{"id":1454,"date":"2023-07-26T07:54:21","date_gmt":"2023-07-26T07:54:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/unabhangige-variable-ebenen\/"},"modified":"2023-07-26T07:54:21","modified_gmt":"2023-07-26T07:54:21","slug":"unabhangige-variable-ebenen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/unabhangige-variable-ebenen\/","title":{"rendered":"Was sind stufen einer unabh\u00e4ngigen variablen?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In einem Experiment gibt es zwei Arten von Variablen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die unabh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Die Variable, die ein Experimentator modifiziert oder kontrolliert, um die Auswirkungen auf die abh\u00e4ngige Variable beobachten zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die abh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Die in einem Experiment gemessene Variable, die von der unabh\u00e4ngigen Variablen \u201eabh\u00e4ngig\u201c ist.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5135 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ind_dep1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Beispiel f\u00fcr eine unabh\u00e4ngige oder abh\u00e4ngige Variable\" width=\"669\" height=\"150\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In einem Experiment m\u00f6chte ein Forscher verstehen, wie sich \u00c4nderungen einer unabh\u00e4ngigen Variablen auf eine abh\u00e4ngige Variable auswirken.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn eine unabh\u00e4ngige Variable mehrere experimentelle Bedingungen aufweist, spricht man von <strong>Stufen der unabh\u00e4ngigen Variablen<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Lehrer m\u00f6chte wissen, wie sich drei verschiedene Lerntechniken auf die Testergebnisse auswirken. Sie weist 30 Sch\u00fclern nach dem Zufallsprinzip zu, jeweils eine Woche lang eine von drei Lerntechniken anzuwenden, dann legt jeder Sch\u00fcler genau die gleiche Pr\u00fcfung ab.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel ist die unabh\u00e4ngige Variable \u201eStudying Technique\u201c und hat <strong>drei Ebenen<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 1<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 2<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 3<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das hei\u00dft, es gibt drei experimentelle Bedingungen, denen Studierende potenziell ausgesetzt sein k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die abh\u00e4ngige Variable in diesem Beispiel ist die Pr\u00fcfungspunktzahl, die von der vom Studierenden verwendeten Lerntechnik abh\u00e4ngt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele veranschaulichen einige zus\u00e4tzliche Experimente mit unabh\u00e4ngigen Variablen auf mehreren Ebenen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Werbungskosten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Vermarkter f\u00fchrt ein Experiment durch, bei dem er drei verschiedene Betr\u00e4ge (gering, mittel, hoch) f\u00fcr Fernsehwerbung ausgibt, um zu sehen, wie sich diese auf den Verkauf eines bestimmten Produkts auswirkt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unabh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Werbeausgaben<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3 Ebenen:<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Schwach<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">DURCHSCHNITT<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hoch<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Abh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Gesamtproduktverk\u00e4ufe<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Placebo vs. Medikament<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Arzt m\u00f6chte wissen, ob ein bestimmtes Medikament den Blutdruck bei seinen Patienten senkt. Er rekrutiert eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahmemethoden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfache Zufallsstichprobe<\/a> von 100 Patienten und weist nach dem Zufallsprinzip 50 zu, eine Pille zu verwenden, die das echte Medikament enth\u00e4lt, und 50, eine Pille zu verwenden, die eigentlich nur ein Placebo ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unabh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Art des Medikaments<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2 Ebenen:<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Echte Medizinpille<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Placebo-Pille<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Abh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Gesamtver\u00e4nderung des Blutdrucks<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Pflanzenwachstum<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Botaniker verwendet auf einem Feld f\u00fcnf verschiedene D\u00fcngemittel (wir nennen sie A, B, C, D, E), um festzustellen, ob sie unterschiedliche Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Experiment haben wir die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unabh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Art des D\u00fcngemittels<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>5 Ebenen:<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">D\u00fcnger A<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">D\u00fcnger B<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">D\u00fcnger C<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">D\u00fcnger<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">D\u00fcnger<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Abh\u00e4ngige Variable:<\/strong> Pflanzenwachstum<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So analysieren Sie die Stufen einer unabh\u00e4ngigen Variablen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Normalerweise verwenden wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktorielle ANOVA<\/a> , um zu bestimmen, ob die Stufen einer unabh\u00e4ngigen Variablen unterschiedliche Ergebnisse in einer abh\u00e4ngigen Variablen verursachen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> (null):<\/strong> Alle Gruppenmittelwerte sind gleich<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> (alternativ):<\/strong> Mindestens ein Gruppenmittelwert ist unterschiedlich <sub>&nbsp;<\/sub> ausruhen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise k\u00f6nnten wir eine einfaktorielle ANOVA verwenden, um zu bestimmen, ob die f\u00fcnf verschiedenen D\u00fcngemitteltypen aus dem vorherigen Beispiel zu unterschiedlichen durchschnittlichen Wachstumsraten f\u00fcr Pflanzen f\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn der p-Wert der ANOVA unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen. Das bedeutet, dass wir gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr haben, dass das durchschnittliche Pflanzenwachstum nicht bei allen f\u00fcnf D\u00fcngermengen gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten dann <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/post-hoc-anova-tests\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Post-hoc-Tests<\/a> durchf\u00fchren, um genau zu bestimmen, welche D\u00fcngemittel zu unterschiedlichen durchschnittlichen Wachstumsraten f\u00fchren.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einem Experiment gibt es zwei Arten von Variablen: Die unabh\u00e4ngige Variable: Die Variable, die ein Experimentator modifiziert oder kontrolliert, um die Auswirkungen auf die abh\u00e4ngige Variable beobachten zu k\u00f6nnen. Die abh\u00e4ngige Variable: Die in einem Experiment gemessene Variable, die von der unabh\u00e4ngigen Variablen \u201eabh\u00e4ngig\u201c ist. 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