独立変数（iv）
* 「原因」： 独立変数は、実験で操作または変更している要因です。それはあなたが何か他のものに影響を与えると信じる変数です。
* 「入力」： それをあなたの実験への入力と考えてください。独立変数を制御して、何が起こるかを確認します。
* 例： あなたは植物の成長に対する肥料の効果を研究しています。独立変数は、適用する肥料の量です。
従属変数（DV）
* 「効果」： 従属変数は、実験で測定または観察しているものです。それは、あなたが独立変数の影響を受けると思われる要因です。
* 「出力」： 従属変数は、実験の結果、測定している結果です。
* 例： 植物の成長実験を続けると、従属変数は植物の高さになります。植物の高さが使用される肥料の量の変化（または依存）を測定しています。
キーポイント：
* 関係： 独立変数は、従属変数に *影響を受けると予想されます。
* 因果関係： 実験は原因と効果の関係を確立しようとしますが、相関は常に因果関係を意味するわけではありません。
* 実験： 制御された実験では、独立変数が意図的に変更され、従属変数への影響が確認されます。
ここに簡単なアナロジーがあります：
シーソーを想像してみてください。一方の端（独立変数）に適用する力は、もう一方の端がどれだけ高いか（従属変数）に影響します。
より多くの例が欲しいのか、特定の状況を探求したいのかを教えてください。助けてくれてうれしいです！
