在统计学和实验研究中，自变量、因变量和无关变量是三个基本概念：
1. 自变量（Independent Variable）：
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自变量是研究者主动操纵的变量，其变化是为了观察对因变量的影响。
例如，在研究温度对植物生长速度的影响时，温度就是自变量。
2. 因变量（Dependent Variable）：
因变量是受自变量影响而变化的变量，它是研究者想要测量的结果。
继续以上例，植物的生长速度就是因变量。
3. 无关变量（Extraneous Variable）：
无关变量是指在实验中可能影响因变量的任何其他变量，这些变量不是研究者有意操纵的，但它们可能会对实验结果产生影响。
例如，在上述实验中，光照、水分、土壤类型等都可能是无关变量。
在实验设计中，研究者通常会努力控制无关变量，以确定自变量对因变量的直接影响。
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