{"id":180,"date":"2023-08-04T12:32:22","date_gmt":"2023-08-04T12:32:22","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/erklarende-variable\/"},"modified":"2023-08-04T12:32:22","modified_gmt":"2023-08-04T12:32:22","slug":"erklarende-variable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/erklarende-variable\/","title":{"rendered":"Erkl\u00e4rende variable"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was erkl\u00e4rende Variablen sind. So finden Sie die Bedeutung erkl\u00e4render Variablen, Beispiele f\u00fcr erkl\u00e4rende Variablen und die Bedeutung dieser Art von Variablen in einer statistischen Studie. <\/p>\n

<\/span> Was ist eine erkl\u00e4rende Variable?<\/span><\/h2>\n

In der Statistik ist eine erkl\u00e4rende Variable<\/strong> eine Variable, die das Ergebnis eines Experiments erkl\u00e4rt. Mit anderen Worten: In der Forschung ist die erkl\u00e4rende Variable die Variable, deren Wert die Antwortvariable beeinflusst.<\/p>\n

Wenn wir beispielsweise den Zusammenhang zwischen der Anzahl der Fabriken in einem Land und den Schadstoffemissionen im Land untersuchen, ist die erkl\u00e4rende Variable die Anzahl der Fabriken im Land. Denn es ist die Variable, die sich auf Schadstoffe auswirkt und nicht umgekehrt.<\/p>\n

Bei der grafischen Darstellung der Ergebnisse einer statistischen Studie werden die erkl\u00e4renden Variablen im Allgemeinen auf der Abszisse (horizontale Achse) durch den Buchstaben x<\/em> dargestellt. <\/p>\n

<\/span> Beispiele f\u00fcr erkl\u00e4rende Variablen<\/span><\/h2>\n

Nachdem wir die Definition einer erkl\u00e4renden Variablen kennengelernt haben, schauen wir uns nun einige Beispiele dieser Art von Variablen an, um das Konzept besser zu verstehen.<\/p>\n

    \n
  • Die Lernzeit (erkl\u00e4rende Variable) hat Einfluss auf die erzielten Noten (Antwortvariable).<\/span><\/li>\n
  • Der Preis eines Produkts (erkl\u00e4rende Variable) ver\u00e4ndert die Anzahl der Personen, die bereit sind, das Produkt zu kaufen (Antwortvariable).<\/span><\/li>\n
  • Die Umgebungstemperatur (erkl\u00e4rende Variable) beeinflusst die Anzahl der Waldbr\u00e4nde (Reaktionsvariable).<\/span><\/li>\n
  • Die Werbung f\u00fcr ein Produkt (erkl\u00e4rende Variable) hat Einfluss auf die Anzahl der Verk\u00e4ufe dieses Produkts (Antwortvariable).<\/span><\/li>\n
  • Die Einwohnerzahl einer Stadt (erkl\u00e4rende Variable) ist mit der Anzahl der Taxis in einer Stadt (Antwortvariable) verkn\u00fcpft.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n

    <\/span> Erkl\u00e4rende Variable und Antwortvariable<\/span><\/h2>\n

    Die erkl\u00e4rende Variable und die Antwortvariable<\/strong> stehen in einer Ursache-Wirkungs-Beziehung, die erkl\u00e4rende Variable ist die Ursache und die Antwortvariable ist die Wirkung. Die erkl\u00e4rende Variable beeinflusst daher den Wert der Antwortvariablen.<\/p>\n

    Daher besteht in einer statistischen Studie der Unterschied zwischen der erkl\u00e4renden Variablen und der Antwortvariablen darin, dass der Forscher die erkl\u00e4rende Variable \u00e4ndert, um zu sehen, wie sie sich auf die Antwortvariable auswirkt. Andererseits analysiert der Forscher die Wert\u00e4nderung der Variablen Antwort . entsprechend dem Wert der erkl\u00e4renden Variablen.<\/p>\n

    Die Antwortvariable kann auch als Ergebnisvariable<\/strong> oder erkl\u00e4rte Variable<\/strong> bezeichnet werden. <\/p>\n

    <\/span> Die erkl\u00e4rende Variable und Regression<\/span><\/h2>\n

    Um die Beziehung zwischen der erkl\u00e4renden Variablen und der Antwortvariablen zu untersuchen, wird im Allgemeinen ein statistisches Regressionsmodell durchgef\u00fchrt, da es eine grafische Darstellung der erhaltenen Ergebnisse und dar\u00fcber hinaus eine numerische Analyse der Korrelation zwischen den beiden Variablentypen erm\u00f6glicht .<\/p>\n

    Genauer gesagt wird meist ein einfaches lineares Regressionsmodell durchgef\u00fchrt, da normalerweise der Zusammenhang zwischen zwei Variablen linear ist. Der Zusammenhang k\u00f6nnte jedoch auch quadratisch, logarithmisch, exponentiell usw. modelliert werden. Funktion.<\/p>\n

    Wenn Sie die Beziehung zwischen der Antwortvariablen und mehreren erkl\u00e4renden Variablen untersuchen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie ebenfalls ein multiples Regressionsmodell durchf\u00fchren, das nicht nur bei der Analyse der Beziehung zwischen der Antwort und verschiedenen Variablen hilft, sondern auch hilfreich ist, um herauszufinden, um welche Variable es sich handelt bedeutendere.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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