31 ARTEN VON VARIABLEN IN DER FORSCHUNG: MERKMALE, BEISPIELE - WISSENSCHAFT - 2025

Die Arten von Variablen in Forschung und Statistik bestehen aus einer Reihe oder einer Reihe abstrakter Einheiten, die je nach Kategorie und Merkmalen des Untersuchungsobjekts unterschiedliche Werte annehmen können.

Mit anderen Worten, statistische Variablen sind Typologien, die schwanken oder variieren können. Diese Variation kann gemessen und beobachtet werden. Ebenso kann eine Variable als abstrakte Konstruktion verstanden werden, die sich auf eine Eigenschaft oder ein Element bezieht, die bzw. das eine bestimmte Rolle in Bezug auf das zu analysierende Objekt spielen kann.

Die Variablen in Forschung und Statistik können gemessen und analysiert werden. Quelle: pixabay.com

Dies bedeutet, dass diese Eigenschaft oder dieses Element das zu untersuchende Subjekt oder Objekt direkt beeinflusst. Das Konzept der Variablen versucht, verschiedene Modalitäten oder Optionen zusammenzuführen, die berücksichtigt werden müssen, um das Untersuchungsobjekt zu verstehen.

Folglich sind die Werte der Variablen in den zu analysierenden Subjekten und / oder Momenten inkonsistent oder unterschiedlich. Das Verständnis dieses Konzepts im theoretischen Bereich kann komplex sein.

Anhand konkreter Beispiele kann der Ansatz jedoch besser verstanden werden: Eine Variable kann das Geschlecht oder das Alter einer Person sein, da diese Merkmale den Untersuchungsgegenstand beeinflussen können, wenn eine Analyse bei Patienten durchgeführt werden soll, die leiden an Herzkrankheiten oder anderen Krankheiten.

Eigenschaften

Die Variablen zeichnen sich durch zwei Grundelemente aus. Erstens besitzen sie Merkmale, die direkt oder indirekt beobachtet und registriert werden können, was eine Konfrontation mit der praktischen Realität ermöglicht.

Zweitens haben sie die Eigenschaft, zu variieren und messbar zu sein, da sie in einigen Fällen klassifiziert oder gemessen werden können (zum Beispiel: Alter und Geschlecht).

Statistische Variablen können nicht in Einzelfällen oder Einzelfällen manifestiert werden, da die Existenz einer Gruppe erforderlich ist, damit die Merkmale oder Elemente, die variieren werden, ausgedrückt werden können.

Wenn Statistik die Wissenschaft ist, die Daten sammelt und interpretiert, versteht es sich, dass die Variablen dieser Disziplin für die Analyse einer Vielzahl von Informationen zuständig sind und nicht der Analyse isolierter oder singulärer Daten gewidmet sind.

Es gibt viele Arten von Variablen, daher können diese nach verschiedenen Aspekten klassifiziert werden. Beispielsweise können statistische Variablen qualitativ und quantitativ sein; Diese können wiederum in Abhängigkeit von ihren Spezifikationen in andere Kategorien unterteilt werden.

Variablen entsprechend der Beziehung zu anderen Variablen

Zusätzlich zu den Betriebsvariablen gibt es auch eine Klassifizierung nach der Beziehung, die zwischen den Werten dieser Variablen besteht. Es ist zu beachten, dass die Rolle, die jeder Variablentyp spielt, von der zu analysierenden Funktion abhängt. Mit anderen Worten, die Klassifizierung dieser Variationen wird durch den Untersuchungsgegenstand beeinflusst.

Innerhalb dieser Klassifikation gibt es unabhängige, abhängige, moderierende, seltsame, kontrollierende, situative, teilnehmende und verwirrende Variablen.

-Unabhängige Variablen

Diese beziehen sich auf die Variablen, die während des Forschungsprozesses berücksichtigt werden und die vom Forscher geändert werden können. Mit anderen Worten, dies sind die Variablen, anhand derer der Analytiker beginnt, die Auswirkungen ihrer Eigenschaften auf das Untersuchungsobjekt zu betrachten und aufzuzeichnen.

Beispiel

Ein Beispiel für eine unabhängige Variable kann Geschlecht und auch Alter sein, wenn Sie eine Registrierung von Menschen mit Alzheimer erstellen möchten.

Es kann festgestellt werden, dass die unabhängige Variable die abhängige bedingt. Darüber hinaus kann das Unabhängige als experimentell oder kausal bezeichnet werden, da es direkt vom Forscher manipuliert wird. Unabhängige Variablen werden hauptsächlich verwendet, um die Faktoren zu beschreiben, die das jeweilige Problem verursachen.

-Abhängigen Variablen

Sie beziehen sich direkt auf das Element, das durch die von der unabhängigen Variablen erzeugte Variation modifiziert wird. Dies bedeutet, dass die abhängige Variable aus der unabhängigen Variablen generiert wird.

Beispiele

Wenn wir beispielsweise die Depression nach Geschlecht bestimmen möchten, ist letztere die unabhängige Variable. Wenn Sie dies ändern, werden Schwankungen in der abhängigen Variablen erzeugt, die in diesem Fall eine Depression ist.

Ein weiteres Beispiel könnte in der Beziehung zwischen Rauchen und Lungenkrebs gefunden werden, da "Lungenkrebs haben" in diesem Fall die abhängige Variable wäre, während "Rauchen" eine unabhängige Variable ist, da es abhängig davon variieren kann die Anzahl der pro Tag verbrauchten Packungen.

-Moderierende Variablen

Diese Variablen ändern oder modifizieren die Beziehung, die zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen besteht. daher ihr Name, da sie die Verbindung zwischen den beiden oben moderieren.

Beispiel

Zum Beispiel hängen die Studienstunden mit akademischen Folgen zusammen; Daher kann eine moderierende Variable der Geisteszustand des Schülers oder die Entwicklung seiner motorischen Fähigkeiten sein.

- Seltsame Variablen

Die seltsamen Variablen erhalten ihren Namen, weil sie bei der Entwicklung der Forschung nicht berücksichtigt wurden, aber einen spürbaren Einfluss auf die Endergebnisse hatten. Sie werden auch als intervenierende oder rätselhafte Variablen bezeichnet, da sie die Beziehung zwischen dem Problem und der möglichen Ursache schwächen können.

Folglich handelt es sich um eine Gruppe von Variablen, die während der Analyse des Untersuchungsobjekts nicht kontrolliert wurden, aber nach Abschluss der Untersuchung identifiziert werden können, selbst in einigen Fällen werden sie im Verlauf der Studie identifiziert.

Sie ähneln den Moderatoren, mit dem Unterschied, dass diese zum Zeitpunkt der Untersuchung berücksichtigt werden. Seltsame Variablen können den Forscher auch auf den falschen Weg führen, sodass die Bedeutung ihrer Anwesenheit von der Qualität der durchgeführten Studien abhängt.

Beispiel

Eine Variable dieses Typs kann beispielsweise die Tatsache sein, dass nervöse Menschen mehr rauchen und häufiger an Krebs leiden als diejenigen, die nicht an Nervosität leiden. Die seltsame oder rätselhafte Variable in diesem Fall sind die Nerven.

-Variable Kontrolle

Kontrollvariablen sind solche, die ein Wissenschaftler konstant halten möchte, und er muss sie genauso sorgfältig beobachten wie die abhängigen Variablen.

Wenn ein Wissenschaftler beispielsweise den Einfluss der Ernährung (VI) auf die Gesundheit (DV) untersuchen möchte, könnte eine Kontrollvariable darin bestehen, dass die Personen in der Studie Nichtraucher sind.

Dies wäre die Steuervariable; Es ist notwendig, es zu kontrollieren, da die beobachteten Unterschiede in der Gesundheit darauf zurückzuführen sein können, ob Menschen rauchen oder nicht. In jedem Fall könnte es in einem solchen Experiment andere Steuervariablen geben; ein Athlet sein, andere Gewohnheiten haben …

-Situationsvariablen

Eine Situationsvariable ist ein Aspekt der Umgebung, der das Experiment beeinflussen kann. Zum Beispiel die Luftqualität in einem gesundheitsbezogenen Experiment.

-Variable Teilnehmer

Ein Teilnehmer oder eine Subjektvariable ist ein Merkmal der Subjekte, die in einem Experiment untersucht werden. Zum Beispiel das Geschlecht von Personen in einer Gesundheitsstudie. Wird auch als teilnehmende Variablen bezeichnet.

-Konfusionsvariable

Eine verwirrende Variable ist eine Variable, die sowohl die unabhängige als auch die abhängige Variable beeinflusst. Zum Beispiel kann Stress dazu führen, dass Menschen mehr rauchen und sich auch direkt auf ihre Gesundheit auswirken.

Arten von Variablen je nach Bedienbarkeit

Statistische und Forschungsvariablen können nach ihrer Funktionsfähigkeit klassifiziert werden, wobei diese Kategorie die bekannteste und nützlichste ist. Wenn von Bedienbarkeit gesprochen wird, wird auf die Fähigkeit hingewiesen, die Werte dieser Variablen zu "nummerieren". Folglich können wir sie in drei Haupttypen unterteilen:

-Qualitative Variablen

Qualitative Variablen sind solche Variationen, mit denen sich ein bestimmtes Element identifizieren lässt, die jedoch nicht quantifiziert werden können. Dies bedeutet, dass diese Variablen über das Vorhandensein eines Merkmals informieren können, jedoch nicht numerisch bewertet werden können.

Folglich sind dies Variationen, die feststellen, ob es Gleichheit oder Ungleichheit gibt, wie dies beim Geschlecht oder bei der Nationalität der Fall ist. Obwohl sie nicht quantifiziert werden können, können diese Variablen zur Untersuchung beitragen.

Ein Beispiel für eine qualitative Variable wäre die Motivation, die die Schüler während des Lernprozesses haben. Diese Variable kann identifiziert, aber nicht nummeriert werden.

Darüber hinaus können diese in andere Kategorien unterteilt werden, z. B. dichotome qualitative Variablen und polytome qualitative Variablen.

Dichotome qualitative Variablen

Diese Variablen können nur aus zwei Optionen betrachtet oder analysiert werden. daher ist das Wort "Dichotomie" in seinem Namen vorhanden, da es eine Unterteilung in zwei Aspekten anzeigt, die normalerweise gegensätzlich sind.

Beispiel

Ein genaues Beispiel wäre die Variable, lebendig oder tot zu sein, da sie nur zwei mögliche Optionen zulässt und das Vorhandensein einer dieser Optionen die andere sofort negiert.

Qualitative polytome Variablen

Diese statistischen Variablen sind das Gegenteil von dichotomen Variablen, da sie die Existenz von drei oder mehr Werten ermöglichen. In vielen Fällen verhindert dies jedoch, dass sie bestellt werden, da sie nur die Identifizierung eines Wertes herstellen.

Beispiel

Ein genaues Beispiel ist die Farbvariable, da sie, obwohl sie eine Identifizierung ermöglicht, deklariert, dass dieser Variablen nur ein mögliches Merkmal oder Element möglich ist.

-Quasi-quantitative Variablen

Diese Variablen zeichnen sich dadurch aus, dass es unmöglich ist, eine mathematische Operation auszuführen. Sie sind jedoch weiter fortgeschritten als diejenigen, die ausschließlich qualitativ sind.

Dies liegt daran, dass quasi-quantitative eine Hierarchie oder eine Art Ordnung ermöglichen, obwohl sie nicht quantifiziert werden können.

Beispiel

Beispielsweise kann das Studienniveau einer Gruppe von Personen eine Variable dieses Typs sein, da der Abschluss eines Aufbaustudiums in einer höheren Hierarchie liegt als der Abschluss eines Aufbaustudiums.

-Quantitative Variablen

Diese Variablen ermöglichen, wie der Name schon sagt, die Durchführung mathematischer Operationen innerhalb ihrer Werte. Daher können den verschiedenen Elementen dieser Variablen Nummern zugewiesen werden (dh sie können quantifiziert werden).

Einige Beispiele für diesen Variablentyp sind:

-Das Alter, da dies in Jahren ausgedrückt werden kann.

-Das Gewicht, das in Pfund oder Kilogramm definiert werden kann.

-Die Entfernung zwischen einem bestimmten Ort und dem Ursprungsort, die sich in Kilometern oder Minuten manifestieren kann.

-Monatliches Einkommen, das unter anderem in Dollar, Euro, Pesos, Sohlen ausgedrückt werden kann.

Diese Art von Variablen kann wiederum in zwei Gruppen unterteilt werden: diskrete quantitative Variablen und kontinuierliche quantitative Variablen.

Diskrete quantitative Variablen

Diese beziehen sich auf quantitative Variablen, die keine Zwischenwerte haben können - sie lassen keine Dezimalstellen innerhalb ihrer Anzahl zu. Mit anderen Worten, sie müssen durch eine vollständige Nummer nummeriert werden.

Beispiel

Ein genaues Beispiel besteht in der Unmöglichkeit, 1,5 Kinder zu haben; Es ist nur möglich, ein oder zwei Kinder zu haben. Dies bedeutet, dass die Maßeinheit nicht fraktioniert werden kann.

Kontinuierliche quantitative Variablen

Im Gegensatz zu den diskreten können die stetigen Variablen Dezimalstellen haben, so dass ihre Werte zwischengeschaltet sein können.

Diese Variablen werden anhand der Intervallskalen gemessen. Mit anderen Worten können kontinuierliche quantitative Variablen fraktioniert werden.

Beispiel

Zum Beispiel das Messen des Gewichts oder der Größe einer Gruppe von Personen.

Variablen nach ihrer Skala

Zusätzlich zu den vorherigen Klassifikationen können statistische Variablen unter Berücksichtigung der Funktion ihrer Skalen und der Kennzahlen, mit denen sie berechnet werden, katalogisiert werden. Bei diesen Variablen wird jedoch mehr Wert auf die Skala gelegt als auf die Variable selbst.

Die für die Variablen verwendeten Skalen können wiederum je nach Grad der Bedienbarkeit Änderungen unterliegen, da letztere die Einbeziehung anderer Möglichkeiten in den Bereich der Skalen ermöglichen.

Trotzdem können vier Haupttypen von Variablen nach Maßstäben festgelegt werden. Dies sind die folgenden: die nominelle Variable, die ordinale Variable, die Intervallvariable, die Verhältnisvariable und die kontinuierliche Variable.

-Nominalvariable

Diese Art von Variablen bezieht sich auf diejenigen, deren Werte nur die Unterscheidung einer einzelnen spezifischen Qualität ermöglichen, ohne mathematische Operationen an ihnen einzuführen. In diesem Sinne entsprechen nominale Variablen qualitativen Variablen.

Beispiel

Als Beispiel für die nominelle Variable kann das Geschlecht gefunden werden, da es in männlich oder weiblich unterteilt ist; sowie den Familienstand, der ledig, verheiratet, verwitwet oder geschieden sein kann.

-Orderinalvariable

Diese Variablen sind im Wesentlichen qualitativ, da sie die Durchführung mathematischer Operationen nicht zulassen. Ordnungsvariablen ermöglichen es jedoch, bestimmte hierarchische Beziehungen in ihren Werten herzustellen.

Beispiel

Ein Beispiel für eine nominelle Variable kann das Bildungsniveau oder der wirtschaftliche Status einer Person sein. Ein weiteres Beispiel kann die Rangfolge der akademischen Leistung nach folgenden Adjektiven sein: ausgezeichnet, gut oder schlecht.

Variablen dieses Typs werden verwendet, um Subjekte, Ereignisse oder Phänomene unter Berücksichtigung spezifischer Merkmale hierarchisch zu klassifizieren.

-Intervalvariable

Die Variablen, deren Intervall skaliert ist, ermöglichen die Realisierung numerischer Beziehungen zwischen ihnen, obwohl sie durch die Proportionalitätsbeziehungen begrenzt werden können. Dies liegt daran, dass innerhalb dieses Bereichs keine "Nullpunkte" oder "absoluten Nullen" vollständig identifiziert werden können.

Dies führt dazu, dass es unmöglich ist, Transformationen direkt in den anderen Werten durchzuführen. Daher messen die Intervallvariablen die Bereiche, anstatt bestimmte Werte zu messen. Dies erschwert den Betrieb etwas, fördert jedoch die Abdeckung einer großen Anzahl von Wertpapieren.

Intervallvariablen können in Grad, Größen oder einem anderen Ausdruck dargestellt werden, der Größen symbolisiert. Ebenso ermöglichen sie die Klassifizierung und Reihenfolge von Kategorien sowie die Angabe der Entfernungsgrade, die zwischen ihnen bestehen.

Beispiel

Innerhalb dieser Klassifikation kann die Temperatur oder der IQ gefunden werden.

-Rationsvariable

Diese Art von Variablen wird anhand einer Skala gemessen, die insgesamt funktioniert und die direkte Transformation der erhaltenen Ergebnisse ermöglicht.

Darüber hinaus wird die Durchführung komplexer Zahlenoperationen gefördert. In diesen Variablen gibt es einen Initiationspunkt, der das völlige Fehlen dessen, was gemessen wurde, impliziert.

Folglich haben die Verhältnisvariablen einen absoluten Nullpunkt und der Abstand zwischen zwei Punkten ist immer gleich, obwohl sie auch die Eigenschaften der vorherigen Variablen aufweisen.

Beispiele

Zum Beispiel sind Alter, Gewicht und Größe Verhältnisvariablen.

-Kontinuierliche Variable

Eine Variable mit einer unendlichen Anzahl von Werten, z. B. "Zeit" oder "Gewicht".

Andere weniger bekannte

-Kategorische Variablen

Kategoriale Variablen sind solche, deren Werte durch eine Reihe von Kategorien ausgedrückt werden können, die sie definieren.

Beispiel

Ein gutes Beispiel für eine kategoriale Variable entspricht den Folgen einer bestimmten Krankheit, die in Genesung, chronische Krankheit oder Tod unterteilt werden kann.

-Aktive Variable

Eine Variable, die vom Forscher manipuliert wird.

-Binäre Variable

Eine Variable, die nur zwei Werte annehmen kann, normalerweise 0/1. Es kann auch Ja / Nein, Hoch / Kurz oder eine andere Kombination von zwei Variablen sein.

-Variable Kovariate

Ähnlich wie eine unabhängige Variable wirkt sie sich auf die abhängige Variable aus, ist jedoch im Allgemeinen nicht die interessierende Variable.

-Kriterienvariable

Ein anderer Name für eine abhängige Variable, wenn die Variable in nicht experimentellen Situationen verwendet wird.

-Endogene Variable

Ähnlich wie abhängige Variablen werden sie von anderen Variablen innerhalb eines Systems beeinflusst. Wird fast ausschließlich in der Ökonometrie verwendet.

-Exogene Variable

Variablen, die andere betreffen und von außerhalb eines Systems stammen.

-Identifizierende Variablen

Variablen, mit denen Situationen eindeutig identifiziert werden.

-Interventionsvariable

Eine Variable, mit der die Beziehung zwischen Variablen erklärt wird.

-Latente Variable

Eine versteckte Variable, die nicht direkt gemessen oder beobachtet werden kann.

-Variables Manifest

Eine Variable, die direkt beobachtet oder gemessen werden kann.

-Vermittlungsvariable oder Zwischenvariable

Variablen, die erklären, wie die Beziehung zwischen Variablen abläuft.

-Moderierende Variable

Ändert die Intensität eines Effekts zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Zum Beispiel kann Psychotherapie das Stressniveau bei Frauen stärker reduzieren als bei Männern, sodass Sex den Effekt zwischen Psychotherapie und Stressniveau mildert.

-Polycotomische Variablen

Variablen, die mehr als zwei Werte haben können.

-Prädiktive Variable

Ähnlich in der Bedeutung wie die unabhängige Variable, jedoch in Regressions- und nicht experimentellen Studien verwendet.

Statistische Variablen als Methode zur Analyse der empirischen Realität

Die verschiedenen Arten statistischer Variablen ermöglichen es dem Menschen, die Realität zu vereinfachen und zu klassifizieren, da sie in einfache Parameter unterteilt werden, die leicht zu messen und zu berechnen sind. Auf diese Weise ist es möglich, eine Gruppe von Elementen zu isolieren, die Teil einer Gesellschaft oder Natur sind.

Folglich kann der Mensch nicht berücksichtigen, dass er die Gesamtheit der ihn umgebenden Welt durch die Variablen versteht, da diese im Vergleich zur Gesamtheit des Universums ein begrenztes Wissen bleiben.

Dies bedeutet, dass der Forscher sich dafür entscheiden muss, die durch die Variablen erzielten Ergebnisse kritisch zu betrachten, um den Ansatz falscher Schlussfolgerungen so weit wie möglich zu vermeiden.

Betriebskriterien für die Auswahl von Variablen

Definition der Begriffe der Variablen

Erstens müssen die Variablen funktionsfähig sein. Um dies zu erreichen, müssen sie messbar oder verständlich gemacht werden.

Dann ist es notwendig, jedem Begriff eine Bedeutung und eine Definition zuzuweisen, die ein wesentlicher Bestandteil des Kontextes der durchzuführenden Forschung ist. Diese Definition muss auf der Bezugnahme auf die in der empirischen Realität gefundenen Merkmale beruhen.

Darüber hinaus müssen diese Definitionen konkret und operativ sein und auf wissenschaftlichen Beobachtungen beruhen und Maßnahmen verwenden, die sich auf die direkt beobachteten Realitätsindikatoren beziehen.

Später müssen alle Definitionen des Begriffs Vergangenheit und Gegenwart so weit wie möglich untersucht werden. Als nächstes müssen die Variablen oder die Gruppe von Variablen identifiziert werden, die zur Erklärung des Problems beitragen können, das während der Durchführung der Untersuchung aufgetreten ist.

Strukturen der Variablen

Die Struktur statistischer Variablen kann in vier Hauptelemente unterteilt werden:

-Name.

-Der Satz von Kategorien.

-Die verbale Definition.

-Das Verfahren, um sie unter Berücksichtigung der Beobachtungseinheiten von Kategorien zu gruppieren.

Zu berücksichtigende Parameter für die betriebliche Verwendung der Variablen

Konfession

Es bezieht sich auf den Namen, der der Variablen während der Entwicklung der Untersuchung gegeben wird.

Art der Variablen

Es bezieht sich auf die Kategorie, die eine Variable zum Zeitpunkt ihrer Einführung in das zu untersuchende Untersuchungsobjekt hat. Dies wird gemäß der Position der Variablen innerhalb der Hypothese der Arbeit festgelegt.

Natur

Es muss festgestellt werden, ob die Variable quantitativ oder qualitativ sein wird, da diese Klassifizierung es ermöglicht, die theoretischen Grundlagen des Untersuchungsprozesses zu festigen. Sobald die Art der Variablen identifiziert wurde, ist es einfacher, den Rest der Vergleiche und Beschreibungen durchzuführen.

Messung

Dies bezieht sich auf die Messskala, die die Variable verwendet, um Beziehungen zum Untersuchungsobjekt oder zu den anderen Variablen herzustellen.

Indikator

Dieser Parameter ist die Basis, auf der die Messung gestartet wird. Mit anderen Worten, es ist das Instrument, das die Messung von Variablen ermöglicht.

Maßeinheit

Dies hängt davon ab, was der Variablenindikator festlegt. Die Maßeinheit funktioniert vor allem in den Variablen, die quantifiziert werden können.

Instrument

Dieser Parameter bezieht sich auf das Tool, mit dem der Forscher die Informationen und Daten zu den statistischen Variablen sammelt.

Abmessungen

Es bezieht sich auf die Erweiterung, die die Variable innerhalb der empirischen Realität einnimmt. Beispielsweise kann eine Variable unter anderem eine klinische Dimension, eine geografische Dimension, eine soziale, biologische, diagnostische oder demografische Dimension haben.

Arbeitsdefinition

Dieser Parameter versucht, die Arbeit zu definieren, die von der Variablen innerhalb des Untersuchungsobjekts ausgeführt wird.

Konzeptionelle Definition

Es bezieht sich auf die Definition, mit der die Variable bekannt ist oder behandelt wird, unter Berücksichtigung des medizinischen Wörterbuchs oder eines anderen Fachgebiets, das auf den Bereich spezialisiert ist, den die Variable einnimmt.

Zufällige Variable

Im Bereich der Statistik und in der mathematischen Disziplin wird eine Zufallsvariable als Funktion bezeichnet, deren Zweck darin besteht, einem Ergebnis, das aus einem Zufallsexperiment hervorgegangen ist, einen Wert zuzuweisen, der im Allgemeinen numerischer Natur ist.

Das konkreteste Beispiel findet sich im Würfelspiel, da das zweimalige Würfeln zwei mögliche zufällige Ergebnisse ergibt: (1,1) und (1,2).

Eine Zufallsvariable löst mögliche Werte aus, die die Ergebnisse eines noch nicht durchgeführten Experiments darstellen. Es kann auch die möglichen Werte einer Größe darstellen, deren Wert zu diesem Zeitpunkt ungewiss ist; In diesem Fall handelt es sich um eine ungenaue oder unvollständige Messung.

Zusammenfassend können die Zufallsvariablen als eine Größe genommen werden, die einen nicht festen Wert hat, der wiederum unterschiedliche Werte annehmen kann. Um diese Variablen zu berechnen, muss die Wahrscheinlichkeitsverteilung verwendet werden, mit der beschrieben wird, welche Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten der verschiedenen Werte existieren.

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