Erklärende variablen und antwortvariablen: definition und beispiele

Zwei der wichtigsten Arten von Variablen, die es in der Statistik zu verstehen gilt, sind erklärende Variablen und Antwortvariablen .

Erklärende Variable: Diese Variable wird manchmal auch als unabhängige Variable oder Prädiktorvariable bezeichnet und erklärt die Variation der Antwortvariablen.

Antwortvariable: Manchmal auch als abhängige Variable oder Ergebnisvariable bezeichnet. Der Wert dieser Variablen reagiert auf Änderungen in der erklärenden Variablen.

In einer experimentellen Studie interessiert uns im Allgemeinen, wie sich die Werte einer Antwortvariablen aufgrund sich ändernder Werte einer erklärenden Variablen ändern.

Die folgenden Beispiele zeigen verschiedene Szenarien mit erklärenden Variablen und Antwortvariablen.

Beispiel 1: Pflanzenwachstum

Ein Botaniker möchte die Wirkung zweier verschiedener Düngemittel auf das Pflanzenwachstum vergleichen. Sie wählt zufällig 20 Pflanzen von einem Feld aus und verabreicht sie eine Woche lang mit Dünger A. Außerdem wählt sie nach dem Zufallsprinzip 20 weitere Pflanzen vom gleichen Feld aus und verabreicht sie eine Woche lang mit Dünger B. Nach einer Woche misst sie das durchschnittliche Pflanzenwachstum jeder Gruppe.

In diesem Beispiel haben wir:

Erklärende Variable: Art des Düngemittels. Dies ist die Variable, die wir ändern, damit wir ihre Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum beobachten können.

Antwortvariable: Pflanzenwachstum. Dies ist die Variable, die sich je nach ausgebrachtem Dünger ändert.

Interessante Tatsache: Wir würden zur Durchführung dieses Experiments einen T-Test mit zwei Stichproben verwenden.

Beispiel 2: maximaler vertikaler Sprung

Ein Basketballtrainer möchte die Wirkung von drei verschiedenen Trainingsprogrammen auf den maximalen vertikalen Sprung eines Spielers vergleichen. Er weist nach dem Zufallsprinzip 10 Spielern eine Woche lang Trainingsprogramm A zu, weitere 10 Spieler eine Woche lang Trainingsprogramm B und weitere 10 Spieler eine Woche lang Trainingsprogramm C. Am Ende der Woche misst er den maximalen vertikalen Sprung jedes Spielers, um festzustellen, ob es signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen gibt.

In diesem Beispiel haben wir:

Erklärende Variable: Art des verwendeten Trainingsprogramms. Dies ist die Variable, die wir ändern, damit wir die Auswirkung auf den maximalen vertikalen Sprung beobachten können.

Variable Reaktion: maximaler vertikaler Sprung. Dies ist die Variable, die sich je nach Trainingsprogramm des Spielers ändert.

Interessante Tatsache: Wir würden eine einfaktorielle ANOVA verwenden, um dieses Experiment durchzuführen.

Beispiel 3: Immobilienpreise

Ein Immobilienmakler möchte den Zusammenhang zwischen der Quadratmeterzahl eines Hauses und dem Verkaufspreis verstehen. Sie sammelt Daten über die Quadratmeterzahl und Verkaufspreise von 100 Häusern in ihrer Stadt und analysiert die Beziehung zwischen den beiden Variablen.

In diesem Beispiel haben wir:

Erklärende Variable: Quadratische Fläche. Dies ist die Variable, deren Entwicklung wir beobachten, um ihre Auswirkung auf den Verkaufspreis beobachten zu können.

Antwortvariable: Verkaufspreis. Es handelt sich um die Variable, die sich aufgrund der Änderung der Quadratmeterzahl des Hauses ändert.

Interessante Tatsache: Wir würden zur Durchführung dieses Experimentseine einfache lineare Regression verwenden.

Zusammenfassung

In jedem der obigen Beispiele haben wir die Werte einer erklärenden Variablen geändert und die daraus resultierende Änderung der Werte einer Antwortvariablen beobachtet.

Zusätzliche Ressourcen

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