これらが重要な理由は次のとおりです。
* 独立変数の効果を分離するために： 独立変数（操作している変数）の変更が従属変数（測定している変数）の変更を引き起こしているかどうかを確認したいと思います。 他の要因を維持することは、結果の原因についての混乱を一定にします。
* 信頼できる結果を確保するため： 他のことをランダムに変更させた場合、結果は独立変数ではなく、他の要因によるものかもしれません。これにより、実験が信頼性を低下させます。
制御された変数の例：
* 温度： 植物の成長に対する肥料の効果をテストしている場合は、温度を一定に保ちます。
* 光： 植物の成長に対するさまざまな種類の音楽の効果をテストしている場合は、光の量を一定に保ちます。
* 時間： さまざまな種類の運動が心拍数に及ぼす影響をテストしている場合は、運動の期間を一定に保つ必要があります。
要約：
適切に設計された実験には、制御された変数が重要です。それらを一定に保つことにより、従属変数の変更が独立変数によるものであり、より信頼性の高い意味のある結果につながると確信することができます。
