✅ 독립변수 (Independent Variable)

→ 연구자가 원인이라고 가정한 변수

→ 남자의 나이 (처음에는 이게 영향을 줄 거라고 생각했음)

✅ 종속변수 (Dependent Variable)

→ 결과 변수, 영향을 받는다고 가정된 것

→ 기형아 발생 여부

✅ 혼란변수 (Confounding Variable)

→ 독립변수와 종속변수 모두에 영향을 주며 관계를 왜곡시키는 제3의 변수

→ 이 사례에서는 ​여자의 나이가 남자의 나이와 약간의 상관이 있다면 혼란변수가 될 수 있어

(예: 나이 많은 남성과 결혼한 여성도 대체로 나이가 많을 가능성 있음 → 둘 다 기형아 발생과 관계있다고 착각할 수 있음)

✅ 허위변수 (Spurious Variable)

→ 실제로는 독립변수와 종속변수 사이에 인과관계가 없는데, 제3의 변수 때문에 거짓된 관계처럼 보이는 경우

→ ​남자의 나이가 여자의 나이와 우연히 함께 변해서, 마치 영향을 주는 것처럼 보인다면 허위변수로 볼 수 있어

(실제로는 여자의 나이만 영향 줌)

✅ 통제변수 (Control Variable)

→ 영향을 배제하기 위해 고정하거나 조절하는 변수

→ 실험 설계 시 여자의 나이를 통제해야 함 (그래야 남자의 나이의 진짜 영향만 파악 가능)

한 줄 요약: 통제변수인 혼란변수를 통제하지 않아 허위변수가 독립변수로 보이는 현상