1。独立変数： 実験では、独立変数が操作または変更された要因です 研究者によって。調査対象の因果関係の「原因」です。たとえば、植物の成長に対する日光の影響を調べた研究では、独立変数は植物が受ける日光の量です。
2。独立したデータ： これは、他のデータポイントの影響を受けない、または他のデータポイントに依存しないデータを指します。これは、統計分析と結論の妥当性を確保するために重要です。たとえば、新薬の効果を研究している場合、薬物の有効性に関するデータが、結果に影響を与える可能性のある他の要因（患者の年齢や既存の状態など）に依存しないことを確認する必要があります。
3。独立した研究： これは、外部の影響や資金なしで実施される研究を指します。科学者は自分のアイデアを探求し、商業的に実行可能ではない、または伝統的な研究助成金によってサポートされていない研究を追求することができます。
4。独立した検証： これには、複数の研究者またはグループが独立して科学的研究の結果を再現し、確認することが含まれます。これは、科学的方法の重要な側面です。これは、元の調査結果がエラーやバイアスによるものではなく、信頼できることを保証するのに役立つためです。
5。独立したレビュー： これは、元の研究に関与していない分野の専門家によって科学的研究をレビューするプロセスを指します。これは、研究が公開される前に、研究の質と妥当性を確保するのに役立ちます。
要するに、科学の「独立」は通常、他の要因へのバイアス、影響、または依存のないものを指します。 これは、科学的発見の正確性と信頼性を確保するために不可欠です。
