从广义上讲，我们可以说变量是表示现象的数量或因素的符号，具有变化的能力。这些变量不仅在数学中很重要，而且在许多科学领域中都很重要，因为它们允许对现象进行定量和定性分析。根据变量之间的关系，变量分为两大类： 因变量 y 自变量.
了解这些变量的差异和功能是任何研究成功的关键。此外，我们将学习如何清楚地区分它们 有助于说明概念的示例。一旦我们理解了它们之间的关系以及如何操纵它们，这个概念就会更容易在不同的环境中应用。
因变量和自变量的定义
因变量和自变量是任何科学或社会调查的基础。
La 自变量 研究人员可以修改或操纵它来观察其效果。它是一个自主变量，不受其他变量的影响。例如，在测量糖消耗对人体重的影响时，糖消耗将是自变量，因为研究人员控制它。
此外，该 因变量 它是由于自变量的操纵而发生变化的。在前面的示例中，人的体重将是因变量，因为它取决于消耗的糖量。这是研究中观察到的效果。
综上所述，两者之间的关系可以看作是因（独立）和果（依赖）的关系。
因变量及其示例
La 因变量 它的变化与一个或多个自变量的修改直接相关。它的价值可以用定量术语（数字）或定性术语（描述）来表达。因变量是任何研究的核心，因为它们衡量自变量产生的变化的结果。
让我们看一些详细的例子来进一步阐明：
- 速度和行程示例： 在 600 公里的汽车旅行中，自变量是车辆的速度，而旅行的持续时间是因变量。通过改变速度，完成旅程所需的时间将会改变。
- 购买产品示例： 当我们去超市时，自变量是购买的产品数量，而账单总额是因变量。产品数量越多，最终费用就越大。
其他示例包括：
- 运动时间（独立）会影响疲劳程度（相关）。
- 不吃东西的时间（独立）会影响饥饿程度（依赖）。
- 完成的工作数量（独立）影响收入的金额（依赖）。
自变量和实例
La 自变量 它是在实验或研究中直接操作的一种。它被称为操纵变量，因为它代表一个不依赖于其他因素的因素，因此经过修改以观察其对依赖因素的影响。通常，在良好的实验设计中，自变量的数量限制为一到两个，以免降低结果的可靠性。
自变量的明显示例包括：
- 没有水的时间： 脱水是身体长时间不喝水的直接后果。在这里，不喝酒的时间（独立）会影响脱水程度（依赖）。
- 销售产品数量： 商店可以观察销售的产品数量（独立）如何影响利润（相关）。
操纵自变量的目的是观察它如何影响因变量并测量结果，以获得有关给定现象中因果关系的更详细和精确的知识。
结合因变量和自变量的示例
更好地理解因变量和自变量的有效方法是分析它们在研究或日常情况中如何结合。以下是结合两种类型变量的一些示例：
- 数学考试： 在考试中，每答对一个问题，您将获得 5 分。回答的问题是自变量，获得的分数是因变量。
- 购买cookie： 如果每盒饼干的价格为 3 欧元，则购买的盒数是自变量，而饼干的总支出将是因变量。
- 电话服务付款： 电话服务费用为每月 40 欧元。您维护服务的月份是自变量，而总成本是因变量。
其他变量考虑因素
在科学研究中，特别是在心理学、生物学甚至经济学等学科中，因变量和自变量对于提出假设并建立事件或现象之间的直接关系至关重要。然而，重要的是要记住，在某些研究中，我们不能总是确保明确的因果关系。有时，两个变量可以相关，但其中一个变量不是另一个变量的原因。
例如，在一项关于教育水平和投票意愿的研究中，可以观察到受过大学教育的人与没有受过大学教育的人的投票方式不同。尽管教育水平似乎是自变量，但可能还有其他隐藏变量（例如经济状况）影响这两个因素。
在某些科学案例中，可以使用多个自变量来分析每个自变量如何影响因变量。在这些情况下，需要进行更复杂的研究，例如 方差分析 （方差分析）可以帮助确定自变量对因变量的联合影响。
充分掌握因变量和自变量以及它们之间的关系，就可以开展更有效的研究并获得更精确的结果。此外，多个变量的使用虽然复杂，但只要仔细计划，就可以提供有价值的附加信息。