1. 독립 변수 : 실험에서 독립 변수는 조작 또는 변경된 요인입니다. 연구원에 의해. 조사중인 원인과 효과 관계의 "원인"입니다. 예를 들어, 식물 성장에 대한 햇빛의 영향을 조사하는 연구에서 독립 변수는 식물이받는 햇빛의 양입니다.
2. 독립 데이터 : 이는 다른 데이터 포인트에 의해 영향을받지 않거나 의존하지 않는 데이터를 나타냅니다. 이것은 통계 분석과 결론의 유효성을 보장하는 데 중요합니다. 예를 들어, 새로운 약물의 효과를 연구하는 경우 약물의 효과에 대한 데이터가 환자의 연령 또는 기존 조건과 같은 결과에 영향을 줄 수있는 다른 요인과 무관한지 확인하려고합니다.
3. 독립 연구 : 이것은 외부 영향이나 자금 조달없이 수행되는 연구를 말합니다. 그것은 과학자들이 자신의 아이디어를 탐구하고 전통적인 연구 보조금으로 상업적으로 실행 가능하지 않거나 지원되지 않을 수있는 연구를 추구 할 수있게합니다.
4. 독립적 인 검증 : 여기에는 여러 연구원이나 그룹이 과학 연구의 결과를 독립적으로 복제하고 확인하도록하는 것이 포함됩니다. 원래 결과가 신뢰할 수 있고 오류 또는 편견으로 인한 것이 아니라는 것을 보장하는 데 도움이되므로 과학적 방법의 중요한 측면입니다.
5. 독립적 인 검토 : 이는 원래 연구에 관여하지 않는 분야의 전문가가 과학적 작업을 검토하는 과정을 말합니다. 이는 연구가 발표되기 전에 연구의 품질과 타당성을 보장하는 데 도움이됩니다.
간단히 말해서, 과학의 "독립"은 일반적으로 편견, 영향 또는 다른 요인에 대한 의존성이없는 것을 말합니다. 이것은 과학적 발견의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.
