In diesem Artikel wird erl\u00e4utert, was die Zwischenvariablen sind. Sie finden daher die Bedeutung der intervenierenden Variablen, Beispiele f\u00fcr intervenierende Variablen und den Unterschied zu anderen Variablentypen. <\/p>\n
In der Statistik ist eine intervenierende Variable<\/strong> eine Variable, die die Beziehung zwischen einer abh\u00e4ngigen Variablen und einer unabh\u00e4ngigen Variablen beeinflusst, aber nicht manipuliert werden kann. Somit kann eine Zwischenvariable die Ergebnisse einer Umfrage beeinflussen.<\/p>\n Eine intervenierende Variable kann auch als st\u00f6rende Variable<\/strong> oder verwirrende Variable<\/strong> bezeichnet werden.<\/p>\n Eines der Merkmale intervenierender Variablen besteht darin, dass sie schwer zu identifizieren sind; Dar\u00fcber hinaus ist es schwierig, ihre Wirkung in der statistischen Studie zu neutralisieren oder zu eliminieren, wenn sie einmal bestimmt ist. <\/p>\n Nachdem wir nun die Definition einer intervenierenden Variablen kennen, werden wir uns mehrere Beispiele dieser Art von Variablen ansehen, um das Konzept besser zu verstehen.<\/p>\n In diesem Abschnitt werden wir die Beziehung zwischen der intervenierenden Variablen, der abh\u00e4ngigen Variablen und der unabh\u00e4ngigen Variablen einer statistischen Studie betrachten.<\/p>\n Die abh\u00e4ngige Variable<\/strong> ist eine Variable, deren Wert von einer anderen Variablen abh\u00e4ngt. Die unabh\u00e4ngige Variable<\/strong> hingegen ist die Variable, deren Wert von keiner anderen Variablen abh\u00e4ngt, sondern im Allgemeinen vom Forscher festgelegt wird.<\/p>\n Normalerweise m\u00f6chten wir in einer statistischen Analyse eine m\u00f6gliche Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen einer unabh\u00e4ngigen Variablen und einer abh\u00e4ngigen Variablen untersuchen. Daher ist es wichtig, dass keine anderen Faktoren die durchgef\u00fchrten Experimente beeinflussen.<\/p>\n Daher sollte versucht werden, intervenierende Variablen zu neutralisieren (obwohl dies schwierig sein kann), da sie die erhaltenen Ergebnisse ver\u00e4ndern k\u00f6nnen und daher m\u00f6glicherweise eine falsche Schlussfolgerung \u00fcber die Beziehung zwischen der abh\u00e4ngigen Variablen und der unabh\u00e4ngigen Variablen gezogen wird. <\/p>\n<\/span> Beispiele f\u00fcr Interventionsvariablen<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Zwischenvariable, abh\u00e4ngige Variable und unabh\u00e4ngige Variable<\/span><\/h2>\n