Was sind stufen einer unabhängigen variablen?

In einem Experiment gibt es zwei Arten von Variablen:

Die unabhängige Variable: Die Variable, die ein Experimentator modifiziert oder kontrolliert, um die Auswirkungen auf die abhängige Variable beobachten zu können.

Die abhängige Variable: Die in einem Experiment gemessene Variable, die von der unabhängigen Variablen „abhängig“ ist.

In einem Experiment möchte ein Forscher verstehen, wie sich Änderungen einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable auswirken.

Wenn eine unabhängige Variable mehrere experimentelle Bedingungen aufweist, spricht man von Stufen der unabhängigen Variablen .

Angenommen, ein Lehrer möchte wissen, wie sich drei verschiedene Lerntechniken auf die Testergebnisse auswirken. Sie weist 30 Schülern nach dem Zufallsprinzip zu, jeweils eine Woche lang eine von drei Lerntechniken anzuwenden, dann legt jeder Schüler genau die gleiche Prüfung ab.

In diesem Beispiel ist die unabhängige Variable „Studying Technique“ und hat drei Ebenen :

• Technik 1
• Technik 2
• Technik 3

Das heißt, es gibt drei experimentelle Bedingungen, denen Studierende potenziell ausgesetzt sein können.

Die abhängige Variable in diesem Beispiel ist die Prüfungspunktzahl, die von der vom Studierenden verwendeten Lerntechnik abhängt.

Die folgenden Beispiele veranschaulichen einige zusätzliche Experimente mit unabhängigen Variablen auf mehreren Ebenen.

Beispiel 1: Werbungskosten

Angenommen, ein Vermarkter führt ein Experiment durch, bei dem er drei verschiedene Beträge (gering, mittel, hoch) für Fernsehwerbung ausgibt, um zu sehen, wie sich diese auf den Verkauf eines bestimmten Produkts auswirkt.

In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:

Unabhängige Variable: Werbeausgaben

• 3 Ebenen:
  • Schwach
  • DURCHSCHNITT
  • Hoch

Abhängige Variable: Gesamtproduktverkäufe

Beispiel 2: Placebo vs. Medikament

Angenommen, ein Arzt möchte wissen, ob ein bestimmtes Medikament den Blutdruck bei seinen Patienten senkt. Er rekrutiert eine einfache Zufallsstichprobe von 100 Patienten und weist nach dem Zufallsprinzip 50 zu, eine Pille zu verwenden, die das echte Medikament enthält, und 50, eine Pille zu verwenden, die eigentlich nur ein Placebo ist.

In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:

Unabhängige Variable: Art des Medikaments

• 2 Ebenen:
  • Echte Medizinpille
  • Placebo-Pille

Abhängige Variable: Gesamtveränderung des Blutdrucks

Beispiel 3: Pflanzenwachstum

Angenommen, ein Botaniker verwendet auf einem Feld fünf verschiedene Düngemittel (wir nennen sie A, B, C, D, E), um festzustellen, ob sie unterschiedliche Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum haben.

In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:

Unabhängige Variable: Art des Düngemittels

• 5 Ebenen:
  • Dünger A
  • Dünger B
  • Dünger C
  • Dünger
  • Dünger

Abhängige Variable: Pflanzenwachstum

So analysieren Sie die Stufen einer unabhängigen Variablen

Normalerweise verwenden wir eine einfaktorielle ANOVA , um zu bestimmen, ob die Stufen einer unabhängigen Variablen unterschiedliche Ergebnisse in einer abhängigen Variablen verursachen.

Eine einfaktorielle ANOVA verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:

• H ₀ (null): Alle Gruppenmittelwerte sind gleich
• H ₁ (alternativ): Mindestens ein Gruppenmittelwert ist unterschiedlich   ausruhen

Beispielsweise könnten wir eine einfaktorielle ANOVA verwenden, um zu bestimmen, ob die fünf verschiedenen Düngemitteltypen aus dem vorherigen Beispiel zu unterschiedlichen durchschnittlichen Wachstumsraten für Pflanzen führen.

Wenn der p-Wert der ANOVA unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. α = 0,05), können wir die Nullhypothese ablehnen. Das bedeutet, dass wir genügend Beweise dafür haben, dass das durchschnittliche Pflanzenwachstum nicht bei allen fünf Düngermengen gleich ist.

Wir könnten dann Post-hoc-Tests durchführen, um genau zu bestimmen, welche Düngemittel zu unterschiedlichen durchschnittlichen Wachstumsraten führen.