例如，在研究收入水平对消费支出的影响时，我们可以将收入水平设定为解释变量，因为它被认为能够影响消费支出。而消费支出就是被解释变量，因为它是我们希望了解如何受收入水平影响的结果。这种关系通常通过回归分析等方法来量化和检验。
需要注意的是，解释变量并不一定直接导致被解释变量的变化，它只是在统计意义上表现出了一种关联性。因此，在构建模型时，选择合适的解释变量至关重要，这直接影响到研究结论的有效性和可靠性。
此外，随着数据分析技术的发展，越来越多的研究开始关注多个解释变量共同作用下的复杂情况。在这种情况下，如何合理地控制其他变量的影响，以准确评估单一解释变量的作用，成为了一个重要的课题。
总之，“解释变量”和“被解释变量”的定义及其应用贯穿于各种学科领域之中，掌握好这两个概念对于开展科学有效的研究具有重要意义。
