因变量(dependent variables)和自变量(independent variables)的区别

变量是任何科学研究的重要组成部分。为了了解研究结果,了解变量是什么以及如何使用这些变量很重要。有两种类型的变量:依赖变量和独立变量。本文将讨论这两类变量之间的区别。...

变量是任何科学研究的重要组成部分。为了了解研究结果,了解变量是什么以及如何使用这些变量很重要。有两种类型的变量:依赖变量和独立变量。本文将讨论这两类变量之间的区别。

什么是因变量(dependent variables)?

从属变量是其值取决于另一个变量的变量。换句话说,它是一个受自变量影响的变量。例如,在方程Y=3X+2中,Y是因变量,X是自变量。Y的值取决于X的值。如果X=5,则Y=17。如果X=10,则Y=32,依此类推。

为了找到因变量的值,必须知道自变量的值。因变量通常用字母“Y”表示,而自变量通常用字母X表示。“因变量”一词用于许多不同的领域,如数学、物理学和生物学。

什么是自变量(independent variables)?

独立变量是在实验或研究开始之前设置的变量。它们由研究人员操纵,并在整个研究期间保持恒定。自变量也称为“预测变量”或“解释变量”。这是一个正在研究的变量,以了解它如何影响因变量。

例如,在一项调查焦虑对考试成绩影响的研究中,焦虑是自变量,考试成绩是因变量。独立变量可以是分类的(如性别)或定量的(如年龄)。独立变量在统计公式中通常用“X”表示。总之,自变量是指由研究者控制的变量,研究这些变量对因变量的影响。

因变量(dependent variables)和自变量(independent variables)的区别

  • 在任何实验或科学研究中,总是有两种类型的变量:依赖变量和独立变量。因变量是在实验中测量或观察到的变量。这个变量取决于独立变量,即科学家正在操纵的变量。例如,在一项关于不同光色对植物生长影响的研究中,因变量是植物生长,而自变量是光色。
  • 在本例中,科学家正在操纵灯光颜色(自变量),以了解它如何影响植物生长(因变量)。依赖变量和独立变量对任何科学研究都是必不可少的,能够在任何给定的实验中识别出哪个是哪个是很重要的。健身计划为了实现成功的长期减肥,找到一个适合你的健身计划并坚持下去很重要。
  • 虽然有很多不同的程序可以帮助你减肥,但并不是所有程序都是平等的。有些程序可能对某些人很好,但对其他人则不太好。找到一个适合你的生活方式并能长期坚持的计划很重要。

结论

因变量是实验的结果或结果,而自变量是被操纵的因素。通过理解这两个术语,您可以开发实验来测试您的假设并确定因果关系。在未来的文章中,我们将探索使用多个变量的更复杂的研究设计。现在,在设计自己的研究时,请记住这些信息!

  • 发表于 2023-01-29 15:03
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C01075020
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