Drittvariablen

Drittvariablen sind Variablen, die den vermuteten Zusammenhang zwischen einer unabhängigen Variablen X und einer abhängigen Variablen Y beeinflussen können, ohne selbst das primäre Forschungsziel zu sein. In der Statistik spricht man oft von Störvariablen oder Confoundern, wenn eine Drittvariable sowohl mit X als auch mit Y assoziiert ist und dadurch eine verzerrte Schätzung des Effekts verursacht.

Durch unbeachtete Drittvariablen kann ein beobachteter Zusammenhang irreführend erscheinen oder ganz entfallen. Die Gefahr besteht insbesondere in Beobachtungsstudien, in denen Zufallsverteilung nicht garantiert ist.

Drittvariablen lassen sich von Mediatoren und Moderatoren unterscheiden. Ein Mediator liegt auf dem kausalen Pfad von X nach Y und erklärt einen Teil des Effekts. Ein Moderator verändert die Stärke oder Richtung des Effekts von X auf Y und besitzt oft eine Interaktionsrolle.

Die Kontrolle von Drittvariablen erfolgt sowohl im Studiendesign als auch in der Analyse. Designmethoden umfassen Randomisierung, Restriktion (Beschränkung bestimmter Merkmalsausprägungen) und Matching. In der Analyse werden multivariate Modelle eingesetzt, Stratifikation, Propensity-Score-Methoden oder Instrumentvariablen genutzt, um Störfaktoren zu adressieren. Grafische Werkzeuge wie DAGs helfen, potenzielle Drittvariabeln systematisch zu identifizieren.

In der Berichterstattung sollten Studien klar benennen, welche Drittvariablen berücksichtigt wurden, wie sie kontrolliert wurden und welche Restunsicherheit verbleibt. Sensitivitätsanalysen können die Robustheit der Befunde gegenüber unbekannten Störfaktoren prüfen.