In der Forschung, die eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung untersucht, ist eine Confounding Variable eine nicht gemessene dritte Variable, die sowohl die vermutete Ursache als auch die vermutete Wirkung beeinflusst.
Es ist wichtig, mögliche Störvariablen in Betracht zu ziehen und in Ihrem Forschungsdesign zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse valide sind.
Was ist eine Störvariable?
Störvariablen, die auch als Confounder oder Störfaktoren bezeichnet werden, sind eng mit den unabhängigen und abhängigen Variablen einer Studie verbunden. Eine Variable muss zwei Bedingungen erfüllen, um ein Confounder zu sein:
- Sie muss mit der unabhängigen Variable korreliert sein. Dies kann eine kausale Beziehung sein, muss es aber nicht.
- Sie muss kausal mit der abhängigen Variable zusammenhängen.
Die Störvariable ist hier die Temperatur: Heiße Temperaturen führen dazu, dass Menschen sowohl mehr Eiscreme essen als auch mehr Zeit im Freien in der Sonne verbringen, was zu mehr Sonnenbränden führt.
Warum Störvariablen wichtig sind
Um die interne Validität Ihrer Forschung sicherzustellen, müssen Sie Störvariablen berücksichtigen. Wenn Sie dies nicht tun, spiegeln Ihre Ergebnisse möglicherweise nicht die tatsächliche Beziehung zwischen den Variablen wider, an denen Sie interessiert sind.
Sie können zum Beispiel eine Ursache-Wirkungs-Beziehung finden, die eigentlich nicht existiert, weil der von Ihnen gemessene Effekt durch die Störvariable (und nicht durch Ihre unabhängige Variable) verursacht wird.
Nicht unbedingt. Vielleicht ist es eher so, dass Staaten mit besseren Arbeitsmärkten ihre Mindestlöhne anheben und nicht umgekehrt. Sie müssen die vorherigen Beschäftigungstrends in Ihrer Analyse der Auswirkungen des Mindestlohns auf die Beschäftigung berücksichtigen, oder Sie könnten eine kausale Beziehung finden, wo keine existiert.
Selbst wenn Sie eine Ursache-Wirkungs-Beziehung korrekt identifizieren, können Störvariablen dazu führen, dass Sie die Auswirkungen Ihrer unabhängigen Variable auf Ihre abhängige Variable über- oder unterschätzen.
Wie man den Einfluss von Störvariablen reduziert
Es gibt verschiedene Methoden, um Störvariablen zu berücksichtigen. Sie können die folgenden Methoden bei der Untersuchung jeder Art von Subjekten verwenden – Menschen, Tiere, Pflanzen, Chemikalien usw. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile.
Restriction
Bei dieser Methode schränken Sie Ihre Behandlungsgruppe ein, indem Sie nur Probanden mit den gleichen Werten potenzieller Störfaktoren aufnehmen.
Da sich diese Werte bei den Probanden Ihrer Studie nicht unterscheiden, können sie nicht mit Ihrer unabhängigen Variable korrelieren und somit den von Ihnen untersuchten Ursache-Wirkungs-Zusammenhang nicht stören.
- Relativ einfach zu implementieren
- Schränkt Ihre Stichprobe stark ein
- Sie könnten andere potenzielle Störfaktoren nicht berücksichtigen
Matching
Bei dieser Methode wählen Sie eine Vergleichsgruppe, die mit der Behandlungsgruppe übereinstimmt. Jedes Mitglied der Vergleichsgruppe sollte ein Gegenstück in der Behandlungsgruppe mit den gleichen Werten der potenziellen Störfaktoren, aber unterschiedlichen Werten der unabhängigen Variablen haben.
Dadurch können Sie die Möglichkeit ausschließen, dass Unterschiede in den Störvariablen die Variation der Ergebnisse zwischen der Behandlungs- und Vergleichsgruppe verursachen. Wenn Sie alle potenziellen Störfaktoren berücksichtigt haben, können Sie daraus schließen, dass der Unterschied in der unabhängigen Variable die Ursache für die Variation in der abhängigen Variable sein muss.
Jeder Proband, der an einer kohlenhydratarmen Diät teilnimmt, wird mit einem anderen Probanden mit denselben Merkmalen zusammengebracht, der nicht an der Diät teilnimmt. Für jeden 40-jährigen hochgebildeten Mann, der eine kohlenhydratarme Diät macht, findet man also einen anderen 40-jährigen hochgebildeten Mann, der keine Diät macht, um den Gewichtsverlust zwischen den beiden Personen zu vergleichen. Dasselbe machen Sie mit allen anderen Personen in Ihrer Behandlungsstichprobe.
- Ermöglicht es Ihnen, mehr Probanden einzuschließen als die Einschränkung
- Kann sich als schwierig erweisen, da Sie Paare von Probanden benötigen, die bei jeder potenziellen Störvariablen übereinstimmen
- Andere Variablen, bei denen Sie nicht übereinstimmen können, könnten ebenfalls Störvariablen sein
Statistische Kontrolle
Wenn Sie die Daten bereits gesammelt haben, können Sie die möglichen Confounder als Kontrollvariablen in Ihre Regressionsmodelle aufnehmen; Auf diese Weise kontrollieren Sie den Einfluss der Störvariablen.
Jeder Effekt, den die potenzielle Störvariable auf die abhängige Variable hat, wird in den Ergebnissen der Regression auftauchen und ermöglicht es Ihnen, den Einfluss der unabhängigen Variable zu trennen.
- Einfach zu implementieren
- Kann nach der Datenerfassung durchgeführt werden
- Sie können nur für Variablen kontrollieren, die Sie direkt beobachten, aber andere Störvariablen, die Sie nicht berücksichtigt haben, könnten übrig bleiben
Randomisierung
Eine weitere Möglichkeit, die Auswirkungen von Störvariablen zu minimieren, ist die Randomisierung der Werte Ihrer unabhängigen Variable. Wenn zum Beispiel einige Ihrer Teilnehmer einer Behandlungsgruppe und andere einer Kontrollgruppe zugewiesen werden, können Sie die Teilnehmer jeder Gruppe zufällig zuweisen.
Die Randomisierung stellt sicher, dass bei einer ausreichend großen Stichprobe alle potenziellen Störvariablen – auch diejenigen, die Sie in Ihrer Studie nicht direkt beobachten können – zwischen den verschiedenen Gruppen den gleichen Durchschnittswert haben werden. Da sich diese Variablen nicht durch die Gruppenzuordnung unterscheiden, können sie nicht mit Ihrer unabhängigen Variable korrelieren und somit Ihre Studie nicht verfälschen.
Da diese Methode es Ihnen ermöglicht, alle potenziellen Störvariablen zu berücksichtigen, was auf andere Weise fast unmöglich ist, wird sie oft als die beste Möglichkeit angesehen, den Einfluss von Störvariablen zu reduzieren.
Die Randomisierung garantiert, dass sowohl Ihre Behandlungs- (die kohlenhydratarme Diätgruppe) als auch Ihre Kontrollgruppe nicht nur das gleiche Durchschnittsalter, die gleiche Bildung und das gleiche Bewegungsniveau haben, sondern auch die gleichen Durchschnittswerte bei anderen Merkmalen, die Sie nicht gemessen haben.
- Ermöglicht es Ihnen, alle möglichen Störvariablen zu berücksichtigen,
- Gilt als die beste Methode, um den Einfluss von Störvariablen zu minimieren
- Am schwierigsten durchzuführen
- Muss vor Beginn der Datenerhebung implementiert werden Datenerhebung durchgeführt werden
- Sie müssen sicherstellen, dass nur die Personen in der Behandlungsgruppe (und nicht in der Kontrollgruppe) die Behandlung erhalten
Häufig gestellte Fragen zu Confounding-Variablen
Eine Confounding-Variable, auch Confounder oder Confounding-Faktor genannt, ist eine dritte Variable in einer Studie, die eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung untersucht.
Eine Confounding-Variable hängt sowohl mit der vermeintlichen Ursache als auch mit der vermeintlichen Wirkung der Studie zusammen. Es kann schwierig sein, die wahre Wirkung der unabhängigen Variable von der Wirkung der Störvariable zu trennen.
In Ihrem Forschungsdesign ist es wichtig, potenzielle Störvariablen zu identifizieren und zu planen, wie Sie deren Einfluss reduzieren werden.
Eine Confounding-Variable steht in engem Zusammenhang mit der unabhängigen und der abhängigen Variable einer Studie. Eine unabhängige Variable stellt die vermeintliche Ursache dar, während die abhängige Variable die vermeintliche Wirkung ist. Eine Störvariable ist eine dritte Variable, die sowohl die unabhängige als auch die abhängige Variable beeinflusst.
Wenn Sie Störvariablen nicht berücksichtigen, können Sie die Beziehung zwischen Ihren unabhängigen und abhängigen Variablen falsch einschätzen.
Um die interne Validität Ihrer Forschung sicherzustellen, müssen Sie die Auswirkungen von Störvariablen berücksichtigen. Wenn Sie sie nicht berücksichtigen, könnten Sie die kausale Beziehung zwischen Ihren unabhängigen und abhängigen Variablen über- oder unterschätzen oder sogar eine kausale Beziehung finden, wo keine existiert.
Es gibt mehrere Methoden, mit denen Sie den Einfluss von Störvariablen auf Ihre Forschung verringern können: Einschränkung, Matching, statistische Kontrolle und Randomisierung.
Bei der Einschränkung schränken Sie Ihre Stichprobe ein, indem Sie nur bestimmte Probanden einbeziehen, die die gleichen Werte potenzieller Störvariablen aufweisen.
Beim Matching gleichen Sie jeden Probanden in Ihrer Behandlungsgruppe mit einem Gegenstück in der Vergleichsgruppe ab. Die gematchten Probanden haben die gleichen Werte bei allen potenziellen Störvariablen und unterscheiden sich nur in der unabhängigen Variable.
Bei der statistischen Kontrolle schließen Sie potenzielle Störvariablen als Variablen in Ihre Regression ein.
Bei der Randomisierung weisen Sie die Behandlung (oder die unabhängige Variable) in Ihrer Studie einer ausreichend großen Anzahl von Probanden nach dem Zufallsprinzip zu, wodurch Sie für alle potenziellen Störvariablen kontrollieren können.