Kas teaduskatses võib olla kaks manipuleeritud muutujat?

Posted on
Autor: Judy Howell
Loomise Kuupäev: 27 Juuli 2021
Värskenduse Kuupäev: 7 Mai 2024
Anonim
Kas teaduskatses võib olla kaks manipuleeritud muutujat? - Teadus
Kas teaduskatses võib olla kaks manipuleeritud muutujat? - Teadus

Sisu

Teie kooli teadusklass võib olla harjunud tegema teaduskatseid ainult ühe manipuleeritava muutujaga, kuid kooliteaduse ja laborites läbiviidava teaduse vahel on lõhe kogu maailmas. Lühike vastus küsimusele, kas teadlased saavad oma katsetes kasutada rohkem kui ühte manipuleeritud muutujat, on jaatav. Kuid sama oluline on vastus sellele küsimusele ka mõista, miks teadlased sooviksid lisada kahte manipuleeritud muutujat.


Teadlased on manipuleerivad

Teaduse üks põhieesmärke on muuta asju ja vaadata, kuidas need reageerivad. Teaduskatse läbiviimisel teab teadlane, mida ta kavatseb manipuleerida või muuta. See võib olla keemilise vedeliku temperatuur, aeg, mille jooksul ta laseb taimel kasvada, või ravimitüüp, mida ta laborihiirile annab. Teadlased otsivad alati olulisi muudatusi. Kui nad kahtlustavad, et teatav muutus võib olla oluline, märgistavad nad muudatuse „manipuleeritav muutuja”. Näiteks kui hiirele antakse teatud ravim ja määratakse kindlaks, kui kaua labürindi läbimine võtab, kaalub teadlane seda ravimit, mida ta manipuleerib . See sõna pärineb tema võimest "manipuleerida" selle ravimiga, mida hiir saab. Võimalik, et ta valib kahe või kolme hulgast, mis annaks manipuleeritavale muutujale kaks või kolm väärtust.

Miks vaevata?

Küsimus, kas teaduskatses võib olla kaks manipuleeritavat muutujat, tõstatab veel ühe olulise küsimuse: Kui eeldada, et eksperimendid võivad sisaldada kahte manipuleeritud muutujat, miks peaks teadlane vaevama kaasata rohkem kui ühte? Tõde on see, et mõnikord kahtlustavad teadlased tulemuse tegeliku põhjusena kahe erineva muutuja samaaegset muutumist. Näiteks ei pruugi muutuja 1 iseenesest reageerivale muutujale üksi mõju avaldada. Kuid kui teadlane manipuleerib muutujatega 1 ja 2, võib ta näha reageerivas muutujates olulist muutust. Rohkem kui ühe muutujaga manipuleerimise põhjus on see, kui soovite juhtida midagi, mis võib teie arvates tulemusi mõjutada. Näiteks kui kasvatate mitu taime ja teie manipuleeritav muutuja on „päikesevalguse hulk”, võite olla üllatunud, kui näete, et suurema päikesevalgusega taimed ei kasva nii kiiresti kui arvasite. Kui kahtlustate, et need taimed ei kasva piisavalt kiiresti, kuna annate neile liiga vähe vett, võite ka neile antava vee kogust muuta. Teie teine ​​manipuleeritav muutuja oleks siis "veekogus" ja teil oleks nelja tüüpi taimi: palju päikesevalgust, palju vett; palju päikesevalgust, vähe vett; vähe päikesevalgust, palju vett; ja vähe päikesevalgust, vähe vett.


Mured nurga taga

NC State University väitel võivad teadlased oma katsetesse lisada nii palju manipuleeritavaid muutujaid, kui nad soovivad. Kõigi teaduste taga olev statistika võimaldab kasutada mitut manipuleeritud muutujat ja pakub teadlastele palju tööriistu, et hinnata uuringu tulemusi, kasutades paljusid manipuleeritud muutujaid. Kuid teadlased ei hõlma uuringutes alati tahtlikult mitut manipuleeritud muutujat. Kui nad seda teeksid, peaksid nad tegelema katse kavandamise keerukuse suurenemisega hinnas; aeg; vajalike proovide arv, näiteks laborirotid; statistiliste tööriistade keerukus, mida teadlased kasutavad tulemuste hindamiseks. Võib-olla olete märganud kooliteaduste laatade ja katsete läbiviimist peamiselt ühe manipuleeritud eksperimendi abil ja hakanud mõtlema, kas kaks manipuleeritud muutujat on võimalik. Noh, kuigi kahe manipuleeritud muutujaga pole viga, ei taha enamik õpetajaid käsitleda mitme manipuleeritud muutuja keerukust. Klassieksperimendile rohkem manipuleeritud muutujate lisamine ajab enamuse õpilaste ja mõnikord õpetaja enda segadusse. (Kuid ärge mainige seda oma õpetajale.)


Rotid, rotid ja muud rotid: näide

Laborirottidega töötavad teadlased võivad kahtlustada, et teatud geenidega laborirotid surevad tõenäolisemalt varakult, kuid ainult siis, kui see laborirottide rühm sööb rasvasisaldusega dieeti. Niisiis peaksid teadlased kontrollima selle “ühistegevuse muutuse” olemasolu, mida teadlased nimetavad “interaktsiooni efektiks”. Seejärel võiksid teadlased jagada rotid kahte rühma kahte rühma: üks komplekt on need, kellel on geen ja need, kellel pole geen; teine ​​komplekt on need, kes saavad rasvarikka dieeti, ja need, kes seda ei tee. Alles siis saavad teadlased kontrollida, kas rasvasisaldusega dieedi ja teatud geeni olemasolu kombinatsioon põhjustab varase surma.