実験を定量的にコントロールするための数学的な道具を、従属変数と独立変数と呼ぶ。この2つの変数を併用することで、正確な結論を導き出すことができるのです。この2つの言葉、従属変数と独立変数は相互に関連しています。実際には、独立変数が従属変数を決定すると仮定しているため、従属変数は独立変数に依存する...
従属変数と独立変数
実験を定量的にコントロールするための数学的な道具を、従属変数と独立変数と呼ぶ。この2つの変数を併用することで、正確な結論を導き出すことができるのです。この2つの言葉、従属変数と独立変数は相互に関連しています。実際、独立変数が従属変数を決定すると仮定しているため、従属変数は独立変数に依存します。
独立変数
実験において、研究者が操作する変数を独立変数という。基本的に独立変数とは、従属変数に直接的な影響を与え、影響を及ぼす能力を持つ仮想的な値のことである。独立変数や実験変数は、必要に応じて変更することができます。その理由は、同じ実験を、それぞれの条件に従って独立変数の値を仮定する異なる人々に割り当てた場合、同じ実験でも独立変数が異なる可能性があるからである。例えば、施肥量の違いが植物の成長に与える影響を把握したい場合、肥料の量は可変なので、施肥量が独立変数となります。つまり、制御可能な値であれば、すべて独立変数となる。
被説明変数
従属変数または応答変数は、独立変数に依存しています。独立変数のいかなる変化も従属変数に影響を与える。実際、従属変数とは、仮定ではなく、研究者が実際に測定した値のことである。たとえば、さまざまな肥料散布が植物の成長に及ぼす影響を測定する場合、この効果を示す植物の特性が従属変数となり、たとえば植物の成長速度（高さや重さ）がそれにあたります。つまり、実験における制御不能なあらゆる値が従属変数となる。この例では、植物の成長は肥料の量に左右されるため、コントロールすることはできません。したがって、肥料の量が変われば、植物の成長も変わるという従属変数になるわけです。
| 従属変数と独立変数の違い - 1つの独立変数に対して、2つ以上の従属変数が存在する場合がある。逆に、2つ以上の従属変数の場合は、必ず1つの独立変数が存在します。-独立変数の値は可変であるが、従属変数の値を変えることはできない。-従属変数の値を制御できないので、独立変数が制御可能である。-従属変数が独立変数に依存するのは、独立変数が変化すると、必然的に従属変数の値が変化するからである。一方、従属変数は独立変数に影響を与えない／ ・独立変数の値は実験における値 **縦軸** であり、従属変数は実験において研究者が観測した値である |
結論
