さて，研究や統計データ分析で重要な，変数という考え方をおさらいしよう。
教科書は５ページ。
変量とも呼ぶ，変数というのは，一定の範囲内で任意の値をとる数字や記号の名前のことです。板書の例では”得点”が変数，”100”……などの具体的数値を 値と書いている。
変数の記号としてＸやＹをよく使うよね。ＸやＹが変数（名）となるんだね。それで，ＸやＹに代入される数値が，具体的な 値ということになる。
その下の板書 研究や統計データの分析では，複数の変数間の何らかの関係を見いだそうとしている。できれば……，原因 と 結果 の関係である，因果関係を見つけられれば，研究としては目標達成，といったところだよ。本当に因果関係が発見できれば……なんだけどね。
板書には，「複数の変数間の関係があるときに」と書いたけど，研究者やデータの分析者は，これから因果関係を見つけていくわけだから，厳密にいうと「複数の変数間の関係を想定したときに」だね。
で，そういう変数間の関係においてね，
説明する側の変数になるものを 独立変数 というよ。因果関係の場合だと，原因にあたる変数をそう呼ぶ。
いろいろ呼び名があって，説明変数 予測変数 あるいは要因，という言葉でいうときもある。
ここまでの いろんな授業で，何かと何かを比較する，というのを学んだよね。
例えば，大人と子どもを比較する……なんて極端な話だけど，その比較する複数の対象を総称して，独立変数 というんだ。
この名前，覚えてる？インディペンデント バリアブル！なーんて，かっこつけて発音してたんだけど……
板書の訂正：【正】到着 【誤】到差
さて，次の板書
他方の変数 つまり説明される側の変数のことを 従属変数というよ。こちらはディペンデント バリアブル。因果関係だと，結果にあたる変数のこと。
別名で 目的変数 基準変数 あるいは指標という言葉も使うよ。
何かと何かを比較する，という話に戻ると，で，何で比較するんですか？というときの 何で が従属変数。
大人と子どもを比較する例だと……身長で比較した場合には，身長が従属変数になるし，体の柔らかさを立位体前屈で比較した場合，立位体前屈の値が従属変数になる。
なんとか思い出してね。
それじゃあ，第１回目なので，本日の授業はここまで～
ありがとうございました(_ _)
＜教科書＞
小塩真司 (2018). SPSSとAmosによる心理・調査データ解析：因子分析・共分散構造分析まで 東京図書
