独立変数と従属変数説明：
研究と実験の世界では、独立した依存変数と従属変数を理解することが重要です。これが故障です：
独立変数（iv）：
* 研究者によって操作または変更される変数。 それは因果関係の「原因」です。
* それは研究者が結果に影響を与えると信じている要因です。
* 例： 肥料の植物の成長に対する影響をテストする実験では、独立変数 適用される肥料の量はです。
従属変数（DV）：
* 測定または観察される変数。 それは因果関係の「効果」です。
* それは研究者が興味を持っている結果です。
* 例： 同じ実験では、従属変数 植物の高さになります。
キーポイント：
*独立変数は研究者によって制御され、従属変数が測定されます。
*独立変数は、従属変数に影響を与えると考えられています。
* 2つの変数間の関係を調査して、因果関係があるかどうかを判断します。
実生活の例：
研究が試験のスコアにどのように影響するかを研究したいとしましょう。
* 独立変数： 勉強時間（時間単位）
* 従属変数： 試験スコア
調査時間（IV）を操作し、試験スコア（DV）への影響を観察します。
重要な注意： 相関は因果関係に等しくないことを覚えておくことが重要です。 2つの変数が関連しているからといって、必ずしも1つが他方を引き起こすことを意味するわけではありません。因果関係を確立するには、より多くの研究と慎重な分析が必要です。
