説明変数と応答変数の違い

アンドレス/ゲッティイメージズ

変数の多くの方法の 1 つ 統計学 分類できるのは、説明変数と応答変数の違いを考慮することです。これらの変数は関連していますが、それらの間には重要な違いがあります。これらのタイプの変数を定義した後、これらの変数を正しく識別することが、散布図の作成や 回帰直線の傾き .

説明と応答の定義

これらのタイプの変数の定義を調べることから始めます。応答変数は、私たちの研究で質問する特定の量です。説明変数は、応答変数に影響を与える可能性のある任意の要因です。多くの説明変数が存在する可能性がありますが、主に 1 つの説明変数に注目します。

応答変数が研究に存在しない場合があります。このタイプの変数の命名は、研究者からの質問によって異なります。観察研究の実施は、応答変数がない場合の例です。実験には応答変数があります。実験を慎重に設計することで、応答変数の変化が説明変数の変化によって直接引き起こされることを確認しようとします。

例 1

これらの概念を調べるために、いくつかの例を検討します。最初の例として、研究者が大学 1 年生のグループの気分と態度を研究することに関心があるとします。 1年生全員に一連の問題が与えられます。これらの質問は、学生のホームシックの程度を評価するように設計されています。学生はまた、自分の大学が家からどれだけ離れているかを調査に示します。

このデータを調べるある研究者は、生徒の反応の種類に興味があるだけかもしれません。その理由はおそらく、新 1 年生の構成について全体的な感覚を持つためです。この場合、応答変数はありません。これは、ある変数の値が別の変数の値に影響を与えるかどうかを誰も見ていないためです。

別の研究者は、同じデータを使用して、遠くから来た学生がホームシックの程度が高いかどうかを答えようとすることができます.この場合、ホームシックの質問に関するデータが応答変数の値であり、自宅からの距離を示すデータが説明変数になります。

例 2

2 番目の例では、宿題をするのに費やした時間数が、学生が試験で得た成績に影響を与えるかどうかに興味があるかもしれません。この場合、ある変数の値が別の変数の値を変えることを示しているため、説明変数と応答変数があります。勉強した時間数が説明変数で、テストの点数が応答変数です。

散布図と変数

私たちが一緒に働いているとき

独立と依存

説明変数と応答変数の違いは、別の分類に似ています。変数を 独立または依存.の値 従属変数 のそれに依存しています 独立変数 .したがって、応答変数は従属変数に対応し、説明変数は独立変数に対応します。説明変数は真に独立していないため、この用語は通常、統計では使用されません。代わりに、変数は観測された値のみを取ります。説明変数の値を制御できない場合があります。