Wenn du in deinen Haus- oder Abschlussarbeiten einen Zusammenhang zwischen einer unabhängigen (UV) und einer abhängigen Variable (AV) nachweisen möchtest, solltest du bedenken, dass oft auch weitere (Ko-)Variablen auf die AV einwirken. Diese können die Wirkung der UV auf die AV vermitteln oder modifizieren.
Berücksichtigst du dies nicht, kann die interne Validität deiner Untersuchung in Mitleidenschaft gezogen werden (man spricht diesbezüglich auch von Störvariablen). Es gibt allerdings Strategien, um verzerrende Einflüsse offenzulegen – indem man sie nämlich als Kontrollvariablen in die Untersuchung einbezieht.
Kontrollvariablen „einfach erklärt“
„Kontrollvariablen“ sind im Grunde festgelegte Variablen, die zur Vermeidung eines Einflusses auf eine abhängige Variable bewusst konstant gehalten werden. Zu den abhängigen Variablen gehören beispielsweise kulturelle Einflüsse, Zeiten oder das Alter. Man spricht bei der Kontrollvariable auch oft von einer sogenannten Moderatorvariable.
Definition: Kontrollvariablen
Als Kontrollvariablen bezeichnet man Variablen, die zwar in der Forschungsfrage an und für sich keine Rolle spielen, jedoch den Zusammenhang zwischen abhängiger und unabhängiger Variable beeinflussen könnten. Häufig stellt eine Kontrollvariable gleichzeitig eine Moderatorvariable dar, die zwischen AV und UV interveniert.¹ Kontrollvariablen sind oft metrisch skaliert², können aber auch qualitativer Natur sein¹.
Funktion von Kontrollvariablen
Eine Kontrollvariable hat mit dem Erkenntnisinteresse deiner wissenschaftlichen Arbeit an und für sich nichts zu tun. Durch sie kannst du allerdings sicherstellen, dass „keine tatsächlich einflussreichen Variablen unberücksichtigt bleiben“.³ Andernfalls könnten die Resultate deiner Untersuchung verzerrt werden. Dem Einfluss von Kontrollvariablen kann man dadurch begegnen, dass man sie konstant hält beziehungsweise herausrechnet und so die eigentlich interessierenden, unabhängigen und abhängigen Variablen isoliert betrachtet.4
Im Fachjargon spricht man auch von der Vermeidung einer Konfundierung. Hierunter versteht man das Auftreten von Störvariablen, die sowohl auf die UV als auch auf die AV Einfluss nehmen. Sie können dazu führen, dass vermutete Zusammenhänge über- oder unterschützt beziehungsweise falsch interpretiert werden. Aus diesem Grund führt man insbesondere in der Psychologie gerne Experimente durch; entsprechende Adjustierungen lassen sich aber auch in nichtexperimentellen Settings vornehmen.5
Einsatz von Kontrollvariablen in verschiedenen Modellen
Mit Kontrollvariablen kannst du im Rahmen von unterschiedlichen statistischen Modellen arbeiten:
- in der Kovarianzanalyse (von ANOVA zu ANCOVA)
- in der hierarchischen Regression
- in der multiplen Regression6
- im Rahmen von Mehrebenenanalysen
u.v.m.
Für welches Verfahren du dich entscheidest, musst du einzelfallbezogen entscheiden – unter anderem abhängig vom jeweiligen Skalenniveau.
Bestimmung von Kontrollvariablen
In der Fachliteratur kommt es öfter vor, dass die Auswahl von Kontrollvariablen zu spärlich begründet wird. Daher solltest du bei der Auswahl die Vermutungen spezifizieren, welche deren Einbeziehung rechtfertigen. Hierbei kannst du dich am Kriterium der theoretischen Relevanz sowie an statistisch signifikanten Ergebnissen anderer Untersuchungen orientieren.
Chancen und Risiken von Kontrollvariablen
| Chancen | Risiken |
| - exaktere Ergebnisse zur Bedeutung der im Mittelpunkt des Interesses stehenden unabhängigen Variable | - geringere externe Validität (zu viele Kontrollvariablen können die Verallgemeinerbarkeit beeinträchtigen) |
| - Vermeidung von Konfundierung | - Endogenitätsprobleme (wenn Kontrollvariablen durch die zentrale kausale Variable verursacht werden) |
| - erlaubt Kontrolle auch außerhalb von Experimenten (wenn ein experimentelles Setting nicht durchführbar ist) | - größere Unsicherheit (kann entstehen, wenn eine irrelevante Kontrollvariable einbezogen wird) |
Kontrollvariablen Beispiel:
Untersucht man beispielsweise den Zusammenhang zwischen Bildungsniveau und ökologischem Engagement, könnte man das Alter als Kontrollvariable einführen, da ältere Personen tendenziell auch mehr Erfahrung haben. Um diese Kontrollvariable in deine Forschung mit einzubeziehen, musst du diese Variable „eliminieren“ und in diesem Fall Personen befragen, die in einem Alter sind beziehungsweise einer Altersgruppe angehören.
Häufig gestellte Fragen
Kontrollvariablen sind Drittvariablen, die bei der Untersuchung von Zusammenhängen „kontrolliert“ werden, um nicht durch potenzielle Scheinkausalitäten und ähnliche Einflüsse auf eine falsche Fährte gelockt zu werden.
Kontrollvariablen kann man dafür nutzen, zusätzliche Einflüsse auf die abhängige Variable auszuschließen (bei Experimenten) oder zumindest zu berücksichtigen. Hierdurch sollen Verzerrungen vermieden werden.
Kontrollvariablen werden häufig in sogenannten X-zentrierten Forschungsdesigns verwendet. Hierbei geht es darum, einen in der Theorie behaupteten Zusammenhang zu „isolieren“ und seine Bedeutung möglichst unverfälscht darzustellen.
Es kann zu Verzerrungen oder Fehlschlüssen kommen. So könntest du beispielsweise dazu verleitet werden, einen falschen Zusammenhang anzunehmen.
Nein – Kontrollvariablen werden zwar vorausschauend mit erhoben, sind aber nicht selbst Teil der Hypothesen.
Quellen
1 Stangl W: Kontrollvariablen. in: Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik. 2022. [online]
https://lexikon.stangl.eu/5504/kontrollvariablen (08.09.2022)
2 Eckey H. et al.: Multivariate Statistik. 2002. [online] https://books.google.at/books?id=uKgdBgAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=de&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=true (08.09.2022)
3 Stoetzer M.: Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1, S. 13. 2017. (08.09.2022)
4 Stangl W: Partielle Korrelation. in: Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik. 2022. [online] https://lexikon.stangl.eu/26864/partielle-korrelation (08.09.2022)
5 Wirtz M.: Konfundierung. in: Dorsch Lexikon der Psychologie. 2021. [online] https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/konfundierung (08.09.2022)
6 Universität Freiburg: Regressionsanalyse. o.D. [online] https://admin.unifr.ch/gefri-rest/public/documents?documentPublicId=82348 (08.09.2022)
