Ob bei der Hypothesenbildung, während des Forschungsprozesses oder in statistischen Analysen, der Begriff der abhängigen Variablen ist unumgänglich in der deskriptiven Statistik. Jedoch ist sowohl die exakte Definition als auch die klare Unterscheidung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable vielen nicht genau bekannt. Was man genau darunter versteht und welche Rolle diese Variablen in Statistik und Methodik einnehmen, wird im folgenden Beitrag erklärt.
Definition: Abhängige Variablen
Die abhängige Variable ist das gemessene Merkmal, um die Auswirkungen der Manipulation der unabhängigen Variable zu bestimmen. Sie fungiert als zentrale Messgröße, um die Effekte, Einflüsse oder Auswirkungen spezifischer Bedingungen oder Interventionen zu quantifizieren und zu analysieren, mitsamt der Anwendung von Regressionsmodellen zur Untersuchung komplexerer Zusammenhänge.
Die Untersuchung der abhängigen Variable hilft dabei, die Effekte oder Auswirkungen bestimmter Bedingungen oder Veränderungen zu erfassen und zu analysieren.
Anhand der Beispiele kannst du erkennen, dass eine unabhängige Variable in der Forschung manipuliert werden kann, während eine abhängige Variable die Auswirkungen dieser Manipulation wiedergibt.
Arten
Man unterscheidet grundsätzlich zwischen zwei Arten von abhängigen Variablen:
- Kategorisch
- Kontinuierlich
Kategoriale Variable
Alternative Bezeichnung: Nominale Variablen
Definition: Variablen, die Kategorien mit einer begrenzten Anzahl an Ausprägungen beschreiben
Beispiele: Nationalität, Geschlecht oder Berufe
Eigenschaften: Werte haben keine natürliche Ordnung (nominal- oder ordinalskalierte Werte)
Kontinuierliche Variable
Alternative Bezeichnung: Stetige Variablen
Definition: Variablen, die Kategorien mit einer unbegrenzten Anzahl an Ausprägungen beschreiben
Beispiele: Größe. Gewicht oder Temperatur in Celsius
Eigenschaften: Die Werte haben eine natürliche Ordnung (intervall- oder verhältnisskaliert)
Abhängige Variable vs. Unabhängige Variable
Die Unterscheidung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variable ist nicht immer einfach. Dennoch ist die korrekte Zuordnung in der Forschung und in wissenschaftlichen Arbeiten essenziell.
Grundsätzlich ist die unabhängige Variable die Ursache, deren Wert unabhängig von anderen Variablen in einer Studie variiert wird. Die abhängige Variable hingegen ist die Wirkung, die sich abhängig von einer Veränderung der unabhängigen Variable ändert.
Abhängige Variablen erkennen
Um eine abhängige Variable zu erkennen, kannst Fragen zu den Merkmalen der Variable stellen.
Wenn du bei einer oder mehreren Fragen in der folgenden Liste mit ‚ja‘ antworten kannst, handelt es sich um eine abhängige Variable:
- Ist die Messung der Variable das Ergebnis der Studie?
- Wird die Variable von einer anderen Variable beeinflusst?
- Wird die Variable nach der Manipulation einer anderen Variable gemessen?
Alternative Bezeichnungen
In der Statistik variieren die Bezeichnungen für Variablen kontextabhängig immens. Im Folgenden findest du einen Überblick über die geläufigsten Begriffspaarungen für unabhängige und abhängige Variablen:
Abhängige Variable
Unabhängige Variable
erklärte Variable
erklärende Variable
Antwortvariable
Kontrollvariable
Kriteriumsvariable
Prädiktorvariable
endogene Variable
exogene Variable
Reaktionsvariable
Kovariable
Häufig gestellte Fragen
Eine Variable ist abhängig, wenn ihre Ausprägung von einer anderen Variablen beeinflusst wird.
Die unabhängige Variable ist die Ursache, deren Wert bewusst manipuliert oder beeinflusst wird. Die abhängige Variable hingegen ist die Wirkung, die sich verändert, abhängig davon, wie sich die unabhängige Variable ändert.
Dependente und independente Variable sind vom Englischen abgeleitete Begriffe für abhängige und unabhängige Variable.
- dependent = abhängig
- independent = unabhängig
Ja, bei komplexeren Forschungsfragen werden in einem multivariaten Verfahren zwei oder mehr abhängige Variablen analysiert.
Abhängige Variablen werden auch als erklärte Variablen, Antwortvariablen oder endogene Variablen bezeichnet.