在科学研究中,控制变量对于确保研究结果的有效性和可靠性至关重要。然而,即使是准备最充分的研究,也可能会受到无关变量的影响,这些变量没有被特意处理或考虑,但却会影响研究结论。外来变量会导致研究结果不正确、预测不准确以及缺乏可复制性。 

本文将详细介绍与无关变量相关的所有信息、无关变量的重要性以及您在进行研究时可能面临的无关变量类型。 

什么是无关变量?

无关变量是指在科学研究中没有被有目的地操纵或控制,但却可能对研究结论产生影 响的变量。它们能够混淆或扭曲变量,主要影响因变量。

这可能会危及研究的有效性,影响根据研究结果得出适当结论或进行广泛概括的能力。为了确保研究结果的可靠性和有效性,研究人员必须仔细分析和控制无关变量。

外来变量可能来自多种原因,包括参与者的差异、实验环境或条件的变化以及不受控制的环境影响。 

为什么无关变量很重要?

外来变量非常重要,因为它们可能会扭曲和影响因变量,从而对科学研究的结果产生重大影响。 

如前所述,如果不识别和考虑外来变量,可能会导致错误或误导性结果,从而对进一步研究和实际应用产生重大影响。

外来变量可能导致偏差,例如

  • 损耗偏差: 当退出的研究参与者与留下的研究参与者出现系统性差异时;
  • 低报偏差: 当样本中不包含人群中的某些特定个体时;
  • 无响应偏差: 当未回复调查问卷的人与回复调查问卷的人之间存在显著差异时;
  • 取样偏差也称为确定性偏差: 当目标人群中的某些成员比其他成员更不可能被纳入时,就会出现这种情况;
  • 幸存者偏差: 当研究人员仅根据成功人士的事例而非整个群体得出结论时,就会出现这种情况。

研究人员可以通过正确识别和调整无关变量来确保研究结果的有效性和可靠性。这需要通过实验设计(如随机化、平衡)或统计分析来减少或消除无关变量的影响。(例如,将无关变量作为协变量)。研究人员可以通过这样做提高对研究结果的信任度,并为科学界提供更准确、更有价值的信息。

无关变量有哪些类型?

有各种无关变量可能会影响科学研究的结果。以下是一些例子:

需求特征变量

当研究参与者由于实验本身提供的线索或期望而改变其行为或反应时,就会产生一种外在变量。例如,如果参与者认为他们被期望以特定的方式表现或反应,他们可能会适当调整自己的行为。

情况变量

这些 是指由于实验环境或设置因素而产生的外在变量。例如,温度、光照或噪音水平的变化会对研究结果产生影响,周围环境中是否存在其他人或干扰因素也会产生影响。

参与者变量

参与者之间的个体差异,如果不加以考虑,可能会对研究结果产生影响。年龄、性别、种族等人口统计学特征,以及个性特征、认知能力或情绪等心理学特征都可以考虑在内。

实验者变量

实验者变量分为两类。第一类是实验者与参与者的互动可能会无意中影响参与者的行为,这与需求特征变量类似。第二个因素是实验人员在测量、观察、分析或解释方面可能造成的偏差,这可能会改变研究结果。

方法学变量

研究技术或过程的变化,如测量设备或数据收集方法的偏差,可能是影响结论的外来变量。

时间变量

时间变量,如一天中的时间或一周中的某一天,可能是影响研究结果的外在因素。

任务变量

研究中使用的任务或刺激物的特征,如难度或熟悉程度,可能是影响研究结果的无关变量。

如何控制无关变量?

以下是研究人员为控制不可控因素而采取的一些简单步骤:

1.确定潜在的不必要变量

研究人员应仔细分析可能对研究结果产生影响的所有潜在因素,并找出无关因素。

2.控制方法

一旦确定了影响研究的外在变量,就可以选择一种控制方法。控制方法与某类变量相关联,因此很容易选择应用哪种技术。控制方法包括以下几种:

标准化程序

这种方法适用于整个研究设计中出现的情境、时间、任务和需求特征变量。为所有参与者设置一致的标准措施。

平衡装置

这种方法与参与者变量有关,例如研究的具体事件顺序。为了考虑到这一点,您可以指示一组参与者完成一个部分,而另一组参与者完成另一个部分。

随机抽样

这种方法与参与者变量有关,可以确保所有参与者被选中的概率相同。例如,在将参与者分为对照组和实验组时,您可以随机抽取姓名,以确保每个人在两组中的机会相同。

遮蔽

这种方法关注的是实验者变量。掩蔽是指让某人在不知道研究目标的情况下进行实验。

Mind the Graph 是世界上最大的科学精确插图库,其中包含生物、化学、物理等多个科学分支的插图和图表。使用简单,对提高工作质量大有裨益!

研究中的无关变量:调节潜在影响因素</trp-post-container
标志-订阅

订阅我们的通讯

关于有效视觉的独家高质量内容
科学中的交流。

- 独家指南
- 设计提示
- 科学新闻和趋势
- 教程和模板