독립 변수 편집하기

독립 변수(Independent variable, 獨立變數)는 통계학 및 실험 설계에서 종속 변수에 영향을 주는 원인으로 간주되는 변수이다. 실험에서 독립 변수는 조작되거나 구분되어 설정되며, 그 결과로 종속 변수의 변화가 관찰된다.
==정의==
독립 변수는 일반적으로 실험자가 직접 조작하거나, 자연적으로 구분되는 집단에 따라 결정되는 변수이다. 독립 변수의 변화는 종속 변수에 영향을 주는 것으로 가정되며, 이 관계를 분석함으로써 인과성을 추론할 수 있다. 예를 들어, 약물 실험에서 '투여 여부'가 독립 변수라면, '치료 효과'는 종속 변수에 해당한다.
==실험 설계에서의 역할==
실험에서 독립 변수는 주로 다음과 같은 역할을 한다.
*실험 조건 설정: 실험군과 대조군과 같은 조건을 나누는 기준이 된다.
*변수 조작: 독립 변수의 수준(예: 고/중/저)을 조절하여 종속 변수의 반응을 측정한다.
*인과관계 검증: 독립 변수의 변화가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하여 인과적 해석을 시도한다.
==통계 분석에서의 활용==
통계적 모형, 특히 회귀 분석에서는 독립 변수를 예측 변수(predictor) 또는 설명 변수(explanatory variable)라고도 한다. 이 변수들은 종속 변수의 분산을 설명하는 데 사용되며, 다음과 같은 분석에서 중요하게 다루어진다.
*단순 회귀 분석: 하나의 독립 변수를 통해 종속 변수를 예측한다.
*다중 회귀 분석: 두 개 이상의 독립 변수를 통해 종속 변수의 설명력을 높인다.
*공변량 분석(ANCOVA): 독립 변수 외에 공변량을 함께 고려하여 결과를 조정한다.
==독립 변수의 구분==
독립 변수는 조작 가능 여부나 변수의 특성에 따라 다양한 방식으로 분류할 수 있다.
*조작형 vs 비조작형: 실험자가 통제 가능한 변수인지에 따라 구분
*이산형 vs 연속형: 변수의 측정 수준에 따른 구분
*범주형 vs 수치형: 값의 성질에 따라 분류
==관련 개념==
*종속 변수: 독립 변수에 의해 영향을 받는 결과 변수
*혼란 변수: 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미쳐 결과 해석을 왜곡할 수 있는 제3의 변수
*제어 변수: 실험의 정확성을 높이기 위해 일정하게 유지되는 변수
==같이 보기==
*[[종속 변수]]
*[[회귀 분석]]
*[[실험 설계]]
*[[통계학]]
*[[인과관계]]
==참고 문헌==
*Montgomery, D. C. (2017). *Design and Analysis of Experiments*. John Wiley & Sons.
*Field, A. (2013). *Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics*. Sage Publications.
==각주==
[[분류:통계학]]