en experimentos biológicos, las variables estandarizadas son aquellas que permanecen iguales a lo largo del experimento. pero hay varias variables diferentes que ayudan a un científico a descubrir nueva información. la variable independiente es el aspecto del experimento que se cambia o manipula para encontrar una respuesta, mientras que la variable dependiente es la parte del experimento que se ve afectada por el cambio en la variable independiente.
Los experimentos biológicos a menudo son muy complejos, y es un desafío mantener muchas variables estandarizadas. esto significa que los resultados experimentales a menudo muestran correlación en lugar de causalidad. es decir, los resultados pueden mostrar que la variable independiente está involucrada en un cambio en la variable dependiente, pero puede o no ser la causa de ese cambio.
permanecer constante
Las variables estandarizadas en un experimento están diseñadas para ser siempre las mismas. por ejemplo, en un experimento que determina si la edad (una variable independiente) tiene un efecto sobre la facilidad de pérdida de peso (la variable dependiente), todos los demás aspectos del experimento que no sean la edad deben ser iguales entre los grupos.
Si hay un grupo de hombres de 25 años y un grupo de hombres de 45 años que están siendo examinados, los investigadores deben intentar mantener las dietas, los programas de ejercicios y los niveles de estrés de todos. la dieta, el ejercicio y el estrés en este ejemplo son variables estandarizadas: la variable se mantiene constante o "estandarizada" para cada grupo. Por supuesto, eso no es necesariamente posible en la realidad, por lo que este es un caso en el que puede encontrar una conexión entre la edad y la pérdida de peso, pero tal vez no sea una causa.
permitir amplia aplicación
Con las variables estandarizadas, los resultados experimentales se pueden interpretar más fácilmente en toda una población. Si un experimento estudia qué tan bien una determinada semilla crece en lluvias fuertes versus lluvias ligeras, entonces factores como la luz, el calor, la profundidad de siembra y el fertilizante deben estandarizarse. si están estandarizadas, entonces el experimentador puede decir que los resultados se aplicarían en cualquier lugar donde se siembren estas semillas.
Si estas variables estandarizadas cambian sin ser controladas, entonces no hay forma de sacar conclusiones sobre el experimento. por ejemplo, si todas las plantas tuvieran una exposición diferente a la luz solar, entonces cualquier diferencia en el crecimiento podría deberse a la diferencia en la lluvia o a la diferencia en la luz solar.
mostrar efecto
Si las otras variables están estandarizadas, entonces un experimentador puede decir cómodamente que la variable independiente realmente está teniendo un efecto. en un experimento que compara dos tipos diferentes de semillas, si un grupo de semillas se riega el doble que el otro grupo de semillas, el experimentador no tiene idea de si la variable independiente (el tipo de semilla) afectó los resultados, o si Fue la diferencia en la cantidad de agua que recibieron las semillas que efectuó el cambio, o un poco de ambas. Al estandarizar la variable de agua manteniendo la cantidad igual con ambos conjuntos de semillas, el experimento puede mostrar que la variable independiente está relacionada con la variable dependiente (la diferencia en el crecimiento) de las plantas.
ejemplo variable
En un experimento que determina si un nuevo medicamento reduce los niveles de colesterol más que un placebo o más que otro medicamento, la variable independiente es el tipo de medicamento administrado. la variable dependiente es el nivel de colesterol, y las variables estandarizadas son la edad de los sujetos, la salud relativa de los sujetos, los aditivos o rellenos en los fármacos o placebo, la frecuencia de administración del fármaco y la frecuencia con la que el colesterol Se verifican los niveles, etcétera. en la práctica, es muy difícil controlar todas estas otras variables, por lo que generalmente hay una estandarización parcial para un estudio complejo como este. esto significa que se entiende que cualquier cambio encontrado puede estar relacionado con el tipo de medicamento, pero también podría deberse a otros factores.