统计变量可以分类的许多方法之一是考虑解释变量和响应变量之间的差异。 虽然这些变量是相关的，但它们之间有重要的区别。 在定义了这些类型的变量之后，我们将看到，这些变量的正确识别对统计的其他方面有直接影响，如构建散点图和回归线的斜率 。
解释性和回应的定义
我们首先看看这些类型变量的定义。 响应变量是我们在研究中提出问题的特定数量。 解释性变量是可以影响响应变量的任何因素。 虽然可以有很多解释变量，但我们主要关心的是单个解释变量。
研究中可能不存在应答变量。 这类变量的命名取决于研究人员提出的问题。 观察性研究的进行将是没有响应变量时的实例的一个例子。 一个实验将有一个响应变量。 实验的仔细设计试图确定响应变量的变化直接由解释变量的变化引起。
例一
为了探索这些概念，我们将检查几个例子。
对于第一个例子，假设研究人员有兴趣研究一群大一学生的情绪和态度。 所有的一年级学生都有一系列的问题。 这些问题旨在评估学生的思乡程度。 学生还在调查中指出他们的学院离家多远。
一位研究这些数据的研究人员可能只是对学生回答的类型感兴趣。 也许这样做的理由是对一名新生的组成有一个总体的了解。 在这种情况下，没有响应变量。 这是因为没有人看到一个变量的值是否影响另一个变量的值。
另一位研究人员可以使用相同的数据来试图回答来自更远的学生是否有更大程度的思乡情绪。 在这种情况下，与想家问题有关的数据是应答变量的值，并且指示离家距离的数据形成解释变量。
例二
对于第二个例子，我们可能会好奇，如果花在做功课上的小时数对学生在考试中获得的分数有影响。 在这种情况下，因为我们显示一个变量的值改变另一个变量的值，所以有一个解释变量和一个响应变量。 研究的小时数是解释性变量，测试的得分是响应变量。
散点图和变量
当我们使用配对的定量数据时 ，使用散点图是合适的。 这种图表的目的是展示配对数据中的关系和趋势。
我们不需要同时具有解释变量和响应变量。 如果是这种情况，那么任一变量都可以沿任一轴绘制。 但是，如果存在响应和解释变量，则解释变量总是沿笛卡尔坐标系的x轴或水平轴绘制。 然后沿y轴绘制响应变量。
独立和依赖
解释变量和响应变量之间的区别与另一个分类类似。 有时我们将变量称为独立或依赖。 因变量的值依赖于自变量的值 。 因此，应答变量对应于因变量，而解释变量对应于自变量。 这个术语通常不用于统计，因为解释变量并不是真正独立的。
相反，这个变量只能使用观察到的值。 我们可能无法控制一个解释变量的值。
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