بشكل عام، يمكننا القول أن المتغيرات هي رموز تمثل كميات أو عوامل لظاهرة ما، مع القدرة على التغيير. هذه المتغيرات أساسية ليس فقط في الرياضيات، ولكن في العديد من مجالات العلوم، لأنها تسمح بتحليل الظواهر كميا ونوعيا. وتنقسم المتغيرات حسب العلاقة بينها إلى مجموعتين رئيسيتين: المتغير التابع y متغير مستقل.
إن فهم الاختلافات ووظائف هذه المتغيرات هو مفتاح نجاح أي بحث. علاوة على ذلك، سوف نتعلم كيفية التمييز بينها بوضوح أمثلة من شأنها أن تساعد في توضيح هذا المفهوم. بمجرد أن نفهم كيفية ارتباطها وكيفية التعامل معها، سيكون من الأسهل بكثير تطبيق المفهوم في سياقات مختلفة.
تعريف المتغير التابع والمستقل
تعد المتغيرات التابعة والمستقلة أساسية في أي بحث علمي أو اجتماعي.
La متغير مستقل وهو ما يقوم الباحث بتعديله أو التلاعب به لملاحظة آثاره. وهو متغير مستقل، متحرر من أي تأثير للمتغيرات الأخرى. على سبيل المثال، عند قياس تأثير استهلاك السكر على وزن الشخص، يكون استهلاك السكر هو المتغير المستقل، حيث يتحكم فيه الباحث.
علاوة على ذلك، المتغير التابع وهو الذي يتغير نتيجة لمعالجة المتغير المستقل. في المثال السابق، سيكون وزن الشخص هو المتغير التابع، لأنه يعتمد على كمية السكر المستهلكة. وهذا هو التأثير الذي لوحظ في الدراسة.
باختصار، يمكن النظر إلى العلاقة بين الاثنين على أنها سبب (مستقل) ونتيجة (تابعة).
المتغير التابع وأمثلة له
La المتغير التابع وهو الذي يرتبط تغييره ارتباطًا مباشرًا بتعديل واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. ويمكن التعبير عن قيمتها بمصطلحات كمية (أرقام) أو بمصطلحات نوعية (أوصاف). تعتبر المتغيرات التابعة مركزية في أي بحث، لأنها تقيس نتيجة التغيرات التي تنتجها المتغيرات المستقلة.
دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة التفصيلية للتوضيح أكثر:
- مثال على السرعة والسفر: وفي رحلة بالسيارة مسافة 600 كيلومتر، يكون المتغير المستقل هو سرعة السيارة، في حين أن مدة الرحلة هي المتغير التابع. من خلال تغيير السرعة، سيتم تغيير الوقت الذي يستغرقه إكمال الرحلة.
- مثال لشراء المنتجات: عندما نذهب إلى السوبر ماركت، فإن المتغير المستقل هو عدد المنتجات المشتراة، في حين أن إجمالي مبلغ الفاتورة هو المتغير التابع. كلما زاد عدد المنتجات، زادت التكلفة النهائية.
تشمل الأمثلة الأخرى ما يلي:
- ساعات التمرين (المستقل) تؤثر على مستوى التعب (التابع).
- الوقت الذي لا يتناول فيه الطعام (مستقل) يؤثر على مستوى الجوع (المعتمد).
- يؤثر عدد الوظائف المنجزة (مستقل) على مقدار الأموال المكتسبة (المعال).
المتغير المستقل والأمثلة
La متغير مستقل وهو ما يتم التلاعب به مباشرة في تجربة أو دراسة. ويعرف بالمتغير المعالج، لأنه يمثل عاملاً لا يعتمد على الآخرين، وبالتالي يخضع للتعديلات لملاحظة آثاره على العوامل التابعة. عادة، في التصميم التجريبي الجيد، يقتصر عدد المتغيرات المستقلة على واحد أو اثنين حتى لا يقلل من موثوقية النتائج.
تتضمن الأمثلة الواضحة للمتغير المستقل ما يلي:
- ساعات بدون ماء: الجفاف هو نتيجة مباشرة للوقت الذي يقضيه الجسم دون شرب الماء. وهنا تؤثر ساعات عدم الشرب (المستقل) على مستوى الجفاف (التابع).
- كمية المنتجات المباعة: يمكن للمتجر ملاحظة مدى تأثير عدد المنتجات المباعة (المستقلة) على الأرباح المحققة (المعتمدة).
الهدف من معالجة متغير مستقل هو ملاحظة كيفية تأثيره على المتغير التابع وقياس النتائج للحصول على معرفة أكثر تفصيلاً ودقة حول العلاقات بين السبب والنتيجة في ظاهرة معينة.
الجمع بين أمثلة المتغيرات التابعة والمستقلة
إحدى الطرق الفعالة لفهم المتغيرات التابعة والمستقلة بشكل أفضل هي تحليل كيفية دمجها في الدراسات أو المواقف اليومية. فيما يلي بعض الأمثلة التي تجمع بين كلا النوعين من المتغيرات:
- امتحان الرياضيات: في الامتحان، لكل سؤال صحيح تحصل على 5 نقاط. الأسئلة التي تمت الإجابة عليها هي المتغير المستقل، وعدد النقاط المتحصل عليها هو المتغير التابع.
- شراء ملفات تعريف الارتباط: إذا كان كل صندوق من ملفات تعريف الارتباط يكلف 3 يورو، فإن عدد الصناديق المشتراة هو المتغير المستقل، في حين أن إجمالي الإنفاق على ملفات تعريف الارتباط سيكون المتغير التابع.
- الدفع مقابل خدمة الهاتف: تبلغ تكلفة الخدمة الهاتفية 40 يورو شهريًا. الأشهر التي تحتفظ فيها بالخدمة هي المتغير المستقل، بينما التكلفة الإجمالية هي المتغير التابع.
اعتبارات متغيرة إضافية
في البحث العلمي، وخاصة في تخصصات مثل علم النفس أو علم الأحياء أو حتى الاقتصاد، تعد المتغيرات التابعة والمستقلة ضرورية لصياغة الفرضيات وإقامة علاقات مباشرة بين الأحداث أو الظواهر. ومع ذلك، من المهم أن نأخذ في الاعتبار أنه في بعض الدراسات لا يمكننا دائمًا ضمان وجود علاقة واضحة بين السبب والنتيجة. في بعض الأحيان يمكن ربط متغيرين دون أن يكون أحدهما سببًا للآخر.
على سبيل المثال، في دراسة حول المستوى التعليمي ونية التصويت، لوحظ أن الحاصلين على تعليم جامعي يصوتون بشكل مختلف عن أولئك الذين ليس لديهم تعليم جامعي. وعلى الرغم من أن المستوى التعليمي يبدو أنه المتغير المستقل، إلا أنه قد تكون هناك متغيرات أخرى خفية، مثل الوضع الاقتصادي، تؤثر على كلا العاملين.
في بعض الحالات العلمية، يمكن استخدام متغيرات مستقلة متعددة لتحليل كيفية تأثير كل منها على المتغير التابع. في هذه الحالات، يتم إجراء دراسات أكثر تعقيدًا، مثل ANOVA (تحليل التباين) يمكن أن يساعد في تحديد التأثيرات المشتركة للمتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة.
من خلال الإلمام الجيد بالمتغيرات التابعة والمستقلة وكيفية ارتباطها ببعضها البعض، من الممكن تطوير بحث أكثر فعالية والحصول على نتائج أكثر دقة. علاوة على ذلك، فإن استخدام المتغيرات المتعددة، على الرغم من تعقيده، يمكن أن يوفر معلومات إضافية قيمة طالما تم التخطيط لها بعناية.