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Bei der Durchführung von (Markt-, Sozial- oder akademischer) Forschung werden Variablen verwendet, um den Forschungsgegenstand zu untersuchen und zu beschreiben – Menschen, Orte, Ideen usw. Es gibt jedoch viele Variablen, und die Wahl der richtigen Variable kann zu einer präzisen statistischen Analyse führen.
Aber was sind diese Variablen und wie helfen sie bei der Forschung? In diesem Blog werden wir die verschiedenen Arten von Variablen besprechen.
In der Forschung ist eine Variable jede Art von Attribut oder Merkmal, das man zu messen versucht, sei es in Bezug auf einen Ort, eine Sache, eine Person oder sogar ein Phänomen.
Ein Psychologe könnte zum Beispiel die Auswirkungen von Geschwisterrivalität auf das Selbstvertrauen im Kindesalter untersuchen. In diesem Beispiel ist die Rivalität unter Geschwistern die Variable.
Forschung und statistische Tests werden oft erst durch die klare Identifizierung und Manipulation verschiedener Variablen möglich, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Sie müssen bestimmen, welche Arten von Variablen Sie in der Forschung verwenden, um einen geeigneten statistischen Test zu wählen.
Wir werden uns verschiedene Arten von Variablen ansehen und verstehen, wie einige von ihnen mit anderen zusammenhängen.
Daten können als eine spezifische Messung einer Variablen definiert werden. Daten können in die folgenden zwei Arten von Variablen eingeteilt werden:
Quantitative Variablen:
Diese Art von Daten nimmt numerische Werte an, die eine Art von Messung darstellen.
Kategoriale Variablen:
Dieser Datentyp umfasst nicht-numerische Werte und stellt Gruppierungen dar, wie z. B. Rangordnungen, Klassifizierungen und binäre Ergebnisse.
Quantitative Variablen
Quantitative Variablen stellen Beträge dar und haben daher die Form von numerischen Werten. Diese Art von Daten hat eine numerische Bedeutung und kann in Berechnungen verwendet werden. Einige gängige Beispiele für quantitative Daten sind die Daten, die zu Variablen wie Gewicht und Größe erhoben werden.
Es gibt zwei Haupttypen von quantitativen Variablen, nämlich diskrete und kontinuierliche Variablen.
Diskrete Variablen:
Diskrete Variablen, die auch als Integer-Variablen bezeichnet werden, stellen die Anzahl einzelner Werte von Elementen dar. Sie sind innerhalb eines endlichen Zeitraums zählbar. Zum Beispiel die Anzahl der Mitarbeiter, die zu einem bestimmten Zeitpunkt für ein Unternehmen tätig sind.
Kontinuierliche Variablen:
Kontinuierliche Variablen werden auch als Verhältnis Variablen bezeichnet. Sie stellen die Messungen von Werten dar, die nicht endlich sind und daher kontinuierlich sind. Zum Beispiel ist das Alter eine kontinuierliche Variable, da es in Einheiten gemessen wird, die sich ständig ändern. Morgen werden Sie ein wenig älter sein als heute.
Kategoriale Variablen
Kategoriale Variablen stellen Gruppen dar. Kategoriale Daten sind qualitativer Natur, können aber manchmal auch numerische Werte enthalten, solange sie keine quantitativen Merkmale aufweisen. Bei kategorialen Daten kann jede Beobachtung nur in eine Kategorie eingeordnet werden, so dass sich jede Kategorie gegenseitig ausschließt.
Es gibt drei Haupttypen von kategorialen Variablen, und zwar die folgenden:
Binärvariablen:
Eine binäre Variable ist eine Variable, die nur zwei mögliche Werte hat. Wenn zum Beispiel ein Basketballspiel gespielt wird, gibt es nur zwei Ergebnisse: Sieg oder Niederlage.
Nominale Variablen:
Nominale Variablen nehmen qualitative Werte an, die verschiedene Kategorien darstellen. Diese Kategorien haben keine intrinsische Ordnung. Zum Beispiel die Namen der verschiedenen Hunderassen.
Ordinal-Variable:
Eine Ordinale Variable ist eine Art von kategorischer Variable, bei der die möglichen Werte geordnet sind. Zum Beispiel die Antworten auf einer Likert-Skala in einer Umfrage.
Experimente dienen der Prüfung oder Bewertung einer Hypothese oder einer Theorie. Dies geschieht in der Regel, indem die Wirkung einer Variablen auf eine andere getestet wird.
Experimente erfordern zwei Haupttypen von Variablen, nämlich die unabhängige Variable und die abhängige Variable.
Die unabhängige Variable ist die Variable, die manipuliert wird und von der angenommen wird, dass sie sich direkt auf die abhängige Variable auswirkt, also die Variable, die gemessen und getestet wird.
Bei Experimenten gibt es auch kontrollierte Variablen. Dies sind die Variablen, die die Forscher bei der Durchführung einer Forschungsstudie konstant halten oder begrenzen.
Um diese Variablen besser zu verstehen, lassen Sie uns das folgende Beispiel betrachten:
Angenommen, Sie führen ein Experiment durch, um die Auswirkungen der Temperatur auf die Wirkung eines Enzyms zu untersuchen.
In dieser Untersuchung ist Ihre unabhängige Variable die Temperatur, da sie manipuliert werden soll, um ihre Auswirkungen auf die Aktivität eines Enzyms, die Ihre abhängige Variable ist, zu ermitteln. Ihre Kontrollvariable kann in diesem Fall die Enzymkonzentration und der pH-Wert sein.
Obwohl wir die wichtigsten Arten von Variablen, die für die Durchführung von Forschungsarbeiten verwendet werden, bereits besprochen haben, sind hier noch einige weitere nützliche Variablen aufgeführt:
Eine Störvariable kann als eine „zusätzliche“ Variable definiert werden, die sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Variablen beeinflusst.
Wenn sie nicht berücksichtigt werden, können Störvariablen die Ergebnisse eines Experiments verfälschen. Diese Art von Variablen kann die Forschung verzerrt erscheinen lassen oder eine Beziehung zwischen den Variablen suggerieren, die nicht existiert.
Eine latente Variable ist eine Variable, die nicht beobachtet werden kann, deren Auswirkungen jedoch auf beobachtbare Variablen zu sehen sind.
Zum Beispiel kann die Lebensqualität einer Person nicht gemessen werden. Um die Lebensqualität einer Person zu untersuchen, werden daher beobachtbare Variablen wie körperliche und geistige Gesundheit, Bildung, Freizeit, soziale Zugehörigkeit usw. untersucht.
Eine zusammengesetzte Variable kann als eine Variable definiert werden, die eine Kombination aus mehreren Variablen ist.
Dieser Variablentyp wird erstellt, wenn Sie die Forschungsdaten analysieren.
Eine versteckte Variable ist eine Variable, die die Variablen innerhalb einer Studie beeinflussen könnte. Sie unterscheiden sich von Störvariablen, da sie „versteckt“ sind und nicht als Teil der Studie betrachtet werden. Eine versteckte Variable kann die wahre Beziehung zwischen Variablen verbergen oder eine falsche Beziehung aufzeigen.
Ein Arzt untersucht zum Beispiel die Auswirkungen der Keto-Diät auf die Gewichtsabnahme einer Person. Rauchen, Stress oder Schlafmangel können jedoch ebenfalls zu einer Gewichtsabnahme führen. In diesem Fall handelt es sich um lauernde Variablen.
Variablen in der Forschung können gemessen, manipuliert oder kontrolliert werden, je nach den Anforderungen der Forschung. Die Arten von Variablen, die in der Forschung verwendet werden, können zu einem erfolgreichen Abschluss oder Misserfolg der Forschung führen. Es ist wichtig, die in der Forschung vorhandenen Variablen zu verstehen und auch die, die verborgen bleiben.
Damit ist die Diskussion über die Arten von Variablen abgeschlossen.
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