科学实验中的两个主要变量是自变量和因变量。以下是自变量的定义和使用方法：

关键收获：自变量

• 自变量是你有目的地改变或控制的因素，以观察它有什么影响。
• 响应自变量变化的变量称为因变量。这取决于自变量。
• 自变量绘制在x轴上。

自变量定义

自变量是指在科学实验中改变或控制的变量。自变量是实验者为了测试其因变量而改变的变量。自变量的变化直接导致因变量的变化。测量并记录对因变量的影响。

常见拼写错误：独立变量

自变量示例

• 一位科学家正在通过打开和关闭灯光来测试光和暗对蛾子行为的影响。自变量是光量，蛾的反应是因变量。
• 在一项确定温度对植物色素沉着的影响的研究中，自变量（原因）是温度，而色素或颜色的量是因变量（影响）。

自变量的作图

当绘制实验数据时，自变量绘制在x轴上，因变量记录在y轴上。保持这两个变量的简单方法是使用首字母缩略词DRY MIX，它代表：

• 响应变化的因变量位于Y轴上
• 操纵变量或自变量位于X轴上

练习识别自变量

在实验中，学生经常被要求识别自变量和因变量。困难在于这两个变量的值都可能发生变化。在控制自变量时，因变量甚至可能保持不变。

示例：在一个实验中，你被要求确定自变量和因变量，看看睡眠时间和学生考试成绩之间是否存在关系。

识别自变量有两种方法。首先，写下假设，看看它是否有意义：

• 学生的考试成绩对学生的睡眠时间没有影响。
• 学生的睡眠时间对他们的考试成绩没有影响。

这些陈述中只有一个是有意义的。这种类型的假设是为了陈述自变量，然后是对因变量的预测影响。因此，睡眠时间是自变量。

另一种识别自变量的方法更直观。记住，自变量是实验者用来测量其对因变量影响的变量。研究人员可以控制学生的睡眠时间。另一方面，科学家无法控制学生的考试成绩。

自变量在实验中总是变化的，即使只有一个控制组和一个实验组。因变量可能随自变量的变化而变化，也可能不随自变量的变化而变化。在关于睡眠和学生考试成绩的例子中，数据可能显示考试成绩没有变化，不管学生睡了多少觉（尽管这一结果似乎不太可能）。关键是研究人员知道自变量的值。测量因变量的值。

来源

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