解释变量

本文解释什么是解释变量。因此，您将发现解释变量的含义、解释变量的示例以及此类变量在统计研究中的重要性。

什么是解释变量？

在统计学中，解释变量是用于解释实验结果的变量。换句话说，在研究中，解释变量是其值影响响应变量的变量。

例如，如果我们研究一个国家的工厂数量与该国污染物排放量之间的关系，那么解释变量就是该国的工厂数量。因为它是影响污染物质的变量，而不是相反。

当绘制统计研究结果的图表时，解释变量通常在横坐标（水平轴）上用字母x表示。

解释变量的示例

了解解释变量的定义后，现在让我们看一下此类变量的几个示例，以更好地理解这个概念。

• 学习时间（解释变量）影响获得的成绩（响应变量）。
• 产品的价格（解释变量）会改变愿意购买该产品的人数（响应变量）。
• 环境温度（解释变量）影响森林火灾的数量（响应变量）。
• 产品广告（解释变量）会影响该产品的销售数量（响应变量）。
• 城市的居民数量（解释变量）与城市的出租车数量（响应变量）相关。

解释变量和响应变量

解释变量和响应变量之间存在因果关系，解释变量是原因，响应变量是结果。因此，解释变量会影响响应变量的值。

因此，在统计研究中，解释变量和响应变量之间的区别在于，研究者改变解释变量以查看它如何影响响应变量，另一方面，研究者分析变量值的变化。根据解释变量的值。

响应变量也可以称为结果变量或解释变量。

解释变量和回归

一般来说，为了研究解释变量和响应变量之间的关系，需要进行统计回归模型，因为它允许以图形方式表示获得的结果，此外还可以对两类变量之间的相关性进行数值分析。

更准确地说，通常执行简单的线性回归模型，因为通常两个变量之间的关系是线性的。然而，也可以使用二次、对数、指数等对关系进行建模。功能。

同样，如果要研究响应变量与几个解释变量之间的关系，可以进行多元回归模型，这不仅有助于分析响应与不同变量之间的关系，还有助于了解哪个变量是响应变量更有意义。