これが実験で定数が重要である理由です。
* コントロール： それらは、従属変数の観察された変化（測定されている因子）で観察された変化が他の因子ではなく、独立変数の操作によるものであることを保証することにより、独立変数の効果（変化する要因）の効果を分離するのに役立ちます。
* 信頼性： 定数の一貫性は、実験が信頼できることを保証し、同様の結果で再現できるようにします。
* 妥当性： 定数は、結果に影響を与える可能性のある潜在的な交絡変数の数を減らすことにより、実験の妥当性を強化するのに役立ちます。
例を示します：
植物の成長（従属変数）に対するさまざまなタイプの肥料（独立変数）の効果をテストしているとしましょう。 ここにいくつかの可能な定数があります：
* 植物の種類： すべてのグループに同じ種の植物を使用して、植物の種類のためにバリエーションを排除することができます。
* 水の量： 各植物に同じ量の水を与えると、成長の違いが水の入手可能性によるものではないことが保証されます。
* 日光の曝露： 一貫した日光の曝露ですべての植物を同じ場所に保つことで、日光による成長の違いがなくなります。
要するに、定数は、従属変数に対する独立変数の効果を正確に分離できる制御された実験を行うために重要です。
