Bağımlı ve bağımsız değişkenleri pratik örneklerle anlama

  • Bağımsız değişken, bağımlı değişken üzerindeki etkisini gözlemlemek için manipüle edilir.
  • Ürün tüketimi, matematik sınavı gibi örnekler kavramları netleştiriyor.

Bağımlı ve bağımsız değişken

Genel anlamda değişkenlerin, bir olgunun değişkenlik gösteren miktarlarını veya faktörlerini temsil eden simgeler olduğunu söyleyebiliriz. Bu değişkenler sadece matematikte değil bilimin birçok alanında da temeldir çünkü olayların niceliksel ve niteliksel olarak analiz edilmesine olanak sağlarlar. Aralarındaki ilişkiye bağlı olarak değişkenler iki ana gruba ayrılır: bağımlı değişken y bağımsız değişken.

Bu değişkenlerin farklılıklarını ve işlevlerini anlamak, herhangi bir araştırmanın başarısının anahtarıdır. Ayrıca bunları açıkça ayırt etmeyi öğreneceğiz. kavramı açıklamaya yardımcı olacak örnekler. Bunların birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu ve bunları nasıl manipüle edebileceğimizi anladığımızda kavramın farklı bağlamlara uygulanması çok daha kolay olacaktır.

Bağımlı ve bağımsız değişkenin tanımı

Değişken örnekler

Bağımlı ve bağımsız değişkenler herhangi bir bilimsel veya sosyal araştırmada temeldir.

La bağımsız değişken Araştırmacının etkilerini gözlemlemek için değiştirdiği veya manipüle ettiği bir şeydir. Diğer değişkenlerin etkisinden bağımsız, özerk bir değişkendir. Örneğin, şeker tüketiminin bir kişinin ağırlığı üzerindeki etkisini ölçerken, araştırmacı bunu kontrol ettiğinden şeker tüketimi bağımsız değişken olacaktır.

Öte yandan, bağımlı değişken Bağımsız değişkenin manipülasyonu sonucu değişen bir şeydir. Önceki örnekte kişinin ağırlığı, tüketilen şeker miktarına bağlı olduğundan bağımlı değişken olacaktır. Çalışmada gözlemlenen etkidir.

Özetle ikisi arasındaki ilişki neden (bağımsız) ve sonuç (bağımlı) olarak görülebilir.

Bağımlı değişken ve örnekleri

La bağımlı değişken Değişimi bir veya daha fazla bağımsız değişkenin modifikasyonu ile doğrudan ilişkili olandır. Değeri niceliksel terimlerle (sayılar) veya niteliksel terimlerle (açıklamalar) ifade edilebilir. Bağımlı değişkenler, bağımsız değişkenlerin ürettiği değişikliklerin sonuçlarını ölçtüklerinden her araştırmanın merkezinde yer alır.

Daha fazla netleştirmek için bazı ayrıntılı örneklere bakalım:

  • Hız ve seyahat örneği: 600 km'lik bir araba yolculuğunda bağımsız değişken aracın hızı, yolculuk süresi ise bağımlı değişkendir. Hızı değiştirdiğinizde yolculuğu tamamlamak için gereken süre de değişecektir.
  • Ürün satın alma örneği: Süpermarkete gittiğimizde bağımsız değişken satın alınan ürün sayısı, faturanın toplam tutarı ise bağımlı değişkendir. Ürün sayısı arttıkça nihai masraf da artar.

Diğer örnekler şunları içerir:

  • Egzersiz saatleri (bağımsız) yorgunluk düzeyini (bağımlı) etkiler.
  • Yemek yemeden geçirilen süre (bağımsız) açlık düzeyini (bağımlı) etkiler.
  • Yapılan iş sayısı (bağımsız), kazanılan para miktarını (bağımlı) etkiler.

Bağımsız değişken ve örnekler

Değişkenlerin pratik örnekleri

La bağımsız değişken Bir deneyde veya çalışmada doğrudan manipüle edilen bir şeydir. Başkalarına bağlı olmayan bir faktörü temsil ettiği ve dolayısıyla bağımlı olanlar üzerindeki etkilerini gözlemlemek için değişikliklere uğradığı için manipüle edilmiş değişken olarak bilinir. Genellikle iyi bir deney tasarımında, sonuçların güvenilirliğini azaltmamak için bağımsız değişkenlerin sayısı bir veya iki ile sınırlandırılır.

Bağımsız bir değişkenin açık örnekleri şunları içerir:

  • Susuz saatler: Dehidrasyon, vücudun su içmeden geçirdiği zamanın doğrudan bir sonucudur. Burada, içki içilmeyen saatler (bağımsız) dehidrasyon düzeyini (bağımlı) etkiler.
  • Satılan ürün miktarı: Bir mağaza, satılan ürün sayısının (bağımsız) elde edilen kârı (bağımlı) nasıl etkilediğini gözlemleyebilir.

Bağımsız bir değişkeni manipüle etmenin amacı, bağımlı değişkeni nasıl etkilediğini gözlemlemek ve belirli bir olgudaki neden-sonuç ilişkileri hakkında daha ayrıntılı ve kesin bilgi elde etmek için sonuçları ölçmektir.

Bağımlı ve bağımsız değişken örneklerini birleştirmek

Neden ve sonuç değişkenleri

Bağımlı ve bağımsız değişkenleri daha iyi anlamanın etkili bir yolu, bunların çalışmalarda veya günlük durumlarda nasıl bir araya geldiğini analiz etmektir. Her iki değişken türünü birleştiren bazı örnekler:

  • Matematik sınavı: Sınavda her doğru soru için 5 puan alırsınız. Cevaplanan sorular bağımsız değişken, alınan puan sayısı ise bağımlı değişkendir.
  • Çerezlerin satın alınması: Her bir kurabiye kutusunun maliyeti 3 Euro ise, satın alınan kutu sayısı bağımsız değişken olurken, kurabiyelere yapılan toplam harcama bağımlı değişken olacaktır.
  • Telefon hizmeti için ödeme: Telefon hizmetinin ücreti aylık 40 Euro'dur. Hizmeti sürdürdüğünüz aylar bağımsız değişken, toplam maliyet ise bağımlı değişkendir.

Ek Değişken Hususlar

Bilimsel araştırmalarda, özellikle psikoloji, biyoloji ve hatta ekonomi gibi disiplinlerde, bağımlı ve bağımsız değişkenler hipotezleri formüle etmek ve olaylar veya olgular arasında doğrudan ilişkiler kurmak için gereklidir. Ancak bazı çalışmalarda her zaman net bir neden-sonuç ilişkisi sağlayamayacağımızı unutmamak gerekir. Bazen iki değişken, biri diğerinin nedeni olmadan ilişkilendirilebilir.

Örneğin eğitim düzeyi ve oy verme niyeti üzerine yapılan bir araştırmada, üniversite eğitimi almış olanların, üniversite eğitimi almayanlara göre farklı oy verdikleri gözlemlenebilmektedir. Eğitim düzeyi bağımsız değişken gibi görünse de ekonomik durum gibi her iki faktörü de etkileyen başka gizli değişkenler de olabilir.

Bazı bilimsel durumlarda, her birinin bağımlı değişkeni nasıl etkilediğini analiz etmek için birden fazla bağımsız değişken kullanılabilir. Bu durumlarda daha karmaşık çalışmalar yapılır. ANOVA (Varyans Analizi), bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki ortak etkilerinin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Bağımlı ve bağımsız değişkenlere ve bunların birbirleriyle ilişkilerine iyi hakim olunması halinde, daha etkili araştırmalar geliştirmek ve daha kesin sonuçlar elde etmek mümkündür. Ayrıca, karmaşık olmasına rağmen birden fazla değişkenin kullanılması, dikkatli bir şekilde planlandığı sürece değerli ek bilgiler sağlayabilir.


Yorumunuzu bırakın

E-posta hesabınız yayınlanmayacak. Gerekli alanlar ile işaretlenmiştir *

*

*

  1. Verilerden sorumlu: Miguel Ángel Gatón
  2. Verilerin amacı: Kontrol SPAM, yorum yönetimi.
  3. Meşruiyet: Onayınız
  4. Verilerin iletilmesi: Veriler, yasal zorunluluk dışında üçüncü kişilere iletilmeyecektir.
  5. Veri depolama: Occentus Networks (AB) tarafından barındırılan veritabanı
  6. Haklar: Bilgilerinizi istediğiniz zaman sınırlayabilir, kurtarabilir ve silebilirsiniz.