Trong nghiên cứu, biến là bất kỳ đặc điểm nào có thể nhận các giá trị khác nhau, như chiều cao, tuổi, nhiệt độ, hoặc điểm kiểm tra.
Các nhà nghiên cứu thường thao tác hoặc đo lường biến độc lập và biến phụ thuộc trong các nghiên cứu để kiểm tra mối quan hệ nguyên nhân và kết quả.
- Biến độc lập là nguyên nhân. Giá trị của nó độc lập với các biến khác trong nghiên cứu của bạn.
- Biến phụ thuộc là kết quả. Giá trị của nó phụ thuộc vào sự thay đổi của biến độc lập.
Ví dụ: Biến độc lập và biến phụ thuộc
Bạn thiết kế một nghiên cứu để kiểm tra xem sự thay đổi nhiệt độ trong phòng có ảnh hưởng đến điểm số môn toán hay không.
- Biến độc lập của bạn là nhiệt độ trong phòng. Bạn thay đổi nhiệt độ trong phòng bằng cách làm cho nó mát hơn cho một nửa số người tham gia, và ấm hơn cho nửa còn lại.
- Biến phụ thuộc của bạn là điểm số môn toán. Bạn đo lường kỹ năng toán học của tất cả người tham gia bằng một bài kiểm tra tiêu chuẩn và kiểm tra xem chúng có khác nhau dựa trên nhiệt độ trong phòng hay không.
Chi tiết, cùng Viết Thuê 247 tìm hiểu bài viết bên dưới!
1. Biến độc lập là gì?
Biến độc lập là biến bạn thao tác hoặc thay đổi trong một nghiên cứu thí nghiệm để khám phá hiệu ứng của nó. Nó được gọi là “độc lập” vì nó không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến nào khác trong nghiên cứu.
Biến độc lập cũng được gọi là:
- Biến giải thích (chúng giải thích một sự kiện hoặc kết quả)
- Biến dự đoán (chúng có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc)
- Biến mặt phải (chúng xuất hiện ở phía bên phải của một phương trình hồi quy).
Những thuật ngữ này được sử dụng đặc biệt trong thống kê, nơi bạn ước lượng mức độ mà sự thay đổi của biến độc lập có thể giải thích hoặc dự đoán sự thay đổi trong biến phụ thuộc.
Một thí nghiệm thật sự đòi hỏi bạn phải phân công ngẫu nhiên các mức độ khác nhau của một biến độc lập cho các thành viên tham gia của bạn.
Việc phân công ngẫu nhiên giúp bạn kiểm soát các đặc điểm của người tham gia, để chúng không ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm của bạn. Điều này giúp bạn có sự tự tin rằng kết quả biến phụ thuộc của bạn hoàn toàn đến từ việc thao tác biến độc lập.
2. Các loại biến độc lập
Có hai loại chính của biến độc lập.
- Biến độc lập thí nghiệm có thể được thao tác trực tiếp bởi các nhà nghiên cứu.
- Biến chủ thể không thể được thao tác bởi các nhà nghiên cứu, nhưng chúng có thể được sử dụng để nhóm các chủ thể nghiên cứu theo từng hạng mục.
2.1. Biến thí nghiệm
Trong thí nghiệm, bạn thao tác trực tiếp các biến độc lập để xem chúng ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc của bạn. Biến độc lập thường được áp dụng ở các cấp độ khác nhau để xem cách các kết quả khác nhau.
Bạn có thể áp dụng chỉ hai cấp độ để tìm ra nếu một biến độc lập có tác động gì không.
Bạn cũng có thể áp dụng nhiều cấp độ để tìm ra làm thế nào biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Ví dụ: Các cấp độ của biến độc lập
Bạn đang nghiên cứu về tác động của một loại thuốc mới đối với huyết áp của các bệnh nhân mắc bệnh tăng huyết áp. Biến độc lập của bạn là phương pháp điều trị mà bạn thay đổi trực tiếp giữa các nhóm.
Bạn có ba cấp độ biến độc lập, và mỗi nhóm nhận một mức độ điều trị khác nhau.
Bạn phân bổ ngẫu nhiên các bệnh nhân của mình vào một trong ba nhóm:
- Một nhóm thí nghiệm liều thấp
- Một nhóm thí nghiệm liều cao
- Một nhóm giả dược (để nghiên cứu về hiệu ứng placebo)
Một thí nghiệm thực sự yêu cầu bạn phân loại ngẫu nhiên các mức độ khác nhau của biến độc lập cho các thành phần tham gia của bạn.
Phân loại ngẫu nhiên giúp bạn kiểm soát các đặc điểm của người tham gia, để chúng không ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm của bạn. Điều này giúp bạn có niềm tin rằng kết quả biến phụ thuộc của bạn hoàn toàn đến từ việc thao tác biến độc lập.
2.2. Biến số chủ đề
Biến số chủ đề là các đặc điểm thay đổi qua các thành phần tham gia, và chúng không thể bị các nhà nghiên cứu thao tác. Ví dụ, giới tính, dân tộc, chủng tộc, thu nhập và học vấn đều là các biến số chủ đề quan trọng mà các nhà nghiên cứu xã hội xem xét như là các biến độc lập.
Không thể phân loại ngẫu nhiên chúng cho người tham gia, vì đây là các đặc điểm của nhóm đã tồn tại. Thay vào đó, bạn có thể tạo một thiết kế nghiên cứu nơi bạn so sánh kết quả của nhóm người tham gia với đặc điểm. Đây là một thiết kế nghiên cứu bán thực nghiệm vì không có sự phân loại ngẫu nhiên. Lưu ý rằng bất kỳ phương pháp nghiên cứu nào sử dụng phân loại không ngẫu nhiên đều có nguy cơ thiên lệch nghiên cứu như thiên lệch chọn lựa và thiên lệch lấy mẫu.
Ví dụ: Thiết kế nghiên cứu bán thực nghiệm
Bạn nghiên cứu xem giới tính có ảnh hưởng đến phản ứng thần kinh đối với tiếng khóc của trẻ em hay không.
Biến độc lập của bạn là một biến số chủ đề, cụ thể là giới tính của các thành phần tham gia. Bạn có ba nhóm: nam, nữ và khác.
Biến phụ thuộc của bạn là phản ứng hoạt động não đối với việc nghe tiếng khóc của trẻ em. Bạn ghi lại hoạt động não với các quét fMRI khi người tham gia nghe tiếng khóc của trẻ em mà không hề biết.
Sau khi thu thập dữ liệu, bạn kiểm tra sự đáng kể về mặt thống kê giữa các nhóm. Bạn tìm thấy một số và kết luận rằng giới tính ảnh hưởng đến phản ứng não đối với tiếng khóc của trẻ em.
3. Biến phụ thuộc là gì?
Biến phụ thuộc là biến thay đổi do sự thay đổi của biến độc lập. Đó là kết quả bạn quan tâm đến việc đo lường, và nó “phụ thuộc” vào biến độc lập của bạn.
Trong thống kê, biến phụ thuộc cũng được gọi là:
- Biến phản hồi (chúng phản hồi trước sự thay đổi của biến khác)
- Biến kết quả (chúng đại diện cho kết quả bạn muốn đo lường)
- Biến bên trái (chúng xuất hiện ở phía bên trái của phương trình hồi quy)
Biến phụ thuộc là những gì bạn ghi lại sau khi đã thay đổi biến độc lập. Bạn sử dụng dữ liệu đo lường này để kiểm tra xem và đến mức độ nào biến độc lập của bạn ảnh hưởng đến biến phụ thuộc bằng cách tiến hành các phân tích thống kê.
Dựa trên những phát hiện của bạn, bạn có thể ước lượng mức độ mà sự thay đổi của biến độc lập của bạn làm thay đổi biến phụ thuộc của bạn. Bạn cũng có thể dự đoán biến phụ thuộc của bạn sẽ thay đổi bao nhiêu do sự biến đổi của biến độc lập.
4. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc: Một phần quan trọng trong thiết kế nghiên cứu
Khi chúng ta tiến hành bất kỳ nghiên cứu khoa học nào, việc phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có thể khá khó khăn, đặc biệt khi chúng ta thiết kế một nghiên cứu phức tạp hoặc khi chúng ta đang cố gắng hiểu một bài nghiên cứu học thuật.
Điều thú vị là biến phụ thuộc từ một nghiên cứu có thể trở thành biến độc lập trong một nghiên cứu khác, vì vậy rất quan trọng để chú ý đến cách thiết kế nghiên cứu. Điều này chứng tỏ rằng không có biến nào là hoàn toàn độc lập hoặc hoàn toàn phụ thuộc, mà chúng luôn luôn ở trong một mối quan hệ tương đối với nhau.
Dưới đây là một số mẹo quý giá được đúc kết từ thực tế để giúp bạn dễ dàng xác định từng loại biến trong quá trình nghiên cứu của mình.
4.1. Nhận biết các biến độc lập: Các câu hỏi cần đặt ra
Chúng ta có thể sử dụng danh sách câu hỏi dưới đây để kiểm tra xem một biến cụ thể có phải là một biến độc lập không:
- Biến này có được nhà nghiên cứu thao tác, kiểm soát, hoặc sử dụng như một phương pháp để phân loại các đối tượng nghiên cứu không?
- Biến này có xuất hiện trước các biến khác trong chuỗi thời gian của quá trình nghiên cứu không?
- Nhà nghiên cứu có đang cố gắng nghiên cứu để hiểu rằng liệu biến này có ảnh hưởng đến các biến khác trong nghiên cứu hay không?
4.2. Nhận biết các biến phụ thuộc: Những điểm cần lưu ý
Khi kiểm tra xem một biến cụ thể có phải là một biến phụ thuộc không, chúng ta cần đặt ra những câu hỏi sau:
- Biến này có được nhà nghiên cứu đo lường như một kết quả chính sau quá trình nghiên cứu không?
- Biến này có phụ thuộc vào các biến khác trong nghiên cứu không, tức là thay đổi của nó có do thay đổi của các biến khác gây ra không?
- Biến này chỉ được đo lường sau khi các biến khác đã được thay đổi không, tức là nó không đổi độc lập mà luôn theo sự thay đổi của các biến khác?
5. Khái niệm và ý nghĩa của biến độc lập và phụ thuộc trong nghiên cứu
Trong bất kỳ dự án nghiên cứu nào, đặc biệt là nghiên cứu thí nghiệm và nghiên cứu bán thí nghiệm, việc hiểu rõ về biến độc lập và phụ thuộc là rất quan trọng. Những biến này giúp ta xác định mối tương quan giữa các yếu tố khác nhau trong nghiên cứu.
Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi nghiên cứu và các biến độc lập và phụ thuộc tương ứng được đưa ra để minh họa cho sự liên kết giữa chúng.
| Câu hỏi nghiên cứu | Biến độc lập | Biến phụ thuộc |
|---|---|---|
| Cây cà chua phát triển nhanh nhất dưới ánh sáng huỳnh quang, sợi đốt, hay ánh sáng tự nhiên? | • Loại ánh sáng mà cây cà chua được trồng dưới | • Tốc độ phát triển của cây cà chua |
| Ảnh hưởng của việc ăn uống không đều đặn đến mức đường huyết là gì? | • Việc có hoặc không có việc ăn uống không đều đặn | • Mức đường huyết |
| Việc sử dụng cần sa y tế có hiệu quả trong việc giảm đau cho người bị đau mãn tính không? | • Việc có hoặc không có việc sử dụng cần sa y tế | • Tần số đau
• Mức độ đau |
| Mức độ làm việc từ xa tăng cường sự hài lòng với công việc đến mức nào? | • Loại môi trường làm việc (từ xa hoặc tại văn phòng) | • Báo cáo tự đánh giá về sự hài lòng với công việc |
Khi đã có dữ liệu thí nghiệm, bạn sẽ tiến hành phân tích kết quả của mình bằng cách tạo ra thống kê mô tả và mô phỏng các phát hiện của bạn. Sau đó, bạn chọn một kiểm định thống kê phù hợp để kiểm tra giả thuyết của mình. Qua đó, bạn có thể đưa ra những kết luận chính xác và khoa học dựa trên những phân tích và kiểm định này.
Loại kiểm định được xác định bởi:
- loại biến của bạn
- mức đo
- số lượng cấp độ biến độc lập.
Bạn thường sử dụng kiểm định t hoặc kiểm định ANOVA để phân tích dữ liệu và trả lời câu hỏi nghiên cứu của mình.
6. Minh họa biến độc lập và biến phụ thuộc
Trong nghiên cứu định lượng, việc sử dụng biểu đồ hoặc đồ thị để minh họa kết quả của các nghiên cứu là một thực hành tốt. Thông thường, biến độc lập được đặt ở trục x (ngang) và biến phụ thuộc trên trục y (dọc).
Loại minh họa bạn sử dụng phụ thuộc vào các loại biến trong câu hỏi nghiên cứu của bạn:
- Một biểu đồ cột là lý tưởng khi bạn có một biến độc lập phân loại.
- Một biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ đường là tốt nhất khi biến độc lập và biến phụ thuộc của bạn đều là định lượng.
Ví dụ: Minh họa kết quả
Bạn thu thập dữ liệu về huyết áp trước và sau điều trị cho tất cả các người tham gia trong suốt 2 tháng.
Để kiểm tra dữ liệu của mình, bạn đặt biến độc lập của cấp độ điều trị trên trục x và biến phụ thuộc về huyết áp trên trục y.
Bạn vẽ thanh cho mỗi nhóm điều trị trước và sau khi điều trị để cho thấy sự khác biệt trong huyết áp.
Dựa trên kết quả của bạn, bạn lưu ý rằng nhóm giả dược và nhóm liều thấp cho thấy ít sự khác biệt trong huyết áp, trong khi nhóm liều cao thấy sự cải thiện đáng kể.
—-
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết trên. Chúng tôi hy vọng rằng bạn đã tìm thấy nó hữu ích và thú vị.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, ý kiến đóng góp hoặc muốn chia sẻ ý kiến về nội dung, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua hotline: 0904.514.345. Hoặc email: vietthue247@gmail.com. Để được tư vấn sớm nhất với một mức giá phải chăng nhất.
Chúng tôi rất trân trọng sự quan tâm và ủng hộ của bạn. Cảm ơn bạn một lần nữa và chúc bạn một ngày tốt lành!
