因變量與自變量
用來定量控制實驗的數學工具稱為因變量和自變量。通過同時使用這兩個變量，我們可以得出一個準確的結論。這兩個術語，因變量和自變量是相互關聯的。事實上，因變量依賴於自變量，因為自變量被假定為決定因變量。
自變量
研究人員在實驗中操縱的變量稱為自變量。基本上，自變量是那些對因變量有直接影響並有能力影響它們的假定值。自變量或實驗變量可根據需要改變。原因是，如果我們把同一個實驗分配給不同的人，他們根據自己的條件假設自變量的值，那麼對於同一個實驗，自變量可能是不同的。例如，如果我們想了解不同施肥量對植物生長的影響，那麼施肥量是自變量，因為肥料量是可變的。簡言之，任何可控的值都是自變量。
因變量
因變量或響應變量依賴於自變量。自變量的任何變化都會影響因變量。事實上，因變量是指那些由研究者實際測量而非假設的值。例如，如果我們測量不同施肥量對植物生長的影響，那麼表明這種影響的植物特徵是因變量，如植物的生長速度（以高度和重量計）。換句話說，實驗中任何不可控的值都是因變量。在這個例子中，你不能控制植物的生長，因為它取決於施肥量。因此，隨著肥料用量的變化，你的因變量意味著植物的生長也會發生變化。
| 因變量與自變量之間的差異•對於一個自變量，可能有多個因變量。相反，對於一個以上的因變量，總是有一個自變量。•自變量的值是可變的，而我們不能改變因變量的值。•自變量是可控的，因為我們不能控制因變量的值。•因變量依賴於自變量，因為當自變量發生變化時，因變量的值必然會發生變化。另一方面，因變量對自變量沒有影響/•自變量的值是實驗中**縱的值，而因變量是研究者在實驗中觀察到的值 |
結論
