Abhängige vs. unabhängige Variablen | Definition & Beispiele

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.

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Definition: unabhängige Variable

Eine unabhängige Variable ist die Variable, die du in einer experimentellen Studie manipulierst oder variierst, um ihre Auswirkungen zu untersuchen. Sie wird als ‚unabhängig‘ bezeichnet, weil sie nicht von anderen Variablen in der Studie beeinflusst wird.

Unabhängige Variablen werden auch wie folgt genannt:

• erklärende Variablen (denn sie erklären ein Ereignis oder Ergebnis)
• Prädiktorvariablen (sie können verwendet werden, um den Wert einer abhängigen Variable vorherzusagen)

Diese Begriffe werden insbesondere in der Statistik verwendet, wo du abschätzt, inwieweit Änderungen einer unabhängigen Variable Änderungen in der abhängigen Variable erklären oder vorhersagen können.

Arten von unabhängigen Variablen

Es gibt zwei Haupttypen von unabhängigen Variablen.

1. Experimentelle unabhängige Variablen: Diese können von forschenden Personen direkt manipuliert werden.
2. Subjektvariablen: Diese können von forschenden Personen nicht manipuliert werden.

Experimentelle Variablen

In Experimenten manipulierst du unabhängige Variablen direkt, um zu sehen, wie sie deine abhängige Variable beeinflussen. Die unabhängige Variable wird normalerweise in verschiedenen Niveaustufen getestet, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse unterscheiden.

Du kannst entweder nur zwei Niveaustufen testen, um herauszufinden, ob eine unabhängige Variable überhaupt eine Auswirkung auf die abhängige Variable hat.

Du kannst auch mehrere Niveaustufen testen, um herauszufinden, inwiefern sich die unabhängige Variable auf die abhängige Variable auswirkt.

Um zuverlässige Daten aus dem Experiment zu erhalten, musst du Teilnehmenden zufällig verschiedene Ebenen einer unabhängigen Variable zuweisen.

Diese zufällige Zuweisung hilft dir, die Eigenschaften der Teilnehmenden zu kontrollieren, sodass sie deine experimentellen Ergebnisse nicht beeinflussen.

Dadurch kannst du sicherstellen, dass die Ergebnisse der abhängigen Variable ausschließlich aus der Manipulation der unabhängigen Variablen resultieren.

Subjektvariablen

Subjektvariablen sind Merkmale, die von teilnehmender Person zu teilnehmender Person variieren und von Forschenden nicht manipuliert werden können.

Zum Beispiel sind Geschlechtsidentität, ethnische Zugehörigkeit, Einkommen und Bildung wichtige Subjektvariablen, die Sozialforschende als unabhängige Variablen behandeln.

Es ist nicht möglich, diese Merkmale den Teilnehmenden willkürlich zuzuweisen, da es sich um feststehende Merkmale bereits bestehender Gruppen handelt.

Stattdessen kannst du ein Forschungsdesign erstellen, in dem du die Ergebnisse von Teilnehmendengruppen mit bestimmten Merkmalen vergleichst. Dies wird als Quasi-Experiment bezeichnet, da es keine zufällige Zuordnung gibt.

Definition: abhängige Variable

Eine abhängige Variable ist die Variable, die sich durch die Manipulation der unabhängigen Variable ändert. Diese Änderung ist das Ergebnis, das du messen möchtest. Es ist ‚abhängig‘ von deiner unabhängigen Variable.

Abhängige Variablen werden auch wie folgt genannt:

• Antwortvariablen (denn sie reagieren – antworten – auf eine Änderung in einer anderen Variablen)
• Ergebnisvariablen (denn sie stellen das Ergebnis dar, das du messen möchtest)

Die abhängige Variable ist das Ergebnis, das du feststellst, nachdem du die unabhängige Variable manipuliert hast. Anhand dieser Messdaten überprüfst du durch statistische Analysen, ob und inwieweit deine unabhängige Variable die abhängige Variable beeinflusst.

Anhand der Ergebnisse deiner statistischen Analyse kannst du abschätzen, inwieweit die Manipulation der unabhängigen Variable Änderungen in der abhängigen Variable bewirkt.

Du kannst auch vorhersagen, wie stark sich deine abhängige Variable durch Manipulation der unabhängigen Variable verändern wird.

Unabhängige und abhängige Variablen voneinander unterscheiden

Unabhängige und abhängige Variablen voneinander zu unterscheiden, kann mitunter schwierig sein, wenn du

• das Forschungsdesign einer wissenschaftlichen Studie erstellst oder
• eine wissenschaftliche Arbeit liest.

Eine Variable, die in einer Studie die abhängige Variable ist, kann in einer anderen Studie die unabhängige Variable sein.

Im Folgenden haben wir Tipps für dich aufgelistet, um unabhängige und abhängige Variablen zu erkennen.

Unabhängige Variablen erkennen

Wenn du eine oder mehrere Fragen in der folgenden Liste mit ‚ja‘ beantworten kannst, handelt es sich um eine unabhängige Variable:

• Wird die Variable von der forschenden Person manipuliert oder zur Gruppierung der Teilnehmenden verwendet?
• Steht diese Variable zeitlich vor der anderen Variable?
• Versucht die forschende Person zu verstehen, ob oder wie diese Variable eine andere Variable beeinflusst?

Abhängige Variablen erkennen

Wenn du eine oder mehrere Fragen in der folgenden Liste mit ‚ja‘ beantworten kannst, handelt es sich um eine abhängige Variable:

• Wird die Variable als Ergebnis der Studie gemessen?
• Ist die Variable von einer anderen Variable in der Studie abhängig?
• Wird die Variable erst gemessen, nachdem andere Variablen manipuliert wurden?

Unabhängige und abhängige Variablen in der Forschung

Unabhängige und abhängige Variablen werden im Allgemeinen in experimentellen Studien und quasi-experimentellen Studien verwendet.

Im Folgenden findest du einige Beispiele für Forschungsfragen und die dazugehörigen unabhängigen und abhängigen Variablen.

Experimentelle Daten analysierst du anhand der Methoden der deskriptiven Statistik, und indem du die Daten grafisch darstellst.

Anschließend wählst du einen passenden statistischen Test aus, um deine Hypothese zu testen.

Welcher Test dafür geeignet ist, hängt von Folgendem ab:

• Art der Variable(n)
• Skalenniveaus
• Anzahl unabhängiger Variablen

Oft verwendest du t-Tests oder ANOVA-Varianzanalysen, um deine Daten zu analysieren und deine Forschungsfragen zu beantworten.

Visualisierung unabhängiger und abhängiger Variablen

In der quantitativen Forschung hat es sich bewährt, die Forschungsergebnisse anhand von Diagrammen oder Grafiken grafisch darzustellen.

Meistens wird die unabhängige Variable dabei auf der x-Achse (horizontale Achse) und die abhängige Variable auf der y-Achse (vertikale Achse) dargestellt.

Die Art der Visualisierung, die du verwendest, hängt von den Variablentypen in deiner Forschungsfrage ab:

• Ein Säulendiagramm ist geeignet, wenn deine unabhängige Variable eine kategoriale Variable ist (z. B. eine nominalskalierte oder ordinalskalierte Variable).
• Streudiagramme und Kantengraphen sind geeignet, wenn sowohl deine unabhängige als auch deine abhängige Variable quantitativ ist.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine unabhängige Variable?

Eine unabhängige Variable ist die Variable, die du in einer experimentellen Studie manipulierst oder variierst, um ihre Auswirkungen zu untersuchen.

Sie wird als ‚unabhängig​​‘ bezeichnet, weil sie nicht von anderen Variablen in der Studie beeinflusst wird.

Was ist eine abhängige Variable?

Eine abhängige Variable ist die Variable, die sich durch die Manipulation der unabhängigen Variable ändert.

Diese Änderung ist das Ergebnis, das du messen möchtest. Es ist ‚abhängig‘ von deiner unabhängigen Variable.

Kann ich mehr als eine unabhängige und abhängige Variable in meiner Studie verwenden?

Ja, aber wenn du mehr als eine unabhängige oder abhängige Variable in deine Studie einbeziehst, benötigst du mehrere Forschungsfragen.

Wenn du z. B. die Auswirkung einer Diät auf die Gesundheit untersuchen möchtest, kannst du Variablen zum Messen der Gesundheit verwenden: Blutzucker, Blutdruck, Gewicht, Puls etc.

Jede dieser Variablen ist eine eigene abhängige Variable mit einer eigenen Forschungsfrage.

Du kannst auch sowohl die Wirkung des Bewegungslevels als auch der Ernährung oder der Wirkung beider Variablen zusammen auf die Gesundheit untersuchen. Jede dieser Variablen ist eine eigene unabhängige Variable.

Um die interne Validität eines Experiments zu gewährleisten, solltest du jeweils nur eine unabhängige Variable ändern.