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独立变量
独立变量是实验科学中使用的变量，统计建模和数学建模，其不依赖于实验范围内的任何其他变量。
- 自变量可以在实验中被操纵，从而影响因变量的变化。
- 主要是在数学方程中，独立变量由“x”表示。
- 独立变量也称为“解释变量”，“操纵变量”或“受控变量”。
- 在图形中，独立变量通常绘制在X轴上。
- 独立变量主要用于实验中，以确定它们对其他受依赖变量的影响。
- 但是，在其影响不重要的其他情况下，它们用于考虑其潜在的混杂效果。
- 独立变量的概念可能与一个扇区不同于另一个扇区。在统计数据中，独立变量是由实验者操纵的变量。
- 在研究中，独立变量是选择的变量，以确定对正在研究的其他变量的可能影响。
- 任何因变量的存在或研究都需要自变量。另外，一个自变量可能影响两个不同的因变量。
- 这些变量用于实验中，以研究独立变量的变化构成“原因”实验的原因关系。
- 独立变量的示例取决于实验的性质，其中一些具有实验的变量是：
- 在一个实验中，通过打开和关闭灯光来测试飞蛾的行为和黑暗，光线是独立变量。
- 在确定温度对植物色素沉着的影响的研究中，温度是独立变量。
因变量
依赖变量是实验科学中使用的变量，统计建模和数学建模，这取决于实验范围内的任何其他变量。
- 当实验者不能被实验者操纵依赖变量，因为改变是由独立变量引起的。
- 主要是在数学方程中，从属变量由'y'表示。
- 从属变量也称为“测量变量”，“响应变量”或“解释的变量”。
- 在图中，通常在Y轴上绘制相关变量。
- 在实验中使用依赖变量来研究它们在假释或中的值假设他们依赖于某种法律或规则，在其他变量上，称为独立变量。
- 大多数实验涉及观察因变量的变化或变化。
- 因变量的概念也可能因部门而异。在统计学中，因变量是指在操纵自变量时预期会发生变化的变量。
- 因变量对一个或多个自变量作出响应，因此“依赖”于这些变量。
- 在没有独立变量的情况下，依赖变量不能存在，并且一个依赖变量只能受到一个研究中的一个独立变量的影响。
- 这些变量用于实验中，研究原因效应关系，其中由于独立变量引起的因变量的变化而构成了实验的“效果”部分。
- 对因变量的影响构成了任何实验的基础。
- 依赖变量的例子取决于实验的性质，其中一些变量具有实验：
- 在一个实验中，通过打开和关闭灯光来测试飞蛾的行为和暗，飞蛾朝向光的行为是依赖变量。
- 在确定温度对植物色素沉着的影响的研究中，植物色素沉着的变化作为对温度的反应是依赖变量。
关键差异（独立变量与依赖变量）
比较的基础 |
独立变量 |
因变量 |
| 定义 | 独立变量是实验科学中使用的变量，统计建模和数学建模，其不依赖于实验范围内的任何其他变量。 | 依赖变量是实验科学中使用的变量，统计建模和数学建模，这取决于实验范围内的任何其他变量。 |
| 也被称为 | 独立变量也称为“解释变量”，“操纵变量”或“受控变量”。 | 从属变量也称为“测量变量”，“响应变量”或“解释的变量”。 |
| 表示 | 在数学方程中，独立变量由“x”表示。 | 在数学方程中，因变量用“y”表示。 |
| 图形 | 在图形中，独立变量通常绘制在X轴上。 | 在图中，通常在Y轴上绘制相关变量。 |
| 依赖 | 顾名思义，实验的独立变量不依赖于其他变量。 | 顾名思义，实验的依赖变量取决于独立变量。 |
| 由造成的变化 | 实验者带来了独立变量的变化。 | 从独立变量的更改引起了依赖变量的变化。 |
| 因果 | 独立变量的变化构成了实验的“原因”部分。 | 由于独立变量导致的依赖变量的变化构成了实验的“效果”部分。 |
| 存在 | 无需依赖变量，可以存在独立变量。 | 在没有独立变量的情况下，依赖变量不能存在。 |
| 属性 | 独立变量采用实验刺激形式，具有两种属性，即存在或缺席。 | 依赖变量具有直接，间接或通过构造的属性。 |
| 例子 |
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独立变量的例子
非生物变量
- 在实验中，由于这种变量的操纵更容易，更容易实现非生物独立变量。
- 自变量的例子可以在一项测试四种不同品牌的牙科水泥的两种不同的平滑过程的研究中被研究。
- 在上述研究中，独立变量可以是应用方法和材料，在水泥上的光固化强度，样品储存（温度和持续时间），抛光过程的时间长度，电子显微镜的设置，以及抛光装置的旋转速度。
- 这些变量的变化的结果是该实验的基础。
生活变量
- 生活变量很复杂，因此控制更具挑战性。
- 由于这些原因，大多数实验使用微生物，昆虫和大鼠等更简单的生物来产生结果。
- 这些实验仅在人类样品上使用，从研究更简单的动物的研究结果。
- 限制其他不研究的其他变量可能导致独立和依赖变量的变化也很重要。
- 生活系统中的一些常见的独立变量包括年龄组，性别或体重指数。
依赖变量的示例
恢复患者
- 在一项研究中确定药物对患有寒冷患者的恢复的有效性，患者的恢复率是依赖变量。
- 在这里，一半的病人服用了药物，而剩下的没有。然后观察服药患者和不服药患者的康复率。
- 如果服用药物的患者的复苏率高于未服用药物的速度，则该药物被视为有效。
- 然而，如果两种情况下的恢复率相同，则该药物被认为对寒冷无效。
温度植物色素沉着的变化
- 在另一项研究中，以确定温度对植物色素沉着的影响，植物色素沉着的变化随温度变化是依赖变量。
- 在改变环境温度的同时进行该研究，并且观察到植物上的色素沉着的变化并注意到。
- 基于此，可以确定温度对植物色素沉着的影响。
参考资料和来源
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