大まかに言うと、変数とは、変化する能力を備えた、現象の量または要因を表す記号であると言えます。これらの変数は、現象を定量的および定性的に分析できるため、数学だけでなく科学の多くの分野でも基礎となります。それらの関係に応じて、変数は 2 つの主要なグループに分類されます。 従属変数 y 独立変数.
これらの変数の違いと機能を理解することが、あらゆる研究の成功の鍵となります。さらに、それらを明確に区別する方法を学びます。 概念を説明するのに役立つ例。それらの関係と操作方法を理解すると、この概念をさまざまなコンテキストに適用するのがはるかに簡単になります。
従属変数と独立変数の定義
従属変数と独立変数は、あらゆる科学的または社会的調査において基本です。
La 独立変数 研究者がその効果を観察するために変更または操作するものです。これは自律変数であり、他の変数の影響を受けません。たとえば、砂糖の消費が人の体重に及ぼす影響を測定する場合、砂糖の消費は研究者が制御するため、独立変数になります。
さらに、 従属変数 独立変数の操作の結果として変化するものです。前の例では、人の体重は砂糖の消費量に依存するため、従属変数になります。研究で観察された効果です。
要約すると、この 2 つの関係は、原因 (独立) と結果 (依存) として見ることができます。
従属変数とその例
La 従属変数 これは、その変化が 1 つ以上の独立変数の変更に直接関連付けられているものです。その価値は、定量的な用語 (数値) または定性的な用語 (説明) で表すことができます。従属変数は、独立変数によって生じた変化の結果を測定するものであるため、あらゆる研究の中心となります。
さらに明確にするために、いくつかの詳細な例を見てみましょう。
- 速度と移動量の例: 600 km の車旅行では、独立変数は車両の速度であり、旅行期間は従属変数です。速度を変えると、所要時間も変わります。
- 商品購入例： 私たちがスーパーマーケットに行くとき、独立変数は購入した商品の数であり、請求額の合計は従属変数です。製品の数が増えるほど、最終的な費用も大きくなります。
その他の例は次のとおりです。
- 運動時間（独立）は疲労レベル（依存）に影響します。
- 食事をとらない時間（自立）は、空腹感のレベル（依存）に影響します。
- 実行された仕事の数 (独立) は、稼いだ金額 (依存) に影響します。
独立変数と例
La 独立変数 実験や研究で直接操作されるものです。これは操作変数として知られています。これは、他の要因に依存しない要因を表すため、依存する要因への影響を観察するために変更が加えられるためです。通常、優れた実験計画では、結果の信頼性を低下させないように、独立変数の数は 1 つまたは 2 つに制限されます。
独立変数の明確な例は次のとおりです。
- 水のない時間: 脱水症状は、体が水を飲まずに過ごす時間の直接的な結果です。ここで、飲酒しない時間（独立）は、脱水症状のレベル（依存）に影響します。
- 販売された製品の数量: 店舗は、販売された製品の数 (独立) が得られる利益 (依存) にどのような影響を与えるかを観察できます。
独立変数を操作する目的は、独立変数が従属変数にどのような影響を与えるかを観察し、その結果を測定して、特定の現象における因果関係についてより詳細かつ正確な知識を取得することです。
従属変数と独立変数の例を組み合わせる
従属変数と独立変数をより深く理解する効果的な方法は、研究や日常の状況でそれらがどのように組み合わされるかを分析することです。両方のタイプの変数を組み合わせた例をいくつか示します。
- 数学試験: 試験では、正解するごとに 5 ポイントを獲得できます。回答された質問は独立変数であり、取得されたポイント数は従属変数です。
- クッキーの購入: クッキーの各箱の価格が 3 ユーロの場合、購入した箱の数が独立変数となり、クッキーへの総支出が従属変数になります。
- 電話サービスの支払い: 電話サービスは月額 40 ユーロかかります。サービスを維持する月数は独立変数ですが、総コストは従属変数です。
追加の変数の考慮事項
科学研究、特に心理学、生物学、さらには経済学などの分野では、仮説を立てて事象や現象間の直接的な関係を確立するために、従属変数と独立変数が不可欠です。ただし、特定の研究では、明確な因果関係を常に保証できるわけではないことに留意することが重要です。場合によっては、一方が他方の原因ではなくても、2 つの変数が相関することがあります。
たとえば、教育レベルと投票意向に関する研究では、大学教育を受けている人とそうでない人では投票の仕方が異なることが観察される可能性があります。教育レベルは独立変数であるように見えますが、両方の要素に影響を与える経済的地位など、他の隠れた変数がある可能性があります。
科学的なケースによっては、複数の独立変数を使用して、それぞれが従属変数にどのような影響を与えるかを分析できます。このような場合、次のようなより複雑な研究が必要になります。 ANOVA (分散分析) は、従属変数に対する独立変数の共同効果を決定するのに役立ちます。
従属変数と独立変数、およびそれらの相互関係を適切に制御することで、より効果的な研究を開発し、より正確な結果を得ることが可能になります。さらに、複数の変数を使用すると、複雑ではありますが、慎重に計画されている限り、貴重な追加情報が得られます。