在谈及两个变量间的关系或检验假设时，我们常把一个变量定为自变量，把另一个定为因变量，因变量随自变量的变化而变化，例如，满意度取决于银行的服务类型。
当我们问：“那些说更在乎环境的人比那些不那么关注环境的人更有可能购买有机食品吗？”我们猜测或假设有机食品的购买取决于对环境的态度或受其影响；或者换句话说，我们相信对环境的态度可能会影响购买有机食品的可能性。对环境的态度是自变量，购买有机食品的概率是因变量。类似地，当我们想问：“在未来三个月中升级手机的可能性和年龄有关吗？”
因变量是升级的可能性，自变量是年龄。换句话说，我们的假设是年龄可能预测（甚至解释）在未来三个月中升级手机的可能性。
把一个变量定为自变量，把另一个定位因变量，这意味着我们知道哪个变量影响着其他变量，这可能来自之前的文献阅读、已建立好的理论模型、探索性研究中得到的结论或日常生活经验。你可以利用这些方面的概念设计列联表（交叉表）——决定横向标题应该写些什么，因为一般都是通过帮助我们探索或描述关系，从而进一步深究变量（如影响力）来观察问题的回复情况，如果你能在列联表（交叉表）中并排比较不同组或不同类型人群的回答时，这样做的帮助就很大。但是要注意，决定一个变量是自变量时，你是在做假设，没有必要假设其是产生相关关系或差异的原因。
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