因变量是受其他现象影响的可观察现象。在一个例子中,对于研究光照对植物生长速度的影响的人来说,生长速度是因变量,因为它取决于植物接受多少光照。当人们设计实验时,他们在一开始就确定因变量,这样他们就可以在整个实验过程中测量它们。他们还尽其所能地确定所有可能影响因变量的因素。
这些变量可以被认为是具有取决于对其他东西的操作的价值。这个 "别的东西 "被称为自变量。独立变量可以对因变量产生影响,但它们不会因实验中的其他变量而改变。相反,它们是由实验者操纵的,实验者使用有控制的操纵来测试关于自变量的变化将如何改变实验中的因变量或变量的预测。
因变量和自变量出现在各种各样的地方。例如,股票市场的价值是一个因变量,因为它受到外部因素的影响。在科学实验中,因变量是人们试图研究和测量的东西。在设计实验时,研究人员试图考虑所有能够影响他们试图测量的事物的东西,这样他们就可以尽可能地控制实验环境。
在我们上面的植物例子中,生长速度是一个因变量,但诸如植物何时落叶、是否开花等也是因变量。在这种情况下,可以通过操纵自变量来改变多个因变量。不给植物足够的光照可能会减慢生长速度,而给它过多的光照可能会导致叶芽烧毁或损坏,使植物无法发叶。
人们可以在统计分析等领域确定因变量和自变量,也可以观察那些看起来有联系的事物,并探索它们之间的联系方式。然而,这里建议大家谨慎行事。相关性不是因果关系,在做统计分析时,人们应该避免为满足特定目标而简化或操纵信息的诱惑。一个好的分析将独立存在,读者应该认同研究者确定因变量和自变量的方式。
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