Зависимые и независимые переменные: что это такое, с примерами

Независимая и зависимая переменные

Независимая переменная — в эксперименте переменная, которая намеренно манипулируется или выбирается экспериментатором с целью выяснить её влияние на зависимую переменную.

Зависимая переменная — в научном эксперименте измеряемая переменная, изменения которой связывают с изменениями независимой переменной.

Связанные понятия

Апостерио́рная вероя́тность — условная вероятность случайного события при условии того, что известны апостериорные данные, т.е. полученные после опыта.

Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой.

То́чечная оце́нка в математической статистике — это число, оцениваемое на основе наблюдений, предположительно близкое к оцениваемому параметру.

Несмещённая оце́нка в математической статистике — это точечная оценка, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру.

Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance).

Ме́тод максима́льного правдоподо́бия или метод наибольшего правдоподобия (ММП, ML, MLE — англ. maximum likelihood estimation) в математической статистике — это метод оценивания неизвестного параметра путём максимизации функции правдоподобия. Основан на предположении о том, что вся информация о статистической выборке содержится в функции правдоподобия.

Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.

Генеральная совокупность (от лат. generis — общий, родовой) — совокупность всех объектов (единиц), относительно которых предполагается делать выводы при изучении конкретной задачи.

Ковариа́ция (корреляционный момент, ковариационный момент) — в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин.

Функция потерь — функция, которая в теории статистических решений характеризует потери при неправильном принятии решений на основе наблюдаемых данных. Если решается задача оценки параметра сигнала на фоне помех, то функция потерь является мерой расхождения между истинным значением оцениваемого параметра и оценкой параметра.

Кванти́ль в математической статистике — значение, которое заданная случайная величина не превышает с фиксированной вероятностью. Если вероятность задана в процентах, то квантиль называется процентилем или перцентилем (см. ниже).

Проверка статистических гипотез является содержанием одного из обширных классов задач математической статистики.

Состоя́тельная оце́нка в математической статистике — это точечная оценка, сходящаяся по вероятности к оцениваемому параметру.

В математической статистике семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.

Временно́й ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так.

Гауссовский процесс назван так в честь Карла Фридриха Гаусса, поскольку в его основе лежит понятие гауссовского распределения (нормального распределения). Гауссовский процесс может рассматриваться как бесконечномерное обобщение многомерных нормальных распределений. Эти процессы применяются в статистическом моделировании; в частности используются свойства нормальности. Например, если случайный процесс моделируется как гауссовский, то распределения различных производных величин, такие как среднее значение.

Пара́метр (от др.-греч. παραμετρέω — «отмеривающий»; где παρά: «рядом», «второстепенный», «вспомогательный», «подчинённый»; и μέτρον: «измерение») — величина, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой.. Параметр — величина, постоянная в пределах данного явления или задачи, но при переходе к другому явлению или задаче могущая изменить своё значение. Иногда параметрами называют также величины, очень медленно изменяющиеся по сравнению с другими величинами (переменными.

Ковариацио́нная ма́трица (или ма́трица ковариа́ций) в теории вероятностей — это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов.

Статистический критерий — строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с известным уровнем значимости. Построение критерия представляет собой выбор подходящей функции от результатов наблюдений (ряда эмпирически полученных значений признака), которая служит для выявления меры расхождения между эмпирическими значениями и гипотетическими.

Выборка или выборочная совокупность — часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается экспериментом (наблюдением, опросом).

Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью.

Многоме́рное норма́льное распределе́ние (или многоме́рное га́уссовское распределе́ние) в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения. Случайный вектор, имеющий многомерное нормальное распределение, называется гауссовским вектором.

Проклятие размерности (ПР) — термин, используемый в отношении ряда свойств многомерных пространств и комбинаторных задач. В первую очередь это касается экспоненциального роста необходимых экспериментальных данных в зависимости от размерности пространства при решении задач вероятностно-статистического распознавания образов, машинного обучения, классификации и дискриминантного анализа. Также это касается экспоненциального роста числа вариантов в комбинаторных задачах в зависимости от размера исходных.

Усло́вное распределе́ние в теории вероятностей — это распределение случайной величины при условии, что другая случайная величина принимает определённое значение.

Ме́тод моме́нтов — метод оценки неизвестных параметров распределений в математической статистике и эконометрике, основанный на предполагаемых свойствах моментов (Пирсон, 1894 г.). Идея метода заключается в замене истинных соотношений выборочными аналогами.

Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.

Модель бинарного выбора — применяемая в эконометрике модель зависимости бинарной переменной (принимающей всего два значения — 0 и 1) от совокупности факторов. Построение обычной линейной регрессии для таких переменных теоретически некорректно, так как условное математическое ожидание таких переменных равно вероятности того, что зависимая переменная примет значение 1, а линейная регрессия допускает и отрицательные значения и значения выше 1. Поэтому обычно используются некоторые интегральные функции.

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

Коэффициент Байеса — это байесовская альтернатива проверке статистических гипотез. Байесовское сравнение моделей — это метод выбора моделей на основе коэффициентов Байеса. Обсуждаемые модели являются статистическими моделями. Целью коэффициента Байеса является количественное выражение поддержки модели по сравнению с другой моделью, независимо от того, верны модели или нет. Техническое определение понятия «поддержка» в контексте байесовского вывода дано ниже.

Статистический вывод (англ. statistical inference), также называемый индуктивной статистикой (англ. inferential statistics, inductive statistics) — обобщение информации из выборки для получения представления о свойствах генеральной совокупности.

Условное математическое ожидание в теории вероятностей — это среднее значение случайной величины относительно условного распределения.

Задача классифика́ции — задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Это множество называется выборкой. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать (см. ниже) произвольный объект из исходного множества.

Робастность (англ. robustness, от robust — «крепкий», «сильный», «твёрдый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивости к помехам. Выбросоустойчивый (робастный) метод — метод, направленный на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение их из выборки.

Сре́днее значе́ние — числовая характеристика множества чисел или функций (в математике); — некоторое число, заключённое между наименьшим и наибольшим из их значений.

Распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода (появления).

В обучении машин вероятностный классификатор — это классификатор, который способен предсказывать, если на входе заданы наблюдения, распределение вероятностей над множеством классов, а не только вывод наиболее подходящего класса, к которому наблюдения принадлежат. Вероятностные классификаторы обеспечивают классификацию, которая может быть полезна сама по себе или когда классификаторы собираются в ансамбли.

Фу́нкция распределе́ния в теории вероятностей — функция, характеризующая распределение случайной величины или случайного вектора; вероятность того, что случайная величина X примет значение, меньшее или равное х, где х — произвольное действительное число. При соблюдении известных условий (см. ниже) полностью определяет случайную величину.

Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов.

Статистика — измеримая числовая функция от выборки, не зависящая от неизвестных параметров распределения элементов выборки.

Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса.

Ординалистская (порядковая) теория полезности основывается на том, что предпочтения индивидуума относительно предлагаемых к выбору альтернатив не могут измеряться количественно, а только сравниваться, то есть одна альтернатива хуже или лучше другой. Альтернативой данной теории является кардиналистская (количественная) теория полезности.

Тест отноше́ния правдоподо́бия (англ. likelihood ratio test, LR) — статистический тест, используемый для проверки ограничений на параметры статистических моделей, оценённых на основе выборочных данных. Является одним из трёх базовых тестов проверки ограничений наряду с тестом множителей Лагранжа и тестом Вальда.

Винеровский процесс в теории случайных процессов — это математическая модель броуновского движения или случайного блуждания с непрерывным временем.

Метод инструментальных переменных (ИП, IV — Instrumental Variables) — метод оценки параметров регрессионных моделей, основанный на использовании дополнительных, не участвующих в модели, так называемых инструментальных переменных. Метод применяется в случае, когда факторы регрессионной модели не удовлетворяют условию экзогенности, то есть являются зависимыми со случайными ошибками. В этом случае, оценки метода наименьших квадратов являются смещенными и несостоятельными.

Нулевая гипотеза — принимаемое по умолчанию предположение о том, что не существует связи между двумя наблюдаемыми событиями, феноменами. Так, нулевая гипотеза считается верной до того момента, пока нельзя доказать обратное. Опровержение нулевой гипотезы, то есть приход к заключению о том, что связь между двумя событиями, феноменами существует, — главная задача современной науки. Статистика как наука даёт чёткие условия, при наступлении которых нулевая гипотеза может быть отвергнута.

Качественная, дискретная, или категорийная переменная — это переменная, которая может принимать одно из ограниченного и, обычно, фиксированного числа возможных значений, назначая каждую единицу наблюдения определённой группе или номинальной категории на основе некоторого качественного свойства. В информатике и некоторых других ветвях математики качественные переменные называются перечислениями или перечисляемыми типами. Обычно (хотя не в этой статье), каждое из возможных значений качественной переменной.

Детерминированность (от лат. determinans — определяющий) — определяемость. Детерминированность может подразумевать определяемость на общегносеологическом уровне или для конкретного алгоритма. Под жёсткой детерминированностью процессов в мире понимается однозначная предопределённость, то есть у каждого следствия есть строго определённая причина. В таком смысле является антонимом стохастичности. Но детерминированность не всегда тождественна предопределённости. Например, может быть детерминированность.

В теории вероятностей два случайных события называются независимыми, если наступление одного из них не изменяет вероятность наступления другого. Аналогично, две случайные величины называют независимыми, если известное значение одной из них не дает информации о другой.

Статистическая теория обучения — это модель для обучения машин на основе статистики и функционального анализа. Статистическая теория обучения имеет дело с задачами нахождения функции предсказывания, основанной на данных. Статистическая теория обучения привела к успешным приложениям в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, биоинформатика и бейсбол.

Видео: Зависимые и независимые переменные: что это такое, с примерами

Содержание:

Независимая переменная и зависимая переменная Они образуют две наиболее известные категории в мире науки и исследований в таких областях, как медицина, психология, социология и другие области знаний.

Это не только фундаментальные концепции при проведении экспериментов; кроме того, они помогают понять, как работает реальность, на основе анализа отдельных явлений. Короче говоря, они позволяют нам упростить то, что мы изучаем, и сосредоточиться на простых элементах, которые могут раскрыть научные знания.

В этой статье мы увидим, что такое зависимые и независимые переменные, с несколькими примерами, которые помогают понять его роль в науке и в использовании статистических инструментов.

Статья по теме: «11 типов переменных, используемых в исследовании»

Зависимые и независимые переменные: что это такое?

В психологии, как и в любой другой научной дисциплине, исследования необходимы для разработки новых техник, методов, объяснительных моделей и практических приложений, а также для улучшения или обеспечения безопасности и достоверности уже существующих.

И чтобы что-то исследовать, мы должны иметь в виду, что в любом эксперименте мы должны оценивать различные переменные и манипулировать ими. Переменные — это черты или характеристики, которые могут варьироваться, принимая разные значения или категории, и изменение которых может дать нам подсказки о том, как это происходит или почему возникает явление, которое мы заинтересованы в изучении.

Таким образом, переменные элементы реальности, которые мы можем определить конкретным и предсказуемым образом до такой степени, что мы постоянно находим то, к чему это относится, в природе или в обществе. Например, пол — это переменная величина, и то, что он указывает, отражается на большинстве наблюдаемых нами людей, и очень немногие ситуации представляют собой двусмысленность.

На операционном уровне всякий раз, когда мы работаем экспериментально, мы будем делать это с двумя основными типами: зависимая и независимая переменная.. Давайте рассмотрим каждый из них в этой статье.

Базовое определение независимой переменной

Независимая переменная определяется как любая переменная, которая проверяется на экспериментальном уровне и используется исследователями для проверки гипотезы. Около свойство, качество, характеристика или способность, способные влиять на остальные переменные, имея возможность изменять или отмечать поведение остальных переменных.

Таким образом, разные значения этой переменной будут важны для разработки и интерпретации результатов эксперимента, поскольку он может их объяснить.

Например, вы можете отметить различные ситуации, в которых участники будут проходить во время эксперимента (если проходит более одного раза), или группы, которые пройдут через разные экспериментальные условия. В этих случаях мы могли бы говорить о независимых переменных внутри субъектов или между субъектами соответственно.

Независимая переменная sОн называется так именно потому, что его значения не будут изменены остальными переменными в самом эксперименте.. Пол или возраст — это некоторые переменные, которые, как правило, имеют тенденцию быть независимыми, поскольку они не меняются в зависимости от нескольких переменных. Конечно, мы можем использовать их для изучения других переменных.

В любом случае переменные зависимы или независимы в зависимости от контекста, в котором мы находимся. В одном исследовании любимый музыкальный жанр может быть зависимой переменной, а в другом — независимой.

Зависимая переменная: понятие

Что касается зависимой переменной, мы говорим о то качество или характеристика, на поведение которых влияет независимая переменная. Это переменная или переменные, которые измеряются, чтобы иметь возможность интерпретировать результаты. Другими словами, это то, что наблюдается, чтобы увидеть, изменяется ли оно или как оно изменяется при выполнении определенных условий (контролируемых с помощью зависимых переменных).

Таким образом, мы сталкиваемся с типом переменной, которую анализируем в эксперименте или исследовании, оценивая ее поведение на основе значений независимой переменной. Если независимая переменная является причиной, мы могли бы считать, что зависимая переменная — это эффект, который мы измеряем от манипулирования первой.

Конечно, вы должны учитывать, что не все исследования, в которых используются зависимые и независимые переменные, выражают причинно-следственные связи. Другими словами, тот факт, что при изменении значения независимой переменной значение зависимой также изменяется по более или менее предсказуемой схеме, не означает, что причиной этого последнего изменения было манипулирование независимой переменной. Этот тип феномена может выражать простой эффект корреляции, особенно в социальных науках.

Например, если вопрос о намерении голосовать лицам с более низким уровнем образования дает другой результат, чем вопрос о намерении голосовать тем, кто имеет университетское образование, это не обязательно означает, что независимая переменная «уровень образования» является единственной. что порождает эту вариацию; Возможно, существует еще одна скрытая переменная, которая объясняет как разное намерение голосовать, так и низкий уровень образования, например, отсутствие финансовых ресурсов.

Вам может быть интересно: «15 примеров качественных переменных с пояснениями»

Подробная информация о его использовании в исследованиях

Разделение на зависимую и независимую переменную является основным элементом любого проводимого расследования. Но количество переменных, которые следует учитывать, а также тип эксперимента и то, что на самом деле предполагается анализировать, могут сильно различаться.

Например, простой дизайн может потребовать только использования независимой переменной и независимой переменной. В общем, рекомендуется, по крайней мере, в отношении независимой переменной использовать только одну за раз, поскольку чем больше число независимых переменных, тем выше сложность эксперимента и вероятность возникновения некоторой ошибки измерения.

Однако, если, например, мы хотим оценить эффекты лекарственного средства, более целесообразно оценить различные элементы в одном эксперименте. У нас может быть межгрупповая независимая переменная, которая будет типом группы (группа субъектов с лекарством и группа контрольных субъектов, чтобы увидеть, есть ли существенные различия) и внутригрупповой переменной, которая будет временем лечения. (до лечения, после лечения и последующее наблюдение).

Аналогичным образом, в качестве зависимых переменных мы можем оценивать различные аспекты, такие как уровень депрессии, суицидальные мысли, режимы питания, либидо, количество и качество сна.

В любом случае отношения между зависимыми и независимыми переменными будут одинаковыми, и всегда следует проверять, есть ли влияние каждой из независимых переменных на зависимые переменные (и не только на каждую из независимых переменных, но и на влияет ли взаимодействие между ними на иждивенцев). Это можно оценить с помощью различных типов дизайна, например ANOVA..

Другой аспект, который следует принять во внимание, заключается в том, что в зависимости от того, что подлежит исследованию и как это расследование должно проводиться, одна и та же реальность может быть зависимой или независимой переменной.

Например, индекс массы тела человека может быть независимой переменной, если он используется для оценки того, влияет ли он на какую-то другую переменную, или он может быть зависимой переменной, если мы оцениваем, что тот же ИМТ может зависеть от другой переменной. Таким образом, скорее позиция, с которой мы анализируем переменную, а не сама переменная, делает ее зависимой или независимой.

Примеры его использования в науке

В заключение давайте рассмотрим несколько примеров ситуаций или исследований, в которых мы можем видеть зависимую и независимую переменные.

Первым делом могло бы быть исследование, направленное на анализировать уровень изменения сердечного ритма, вызванного воздействием на разные уровни высоты у людей с акрофобией. В этом случае высота, на которой находится объект, будет независимой переменной, а частота сердечных сокращений будет зависимой переменной.

Другое исследование могло бы быть направлено на анализ воздействия, которое язык, используемый в инструментах оценки самооценки, может иметь на самооценку пациентов. Тип языка может быть независимой переменной, а результаты опроса самооценки — зависимой.

Третьим примером может быть расследование, в котором анализируется влияние сидячей / физической активности на индекс массы тела, где ИМТ является зависимой переменной, а уровни физической активности — независимой.

Четвертый и последний пример можно найти в исследовании, в котором оценивается, как положительное влияние влияет на уровень удовлетворенности жизнью. Уровни положительного аффекта будут независимой переменной, а зависимой переменной — уровнями удовлетворенности жизнью.

Независимая и зависимая переменные

Независимая переменная — в эксперименте переменная, которая намеренно манипулируется или выбирается экспериментатором с целью выяснить ее влияние на зависимую переменную.

Зависимая переменная — в научном эксперименте измеряемая переменная, изменения которой связывают с изменениями независимой переменной.

Независимой переменной, например, в психологическом эксперименте может считаться интенсивность стимула, а зависимой — способность испытуемого ощущать этот стимул.

Виды связи между переменными

Зависимая переменная не чувствительна к изменениям независимой.
Монотонно возрастающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует изменение зависимой переменной.
Монотонно убывающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует уменьшение уровня зависимой переменной.
Нелинейная зависимость U-образного типа — обнаруживается в большинстве экспериментов, в которых выделяются особенности психической регуляции поведения
Инвертированная U-образная зависимость — получается в многочисленных экспериментах и корреляционных исследованиях.
Сложная квазипериодическая зависимость уровня зависимой переменной от уровня независимой.

Эксперименты

Wikimedia Foundation . 2010 .

Полезное

Смотреть что такое «Независимая и зависимая переменные» в других словарях:

Переменные в исследованиях (variables in research) — Керлингер определяет П. как «символ, которому приписываются цифры или числовые значения». Это родовое определение, относящееся, в том числе, и к психол. П. в исслед., указывает на мат. основу. Иначе говоря, любая П., х или у, подразумевает… … Психологическая энциклопедия

Независимая переменная — (independent variabile) – переменная, которая управляется экспериментально или с целью наблюдения за её воздействием на другие, зависимые переменные. Например, ограничение скорости движения на дорогах есть независимая переменная, а число… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

ФУНКЦИЯ — термин, используемый в математике для обозначения такой зависимости между двумя величинами, при которой если одна величина задана, то другая может быть найдена. Обычно функция (с 17 в.) задается формулой, выражающей зависимую переменную через… … Энциклопедия Кольера

Безупречный эксперимент — Эту страницу предлагается объединить с Эксперимент (психология). Пояснение причин и обсуждение на странице Ви … Википедия

Переменная — Термин переменная может означать: Переменная (программирование) поименованная, либо адресуемая иным способом область памяти, адрес которой можно использовать для осуществления доступа к данным. Переменная величина в математике символ,… … Википедия

Эксперимент (психология) — Эту страницу предлагается объединить с Лабораторный эксперимент (психология) … Википедия

Психологический эксперимент — проводимый в специальных условиях опыт для получения новых научных знаний посредством целенаправленного вмешательства исследователя в жизнедеятельность испытуемого. Различными авторами понятие «психологический эксперимент» трактуется неоднозначно … Википедия

Социолингвистическая переменная — Основная операционная единица социолингвистического анализа языковой и речевой вариативности. С.п. это любой языковой или речевой коррелят стратификационной и ситуативной вариативности, напр., ударение как социолингвистическая переменная в паре … Словарь социолингвистических терминов

БИХЕВИОРИЗМ — (англ, behaviour, поведение) одно из ведущих направлений в психологии конца 19 начала 20 в. Явился также одним из оснований формирования так называемой «поведенческой» парадигмы в социологии (наряду с работами Тарда, Лебона и др. по формам… … Новейший философский словарь

БИХЕВИОРИЗМ — (англ. behaviour поведение) одно из ведущих направлений в психологии конца 19 начала 20 в. Явился также одним из оснований формирования так называемой поведенческой парадигмы в социологии наряду с работами Тарда , Лебона и др. по формам… … Социология: Энциклопедия

Экспериментальные переменные и способы их контроля

Для уточнения соотношения всех факторов, входящих в эксперимент, введено понятие «переменная». Выделяют три вида переменных: независимые, зависимые и дополнительные.

Независимые переменные. Фактор, изменяемый самим экспериментатором, называетсянезависимой переменной (НП).

В качестве НП в эксперименте могут выступать условия, в которых осуществляется деятельность испытуемого, характеристика заданий, выполнение которых требуется от испытуемого, характеристики самого испытуемого (возрастные, половые, иные различия испытуемых, эмоциональные состояния и другие свойства испытуемого или взаимодействующих с ним людей). Поэтому принято выделять следующие типы НП: ситуационные, инструктивные и персональные.

Ситуационные НП чаще всего не входят в структуру экспериментального задания, выполняемого испытуемым. Тем не менее они оказывают непосредственное воздействие на его деятельность и могут варьироваться экспериментатором. К ситуационным НП относятся различные физические параметры, например освещенность, температура, уровень шума, а также размер помещения, обстановка, размещение аппаратуры и т. п. К социально-психологическим параметрам ситуационных НП может быть отнесено выполнение экспериментального задания в изоляции, в присутствии экспериментатора, внешнего наблюдателя или группы людей. В.Н. Дружинин указывает на особенности общения и взаимодействия испытуемого и экспериментатора как на особую разновидность ситуационных НП.[58] Этому аспекту уделяется большое внимание. В экспериментальной психологии существует отдельное направление, которое называется «психология психологического эксперимента».

Инструктивные НП связаны непосредственно с экспериментальным заданием, его качественными и количественными характеристиками, а также способами его выполнения. Инструктивной НП экспериментатор может манипулировать более или менее свободно. Он может варьировать материал задания (например, числовой, словесный или образный), тип ответа испытуемого (например, вербальный или невербальный), шкалу оценивания и т. п. Большие возможности заключаются в способе инструктирования испытуемых, информирования их о цели экспериментального задания. Экспериментатор может изменять средства, которые предлагаются испытуемому для выполнения задания, ставить перед ним препятствия, использовать систему поощрений и наказаний в ходе выполнения задания и т. д.

Персональные НП представляют собой управляемые особенности испытуемого. Обычно в качестве таких особенностей выступают состояния участника эксперимента, которые исследователь может менять, например различные эмоциональные состояния или состояния работоспособности-утомления.

Каждый испытуемый, участвующий в эксперименте, обладает множеством уникальных физических, биологических, психологических, социально-психологических и социальных признаков, которыми экспериментатор управлять не может. В некоторых случаях следует считать эти неуправляемые признаки дополнительными переменными и применять к ним способы контроля, о которых будет рассказано ниже. Однако в дифференциально-психологических исследованиях при применении факторных планов неуправляемые персональные переменные могут выступать в качестве одной из независимых переменных (подробно о факторных планах см. 4.7).

Исследователи различают также разные виды независимых переменных. В зависимости отшкалы представления можно выделить качественные и количественные НП.Качественным НП соответствуют различные градации шкал наименований. Например, эмоциональные состояния испытуемого могут быть представлены состояниями радости, гнева, страха, удивления и т. п. Способы выполнения заданий могут включать наличие или отсутствие подсказок испытуемому. Количественные НП соответствуют ранговым, пропорциональным или интервальным шкалам. Например, время, отведенное на выполнение задания, количество заданий, размер вознаграждения по результатам решения задач могут быть использованы как количественные НП.

В зависимости от количества уровней проявления независимых переменных различают двухуровневые и многоуровневые НП. Двухуровневые НП имеют два уровня проявления,многоуровневые – три или более уровней. В зависимости от количества уровней проявления НП строятся различные по сложности экспериментальные планы.

Зависимые переменные. Фактор, изменение которого является следствием изменения независимой переменной, называется зависимой переменной (ЗП). Зависимая переменная – это компонент в составе ответа испытуемого, который непосредственно интересует исследователя. В качестве ЗП могут выступать физиологические, эмоциональные, поведенческие реакции и другие психологические характеристики, которые можно зарегистрировать в ходе психологических экспериментов.

В зависимости от способа, с помощью которого можно зарегистрировать изменения, выделяют ЗП:

S наблюдаемые непосредственно;

S требующие физической аппаратуры для измерения;

S требующие психологического измерения.

К ЗП, наблюдаемым непосредственно, относятся вербальные и невербальные поведенческие проявления, которые четко и однозначно могут быть оценены внешним наблюдателем, например отказ от деятельности, плач, определенное высказывание испытуемого и т. п. К ЗП, требующим физической аппаратуры для регистрации, относятся физиологические (пульс, величина артериального давления и т. д.) и психофизиологические реакции (время реакции, латентное время, длительность, скорость выполнения действий и т. п.). К ЗП, требующим психологического измерения, относятся такие характеристики, как уровень притязаний, уровень развития или сформированности тех или иных качеств, форм поведения и т. п. Для психологического измерения показателей могут быть использованы стандартизированные процедуры – тесты, опросники и т. п. Некоторые поведенческие параметры могут быть измерены, т. е. однозначно распознаны и интерпретированы только специально обученными наблюдателями или экспертами.

В зависимости от количества параметров, входящих в зависимую переменную, различают одномерные, многомерные и фундаментальные ЗП. Одномерная ЗП представлена единственным параметром, изменения которого и изучаются в эксперименте. Примером одномерной ЗП может служить скорость сенсомоторной реакции.Многомерная ЗП представлена совокупностью параметров. Например, внимательность может оцениваться объемом просмотренного материала, количеством отвлечений, числом правильных и ошибочных ответов и т. д. Каждый параметр может фиксироваться независимо. Фундаментальная ЗП представляет собой переменную комплексного характера, параметры которой имеют некоторые известные отношения между собой. В этом случае одни параметры выступают как аргументы, а собственно зависимая переменная – как функция. Например, фундаментальное измерение уровня агрессии может рассматриваться как функция ее отдельных проявлений (мимических, вербальных, физических и др.).

Зависимая переменная должна обладать такой базовой характеристикой, как сензитивность. Сензитивность ЗП – это ее чувствительность к изменению уровня независимой переменной. Если при изменении независимой переменной зависимая переменная не изменяется, то последняя несензитивна и проводить эксперимент в таком случае не имеет смысла. Известны два варианта проявления несензитивности ЗП: «эффект потолка» и «эффект пола». «Эффект потолка» наблюдается, например, в том случае, когда предъявляемая задача настолько проста, что ее выполняют все испытуемые независимо от возраста. «Эффект пола», напротив, возникает в том случае, когда задание настолько сложно, что с ним не может справиться ни один из испытуемых.

Существуют два основных способа фиксации изменений ЗП в психологическом эксперименте: непосредственный и отсроченный. Непосредственный способ применяется, например, в экспериментах по кратковременному запоминанию. Экспериментатор непосредственно после повторения ряда стимулов фиксирует их количество, воспроизведенное испытуемым. Отсроченный способ используется в том случае, когда между воздействием и эффектом проходит определенный промежуток времени (например, при определении влияния количества заученных иностранных слов на успешность перевода текста).

Дополнительные переменные (ДП) – это сопутствующая стимуляция испытуемого, оказывающая влияние на его ответ. Совокупность ДП состоит, как правило, из двух групп: внешних условий опыта и внутренних факторов. Соответственно их принято называть внешними и внутренними ДП. К внешним ДП относят физическую обстановку опыта (освещенность, температурный режим, звуковой фон, пространственные характеристики помещения), параметры аппаратуры и оборудования (дизайн измерительных приборов, рабочий шум и т. п.), временные параметры эксперимента (время начала, продолжительность и др.), личность экспериментатора. К внутренним ДП относят настроение и мотивацию испытуемых, их отношение к экспериментатору и опытам, их психологические установки, склонности, знания, умения, навыки и опыт в данном виде деятельности, уровень утомления, самочувствие и т. п.

В идеале исследователь стремится все дополнительные переменные свести на нет или хотя бы к минимуму, чтобы выделить «в чистом виде» связь между независимой и зависимой переменными. Существует несколько основных способов контроля влияния внешних ДП: 1) элиминация внешних воздействий; 2) константность условий; 3) балансировка; 4) контрбалансировка.

Элиминация внешних воздействий представляет собой наиболее радикальный способ контроля. Он состоит в полном исключении из внешней среды каких бы то ни было внешних ДП. В лаборатории создаются условия, изолирующие испытуемого от звуков, света, вибрационных воздействий и т. п. Наиболее ярким примером может служить эксперимент по сенсорной депривации, проводимый на добровольцах в специальной камере, полностью исключающей поступление каких-либо раздражителей из внешней среды. Следует отметить, что элиминировать воздействия ДП практически невозможно, да и не всегда нужно, так как результаты, полученные в условиях элиминации внешних воздействий, вряд ли могут быть перенесены в реальность.

Следующий способ контроля – создание константных условий. Суть этого способа состоит в том, чтобы сделать воздействия ДП постоянными и одинаковыми для всех испытуемых на протяжении всего опыта. В частности, исследователь стремится сделать постоянными пространственно-временные условия эксперимента, технику его проведения, оборудование, предъявление инструкции и т. д. При тщательном применении этого способа контроля удается избежать больших погрешностей, однако проблема переноса результатов эксперимента в условия, сильно отличающиеся от экспериментальных, остается проблематичной.

В тех случаях, когда нет возможности создать и поддерживать постоянные условия на протяжении всего эксперимента, прибегают к способу балансировки. Этот способ применяется, например, в ситуации, когда внешняя ДП не поддается идентификации. В этом случае балансировка будет состоять в использовании контрольной группы. Исследование контрольной и экспериментальной групп проводится в одних и тех же условиях с той лишь разницей, что в контрольной группе отсутствует воздействие независимой переменной. Тем самым изменение зависимой переменной в контрольной группе обусловлено лишь внешними ДП, а в экспериментальной – совместным действием внешних дополнительных и независимой переменной.

Если внешняя ДП известна, то балансировка заключается в воздействии каждого ее значения в сочетании с каждым уровнем независимой переменной. В частности, такая внешняя ДП, как пол экспериментатора, в сочетании с независимой переменной (пол испытуемого) приведет к созданию четырех экспериментальных серий:

1) мужчина-экспериментатор – мужчины испытуемые;

2) мужчина-экспериментатор – женщины испытуемые;

3) женщина-экспериментатор – мужчины испытуемые;

4) женщина-экспериментатор – женщины испытуемые.

В более сложных экспериментах может применяться балансировка нескольких переменных одновременно.

Контрбалансировка как способ контроля внешних ДП практикуется чаще всего тогда, когда эксперимент включает в себя несколько серий. Испытуемый оказывается в разных условиях последовательно, однако предыдущие условия могут изменять эффект воздействия последующих. Для ликвидации возникающего в этом случае «эффекта последовательности» разным группам испытуемых экспериментальные условия предъявляются в различном порядке. Например, в первой серии эксперимента первой группе предъявляется решение интеллектуальных задач от более простых к более сложным, а второй – от более сложных к более простым. Во второй серии, напротив, первой группе предъявляется решение интеллектуальных задач от более сложных к более простым, а второй – от более простых к более сложным. Контрбалансировка применяется в тех случаях, когда есть возможность проведения нескольких серий эксперимента, однако следует учитывать, что большое число попыток вызывает утомление испытуемых.

Внутренние ДП, как указывалось выше, – это факторы, кроющиеся в личности испытуемого. Они оказывают весьма значительное влияние на результаты эксперимента, их воздействие достаточно трудно проконтролировать и учесть. Среди внутренних ДП можно выделить постоянные и непостоянные. Постоянные внутренние ДП в течение эксперимента существенно не изменяются. Если эксперимент проводится с одним испытуемым, то постоянными внутренними ДП будут его пол, возраст, национальность. К этой группе факторов также можно отнести темперамент, характер, способности, склонности испытуемого, его интересы, взгляды, убеждения и другие компоненты общей направленности личности. В случае проведения эксперимента с группой испытуемых эти факторы приобретают характер непостоянных внутренних ДП, и тогда для нивелировки их влияния прибегают к специальным способам формирования экспериментальных групп (см. 4.6).

К непостоянным внутренним ДП относятся психологические и физиологические характеристики испытуемого, которые могут либо значительно изменяться по ходу эксперимента, либо актуализироваться (или исчезать) в зависимости от целей, задач, вида, формы организации эксперимента. Первую группу таких факторов составляют физиологические и психические состояния, утомляемость, привыкание, приобретение опыта и навыков в процессе выполнения экспериментального задания. В другую группу входят установка на данный опыт и данное исследование, уровень мотивации к данной экспериментальной деятельности, отношение испытуемого к экспериментатору и своей роли подопытного и т. п.

Для уравнивания эффекта воздействия этих переменных на ответы в разных пробах существует ряд способов, успешно применяемых в экспериментальной практике.

Для устранения так называемого серийного эффекта, в основе которого лежит привыкание, используется особая очередность предъявления стимулов. Эта процедура получила название «уравновешенного чередного порядка», когда стимулы разных категорий предъявляются симметрично относительно центра стимульного ряда. Схема такой процедуры выглядит так: А В В А, где А и В – стимулы разных категорий.

Чтобы предупредить влияние на ответ испытуемого тревожности или неопытности,проводятся ознакомительные или предварительные эксперименты. Их итоги не учитываются при обработке данных.

Для предупреждения изменчивости ответов из-за накопления опыта и навыков в процессе эксперимента испытуемому предлагается так называемая «исчерпывающая практика». В результате такой практики у испытуемого до начала собственно эксперимента вырабатываются устойчивые навыки, и в дальнейших экспериментах показатели испытуемого от фактора накопления опыта и навыков уже напрямую не зависят.

В тех случаях, когда необходимо свести к минимуму влияние на ответ испытуемогоутомления, прибегают к «методу вращения». Суть его состоит в том, что каждой подгруппе испытуемых предъявляется определенная комбинация стимулов. Совокупность таких комбинаций полностью исчерпывает все множество возможных вариантов. Например, при трех типах стимулов (А, Б, В) каждому из них представляется первое, второе и третье место в предъявлении испытуемым. Таким образом, первой подгруппе стимулы предъявляются в порядке АБВ, второй – АВБ, третьей – БАВ, четвертой – БВА, пятой – ВАБ, шестой – ВБА.

Приведенные способы процедурного уравнивания внутренних непостоянных ДП применимы как для индивидуальных, так и для групповых экспериментов.

Установка и мотивация испытуемых как внутренние непостоянные ДП должны поддерживаться на одном и том же уровне во время всего опыта. Установка как готовность воспринимать раздражитель и отвечать на него определенным образом создается через инструкцию, которую экспериментатор дает испытуемому. Чтобы установка была именно такой, какая требуется по задаче исследования, инструкция должна быть доступна испытуемым и адекватна задачам эксперимента. Однозначность и легкость понимания инструкции достигаются ее ясностью и простотой. Во избежание вариативности предъявления инструкцию рекомендуется зачитывать дословно или давать в письменном виде. Поддержание исходной установки контролируется экспериментатором путем постоянного наблюдения за испытуемым и корректируется путем напоминания при необходимости соответствующих указаний инструкции.

Мотивация испытуемого рассматривается главным образом как интерес к данному эксперименту. Если интерес отсутствует или слаб, то трудно рассчитывать на полноценность выполнения испытуемым предусмотренных в эксперименте заданий и на надежность его ответов. Слишком высокий интерес, «перемотивация», также чревата неадекватностью ответов испытуемого. Поэтому для получения исходно приемлемого уровня мотивации экспериментатор должен самым серьезным образом подойти к формированию контингента испытуемых и подбору стимулирующих их мотивацию факторов. В качестве таких факторов могут выступать состязательность, различные виды вознаграждения, интерес к своим показателям, профессиональный интерес и др.

Психофизиологические состояния испытуемых рекомендуется не только поддерживать на одном уровне, но и оптимизировать этот уровень, т. е. испытуемые должны находиться в «нормальном» состоянии. Следует убедиться, что до проведения опыта у испытуемого не было сверхзначимых для него переживаний, у него достаточно времени для участия в эксперименте, он не голоден и т. п. Во время проведения эксперимента не следует излишне возбуждать или подавлять испытуемого. Если же эти условия выполнить не удается, то проведение эксперимента лучше отложить.

Из рассмотренных характеристик переменных и способов их контроля становится понятой необходимость тщательной подготовки эксперимента при его планировании. В реальных условиях экспериментирования добиться 100 %-го контроля всех переменных невозможно, однако различные психологические эксперименты значительно отличаются друг от друга степенью контроля переменных. Рассмотрению вопроса оценки качества эксперимента посвящен следующий раздел.

Изменяемая экспериментатором независимая переменная

Переменная представляет собой то, что может быть изменено, например, определенная характеристика или значение в рамках исследования. В психологии переменные используются для того, чтобы установить, приводят ли изменения одного фактора к изменениям в другой.

Зависимые и независимые переменные

В экспериментальной психологии выделяют два вида переменных:

Независимая переменная — фактор, который контролируют авторы исследования. Например, в эксперименте по изучению воздействия недостатка сна на производительность, лишение сна является независимой переменной.
Зависимая переменная — явление, которое экспериментаторы фиксируют и измеряют. В нашем примере, результаты тестов на производительность и являются как раз зависимой переменной.

Особенности независимых переменных

Независимая переменная призвана оказать влияние на объект. Благодаря ей исследователь может оценить динамику конкретных показателей, учесть влияния конкретного фактора.

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

дипломные магистерские диссертации

В научной практике выделяют несколько типов независимых переменных:

Данная разновидность не входит непосредственно в эксперимент и не отражается в заданиях. Она призвана создать конкретную «ситуацию», обстановку, располагающую к определенным действиям или обстоятельствам. К ситуационной независимой переменной можно отнести такие факторы, как температура воздуха в помещении (прохлада или духота), свет, шум или «мертвая» тишина, наличие той или иной мебели, предметов, анализ группы или изолированных лиц и пр.

Этот тип независимых переменных связан с заданием, которое будут выполнять участники исследования. Здесь автор исследования может применять как чисто текстовые, так и графические материалы, выступающие в роли «инструкции», описывающие ход действий, которые должны привести к определенному результату.

Инструктивные независимые переменные оценивают уровень восприятия информации участниками исследования. Например, задание может быть интерпретировано с помощью текста и чисел, а ответ на поставленный вопрос может быть развернутым или конкретным (да/нет).

Инструктивные независимые переменные могут быть представлены в виде препятствий при выполнении задания, поощрений и наказаний.

Персональные независимые переменные.

Данная категория учитывает особенности объекта исследования: одежда, комфорт, эмоции и пр. В то же время большая часть таких факторов не поддается воздействию со стороны.

Количественные и качественные.

Количественные независимые переменные призваны ограничить объект исследования: временем, количеством допустимых ошибок в ходе проведения эксперимента, выбором определенных предметов или направлений и пр.

Качественные предполагают оценку определенного состояния. Например, исследователь может оценить эмоции автора в разные моменты: гнев, радость, страх, удивление, гордость и пр.

Посторонние и искажающие факторы

Важно отметить, что независимые и зависимые переменные не единственные переменные, присутствующие в экспериментах. В некоторых случаях заметное влияние на отношение между независимой и зависимой переменной (следовательно, и на результаты эксперимента) могут оказать посторонние факторы. Например, в нашем примере к таким факторам можно отнести возраст и пол испытуемых.

Есть два основных вида посторонних переменных:

Субъектные переменные. Это посторонние переменные, связанные с индивидуальными особенностями каждого из участников, которые могут повлиять на то, как те реагируют на условия эксперимента. К ним могут относить половозрастные характеристики, происхождение, настроение, тревожность, интеллект, осведомленность и т.д.
Ситуационные переменные. Это посторонние переменные, связанные с явлениями окружающей среды, которые могут повлиять на реакцию участников. Например, если участник проходит испытания в прохладном помещении, пониженная температура считается посторонней переменной Некоторые участники могут не реагировать на прохладу, некоторых это может отвлекать и раздражать.

В большинстве случаев посторонние переменные также контролируются в рамках эксперимента: исследователи сами могут выбрать участников в соответствии с определенными критериями или задать другие условия.

Понятие «причинность»

Определение 1
Экспериментальные переменные — это те переменные, которые изменяются по желанию экспериментатора для наблюдения их влияния на зависимые переменные.

Когда необходимо найти связи между двумя явлениями, экспериментатор проверяет гипотезу о наличии причин этих связей.

«Причинность» в науке является одним из сложных понятий.

Два события или явления имеют эмпирические признаки причинной связи:

Первый признак говорит о том, что причины и следствия разделены во времени, а причина предшествует следствию. Когда после эксперимента исследователь обнаруживает в объекте какие-либо изменения по сравнению с аналогичным объектом, но не подвергавшемуся воздействию, появляется повод считать, что именно воздействие на уровне эксперимента и есть причина изменившегося состояния объекта. Для такого вывода необходимое условие заключается в наличии воздействия и сравнении объектов. Например, осенний отлет птиц на юг, совсем не говорит о том, что на следующей неделе придет зима;
Следующий признак заключается в наличии статистической связи между причиной и следствием, т.е. двумя переменными. При изменении величины одной переменной происходит изменение величины и другой переменной. Это означает, что между ними должна быть линейная или нелинейная корреляция, хотя наличие корреляции недостаточно для вывода о причинно-следственных связях, потому что связь может быть случайной;
Третий признак говорит о том, что причинно-следственная связь будет регистрироваться, если в эксперименте нет других возможностей её объяснения, кроме причинной.

Готовые работы на аналогичную тему

Курсовая работа Экспериментальные переменные и их изменения 460 руб.
Реферат Экспериментальные переменные и их изменения 220 руб.
Контрольная работа Экспериментальные переменные и их изменения 230 руб.

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Экспериментальная гипотеза о наличии причинной связи двух явлений проверяется следующим образом – моделируется предполагаемая причина, выступающая в качестве экспериментального воздействия, а следствие регистрируется при помощи измерительного инструмента.

Изменения независимой переменной происходят в результате экспериментального воздействия, которое в свою очередь и будет причиной изменения зависимой переменной.

Экспериментатор посылает испытуемому сигналы различной громкости, изменяя, тем самым, его психическое состояние. В результате испытуемый слышит или не слышит сигнал, что приводит к различным моторным или вербальным ответам «да» — «нет», т.е. «слышу» или «не слышу».

Внешние переменные экспериментальной ситуации тоже контролируются экспериментатором. Среди них выделяют: побочные переменные – фактор времени, фактор задачи, индивидуальные особенности испытуемых и дополнительную переменную, существенную для изучаемой связи между причиной и следствием.

Например, для того, чтобы изучить связи уровня развития непосредственного и опосредованного запоминания дети должны быть одного возраста, который и будет дополнительной переменной.

Задай вопрос специалистам и получи ответ уже через 15 минут!

Зависимая переменная —

величины, изменения коих зависят от воздействия переменной независимой. Те переменные, что связаны с поведением испытуемых и зависят от состояния их организма. (7).

Психологи имеют дело с поведением испытуемого, поэтому в качестве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения. К ним относятся: число ошибок, которое совершила крыса, пробегая лабиринт; время, которое затратил испытуемый при решении задачи, изменения мимики его лица при просмотре эротического фильма; время двигательной реакции на звуковой сигнал и т.д.

Выбор поведенческого параметра определяется исходной экспериментальной гипотезой. Исследователь должен ее максимально конкретизировать, т.е. добиться того, чтобы зависимая переменная была one-рационализирована — поддавалась регистрации в ходе эксперимента.

Параметры поведения условно можно разделить на формально-динамические и содержательные. Формально-динамические (или пространственно-временные) параметры достаточно легко поддаются аппаратурной регистрации. Приведем примеры этих параметров.

1. Точность. Наиболее часто регистрируемый параметр. Поскольку большинство заданий, предъявляемых испытуемому в психологических экспериментах, являются задачами на достижения, то точность или противоположный параметр — ошибочность действий — будет главным регистрируемым параметром поведения.

2. Латентность. Психические процессы протекают скрытно от внешнего наблюдателя. Время от момента предъявления сигнала до выбора ответа называется латентным временем. В некоторых случаях латентное время является важнейшей характеристикой процесса, например, при решении мыслительных задач.

3. Длительность, или скорость выполнения. Является характеристикой исполнительного действия. Время между выбором действия и окончанием его выполнения называют скоростью действия (в отличие от латентного времени).

4. Темп, или частота действий. Важнейшая характеристика, особенно при исследовании простейших форм поведения.

5. Продуктивность. Отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения. Служит важнейшей характеристикой при исследовании научения, познавательных процессов, процессов принятия решения и т.д.

Содержательные параметры поведения предполагают категоризацию формы поведения либо в терминах обыденного языка, либо в терминах той теории, предположения которой проверяются в данном эксперименте.

Проблема фиксации качественных особенностей поведения решается посредством: а) обучения наблюдателей и разработки карт наблюдения; б) измерения формально-динамических характеристик поведения с помощью тестов.

Зависимая переменная должна быть валидной и надежной. Надежность переменной проявляется в устойчивости ее регистрируемое при изменении условий эксперимента в течение времени. Валидность зависимой переменной определена только в конкретных условиях эксперимента и применительно к определенной гипотезе.

Можно выделить три типа зависимых переменных:

В первом случае регистрируется лишь один параметр, и именно он считается проявлением зависимой переменной (между ними существует функциональная линейная связь), как, например, при изучении времени простой сенсомоторной реакции. Во втором случае зависимая переменная многомерна. Например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во времени решения задачи, его качестве, трудности решенной задачи. Эти параметры могут фиксироваться независимо. В третьем случае, когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной зависимой переменной, параметры рассматриваются в качестве аргументов, а сама зависимая переменная — в качестве функции. Например, фундаментальное измерение уровня агрессии F (a) рассматривается как функция отдельных ее проявлений (а,): мимики, пантомимики, брани, рукоприкладства и др.

Страницы:
1
Это интересно:

Методы коррекции детско-родительских отношений. Методы консультирования и коррекции семьи рассматривают проблемные взаимоотношения родителей с детьми. Специфика работы варьируется от того, с какой возрастной группой детей она проводится, с маленькими детьми, подростками либо с взрослым …

Воздействие средств массовой информации на выражение агрессии детьми Вопрос о том, повышается ли уровень агрессии детей вследствие просмотра телепередач, включающих сцены насилия, до сих пор остается спорным. Хотя многие наблюдатели считают, что насилие, показываемое по телевидению, воздействует на поведен …

Образ как осознанное отражение действительности. Понятие образа в психологии Понятие образа является одним из центральных в психологии, поскольку именно образы, отражая объективную реальность, являются содержанием психики субъекта. Кроме широкого толкования этого понятия существуют и другие его значения. Так, напр …

Экспериментальная психология: конспект лекций.

4.4. Экспериментальные переменные и способы их контроля.

Независимые переменные. Фактор, изменяемый самим экспериментатором, называется независимой переменной (НП).

Исследователи различают также разные виды независимых переменных. В зависимости от шкалы представления можно выделить качественные и количественные НП. Качественным НП соответствуют различные градации шкал наименований. Например, эмоциональные состояния испытуемого могут быть представлены состояниями радости, гнева, страха, удивления и т. п. Способы выполнения заданий могут включать наличие или отсутствие подсказок испытуемому. Количественные НП соответствуют ранговым, пропорциональным или интервальным шкалам. Например, время, отведенное на выполнение задания, количество заданий, размер вознаграждения по результатам решения задач могут быть использованы как количественные НП.

В зависимости от количества уровней проявления независимых переменных различают двухуровневые и многоуровневые НП. Двухуровневые НП имеют два уровня проявления, многоуровневые – три или более уровней. В зависимости от количества уровней проявления НП строятся различные по сложности экспериментальные планы.

В зависимости от способа, с помощью которого можно зарегистрировать изменения, выделяют ЗП:

S наблюдаемые непосредственно;

S требующие физической аппаратуры для измерения;

S требующие психологического измерения.

В зависимости от количества параметров, входящих в зависимую переменную, различают одномерные, многомерные и фундаментальные ЗП. Одномерная ЗП представлена единственным параметром, изменения которого и изучаются в эксперименте. Примером одномерной ЗП может служить скорость сенсомоторной реакции. Многомерная ЗП представлена совокупностью параметров. Например, внимательность может оцениваться объемом просмотренного материала, количеством отвлечений, числом правильных и ошибочных ответов и т. д. Каждый параметр может фиксироваться независимо. Фундаментальная ЗП представляет собой переменную комплексного характера, параметры которой имеют некоторые известные отношения между собой. В этом случае одни параметры выступают как аргументы, а собственно зависимая переменная – как функция. Например, фундаментальное измерение уровня агрессии может рассматриваться как функция ее отдельных проявлений (мимических, вербальных, физических и др.).

1) мужчина-экспериментатор – мужчины испытуемые;

2) мужчина-экспериментатор – женщины испытуемые;

3) женщина-экспериментатор – мужчины испытуемые;

4) женщина-экспериментатор – женщины испытуемые.

В более сложных экспериментах может применяться балансировка нескольких переменных одновременно.

Чтобы предупредить влияние на ответ испытуемого тревожности или неопытности, проводятся ознакомительные или предварительные эксперименты. Их итоги не учитываются при обработке данных.

В тех случаях, когда необходимо свести к минимуму влияние на ответ испытуемого утомления, прибегают к «методу вращения». Суть его состоит в том, что каждой подгруппе испытуемых предъявляется определенная комбинация стимулов. Совокупность таких комбинаций полностью исчерпывает все множество возможных вариантов. Например, при трех типах стимулов (А, Б, В) каждому из них представляется первое, второе и третье место в предъявлении испытуемым. Таким образом, первой подгруппе стимулы предъявляются в порядке АБВ, второй – АВБ, третьей – БАВ, четвертой – БВА, пятой – ВАБ, шестой – ВБА.

Что такое зависимая и независимая переменная

Налог на прибыль

НДС

Налоги

НДФЛ

Налог на имущество юрлиц

Налог на имущество физлиц

Налог на землю

Транспортный налог

Акцизы, НДПИ

Страховые взносы

Отчетность

УСН

Индивидуальные предприниматели

Затраты на производство

Капитал

Основные средства

Нематериальные активы

Денежные средства

Финансовые вложения, кредиты, займы, расчеты

ККТ

Производственные запасы

Учетная политика

Внутренний контроль

ВЭД

Кадровый учет

Финансовые результаты

Сервисы ФНС России обновляются

ФНС России разъяснила вопросы исчисления налоговой базы в 2022 году в отношении недвижимого имущества, переданного в аренду (в том числе по договору финансовой аренды (лизинга)

Незаконные выемки

Отказ в налоговой реконструкции

Поддельные декларации

«Добровольная» переплата от ФНС

Двойные стандарты от ФНС

Изучаем налогообложение

Форум ответов

О главном

Вечно нужное

Заметок в базе: 4403
Комментариев: 181

Экспериментальные переменные: зависимая, независимая, побочная

Автор: Методический материал

Экспериментальные переменные: зависимая, независимая, побочная

Независимые переменные – это те средства, которые имеются в распоряжении экспериментатора для воздействия на испытуемых. Зависимая переменная– это те изменения, которые происходят в состоянии, поведении, общении и деятельности испытуемых под воздействием экспериментатора. Внешние переменные (помехи)– то факторы (условия), которые также воздействуют на испытуемых помимо воли экспериментатора (усталость, шум за окном). Экспериментатор должен стремиться уменьшить воздействие внешних переменных на испытуемых. Независимые переменные.

1. Качествненные– выражаются в том, что какое-либо воздействие либо присутствует в эксперименте, либо отсутствует. (Например: подсказка экспериментатора (может быть, может не быть)).

2. Количественные – выражается в различных степенях (более двух) воздействия экспериментатора на испытуемых.

Виды зависимых переменных (чем манипулирует экспериментатор).

1. Одномерные– регистрируется лишь один параметр. Именно он считается проявлением зависимой переменной.

2. (Время реакции)– выделяется ряд параметров, которые фиксируются. (Например: время решения задачи, качество решения, оригинальность и т.д.).

3. Фундаментальные- Когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной ЗП, параметры рассматриваются в качестве аргументов, а сама ЗП в качестве функции.

Виды внешних переменных Условно делят на:

1. Дополнительные – снижают внешнюю валидность эксперимента.

2. Побочные– снижают внутреннюю валидность эксперимента. Внутренняя валидность– это степень соответствия проводимого эксперимента идеальному эксперименту. Внешняя валидность– это степень соответствия проводимого эксперимента реальным условиям жизнедеятельности испытуемых.