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統計分析で使用される変数の適切な定義は、この分野の基本的な側面です。それらを分類する方法はいくつかありますが、説明変数または独立変数と応答変数または従属変数の間には基本的な違いがあります。これらの変数は互いに関連しており、それらの特性とそれらがどのように関連しているかを特定することが重要です。その正確な特徴付けは、散布図の作成や線形回帰の傾きなど、統計分析の他の側面に影響を与えます。
説明変数と応答変数
応答または従属変数は、私たちの研究で質問する特定のパラメーターです。説明変数または独立変数は、応答変数に影響を与える要因です。研究には複数の説明変数が存在する場合がありますが、1 つのみの場合を扱います。
これらの変数の識別は、作業を行う研究者が尋ねる質問に依存するため、応答変数が特定の研究で識別されていない可能性があります。記述的研究は、応答変数が特定されない例かもしれません。一方、実験の基本的な目的は、説明変数によって生成された対象の応答変数の変化の原因を研究することであるため、実験の計画には応答変数が含まれます。
コンセプトの深化
各定義の範囲をよりよく理解するために、2 つの例を分析してみましょう。最初のケースでは、研究者が大学 1 年生のグループの気分や態度を研究することに関心があると想定されます。彼らは皆、懐かしさの程度を評価するために設計されたアンケートを受け取ります。学生は、自宅から大学までの距離も尋ねられます。
調査への回答の評価は、さまざまなアプローチに従って行うことができます。研究者は、大学に来たばかりの新入生の感情的な状況の一般的な考えを得ることに興味があるかもしれません. この場合、特定された応答変数はありません。これは、別の変数に影響を与える可能性のある変数があるかどうかが分析されていないためです。
別の研究者は、同じ調査のデータを使用して、自宅が大学から遠い学生ほどホームシックを感じるかどうかという質問に答えることができます。この場合、学生が感じるホームシックに関するアンケートの質問に対する回答が応答変数の値であり、家までの距離が説明変数のデータです。
2 番目の例では、学生が特定の科目の宿題に費やした時間数が、最終試験の成績に大きな影響を与えるかどうかという問題が提起されています。この場合、研究デザインは説明変数と応答変数を定義します。これは、一方の変数が他方の変数に影響を与える分析を提案するためです。宿題に費やした時間数は説明変数または独立変数であり、主題テストの成績は応答変数または従属変数です。
変数の表現方法
散布図は、変数間の関係と傾向を視覚化するために使用されます。変数が、説明または応答のいずれかの特定の定義に対応している必要はありません。また、任意の変数をデカルト座標系の任意の軸でグラフ化できます。グラフ化された変数が説明変数と応答変数の場合、説明変数は独立変数であるため横軸 (X 軸) に表示され、応答変数または従属変数は縦軸 ( y 軸) にグラフ化されます。 ）。
すでに述べたように、説明変数と応答変数は、それぞれ独立変数と従属変数と呼ばれることもあります。これは、応答変数の変化が他の変数によって条件付けられるためです。ただし、説明変数ではそうはなりません。変数はすでに定義された値を取り、研究者が選択できる値を取る可能性がないため、説明変数は実際には独立していないため、この用語は統計では通常使用されません。
噴水
研究変数Rafael Landivar 大学、グアテマラ。biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf
