解释变量和响应变量之间的差异-教育资源网

统计变量可以分类的众多方式之一是考虑解释变量和响应变量之间的差异。虽然这些变量是相关的，但它们之间有重要的区别。在定义这些类型的变量之后，我们将看到这些变量的正确识别对统计的其他方面有直接的影响，例如散点图的构建和回归线的斜率。

解释和回应的定义

我们首先看这些类型变量的定义。响应变量是我们在研究中提出的问题的特定数量。解释变量是可以影响响应变量的任何因素。虽然可能有许多解释变量，但我们将主要关注单个解释变量。

研究中可能不存在响应变量。这种类型变量的命名取决于研究人员提出的问题。进行观察性研究将是没有响应变量的例子。实验将具有响应变量。一个实验的早上护肤小知识仔细设计试图确定响应变量的变化是由解释变量的变化直接引起的。

为了探索这些概念，我们将研究一些例子。对于**个例子，假设一位研究人员对研究一组一年级大学生的情绪和态度感兴趣。所有一年级学生都会收到一系列问题。这些问题旨在评估学生的家乡程度。学生还在调查中指出他们的大学离家有多远。

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一位研究这些数据的研究人员可能只对学生回答的类型感兴趣。也许原因是关于新新生的构成的整体感觉。在这种情况下，没有响应变量。这是因为没有人看到一个变量的值是否影响另一个变量的值。

另一位研究人员可以使用相同的数据试图回答如果来自较远的学生有更大程度的家乡感。在这种情况下，与家庭问题有关的数据是一个响应变量的值，表示距离家庭的距离的数据形成解释变量。

对于第二个例子，如果花在作业上的小时数对考试中a级学生的收入有影响，我们可能会很好奇。在这种情况下，因为我们显示一个变量的值改变另一个变量的值，所以有一个解释变量和一个响应变量。研究的小时数是解释变量，测试的分数是响应变量。

当我们使用配对的定量数据时，使用散点图是合适的。这种图表的目的是展示配对数据中的关系和趋势。我们不需要同时具有解释变量和响应变量。如果是这种情况，那么任何一个变量都可以沿着任一轴绘制。然而，如果存在响应和解释变量，则解释变量总是沿着笛卡尔坐标系的x或水平轴绘制。然后沿着y轴绘制响应变量。

解释变量和响应变量之间的区别与另一种分类相似。有时我们将变量称为独立变量或依赖变量。因变量的值依赖于自变量的值。因此，响应变量对应于dependent变量，而解释变量对应于自变量。统计中通常不使用此术语，因为解释变量并非真正独立。相反，变量仅采用观察到的值。我们可能无法控制解释变量的值。