自分で調べられる情報を使用したいので、必要な時にすべての必要なデータがすでに手元にあるようにします。頻度分析はこのデータを効率的に分析する方法を提供します。つまり、何かが起こる頻度のことです。変数は、このデータをよりよく理解するために役立ちます。
変数とは、異なる要素が変化し、それが何かが起こる頻度に影響を与えると考えられるものです。それは、あるイベントや出来事が起こる可能性に影響を与えるすべての要因かもしれません。例えば、特定の都市で雨が降るタイミングを観察することに興味があるとしましょう。これは、どの月か、都市の位置、各季節ごとの天気によって決まることがあります。これらの変数を見て、雨が最も降る時期について合理的な推測をすることができます。
特定のイベントに興味がある場合、そのイベントに影響を与える変数は何なのかを尋ねたいものです。例えば、人々がどのくらいの頻度で病気になるかについて学んでいる場合、ベースとなる変数は次のようになるべきです： 年齢に基づく、性別に基づく、職業に関連する。このような重要な要因は、人々が病気になる回数に大きく影響给予することができます。
観察したパターンを説明し、予測するために変数を使用できます。例えば、学生がどれだけ良い成績を取るか知りたい場合、変数としては、勉強時間（いつ）、授業出席頻度（何時）および教育活動への参加が挙げられます。これにより、なぜ一部の学生が高得点を取ることができ、他の学生が取れないのかを理解できるようになります。
状況を説明するだけでなく、将来のイベントを予測するために要因を利用することもできます。例えば、人々の運動の頻度を調べている場合、その変数は年齢層、性別、時間帯などが考えられます。これらの要因の分析を通じて、人々が最も活動的になるタイミングを特定できます。
例えば、人々がファストフードをどのくらいの頻度で食べているかを見ている場合、一番多くの人がこの種の食事を摂取する曜日や時間帯を示す表を作成できます。このチャートに加えて、年齢、性別、収入レベルを考慮することで、ファストフードの消費に関連するこれらの要素の影響についての洞察が得られます。
実験 一番の質の高い結果を得る手段は実験を行うことです。私たちは実験を行い、つまり変数を制御してそれが私たちの研究にどのような影響を与えるかを見ることができます。例えば、人々がどのくらいの頻度で食事に野菜を取り入れているかを調査している場合（現時点での情報: ndl.ofer...）、参加者には毎日一定量の野菜が提供され、実際に摂取された回数もカウントされます。
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