因变量与自变量
用来定量控制实验的数学工具称为因变量和自变量。通过同时使用这两个变量，我们可以得出一个准确的结论。这两个术语，因变量和自变量是相互关联的。事实上，因变量依赖于自变量，因为自变量被假定为决定因变量。
自变量
研究人员在实验中操纵的变量称为自变量。基本上，自变量是那些对因变量有直接影响并有能力影响它们的假定值。自变量或实验变量可根据需要改变。原因是，如果我们把同一个实验分配给不同的人，他们根据自己的条件假设自变量的值，那么对于同一个实验，自变量可能是不同的。例如，如果我们想了解不同施肥量对植物生长的影响，那么施肥量是自变量，因为肥料量是可变的。简言之，任何可控的值都是自变量。
因变量
因变量或响应变量依赖于自变量。自变量的任何变化都会影响因变量。事实上，因变量是指那些由研究者实际测量而非假设的值。例如，如果我们测量不同施肥量对植物生长的影响，那么表明这种影响的植物特征是因变量，如植物的生长速度（以高度和重量计）。换句话说，实验中任何不可控的值都是因变量。在这个例子中，你不能控制植物的生长，因为它取决于施肥量。因此，随着肥料用量的变化，你的因变量意味着植物的生长也会发生变化。
| 因变量与自变量之间的差异•对于一个自变量，可能有多个因变量。相反，对于一个以上的因变量，总是有一个自变量。•自变量的值是可变的，而我们不能改变因变量的值。•自变量是可控的，因为我们不能控制因变量的值。•因变量依赖于自变量，因为当自变量发生变化时，因变量的值必然会发生变化。另一方面，因变量对自变量没有影响/•自变量的值是实验中**纵的值，而因变量是研究者在实验中观察到的值 |
结论
