説明変数

この記事では説明変数とは何かについて説明します。したがって、説明変数の意味、説明変数の例、統計研究におけるこのタイプの変数の重要性がわかります。

説明変数とは何ですか?

統計学において、説明変数とは、実験の結果を説明するために使用される変数です。言い換えれば、研究において、説明変数は、その値が応答変数に影響を与える変数です。

たとえば、ある国の工場数とその国の汚染物質の排出量との関係を調べる場合、説明変数はその国の工場数になります。汚染物質に影響を与えるのは変数であり、その逆ではないからです。

統計調査の結果をグラフ化する場合、説明変数は通常、横軸 (水平軸) に文字xで表されます。

説明変数の例

説明変数の定義を理解した後、概念をより深く理解するために、このタイプの変数の例をいくつか見てみましょう。

• 勉強に費やした時間 (説明変数) は、得られる成績 (応答変数) に影響します。
• 製品の価格 (説明変数) は、その製品を購入する意思のある人の数 (応答変数) を変更します。
• 環境温度 (説明変数) は森林火災の数 (応答変数) に影響します。
• 製品の広告（説明変数）は、その製品の販売数（応答変数）に影響を与えます。
• 都市の住民の数 (説明変数) は、都市のタクシーの台数 (応答変数) に関連付けられています。

説明変数と応答変数

説明変数と応答変数には原因と結果の関係があり、説明変数が原因で応答変数が結果です。したがって、説明変数は応答変数の値に影響を与えます。

したがって、統計的研究では、説明変数と応答変数の違いは、研究者が説明変数を変更して応答変数にどのような影響を与えるかを確認するのに対し、研究者は変数の値の変化を分析することです。 。説明変数の値に応じて。

応答変数は、結果変数または説明変数と呼ばれることもあります。

説明変数と回帰

一般に、説明変数と応答変数の関係を調べるには、統計回帰モデルが実行されます。統計回帰モデルを使用すると、得られた結果をグラフで表現でき、さらに 2 種類の変数間の相関関係を数値的に分析できます。 。

より正確には、通常は 2 つの変数間の関係が線形であるため、単純な線形回帰モデルが通常実行されます。ただし、この関係は、二次関数、対数関数、指数関数などを使用してモデル化することもできます。関数。

同様に、応答変数と複数の説明変数の間の関係を調べたい場合は、重回帰モデルを実行できます。これは、応答とさまざまな変数の間の関係を分析するのに役立つだけでなく、どの変数がどの変数であるかを知るのにも役立ちます。より重要です。