1. 상관 관계 : 이것은 두 변수 사이의 통계적 연관성을 설명합니다. 양의 상관 관계는 한 변수가 증가함에 따라 다른 변수도 증가 함을 의미합니다. 음의 상관 관계는 한 변수가 증가함에 따라 다른 변수가 감소 함을 의미합니다.
* 예 : 아이스크림 판매와 온도에는 긍정적 인 상관 관계가 있습니다. 뜨거울 때 사람들은 더 많은 아이스크림을 구입합니다.
2. 원인 : 이것은 상관 관계보다 더 강한 관계입니다. 그것은 하나의 변수가 다른 변수에 직접 영향을 미친다는 것을 의미합니다.
* 예 : 흡연은 폐암을 유발합니다.
3. 상호 작용 : 이것은 한 변수의 다른 변수의 효과가 세 번째 변수의 값에 어떻게 의존하는지 설명합니다.
* 예 : 식물 성장에 대한 비료의 영향은 햇빛의 양에 따라 다릅니다.
4. 기능적 의존성 : 이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값에서 예측 될 수 있음을 의미합니다.
* 예 : 자동차로 이동하는 거리는 속도와 시간에 따라 다릅니다.
5. 상호 의존성 : 이것은 둘 이상의 변수가 서로 상호 의존하는 상황을 설명합니다.
* 예 : 생태계의 포식자-프리 관계.
6. 과학 모델 : 과학자들은 종종 모델을 사용하여 관계를 대표하고 이해합니다. 이 모델은 수학 방정식, 다이어그램 또는 물리적 객체 일 수 있습니다.
* 예 : 태양계의 모델은 행성과 태양 사이의 관계를 이해하는 데 도움이됩니다.
중요한 참고 : 상관 관계는 원인을 의미하지 않습니다. 두 변수가 상관되어 있다고해서 하나가 다른 변수를 일으킨다는 의미는 아닙니다. 다른 요소가있을 수 있습니다.
특정 과학적 맥락에서 "관계"의 의미를 이해하려면 특정 변수와 조사중인 연구 질문을 고려해야합니다.
