1。独立変数：
* 定義： 独立変数は、実験で科学者によって操作または変更される要因です。それは因果関係の「原因」です。
* 例： 肥料が植物の成長に及ぼす影響をテストする実験では、独立変数は肥料の量になります。
2。独立したデータ：
* 定義： 独立したデータとは、互いに影響を受けたり、関連していないデータポイントを指します。これは、統計分析にとって重要であり、結果がデータポイント間の依存関係によって歪んでいないことを確認します。
* 例： さまざまな植物の高さを測定している場合、各植物の高さは独立したデータと見なされる必要があります。 1つの植物の高さは、別の植物の高さに影響を及ぼさないはずです。
3。独立した研究：
* 定義： 独立した研究は、資金源、機関、または他の当事者からの外部の影響や偏見なしに行われます。客観的な観察と分析を強調しています。
* 例： 結果に既得権益を持つ業界から資金提供されていない気候変動に関する研究を行っている科学者は、独立した研究を実施していると考えられます。
4。独立した検証：
* 定義： 独立した検証には、別の科学者またはチームのレビューを行い、研究の結果を確認することが含まれます。これは、科学的発見の正確性と信頼性を確保するのに役立ちます。
* 例： 研究論文がピアレビューを受ける可能性があり、現場の他の科学者が出版前に方法と結果を評価する場合があります。
5。独立した確認：
* 定義： 独立した確認とは、同じ結論を裏付ける複数の別々の研究または実験を指します。これにより、科学的発見の妥当性が強化されます。
* 例： 複数の研究で、新薬が特定の疾患の治療に効果的であることが判明した場合、これは薬物の有効性の独立した確認を提供します。
要約すると、科学の「独立」は、変数、データポイント、または調査結果の間の影響、バイアス、または関係の欠如を意味します。これは、科学的知識の完全性、客観性、信頼性を確保するために不可欠です。
