研究において、変数とは、身長、年齢、種、試験のスコアなど、異なる値を取り得るあらゆる特性のことです。

科学研究において、ある変数が別の変数に及ぼす影響を調査したいことがよくあります。 例えば、より多くの時間を勉強に費やす学生は、より良い試験のスコアを得るかどうかをテストしたい場合があります。

因果関係の研究における変数は、独立変数と従属変数と呼ばれます。 その値は、研究の他の変数から独立しています。

従属変数は、効果です。 その値は、独立変数の変化に依存します。

ダイエットと普通のソーダの血糖値への影響とはなんでしょうか？

独立変数と従属変数の例

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実験における独立変数と従属変数

実験研究において、「独立した変数」とは？ 独立変数が実験者によって操作または変更され、この変化が従属変数に及ぼす影響を測定します。

あなたは高血圧患者の血圧に対する新しい薬の影響を研究しています。

薬が有効かどうかをテストするために、患者を2つのグループに分けます。

• 独立変数とは、グループ間で変化させる治療法：患者がどのタイプの錠剤を受け取るか、
• 従属変数とは、測定する結果：患者の血圧、

独立変数は通常、結果がどう異なるかを見るために異なるレベルで適用されます。

独立変数が従属変数にどのように影響するかを調べるために、2つのレベル（例：新しい薬とプラセボ）だけを適用することもできます。

他のタイプの研究での変数

実験設定以外では、研究者はしばしば興味のある独立変数を直接操作したり変えたりすることができないことがあります。

その代わり、独立変数のすでに存在する例を見つけ、この変数の変化が従属変数にどのように影響するかを調査しなければなりません。

あなたは、高い最低賃金が雇用率に影響するかどうかに興味があります。 その代わりに、昨年最低賃金を上げた州を調べ、上げていない近隣の州と比較します。

• 独立変数は最低賃金で、
• 従属変数は雇用率です。

二つの州の結果の違いを比較することによって（と他の要因を考慮）、あなたは最低賃金の変化が雇用率に影響を与えたかどうかを調査することができます。

非実験研究では、あなたが測定していない他の変数が変化に影響を与えているかもしれないので、明確な原因と効果の関係を確立することがより困難です。 これらは交絡変数と呼ばれます。

変数間の正確な関係があまり確かでないタイプの研究では、独立変数と従属変数に異なる用語を使用する場合があります。 この場合、これらの用語のいずれかがより適切です：

• 説明変数（それらはイベントまたは結果を説明します）
• 予測変数（それらは従属変数の値を予測するために使用できます）
• 右辺変数（それらは回帰式の右辺に表示される）。

従属変数の他の名前

従属変数は、これらの用語でも知られています。

• 応答変数（他の変数の変化に応答する）
• 結果変数（測定したい結果を表す）
• 左辺変数（回帰式の左辺に現れる）