Em experimentos biológicos, variáveis ​​padronizadas são aquelas que permanecem as mesmas durante todo o experimento. Mas existem várias variáveis ​​diferentes que ajudam um cientista a descobrir novas informações. A variável independente é o aspecto do experimento que é alterado ou manipulado para encontrar uma resposta, enquanto a variável dependente é a parte do experimento que é afetada pela mudança na variável independente.

Experiências biológicas são frequentemente muito complexo, e é um desafio manter muitas variáveis ​​padronizadas. Isso significa que os resultados experimentais frequentemente mostram correlação e não causalidade. Ou seja, os resultados podem mostrar que a variável independente está envolvida em uma mudança na variável dependente, mas pode ou não não ser a causa dessa alteração.

TL; DR (Too Long; Didn ' • Em experimentos biológicos, variáveis ​​independentes são os aspectos do experimento que são manipulados ou ajustados para responder a uma hipótese, enquanto variáveis ​​dependentes são as partes do experimento afetadas por essas mudanças. Variáveis ​​padronizadas são as partes que devem permanecer as mesmas para evitar turvar os resultados, porque se elas não forem controladas, será menos claro se as mudanças na variável independente causaram as mudanças na variável dependente.

Permaneça Constante

As variáveis ​​padronizadas em um experimento são projetadas para serem sempre as mesmas. Por exemplo, em uma experiência que determina se a idade (uma variável independente) tem ou não efeito sobre a facilidade de perda de peso (a variável dependente), todos os outros aspectos do experimento, além da idade, devem ser os mesmos entre os grupos. Se houver um grupo de homens de 25 anos e um grupo de homens de 45 anos sendo testados, os pesquisadores devem tentar manter as dietas de todos, os programas de exercícios e os níveis de estresse da mesma forma. Dieta, exercício e estresse neste exemplo são variáveis ​​padronizadas - a variável é mantida constante, ou "padronizada", para cada grupo. Naturalmente, isso não é necessariamente possível de se realizar na realidade, portanto, esse é um exemplo em que você pode encontrar uma conexão entre a idade e a perda de peso, mas talvez não seja uma causalidade.

Permitir Amplo Aplicativo

Com variáveis ​​padronizadas, os resultados experimentais podem ser interpretados mais facilmente em toda a população. Se um experimento estuda quão bem uma certa semente cresce em chuvas intensas versus chuvas leves, então fatores como luz, calor, profundidade de plantio e fertilizante devem ser padronizados. Se eles são padronizados, então o pesquisador pode dizer que os resultados se aplicariam em qualquer lugar onde essas sementes fossem plantadas.

Se essas variáveis ​​padronizadas mudam sem serem controladas, então não há como tirar conclusões sobre o experimento. Por exemplo, se todas as plantas tivessem exposição diferente à luz solar, então qualquer diferença no crescimento poderia ser devido à diferença na chuva OU à diferença na luz solar.

Mostrar Efeito

Se a outra variáveis ​​são padronizadas, então um experimentador pode confortavelmente dizer que a variável independente está realmente tendo um efeito. Em um experimento comparando dois tipos diferentes de sementes, se um grupo de sementes for regado duas vezes mais que o outro grupo de sementes, então um experimentador não tem idéia se a variável independente (o tipo de semente) afetou os resultados, ou se foi a diferença na quantidade de água que as sementes receberam que efetuou a mudança, ou um pouco de ambas. Padronizando a variável de água mantendo a mesma quantidade com os dois conjuntos de sementes, a experiência pode mostrar que a variável independente está relacionada à variável dependente (a diferença no crescimento) das plantas.

Variável Exemplo

Em uma experiência que determina se uma nova droga reduz os níveis de colesterol mais do que um placebo ou mais do que outra droga, a variável independente é o tipo de droga administrada. A variável dependente é o nível de colesterol, e as variáveis ​​padronizadas são a idade dos sujeitos, a saúde relativa dos sujeitos, os aditivos ou enchimentos nas drogas ou placebo, a frequência da administração da droga e a frequência com que o colesterol os níveis são verificados, et cetera. Na prática, é muito difícil controlar todas essas outras variáveis, então geralmente há uma padronização parcial para um estudo complexo como este. Isso significa que entende-se que qualquer alteração encontrada pode estar relacionada ao tipo de droga, mas também pode ser devida a outros fatores.