حل سؤال: يعتمد المتغير التابع على المتغير المستقل، وينتج عنه. صواب خطأ
اجابة السؤال هي: صواب.
شرح الإجابة:
لفهم هذا المفهوم بشكل كامل، دعنا نبدأ بتعريف أساسي للمتغيرات وأنواعها المختلفة. في التجارب والدراسات العلمية، نتعامل مع أشياء قابلة للقياس والتغيير، هذه الأشياء تسمى متغيرات. تخيل أنك تزرع نباتًا وتريد معرفة كيف يؤثر كمية الماء التي تسقي بها النبات على نموه.
في هذه الحالة، كمية الماء هي ما نسميه المتغير المستقل. إنه المتغير الذي تقوم بتغييره أو التحكم فيه لمعرفة تأثيره على شيء آخر. أما طول النبات، فهو المتغير التابع. إنه المتغير الذي نراقبه ونسجل قيمته لنرى كيف يتأثر بتغيير المتغير المستقل. ببساطة، المتغير التابع يعتمد على المتغير المستقل.
الآن، لنتعمق أكثر في العلاقة بين هذين النوعين من المتغيرات. المتغير المستقل هو السبب المحتمل، بينما المتغير التابع هو النتيجة المحتملة. في مثال النبات، أنت تفترض أن كمية الماء (المتغير المستقل) تؤثر على طول النبات (المتغير التابع). أنت تقوم بتغيير كمية الماء لترى كيف يتغير طول النبات.
لذلك، يمكننا القول أن المتغير التابع “يعتمد” على المتغير المستقل. هذا يعني أن قيمة المتغير التابع تتغير بناءً على التغيرات في المتغير المستقل. في مثالنا، كلما زادت كمية الماء التي تسقي بها النبات (المتغير المستقل)، من المحتمل أن يزداد طول النبات (المتغير التابع).
ولكن، من الضروري أن نفهم أن العلاقة بين المتغيرات ليست دائمًا بهذه البساطة. قد تكون هناك عوامل أخرى تؤثر على المتغير التابع. في مثال النبات، قد يؤثر نوع التربة، وكمية ضوء الشمس، ودرجة الحرارة أيضًا على نمو النبات. هذه العوامل الأخرى تسمى المتغيرات الضابطة أو المتغيرات الدخيلة.
للحصول على نتائج دقيقة في التجارب، يجب أن نحاول التحكم في هذه المتغيرات الضابطة قدر الإمكان. هذا يعني أننا نحاول إبقاءها ثابتة لجميع المجموعات في التجربة. على سبيل المثال، إذا كنا ندرس تأثير كمية الماء على نمو النبات، فيجب أن نستخدم نفس نوع التربة، ونعرض جميع النباتات لنفس الكمية من ضوء الشمس، ونحافظ على نفس درجة الحرارة لجميع النباتات.
بالإضافة إلى ذلك، يجب أن ندرك أن الارتباط لا يعني بالضرورة السببية. مجرد أننا نرى علاقة بين متغيرين لا يعني بالضرورة أن أحدهما يسبب الآخر. قد يكون هناك متغير ثالث يؤثر على كلا المتغيرين. على سبيل المثال، قد نلاحظ أن هناك علاقة بين مبيعات الآيس كريم ومعدل الجريمة. هل هذا يعني أن تناول الآيس كريم يسبب الجريمة؟ بالطبع لا! من المحتمل أن يكون هناك متغير ثالث، مثل درجة الحرارة، يؤثر على كلا المتغيرين. في الأيام الحارة، يميل الناس إلى شراء المزيد من الآيس كريم، ويميلون أيضًا إلى الخروج أكثر، مما قد يزيد من فرص وقوع الجرائم.
لتحديد ما إذا كان المتغير المستقل يسبب بالفعل تغيرًا في المتغير التابع، يجب علينا إجراء تجارب مصممة بعناية. يجب أن نقوم بتعيين المشاركين عشوائيًا لمجموعات مختلفة، والتحكم في جميع المتغيرات الضابطة، وقياس المتغير التابع بدقة.
في الختام، فهم العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع أمر بالغ الأهمية في العلوم والبحث. المتغير التابع يعتمد على المتغير المستقل، ولكن يجب أن نكون حذرين بشأن استخلاص استنتاجات سببية بناءً على الارتباط فقط. يجب أن نضع في اعتبارنا أيضًا المتغيرات الضابطة التي قد تؤثر على المتغير التابع، ونسعى للتحكم فيها في تجاربنا. مع وضع هذه المفاهيم في الاعتبار، يمكننا إجراء دراسات أكثر دقة وموثوقية، واكتشاف حقائق جديدة حول العالم من حولنا.