在统计学和实验研究中，变量通常分为以下几类：
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1. 因变量（Dependent Variable）：
因变量是研究中你想要测量或观察的变化结果，它通常受到自变量的影响。
例如，在一个关于学习时间对考试成绩影响的研究中，考试成绩就是因变量。
2. 自变量（Independent Variable）：
自变量是研究中你操控或控制的变量，它是导致因变量变化的潜在原因。
继续上面的例子，学习时间就是自变量，因为它被认为是影响考试成绩的因素。
3. 无关变量（Extraneous Variable）：
无关变量是那些在研究中可能影响因变量的因素，但不是你研究的焦点。
它们可能对结果产生影响，但不是你想要研究的变量。
在学习时间对考试成绩影响的研究中，无关变量可能包括学生的背景、家庭环境、教师的教学质量等。
以下是具体区分的例子：
因变量：学生的考试成绩。
自变量：学生的学习时间。
无关变量：
学生的家庭背景。
教师的授课方式。
学校的教育资源。
学生之前的知识基础。
在进行研究设计时，研究者通常会尽量控制无关变量，以确定自变量对因变量的影响。这通常通过实验设计、随机化分配和统计方法来实现。
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