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因变量是受其他现象影响的可观察现象。例如，对于研究光照对植物生长速率影响程度的人来说，生长速率是因变量，因为它取决于植物接收到多少光。当人们设计实验时，他们从一开始就识别出一个或多个因变量，以便在整个实验过程中对其进行测量。他们还识别出所有可能影响因变量的因素，手放在臀部的人，可以认为这些变量的值与操纵其他东西有关。这个“其他东西”被称为自变量。自变量可以对因变量产生影响，但它们不会因实验中的其他变量而改变，而是由实验者操纵，实验者使用控制操作来测试关于自变量的变化将如何改变实验中的因变量的预测。因变量和自变量出现在很多不同的位置。例如，股票市场的价值是一个因变量，因为它受外部因素的影响。在科学实验中，因变量是人们试图研究和测量的东西。在设计实验时，研究人员试图考虑所有能影响他们试图测量的事物的因素，在我们上面的例子中，生长率是一个因变量，但是当植物长出叶子时，它是否开花，等等。在这种情况下，可以通过操纵自变量来改变多个因变量没有给植物足够的光照可能会减缓生长速度，而给它过多的光照可能会导致叶芽被烧坏或损坏，从而使植物无法长出叶子。人们也可以在统计分析等领域识别因变量和自变量，也可以查看看似有联系的事物，并探索其中的方法但是，在这里我们要注意的是，相关性不是因果关系，在进行统计分析时，人们应该避免为了达到某个特定目标而简化或操纵信息的诱惑。一个好的分析将是独立的，读者应该同意研究者识别依赖的方式以及自变量

发表于 2020-09-18 06:26
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分类：科学教育

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