Sie werden in der Forschung nicht viel ausrichten können, wenn Sie nicht wissen, wie man über Variablen spricht. Eine Variable ist eine Einheit, die verschiedene Werte annehmen kann. OK, und was bedeutet das? Alles, was variieren kann, kann als Variable betrachtet werden. So kann beispielsweise das Alter als Variable betrachtet werden, da es für verschiedene Personen oder für dieselbe Person zu verschiedenen Zeiten unterschiedliche Werte annehmen kann. Ebenso kann das Land als Variable betrachtet werden, da dem Land einer Person ein Wert zugewiesen werden kann.
Variablen sind nicht immer „quantitativ“ oder numerisch. Die Variable Stadt besteht aus Textwerten wie New York oder Sydney. Wir können, wenn es sinnvoll ist, quantitative Werte anstelle von (oder anstelle von) Textwerten zuweisen, aber wir müssen nicht unbedingt Zahlen zuweisen, damit etwas eine Variable ist. Es ist auch wichtig zu wissen, dass Variablen nicht nur Dinge sind, die wir im traditionellen Sinne messen. In vielen Bereichen der Sozialforschung und der Programmevaluierung betrachten wir beispielsweise die Behandlung oder das Programm als eine oder mehrere Variablen (d. h. die „Ursache“ kann als Variable betrachtet werden). Ein Bildungsprogramm kann unterschiedliche Mengen an „Zeit für Aufgaben“, „Klassenzimmereinstellungen“, „Schüler-Lehrer-Verhältnis“ usw. enthalten. So kann sogar das Programm als eine Variable betrachtet werden (die aus einer Reihe von Untervariablen bestehen kann).
Ein Attribut ist ein bestimmter Wert einer Variablen. Zum Beispiel hat die Variable Schülernote zwei Attribute: pass und fail. Oder die Variable Vereinbarung könnte mit fünf Attributen definiert werden:
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1= stimme überhaupt nicht zu -
2= stimme nicht zu -
3= neutral -
4= stimme zu -
5= stimme voll und ganz zu
Eine weitere wichtige Unterscheidung im Zusammenhang mit dem Begriff „Variable“ ist die Unterscheidung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variable. Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, wenn man Ursache-Wirkungs-Beziehungen untersucht. Ich habe die längste Zeit gebraucht, um diese Unterscheidung zu lernen. (Natürlich bin ich jemand, der auf Flughäfen mit den Schildern für „Ankunft“ und „Abflug“ durcheinander kommt – gehe ich zur Ankunftshalle, weil ich am Flughafen ankomme, oder geht die Person, die ich abhole, zur Ankunftshalle, weil sie mit dem Flugzeug ankommt!). Ursprünglich dachte ich, dass eine unabhängige Variable eine Variable ist, die frei variieren oder auf ein Programm oder eine Behandlung reagieren kann, und dass eine abhängige Variable eine Variable sein muss, die von meinen Bemühungen abhängt (d. h. es ist die Behandlung). Aber das ist genau umgekehrt! Tatsächlich ist die unabhängige Variable das, was Sie (oder die Natur) manipulieren – eine Behandlung oder ein Programm oder eine Ursache. Die abhängige Variable ist das, was durch die unabhängige Variable beeinflusst wird – Ihre Auswirkungen oder Ergebnisse. Wenn Sie zum Beispiel die Auswirkungen eines neuen Bildungsprogramms auf die Leistungen der Schüler untersuchen, ist das Programm die unabhängige Variable und die von Ihnen gemessenen Leistungen sind die abhängigen Variablen.
Schließlich gibt es zwei Merkmale von Variablen, die immer erreicht werden sollten. Jede Variable sollte erschöpfend sein, sie sollte alle möglichen Antworten enthalten. Wenn beispielsweise die Variable „Religion“ lautet und die einzigen Antwortmöglichkeiten „protestantisch“, „jüdisch“ und „muslimisch“ sind, gibt es eine ganze Reihe von Religionen, die ich mir vorstellen kann, die nicht einbezogen wurden. Die Liste erschöpft nicht alle Möglichkeiten. Andererseits, wenn man alle Möglichkeiten mit einigen Variablen ausschöpft – Religion ist eine davon – würde man einfach zu viele Antworten erhalten. Das Problem lässt sich dadurch lösen, dass man die häufigsten Attribute explizit auflistet und dann eine allgemeine Kategorie wie „Sonstiges“ verwendet, um alle übrigen Attribute zu berücksichtigen. Die Attribute einer Variablen sollten nicht nur vollständig sein, sondern sich auch gegenseitig ausschließen, d. h. kein Befragter sollte zwei Attribute gleichzeitig haben können. Dies mag zwar offensichtlich erscheinen, ist aber in der Praxis oft nicht ganz einfach. Man könnte zum Beispiel versucht sein, die Variable „Beschäftigungsstatus“ mit den beiden Attributen „beschäftigt“ und „arbeitslos“ darzustellen. Diese Attribute schließen sich aber nicht unbedingt gegenseitig aus – eine Person, die einen zweiten Job sucht, während sie beschäftigt ist, könnte beide Attribute ankreuzen! Aber verwenden wir in Umfragen nicht oft Fragen, bei denen der Befragte aufgefordert wird, „alles anzukreuzen, was zutrifft“ und dann eine Reihe von Kategorien aufzulisten? Ja, das tun wir, aber technisch gesehen ist jede der Kategorien in einer solchen Frage eine eigene Variable und wird dichotom als „angekreuzt“ oder „nicht angekreuzt“ behandelt, Attribute, die sich gegenseitig ausschließen.
