が含まれているというものです。この場合の従属変数と独立変数は何ですか?

答えを見つけるには、次の手順に従います。

1. 時間と温度は独立変数の一般的な候補ですが、この場合、これら 2 つの要因はいずれも実験全体で変化しないため、変数ではありません。唯一の変数は、細菌が培養される培地と、培養後のコロニーの成長 (または成長の欠如) です。
2. 変数は 2 つしかないため、この手順は必要ありません。
3. 「コロニーの成長がないことは培地に影響を与える」と書いたとします。培養液の組成を決定したのは研究者であり、それは細菌コロニーの成長または非成長によって引き起こされたものではないため、この文は論理的な意味を持ちません.
4. それから逆に書かれています: 培地は細菌コロニーの成長に影響を与えます. この因果関係は論理的に理にかなっています。
5. ステップ 4 の原因は培養液であったため、これは独立変数であり、コロニーの成長は従属変数です。

答え:独立変数は培地で、従属変数は細菌コロニーの増殖です。

従属変数と独立変数のグラフ表示

独立変数と従属変数のグラフ表示には、標準的な方法があります。頭字語の DRY MIX を使用すると、変数をグラフ化する方法を覚えやすくなります。

ドライミックス

D   = 従属変数
R   = 応答変数
Y  = Y 軸または縦軸のグラフ

M   = 操作変数
I  = 独立変数
X   = 横軸またはx軸のグラフ

前述のように、関数の従属変数は通常 と で表され 、縦軸に配置されます。変数y は、独立変数である変数x の関数であると 言われています 。