1。相関： これは、2つの変数間の統計的関連について説明します。 正の相関は、1つの変数が増加すると、もう1つの変数も増加することを意味します。負の相関は、1つの変数が増加すると、他の変数が減少することを意味します。
* 例： アイスクリームの販売と温度の間には正の相関があります。 暑いとき、人々はもっとアイスクリームを買います。
2。因果関係： これは相関よりも強い関係です。 これは、ある変数が別の変数に直接影響することを意味します。
* 例： 喫煙は肺がんを引き起こします。
3。相互作用： これは、ある変数が別の変数に対する効果がどのように3番目の変数の値に依存するかを説明します。
* 例： 肥料の植物の成長に対する影響は、日光の量に依存します。
4。機能依存性： これは、1つの変数の値が別の変数の値から予測できることを意味します。
* 例： 車で移動する距離は、その速度と時間に依存します。
5。相互依存： これは、2つ以上の変数が相互に相互に依存する状況を説明しています。
* 例： 生態系における捕食者と受入の関係。
6。 科学モデル： 科学者はしばしばモデルを使用して関係を表現し、理解します。これらのモデルは、数学的方程式、図、または物理的なオブジェクトでもあります。
* 例： 太陽系のモデルは、惑星と太陽の関係を理解するのに役立ちます。
重要な注意： 相関は因果関係を意味するものではありません。 2つの変数が相関しているからといって、1つが他方を引き起こすことを意味しません。他の要因があるかもしれません。
特定の科学的文脈における「関係」の意味を理解するには、特定の変数と調査対象の研究質問を考慮する必要があります。
