Big Database

让我们探索研究中独立变量和因变量的真实示例。这些示例将说明在各种实验环境中确定了哪些因果关系。

场地

研究问题

自变量

因变量

药品

运动如何影响心率？

运动强度

心率

生物学

咖啡因如何影响记忆回忆？

咖啡因摄入量

记忆回忆

心理学

接触暴力媒体是否会增加儿童的攻击性？

接触暴力媒体

儿童攻击性行为

社会学

居住在高犯罪率的社区是否会影响居民对社区的安全感和信任感？

社区犯罪率

安全感和信任感

科学

盐的浓度如何影响水的密度？

盐浓度

水密度

统计数据

年龄对工作满意度水平有影响吗？

年龄

工作满意度

如何在图表上直观显示独立变量和因变量？
在处理定量研究中的数据时，可视化变量之间的因果关系会 沙特阿拉伯手机号码数据 很有帮助。图表是展示独立变量在一段时间内或特定条件下对因变量的影响的好方法。通过绘制数据，研究人员可以更轻松地比较不同的场景。

在可视化因果关系时，选择适合所探索变量类型的图表非常重要。以下是一些指导原则：

图表类型

独立变量和因变量的类型 

指南 

散点图

2 连续独立变量和因变量

独立变量绘制在 x 轴上，而因变量绘制在 y 轴上。每个数据点代表一个唯一的观察值，点的位置表示该观察值的独立变量和因变量的值。

条形图

分类独立变量和连续因变量

原因位于 x 轴上，每个类别用单独的条形图显示。每个条形图的高度表示该类别的因变量的平均值。

箱线图

连续因变量相对于分类自变量不同水平的分布

x 轴上显示一个独立变量，每个组由一个单独的框表示。框的高度表示该类别的因变量的四分位距，而晶须则显示数据的范围。

折线图

2 随时间变化的连续变量

预测因子（通常是时间）位于 x 轴上，而结果则位于 y 轴上。每个数据点都表示在特定时间点进行的测量，连接这些点的线则展示了数据随时间变化的趋势。