独立変数と従属変数の違い

2019

統計学では、最も頻繁に使用される単語は「変数」です。これは値を含む特性を指します。これはエンティティごとに異なる場合があります。それは科学や数学のような他の分野で使われている変数に似ています。最も一般的な2つのタイプの変数は、従属変数と独立変数です。変数は独立していると言われ、その変化は他の変数に影響を与えますが、変数が従属であるならば、他の変数の変化に応じて変化します。

前者の後者への依存は統計モデルによって検討されている。そのため、この記事では、独立変数と従属変数の違いについていくつかの重要な点について説明します。

比較表

比較基準	独立変数	従属変数
意味	独立変数は、望ましい結果を得るために研究者によって意図的にその値が変更されるものです。	従属変数とは、独立変数の値の変化を往復させるためにその値を変更する変数のことです。
それは何ですか？	前任者	その結果
関係	推定原因	観察された効果
値	研究者による操作	研究者によって測定された。
通常は	バツ	よ

独立変数の定義

その名前が示すように、独立変数は他の変数の影響を受けないままのものです。予測変数、説明変数、制御変数としても知られています。それは変数です。研究者はその選択と操作を制御する、すなわちレベルを変更することができます。さらに、他の変数に対するその影響を測定して比較します。

従属変数の定義

従属変数は、独立変数の結果です。つまり、テストユニットに対する独立変数の影響を測定する変数です。基準または測定変数とも呼ばれます。実験者が実験中に観察し、実験の影響を受けるのは何かです。他の要因によっても変化することが予想されます。従属値の修正値は独立変数に依存します。

独立変数と従属変数の主な違い

独立変数と従属変数の重要な違いは、次の点で説明されています。

望ましい結果を得るために研究者によって意図的に値が変更された変数は、独立変数と呼ばれます。独立変数の値の変化を往復させるために値を変える変数は、従属変数と呼ばれます。
独立変数の値は、必要に応じて研究者が変更できます。逆に、独立変数の値は変わりません。
操作は独立変数の値で行うことができますが、研究者は実験中に従属変数の値を観察します。
独立変数は推定原因であり、従属変数は測定効果です。
単純な線形回帰では、 'y'は従属変数を表し、 'x'は独立変数を表します。つまり、yはxに依存します。