従属変数と独立変数: 違いと比較

変数とは、検索の代わりに自分自身を置き換えることで答えを見つけるのに役立つものです。 変数は、数学、モデリング、デザインの頭です。 すべてのフィールドには変数があり、個別の作業が必要です。 用途に応じて優先順位が変わります。

主要な取り組み

1. 従属変数は研究で測定された結果であり、独立変数は研究者によって操作または制御される要因です。
2. 従属変数は独立変数に依存し、その変化の影響を受けますが、独立変数は独立しており、他の変数に依存しません。
3. 研究者は、実験における因果関係を理解するために、従属変数と独立変数の間の関係を特定することを目指しています。

従属変数と独立変数

従属変数と独立変数の違いは、他の変数への依存性です。 従属変数は、別の変数に依存してさらに処理を進めます。 ほとんどの場合、独立変数に依存します。 独立変数は、問題で処理する変数に依存することはありません。
それらは、複雑な数学的問題で冷静に答えを見つけるために使用されます。 実験を定義すると、独立変数と従属変数を区別するのに役立ちます。 従属変数と独立変数の間の関係は、交絡変数の影響を受けます。

従属変数は、他の変数に依存して答えを見つけます。 変数が別の矛盾した変更に反応する場合、それは従属変数に属します。

従属変数は安定していなければなりません。 これは、問題の従属変数を見つける兆候です。 XNUMX つの変更でも従属変数に大きな影響を与えます。

独立変数を使用して値が変更される場合もあります。 変数の複雑さはその型を示します。 独立変数への依存関係により、独立変数に変化が生じます。

独立変数は他に依存しません。 独立変数は問題でのみ機能し、従属変数に答えます。 独立変数は、従属変数が変化する速度をテストするように警告しました。

原因は独立変数で、結果は従属変数です。 いわゆる因果関係です。 独立変数には、さまざまなレベルで異なる答えを得るために多くのレベルがあります。

それが経験するさまざまなレベルは、明確な解決策を提供します。 独立変数は自立変数です。

比較表

比較パラメータ	従属変数	独立変数
定義	従属変数は別の変数に依存します。	独立変数は別の変数に依存しません。
他の名前	応答変数。	説明変数
あなたが使用します	結論を直接伝える	値を決定します。
操作	従属変数には複雑な手順が必要です。	独立変数が取得可能です。
グラフ	垂直に配置	水平に配置
依存関係	独立変数に依存します	それは外的要因に依存します。

従属変数とは

従属変数は独立変数に依存して問題を処理します。 従属変数はプロセスの変化です。
従属変数は、独立変数に依存して呼び出され、他の変数に依存します。

実験での対策と効果です。 独立変数は、従属変数を扱う研究において不可欠です。 グラフでは、従属変数は縦軸の y としてプロットされます。

グラフの Y 軸は従属変数を示します。 トレースをプロットするかどうかは X に依存します。 X の原因はプロットの y に影響します。

たとえば、式 F=ma を考えてみましょう。
F-力、m質量、a加速度

F は質量と加速度に正比例します。 質量と加速度は独立変数です。 F は従属変数です。 力を与えるのはmとaに依存します。 独立変数 a と m は独立した変数です。

実生活では、症状は従属変数の例です。 うつ病の原因は ストレス および存在を示す疾患からの症状は従属変数です。 応答変数、結果変数、および左辺は、従属変数の別の名前です。

依存関係は、従属変数が一意であることを示しています。 命はいつでも頼りになる。 それは誰かに何かを依存しています。 人生から例をとることは忘れられないでしょう。

独立変数とは

独立変数は他の変数に依存しません。 それらは外部要因のみに依存します。 独立変数はさまざまなレベルで適用され、さまざまな結果が得られます。

自立変数プロット x は、y 軸に対する依存関係を示します。 x は依存できませんが、y は x に依存します。

たとえば、三角形の面積 (a=1/2bh）
三角形の面積
べー
h-高さ

三角形の面積は従属変数です。 b(ベース) と h(高さ) は独立変数です。 場所、地面、ピークを見つけることが不可欠です。 三角形の面積は、底辺と高さに正比例します。

ヒンジと天頂がなければ、三角形の位置を見つけることは不可能です。 三角形の面積は、従属変数と呼ばれる解を得るためにヒンジと天頂に依存します。 x の変化は y に影響し、トレースに変化が生じます。

説明変数、予測変数、右辺変数は独立変数の別名です。 自立しているので横軸にxとしてプロットします。 他のものに依存すると、信頼性にも影響します。 独立変数は独立しているだけでなく、一意でもあります。

従属変数と独立変数の主な違い

1. 従属変数は独立変数に依存し、
   独立変数がどの要因にも依存しない。
2. 応答変数と説明変数は、従属変数と独立変数の別名です。
3. 従属変数は、 結論 直接、独立変数が値を決定します。
4. 従属変数は研究において決して操作されず、独立変数は取得可能です。
5. グラフ内で従属変数は垂直方向にプロットされ、独立変数は水平方向に作成されます。
6. 従属変数は独立変数に依存し、独立変数は外部要因に依存します。

参考文献

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0034568778900798
2. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/08854726.2014.959374

最終更新日 : 08 年 2023 月 XNUMX 日