1。独立変数（IV）：
* 定義： 研究者によって意図的に操作または変更される要因。それは因果関係の「原因」です。
* 例： 植物の成長に対する肥料の効果をテストする実験では、独立変数は肥料の量です。
2。従属変数（DV）：
* 定義： 独立変数の変化に応じて測定または観察される因子。それは因果関係の「効果」です。
* 例： 同じ植物の成長実験では、従属変数は植物の高さです。
3。制御変数（CV）：
* 定義： 結果が独立変数のみに起因することを保証するために、実験全体で一定に保たれている要因。
* 例： 植物の成長実験では、制御された変数には、植物の種類、与えられた水の量、環境の温度が含まれる場合があります。
変数が重要なのはなぜですか？
* 原因と結果を確立する： 独立変数を操作し、従属変数への影響を観察することにより、研究者は原因と効果の関係を確立できます。
* 外部因子の制御： 変数を制御することで、従属変数で観察される変化は、他の要因ではなく、独立変数によるものであることが保証されます。
* 再現性： 明確に定義された変数により、他の研究者は実験を再現し、調査結果を検証することができます。
例：
プロジェクト： 植物の成長に対するさまざまな種類の音楽の効果を調査する。
* 独立変数： 音楽の種類（クラシック、ロック、音楽なし）。
* 従属変数： 植物の高さ。
* 制御された変数： 植物種、水の量、軽い曝露、温度。
変数を慎重に制御し、音楽の種類を操作することにより、研究者は、異なるタイプの音楽が植物の成長に大きな影響を与えるかどうかを判断できます。
覚えておいてください： 変数の定義と制御は、科学的調査の重要な側面です。これにより、信頼できる意味のある結論につながる適切に設計された実験が保証されます。
