科学者は、因果関係を検索するための実験を設計します。 あるものへの変更が他の何かへの予測可能な変化を引き起こす可能性がある場合。 これらの変化する量は変数と呼ばれます。 因果関係を明らかにするために、適切に設計された科学プロジェクトでは、他の多くの変数が連携して機能する必要があります。
TL; DR（長すぎる; 読んでいない）
応答変数は、仮説の真偽をテストするために実験者が何かを変更しているために実験で発生する変化です。
植物実験の例
ヒマワリへの光の影響を確認したい場合は、3つの植物を使った実験を設計できます。 実験者は、光の強度を操作して変化を観察し、1つの植物を高強度の人工UVランプの下に置き、1つを中程度の強度のUVランプの下に置き、もう1つを暗い部屋に置くことができます。 植物が受ける太陽が少なければ少ないほど成長が少ないと仮定し、植物の成長を測定してこの予測を確認または拒否することを決定する場合があります。
応答変数は効果です
実験例では、日光の強度が独立変数として機能し、植物の成長が応答変数として機能します。 他のすべての要因は、制御変数と呼ばれる、成長に対する他の影響を除外するために制御する必要があります。 実験者として、独立変数は変更するものであり、応答変数は観察するものであり、制御変数は同じままにするものです。 実験の終わりに違いがあることがわかった場合、独立変数が応答変数に影響を与える原因であると結論付け始めます。 実験を繰り返すと、同じ因果関係が期待できます。
応答変数は依存しています
植物の成長は、原因に応じた効果です：光の強度の変化。 これが、応答変数が従属変数とも呼ばれる理由です。 この依存関係は、制御変数によって増幅されます。 たとえば、植物をさまざまな部屋にさまざまな温度で配置した場合、さまざまな植物種を使用したり、 彼らに異なる量の水を与えた場合、植物の成長の反応はこれらの要因の1つまたは 組み合わせ。 したがって、制御変数を介して応答変数を保護し、応答が1つの変更可能な変数のみに依存できるようにすることが非常に重要です。
応答変数は事実上の観察です
応答変数を事実として観察できますが、原因は事実ではありません。 実験例では、成長の変化が小さすぎて観察できなかった可能性がありますが、茎の高さを測定すると、植物間の違いが明らかになる可能性があります。 この違いは事実ですが、光の強度と植物の成長の関係をどのように説明するかは事実ではありません。 再現性は、明らかな因果関係の真実を決定する上で重要な要素です。 将来の実験者は、応答変数の実際の測定値または観測値を使用して、それらを自分の実験の効果と比較できます。