Hiểu các biến phụ thuộc và độc lập với các ví dụ thực tế
  • Biến độc lập được thao tác để quan sát ảnh hưởng của nó lên biến phụ thuộc.
  • Các ví dụ như tiêu thụ sản phẩm và bài kiểm tra toán sẽ làm rõ các khái niệm.

Biến phụ thuộc và độc lập

Nói một cách rộng rãi, chúng ta có thể nói biến số là những biểu tượng đại diện cho số lượng hoặc yếu tố của một hiện tượng, có khả năng thay đổi. Những biến số này là nền tảng không chỉ trong toán học mà còn trong nhiều lĩnh vực khoa học, vì chúng cho phép phân tích các hiện tượng một cách định lượng và định tính. Tùy thuộc vào mối quan hệ của chúng, các biến được chia thành hai nhóm chính: biến phụ thuộc y biến độc lập.

Hiểu được sự khác biệt và chức năng của các biến này là chìa khóa thành công của bất kỳ nghiên cứu nào. Hơn nữa, chúng ta sẽ học cách phân biệt chúng rõ ràng với ví dụ sẽ giúp minh họa khái niệm. Một khi chúng ta hiểu chúng có liên quan như thế nào và cách vận dụng chúng, khái niệm này sẽ dễ dàng áp dụng hơn trong các bối cảnh khác nhau.

Định nghĩa biến phụ thuộc và biến độc lập

Các ví dụ biến đổi

Các biến phụ thuộc và độc lập là nền tảng trong bất kỳ cuộc điều tra khoa học hoặc xã hội nào.

La biến độc lập Nó là thứ mà nhà nghiên cứu sửa đổi hoặc thao tác để quan sát tác động của nó. Nó là một biến tự trị, không chịu bất kỳ ảnh hưởng nào của các biến khác. Ví dụ, khi đo lường tác động của việc tiêu thụ đường lên cân nặng của một người, mức tiêu thụ đường sẽ là biến độc lập vì nhà nghiên cứu kiểm soát nó.

Mặt khác, biến phụ thuộc Nó là một cái thay đổi do sự thao túng của biến độc lập. Trong ví dụ trước, cân nặng của một người sẽ là biến phụ thuộc, vì nó phụ thuộc vào lượng đường tiêu thụ. Đó là hiệu quả quan sát được trong nghiên cứu.

Tóm lại, mối quan hệ giữa hai điều này có thể được coi là nguyên nhân (độc lập) và kết quả (phụ thuộc).

Biến phụ thuộc và các ví dụ của nó

La biến phụ thuộc Đó là sự thay đổi có liên quan trực tiếp đến việc sửa đổi một hoặc nhiều biến độc lập. Giá trị của nó có thể được thể hiện bằng thuật ngữ định lượng (con số) hoặc thuật ngữ định tính (mô tả). Các biến phụ thuộc là trung tâm trong bất kỳ nghiên cứu nào, vì chúng đo lường kết quả của những thay đổi do các biến độc lập tạo ra.

Hãy xem xét một số ví dụ chi tiết để làm rõ hơn:

  • Ví dụ về tốc độ và hành trình: Trên một chuyến đi dài 600 km bằng ô tô, biến độc lập là tốc độ của xe, trong khi thời gian của chuyến đi là biến phụ thuộc. Bằng cách thay đổi tốc độ, thời gian để hoàn thành hành trình sẽ bị thay đổi.
  • Ví dụ về mua sản phẩm: Khi chúng ta đi siêu thị, biến độc lập là số lượng sản phẩm được mua, còn tổng số tiền trên hóa đơn là biến phụ thuộc. Số lượng sản phẩm càng nhiều thì chi phí cuối cùng càng lớn.

Các ví dụ khác bao gồm:

  • Số giờ tập luyện (độc lập) ảnh hưởng đến mức độ mệt mỏi (phụ thuộc).
  • Thời gian không ăn (độc lập) ảnh hưởng đến mức độ đói (phụ thuộc).
  • Số lượng công việc được thực hiện (độc lập) ảnh hưởng đến số tiền kiếm được (phụ thuộc).

Biến độc lập và ví dụ

Ví dụ thực tế về các biến

La biến độc lập Nó là một thứ được thao tác trực tiếp trong một thí nghiệm hoặc nghiên cứu. Nó được gọi là biến bị thao túng, vì nó đại diện cho một yếu tố không phụ thuộc vào yếu tố khác và do đó trải qua các sửa đổi để quan sát tác động của nó đối với những yếu tố phụ thuộc. Thông thường, trong một thiết kế thử nghiệm tốt, số lượng biến độc lập được giới hạn ở một hoặc hai để không làm giảm độ tin cậy của kết quả.

Các ví dụ rõ ràng về một biến độc lập bao gồm:

  • Số giờ không có nước: Mất nước là hậu quả trực tiếp của thời gian cơ thể không uống nước. Ở đây, số giờ không uống rượu (độc lập) ảnh hưởng đến mức độ mất nước (phụ thuộc).
  • Số lượng sản phẩm đã bán: Một cửa hàng có thể quan sát số lượng sản phẩm bán ra (độc lập) ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận kiếm được (phụ thuộc).

Mục tiêu của việc thao túng một biến độc lập là quan sát xem nó ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc và đo lường kết quả để có được kiến ​​thức chi tiết và chính xác hơn về mối quan hệ nhân quả trong một hiện tượng nhất định.

Kết hợp các ví dụ về biến phụ thuộc và biến độc lập

Biến nhân quả

Một cách hiệu quả để hiểu rõ hơn các biến phụ thuộc và độc lập là phân tích cách chúng kết hợp trong nghiên cứu hoặc các tình huống hàng ngày. Dưới đây là một số ví dụ kết hợp cả hai loại biến:

  • Đề thi toán: Trong một kỳ thi, với mỗi câu hỏi đúng, bạn được 5 điểm. Các câu hỏi được trả lời là biến độc lập và số điểm đạt được là biến phụ thuộc.
  • Mua cookie: Nếu mỗi hộp bánh quy có giá 3 euro thì số hộp được mua là biến độc lập, trong khi tổng chi tiêu cho bánh quy sẽ là biến phụ thuộc.
  • Thanh toán dịch vụ điện thoại: Một dịch vụ điện thoại có giá 40 euro mỗi tháng. Số tháng bạn duy trì dịch vụ là biến độc lập, trong khi tổng chi phí là biến phụ thuộc.

Những cân nhắc về biến bổ sung

Trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong các ngành như tâm lý học, sinh học hay thậm chí là kinh tế học, các biến phụ thuộc và độc lập là điều cần thiết để hình thành các giả thuyết và thiết lập mối quan hệ trực tiếp giữa các sự kiện hoặc hiện tượng. Tuy nhiên, điều quan trọng cần ghi nhớ là trong một số nghiên cứu nhất định, chúng ta không phải lúc nào cũng đảm bảo được mối quan hệ nhân quả rõ ràng. Đôi khi hai biến có thể tương quan với nhau mà cái này không phải là nguyên nhân của cái kia.

Ví dụ, trong một nghiên cứu về trình độ học vấn và ý định bầu cử, có thể nhận thấy rằng những người có trình độ đại học bỏ phiếu khác với những người không có trình độ học vấn. Mặc dù trình độ học vấn dường như là biến độc lập nhưng có thể có các biến ẩn khác, chẳng hạn như tình trạng kinh tế, ảnh hưởng đến cả hai yếu tố.

Trong một số trường hợp khoa học, nhiều biến độc lập có thể được sử dụng để phân tích xem mỗi biến số độc lập ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc. Trong những trường hợp này, những nghiên cứu phức tạp hơn, chẳng hạn như ANOVA (Phân tích phương sai), có thể giúp xác định tác động chung của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Với việc nắm vững tốt các biến phụ thuộc và độc lập cũng như cách chúng liên hệ với nhau, có thể phát triển nghiên cứu hiệu quả hơn và thu được kết quả chính xác hơn. Hơn nữa, việc sử dụng nhiều biến số, mặc dù phức tạp, có thể cung cấp thông tin bổ sung có giá trị miễn là nó được lên kế hoạch cẩn thận.


Để lại bình luận của bạn

địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu bằng *

*

*

  1. Chịu trách nhiệm về dữ liệu: Miguel Ángel Gatón
  2. Mục đích của dữ liệu: Kiểm soát SPAM, quản lý bình luận.
  3. Hợp pháp: Sự đồng ý của bạn
  4. Truyền thông dữ liệu: Dữ liệu sẽ không được thông báo cho các bên thứ ba trừ khi có nghĩa vụ pháp lý.
  5. Lưu trữ dữ liệu: Cơ sở dữ liệu do Occentus Networks (EU) lưu trữ
  6. Quyền: Bất cứ lúc nào bạn có thể giới hạn, khôi phục và xóa thông tin của mình.