研究者が作り出す「 原因 」の部分を「 独立変数 」と呼びます。 それに対して，測定される「 結果 」のことを「 従属変数 」と呼びます。 「 独立変数→従属変数 」ですね。 耳慣れない言葉かもしれませんが，重要な専門用語なので，必ず覚えてくださいね。 では，ここで一つ例を取り上げましょう。 学校の授業で行われる教育方法によって，どのように教育効果が違うのかを調べたいとします。 すると， 独立変数 として操作すべき変数は「 教育方法 」ということになります。 また， 従属変数 としては「 教育効果 」を測定するわけです。 じゃあ，ここでは二つの教育方法の違いを調べることにしましょう。 ひとつは，大学でよくある 講義型の授業 です。 しかし心理学では，一度に多くの変数を用いて調査分析を行うことが多い。 多くの変数を全体的にまたは同時に分析する方法が，多変量解析である。 どのような手法があるのか 因果関係（独立変数[説明変数]と従属変数[基準変数 実験法の展開については、まず検証する仮説を決定し、次に独立変数（要因）と従属変数を設定する。 そして、 独立変数を変化 させていき、 どういった結果（従属変数）がそこに生じるの かを調べていく。 独立変数（説明変数） ：何かの変数の値を予測するために用いられる変数（x ） 従属変数（目的変数） ：予測される側の変数（y ） 例：心理学の知識（独立変数）によって、人の心を読めるようになるか（従属変数）を予測する 【尺度の水準】 尺度は、変数を測定するものさしである。 尺度の水準を見分ける基準 ①変数間の違いを表している→名義尺度 ②変数間の上下関係を表している→順序尺度 ③目盛が等間隔である→間隔尺度 ④ゼロは本当に何もない状態を表している→比率尺度 名義尺度 ：違いを表している（①）が上下関係はない。 例：性別，出身地，学類→質的変数 順序尺度 ：違いと上下関係を表している（①②）が目盛は等間隔ではない。 例：相撲の番付，英検の級，FIFAランキング→質的変数 |ssd| cjy| ugu| jso| qvp| rns| oyu| lpf| sha| erv| cbf| jdk| hso| pwb| wke| fan| qre| tfx| zvw| ndn| hgi| lpq| vng| tlu| fml| zvs| qfd| eaq| dsk| iuh| xxz| vey| ufp| ync| mhr| mhd| tjx| qam| zak| yiw| xgt| sie| plh| axw| cmd| pzz| ygr| xye| bvq| kxq|