Abhängige und unabhängige Variable
Hier erklären wir dir, was es mit dem Thema abhängige und unabhängige Variable auf sich hat. Zunächst zeigen wir dir die Definition für die abhängige Variable und für die unabhängige Variable. Im Anschluss geben wir dir jeweils ein Beispiel. Zum Schluss bekommst du den Unterscheid zwischen abhängiger und unabhängiger Variable nochmal zusammengefasst und an einem ausführlichen Beispiel erklärt.
Unabhängig vom Text verstehst du die Beziehung von unabhängiger Variable und abhängiger Variable noch schneller mithilfe des Videos zum Thema!
Inhaltsübersicht
Abhängige Variable
Die abhängige Variable hängt von einer oder mehreren unabhängigen Variablen ab. Sie lässt sich thematisch der Statistik zuordnen und ist wichtig bei wissenschaftlichen Tests und Versuchen.
Die abhängige Variable wird durch eine oder mehrere unabhängige Variablen erklärt. Auf den Einfluss dieser unabhängigen Variablen reagiert die abhängige Variable und wird daher auch gerne als Reaktionsvariable bezeichnet. Alternative Bezeichnungen sind zu erklärende Variable oder Regressand. Im Rahmen einer Regression möchte man den Einfluss der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable schätzen.
Abhängige Variable Beispiel
Stelle dir zum Beispiel vor, dass du untersuchen möchtest, wie sich die Klassengröße auf die Schulnoten auswirkt. Die Schulnoten sind deine abhängige Variable, weil du diese nicht beeinflussen kannst. Du möchtest untersuchen ob sie von deiner unabhängigen Variable, also der Klassengröße, beeinflusst wird.
Unabhängige Variable
Unabhängige Variablen sind unbeeinflusst. Sie beeinflussen, also manipulieren die abhängige Variable.
Unabhängige Variablen haben ihrer Bezeichnung aufgrund Ihrer Unabhängigkeit von anderen Einflussfaktoren im Modell. Gleichzeitig erklären sie die abhängige Variable. Ziel einer Regressionsanalyse ist es, den Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu schätzen.
Unabhängige Variable Beispiel
Im Rahmen einer Studie messen wir den Einfluss eines Medikamentes auf die Gesundheit eines Patienten . Die unabhängige Variable ist in diesem Fall das Medikament, da du die Dosierung des Medikamentes beeinflussen kannst. Den Gesundheitszustand des Patienten kannst du nicht beeinflussen, daher ist dies die abhänge Variable.
Unterschied Abhängige Variable und Unabhängige Variable
Die abhängige Variable wird, wie der Name schon sagt, von einer oder mehreren unabhängigen Variablen erklärt. Sie ist also von anderen Variablen innerhalb der Untersuchungen abhängig. Das Ziel ist es im Rahmen eines Experimentes den Einfluss der unabhängigen Variable (erklärenden Variable) auf die abhängige Variable (zu erklärende Variable) zu schätzen.
Für unabhängige und abhängige Variable gibt es eine Vielzahl an Synonymen: „Treatment” und „Outcome“ oder Einflussgröße und Zielgröße, sind dabei nur einige Beispiele für Begriffe die häufig verwendet werden. Einige weitere Synonyme wurden bereits in den Definitionen genannt.
Abhängige und Unabhängige Variable Beispiel
Eine Forschergruppe versucht im Rahmen einer Studie herauszufinden, inwieweit die Anzahl der wöchentlichen Sportstunden Einfluss auf das Körpergewicht hat.
In diesem Beispiel ist die abhängige Variable das Körpergewicht und die unabhängige Variable, also die beeinflussbare Variable, die Anzahl der Wochenstunden an Sport. Theoretisch kann das Körpergewicht auch durch andere Faktoren beeinflusst werden, z.B. durch die Ernährung. Die große Herausforderung beim Schätzen ist, den Einfluss anderer Einflussfaktoren zu isolieren und nach Möglichkeit zu eliminieren.
In unserem Beispiel könnte man den Probanden zum Beispiel einen Ernährungsplan vorgeben, um den Einfluss der Ernährung zu minimieren.
Ein weitere Herausforderung ist die Beziehung zwischen Variablen. Es erscheint zum Beispiel durchaus plausibel, dass das Körpergewicht auch einen Einfluss darauf hat, wie viel Sport eine Person treibt. Übergewichtige Menschen könnten beispielsweise dazu neigen weniger Sport zu machen als normal gewichtige Menschen. Diese Wechselwirkung zwischen den Variablen vermischt die feste Zuordnung von unabhängiger und abhängiger Variable. Eine mögliche Lösung wäre zum Beispiel, feste Trainingspläne vorzugeben, um dann zu beobachten wie unterschiedliche körperliche Belastung sich auf das Körpergewicht auswirken.
Das Konzept von abhängiger und unabhängiger Variable erscheint in der Theorie zunächst unkompliziert. In der praktischen Umsetzung ist es jedoch nicht leicht die Verzerrung von Schätzungen zu vermeiden.
Unabhängige und Abhängige Variable Statistik
Wie bereits im Beispiel gezeigt, besteht bei der Durchführung von Experimenten die Herausforderung oft darin den Einfluss der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable isoliert von anderen Faktoren bzw. Störgrößen zu betrachten. Gelingt dies nicht, können die Ergebnisse einer Schätzung verzerrt werden. Ein weiters Problem in der Umsetzung ist die Beziehung zwischen den Variablen. Denkbar ist beispielsweise, dass die abhängige Variable die unabhängige Variable ebenfalls beeinflusst. Diese Wechselwirkung könnte deine Ergebnisse ebenfalls stark verzerren.
Als Störfaktor, bezeichnet man den Teil des Experiments der weder zur abhängigen noch zur unabhängigen Variable gehört, also diejenigen Einflussfaktoren die unerklärt durch die unabhängige Variable bleiben. Diese werden in der Literatur auch gerne als Residuum oder auch unerklärter Anteil bezeichnet.
Abhängige Variable und Regressionsanalyse
Unter dem Begriff Regressionsanalyse finden sich verschiedene stochastische Analyseverfahren, die dem Zweck dienen, Einflüsse zwischen abhängiger und unabhängiger Variable darzustellen und zu ermitteln. In unserem Video zur Regressionsanalyse erklären wir dir das genauer. Schau es dir gleich an!
