参考资料

在实验中，不同变量对结果的影响和作用是显著的。实验变量可以分为可变刺激和组织或状态变量。可变刺激如环境温度会影响金属结构的稳定性，而组织或状态变量如智力和动机会影响学业成绩。控制变量用于排除对研究结果的其他解释，提高统计检验力。无关变量需要通过实验设计或统计分析来减少或消除其影响。

实验设计中，控制变量的方法包括随机化、平衡和将无关变量作为协变量。实验者效应和被试效应是额外变量的来源，它们分别指实验者的言行、表情态度等对被试的影响，以及被试的看法或期待对实验结果的影响。析因实验可以计算各因素间的交互效应，而内部效度涉及期望效应、投射效应和刻板效应等，这些都会对实验结果产生影响。

在多因素回归分析中，比较不同因素对因变量的影响大小时，如果两个自变量的相关系数高于0.7，则它们不适宜存在于同一个模型中。方差分析用于评估一个或多个自变量对因变量的影响显著性，通过比较不同组别的均值和方差来确定自变量是否对因变量的变化有显著影响。

综上所述，实验中变量的控制和选择对结果的准确性和可靠性至关重要。通过适当的实验设计和统计分析，可以提高研究结果的信任度，并为科学界提供更准确、更有价值的信息。