Abhängige Variablen sind beobachtbare Phänomene, die von anderen Phänomenen beeinflusst werden. In einem Beispiel für jemanden, der untersucht, wie viel Licht die Wachstumsrate von Pflanzen beeinflusst, ist die Wachstumsrate die abhängige Variable, da sie davon abhängt, wie viel Licht die Pflanzen erhalten. Wenn Menschen Experimente entwerfen, identifizieren sie zu Beginn die abhängige oder die abhängigen Variablen, damit sie sie während des gesamten Experiments messen können. Sie identifizieren auch alle Faktoren, die die abhängige Variable beeinflussen können, nach bestem Wissen und Gewissen.
Man kann sich vorstellen, dass diese Variablen Werte haben, die von der Manipulation von etwas anderem abhängig sind. Dieses „etwas anderes“ wird als unabhängige Variable bezeichnet. Unabhängige Variablen können sich auf abhängige Variablen auswirken, ändern sich jedoch nicht als Reaktion auf andere Variablen im Experiment. Stattdessen werden sie vom Experimentator manipuliert, wobei der Experimentator eine kontrollierte Manipulation verwendet, um Vorhersagen darüber zu testen, wie Änderungen der unabhängigen Variablen die abhängige(n) Variable(n) im Experiment verändern.
Abhängige und unabhängige Variablen tauchen an den unterschiedlichsten Orten auf. Beispielsweise ist der Börsenwert eine abhängige Variable, da er von externen Faktoren beeinflusst wird. In wissenschaftlichen Experimenten sind abhängige Variablen die Dinge, die Menschen zu untersuchen und zu messen versuchen. Beim Design von Experimenten versuchen Forscher, an all die Dinge zu denken, die die Dinge beeinflussen können, die sie zu messen versuchen, damit sie die Umgebung des Experiments so gut wie möglich kontrollieren können.
In unserem obigen Pflanzenbeispiel ist die Wachstumsrate eine abhängige Variable, aber auch Dinge wie das Austreiben der Pflanze, ob sie blüht oder nicht und so weiter. In diesem Fall können mehrere abhängige Variablen geändert werden, indem die unabhängige Variable manipuliert wird. Wenn Sie der Pflanze nicht genug Licht geben, kann dies die Wachstumsrate verlangsamen, während zu viel Licht zu verbrannten oder beschädigten Blattknospen führen kann, was das Austreiben der Pflanze verhindert.
Menschen können abhängige und unabhängige Variablen auch in Bereichen wie der statistischen Analyse identifizieren, indem sie Dinge betrachten, die scheinbar miteinander verbunden sind, und die Art und Weise erkunden, in der sie miteinander verbunden sind. Allerdings ist hier etwas Vorsicht geboten. Korrelation ist keine Kausalität, und bei statistischen Analysen sollte man der Versuchung widerstehen, die Informationen zu vereinfachen oder zu manipulieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Eine gute Analyse steht für sich allein, und die Leser sollten der Art und Weise zustimmen, wie der Forscher abhängige und unabhängige Variablen identifiziert hat.