五大變數的介紹

在模型寶庫中，一定會探討到變數與變數之間的關係，這也是所有量化研究最常討論的議題。因此，在看懂各種模型之前，先依照變數在不同的位置及擔任的角色的不同逐一介紹。一般而言，變數可以區分成五種角色，分別是自變數、依變數、中介變數、干擾 (調節)變數與控制變數。

一、 自變數（Independent Variable , IV）

　　在模型中不會受到其他變數所影響的變數，也就是研究者可以操作的變數。

二、 依變數（Dependent Variable , DV）

　　會受到自變數影響的變數，也就是研究者想要預測的結果變數。

以下圖為例，假如學生越用功，學生的期末成績越好，則學生用功程度就是自變數，而期末成績就是依變數。

▲自變數與依變數的關係圖

在一般的量化研究中，最基本的模型就是許多的自變數與依變數所組成的模型。但是在自變數對依變數的分析中，只告訴我們自變數對依變數會有影響，然而為何會有影響並沒有額外的訊息來告知。這時就需要有幾個外在的變數來解釋了！

三、 中介變數（Mediator , Me）

　　自變數透過一個中介變數影響依變數，而這個變數就稱為中介變數。使用的目的上，是為了瞭解在自變數對依變數影響之中，會不會因為自變數透過某個特定的中介變數而影響依變數。

以下圖為例，我們認為學生用功程度會影響期末成績，而學生的用功可以引發學習的興趣，進而影響期末成績，則學習興趣即為在此模型中的中介變數。

▲中介變數關係圖

四、 干擾 (調節)變數（Moderator , Mo）

　　干擾變數又稱為調節變數，是一個外來的變數，而這個外來變數會改變自變數與依變數之間關係的強弱(斜率)，則稱這個外來變數為干擾變數，而干擾變數可以是類別變數(如性別、受教育程度等等)，也可以是連續變數(如年齡、薪資等等)。在使用的目的上，是為了瞭解自變數對依變數的影響在不同的情況下有何不同。

以下圖為例，我們認為學生用功程度會影響期末成績，而學生用功程度與期末成績之間會因為課外活動的多寡而影響，課外活動越多，可能會降低學生用功與期末成績之間關係，則課外活動的多寡即為在此模型中的干擾變數。

▲干擾變數關係圖

五、 控制變數（Control Variable , CV）

　　控制變數是除了自變數以外，有可能影響依變數的變數，但這些變數並不是在模型中想要研究的變數。控制變數不會單獨存在，它是一個已經被證明對依變數是有影響的變數。在使用的目的上，因為在自變數對依變數的影響中，除了自變數本身以外，尚可能受到其他因素的影響，因此需排除其他可能對依變數造成影響的變數，而單純的探討自變數對依變數的影響，使得研究結果更為準確。

以下圖為例，我們認為學生用功程度會影響期末成績，但是在期末成績的變數中，還會因為教師喜歡學生程度的高低而影響學生的期末成績。此時教師喜歡學生程度的高低就是控制變數。當我們控制了教師喜歡學生程度高低，就可以將這個因素排除，研究結果就能更準確的反應學生用功程度對期末成績的影響了。

▲控制變數關係圖

有了對五大變數的瞭解，相信您在理解各種模型的時候就可以清楚地知道這些變數所扮演的角色與功能了！