1. 독립 변수 :
* 정의 : 독립 변수는 실험에서 과학자에 의해 조작되거나 변경되는 요인입니다. 원인과 영향 관계에서 "원인"입니다.
* 예 : 식물 성장에 대한 비료의 영향을 테스트하는 실험에서 독립 변수는 적용되는 비료의 양입니다.
2. 독립 데이터 :
* 정의 : 독립 데이터는 서로 영향을받지 않거나 서로 관련이없는 데이터 포인트를 말합니다. 이는 데이터 포인트 간의 종속성에 의해 결과가 왜곡되지 않도록 통계 분석에 중요합니다.
* 예 : 다른 식물의 높이를 측정하는 경우 각 식물의 높이는 독립적 인 데이터로 간주되어야합니다. 한 식물의 높이는 다른 식물의 높이에 영향을 미치지 않아야합니다.
3. 독립 연구 :
* 정의 : 독립적 인 연구는 자금 지원원, 기관 또는 기타 당사자의 외부 영향이나 편견없이 수행됩니다. 그것은 객관적인 관찰 및 분석을 강조합니다.
* 예 : 결과에 대한 관심이있는 산업에서 자금을 지원받지 않은 기후 변화에 대한 연구를 수행하는 과학자는 독립적 인 연구를 수행하는 것으로 간주됩니다.
4. 독립적 인 검증 :
* 정의 : 독립적 인 검증에는 다른 과학자 나 팀 검토를 검토하고 연구 결과를 확인하는 것이 포함됩니다. 이것은 과학적 발견의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이됩니다.
* 예 : 연구 논문은이 분야의 다른 과학자들이 출판 전에 방법과 결과를 평가하는 동료 검토를받을 수 있습니다.
5. 독립 확인 :
* 정의 : 독립적 인 확인은 동일한 결론을 뒷받침하는 여러 별도의 연구 또는 실험을 말합니다. 이것은 과학적 발견의 타당성을 강화시킵니다.
* 예 : 다수의 연구에서 새로운 약물이 특정 질병을 치료하는 데 효과적이라는 것을 발견하면 이는 약물의 효과에 대한 독립적 인 확인을 제공합니다.
요약하면, 과학의 "독립"은 변수, 데이터 포인트 또는 연구 결과 사이의 영향, 편견 또는 관계의 부족을 의미합니다. 이것은 과학적 지식의 무결성, 객관성 및 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.
