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 alteração na variável independente.

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

TL; DR (Muito Longo; Não t Leia)

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 alterações. Variáveis padronizadas são as partes que devem permanecer as mesmas para evitar distorcer os resultados, porque se não forem controladas, seria menos claro se as alterações na variável independente causaram as alterações na variável dependente.
Permanece constante

As variáveis padronizadas em um experimento são projetadas para serem sempre as mesmas. Por exemplo, em um experimento que determina se a idade (uma variável independente) afeta ou não a perda de peso (a variável dependente), todos os outros aspectos do experimento, exceto a 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, programas de exercícios e níveis de estresse iguais. Dieta, exercício e estresse neste exemplo são variáveis padronizadas - a variável é mantida constante ou "padronizada" para cada grupo. Obviamente, isso não é necessariamente possível na realidade; portanto, este é um caso em que você pode encontrar uma conexão entre idade e perda de peso, mas talvez não seja uma causa.
Permitir ampla aplicação

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

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

Se as outras variáveis forem padronizadas , um experimentador pode dizer comodamente que a variável independente está realmente tendo efeito. Em um experimento comparando dois tipos diferentes de sementes, se um grupo de sementes é regado duas vezes mais que o outro grupo de sementes, 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. Ao padronizar a variável água, mantendo a mesma quantidade nos dois conjuntos de sementes, o experimento pode mostrar que a variável independente está relacionada à variável dependente (a diferença de crescimento) das plantas.
Exemplo de variável

Em um experimento que determina se um novo medicamento reduz os níveis de colesterol mais do que um placebo ou mais do que outro medicamento, a variável independente é o tipo de medicamento administrado. A variável dependente é o nível de colesterol, e as variáveis padronizadas são a idade dos indivíduos, a saúde relativa dos indivíduos, os aditivos ou cargas dos medicamentos ou placebo, a frequência da administração do medicamento e a frequência com que o colesterol Na prática, é muito difícil controlar todas essas outras variáveis; portanto, geralmente há uma padronização parcial para um estudo complexo como esse. Isso significa que se entende que qualquer alteração encontrada pode estar conectada ao tipo de medicamento, mas também pode ser devido a outros fatores.