اطلب الخدمة
أمثلة على المتغيرات المستقلة والتابعة والدخيلة
المقدمة:
المتغير هو خاصية تختلف من فرد واحد من السكان إلى فرد آخر. المتغيرات مثل الطول والوزن تقاس بنوع من المقياس، وتنقل المعلومات الكمية وتسمى بالمتغيرات الكمية. يعطي الجنس ولون العين معلومات نوعية ويطلق عليهما المتغيرات النوعية.
تنقسم البيانات الكمية أو العددية إلى قياسات منفصلة ومستمرة. يتم تسجيل البيانات العددية المنفصلة كرقم كامل مثل 0، 1، 2، 3، … (عدد صحيح)، بينما يمكن للبيانات المتصلة أن تحمل أي قيمة. تشكل الملاحظات التي يمكن عدها البيانات المنفصلة والملاحظات التي يمكن قياسها تشكل البيانات المستمرة. من أمثلة البيانات المنفصلة عدد نوبات توقف التنفس أو عدد مرات إعادة التنبيب في وحدة العناية المركزة. وبالمثل فإن أمثلة البيانات المستمرة هي مستويات الجلوكوز في الدم التسلسلي، والضغط الجزئي للأكسجين في الدم الشرياني ودرجة حرارة المريء.
يمكن استخدام مقياس هرمي لزيادة الدقة لمراقبة وتسجيل البيانات التي تعتمد على المقاييس الفئوية والترتيبية والفاصلة والنسبة.
يتم تصنيف البيانات فقط في فئات ولا يمكن ترتيبها بأي ترتيب معين. في حالة وجود فئتين فقط (كما هو الحال في الجنس ذكر وأنثى)، يتم تسميتها على أنها بيانات ثنائية التفرع. من الأمثلة على المتغيرات الفئوية الأسباب المختلفة لإعادة التنبيب في وحدة العناية المركزة بسبب انسداد مجرى الهواء العلوي، وضعف إزالة الإفرازات، نقص الأكسجين في الدم، فرط ثنائي أكسيد الكربون، الوذمة الرئوية والضعف العصبي.
لها ترتيب واضح بين المتغيرات. ومع ذلك، قد لا تحتوي البيانات المطلوبة على فترات زمنية متساوية. ومن الأمثلة على ذلك حالة الجمعية الأمريكية لأطباء التخدير أو مقياس ريتشموند للإثارة والتخدير.
تشبه متغيرات الفاصل المتغير الترتيبي، فيما عدا أن الفواصل الزمنية بين قيم متغير الفاصل الزمني متباعدة بشكل متساوٍ. خير مثال على مقياس الفاصل الزمني هو مقياس درجة فهرنهايت المستخدم لقياس درجة الحرارة. باستخدام مقياس فهرنهايت، فإن الفرق بين 70 درجة و75 درجة يساوي الفرق بين 80 درجة و85 درجة: وحدات القياس متساوية في جميع أنحاء النطاق الكامل للمقياس.
تتشابه مقاييس النسبة مع المقاييس الفاصلة، حيث أن الفروق المتساوية بين قيم المقياس لها معنى كمي متساو. ومع ذلك، تحتوي مقاييس النسبة أيضاً على نقطة صفر حقيقية، مما يمنحها خاصية إضافية. على سبيل المثال نظام السنتيمترات هو مثال على مقياس النسبة، هناك نقطة صفر حقيقية وقيمة صفر سم تعني الغياب التام للطول. قد تكون مسافة الغدة الدرقية البالغة 6 سم في الشخص البالغ ضعف تلك المسافة بالنسبة للطفل الذي قد تكون 3 سم.
في البحث العلمي، المتغيرات هي أي خصائص يمكن أن تأخذ قيماً مختلفة، مثل الطول أو العمر أو الأنواع أو درجة الامتحان. وفي البحث العلمي، غالباً ما نريد دراسة تأثير متغير واحد على متغير آخر. على سبيل المثال قد ترغب في اختبار ما إذا كان الطلاب الذين يقضون وقتاً أطول في الدراسة يحصلون على درجات اختبار أفضل. تسمى المتغيرات في دراسة علاقة السبب والنتيجة بالمتغيرات المستقلة والتابعة. والمتغير المستقل هو السبب، وقيمته مستقلة عن المتغيرات الأخرى في دراستك. والمتغير التابع هو تأثير، قيمته تتناسب مع التغيرات في المتغير المستقل.
|
أمثلة على المتغيرات المستقلة والتابعة: سؤال البحث المتغيرات المستقلة المتغيرات التابعة هل تنمو الطماطم بشكل أسرع تحت الضوء الفلوري أو المتوهج أو الطبيعي؟ نوع الضوء الذي يزرع تحته نبات الطماطم. معدل نمو نبات الطماطم ما هو تأثير النظام الغذائي والصودا العادية على مستويات السكر في الدم؟ نوع الصودا التي تشربها (حمية أو عادية) مستويات السكر في الدم كيف يؤثر استخدام الهاتف قبل النوم على النوم؟ مقدار استخدام الهاتف قبل النوم عدد ساعات النوم نوعية النوم ما مدى قدرة الأنواع النباتية المختلفة على تحمل المياه المالحة؟ كمية الملح المضافة لمياه النباتات نمو النبات ذبول النبات
|
في البحث التجريبي، يتم التلاعب بالمتغير المستقل أو تغييره من قبل المجرب لقياس تأثير هذا التغيير على المتغير التابع.
مثال على التجربة أنت تدرس تأثير دواء جديد على ضغط الدم لدى مرضى ارتفاع ضغط الدم. لاختبار ما إذا كان الدواء فعالاً أم لا، تقوم بتقسيم مرضاك إلى مجموعتين. مجموعة واحدة تأخذ الدواء، بينما المجموعة الأخرى تأخذ الدواء الوهمي.
المتغير المستقل الخاص بك هو العلاج الذي تختلف بين المجموعات: نوع الحبوب التي يتلقاها المريض.
المتغير التابع الخاص بك هو النتيجة التي تقيسها: ضغط الدم للمرضى.
عادة ما يتم تطبيق المتغير المستقل على مستويات مختلفة لمعرفة كيف تختلف النتيجة. يمكنك تطبيق مستويين فقط (مثل الدواء الجديد والعلاج الوهمي) لمعرفة ما إذا كان المتغير المستقل له تأثير على الإطلاق. ويمكنك أيضاً تطبيق مستويات متعددة (مثل ثلاث جرعات مختلفة من الدواء الجديد) لمعرفة كيفية تأثير المتغير المستقل على المتغير التابع.
خارج الإعداد التجريبي، لا يستطيع الباحثون في كثير من الأحيان التلاعب أو تغيير المتغير المستقل الذي يهتمون به بشكل مباشر. بدلاً من ذلك، يجب عليهم العثور على أمثلة موجودة بالفعل للمتغير المستقل، والتحقيق في كيفية تأثير التغييرات في هذا المتغير على المتغير التابع.
مثال البحث أنت مهتم بما إذا كان الحد الأدنى للأجور الأعلى يؤثر على معدلات التوظيف. لا يمكنك التحكم في الحد الأدنى للأجور بنفسك. بدلاً من ذلك، تنظر إلى دولة رفعت الحد الأدنى للأجور العام الماضي، وتقارنها بدولة مجاورة لم تفعل ذلك.
- المتغير المستقل الخاص بك هو الحد الأدنى للأجور.
- المتغير التابع الخاص بك هو معدل التوظيف.
بمقارنة الاختلاف في النتائج بين الولايتين (وحساب العوامل الأخرى)، يمكنك التحقق مما إذا كان التغيير في الحد الأدنى للأجور له تأثير على معدلات التوظيف.
في البحث غير التجريبي، يكون من الأصعب إنشاء علاقة سبب ونتيجة محددة، لأن المتغيرات الأخرى التي لم تقم بقياسها قد تؤثر على التغييرات. تُعرف هذه بالمتغيرات المربكة.
في أنواع البحث التي تكون فيها العلاقة الدقيقة بين المتغيرات أقل تأكيداً، يمكنك استخدام مصطلحات مختلفة للمتغيرات المستقلة والتابعة.
أسماء أخرى للمتغيرات المستقلة:
في بعض الأحيان، المتغير الذي تعتقد أنه السبب قد لا يكون مستقلاً تماماً قد يتأثر بمتغيرات أخرى. في هذه الحالة، يكون أحد هذه المصطلحات أكثر ملاءمة:
-
المتغيرات التوضيحية (تشرح حدثاً أو نتيجة).
-
متغيرات التوقع (يمكن استخدامها للتنبؤ بقيمة متغير تابع).
-
متغيرات الجانب الأيمن (تظهر على الجانب الأيمن من معادلة الانحدار).
أسماء أخرى للمتغيرات التابعة:
تُعرف المتغيرات التابعة أيضاً بهذه المصطلحات:
-
متغيرات الاستجابة (تستجيب لتغيير في متغير آخر).
-
المتغيرات النتيجة (تمثل النتيجة التي تريد قياسها).
-
متغيرات الجانب الأيسر (تظهر على الجانب الأيسر من معادلة الانحدار).
تصور المتغيرات المستقلة والتابعة:
غالباً ما يستخدم الباحثون المخططات أو الرسوم البيانية لتصور نتائج دراساتهم. القاعدة هي وضع المتغير المستقل على المحور × أو المحور الأفقي والمتغير التابع على المحور y أو المحور الرأسي.
على سبيل المثال، كيف يمكن أن يبدو الرسم البياني من مثال دراستنا حول تأثير دواء جديد على ضغط الدم؟
عندما نجري التجارب، هناك متغيرات أخرى يمكن أن تؤثر على نتائجنا، إذا لم نتحكم فيها. المتغيرات الدخيلة هي جميع المتغيرات، وهي ليست المتغير المستقل، ولكن يمكن أن تؤثر على نتائج التجربة. يريد الباحث التأكد من أن التلاعب بالمتغير المستقل له تأثير على المتغير التابع. ومن ثم، يجب التحكم في جميع المتغيرات الأخرى التي يمكن أن تؤثر على المتغير التابع للتغيير. تسمى هذه المتغيرات الأخرى المتغيرات الخارجية أو المربكة. يجب التحكم في المتغيرات الخارجية لأنها قد تكون مهمة بما يكفي لتقديم تفسيرات بديلة للتأثيرات.
هناك أربعة أنواع من المتغيرات الدخيلة:
هذه هي جوانب البيئة التي قد تؤثر على سلوك المشارك، مثل الضوضاء ودرجة الحرارة وظروف الإضاءة وما إلى ذلك. يجب التحكم في المتغيرات الظرفية بحيث تكون هي نفسها لجميع المشاركين.
يتم استخدام إجراءات موحدة لضمان أن الشروط هي نفسها لجميع المشاركين. وهذا يشمل استخدام التعليمات الموحدة.
يشير هذا إلى الطرق التي يختلف بها كل مشارك عن الآخر، وكيف يمكن أن يؤثر ذلك على النتائج، مثل الحالة المزاجية والذكاء والقلق والأعصاب والتركيز وما إلى ذلك.
على سبيل المثال، إذا كان أحد المشاركين الذي أجرى اختبار الذاكرة متعباً أو يعاني من عسر القراءة أو ضعيف البصر، فقد يؤثر ذلك على أدائه ونتائج التجربة. على التصميم التجريبي المختار يمكن أن يكون لها تأثير على المتغيرات مشارك.
تتضمن المتغيرات الظرفية أيضاً تأثيرات الترتيب التي يمكن التحكم فيها باستخدام الموازنة، مثل إعطاء نصف المشاركين الحالة “أ” أولاً، بينما يحصل النصف الآخر على الحالة “ب” أولاً. هذا يمنع التحسن بسبب الممارسة، أو الأداء الضعيف بسبب الملل.
يمكن التحكم في متغيرات المشاركين باستخدام التخصيص العشوائي لظروف المتغير المستقل.
ينقل المجرب للمشاركين دون وعي كيف يجب أن يتصرفوا – وهذا ما يسمى تحيز المجرب. قد تقوم التجربة بذلك عن طريق إعطاء أدلة غير مقصودة للمشاركين حول ماهية التجربة وكيف يتوقعون منهم أن يتصرفوا. هذا يؤثر على سلوك المشاركين.
غالباً ما يكون المجرب غير مدرك تماماً للتأثير الذي يمارسه وقد تكون الإشارات دقيقة للغاية ولكن قد يكون لها تأثير مع ذلك. أيضاً، يمكن للسمات الشخصية (مثل العمر والجنس واللكنة والطريقة وما إلى ذلك) للتجربة أن تؤثر على سلوك المشاركين.
خصائص الطلب هي جميع القرائن في التجربة التي تنقل للمشارك الغرض من البحث. يمكن لخصائص الطلب تغيير نتائج التجربة إذا قام المشاركون بتغيير سلوكهم ليتوافق مع التوقعات.
سيتأثر المشاركون بما يلي:
يجب أن يحاول المجربون تقليل هذه العوامل عن طريق الحفاظ على البيئة طبيعية قدر الإمكان، باتباع الإجراءات الموحدة بعناية. أخيراً، ربما ينبغي استخدام مجربين مختلفين لمعرفة ما إذا كانوا قد حصلوا على نتائج مماثلة.
فيديو: كيف أفرق بين المتغير المستقل والمتغير التابع
لطلب المساعدة في إعداد رسائل ماجستير ودكتوراه يرجى التواصل مباشرة مع خدمة العملاء عبر الواتساب أو ارسال طلبك عبر الموقع حيث سيتم تصنيفه والرد عليه في أسرع وقت ممكن.
مع تحيات: المنارة للاستشارات لمساعدة الباحثين وطلبة الدراسات العليا - أنموذج البحث العلمي