Variablenarten

Bei der Datenauswertung finden verschiedene Variablenarten Berücksichtigung. Grob unterscheidet man zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen (bzw. zwischen Prädiktorvariablen und Kriteriumsvariablen) sowie Drittvariablen (vgl. Experiment).

Unabhängige Variablen bzw. Prädiktorvariablen

Unabhängige Variablen bzw. Prädiktorvariablen stellen Variablen dar, mit deren Hilfe eine abhängige Variable vorhergesagt werden soll.

Während die unabhängige Variable bei der Varianzanalyse und im Rahmen eines Experimentes vom Versuchsleiter gezielt verändert wird (vgl. Experiment), ist dies bei Prädiktorvariablen im Kontext der Regressionsanalyse und nicht experimenteller Studien nicht der Fall. Gleichwohl sind Varianz- und Regressionsanalyse bei der Datenauswertung mathematisch identisch (vgl. z.B. Bortz, 2005; Moosbrugger, 2002).

In einer Untersuchung kann man beispielsweise eine Gruppe, die ein Trainingsprogramm zum Erwerb mathematischer Kompetenzen erhält, mit einer Kontrollgruppe ohne ein solches Trainingsprogramm vergleichen. Als Vergleichsmaßstab bietet sich die Messung der mathematischen Fähigkeiten der Probanden an. In diesem Fall liegt eine zweifachgestufte unabhängige Variable vor, die die mathematischen Fähigkeiten als abhängige Variable vorhersagen soll. Dadurch wird geprüft, ob das Trainingsprogramm zu einer Verbesserung der mathematischen Fähigkeiten führt.

Neben manipulierbaren Versuchssituationen können auch Personenvariablen als Prädiktorvariablen fungieren. Zum Beispiel kann die Intelligenz der Probanden als vorhersagende Variable für die mathematischen Fähigkeiten dienen. Von zentraler Bedeutung im entwicklungspsychologischen Kontext ist das Alter der Personen, welches ebenfalls als Prädiktorvariable herangezogen werden kann.