これが故障です：
* 独立変数： 意図的に変更または操作する要因。
* 従属変数： 測定または観察する要因は、独立変数に応じて変化するかどうかを確認します。
* 制御された変数： 実験の結果に潜在的に影響を与える可能性のある他のすべての要因は、公正な比較を確保するために一定に保たれています。
制御された実験が重要なのはなぜですか？
* 原因と結果を確立する： 1つの変数のみを変更することにより、その特定の変数が結果に直接変化を引き起こすかどうかを判断できます。
* バイアスを減らす： 他の変数を一定に保つことは、潜在的なバイアスの原因を排除するのに役立ち、観測された変化が独立変数の操作によるものであることを保証します。
* 再現性： 制御された実験は、他の人が簡単に複製できるように設計されており、結果が信頼性があり、検証できることを保証します。
例：
植物の成長に対するさまざまな肥料の効果をテストしたいと想像してください。
* 独立変数： 使用する肥料の種類。
* 従属変数： 一定の期間後の植物の高さ。
* 制御された変数： 日光、水、土壌の種類、植物種の量。
対照実験では、複数の植物のグループがあり、それぞれが異なる肥料を受け取ります。他のすべての要因は、公正な比較を確実にするために、グループ間で同一に保たれます。これにより、肥料が植物の成長に及ぼす影響を分離できます。
キーテイクアウト： 制御された実験は、特定の変数の効果を分離し、より信頼性が高く正確な結論につながるため、科学研究にとって重要です。
