{"id":935,"date":"2023-07-28T06:22:59","date_gmt":"2023-07-28T06:22:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/begleitvariable\/"},"modified":"2023-07-28T06:22:59","modified_gmt":"2023-07-28T06:22:59","slug":"begleitvariable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/begleitvariable\/","title":{"rendered":"Wettbewerbsvariable: definition und beispiele"},"content":{"rendered":"

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Eine begleitende Variable<\/strong> (manchmal auch \u201eKovariate\u201c genannt) ist eine Variable, die in einer Studie nicht von prim\u00e4rem Interesse ist, die aber dennoch eine gewisse Wechselwirkung mit der\/den untersuchten interessierenden Variable(n) haben kann.<\/span><\/p>\n

Wenn diese Art von Variablen nicht ber\u00fccksichtigt wird, kann dies zu verzerrten oder irref\u00fchrenden Ergebnissen in einer Analyse f\u00fchren. Daher ist es wichtig, sie nach M\u00f6glichkeit zu behandeln.<\/span><\/p>\n

Bei Beobachtungsstudien ist es wichtig, sich dar\u00fcber im Klaren zu sein, dass gleichzeitig auftretende 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 von Begleitvariablen eliminiert oder verringert wird.<\/span><\/p>\n

Die folgenden Beispiele veranschaulichen mehrere F\u00e4lle, in denen Begleitvariablen in einer Studie vorhanden sein k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n

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

Forscher wollen den Zusammenhang zwischen Bev\u00f6lkerungsdichte und Eisverk\u00e4ufen verstehen. Allerdings ist das Wetter eine Begleitvariable, die sich wahrscheinlich auf den Eisverkauf auswirkt.<\/span><\/p>\n

Wenn Forscher also einelineare Regression<\/a> durchf\u00fchren m\u00f6chten, um den Zusammenhang zwischen Bev\u00f6lkerungsdichte und Eisverk\u00e4ufen zu quantifizieren, sollten sie auch versuchen, Daten zum Wetter zu sammeln, damit sie diese Variable in der Regression ber\u00fccksichtigen und eine Sch\u00e4tzung erhalten k\u00f6nnen pr\u00e4zise. des Einflusses der Bev\u00f6lkerungsdichte auf den Eisverkauf.<\/span><\/p>\n

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

Forscher wollen den Zusammenhang zwischen den Trainingsstunden und den durchschnittlichen Punkten, die Basketballspieler pro Spiel erzielen, verstehen. Eine begleitende Variable, die sich jedoch wahrscheinlich auf die durchschnittlich erzielten Punkte auswirkt, ist die Anzahl der gespielten Minuten pro Spiel.<\/span><\/p>\n

Daher sollten Forscher auch die Anzahl der Minuten verfolgen, die ein Spieler pro Spiel spielt, damit sie diese als Variable in die Regressionsanalyse einbeziehen und den Effekt der \u00dcbungsstunden auf die durchschnittlich erzielten Punkte pro Spiel isolieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Verwandte Themen:<\/strong> So interpretieren Sie Regressionskoeffizienten<\/a><\/span><\/p>\n

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

Forscher wollen wissen, ob ein bestimmter D\u00fcnger das Pflanzenwachstum steigert.<\/span><\/span> Allerdings sind Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit zwei potenzielle Begleitvariablen, die das Pflanzenwachstum beeinflussen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Daher sollten Forscher auch Daten zur Sonneneinstrahlung und zur Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit sammeln, damit diese als Variablen in die Regressionsanalyse einbezogen werden k\u00f6nnen und in der Lage sind, die Wirkung von D\u00fcngemitteln auf wachsende Pflanzen nach Ber\u00fccksichtigung der Sonneneinstrahlung und der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit zu verstehen.<\/em><\/span><\/p>\n

So identifizieren und beseitigen Sie begleitende Variablen<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um gleichzeitig auftretende Variablen aufzudecken, ist es hilfreich, \u00fcber Dom\u00e4nenkenntnisse im untersuchten Bereich 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 gleichzeitig auftretende Variablen aufdecken.<\/span><\/p>\n

In Beobachtungsstudien kann es sehr schwierig sein, das Risiko begleitender Variablen auszuschlie\u00dfen. In den meisten F\u00e4llen besteht das Beste, was Sie tun k\u00f6nnen, darin, potenziell gleichzeitig auftretende 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 begleitender 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 Begleitvariablen wie Ern\u00e4hrung<\/em> und Rauchgewohnheiten<\/em> den Blutdruck beeinflussen. Wir k\u00f6nnen daher versuchen, diese Begleitvariablen mithilfe eines randomisierten Designs 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 begleitende Variablen beide Gruppen ungef\u00e4hr gleicherma\u00dfen beeinflussen. Dies bedeutet, dass etwaige Blutdruckunterschiede eher auf die Pille als auf die Wirkung einer begleitenden Variablen zur\u00fcckzuf\u00fchren sind.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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