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毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
1．研究对象的选择 研究对象可以是人，也可以是事。在学前教育科研中，一般以人作为研究对象。 选择研究对象，首先要确定是进行总体研究、抽样研究还是个案研究。 总体研究是对研究对象个体进行的研究。总体就是指全部研究对象，是一定时空范围内研究对象的总和。例如，“上海市区6岁儿童识字量的调查”。这个课题的总体就是上海市区全体6岁儿童，不包括郊县的6岁儿童，也不包括市区其他年龄段的儿童。总体的数量和范围不大时，可以进行总体研究，但是，当总体的数量和范围很大时，就要进行抽样研究。 抽样研究是从全部研究对象中抽取部分作为研究样本进行的研究。从总体中抽取的部分研究对象称为“样本”。抽样研究的目的是根据对所抽样本的研究结果，对总体情况进行推论。抽样研究的前提是：样本必须要有代表性。所以，为了使推论准确，在抽样时要遵循随机原则，即抽样时要尽可能使在一定范同内的每一个个体被抽取的机会均等。 个案研究是以一个人或几个人做样本，或者以一个群体为一个单位做样本，对某种教育现象或问题进行的研究。尤其适用于对具有典型意义的人和事的研究。个案研究虽然缺乏严格意义上的代表性，但普遍性总是存在于个别之中。 2．研究变量的界定 研究变量指研究者感兴趣的、所要研究与测量的、随条件和情境变化而变化的因素。变量就是会变化的有差异的因素。变量相对于常量而言，常量指在一个研究中所有个体都具有相同的特征或条件，而变量则是指在一个研究中不同的个体具有不同的特征或条件。 在教育研究中，常量不是要研究的内容，研究要探讨的只是变量之间的相互关系。一项研究往往会涉及多个变量及其相互关系。例如，教学方法的研究中，就被试验者（以下简称被试）来说，学业成绩、智力、动机、兴趣、能力等因素在质和量上都会发生变化，都有差异，而且这些变量的相互关系交织在一起。把它们都拿来研究是不可能的，因此研究者必须事先决定研究的主要变量，并理清变量之间的关系。 自变量、因变量和无关变量是教育研究中最重要的、应用最广泛的变量。 自变量又称刺激变量，是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假定的原因变量。 因变量又称反应变量，是自变量作用于被试后产生的效应，是研究者要测定的假定的结果变量。 无关变量有时也称控制变量，是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者操纵的自变量和需要测量的因变量之外的一切变量，是研究者不想研究、但会影响研究进程的、需要加以控制的变量。 通常情况下，研究要探讨的是自变量和因变量的对应关系，自变量是研究者要操纵的因素，是变化的原因，因变量是研究者要测定的因素，是变化的结果。自变量的变化能引起或影响因变量的变化，而因变量的变化依赖于或取决于自变量的变化。例如，在“儿童的智力与语言发展水平的研究”中，自变量是“儿童的智商”，因变量是“语言发展水平测验的分数”；在“幼儿园男女儿童体能各项指标的比较研究”中，自变量是“儿童的性别——男、女”，因变量是“体能测量的成绩”。 在一项研究中，除了自变量和因变量外，还可能有许多变量介入到研究过程中来，并且干扰自变量和因变量的对应关系，这些变量统称为无关变量。无关变量是研究者要控制的因素，因为不排除这些无关因素的干扰，便难以解释自变量和因变量的对应关系。控制无关变量就是要排除这些因素对研究结果的影响，使自变量和因变量的关系“纯化”。 3．研究方法的确定 在设计方案中要确定研究方法。研究方法随研究课题，特别是研究目的而确定。 一般的方法，主要有文献资料法、观察法、调查法、实验法、个案研究法、行动研究法，等等。当然，每…种方法都有其优点与局限性，采用单一的方法，往往只能获取部分信息，而遗漏许多其他有用的信息，难以做出全面准确的结论。因此，提倡使用综合的方法，或几种方法并用，或以一种方法为主其他方法为辅。 4．研究假设的提出 研究假设指在研究实施之前，研究者根据事实和已有资料对研究课题设想出的一种或几种可能的结论
在教育学中，研究者通常会通过实验或者调查来探究某种教育现象背后的规律和原因。在这个过程中，研究者通常会运用自变量、因变量和无关变量的概念。自变量一般是研究者有意识的变动，它是导致因变量变化的原因。因变量则是研究者希望研究的现象或者问题所表现出来的特征或变化，它是由自变量驱动的，因变量的变化是对于自变量的响应。无关变量则是对于因变量和自变量没有直接关系的额外的变量。举个例子，假设一个研究者想要研究学生的发展水平对于学习成绩的影响，研究中可能会遇到以下变量：自变量：发展水平，这个变量会被研究者操作和控制，例如研究者可能会利用一个标准化测试表来评估学生的发展水平，然后将这个信息反馈给学生或家长。因变量：学习成绩，在本例中这是研究者所观察的变量。研究者可能会通过测验来测量学生的成绩，并在发展水平变量受到控制的条件下进行比较。无关变量：社会经济因素、家庭背景或者性别等等，这些变量与研究对象的发展水平和学习成绩之间可能存在相关性， 但并不是研究的主要关注点。为了控制这些变量的影响，研究者可能会设计实验条件来保证这些变量在不同的实验组之间是均等的。总之，在教育学的研究过程中，自变量、因变量和无关变量是研究者必须要注意和控制的重要变量。它们的完全描述和控制会促使我们更深入地了解学生发展和学习的过程。
变量就是指一切存在不同的值的指标。比如性别、年龄、身高、学历、温度等，几乎所有的都可以称作变量。变量里面又根据研究目的的不同分为自变量、因变量、控制变量、随机变量等自变量和因变量通常是一起出现的，有自变量的地方就应该有因变量，或者只要谈到因变量就必须提自变量在实验中,自变量是由实验者操纵、掌握的变量.因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果.因此自变量和因变量的相互依存的,没有自变量就无所谓因变量,没有因变量也无所谓自变量.研究在不同温度条件过氧化氢酶的分解速率则自变量就是温度因变量就是过氧化氢的分解速率（或者叫不同温度下酶的活性）可以看一下人教版生物必修一教材第五章第一节降低化学反应活化能的酶有这方面的介绍无关变量就可以是关照，湿度等
嗯，可以的，这些做SEM模型，回归分析，假设检验一类的，属于实证分析的论文，特别是美国的学术研究比较喜欢做这类的研究
牛2定律教学目标 知识目标 （1）通过演示实验认识加速度与质量和和合外力的定量关系； （2）会用准确的文字叙述牛顿第二定律并掌握其数学表达式； （3）通过加速度与质量和和合外力的定量关系，深刻理解力是产生加速度的原因这一规律； （4）认识加速度方向与合外力方向间的矢量关系，认识加速度与和外力间的瞬时对应关系； （5） 能初步运用运动学和牛顿第二定律的知识解决有关动力学问题． 能力目标 通过演示实验及数据处理，培养学生观察、分析、归纳总结的能力；通过实际问题的处理，培养良好的书面表达能力． 情感目标 培养认真的科学态度，严谨、有序的思维习惯． 教学建议 教材分析 1、通过演示实验，利用控制变量的方法研究力、质量和加速度三者间的关系：在质量不变的前题下，讨论力和加速度的关系；在力不变的前题下，讨论质量和加速度的关系． 2、利用实验结论总结出牛顿第二定律：规定了合适的力的单位后，牛顿第二定律的表达式从比例式变为等式． 3、进一步讨论牛顿第二定律的确切含义：公式中的 表示的是物体所受的合外力，而不是其中某一个或某几个力；公式中的 和 均为矢量，且二者方向始终相同，所以牛顿第二定律具有矢量性；物体在某时刻的加速度由合外力决定，加速度将随着合外力的变化而变化，这就是牛顿第二定律的瞬时性． 教法建议 1、要确保做好演示实验，在实验中要注意交代清楚两件事：只有在砝码质量远远小于小车质量的前题下，小车所受的拉力才近似地认为等于砝码的重力（根据学生的实际情况决定是否证明）；实验中使用了替代法，即通过比较小车的位移来反映小车加速度的大小． 2、通过典型例题让学生理解牛顿第二定律的确切含义． 3、让学生利用学过的重力加速度和牛顿第二定律，让学生重新认识出中所给公式 ． 教学设计示例 教学重点：牛顿第二定律 教学难点：对牛顿第二定律的理解 示例： 一、加速度、力和质量的关系 介绍研究方法（控制变量法）：先研究在质量不变的前题下，讨论力和加速度的关系；再研究在力不变的前题下，讨论质量和加速度的关系．介绍实验装置及实验条件的保证：在砝码质量远远小于小车质量的条件下，小车所受的拉力才近似地认为等于砝码的重力．介绍数据处理方法（替代法）：根据公式 可知，在相同时间内，物体产生加速度之比等于位移之比． 以上内容可根据学生情况，让学生充分参与讨论．本节书涉及到的演示实验也可利用气垫导轨和计算机，变为定量实验． 1、加速度和力的关系 做演示实验并得出结论：小车质量 相同时，小车产生的加速度 与作用在小车上的力 成正比，即 ，且 方向与 方向相同． 2、加速度和质量的关系 做演示实验并得出结论：在相同的力F的作用下，小车产生的加速度 与小车的质量 成正比，即 ． 二、牛顿第二运动定律（加速度定律） 1、实验结论：物体的加速度根作用力成正比，跟物体的质量成反比．加速度方向跟引起这个加速度的力的方向相同．即 ，或 ． 2、力的单位的规定：若规定：使质量为1kg的物体产生1m/s2加速度的力叫1N．则公式中的 ＝1．（这一点学生不易理解） 3、牛顿第二定律： 物体的加速度根作用力成正比，跟物体的质量成反比．加速度方向跟引起这个加速度的力的方向相同． 数学表达式为： ．或 4、对牛顿第二定律的理解： （1）公式中的 是指物体所受的合外力． 举例：物体在水平拉力作用下在水平面上加速运动，使物体产生加速度的合外力是物体 所受4个力的合力，即拉力和摩擦力的合力．（在桌面上推粉笔盒） （2）矢量性：公式中的 和 均为矢量，且二者方向始终相同．由此在处理问题时，由合外力的方向可以确定加速度方向；反之，由加速度方向可以找到合外力的方向． （3）瞬时性：物体在某时刻的加速度由合外力决定，加速度将随着合外力的变化而变化． 举例：静止物体启动时，速度为零，但合外力不为零，所以物体具有加速度． 汽车在平直马路上行驶，其加速度由牵引力和摩擦力的合力提供；当刹车时，牵引力突然消失，则汽车此时的加速度仅由摩擦力提供．可以看出前后两种情况合外力方向相反，对应车的加速度方向也相反． （4）力和运动关系小结： 物体所受的合外力决定物体产生的加速度： 当物体受到合外力的大小和方向保持不变、合外力的方向和初速度方向沿同一直线且方向相同——→物体做匀加速直线运动 当物体受到合外力的大小和方向保持不变、合外力的方向和初速度方向沿同一直线且方向相反——→物体做匀减速直线运动 以上小结教师要带着学生进行，同时可以让学生考虑是否还有其它情况，应满足什么条件
速度随时间变化:自由落体实验,关系图像有公式反推!论文:先说实验步骤,结论是公式v=1/2gt^2
数学函数里，经常有自变量，因变量一说。你知道这其中有什么区别吗?下面就让我来为大家介绍一下吧，希望大家喜欢。
因变量和自变量的区别
因变量
函数关系式中，某特定的数会随一个(或几个)变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。 在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接(由目的决定)引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，具体可体会数学中导数的含义。
自变量：
在心理实验中，自变量是由实验者操纵、掌握的变量。自变量一词来自数学。在数学中，y=f(x)。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试(符号O)对刺激(符号S)作反应(符号R)，即S-O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。
在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自变量。
自变量的应用范围很广，从数学、函数到计算机、编程，无处不在。
如果x取任意一个量，y都有唯一的一个量与x对应，那么相应地x就叫做这个函数的自变量。
或 如果y是x的函数，那么x是这个函数的自变量。
广义解释
任何一个系统(或模型)都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统(或模型)时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。例如：我们可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样复杂。
种类
(1)刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。
因变量 自变量的区别
自变量(Independent variable)一词来自数学。在数学中，y=f(x)。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
因变量(dependent variable)函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个(或另几个)会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。 猜你喜欢
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如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。
自变量指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
因变量也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。
自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。也就是说自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。
自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。
相关解释：
如何明白因变量和自变量是什么，其实也简单。说白了，自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。
对于函数中的自变量和因变量有时是相互的，即变化的量的自变量，由变化的量而引起的另一个量的变化那么这一个量叫因变量。因此在实际问题中就应注意谁的变化引起了谁的变化问题。
在时间、路程、速度中路程一定，速度的大小的由时间的变化而引起的故一般称时间为自变量而速度为因变量，在一般的数学函数式中自变量和因变量的可以相互转化的这也就是函数与反函数。
以上内容参考：百度百科-因变量
看谁先变的，如果t先变的s跟着他变，t就是自变量，s就是因变量 如果题目给出s是t的函数，t就是自变量
回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：
1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。
2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。
3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。
4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。
5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。
6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。
7.
结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释， 以提高回归分析的可靠性和可行性。
需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。
自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。
因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。
任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。
扩展资料：
自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。
这个词也用于将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。
参考资料来源：
百度百科——自变量
百度百科——因变量