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Die adäquate Definition der Variablen, die in einer statistischen Analyse verwendet werden, ist ein grundlegender Aspekt dieser Disziplin. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie sie klassifiziert werden können, aber eine grundlegende Unterscheidung ergibt sich zwischen erklärenden oder unabhängigen Variablen und Antwort- oder abhängigen Variablen. Diese Variablen stehen in Beziehung zueinander, und es ist wichtig, ihre Merkmale und ihre Beziehung zu identifizieren; Seine korrekte Charakterisierung beeinflusst andere Aspekte der statistischen Analyse, wie z. B. die Konstruktion eines Streudiagramms und die Steigung einer linearen Regression.
Erklärende Variablen und Antwortvariablen
Eine Antwort oder abhängige Variable ist ein spezifischer Parameter, dem wir in unserer Studie eine Frage stellen. Eine erklärende oder unabhängige Variable ist ein Faktor, der die Antwortvariable beeinflusst. Obwohl es in einer Studie mehrere erklärende Variablen geben kann, werden wir uns mit dem Fall befassen, in dem es nur eine gibt.
Es ist möglich, dass eine Antwortvariable in einer bestimmten Studie nicht identifiziert wurde, da die Identifizierung dieser Variablen von den Fragen abhängt, die der Forscher stellt, der die Arbeit durchführt. Eine deskriptive Studie könnte ein Beispiel sein, in dem eine Antwortvariable nicht identifiziert wird. Andererseits würde ein Experiment eine Antwortvariable in seinem Design enthalten, da das grundlegende Ziel eines Experiments darin besteht, die Ursachen von Änderungen in einer interessierenden Antwortvariablen zu untersuchen, die durch erklärende Variablen erzeugt werden.
Vertiefung von Konzepten
Um den Umfang jeder Definition besser zu verstehen, analysieren wir zwei Beispiele. Im ersten Fall wird davon ausgegangen, dass ein Forscher daran interessiert ist, die Stimmung und Einstellungen einer Gruppe von Studienanfängern zu untersuchen. Sie alle erhalten einen Fragebogen, um den Grad ihrer Nostalgie einzuschätzen. Die Studierenden werden auch gefragt, wie weit die Universität von ihrem Wohnort entfernt ist.
Die Auswertung der Antworten auf die Umfrage kann nach unterschiedlichen Ansätzen erfolgen. Ein Forscher könnte daran interessiert sein, sich einen allgemeinen Überblick über die emotionale Situation eines Studienanfängers zu verschaffen, der neu an der Universität ist. In diesem Fall wird keine Antwortvariable identifiziert, da nicht analysiert wird, ob es eine Variable gibt, die eine andere beeinflussen könnte.
Ein anderer Forscher kann anhand der Daten aus derselben Befragung die Frage beantworten, ob Studierende, deren Wohnort weiter von der Hochschule entfernt liegt, mehr Heimweh verspüren. Dabei sind die Antworten auf die Fragen des Fragebogens zum Thema Heimweh der Schülerinnen und Schüler die Werte einer Antwortvariablen, während die Entfernung zum Wohnort die Daten einer erklärenden Variablen sind.
Im zweiten Beispiel wird die Frage gestellt, ob die Anzahl der Stunden, die ein Student für Hausaufgaben in einem bestimmten Fach aufwendet, einen signifikanten Einfluss auf die Abschlussnote hat. In diesem Fall definiert das Studiendesign eine erklärende Variable und eine Antwortvariable, da es die Analyse einer Variablen vorschlägt, die die andere beeinflusst. Die Anzahl der für Hausaufgaben aufgewendeten Stunden ist die erklärende oder unabhängige Variable, und die Note des Fachtests ist die Antwort oder abhängige Variable.
Möglichkeiten zur Darstellung von Variablen
Streudiagramme werden verwendet, um Beziehungen und Trends zwischen Variablen zu visualisieren. Es ist nicht erforderlich, dass die Variablen einer bestimmten Definition entsprechen, entweder erklärend oder antwortend. Und jede Variable kann auf jeder gewünschten Achse in einem kartesischen Koordinatensystem grafisch dargestellt werden. Falls die grafisch dargestellten Variablen erklärende und Antwortvariablen sind, wird die erklärende Variable auf der horizontalen Achse (X-Achse) dargestellt, da es sich um die unabhängige Variable handelt, und die Antwort- oder abhängige Variable wird auf der vertikalen Achse (Achse y ).
Wie bereits erwähnt, können die erklärende Variable und die Antwortvariable auch als unabhängig bzw. abhängig bezeichnet werden, da die Änderungen der Antwortvariablen durch die jeweils andere Variable bedingt sind, was bei der erklärenden Variable nicht der Fall ist.Diese Terminologie wird in der Statistik normalerweise nicht verwendet, da die erklärende Variable nicht wirklich unabhängig ist, da die Variable bereits definierte Werte annimmt und keine Möglichkeit besteht, dass sie Werte annimmt, die vom Forscher ausgewählt werden können.
Brunnen
Forschungsvariablen Universität Rafael Landivar, Guatemala. biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf
