설명변수

이 문서에서는 설명변수가 무엇인지 설명합니다. 따라서 설명 변수의 의미, 설명 변수의 예 및 통계 연구에서 이러한 유형의 변수의 중요성을 찾을 수 있습니다.

설명변수란 무엇인가?

통계에서 설명변수는 실험 결과를 설명하는 데 사용되는 변수입니다. 즉, 연구에서 설명변수는 그 값이 반응변수에 영향을 미치는 변수이다.

예를 들어, 한 국가의 공장 수와 해당 국가의 오염 물질 배출량 간의 관계를 연구하면 설명 변수는 해당 국가의 공장 수입니다. 오염물질에 영향을 미치는 변수이지 그 반대의 변수는 아니기 때문이다.

통계 연구 결과를 그래프로 표시할 때 설명 변수는 일반적으로 문자 x 로 가로축(가로축)에 표시됩니다.

설명변수의 예

설명 변수의 정의를 살펴본 후 이제 개념을 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 변수에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• 공부하는데 소요된 시간(설명 변수)은 획득한 성적(반응 변수)에 영향을 미칩니다.
• 제품 가격(설명 변수)은 해당 제품을 구매하려는 사람들의 수(반응 변수)를 수정합니다.
• 환경 온도(설명 변수)는 산불 발생 횟수(반응 변수)에 영향을 미칩니다.
• 제품 광고(설명변수)는 해당 제품의 판매량(반응변수)에 영향을 미칩니다.
• 도시의 주민 수(설명변수)는 도시의 택시 수(반응변수)와 연결됩니다.

설명변수와 반응변수

설명변수와 반응변수는 원인과 결과의 관계를 가지며, 설명변수는 원인, 반응변수는 결과이다. 따라서 설명 변수는 반응 변수의 값에 영향을 미칩니다.

따라서 통계학적 연구에서 설명변수와 반응변수의 차이점은 연구자는 반응변수에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 설명변수를 변경하는 반면, 연구자는 변수 값의 변화를 분석한다는 점이다. . 설명변수의 값에 따라.

반응 변수는 결과 변수 또는 설명 변수 라고도 합니다.

설명변수와 회귀

일반적으로 설명변수와 반응변수의 관계를 연구하기 위해 통계적 회귀모형을 사용하는데, 그 이유는 얻은 결과를 그래픽으로 표현하고, 두 변수 사이의 상관관계를 수치적으로 분석할 수 있기 때문이다. .

보다 정확하게는 일반적으로 두 변수 간의 관계가 선형이기 때문에 단순 선형 회귀 모델이 수행됩니다. 그러나 관계는 2차, 로그, 지수 등을 사용하여 모델링될 수도 있습니다. 기능.

마찬가지로, 반응 변수와 여러 설명 변수 간의 관계를 연구하려는 경우 다중 회귀 모델을 수행할 수 있습니다. 이는 반응과 다양한 변수 간의 관계를 분석하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 어떤 변수가 어떤 변수인지 파악하는 데도 유용합니다. 더 중요합니다.