Zwischenvariable

In diesem Artikel wird erläutert, was die Zwischenvariablen sind. Sie finden daher die Bedeutung der intervenierenden Variablen, Beispiele für intervenierende Variablen und den Unterschied zu anderen Variablentypen.

Was ist eine Zwischenvariable?

In der Statistik ist eine intervenierende Variable eine Variable, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen beeinflusst, aber nicht manipuliert werden kann. Somit kann eine Zwischenvariable die Ergebnisse einer Umfrage beeinflussen.

Eine intervenierende Variable kann auch als störende Variable oder verwirrende Variable bezeichnet werden.

Eines der Merkmale intervenierender Variablen besteht darin, dass sie schwer zu identifizieren sind; Darüber hinaus ist es schwierig, ihre Wirkung in der statistischen Studie zu neutralisieren oder zu eliminieren, wenn sie einmal bestimmt ist.

Beispiele für Interventionsvariablen

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.

1. Beispielsweise ist bei einer Analyse zwischen den Zutaten einer zubereiteten Mahlzeit (unabhängige Variable) und der Qualität des Lebensmittels (abhängige Variable) die Zeit, die der Kunde die zubereitete Mahlzeit in der Mikrowelle erhitzt, eine dazwischenliegende Variable. Obwohl sich diese Variable eindeutig auf die Qualität des Lebensmittels auswirkt, kann sie nie kontrolliert werden, da jeder Benutzer so viel Zeit damit verbringt, wie er möchte.
2. Wenn das Ziel darin besteht, den Zusammenhang zwischen den von den Schülern erzielten Noten (abhängige Variable) und den aufgewendeten Lernstunden (unabhängige Variable) zu untersuchen, ist eine Zwischenvariable die Motivation der Lehrer, das Programm zu erklären. Logischerweise schwanken die Noten je nach Motivation jedes Lehrers, was in diesem Experiment jedoch schwer zu kontrollieren ist.
3. Wenn wir den Zusammenhang zwischen der Zeit, die ein Unternehmen zum Scheitern benötigt (abhängige Variable), und den bei der Gründung des Unternehmens getätigten Investitionen (unabhängige Variable) untersuchen, ist die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes eine Zwischenvariable. Natürlich hat der Wettbewerb Einfluss auf den Erfolg oder Misserfolg des Unternehmens, aber er ist ein Merkmal des betreffenden Marktes, das nicht geändert werden kann.

Zwischenvariable, abhängige Variable und unabhängige Variable

In diesem Abschnitt werden wir die Beziehung zwischen der intervenierenden Variablen, der abhängigen Variablen und der unabhängigen Variablen einer statistischen Studie betrachten.

Die abhängige Variable ist eine Variable, deren Wert von einer anderen Variablen abhängt. Die unabhängige Variable hingegen ist die Variable, deren Wert von keiner anderen Variablen abhängt, sondern im Allgemeinen vom Forscher festgelegt wird.

Normalerweise möchten wir in einer statistischen Analyse eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen untersuchen. Daher ist es wichtig, dass keine anderen Faktoren die durchgeführten Experimente beeinflussen.

Daher sollte versucht werden, intervenierende Variablen zu neutralisieren (obwohl dies schwierig sein kann), da sie die erhaltenen Ergebnisse verändern können und daher möglicherweise eine falsche Schlussfolgerung über die Beziehung zwischen der abhängigen Variablen und der unabhängigen Variablen gezogen wird.

Steuern einer Zwischenvariablen

Wie wir im gesamten Artikel gesehen haben, sind intervenierende Variablen in der Forschung wichtig, da sie die Ergebnisse und damit die Schlussfolgerungen der Studie verändern können.

Allerdings ist es in der Regel schwierig, intervenierende Variablen zu identifizieren und ihre Wirkung sogar zu neutralisieren, da der Forscher normalerweise nicht die Möglichkeit hat, eine intervenierende Variable zu beeinflussen.

Auch wenn sie schwer zu kontrollieren sind, müssen wir zumindest versuchen, die Auswirkungen der dazwischen liegenden Variablen zu minimieren. In einigen Fällen kann ein robustes statistisches Modell entworfen werden, bei dem äußere Bedingungen praktisch keinen Einfluss auf die erzielten Ergebnisse haben.