解释变量和控制变量有何区别?

在统计学和实证研究中,控制变量和解释变量是两个相关但又不同的概念。具体分析如下:

控制变量:

控制变量是指在研究中被固定或控制住的变量。当我们进行实证研究时,可能存在多个变量对某个因变量产生影响,为了准确地观察特定自变量与因变量之间的关系,我们需要控制其他可能的干扰变量。通过固定或控制这些其他可能的影响因素,我们可以更加准确地分析和解释特定自变量对因变量的影响。控制变量的目的是排除其他因素对观察结果的潜在干扰。

解释变量:

解释变量是指我们用来解释或预测因变量变化的变量。在实证研究中,我们通常将解释变量作为自变量,用它们的变化来解释和预测因变量的变化。解释变量可以是多个,我们希望从这些变量中找到对因变量变化具有显著关联的变量。解释变量是研究中我们感兴趣的变量,并希望通过对它们的分析和解释来获得对现象或问题的更深入理解。

可以简单总结为:控制变量是为了消除其他潜在影响因素,从而更加准确地观察和分析特定的关系;而解释变量是用来解释和预测因变量变化的变量,它们是我们感兴趣的变量,用来揭示现象或问题的原因和机制。

变量的定义

变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念,也是微积分的基础。
在一些语言中,变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和VisualBasic中)。

但另外一些语言可能使用其它概念(如C的对象)来指称这种抽象,而不严格地定义“变量”的准确外延。其变量值是定量的,表现为数值大小,可经测量取得数值,多有度量衡单位。



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