解释变量和响应变量|定义和示例
在研究中，你经常调查变量之间的因果关系实验或观察。例如，你可以通过给参与者提供不同剂量的咖啡因来测试咖啡因是否能提高速度然后比较他们的反应时间。
一个解释变量你操纵或观察到的变化(例如咖啡因剂量)，而反应变量结果会发生什么变化(例如，反应时间)。
“解释变量”和“反应变量”经常与研究中使用的其他术语互换。
| 原因(改变了什么) | 效果(测量的内容) |
|---|---|
| 独立变量 | 因变量 |
| 预测变量 | 结果/标准变量 |
| 解释变量 | 反应变量 |
解释变量与响应变量
解释变量和响应变量之间的区别很简单:
- 一个解释变量是预期的原因，而它呢解释了结果。
- 一个反应变量是预期的效果，而它呢响应解释变量。
您希望响应变量的更改只发生在解释变量更改之后。
有一个因果关系变量之间可能是间接的或直接的。在间接关系中，解释变量可以通过函数作用于响应变量中介．
如果你在处理一个纯粹的相关关系中，没有解释变量和响应变量。即使一个变量的变化与另一个变量的变化相关，两者都可能是由一个变量引起的混杂变量．
与变量相关的错误可能导致研究偏见就像忽略变量偏差而且信息偏倚．
解释变量和响应变量的例子
在一些研究中，您将只有一个解释变量和一个响应变量，但在更复杂的研究中，您可能会使用模型中的多个解释变量预测一个或多个响应变量。
| 研究问题 | 解释变量 | 反应变量 |
|---|---|---|
| 学习动机能预测成绩吗? |
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| 过度自信和风险感知能解释金融风险行为吗? |
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| 天气会影响Covid-19的传播吗? |
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解释性与自变量
解释变量和独立变量非常相似，但也有细微的区别。
在研究环境中，自变量不受任何其他变量的影响，也不依赖于任何其他变量——它们只由研究人员操纵或改变。例如，如果你运行一个控制实验你可以精确地控制每个参与者摄入多少咖啡因，那么咖啡因剂量就是一个独立变量。
但有时，“解释变量”比“自变量”更受欢迎，因为在现实世界中，自变量往往会受到其他变量的影响。这意味着它们不是真正独立的。
你收集了一组年轻人的样本，让他们完成一份问卷调查在实验室里。他们的报告他们的当你从生理上记录他们的压力反应时，他们对不同威胁场景的风险感知。
在你们的分析中，你们发现性别认同和风险感知彼此高度相关。自认为是女性的参与者比自认为是男性的参与者更有可能对情况进行风险评估。
这意味着性别认同和风险感知并不是相互独立的。把它们称为应激反应反应变量的解释变量更为准确。
你会经常看到术语“解释变量”和“响应变量”用于回归分析，侧重于预测或解释解释变量导致的响应变量的变化。
可视化解释变量和响应变量
可视化解释变量和响应变量之间关系的最简单方法是使用图表。
在图形上，解释变量通常放在x轴上，而响应变量放在y轴上。
- 如果你有定量变量，使用散点图或折线图。
- 如果您的响应变量是分类的，请使用散点图或折线图。
- 如果你的解释变量是分类的，使用条形图。
当您只有一个解释变量和一个响应变量时，您将收集成对的数据．这意味着每个响应变量测量都与每个单元或参与者的解释变量值相关联。
- 你的解释变量是学年开始时的学习动机。
- 你的反应变量是学年结束时的平均成绩。
学术动机的评估采用8分制，而GPA从0到4不等。为了使你的数据可视化，你可以把年初的学习动机画在x轴上，把年底的GPA画在y轴上。每个数据点反映一个参与者的配对数据。
从散点图中，你可以看到年初的学习动机和年底的GPA之间有明确的解释关系。
关于解释变量和响应变量的常见问题
- 解释变量和响应变量是什么?
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两者之间的区别解释变量和响应变量很简单:
- 一个解释变量是预期的原因，而它呢解释了结果。
- 一个反应变量是预期的效果，而它呢响应对其他变量。
引用这篇Scribbr文章
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班达里，P.(2022年12月05日)。解释变量和响应变量|定义和示例。Scribbr。检索于2022年12月19日，来自//www.charpingshvac.com/methodology/explanatory-and-response-variables/
