{"id":193,"date":"2023-08-04T08:36:57","date_gmt":"2023-08-04T08:36:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/arten-statistischer-variablen\/"},"modified":"2023-08-04T08:36:57","modified_gmt":"2023-08-04T08:36:57","slug":"arten-statistischer-variablen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/arten-statistischer-variablen\/","title":{"rendered":"Arten von variablen (statistik)"},"content":{"rendered":"

Hier erfahren Sie, wie viele Arten von Variablen es in der Statistik gibt. In diesem Artikel werden die verschiedenen Arten von statistischen Variablen erl\u00e4utert. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie mehrere Beispiele f\u00fcr jeden Variablentyp sehen. <\/p>\n

<\/span> Welche Arten von Variablen gibt es?<\/span><\/h2>\n

In der Statistik gibt es folgende Variablentypen<\/strong> :<\/p>\n

    \n
  • Qualitative Variable<\/strong> : Variable, deren Werte Qualit\u00e4ten oder Kategorien sind.<\/span>\n
      \n
    • Ordinale qualitative Variable<\/strong> : Die Kategorien der Variablen k\u00f6nnen geordnet werden.<\/span><\/li>\n
    • Nominale qualitative Variable<\/strong> : Die Werte lassen keine hierarchische Reihenfolge zu.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
    • Quantitative Variable<\/strong> : Variable, deren Werte numerisch sind.<\/span> <\/li>\n
        \n
      • Diskrete quantitative Variable<\/strong> : Die Variable kann nur endlich viele Werte annehmen.<\/span><\/li>\n
      • Kontinuierliche quantitative Variable<\/strong> : Die Variable kann in einem Intervall jeden Wert annehmen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n

        Nachfolgend wird jede Art von statistischer Variable ausf\u00fchrlicher erl\u00e4utert und es werden jeweils Beispiele gezeigt.<\/p>\n

        <\/span> Qualitative Variable<\/span><\/h3>\n

        Eine qualitative Variable<\/strong> (oder kategoriale Variable<\/strong> ) ist ein Variablentyp, dessen Werte Qualit\u00e4ten, Merkmale oder Kategorien sind und der daher keine numerischen Werte zul\u00e4sst.<\/p>\n

        Dabei werden qualitative Variablen in zwei Untertypen unterteilt: ordinale qualitative Variablen<\/strong> , die nach bestimmten Kriterien geordnet werden k\u00f6nnen, und nominale qualitative Variablen<\/strong> , die nicht hierarchisch geordnet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

        Beispiele f\u00fcr ordinale qualitative Variablen:<\/u><\/strong><\/p>\n

          \n
        • Olympische Medaillen: Je nach Platzierung erh\u00e4lt ein Athlet die Medaille \u201eGold\u201c, \u201eSilber\u201c oder \u201eBronze\u201c.<\/span><\/li>\n
        • Die Note eines Faches: Sie kann \u201egute Erw\u00e4hnung\u201c, \u201eausgezeichnet\u201c, \u201ebemerkenswert\u201c, \u201eanerkannt\u201c oder \u201espannend\u201c lauten.<\/span><\/li>\n
        • Jobs in einem Unternehmen: Es gibt die Positionen \u201ePr\u00e4sident\u201c, \u201eVizepr\u00e4sident\u201c, \u201eAbteilungsleiter\u201c, \u201ePraktikant\u201c \u2026<\/span><\/li>\n
        • Adelstitel: Sie k\u00f6nnen \u201eK\u00f6nig\u201c, \u201ePrinz\u201c, \u201eMarquis\u201c, \u201eGraf\u201c usw. sein.<\/span><\/li>\n
        • Die Gr\u00f6\u00dfe eines T-Shirts: Es kann \u201eklein\u201c, \u201emittel\u201c, \u201egro\u00df\u201c, \u201eextra gro\u00df\u201c sein \u2026<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Beispiele f\u00fcr nominale qualitative Variablen:<\/u><\/strong><\/p>\n

            \n
          • Das Geschlecht einer Person: Es kann ein \u201eMann\u201c oder eine \u201eFrau\u201c sein.<\/span><\/li>\n
          • Der Familienstand einer Person: Sie kann \u201everheiratet\u201c, \u201eledig\u201c, \u201egeschieden\u201c sein \u2026<\/span><\/li>\n
          • Der Beruf einer Person: Sie kann \u201e\u00d6konom\u201c, \u201eInformatiker\u201c, \u201eFriseur\u201c usw. sein.<\/span><\/li>\n
          • Geburtsland: Es gibt viele m\u00f6gliche L\u00e4nder, wie zum Beispiel \u201eArgentinien\u201c, \u201eMexiko\u201c, \u201eSpanien\u201c \u2026<\/span><\/li>\n
          • Die Blutgruppe einer Person: Es gibt vier m\u00f6gliche Optionen: \u201eGruppe A\u201c, \u201eGruppe B\u201c, \u201eGruppe AB\u201c oder \u201eGruppe 0\u201c.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n

            <\/span> Quantitative Variablen<\/span><\/h3>\n

            Eine quantitative Variable<\/strong> (oder numerische Variable<\/strong> ) ist ein Variablentyp, der nur numerische Werte unterst\u00fctzt, d. h. der Wert einer quantitativen Variablen ist immer eine Zahl.<\/p>\n

            Es gibt zwei Untertypen quantitativer Variablen: diskrete quantitative Variablen<\/strong> , das sind Variablen, die bestimmte Werte nicht annehmen k\u00f6nnen, und kontinuierliche quantitative Variablen<\/strong> , die jeden numerischen Wert annehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n

            Beispiele f\u00fcr diskrete quantitative Variablen:<\/u><\/strong><\/p>\n

              \n
            • Die Anzahl der Personen in einem Raum: 1, 2, 5, 9\u2026<\/span><\/li>\n
            • Die Anzahl der Kinder in einer Familie: 0, 1, 2, 3, 4, 5\u2026<\/span><\/li>\n
            • Die m\u00f6glichen Ergebnisse beim W\u00fcrfeln: 1, 2, 3, 4, 5 oder 6.<\/span><\/li>\n
            • Die von einer Fu\u00dfballmannschaft w\u00e4hrend eines Spiels erzielten Tore: 1, 2, 4, 5 …<\/span><\/li>\n
            • Die Anzahl der Mitarbeiter in einem Unternehmen: 54, 29, 158, 561, 302\u2026<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

              Beispiele f\u00fcr kontinuierliche quantitative Variablen:<\/u><\/strong><\/p>\n

                \n
              • Das Gewicht einer Personengruppe: 74,5 kg, 58,14 kg, 62,39 kg, 83,92 kg\u2026<\/span><\/li>\n
              • Raumtemperatur: 25 \u00b0C, 19,50 \u00b0C, 12,83 \u00b0C, 17,52 \u00b0C, 29,4 \u00b0C\u2026<\/span><\/li>\n
              • Die Zeit, die ein Athlet ben\u00f6tigt, um die 100 m zu laufen: 9,81 s, 10,02 s, 9,52 s, 9,74 s, 11,25 s \u2026<\/span><\/li>\n
              • Die Entfernung zwischen zwei Orten: 45 km, 0,82 km, 634 km, 35,87 km, 23,548 km\u2026<\/span><\/li>\n
              • Die Geschwindigkeit eines Autos: 58,00 km\/h, 34,25 km\/h, 29,50 km\/h, 14,96 km\/h, 76,94 km\/h\u2026<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n

                <\/span>Andere Arten von Variablen<\/span><\/h2>\n

                Normalerweise werden Variablen in der Statistik nach den oben gesehenen Typen klassifiziert. Es gibt jedoch auch andere M\u00f6glichkeiten, verschiedene Arten statistischer Variablen zu klassifizieren, wie wir weiter unten sehen werden. <\/p>\n

                <\/span> Entsprechend seiner Beziehung zu anderen Variablen<\/span><\/h3>\n

                In einer statistischen Studie k\u00f6nnen Variablen nach ihren Beziehungen zueinander klassifiziert werden:<\/p>\n

                  \n
                • Unabh\u00e4ngige Variable<\/strong> : die Variable, deren Wert nicht von einer anderen Variablen abh\u00e4ngt.<\/span><\/li>\n
                • Abh\u00e4ngige Variable<\/strong> : Variable, deren Wert vom Wert einer anderen Variablen (der unabh\u00e4ngigen Variablen) abh\u00e4ngt.<\/span><\/li>\n
                • Intervenierende Variable<\/strong> : Eine Variable, die die Beziehung zwischen der unabh\u00e4ngigen Variablen und der abh\u00e4ngigen Variablen beeinflusst, aber nicht zur Analyse bestimmt ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

                  Wenn beispielsweise in einer Forschungsstudie der Zusammenhang zwischen den von Studierenden erzielten Noten und den aufgewendeten Studienstunden statistisch untersucht wird, sind die abh\u00e4ngigen Variablen die Noten und die unabh\u00e4ngige Variable die Studienstunden. Denn die Noten h\u00e4ngen von den Lernstunden ab und nicht umgekehrt.<\/p>\n

                  Ebenso w\u00e4re eine intervenierende Variable die Motivation der Lehrkr\u00e4fte bei der Erl\u00e4uterung des Programms. Logischerweise variieren die Noten je nach Motivation jedes Lehrers, da sie das Beste oder das Schlechteste erkl\u00e4ren. Dies ist jedoch ein Merkmal, das nicht analysiert werden soll.<\/p>\n

                  <\/span> Entsprechend Ihrer Skala<\/span><\/h3>\n

                  Abh\u00e4ngig vom absoluten Nullpunkt der Skala, die eine numerische Variable darstellt, k\u00f6nnen wir zwei Typen unterscheiden:<\/p>\n

                    \n
                  • Verh\u00e4ltnisvariable<\/strong> : Variable, deren absoluter Nullpunkt mit dem absoluten Nullpunkt der von ihr repr\u00e4sentierten Gr\u00f6\u00dfe \u00fcbereinstimmt. Zum Beispiel: die Geschwindigkeit eines Autos (wenn die Geschwindigkeit eines Autos 0 km\/h betr\u00e4gt, bedeutet das, dass es sich nicht bewegt).<\/span><\/li>\n
                  • Intervallvariable<\/strong> : Variable, deren 0 nicht dem absoluten Nullpunkt der Gr\u00f6\u00dfe entspricht, die sie darstellt. Zum Beispiel: Temperatur (0 \u00baC bedeutet nicht, dass keine Temperatur vorhanden ist, da es auch negative Temperaturen gibt).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

                    <\/span> Entsprechend der Anzahl der Werte<\/span><\/h3>\n

                    Abh\u00e4ngig von der Anzahl der m\u00f6glichen Werte, die die statistische Variable annehmen kann, unterscheiden wir zwei Typen:<\/p>\n

                      \n
                    • Dichotome Variable<\/strong> : Die Variable kann nur zwei Werte annehmen. Zum Beispiel: die Auslosung (Kopf oder Zahl).<\/span><\/li>\n
                    • Polytome Variable<\/strong> : Die Variable kann drei oder mehr Werte annehmen. Zum Beispiel: der Beruf einer Person (Kellner, Arzt, \u00dcbersetzer usw.).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                      Hier erfahren Sie, wie viele Arten von Variablen es in der Statistik gibt. In diesem Artikel werden die verschiedenen Arten von statistischen Variablen erl\u00e4utert. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie mehrere Beispiele f\u00fcr jeden Variablentyp sehen. Welche Arten von Variablen gibt es? In der Statistik gibt es folgende Variablentypen : Qualitative Variable : Variable, deren Werte Qualit\u00e4ten […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"yoast_head":"\n\u25b7 Welche verschiedenen Arten von Variablen gibt es? 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