En cualquier investigación científica, normalmente hay dos variables de interés:variables independientes y variables dependientes. Al formar la columna vertebral de los experimentos científicos, ayudan a los científicos a comprender las relaciones, predecir resultados y, en general, dar sentido a los factores que están investigando.
Comprender la variable independiente frente a la variable dependiente es tan fundamental para la investigación científica que es necesario tener un buen manejo de ambos si desea diseñar su propio estudio de investigación o interpretar los hallazgos de otros.
Para comprender la distinción entre los dos, profundicemos en sus definiciones y funciones.
ContenidoLa variable independiente, a menudo denominada X, es la variable que el investigador manipula o controla intencionalmente. Es el factor que los investigadores creen que puede tener un efecto causal sobre la variable dependiente.
En términos más simples, la variable independiente es la variable que usted cambia o varía en un experimento para poder observar su impacto en la variable dependiente.
La variable dependiente, a menudo representada como Y, es la variable que se observa y se mide para determinar el resultado del experimento.
En otras palabras, la variable dependiente es la variable que se ve afectada por los cambios en la variable independiente. Los valores de la variable dependiente siempre dependen de la variable independiente.
Consideremos un ejemplo para ilustrar estos conceptos. Imagine que está realizando un estudio de investigación con el objetivo de investigar el efecto de las técnicas de estudio en los puntajes de las pruebas entre los estudiantes.
En este escenario, la variable independiente manipulada sería la técnica de estudio, que podría variar empleando diferentes métodos, como repetición espaciada, resumen o pruebas de práctica.
La variable dependiente, en este caso, serían las puntuaciones de los exámenes de los estudiantes. Como investigador que sigue el método científico, usted manipularía la variable independiente (la técnica de estudio) y luego mediría su impacto en la variable dependiente (las puntuaciones de las pruebas).
También puede categorizar las variables como variables predictivas o variables de resultado. A veces, un investigador se referirá a la variable independiente como variable predictiva, ya que la usa para predecir o explicar cambios en la variable dependiente, que también se conoce como variable de resultado.
Al realizar un experimento o estudio, es crucial reconocer la presencia de otras variables, o variables extrañas, que pueden influir en el resultado del experimento pero que no son el foco del estudio.
Estas variables pueden potencialmente confundir los resultados si no se controlan. En el ejemplo anterior, otras variables podrían incluir el conocimiento previo de los estudiantes, el nivel de motivación, el tiempo dedicado a estudiar y el estilo de aprendizaje preferido.
Como investigador, su objetivo sería controlar estas variables extrañas para asegurarse de poder atribuir cualquier diferencia observada en la variable dependiente a cambios en la variable independiente. Sin embargo, en la práctica no siempre es posible controlar todas las variables.
La distinción entre variables independientes y dependientes es esencial para diseñar y realizar estudios y experimentos de investigación de manera efectiva.
Al manipular la variable independiente y medir su impacto en la variable dependiente mientras se controlan otros factores, los investigadores pueden obtener información sobre los factores que influyen en los resultados en sus respectivos campos.
Ya sea que se investiguen los efectos de un nuevo medicamento sobre la presión arterial o se estudie la relación entre los factores socioeconómicos y el rendimiento académico, comprender el papel de las variables independientes y dependientes es esencial para avanzar en el conocimiento y tomar decisiones informadas.
Comprender la relación entre las variables independientes y dependientes es esencial para dar sentido a los hallazgos de la investigación. Dependiendo de la naturaleza de esta relación, los investigadores pueden identificar correlaciones o inferir causalidad entre las variables.
La correlación implica que los cambios en una variable están asociados con cambios en otra variable, mientras que la causalidad sugiere que los cambios en la variable independiente causan directamente cambios en la variable dependiente.
En la investigación experimental, el investigador tiene control sobre la variable independiente, lo que le permite manipularla para observar sus efectos sobre la variable dependiente. Esta manipulación controlada distingue los experimentos de otros tipos de diseños de investigación.
Por ejemplo, en los estudios observacionales, los investigadores simplemente observan variables sin intervención, lo que significa que no controlan ni manipulan ninguna variable.
Ya sean intencionales o no, las variables independientes, dependientes y de otro tipo pueden variar en diferentes contextos, y sus efectos pueden diferir según varios factores, como la edad, las características de los participantes, las influencias ambientales, etc.
Los investigadores emplean técnicas de análisis estadístico para medir y analizar las relaciones entre estas variables, lo que les ayuda a sacar conclusiones significativas de sus datos.
Creamos este artículo junto con la tecnología de inteligencia artificial, luego nos aseguramos de que fuera verificado y editado por un editor de HowStuffWorks.
