自变量因变量

自变量：可以改变的量（上司的心情） 因变量：随着自变量改变而改变的量（员工的心情） 可控变量：可以通过某些条件控制的变量（控制饭量改变体重）

大学生是自变量有男有女两个自变量，因变量是兴趣爱好。

自变量是指实验者操纵的假定的原因变量，也称刺激量或输入变量。是引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量也被看作是因变量的原因。因变量是指一种假定的结果变量，也称反应变量或输出变量，它是实验自变量作用于实验对象之后所出现的效果变量。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。无关变量是指那些不是某实验所需研究的，自变量与因变量之外的一切变量的统称，也称为非实验因子或无关因子。无关变量又称为控制变量，即实验中除了自变量以外，其它的可能引起实验结果改变的因素。

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了 应该采用logistic回归来进行的 因变量的4分类

自变量因变量控制变量是针对心理实验来说的，便于研究心理学的问题。操作自变量，控制控制变量的影响，观察测量因变量的变化。你看一个心理学实验报告就会全明白的

1、自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。2、因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。3、任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。4、自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。

自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。 函数关系式中，某特定的数会随另一个会变动的数的变动而变动，就称为因变量。Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。函数定义是在某变化过程中有两个变量x,y，按照某个对应法则，对于给定的x，有唯一确定的值y与之对应，那么y就叫做x的函数。其中x叫自变量，y叫因变量。在一个变化过程中，发生变化的量叫变量，有些数值是不随变量而改变的，我们称它们为常量。自变量，函数一个与它量有关联的变量，这一量中的任何一值都能在它量中找到对应的固定值。 因变量随着自变量的变化而变化，且自变量取唯一值时，因变量有且只有唯一值与其相对应。函数值，在y是x的函数中，x确定一个值，Y就随之确定一个值，当x取a时，Y就随之确定为b，b就叫做a的函数值。

中介变量：考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。调节变量：如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。

你的问卷模型是什么样的,自变量因变量是哪些参考以下内容1、自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。2、因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。3、任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。4、自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量设函数y=x,则y为因变量,x为自变量.控制变量则是一种科学实验的方法,比如则温度,颗粒大小对物质溶解度大小的影响,那么可以控制温度这一变量不变来测试,也可以控制颗粒大小这一变量不变来测试,这就叫控制变量法,

是的，都要。自变量和因变量都是潜变量，调节变量是多分组变量，比如说职称分初级，中级，副高级，高级。

有。财务中自变量因变量的例子为因果预测分析法，该法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法。财务泛指财务活动和财务关系。

1.你饥锇的程度，你吃的食物数量。2.美女的美丽程度，你口水的流量。3.Money的数量，生活的质量。4.某女惊讶的程度，尖叫的音量。5.对商品的疯狂需求程度，你荷包中将士阵亡的数量。6.痛苦的次数衰老的速度。7.成功的次数开心的频率。8.市场买菜，菜的价格是k元每斤。则总价格y和重量x是函数和变量：y=kx。9、如果是买两种菜，A菜是k元每斤，B菜是m元每斤，则总价格z和两种菜的重量X,Y是二元一次函数：z=kX+mY。10、又比如开车去上海，总共1000千米，则开车的平均速度x千米每小时，和总共用的时间y是一个函数：y=1000/x。

当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：精简研究问题：可以重新审视研究问题，缩小研究的范围和目标。只选取对研究问题最关键的变量进行研究，排除对研究问题没有重要意义的变量。研究变量归类：将研究的变量进行分类，对同一类别的变量进行合并，以减少假设的数量。例如，将多个类似的自变量进行合并，得到更为简单的自变量，减少假设数量。减少变量维度：当变量过多时，可以考虑采用降维方法，如主成分分析（PCA）等，将多维变量降低到少数几个维度上进行研究。重新设定假设：可以重新设定研究的假设，只选择与研究问题密切相关的假设，不涉及无关因素的影响，以减少假设的数量。重新设计研究：如果以上方法都无法解决问题，可以重新设计研究，采用更为简单的研究设计，以减少变量数量和假设数量。总之，修正假设太多的问题，需要你重新审视研究问题、变量的选择和设计研究等方面，从而找到合适的方法来减少假设数量，确保研究的有效性和可靠性。建议和导师和其他专家进行讨论，以便得到更为合理的建议。

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。

转换自变量因变量能测试内生性问题。自变量与因变量可通过变量变换而转化成线性模型，因变量与自变量理论上有内生性，把因变量和自变量对调，重新建立单方程模型，回归结果显示们之间的关系不显著。

自变量是消费者购买行为意愿，因变量是消费者购买行为，中间变量是感知质量与感知风险。对于消费者首次购买意愿的两个前因即感知质量与感知风险，它们分别对应消费者的感知所得与感知所失，虽然它们都是消费者在购买决策中所考虑到的因素，但是对其中任何一个因素的单方面考虑还不足以直接导致消费者的购买意愿。消费者在进行购买决策时，会综合考虑特定的购买行为所带来的所得与所失，而消费者对所得与所失的权衡结果（感知价值）将直接影响消费者的购买意愿，因此，感知价值是消费者首次购买意愿的最直接前因，感知质量与感知风险分别作为间接前因，通过影响感知价值，进而影响首次购买意愿。

倾向得分匹配后的数据标明自变量因变量显著。因为数据偏差和混杂变量较多，倾向得分匹配后方法正是为了减少偏差，自变量因变量也因此显著。

自变量：认为控制改变的量.因变量：因为自变量改变而改变的量.控制变量,是个要求,不是变量。控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。