2.变量选择：如何确保研究结果的有效性与可靠性

在科学实验中，自变量、因变量和控制变量是构成实验设计的基本元素。通过合理选择和管理这些变量，可以有效地探讨科学问题，验证假设，并得出可靠的结论。

注：很多做应用科学的学生，对于实验设计比较淡漠，作品往往是在制作完成后就停止研究过程了。实际上，制作样本与实验过程，在任何学科的研究中都需要。比如应用科学，如果要证明一个作品的有效性，必然要经历实验过程。例如经过千辛万苦，制作出了一个车辆进水报警器，那么什么样的水位，什么样的外部环境变化，会造成该系统的失效呢？该系统的有效性是处于什么范围呢？这就需要通过实验来证实。

01   实验中的逻辑关联性的变量

变量的选择和管理是实验设计的核心部分。理解自变量、因变量和控制变量的定义及其相互关系，可以帮助研究者有效地设计实验并得出可靠的结论。

§ 自变量

自变量是实验中主动操控的因素，它是实验设计的关键，任何一个研究者都希望了解自变量的不同水平或类别如何影响因变量。在绝大多数的实验中，每次只能改变一个自变量，如果你同时改变了多个变量，就很难弄清楚是哪个变化导致了你观察到的情况。

例如，如果我们的科学问题是：“狗的大小如何影响它吃的食物量？然后，在你的喂养实验中，你同时改变了狗的大小和狗的喂食时间。数据可能会有点混乱——大狗吃的食物比小狗少，是因为它的体型，还是因为现在是中午，狗喜欢在早上吃得更多？

但是，在某些复杂情况下，只改变一个变量是不可能的，在这些情况下，科学家们依靠更复杂的数学分析和额外的实验来试图弄清楚发生了什么。对于青少年科创项目，一次只改变一个自变量通常是最好的选择。

§ 因变量

因变量是实验中被测量或观察的结果，反映了自变量变化后的效果，是研究者希望通过实验获得的数据。在上面的例子中，因变量是狗吃了多少。如果两种类型的变量（自变量和因变量）之间存在直接联系，那么实验就会揭示因果关系。试验中因变量的数量各不相同，但可以有多个。

§ 控制变量（常量/定量）

控制变量，有的专业也称其为常量/定量，是实验中保持不变的因素，它们的存在是为了消除其他可能影响因变量的干扰。

例如，在上面的例子中，需要控制狗在实验开始时的饥饿程度、喂给它们的食物类型以及食物是否是它们喜欢的类型。为什么？如果没有控制这些，那么对于实验结果就可能有其他解释。比如说小狗吃得更多是因为那天更饿，也许大狗不喜欢提供的狗粮等太多被幻想的空间。因此，应该保持所有其他变量相同，以便看到实验效果。

02   自变量、因变量的选择细分

§ 定性变量（主要用于描述和分类的一种变量）

定性变量是描述性质或特征的变量，通常是非数值的。它们可以用来分类或标识不同的类别。例如，颜色（红色、蓝色、绿色）、性别（男、女）、植物种类（玫瑰、向日葵）等都是定性变量。

§ 定量变量（主要用于测量和分析的一种变量）

定量变量是可以用数值表示的变量，通常可以进行数学运算。例如，身高（以厘米为单位）、体重（以公斤为单位）、温度（以摄氏度为单位）等都是定量变量，定量变量很容易使用中位数和平均值等数值计算进行总结。

03   什么是好的变量

很多初学者在选择变量时，会突发奇想，设计了一些匪夷所思的变量。为了更便于理解，可以用下面的内容，确定自己选择的变量是否合格。

§ 可被测量、可被改变的自变量

自变量必须是可以被测量的，以便在实验中进行控制和变化。在实验过程中，自变量应能够被改变，研究者可以通过调整自变量来观察其对因变量的影响。

§ 有相关性、可被测量的因变量

所有的因变量都应与自变量相关，并且是由自变量引起的。所有因变量必须是可测量的，以便量化实验结果并进行数据分析。

§ 能识别出并可控的控制变量

识别所有相关的控制变量，避免对实验结果的干扰。所有控制变量必须能够在实验过程中保持恒定。实验者需要确定是否为确保控制变量的稳定，采取了必要措施？