これが故障です：
* 独立変数： 実験者によって変更または操作されている要因。
* 従属変数： 独立変数に加えられた変更の結果として測定または観察されている要因。
このように考えてください：
* 独立変数： 結果に影響を与える「原因」または要因。
* 従属変数： 「効果」または研究されている結果。
例：
実験： 植物の成長に対する肥料の効果を調査する。
* 独立変数： 肥料の量（実験者はこれを変更します）
* 従属変数： 植物の高さ（測定されている結果）
この場合、植物の高さは使用される肥料の量に依存します。実験者は、肥料の量（独立変数）を変更し、植物の高さ（従属変数）が応答にどのように変化するかを観察します。
キーポイント：
*従属変数は常に y軸にプロットされます グラフの。
*独立変数が従属変数に対する効果を分離することを除いて、他のすべての変数を一定に保つことが重要です。
従属変数を理解することは、実験結果を解釈し、有効な結論を導き出すために重要です。
