これが故障です：
* 独立変数： これは、実験で意図的に変化している要因です。
* 従属変数： これは、独立変数の変化に応じて測定または観察している要因です。
* 定数因子： これらはすべて、実験全体で同じものを保持する他の変数です。
一定の要因が重要なのはなぜですか？
* 独立変数の効果を分離するために： 他の変数を制御しない場合、従属変数で観察する変更が本当に独立変数または他の何かによるものであるかどうかはわかりません。
* 実験の妥当性を確保するには： 他の変数を制御しない場合、結果は信頼できず、解釈が難しい場合があります。
例：
* 実験： 植物の成長に対するさまざまなタイプの肥料の効果をテストします。
* 独立変数： 肥料の種類。
* 従属変数： 植物の高さ。
* 定数因子： 水の量、日光、土壌タイプ、鍋のサイズなど。
これらすべての要因を一定に保つことにより、植物の高さの違いは、使用される肥料の種類によるものであり、他の要因ではないことを確信できます。
要約： 十分に設計された実験には、一定の要因が不可欠です。従属変数に対する独立変数の効果を分離し、結果の妥当性を確保することができます。
