🚀 在当今的数据驱动时代，统计学成为了我们理解世界的关键工具。今天，我们将一起探索统计学中的两个重要概念：依赖变量（Dependent Variable）和独立变量（Independent Variable）。这些概念是构建任何统计模型的基础，无论是在科学研究还是商业分析中都至关重要。

🔍 独立变量，也被称作自变量或解释变量，是指研究者可以控制或改变的因素。它可以被看作是引起变化的原因。例如，在研究植物生长速度与光照时间之间的关系时，光照时间就是独立变量。

🎯 相对地，依赖变量，也称为因变量，是研究者想要测量或预测的结果。它会随着独立变量的变化而变化。在上述例子中，植物的生长速度就是依赖变量，因为它可能受到光照时间的影响。

💡 通过理解和区分这两个变量，我们可以更好地设计实验、收集数据并进行有效的数据分析。掌握好依赖变量和独立变量的概念，是开启统计学世界大门的第一步！

统计学基础 依赖变量 独立变量