후자에 대한 전자의 의존성은 통계적 모델에 의해 조사되고있다. 따라서이 기사에서는 독립 변수와 종속 변수의 중요한 차이점에 대해 논의 할 것입니다.
비교 차트
| 비교의 근거 | 독립 변수 | 종속 변수 |
|---|---|---|
| 의미 | 독립 변수는 원하는 결과를 얻기 위해 연구자가 의도적으로 값을 변경하는 변수입니다. | 종속 변수는 독립 변수 값의 변화를 보답하기 위해 값을 변경하는 변수를 말합니다. |
| 이게 뭐야? | 전례 | 당연한 결과 |
| 관계 | 추정 원인 | 관찰 된 효과 |
| 가치 | 연구원이 조작. | 연구원이 측정. |
| 일반적으로 | 엑스 | 와이 |
독립 변수의 정의
그 이름에서 알 수 있듯이, 독립 변수는 다른 변수의 영향을받지 않는 변수입니다. 대안으로 예측 변수, 설명 변수, 제어 변수라고합니다. 변수입니다. 연구원은 선택 및 조작을 제어 할 수 있습니다. 즉, 레벨을 변경할 수 있습니다. 또한 다른 변수에 미치는 영향을 측정하고 비교합니다.
종속 변수의 정의
종속 변수는 독립 변수의 결과입니다. 즉, 독립 변수가 테스트 단위에 미치는 영향을 측정하는 변수입니다. 그것은 기준 또는 측정 변수라고도합니다. 그것은 실험자가 실험 중에 관찰하고 실험의 영향을받는 어떤 것입니다. 다른 요인에 따라 변경 될 것으로 예상됩니다. 종속 값의 수정 된 값은 독립 변수에 따라 다릅니다.
독립 변수와 종속 변수의 주요 차이점
독립 변수와 종속 변수의 중요한 차이점은 다음과 같습니다.
- 원하는 결과를 얻기 위해 연구자가 의도적으로 값을 변경 한 변수를 독립 변수라고합니다. 독립 변수의 값의 변화를 보답하기 위해 값을 변경하는 변수를 종속 변수라고합니다.
- 독립 변수의 값은 요구 사항에 따라 연구원이 변경할 수 있습니다. 반대로 독립 변수의 값은 변경할 수 없습니다.
- 조작은 독립 변수의 값에서 수행 될 수 있지만 연구자는 실험 중에 종속 변수의 값을 관찰합니다.
- 독립 변수는 추정 된 원인이지만 종속 변수는 측정 된 효과입니다.
- 간단한 선형 회귀 분석에서 'y'는 종속 변수를 나타내며 'x'는 독립 변수를 나타내므로 y는 x에 따라 달라집니다.
결론
하나의 독립 변수에 대해 여러 종속 변수가있을 수 있습니다. 과학적 실험에서 독립 변수는 통제되거나 변경되지만 종속 변수는 측정되고 테스트되는 경향이 있습니다. 독립 변수는 다른 변수에 의존하지 않으므로 종속 변수가 독립 변수에 대한 변경 사항을 보여 주지만 조작 할 수 있습니다.
