是因为虽然参与者对科

然后混杂变量为研究中观察到的变化提供了另一种解释。由于混杂变量影响因变量，它也会因果影响自变量。 例如，如果您有在科学实验室工作的参与者，他们会在您的研究中成为混杂变量，因为他们的工作类型与穿着实验室外套有关，并且他们通常可能拥有更高的科学知识。这将使您的操作不太可能提高这些参与者的科学推理能力。 另一方面，无关变量是那些只对科学推理产生影响的变量。它们包括参与者对科学和本科专业的兴趣。

学的兴趣可能会影响他 她的科学推理能力，但这并不一定与穿 手机号码数据 着实验服的影响有关。 结论 无关变量可能会成为混杂变量，如果在研究中未及早控制它们，则可能会影响实验研究的结果。 如果对实验群体没有适当的控制，您可能无法确定这些变量在各组之间是否存在差异，您的结果是否来自自变量操作，或者来自无关变量。这可能会导致得出错误的结论。在某一时刻，您必须参加过一项在线民意调查。也许它出现在朋友的 故事中，或者您在 上看到它。



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