因变量和自变量之间的差异
卢卡斯·贝内特
因变量和自变量之间的主要区别
- 因变量是其值依赖于另一个变量的变量，而独立变量是其值不依赖于另一个变量的变量。
- 因变量是假定的结果，另一方面，独立变量是假定的原因。
- 因变量通常被称为预测变量，而独立变量则是预测变量或回归变量。
- 因变量是通过纵向研究或通过求解复杂的数学方程获得的，相反，独立变量不需要任何复杂的数学程序和观察。
- 因变量在图表上垂直放置，而独立变量在图表上水平放置。
- 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？
因变量是实验中被测量或测试的变量。它是参与者行为的结果，可以根据参与者执行的行为结果而改变。
什么是独立变量？
独立变量正如其名称所示。这意味着它与一个变量一起存在，不能被另一个变量改变。独立变量也称为预测或因素。
因变量与自变量
以下是独立变量和因变量之间的区别：
| 独立变量 | 因变量 |
|---|---|
| 独立变量是其值不依赖于其他变量而仅依赖于研究人员的变量。 | 因变量是其值依赖于另一个变量的变量。 |
| 独立变量是推定的原因。 | 因变量是假定的影响。 |
| 独立变量的任何变化也会影响因变量。 | 因变量发生变化，则自变量不会受到影响。 |
| 独立变量是预测变量或回归变量。 | 因变量通常被称为预测变量。 |
| 独立变量可以轻松获得，不需要任何复杂的数学程序和观察。 | 因变量是通过纵向研究或求解复杂的数学方程获得的。 |
| 独立变量可以被研究人员操纵。因此他或她有偏见。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所操纵。 |
| 独立变量在图表上水平放置。 | 因变量在图表上垂直放置。 |
自变量和因变量示例
例子1
假设老师要求 100 名学生完成一项科学测试。她想知道为什么有些学生的成绩比其他学生好。
这里老师不知道答案。因此她认为可能是因为以下两个原因：
- 一些学生花费大量时间复习考试。
- 很少有学生比其他学生更聪明。
老师决定根据这100名学生的考试成绩来分析复习时间的效果。
哪些是因变量和自变量？
因变量：
- 测试标记 （可测量范围为 0 至 100）
自变量：
- Rev视觉时间 （以小时为单位）
- 房源搜索 （以智商分数衡量）
例子2
现在让我们看另一个例子：
加薪如何影响员工积极性？
自变量：增量
因变量：员工激励
例子3
高等教育如何带来更高的收入：
- 高等教育：独立变量
- 较高收入：因变量
它受到教育的因果影响，并且本身又影响收入。
使用 DRY MIX 记住变量
绘制图表时，惯例是使用独立变量作为 x 轴，使用因变量作为 y 轴。
干混合物可以帮助保持变量的正确性：
- 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，其值可以在实验中改变
- I – 是独立变量
- X – 是绘制独立变量或操纵变量的轴。
