Madame Lelica

概要

実験が統計的に有用な結果を得るためには、研究対象と環境のすべての側面が同じであるか、できるだけ類似している必要があ 研究は、独立変数（研究者が観察したい特定の変化の影響）、従属変数（この変化の測定）、および制御変数で構成されています。 制御された変数は、研究されている変化が複数の制御されていない要因の影響を受けないように、軒並み同様の環境を作成します。,

苗が二つの異なる光レベルでの成長速度についてテストされている場合、苗がまったく同じであれば、独立変数（光レベル）と従属変数（成長ミリメー これは、それらの遺伝的構成（種子の大きさ、親植物、種）だけでなく、温度、水分レベル、土壌ミネラル含有量、空気の質、位置、および他の多くのような外部変数,

閉じた高度に制御された環境の中に置かれた慎重に調製された成長培地で遺伝的にクローン化された種子を使用し、上記の画像のように、播種と測定時間の正確なスケジュールに従うことによって–この研究では、成長の変化は他の変化ではなく光レベルによるものであるという結論に達する可能性があります。, 制御された変数は、研究対象とその環境をできるだけ類似させるべきである。 完全な実験は、従属変数を除くすべての変数、つまり結果を制御します。

制御変数の例

科学、および基礎研究および応用研究において、変数は無数にあります。 最も単純な要素から最も複雑な生物まで、いくつでも違いがあれば、研究ラインの結果を変えることができます。 ある施設で行われた実験の結論は、同じ方法が適用されていても、別の施設で行われた実験の結論とは異なる可能性があります。, 生物はしばしば複雑すぎて、これが研究対象であろうと研究者であろうと、まったく同じように反応することが期待されません。

非生物材料

非生物材料の制御変数の例は、生物に関する研究よりも実装が容易です。 ある非生物材料と別の非生物材料との反応を調べる研究は、ほぼ完全な実験的制御を実施する可能性を秘めている。, 非生物材料に関する研究の一例は、四つの異なるブランドの歯科セメントに対する二つの異なる平滑化プロセスの試験である可能性がある。 試験は”in vitro”で行うことができ、生きている生物の外部を意味し、それによって無数の潜在的な変数を除去することができます。

この実験の制御変数には、適用方法と材料、セメント上の光硬化強度、試料貯蔵（温度と期間）、研磨プロセスの時間の長さ、電子顕微鏡の設定、研磨装置の回転速度が含まれる。, 対照群の追加は、制御変数の細分化であろう。 対照群は、同じ調製物を受け、試験されたサンプルと同じ環境に保持されるが、独立変数に曝されない群である。 上記の例では、対照群は、未研磨のままセメントを備えています。 これは機械平滑になるプロセスの効果の方に数えられる未処理のセメントの滑らかさに影響を与えるかもしれない空気湿気または酸化のよう,

この実験では、製造されたサンプルが異なる可能性があるため、各セメントサンプルがどれほど同一であるかを制御することが困難であると 製造された化合物中の成分の分布は、研究が開始される前に厳しい試験が実施されない限り、同一であるとはみなされない。

生きている生物

生きている生物のための制御変数の例は、非生きている材料に関する研究の大部分よりもはるかに複雑です。 より複雑で自然に生産された生きている生物では、変数は主に制御されていません。, これが、ショウジョウバエのような非常に単純な生物、または遺伝的にクローン化されたマウスやラットのような非常に類似した生物が試験環境で使われる主な理由である。 統計的に関連性のある結果が非ヒトモデルで利用可能になると、できるだけ多様でないグループに対してヒトテストが開始されます。 下の図は、すべてのFDA承認薬が通過しなければならない手順を示しています。 臨床試験の前臨床段階からステージIIIまで、制御された変数を実装する可能性は大幅に減少する。,

研究対象の広告は、多くの場合、特定の年齢層、性別、または体格指数の人々を求めます。 それらはまた練習のハイレベルへのタバコまたはアルコール消費、薬物の使用、共同病変および媒体のような医学の、行動または生活様式の変数を示 制御された変数を早い段階で実装することにより、研究者は結果がより一般的なグループを作成できます。,

潜在的な研究対象がこの最初の報告書に適合する場合、彼らは通常、さらなる分析のために招待されます。 減量の薬剤の場合には、例えば、これはインスリン抵抗性およびブドウ糖のテスト、内分泌機能、血球数、中心および肺機能テストおよび医学および家族 この段階で制御された変数の例は、糖尿病の家族歴のない候補者、または特定の心理テストに合格した人である可能性があります。

初期試験は、非常に一般的で類似した集団における治療の効果を研究することができる。, 心理学的変数の重要性–動物モデルではあまり影響力のないもの–は決して過小評価されていません。 しかし、薬物、化学物質、または治療が設計された集団で試験されなければならないと、制御された変数を達成することがより困難になります。 減量の薬剤の例の場合には、どんちゃん騒ぎ摂食障害、坐った生活様式、心配および糖尿病の病的に肥満の大人は足を壊した後重量を得、comorbiditiesがないわずかに太りすぎの大人と同じように答えないかもしれません。, しかし、どの変数に応答の違いを帰することができますか？

あらゆるタイプの研究において、独立変数の作用または従属変数の結果のいずれかを変化させる可能性のある他の要因を制限することは、最も良い質の高いデータを得るために不可欠である。 生物がより複雑になるにつれて、これらの要因を制限する能力は徐々に低下する。 できるだけ多くの制御変数を実装することにより、科学的証拠はより正確になり、次世代の研究者にとってより強固で信頼できる基盤となります。

変数とは何ですか？,

実験プロセスでは、変数が最終結果に影響を与える可能性があります。 研究者は、これらの変数を研究している特定の変化に限定しようとする必要があります。 変数は、変更を受けるすべてのものを表します。 変数は温度の変動、comorbidities、行動、環境、食事療法、エア-クオリティ、圧力レベル、新陳代謝、またはアレルギーであるかもしれない。 季節的または全体的なでき事は最終結果に影響をもたらすかもしれない。

研究目的のために、変数は三つのグループに分類される。, 最初は独立した（または操作された）変数です–特定の行動や反応を研究するために意識的に行われた変化、または私たちのコントロール、すなわち時間と

第二の変数は、研究者が最終結果に到達するために測定する依存（または応答）変数である。 たとえば、研究では、ブルーベリーのサービングが色分けされたメモリテストの結果に及ぼす影響を見ることができます。 独立変数は食事の変化（ブルーベリー）です。, の依存の変数はメモリーの試験の測定に使用するかどうかブルーベリーには影響します。 潜在的な変数が研究者の調査結果の精度をどのように制限できるかを想像するのは簡単です。 被験者は良い夜の睡眠を得ましたか？ 被験者はその時に気分が悪くなりましたか？ 被験者はゲームのコンセプトを理解しましたか？ 被写体は色盲ですか？ これらの変数を制限するために、この研究では第三のタイプの変数、すなわち制御変数が必要です。