説明変数（Explanatory Variable）

結果を説明するために使用される変数のこと

簡単な説明

説明変数は、従属変数に対してどのような影響を与えるかを分析するために使用されます。例えば、学生のテスト成績を説明するために、勉強時間や授業への出席率が説明変数として用いられます。これにより、どの要因が成績に最も大きな影響を与えるかを特定することができます。

由来

説明変数は、回帰分析や他の統計的手法において、結果（従属変数）を説明するために使われる独立変数のことを指します。これは、原因と結果の関係を明らかにするための重要な要素です。英語では “explanatory variable” または “predictor” とも呼ばれます。

具体的な説明

説明変数とは、結果（従属変数）に影響を与える要因のことです。例えば、家の価格を予測する際に、家の面積や築年数、立地などが説明変数となります。これらの説明変数を使って、家の価格（従属変数）を説明するモデルを構築します。

例えば、体重増加に対する食事の影響を調べる実験では、「摂取カロリー」や「運動量」が説明変数となり、「体重増加」が従属変数となります。これらの説明変数を用いて、体重増加にどのような影響があるかを解析します。結論として、摂取カロリーが多いほど体重が増加することが確認されるかもしれません。

大学レベルでは、説明変数は主に回帰分析や多変量解析の中で詳しく学ばれます。回帰分析では、複数の説明変数を使って従属変数を予測するモデルを構築します。例えば、線形回帰モデルでは、説明変数と従属変数の間の線形関係を解析し、その関係を数式として表現します。

説明変数と独立変数は、従属変数（結果変数）に対する影響を持つ変数です。しかし、説明変数は主に回帰分析などの統計的手法で使用されることが多く、独立変数は実験デザインや因果関係の研究で使われることが多いです。

説明変数: 統計分析において、従属変数を説明または予測するために使用される変数。説明変数は、予測モデルや回帰分析の文脈でよく使用されます。
独立変数: 実験において、研究者が操作する変数で、従属変数に対する因果的な影響を評価するために使用されます。独立変数は因果関係の分析でよく使用されます。

例えば、教育研究で「新しい教育方法」が独立変数の場合、学生の「テスト成績」が従属変数として使用されます。この場合、独立変数は教育方法であり、その操作によってテスト成績への因果効果を測定します。一方、同じ研究で回帰分析を行う場合、教育方法や勉強時間などが説明変数となり、テスト成績が従属変数として解析されます。