統計で理解する最も重要な2つのタイプの変数は、説明変数と応答変数です。

説明変数：時々参照されます独立変数または予測変数として、この変数は応答変数の変動を説明します。

応答変数：従属変数または結果変数と呼ばれることもあり、この変数の値は次の変化に応答します。説明変数。

実験的研究では、通常、説明変数の値が変更された結果として、応答変数の値がどのように変化するかに関心があります。

次の例は、説明変数と応答変数を含むさまざまなシナリオを示しています。

例1：植物の成長

植物学者は2つの異なる肥料が植物の成長に与える影響を比較します。彼女は畑からランダムに20の植物を選び、肥料Aを1週間施用します。彼女はまた、同じ畑からさらに20の植物をランダムに選択し、肥料Bを1週間適用します。 1週間後、彼女は各グループの平均植物成長を測定します。

この例では、次のようになります。

説明変数：肥料の種類。これは、植物の成長に与える影響を観察できるように変更する変数です。

応答変数：植物の成長。これは、肥料が適用された結果として変化する変数です。

おもしろ情報：この実験を実行するには、2つのサンプルのt検定を使用します。

例2 ：最大垂直跳び

バスケットボールのコーチは、3つの異なるトレーニングプログラムがプレーヤーの最大垂直跳びに与える影響を比較したいと考えています。彼は、10人のプレーヤーをランダムに割り当ててトレーニングプログラムAを1週間使用し、別の10人のプレーヤーをトレーニングプログラムBを1週間使用し、さらに10人のプレーヤーをトレーニングプログラムCを1週間使用します。週の終わりに、彼は各プレーヤーの最大垂直跳びを測定して、グループ間に有意差があるかどうかを確認します。

この例では、次のようになります。

説明変数：使用したトレーニングプログラムの種類。これは、最大垂直跳びに与える影響を観察できるように変更する変数です。

応答変数：最大垂直跳び。これは、プレーヤーが使用するトレーニングプログラムの結果として変化する変数です。

おもしろ情報：一元配置分散分析を使用して、この実験を実行します。

例3 ：不動産価格

不動産業者は、家の平方フィートと販売価格の関係を理解したいと考えています。彼女は、自分の街の100戸の住宅の平方フィートと販売価格に関するデータを収集し、2つの変数間の関係を分析します。

この例では、次のようになります。

説明変数：平方フィート。これは、販売価格への影響を観察できるように、変化を観察する変数です。

応答変数：販売価格。これは、家の平方フィートが変更された結果として変化する変数です。

おもしろ情報：この実験を実行するには、単純な線形回帰を使用します。

概要

上記の各例では、説明変数の値を変更し、応答変数の値の変化を観察しました。

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