これが故障です：
* 操作変数： 意図的に変更する要因は、その効果を確認します。
* 応答変数： 操作された変数に応じてそれがどのように変化するかを確認するために測定する要因。
* 制御変数（定数）： 実験の結果に影響を与えないように、同じように保たれる要因。
定数の例：
* 温度： 実験全体で一貫した室温を維持します。
* 光： 一貫して明るい環境または暗い環境で実験を維持します。
* 材料： 毎回同じタイプと量の材料を使用します。
* 時間： 毎回同じ期間実験を実行できるようにします。
定数が重要な理由
* 正確な結果： 操作された変数の効果を分離すると、より信頼できる結果が得られます。
* 調査結果の妥当性： 結果が無関係な要因の影響を受けないようにすると、実験の妥当性が強化されます。
* 再現性： 定数を維持することで、他の研究者が実験を再現し、結果を検証することができます。
このように考えてみてください： 肥料が植物の成長にどれだけ影響するかを見たいです。 2つの植物のグループがあります。1つは肥料があり、もう1つはありません。両方のグループが同じ量の日光、水、土壌を得ることを保証したいと考えています。これらの要因（日光、水、土壌）はあなたの定数です。 1つのグループだけが他のグループよりも多く水をまく場合、成長の違いが肥料か余分な水が原因であるかどうかはわかりません。
