{"id":173,"date":"2023-08-04T14:41:55","date_gmt":"2023-08-04T14:41:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/steuervariable\/"},"modified":"2023-08-04T14:41:55","modified_gmt":"2023-08-04T14:41:55","slug":"steuervariable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/steuervariable\/","title":{"rendered":"Variable steuerung"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel wird erl\u00e4utert, was Steuervariablen sind. Sie finden daher die Bedeutung von Kontrollvariablen, Beispiele f\u00fcr Kontrollvariablen und welche Bedeutung diese Art von Variablen in der Statistik hat. <\/p>\n

<\/span> Was ist eine Kontrollvariable?<\/span><\/h2>\n

In der Statistik ist eine Kontrollvariable<\/strong> eine Variable, die die abh\u00e4ngige Variable des Experiments beeinflusst und f\u00fcr die Untersuchung uninteressant ist. Daher muss eine Kontrollvariable so gesteuert werden, dass sie die Ergebnisse einer Umfrage nicht ver\u00e4ndert.<\/p>\n

Wenn wir beispielsweise den Zusammenhang zwischen den von bestimmten Sch\u00fclern erzielten Noten und deren Lernstunden untersuchen, ist der Lehrer, der das Programm unterrichtet hat, eine Kontrollvariable. Die Erkl\u00e4rungsf\u00e4higkeit des Lehrers wirkt sich auf das Verst\u00e4ndnis des Programms durch die Sch\u00fcler aus. Um die Forschungsergebnisse nicht zu ver\u00e4ndern, ist es daher angebracht, Sch\u00fcler zu analysieren, die denselben Lehrer hatten.<\/p>\n

Eine Kontrollvariable muss daher immer so kontrolliert werden, dass sie die Ergebnisse der statistischen Untersuchung nicht beeinflusst. Andernfalls k\u00f6nnte eine falsche Schlussfolgerung \u00fcber die Beziehung zwischen der abh\u00e4ngigen Variablen und der unabh\u00e4ngigen Variablen gezogen werden.<\/p>\n

Um zu verstehen, was eine Kontrollvariable bedeutet, m\u00fcssen Sie sich logischerweise dar\u00fcber im Klaren sein, was abh\u00e4ngige Variablen und unabh\u00e4ngige Variablen sind. Daher wird empfohlen, den folgenden Link zu besuchen, bevor Sie mit der Erkl\u00e4rung fortfahren: <\/p>\n

\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> abh\u00e4ngige und unabh\u00e4ngige Variable<\/a> <\/div>\n

<\/span> Beispiele f\u00fcr Kontrollvariablen<\/span><\/h2>\n

Nachdem wir die Definition einer Kontrollvariablen kennengelernt haben, schauen wir uns nun einige Beispiele dieser Art von Variablen an, um das Konzept vollst\u00e4ndig zu verstehen.<\/p>\n

    \n
  1. Wenn beispielsweise eine wissenschaftliche Studie \u00fcber die Beziehung zwischen dem Volumen eines Gases (unabh\u00e4ngige Variable) und dem Druck des Gases (abh\u00e4ngige Variable) durchgef\u00fchrt wird, muss die Temperatur (Kontrollvariable) in allen Experimenten konstant gehalten werden, da sie eine ist Faktor: Er ver\u00e4ndert sowohl das Volumen als auch den Druck eines Gases.<\/span><\/li>\n
  2. Wenn Sie analysieren m\u00f6chten, wie sich die zugesetzte D\u00fcngermenge (unabh\u00e4ngige Variable) auf das Pflanzenwachstum auswirkt (abh\u00e4ngige Variable), ist die Zeit, die die Pflanzen dem Sonnenlicht ausgesetzt waren, eine Kontrollvariable, da sie die Ergebnisse beeinflusst.<\/span><\/li>\n
  3. Wenn wir den Zusammenhang zwischen der Jahreszeit (unabh\u00e4ngige Variable) und der Anzahl der Erkrankungen (abh\u00e4ngige Variable) analysieren, stellt das Wetter eine Kontrollvariable dar. Die Wetterbedingungen wirken sich auf den Organismus aus. Damit dieser Parameter die Ergebnisse nicht ver\u00e4ndert, m\u00fcssen alle Versuchspersonen vom selben Ort oder von Orten mit praktisch identischem Klima stammen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Bedenken Sie, dass eine Kontrollvariable weder die abh\u00e4ngige noch die unabh\u00e4ngige Variable des Experiments ist, sondern eine andere Art statistischer Variable. <\/p>\n

    <\/span> Bedeutung der Kontrollvariablen<\/span><\/h2>\n

    Es ist wichtig, Kontrollvariablen in einer statistischen Studie zu ber\u00fccksichtigen, da sie die abh\u00e4ngige Variable der Forschung erheblich ver\u00e4ndern k\u00f6nnen und daher aus den erzielten Ergebnissen falsche Schlussfolgerungen gezogen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Somit verleiht die Kontrolle der Kontrollvariablen einem Experiment G\u00fcltigkeit, weil es bedeutet, dass die abgeleiteten Ergebnisse tats\u00e4chlich die Wirkung sind, die die unabh\u00e4ngige Variable der Forschung auf die abh\u00e4ngige Variable hat.<\/p>\n

    Dar\u00fcber hinaus verbessert die Definition aller Bedingungen, unter denen Experimente durchgef\u00fchrt werden, die Reproduzierbarkeit eines Experiments. Mit anderen Worten: Je besser die Studienbedingungen kontrolliert werden, desto einfacher ist es, das Experiment durch denselben Forscher oder eine andere Person zu reproduzieren, die die Ergebnisse best\u00e4tigen m\u00f6chte. <\/p>\n

    <\/span> Techniken zur Steuerung einer variablen Steuerung<\/span><\/h2>\n

    Wie wir im gesamten Artikel gesehen haben, m\u00fcssen Kontrollvariablen w\u00e4hrend einer statistischen Untersuchung kontrolliert werden, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Schlussfolgerungen korrekt sind. Aus diesem Grund werden im Folgenden mehrere Methoden vorgestellt, um den Einfluss von Kontrollvariablen zu neutralisieren:<\/p>\n

      \n
    • Eliminierung<\/strong> : Manchmal k\u00f6nnen wir die Kontrollvariablen eliminieren, logischerweise ist dies die ideale Situation. Beispielsweise k\u00f6nnen wir die Wirkung von L\u00e4rm eliminieren, indem wir das Experiment in einem schallisolierten Raum durchf\u00fchren.<\/span><\/li>\n
    • Konstante Bedingungen<\/strong> : Wenn wir die Kontrollvariable nicht eliminieren k\u00f6nnen, k\u00f6nnen wir versuchen, ihren Wert in allen Experimenten konstant zu halten, damit sie die Ergebnisse nicht beeinflusst. Damit sich beispielsweise die Temperatur nicht auf die Probanden auswirkt, k\u00f6nnen wir sie w\u00e4hrend der gesamten Befragung konstant halten.<\/span><\/li>\n
    • Ausgleich<\/strong> : Wenn es unm\u00f6glich ist, die Kontrollvariable zu eliminieren oder konstant zu halten, kann die Wirkung dieser Variablen ausgeglichen werden. Wenn wir beispielsweise im Experiment M\u00e4nner und Frauen als Probanden nehmen m\u00fcssen, damit das Geschlecht keinen Einfluss auf die Ergebnisse hat, m\u00fcssen wir genauso viele M\u00e4nner wie Frauen nehmen.<\/span><\/li>\n
    • Randomisierung<\/strong> : Wenn keine der oben genannten Techniken angewendet werden kann, k\u00f6nnen die Probanden randomisiert werden, um die Wirkung von Kontrollvariablen zu reduzieren. Wenn wir beispielsweise die schulischen Leistungen von Sch\u00fclern untersuchen, k\u00f6nnen wir die F\u00e4cher nach dem Zufallsprinzip ausw\u00e4hlen, um die Tatsache zu minimieren, dass einige Sch\u00fcler schlauer sind als andere.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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