Независимая переменная

В этой статье объясняется, что такое объясняющие переменные. Таким образом, вы узнаете значение объясняющей переменной, примеры объясняющих переменных и важность этого типа переменных в статистическом исследовании.

Что такое объясняющая переменная?

В статистике объясняющая переменная — это переменная, используемая для объяснения результата эксперимента. Другими словами, в исследовании объясняющая переменная — это переменная, значение которой влияет на переменную отклика.

Например, если мы изучаем связь между количеством заводов в стране и выбросами загрязняющих веществ в стране, то объясняющей переменной будет количество заводов в стране. Поскольку именно переменная влияет на загрязняющие вещества, а не наоборот.

При отображении результатов статистического исследования объясняющие переменные обычно обозначаются по оси абсцисс (горизонтальной оси) буквой x .

Примеры объясняющих переменных

После ознакомления с определением независимой переменной давайте теперь рассмотрим несколько примеров переменных этого типа, чтобы лучше понять концепцию.

• Время, потраченное на обучение (независимая переменная), влияет на полученные оценки (переменная ответа).
• Цена продукта (независимая переменная) изменяет количество людей, желающих купить продукт (переменная ответа).
• Температура окружающей среды (независимая переменная) влияет на количество лесных пожаров (переменная отклика).
• Реклама продукта (независимая переменная) влияет на количество продаж указанного продукта (переменная ответа).
• Число жителей города (независимая переменная) связано с количеством такси в городе (переменная ответа).

Объясняющая переменная и переменная ответа

Независимая переменная и переменная ответа имеют причинно-следственную связь, объясняющая переменная является причиной, а переменная ответа является следствием. Таким образом, объясняющая переменная влияет на значение переменной отклика.

Следовательно, в статистическом исследовании разница между объясняющей переменной и переменной ответа заключается в том, что исследователь меняет объясняющую переменную, чтобы увидеть, как она влияет на переменную ответа, с другой стороны, исследователь анализирует изменение значения переменной Ответ. . в зависимости от значения объясняющей переменной.

Переменную ответа также можно назвать переменной результата или объясняемой переменной .

Объясняющая переменная и регрессия

В целом для изучения взаимосвязи между объясняющей переменной и переменной отклика используют статистическую регрессионную модель, поскольку она позволяет представить полученные результаты графически и, кроме того, численно проанализировать корреляцию между двумя типами переменных. .

Точнее, обычно используется простая модель линейной регрессии, поскольку обычно связь между двумя переменными является линейной. Однако зависимость также можно смоделировать с использованием квадратичной, логарифмической, экспоненциальной и т. д. функция.

Аналогично, если вы хотите изучить взаимосвязь между переменной ответа и несколькими объясняющими переменными, вы можете использовать модель множественной регрессии, которая не только помогает проанализировать взаимосвязь между ответом и различными переменными, но также полезна для определения того, какая переменная является более существенное.