说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化.比如在匀速直线运动s=VT中,V不变,t时刻发生变化,也即自身发生变化,t的变化引起路程s的变化,因此t是自变量,s是应变量.
ps.在物理学中很多过程是不可逆的,就是说自变量和应变量是相互对应的.在数学中因为数学眼睛的数与数及数与形之间的关系,因此有些自变量和应变量是相互可逆的,如y=f(x）一样 x自变量 y因变量,x=f '(y)中,y是自变量,x是应变量.
在统计学中，自变量和因变量分别是指研究中自主变化的变量和受到自变量影响而变化的变量。通常情况下，我们需要根据研究目的和问题来确定自变量和因变量。
以下是一些判断自变量和因变量的方法：
1. 逻辑分析法：通过问题分析、相关文献分析、专家咨询等途径，逻辑思维分析自变量和因变量之间的联系，从而确定其关系。
2. 因果关系法：如果有理论或经验知识可以证明自变量和因变量之间有因果关系，那么可以将该变量作为因变量或自变量。
3. 操作定义法：通过定义实验、方法、步骤等标准来判断自变量和因变量之间的关系。例如，在考察饮食与健康关系时，将食物作为自变量，体重、健康指标作为因变量。
4. 统计推断法：可以通过数据分析方法如回归分析、方差分析等方法来判断自变量和因变量之间的关系，自变量是解释因变量变化的变量，因变量是需要被解释的变量。
需要注意的是，自变量和因变量并不是固定不变的，它们根据研究问题和研究目的可以变化。同时，自变量和因变量也需要保证有一定的可操作性和可测量性，才能进行有效的数据收集和分析。
