因变量与自变量的区别
Lucas Bennett 因变量与自变量的关键区别
- 因变量是其值取决于另一个变量的变量，而自变量是其值从不取决于另一个变量的变量。
- 因变量是推定的结果，而自变量是推定的原因。
- 因变量通常被称为预测变量，而自变量是预测因子或回归量。
- 因变量通过纵向研究或求解复杂的数学方程获得，而自变量则不需要复杂的数学程序和观察。
- 因变量在图形上垂直放置，而自变量在图形上水平放置。
- 因变量的任何变化都不会影响自变量，而自变量的任何变化也会影响因变量。
什么是因变量？
因变量是实验中测量或测试的变量。它是参与者行为的结果，可以根据参与者执行的操作结果进行更改。
什么是自变量？
自变量正如其名称所示。这意味着它与一个变量一起存在，而该变量不能被另一个变量改变。自变量也称为预测因子或因素。
因变量与自变量
这是自变量和因变量之间的区别
| 自变量 | 因变量 |
|---|---|
| 自变量是其值从不取决于另一个变量，但取决于研究者的变量。 | 因变量是其值取决于另一个变量的变量。 |
| 自变量是推定的原因。 | 因变量是推定的结果。 |
| 自变量的任何变化也会影响因变量。 | 因变量发生变化，则自变量不受影响。 |
| 自变量是预测因子或回归量。 | 因变量通常被称为预测变量。 |
| 自变量可以轻松获得，并且不需要复杂的数学程序和观察。 | 因变量通过纵向研究或求解复杂的数学方程获得。 |
| 自变量可以被研究者操纵。因此，他或她可能会有偏见。然后，这可能会影响研究结果。 | 您不能被研究或任何其他外部因素操纵。 |
| 自变量在图上水平放置。 | 因变量在图上垂直放置。 |
自变量和因变量示例
示例 1
假设一位老师要求 100 名学生完成一项科学测试。通过这样做，她想知道为什么有些学生比其他学生得分更高。
这里老师不知道答案。因此，她认为可能是由于以下两个原因：
- 有些学生花更多时间复习考试。
- 有些学生比其他人更聪明。
老师决定分析复习时间的影响。根据这 100 名学生在测试中的表现。
哪些是因变量和自变量？
因变量
- 考试分数（可以从 0 到 100 测量）
自变量
- 复习时间（以小时为单位测量）
- 智力（通过智商分数衡量）
示例 2
现在让我们来看另一个例子
加薪如何影响员工的积极性？
自变量：加薪
因变量：员工积极性
示例 3
高等教育如何带来更高的收入
- 高等教育：自变量
- 高收入：因变量
它受到教育的因果影响，并自身影响收入。
使用 DRY MIX 记忆变量
在图上绘制时，惯例是使用自变量作为 x 轴，因变量作为 y 轴。
DRY MIX 有助于清晰地区分变量
- D – 因变量
- R – 响应变量
- Y – 绘制因变量或响应变量的轴（垂直轴）
- M – 它是变化变量或操纵变量，其值可以通过实验改变
- I – 是自变量
- X – 是绘制自变量或操纵变量的轴。
