科学的方法の変数：
1。独立変数（iv）： これは、研究者が *操作 *または変更して別の要因への影響を確認する要因です。 それは因果関係の「原因」です。
* 例： 肥料の植物の成長に対する効果をテストする研究では、独立変数は使用される肥料の量です。
2。従属変数（DV）： これは、独立変数の影響を受ける方法を確認するために *測定 *された要因です。それは因果関係の「効果」です。
* 例： 同じ植物の成長研究では、従属変数は植物の高さになります。
3。制御された変数： これらはすべて、観測された結果が独立変数のみが原因であることを確認するために、実験全体で *一定 *しておく必要がある従属変数に影響を与える可能性がある他のすべての要因です。
* 例： 植物の成長研究では、制御された変数には、日光、水、土壌の種類の量が含まれる場合があります。
それらがどのように連携するか：
* 仮説： 科学者は、独立変数と従属変数の関係に関する仮説を定式化します。
* 実験： この実験は、独立変数を操作し、従属変数への影響を観察しながら、他のすべての要因（制御変数）を一貫性に保つことにより、この仮説をテストするように設計されています。
* 分析： 実験の結果を分析して、独立変数と従属変数の間に統計的に有意な関係があるかどうかを確認します。
重要な注意： 科学的方法は、常に変数を直接操作することではありません。観察研究では、科学者は、変数に自然に発生する変動を研究して、関係を理解するかもしれません。
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