Veröffentlicht am
2. November 2022
von
Pritha Bhandari.
Aktualisiert am
15. Mai 2023.
In der Forschung sind Variablen alle Merkmale, die unterschiedliche Werte annehmen können, z. B. Größe, Alter, Temperatur oder Schulnoten.
Abhängige und unabhängige Variablen werden häufig von forschenden Personen manipuliert oder gemessen, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Studien zu testen.
Die unabhängige Variable ist die ‚Ursache‘. Ihr Wert ist unabhängig von anderen Variablen in deiner Studie.
Die abhängige Variable ist die ‚Wirkung‘. Ihr Wert hängt von Änderungen in der unabhängigen Variable ab.
Beispiel: Unabhängige und abhängige VariablenDu entwirfst eine Studie, um zu testen, ob sich Änderungen der Raumtemperatur auf die Ergebnisse von Mathematiktests auswirken.
Deine unabhängige Variable ist die Raumtemperatur. Du variierst die Raumtemperatur, indem du sie für die Hälfte der Testteilnehmenden kühler und für die andere Hälfte wärmer einstellst.
Deine abhängige Variable ist das Ergebnis des Mathematiktests. Mit einem standardisierten Test misst du die mathematischen Fähigkeiten aller Teilnehmenden und prüfst, ob sich die Fähigkeiten je nach Raumtemperatur unterscheiden.
Veröffentlicht am
17. Oktober 2022
von
Pritha Bhandari.
Aktualisiert am
20. November 2023.
Kausalität bedeutet, dass eine Änderung einer Variable eine Änderung einer anderen Variable bewirkt. Das wird Ursache-Wirkungs-Prinzip genannt.
Korrelation bedeutet, dass es einen statistischen Zusammenhang zwischen Variablen gibt. Eine Änderung einer Variablen hat aber nicht zwangsläufig eine Auswirkung auf die andere Variable.
In der Forschung bist du vielleicht auf den Satz ‚Korrelation impliziert keine Kausalität‘ gestoßen.
Kausalität und Korrelation sind zwei verwandte Ideen und das Verständnis ihrer Unterschiede hilft dir, wissenschaftliche Forschung kritisch zu bewerten und zu interpretieren.
Veröffentlicht am
9. September 2022
von
Pritha Bhandari.
Aktualisiert am
30. Januar 2023.
Bei einer Korrelationsstudie wird die Beziehung zwischen Variablen untersucht, ohne dass die forschende Person eine der Variablen kontrolliert oder manipuliert.
Eine Korrelation spiegelt die Stärke und/oder Richtung der Beziehung zwischen zwei (oder mehr) Variablen wider. Die Richtung einer Korrelation kann entweder positiv oder negativ sein.
Arten von Korrelation
Erklärung
Beispiel
Positive Korrelation
Beide Variablen ändern sich in die gleiche Richtung
Mit zunehmender Körpergröße nimmt auch das Gewicht zu
Negative Korrelation
Die Variablen verändern sich gegenläufig
Mit zunehmendem Kaffeekonsum nimmt die Müdigkeit ab
Nullkorrelation
Es besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen
Der Kaffeekonsum korreliert nicht mit der Körpergröße
Veröffentlicht am
11. Juli 2022
von
Pritha Bhandari.
Aktualisiert am
7. August 2023.
Die Datenerhebung ist der systematische Prozess, bei dem anhand quantitativer oder qualitativer Methoden Daten zu einer bestimmten Forschungsfrage gesammelt werden.
Datenerhebungen werden zur Erforschung unternehmerischer, organisatorischer und wissenschaftlicher Fragestellungen durchgeführt.
Obwohl sich die Methoden und Ziele zwischen den Bereichen unterscheiden können, bleibt der Gesamtprozess der Datenerhebung weitgehend gleich. Bevor du mit der Datenerhebung beginnst, musst du Folgendes berücksichtigen:
Das Ziel der Forschung.
Die Art der Daten, die du sammeln wirst.
Die Methoden, die du verwenden wirst, um die Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
Befolge die folgenden vier Schritte, um qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, die für deine Forschungsfrage relevant sind.
