{"id":497,"date":"2023-07-29T17:08:36","date_gmt":"2023-07-29T17:08:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/versteckte-variablen\/"},"modified":"2023-07-29T17:08:36","modified_gmt":"2023-07-29T17:08:36","slug":"versteckte-variablen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/versteckte-variablen\/","title":{"rendered":"Versteckte variablen: definition und beispiele"},"content":{"rendered":"

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Eine versteckte Variable<\/strong> ist eine Variable, die nicht in eine statistische Analyse einbezogen wird, sich aber auf die Beziehung zwischen zwei Variablen innerhalb der Analyse auswirkt.<\/span><\/p>\n

Eine versteckte Variable kann die wahre Beziehung zwischen Variablen verbergen oder f\u00e4lschlicherweise den Eindruck erwecken, dass eine Beziehung zwischen Variablen besteht. Grunds\u00e4tzlich k\u00f6nnen versteckte Variablen dazu f\u00fchren, dass die Ergebnisse einer Studie irref\u00fchrend sind.<\/span><\/p>\n

Bei Beobachtungsstudien ist es wichtig, sich dar\u00fcber im Klaren zu sein, dass versteckte Variablen zu ungew\u00f6hnlichen Interpretationen der Daten und Beziehungen zwischen Variablen f\u00fchren k\u00f6nnen. Bei experimentellen Studien ist es wichtig, das Experiment so zu gestalten, dass das Risiko versteckter Variablen (so weit wie m\u00f6glich) eliminiert wird.<\/span><\/p>\n

Beispiele f\u00fcr versteckte Variablen<\/span><\/strong><\/h2>\n

Die folgenden Beispiele veranschaulichen mehrere F\u00e4lle, in denen versteckte Variablen in einer Studie vorhanden sein k\u00f6nnten:<\/span><\/p>\n

Beispiel 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

Forscher stellen fest, dass Eisverkauf und Hai-Angriffe stark positiv korrelieren. Bedeutet das, dass gestiegene Eisverk\u00e4ufe zu mehr Hai-Angriffen f\u00fchren?<\/span><\/p>\n

Es ist unwahrscheinlich. Die wahrscheinlichste Ursache ist lauerndes wechselhaftes Wetter<\/em> . Wenn es drau\u00dfen w\u00e4rmer ist, kaufen mehr Menschen Eis und mehr Menschen gehen ans Meer.<\/span><\/p>\n

Beispiel 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ein Forscher entdeckt, dass der Popcornkonsum und die Anzahl der Verkehrsunf\u00e4lle \u00fcber die Jahre hinweg stark korrelieren. Bedeutet das, dass ein h\u00f6herer Popcornkonsum mehr Verkehrsunf\u00e4lle verursacht?<\/span><\/p>\n

Es ist unwahrscheinlich. Die wahrscheinlichste Ursache ist die variable Lauerpopulation<\/em> . Mit steigender Bev\u00f6lkerungszahl steigt auch die Menge an konsumiertem Popcorn und die Zahl der Verkehrsunf\u00e4lle.<\/span><\/p>\n

Beispiel 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

Eine Studie kommt zu dem Ergebnis, dass der Schaden umso gr\u00f6\u00dfer ist, je mehr Freiwillige sich nach einer Naturkatastrophe melden. Bedeutet das, dass Freiwillige mehr Schaden anrichten?<\/span><\/p>\n

Es ist unwahrscheinlich. Die wahrscheinlichste Ursache ist das unterschiedliche Ausma\u00df der Naturkatastrophe<\/em> . Eine gr\u00f6\u00dfere Naturkatastrophe f\u00fchrt zu mehr Freiwilligen und einem Anstieg der durch die Naturkatastrophe verursachten Sch\u00e4den.<\/span><\/p>\n

Beispiel 4<\/strong><\/span><\/h3>\n

Studie zeigt, dass Handschuhverk\u00e4ufe und Snowboardunf\u00e4lle eng miteinander korrelieren. Bedeutet das, dass Handschuhe mehr Snowboardunf\u00e4lle verursachen?<\/span><\/p>\n

Es ist unwahrscheinlich. Die wahrscheinlichste Ursache ist die lauernde Temperaturvariable<\/em> . Wenn die Temperaturen sinken, kaufen immer mehr Menschen Handschuhe und immer mehr Menschen gehen Snowboarden.<\/span><\/p>\n

So identifizieren Sie versteckte Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n

Um verborgene Variablen aufzudecken, ist es hilfreich, \u00fcber Fachwissen auf dem untersuchten Gebiet zu verf\u00fcgen. Wenn Sie wissen, welche potenziellen Variablen die Beziehung zwischen Studienvariablen beeinflussen k\u00f6nnten, die nicht explizit in die Studie einbezogen werden, k\u00f6nnen Sie m\u00f6glicherweise potenzielle versteckte Variablen aufdecken.<\/span><\/p>\n

Eine weitere M\u00f6glichkeit, m\u00f6gliche versteckte Variablen zu identifizieren, besteht darin, Residuendiagramme zu untersuchen. Wenn es einen Trend (linear oder nichtlinear) bei den Residuen gibt, k\u00f6nnte dies bedeuten, dass eine versteckte Variable, die nicht in die Studie einbezogen wird, die Studienvariablen in irgendeiner Weise beeinflusst.<\/span><\/p>\n

So beseitigen Sie das Risiko versteckter Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n

In Beobachtungsstudien kann es sehr schwierig sein, das Risiko versteckter Variablen auszuschlie\u00dfen. In den meisten F\u00e4llen besteht das Beste, was Sie tun k\u00f6nnen, darin, potenzielle versteckte Variablen, die sich auf die Studie auswirken k\u00f6nnten, einfach zu identifizieren, anstatt sie zu verhindern.<\/span><\/p>\n

In experimentellen Studien kann der Einfluss versteckter Variablen jedoch durch ein gutes experimentelles Design weitgehend eliminiert werden.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel an, wir m\u00f6chten wissen, ob zwei Pillen einen unterschiedlichen Einfluss auf den Blutdruck haben. Wir wissen, dass auch versteckte Variablen wie Ern\u00e4hrung<\/em> und Rauchgewohnheiten<\/em> den Blutdruck beeinflussen. Wir k\u00f6nnen daher versuchen, diese verborgenen Variablen mithilfe einesrandomisierten Designs<\/a> zu kontrollieren. Das bedeutet, dass wir den Patienten nach dem Zufallsprinzip entweder die erste oder die zweite Pille zuweisen.<\/span><\/p>\n

Da wir Patienten nach dem Zufallsprinzip Gruppen zuordnen, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass die versteckten Variablen beide Gruppen ungef\u00e4hr gleich beeinflussen. Dies bedeutet, dass jeder Blutdruckunterschied auf die Pille und nicht auf die Wirkung einer versteckten Variablen zur\u00fcckzuf\u00fchren ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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