* 원인과 결과 식별 : 실험의 목표는 두 가지 사이에 관계가 있는지 이해하는 것입니다. 독립 변수는 변경되는 것이며 종속 변수는 응답으로 측정되는 것입니다. 다른 변수를 제어함으로써 과학자들은 종속 변수의 모든 변화가 다른 변수가 아니라 독립 변수로 인한 것임을 확신 할 수 있습니다.
* 혼란 제거 : 혼란 변수는 독립 변수와 관련이없는 방식으로 종속 변수에 영향을 줄 수있는 요소입니다. 이러한 변수가 제어되지 않으면 결과가 독립 변수 또는 혼란스러운 변수로 인한 것인지 확인하는 것이 불가능 해집니다.
* 재현성 보장 : 변수를 제어하면 실험이보다 신뢰할 수 있고 재현 가능합니다. 다른 과학자들이 동일한 컨트롤을 사용하여 실험을 복제 할 수 있다면 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. 이것은 결과에 대한 자신감을 쌓습니다.
예 :
과학자가 새로운 비료 (독립 변수)가 식물 성장 (종속 변수)을 증가시키는 지 확인하고 싶어한다고 상상해보십시오.
* 통제되지 않은 변수 : 과학자가 햇빛, 물 또는 토양의 종류와 같은 것들을 통제하지 않으면 식물 성장의 차이는 비료뿐만 아니라 이러한 요인에 기인 할 수 있습니다.
* 제어 변수 : 모든 식물이 동일한 양의 햇빛, 물을 받고 같은 유형의 토양에 심어 지도록함으로써 과학자는 식물 높이의 변화가 비료만으로 발생한다고 확신 할 수 있습니다.
요약하면, 과학적 실험이 의미 있고 신뢰할 수 있으려면 변수 제어가 필수적입니다. 그것은 과학자들이 독립 변수의 영향을 분리하고, 결과에 대한 대안 적 설명을 제거하고, 그들의 발견의 재현성을 높일 수있게 해줍니다. .
