研究研究が科学者によって行われるとき、注意深く定義され定量化される多くの変数があります。変数は一般に、調査レベルまたは調査レベル、性別、年齢など、変化する特性を測定します。変数を制御する能力は、調査研究を成功させるための重要な鍵です。しかし、いくつかの変数は他のものよりも制御が難しいです。
識別
6つの一般的な種類の変数が存在し、そのうちの1つは外部変数です。無関係な変数は、制御できない要因です。これらの変数は、調査または実験の結果に影響を与える可能性があります。研究の結果にどのような種類の影響があるかによって、無関係な変数を制御する方法は異なります。無関係な変数は実験に望ましくない誤差を加えるので、これらの変数の影響を減らすか制御することが大きな目標です。
タイプ
無関係な変数はタイプによってさらに定義できます。同一ではなく、スタディ内の独立変数のレベルによって異なる無関係の変数は、交絡変数と呼ばれます。実験の目的は、さまざまな条件の間の唯一の違いが独立変数の違いである環境をシミュレートすることです。これにより、研究者は操作によって従属変数に違いが生じていると結論付けることができます。しかしながら、独立変数とともに変化する別の変数がある場合、その交絡変数は研究における何らかの相違の根本的な原因となり得、それは研究または調査結果を決定的ではないものにし得る。
関連変数
従属変数と独立変数は、研究を計画するときに使用される2つの重要な変数タイプです。
無関係の変数は、独立した変数が、特定の観測された現象との関係を理解し、決定するために実験者によって測定、操作、または選択される研究研究の要素であるという意味で関連しています。研究研究では、独立変数は、それらの従属変数の関係との関係を理解するために操作または観察されます。従属変数は、独立変数の変更または追加の効果を示します。
危険
無関係な変数は、その妥当性を損なう可能性があるため、研究にとって危険な場合があります。これは研究者にとって、特定の効果が他の変数、例えば独立変数またはモデレータ変数、あるいは未知の外来因子によって引き起こされたのかどうかを知ることを不可能にします。交絡変数は、実験結果の妥当性を達成するという課題を拡大するため、単純な無関係の変数よりもさらに危険です。
補正する
研究で使用される変数には他にもいくつかの種類の変数がありますが、余分な変数は制御できないため問題を引き起こします。研究結果が解釈されるとき、これは考慮されなければなりません。無関係な変数を補正する1つの方法は、ランダム割り当てと呼ばれるツールを使用することです。ある研究の被験者が異なるグループに無作為に割り当てられている場合、その2つのグループの年齢、知能、または研究中のグループを説明する要素は平均的に等しくなります。これによって無関係な変数が原因で発生するエラー量が減少することはありませんが、調査対象グループ間のエラーは少なくとも均等化されます。
