In einem wissenschaftlichen Experiment gibt es zwei wichtige Dinge, die unabhängige und abhängige Variablen genannt werden. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was unabhängige und abhängige Variablen sind, einschließlich Typen und Beispielen.
Die unabhängige Variable ist das, was die Wissenschaftler im Experiment verändern oder kontrollieren. Sie tun dies, um zu sehen, was mit der abhängigen Variablen passiert.
Die abhängige Variable ist das, was Wissenschaftler im Experiment testen und messen. Es hängt davon ab, was die Wissenschaftler mit der unabhängigen Variablen machen. Wenn die Wissenschaftler die unabhängige Variable ändern, beobachten und schreiben sie auf, was mit der abhängigen Variablen passiert.
Vereinfacht ausgedrückt ist die unabhängige Variable diejenige, die geändert wird, und die abhängige Variable ist diejenige, die das Ergebnis dieser Änderung anzeigt. Wissenschaftler untersuchen, wie die abhängige Variable reagiert, wenn sie etwas mit der unabhängigen Variablen tun.
Was ist eine unabhängige Variable?
Eine unabhängige Variable ist etwas, das Wissenschaftler in einem Experiment absichtlich ändern, um zu sehen, was passiert. Es ist wie ein Schalter, den sie ein- oder ausschalten, um die Auswirkungen zu sehen. Wissenschaftler können diesen Schalter manchmal auf andere Werte einstellen, um mehr darüber zu erfahren. In einigen Fällen können sie es jedoch nicht direkt kontrollieren, beobachten aber dennoch, wie es sich auf das Ergebnis des Experiments auswirkt.
Wissenschaftler verwenden möglicherweise unterschiedliche Wörter, um über unabhängige Variablen zu sprechen. Wenn sie beispielsweise eine so genannte lineare Regression durchführen, nennen sie unabhängige Variablen möglicherweise „Variablen auf der rechten Seite“, weil sie auf der rechten Seite eines Diagramms angezeigt werden. Sie könnten sie auch Prädiktorvariablen nennen, weil sie Wissenschaftlern dabei helfen, Vorhersagen darüber zu treffen, was im Experiment passieren wird.
Erklärende Variablen werden auch als erklärende Variablen bezeichnet, da sie dabei helfen, die Endergebnisse zu erklären. Eine unabhängige Variable ist also wie der Schlüsselfaktor, den Wissenschaftler ändern oder beobachten, um zu verstehen, wie er sich auf ein Experiment auswirkt.
Zwei Arten unabhängiger Variablen
- Experimentelle Variablen: Diese werden auch als kontrollierte Variablen bezeichnet, da Forscher sie während eines Experiments ändern oder kontrollieren können, um zu sehen, wie sie sich auf die Ergebnisse auswirken. Wenn Wissenschaftler beispielsweise testen möchten, wie sich unterschiedliche Mengen an Sonnenlicht auf das Pflanzenwachstum auswirken, können sie die Menge an Sonnenlicht manipulieren, die die Pflanzen erhalten.
- Betreffvariablen: Im Gegensatz zu experimentellen Variablen können Forscher Subjektvariablen nicht kontrollieren. Dennoch sind sie in Experimenten immer noch wertvoll, da sie bei der Beantwortung von Forschungsfragen helfen können. Wenn Forscher beispielsweise standardisierte Testergebnisse von Oberstufenschülern aus verschiedenen Regionen untersuchen, können sie die Regionen, aus denen jeder Schüler kommt, nicht kontrollieren oder ändern. Dennoch können sie die regionalen Unterschiede nutzen, um die Studierenden zu Beginn ihres Studiums zu gruppieren.
Beispiele für unabhängige Variablen
Schauen wir uns einige Beispiele an, um unabhängige Variablen besser zu verstehen.
Stellen Sie sich zunächst vor, dass Wissenschaftler neugierig sind, wie sich unterschiedliche Düngermengen auf das Pflanzenwachstum auswirken. In einer Studie beschließen sie, verschiedenen Pflanzen unterschiedliche Düngerdosen zu verabreichen. Die Menge an Dünger, die jeder Pflanze verabreicht wird, ist die unabhängige Variable. Diese Variable können die Wissenschaftler gezielt verändern. Sie wollen sehen, wie sich dies auf das Wachstum jeder Pflanze auswirken könnte. Das Wachstum der Pflanzen ist das Ergebnis bzw. die abhängige Größe, da es von der Düngermenge abhängt.
Betrachten wir nun eine Studie über die Ergebnisse von Mathematiktests. Forscher sind daran interessiert, die Ergebnisse von Studenten, die Algebra mit Auszeichnung belegt haben, mit denen zu vergleichen, die Standard-Algebra belegt haben. Die Wahl der Lehrveranstaltungen der Studierenden ist die unabhängige Variable in dieser Studie. Die Forscher können nicht kontrollieren oder ändern, welche Klasse jeder Schüler ausgewählt hat. Sie können jedoch weiterhin untersuchen, ob die Wahl der Klasse zu Unterschieden in den standardisierten Testergebnissen der Schüler führt. In diesem Fall sind die standardisierten Testergebnisse die abhängige Variable, da sie von der Klassenwahl der Schüler abhängen.
In beiden Beispielen untersuchen Wissenschaftler also, wie eine Sache, die sie kontrollieren können (unabhängige Variable), zu Veränderungen in einer anderen Sache führen kann, die sie beobachten (abhängige Variable). Dies hilft ihnen, Zusammenhänge und Muster in der Welt der Wissenschaft zu verstehen.
Was ist eine abhängige Variable?
Eine abhängige Variable ist etwas, das sich ändert, wenn Sie in einem wissenschaftlichen Experiment Änderungen an einer anderen sogenannten unabhängigen Variablen vornehmen. Manche Leute nennen es auch „Ergebnisvariable“ oder „Antwortvariable“, weil es davon abhängt, was mit der unabhängigen Variablen passiert.
Wenn Wissenschaftler Experimente durchführen, folgen sie einer Regel, die als wissenschaftliche Methode bezeichnet wird. Eine wichtige Regel besteht darin, in einem Experiment jeweils nur eine Sache zu ändern. Alles andere sollte gleich bleiben. Dies hilft Wissenschaftlern zu erkennen, wie sich die Änderung einer Sache, der unabhängigen Variablen, auf andere Dinge, beispielsweise die abhängige Variable, auswirkt.
Wissenschaftler kontrollieren oder ändern die abhängige Variable nicht direkt. Stattdessen ändern sie die unabhängige Variable und sehen, was mit der abhängigen Variablen passiert. Es ist wie eine Ursache-Wirkungs-Beziehung. Die Wissenschaftler erwarten, dass die abhängige Variable steigt oder fällt, je nachdem, was sie mit der unabhängigen Variablen machen.
Vereinfacht ausgedrückt ist eine abhängige Variable also etwas, das sich aufgrund dessen ändert, was Sie in einem wissenschaftlichen Experiment mit einer anderen Sache tun. Wissenschaftler wollen sehen, wie Dinge miteinander verbunden sind und wie eine Sache eine andere Sache verändern kann.
Beispiele für abhängige Variablen
Lassen Sie uns abhängige Variablen anhand zweier Beispiele aus der Praxis in einfachen Worten untersuchen:
- Pflanzenwachstumsstudie: Stellen Sie sich vor, wir führen ein Scheinexperiment durch, um zu sehen, wie sich unterschiedliche Düngermengen auf das Pflanzenwachstum auswirken. Die unabhängige Variable, die wir absichtlich ändern, ist die Menge an Dünger, die jeder Pflanze gegeben wird. Die abhängige Variable ist nun das, was wir messen und beobachten – in diesem Fall das aufgezeichnete Wachstum jeder Pflanze. Wenn wir alles andere gleich lassen, wie die Wassermenge, die Behältergröße, das Sonnenlicht und die Wachstumszeit, können wir mit gutem Grund davon ausgehen, dass das Wachstum der Pflanze direkt von der unabhängigen Variable beeinflusst wird, nämlich dem Dünger.
- Mathe-Testanalyse: Nehmen wir an, wir interessieren uns dafür, wie verschiedene Arten von Algebra-Kursen die standardisierten Testergebnisse der Schüler beeinflussen. Die unabhängige Variable ist hier der Studienhintergrund der Studierenden – ob sie einen regulären Algebra-Kurs oder einen Honours-Algebra-Kurs belegt haben. Die abhängige Variable hingegen sind die Ergebnisse, die die Schüler im standardisierten Test erzielen. Wir als Forscher können diese Testergebnisse nicht kontrollieren oder ändern; Wir können sie nur beobachten und vergleichen, nachdem wir Gruppen von Studierenden mit unterschiedlichem Studienhintergrund ausgewählt haben.
In beiden Beispielen ist die abhängige Variable das, was wir beobachten und messen, und sie ändert sich basierend auf der unabhängigen Variablen, die wir absichtlich manipulieren. Es hilft uns, die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den von uns vorgenommenen Änderungen und den beobachteten Ergebnissen zu verstehen.
Beispiele für unabhängige und abhängige Variablen
Bei wissenschaftlichen Experimenten gibt es Dinge, die Wissenschaftler kontrollieren und die sie beobachten. Lassen Sie es uns anhand einiger Beispiele aufschlüsseln.
Beispiel 1: Motten und Licht
Stellen Sie sich einen Wissenschaftler vor, der Motten und Licht untersucht. Sie wollen wissen, ob die Helligkeit des Lichts einen Einfluss darauf hat, wie Motten davon angelockt werden. Der Wissenschaftler passt die Lichthelligkeit an (unabhängige Variable) und beobachtet, wie Motten reagieren (abhängige Variable).
Beispiel 2: Frühstück und Testergebnisse
Denken Sie jetzt an die Studenten und das Frühstück. Jemand fragt sich, ob das Frühstück einen Unterschied in den Testergebnissen macht. Der Experimentator kontrolliert das Frühstück (unabhängige Variable) und beobachtet, wie sich die Testergebnisse ändern (abhängige Variable). Auch wenn kein Zusammenhang zwischen Frühstück und Ergebnissen besteht, sind die Testergebnisse dennoch vom Frühstück abhängig.
Beispiel 3: Drogen und Blutdruck
In einem anderen Experiment überprüft ein Wissenschaftler, ob ein Medikament Bluthochdruck besser kontrolliert als ein anderes. Der Medikamententyp ist die unabhängige Variable und die abhängige Variable ist der Blutdruck des Patienten. Um das Experiment genauer zu machen, wird eine Kontrollvariable (ein Placebo ohne Wirkstoffe) hinzugefügt. Dies hilft herauszufinden, ob eines der beiden Medikamente tatsächlich den Blutdruck beeinflusst.
Unabhängige und abhängige Variablen in der Forschung
In der Forschung verwenden wir häufig unabhängige und abhängige Variablen, insbesondere in experimentellen und quasi-experimentellen Studien. Schauen wir uns Beispiele für Forschungsfragen und die entsprechenden unabhängigen und abhängigen Variablen an.
- Welches Licht eignet sich am besten für das Tomatenwachstum?
- Unabhängige Variable: Art des Lichts, unter dem die Tomatenpflanze wächst
- Abhängige Variable: Die Wachstumsrate der Tomatenpflanze
- Wie wirkt sich intermittierendes Fasten auf den Blutzucker aus?
- Unabhängige Variable: Vorhandensein oder Fehlen von intermittierendem Fasten
- Abhängige Variable: Blutzuckerspiegel
- Kann medizinisches Marihuana chronische Schmerzen lindern?
- Unabhängige Variable: Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von medizinischem Marihuanakonsum
- Abhängige Variablen: Häufigkeit und Intensität des Schmerzes
- Beeinflusst Fernarbeit die Arbeitszufriedenheit?
- Unabhängige Variable: Art der Arbeitsumgebung (remote oder im Büro)
- Abhängige Variable: Selbstberichte zur Arbeitszufriedenheit
Beim Umgang mit experimentellen Daten umfasst die Analyse die Erstellung deskriptiver Statistiken und die Visualisierung der Ergebnisse. Die Auswahl eines statistischen Tests hängt von den Variablentypen, dem Messniveau und der Anzahl der unabhängigen Variablenniveaus ab.
Typischerweise t-Tests or ANOVAe werden eingesetzt, um Daten zu analysieren und Forschungsfragen zu beantworten. Diese Tests helfen dabei, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu verstehen.
Lernen Sie, unabhängige und abhängige Variablen zu unterscheiden
Befolgen Sie diese einfache Anleitung, um zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu unterscheiden:
- Manipuliert oder beobachtet: Überlegen Sie zunächst, ob die Variable von den Forschern verändert oder ausgewählt werden kann (manipuliert) oder ob sie nur während des Experiments beobachtet und gemessen wird (observiert). Variablen, die Forscher kontrollieren, sind immer unabhängig. Beobachtete und aufgezeichnete Variablen sind abhängig. Auch wenn Forscher die Subjektvariablen nicht kontrollieren können, werden sie dennoch als unabhängig behandelt, da sie die abhängigen Variablen beeinflussen.
- Grafische Darstellung: Stellen Sie sich vor, Sie zeichnen die Variablen in einem Diagramm mit einer X-Y-Koordinatenebene auf. Unabhängige Variablen, die Sie ändern können, befinden sich normalerweise auf der X-Achse (horizontal). Auf der Y-Achse (vertikal) befinden sich abhängige Variablen, also die von den Änderungen betroffenen Ergebnisse.
- Ein dritter Typ – Störvariablen: Manchmal gibt es eine dritte Art von Variablen, die nicht unabhängig oder abhängig ist, aber dennoch die Ergebnisse beeinträchtigen kann – diese werden als Störvariablen bezeichnet. Sie wirken sich auf das Experiment auf eine Art und Weise aus, die Forscher vielleicht nicht erwarten würden, etwa durch unvorhergesehene unabhängige Variablen. Das Sortieren von Variablen ist nicht immer eine eindeutige Entscheidung zwischen unabhängig und abhängig; Einige Variablen, wie z. B. Störvariablen, passen nicht genau in diese Kategorien.
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