* 原因と結果の識別： 実験の目標は、2つのことの間に関係があるかどうかを理解することです。独立変数は変更されているものであり、従属変数は応答して測定されるものです。 他の変数を制御することにより、科学者は、従属変数の変更が独立変数によるものであり、他のものではないことを確認できます。
* 交絡の除去： 交絡変数は、独立変数に関連しない方法で従属変数に影響を与える可能性のある要因です。これらの変数が制御されていない場合、結果が独立変数または交絡変数が原因であるかどうかを判断することが不可能になります。
* 再現性の確保： 変数を制御すると、実験がより信頼性が高く再現可能になります。他の科学者が同じコントロールを使用して実験を再現できる場合、同様の結果を得る必要があります。これにより、調査結果への自信が築かれます。
例：
科学者が、新しい肥料（独立変数）が植物の成長（従属変数）を増加させるかどうかを確認したいと考えていると想像してください。
* 制御されていない変数： 科学者が日光、水、または土壌の種類のようなものを制御しない場合、植物の成長の違いは、肥料だけでなく、それらの要因に起因する可能性があります。
* 制御された変数： すべての植物が同じ量の日光、水を受け、同じタイプの土壌に植えられるようにすることにより、科学者は植物の高さの変化が肥料だけが原因であることを確信できます。
要約すると、科学的実験が意味があり信頼できるためには、変数を制御することが不可欠です。科学者は、独立変数の効果を分離し、結果の代替説明を排除し、調査結果の再現性を高めることができます。
