Wat zijn niveaus van een onafhankelijke variabele?

In een experiment zijn er twee soorten variabelen:

De onafhankelijke variabele: De variabele die een onderzoeker wijzigt of controleert om de effecten op de afhankelijke variabele te kunnen waarnemen.

De afhankelijke variabele: De in een experiment gemeten variabele die ‘afhankelijk’ is van de onafhankelijke variabele.

In een experiment wil een onderzoeker begrijpen hoe veranderingen in een onafhankelijke variabele een afhankelijke variabele beïnvloeden.

Wanneer een onafhankelijke variabele meerdere experimentele omstandigheden heeft, wordt er gezegd dat er niveaus van de onafhankelijke variabele zijn.

Stel bijvoorbeeld dat een docent wil weten hoe drie verschillende studietechnieken de toetsscores beïnvloeden. Ze wijst willekeurig 30 studenten toe om een week lang een van de drie studietechnieken te gebruiken, waarna elke student exact hetzelfde examen aflegt.

In dit voorbeeld is de onafhankelijke variabele Studietechniek en deze heeft drie niveaus :

• Techniek 1
• Techniek 2
• Techniek 3

Dat wil zeggen dat er drie experimentele omstandigheden zijn waaraan studenten potentieel kunnen worden blootgesteld.

De afhankelijke variabele in dit voorbeeld is de examenscore, die afhankelijk is van de door de student gebruikte studietechniek.

De volgende voorbeelden illustreren enkele aanvullende experimenten waarbij onafhankelijke variabelen op meerdere niveaus worden gebruikt.

Voorbeeld 1: advertentiekosten

Stel dat een marketeer een experiment uitvoert waarbij hij drie verschillende bedragen (laag, gemiddeld, hoog) aan televisiereclame besteedt om te zien hoe dit de verkoop van een bepaald product beïnvloedt.

In dit experiment hebben we de volgende variabelen:

Onafhankelijke variabele: advertentie-uitgaven

• 3 niveaus:
  • Zwak
  • GEMIDDELD
  • Hoog

Afhankelijke variabele: totale productverkoop

Voorbeeld 2: Placebo versus medicijn

Stel dat een arts wil weten of een bepaald medicijn de bloeddruk bij zijn patiënten verlaagt. Hij rekruteert een eenvoudige willekeurige steekproef van 100 patiënten en wijst er willekeurig 50 toe om een pil te gebruiken die het echte medicijn bevat, en 50 om een pil te gebruiken die eigenlijk gewoon een placebo is.

In dit experiment hebben we de volgende variabelen:

Onafhankelijke variabele: soort medicatie

• 2 niveaus:
  • Echte medicijnpil
  • Placebo-pil

Afhankelijke variabele: algehele verandering in bloeddruk

Voorbeeld 3: Plantengroei

Stel dat een botanicus vijf verschillende meststoffen (we noemen ze A, B, C, D, E) in een veld gebruikt om te bepalen of ze verschillende effecten hebben op de plantengroei.

In dit experiment hebben we de volgende variabelen:

Onafhankelijke variabele: soort meststof

• 5 niveaus:
  • Meststof A
  • Meststof B
  • Meststof C
  • Kunstmest
  • Kunstmest

Afhankelijke variabele: plantengroei

Hoe niveaus van een onafhankelijke variabele te analyseren

Meestal gebruiken we een eenrichtings-ANOVA om te bepalen of niveaus van een onafhankelijke variabele verschillende resultaten veroorzaken in een afhankelijke variabele.

Een eenrichtings-ANOVA gebruikt de volgende nul- en alternatieve hypothesen:

• H ₀ (nul): alle groepsgemiddelden zijn gelijk
• H ₁ (alternatief): Ten minste één groepsgemiddelde is verschillend   rest

We zouden bijvoorbeeld een one-way ANOVA kunnen gebruiken om te bepalen of de vijf verschillende soorten kunstmest uit het vorige voorbeeld leiden tot verschillende gemiddelde groeisnelheden voor planten.

Als de p-waarde van de ANOVA onder een bepaald significantieniveau ligt (bijvoorbeeld α = 0,05), kunnen we de nulhypothese verwerpen. Dit betekent dat we voldoende bewijs hebben om te zeggen dat de gemiddelde plantengroei niet op alle vijf de bemestingsniveaus gelijk is.

We zouden dan post-hoc tests kunnen uitvoeren om precies te bepalen welke meststoffen tot verschillende gemiddelde groeisnelheden leiden.