在统计学中，自变量、因变量和额外变量是研究设计中用来描述变量关系和角色的重要概念：
1. 自变量（Independent Variable）：
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自变量是研究者控制和操纵的变量，用来考察其对因变量的影响。
自变量是独立于其他变量而存在的，不受其他变量的影响。
例如，在研究学习时间对成绩的影响时，学习时间就是自变量。
2. 因变量（Dependent Variable）：
因变量是研究者想要测量的结果变量，通常被认为是自变量作用的结果。
因变量通常依赖于自变量的变化而变化。
继续上述例子，学习成绩就是因变量。
3. 额外变量（Extraneous Variable）：
额外变量是除了自变量以外可能影响因变量的其他变量。
它们可能是研究者没有控制的变量，或者是在实验过程中意外出现的变量。
额外变量可能会干扰研究结果的准确性，因此需要通过统计方法（如随机化、控制组、统计分析等）来处理。
以学习时间为例，学生的睡眠质量、饮食习惯、心理状态等都可能是额外变量。
在研究设计中，理想情况是研究者能够控制自变量，确保因变量的变化仅仅由自变量引起，而不是由额外变量引起的。这有助于更准确地理解变量之间的关系。
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