自变量和因变量，科研入门笔记

我们先来用比较简单的语言解释一下这两个东西是干什么的。这里我邀请大家先从英文名字上来看:

·自变量，英文名是“independent variable”——“variable”是“变量”的意思，“independent”是“不依赖、独立的”意思，所以“independent variable”直译过来就是“不依赖别人的变量”。自变量是用来引起、解释、导致、预测因变量的东西，所以也经常被称为“预测变量”或“解释变量”(predictor variable，or explanatory variable)。

·因变量，英文名是“dependent variable”——这个变量是“有依赖性的”，需要依赖什么呢?依赖其他变量来变化，否则它自己不知道该怎么变。那具体依赖谁呢?依赖自变量的变化。自变量一变，因变量一定跟着变，因为它天生就需要依赖才能存在。所以因变量就是在一个研究中学者试图“去导致、去预测、去解释”的结果，因变量也因此常被称为“结果变量”(outcome variable)。

在呈现变量关系的研究中，你可以简洁有效地使用变量梳理法把自变量和因变量的关系画出来，如图2-6:

图2－6　自变量与因变量的关系

在做变量梳理图示的时候，你所画的图示中应该至少有三种元素:

(1)指代某个自变量的方框，一般画在左边。

(2)指代某个因变量的方框，一般画在右边。

(3)一个从自变量指向因变量的箭头，用以标示出两种变量之间的关系。

只要一个研究中涉及一个以上变量的关系，我们通常就可以拿出变量梳理法来快速整理出文章的核心内容。一旦你熟悉了这种梳理变量的图示，①你在读文章的时候，就能够快速地找出文章中所要阐释的变量关系，你也能有效地用图示代替长篇累牍的文字，简单明了地在文献笔记中标记出一篇文章的重点;②当你在设计一个研究问题时，就能够运用这种可视化的方式，帮助自己整理出研究重点和研究设计思路。

我们现在做个练习，请找出以下研究问题中的自变量和因变量，并使用以上变量梳理图示法把他们的关系表示出来:

(a)天气变化对人的情绪有影响吗?(www.xing528.com)

(b)养猫对人的神经系统有好处还是坏处?

(c)每天刷牙几次最有利于牙齿健康?

(d)人的教育水平和收入情况成正比吗?

上面说过，因变量是一个研究中试图去解释的东西，自变量是用来解释和预测因变量的东西。这个练习的答案如下:

(a)自变量=天气变化;因变量=人的情绪

(b)自变量=养不养猫;因变量=神经系统

(c)自变量=每天刷牙次数;因变量=牙齿健康情况

(d)自变量=教育水平;因变量=收入情况