Een introductie tot verschillende soorten variabelen | Voorbeeld

Een variabele kan worden gedefinieerd als een factor of eigenschap van een onderzoeksobject die kan worden gemanipuleerd en/of gemeten. Bij experimenteel onderzoek is het selecteren van je variabelen een essentiële stap. Je variabelen bepalen namelijk welke statistische toetsen je kunt gebruiken.

In deze gids gebruiken we een voorbeeld over meertaligheid en de Stroop-test.

Kwantitatieve vs categorische variabelen

Elk datapunt is één meting van een variabele. Al deze individuele datapunten voer je in in je SPSS- of Excelbestand, waardoor je één groot databestand krijgt. Je kunt de data verdelen over twee categorieën:

• Kwantitatieve data betreffen vaak hoeveelheden.
• Categorische data representeren categorieën.

Een variabele waarvoor je kwantitatieve data moet verzamelen, heet dan ook een kwantitatieve variabele en een variabele waarvoor je categorische data verzamelt, is een categorische variabele. Beide soorten variabelen kunnen weer verder worden onderverdeeld in subtypen.

Kwantitatieve variabelen

Als je kwantitatieve data verzamelt, kun je berekeningen uitvoeren met behulp van de waarden die je hebt ingevoerd. Je kunt ze bij elkaar optellen, van elkaar aftrekken, vermenigvuldigen, et cetera. Er zijn twee soorten kwantitatieve variabelen: discrete en continue variabelen.

Categorische variabelen

Categorische variabelen representeren categorieën of groeperingen. Je kunt ervoor kiezen om de categorieën nummers toe te kennen (bijvoorbeeld auto = 1, bus = 2, trein = 3), maar je kunt dan niet met de nummers rekenen. Ze geven immers geen hoeveelheden aan, maar ze vormen numerieke labels voor de categorie.

Er zijn drie soorten categorische variabelen: binaire variabelen, nominale variabelen en ordinale variabelen.

Voorbeeld dataset: nominale, continue, ordinale en binaire variabelen

Je maakt een spreadsheet in Excel, SPSS of een ander programma om de waarden op te slaan en later analyses te kunnen uitvoeren.

Om informatie te verzamelen over de prestaties van eentalige en meertalige kinderen bij de Stroop-test, kun je na ieder testmoment de data invoeren tot het experiment afgerond is. De kleuren in het voorbeeld komen overeen met de verschillende soorten variabelen: nominaal, continu, ordinaal, en binair.

Onafhankelijke vs afhankelijke variabelen

Experimenten worden meestal uitgevoerd om te onderzoeken hoe de ene variabele de andere variabele beïnvloedt. In ons voorbeeld kijken we naar het effect van meertaligheid op de prestatie bij de Stroop-test.

Je manipuleert of varieert de onafhankelijke variabele (de vermoedelijke oorzaak) en je meet de afhankelijke variabele (het vermoedelijke gevolg) om die eventuele invloed te onderzoeken.

Waarschijnlijk zijn er ook variabelen die je constant houdt (controlevariabelen), zodat deze geen invloed kunnen uitoefenen op de afhankelijke variabele en je met meer zekerheid kunt stellen dat het effect wordt veroorzaakt door je onafhankelijke variabele.

Voorbeeld dataset: onafhankelijke en afhankelijke variabelen

Voor dit experiment zijn we geïnteresseerd in één onafhankelijke en twee afhankelijke variabelen.

De andere variabelen in de spreadsheet kunnen niet worden geclassificeerd als onafhankelijk of afhankelijk (omdat we niet geïnteresseerd zijn in de invloed van leeftijd of ervaring met de Stroop-test), maar ze zijn wel belangrijk voor de interpretatie van je resultaten.

Variabelen bij correlationeel onderzoek

Bij correlationeel onderzoek gebruik je de termen “onafhankelijke variabele” en “afhankelijke variabele” niet, omdat je geen oorzaak-gevolgrelatie probeert vast te stellen. Je hebt een experimenteel design nodig om causaliteit te kunnen vaststellen.

Toch kan het weleens voorkomen dat een verandering in de ene variabele duidelijk voorafgaat aan een verandering in de andere variabele, en dat de een dus een oorzaak vormt en de ander het gevolg. In deze gevallen noem je de oorzaak-variabele de voorspellende variabele en de gevolg-variabele de uitkomstvariabele.

Een voorbeeld hiervan is een onderzoek naar de samenhang tussen regenval en modder. Hierbij is het vanzelfsprekend dat een toename in modder wordt veroorzaakt door een toename in regenval, en niet andersom.

Andere soorten variabelen

Zodra je hebt bepaald wat je onafhankelijke en afhankelijke variabelen zijn en je hebt vastgesteld of ze categorisch of kwantitatief zijn, kun je de juiste statistische toets kiezen.

Als je je resultaten na de analyse wilt interpreteren, zijn er ook andere soorten variabelen die je kunnen helpen om (onverwachte) resultaten te verklaren.

Veelgestelde vragen

Wat zijn onafhankelijke en afhankelijke variabelen?

Je kunt onafhankelijke (independent variables) en afhankelijke variabelen (dependent variables) beschouwen als oorzaken en gevolgen:

• De onafhankelijke variabele is de variabele waarvan je denkt dat deze de oorzaak is.
• De afhankelijke variabele is de variabele waarvan je denkt dat deze het gevolg is.

In een experiment manipuleer je de onafhankelijke variabele en meet je de afhankelijke variabele. Je wilt onderzoeken of de onafhankelijke variabele invloed uitoefent op de afhankelijke variabele.

Een voorbeeld is een onderzoek naar het effect van verschillende soorten muziek op de productiviteit op werk. De onafhankelijke variabele (vermoedelijke oorzaak) is de muziek en de afhankelijke variabele (vermoedelijk gevolg) is de productiviteit op werk.

 

 

Wat zijn verklarende variabelen en responsvariabelen?

Een verklarende variabele (explanatory variable) is de variabele die je manipuleert of waar je veranderingen in waarneemt, terwijl de responsvariabele (response variable) verandert als gevolg van die manipulatie.

Kan ik meerdere onafhankelijke of afhankelijke variabelen onderzoeken in mijn onderzoek?

Het is mogelijk om meerdere variabelen te onderzoeken in een experiment, maar je dient dan ook meerdere onderzoeksvragen te formuleren.

Je bent bijvoorbeeld geïnteresseerd in het effect van dieet op gezondheid. Je kunt meerdere maten gebruiken om de gezondheid te meten, zoals de bloedsuikerspiegel, hartslag en bloeddruk. Iedere maat is een aparte afhankelijke variabele die gepaard gaat met een eigen onderzoeksvraag.

Je bent niet alleen geïnteresseerd in iemands dieet, maar ook in de mate van fysieke activiteit (of zelfs het effect van een combinatie van die twee). Je spreekt dan van twee onafhankelijke variabelen.

In een experiment manipuleer je slechts één onafhankelijke variabele per keer om de interne validiteit te waarborgen.

Wat is het verschil tussen verklarende en onafhankelijke variabelen?

In sommige gevallen gebruiken onderzoekers liever de term “verklarende variabele” in plaats van “onafhankelijke variabele“, omdat onafhankelijke variabelen in natuurlijke situaties toch vaak worden beïnvloed door andere variabelen. Dat betekent dat ze niet zuiver onafhankelijk zijn.