Variables dependientes e independientes en la investigación

Introducción

Los experimentos se basan en capturar la relación entre variables independientes y dependientes para comprender patrones causales. Los investigadores pueden observar qué ocurre cuando cambian una condición en su experimento o si se produce algún efecto.

Es importante comprender la diferencia entre variable independiente y variable dependiente. Examinaremos la noción de variable independiente y dependiente en este artículo. Si está llevando a cabo una investigación experimental, definir las variables de su estudio es esencial para realizar una investigación rigurosa.

Variables dependientes e independientes en la investigación

En la investigación experimental, una variable se refiere al fenómeno, persona o cosa que el investigador mide y observa. Un investigador lleva a cabo un estudio para ver cómo una variable afecta a otra y hacer afirmaciones sobre la relación entre diferentes variables.

Una pregunta de investigación típica en un estudio experimental aborda una relación hipotética entre la variable independiente manipulada por el investigador y la variable dependiente, que es el resultado de interés presumiblemente influido por la manipulación del investigador.

Tomemos como ejemplo un sencillo experimento con plantas. Supongamos que tenemos un grupo de control de plantas en un lado del jardín y un grupo experimental de plantas en el otro lado. A igualdad de luz solar, agua y fertilizante, se espera que ambas plantas crezcan al mismo ritmo.

Ahora imagina que a las plantas del grupo experimental se les da un nuevo fertilizante vegetal suponiendo que crecerán más rápido. Entonces tendrá que medir la diferencia de crecimiento entre los dos grupos de su estudio.

En este caso, la variable independiente es el tipo de fertilizante utilizado en las plantas, mientras que la variable dependiente es la tasa de crecimiento de las plantas. Si hay una diferencia significativa en el crecimiento entre los dos grupos, entonces su estudio proporciona apoyo para sugerir que el fertilizante causa mayores tasas de crecimiento de las plantas.

¿Cuál es la diferencia clave entre las variables independiente y dependiente?

La variable independiente es el elemento del estudio que se modifica intencionadamente, por lo que también puede denominarse variable manipulada.

Manipulas esta variable para ver cómo puede afectar a las demás variables que observas, en igualdad de condiciones. Esto significa que puede observar las relaciones causa-efecto entre una variable independiente y una o varias variables dependientes.

Las variables independientes son manipuladas directamente por el investigador, mientras que las variables dependientes no lo son. Son "dependientes" porque se ven afectadas por la variable independiente del experimento. Así, los investigadores pueden estudiar cómo la manipulación de la variable independiente produce cambios en el resultado principal de interés que se mide como variable dependiente.

Tenga en cuenta que, aunque puede tener múltiples variables dependientes, es difícil establecer el rigor de la investigación para múltiples variables independientes. Si se realizan tantos cambios en un experimento, ¿cómo se puede saber qué cambio es responsable del resultado producido por el estudio? Estudiar más de una variable independiente exigiría realizar un experimento para cada variable independiente con el fin de aislar sus efectos sobre la variable dependiente.

Dicho esto, es ciertamente posible emplear un diseño de estudio que implique múltiples variables independientes y dependientes, como es el caso de lo que se denomina un experimento factorial. Por ejemplo, un estudio psicológico que examine los efectos del sueño y los niveles de estrés sobre la productividad laboral y la interacción social tendría dos variables independientes y dos variables dependientes, respectivamente.

Sin embargo, un estudio de este tipo sería complejo y requeriría una planificación cuidadosa para establecer el rigor de investigación necesario. Si es posible, considere la posibilidad de limitar su investigación al examen de una variable independiente para que sea más manejable y fácil de comprender.

Ejemplos de variables independientes

Consideremos un experimento en estudios sociales. Supongamos que desea determinar la eficacia de un nuevo libro de texto en comparación con los libros de texto actuales en una escuela concreta.

Se supone que el nuevo libro de texto es mejor, pero ¿cómo puede demostrarlo? Aparte de todos los argumentos de venta que esgrime el editor del libro de texto, ¿cómo saber si el nuevo libro de texto es bueno? Se impone un estudio riguroso que examine los efectos del libro de texto en los resultados del aula.

El libro de texto que se da a los alumnos constituye la variable independiente de su estudio experimental. El cambio de los libros de texto existentes por el nuevo representa la manipulación de la variable independiente en este estudio.

Ejemplos de variable dependiente

En cualquier experimento, la variable dependiente se observa para medir cómo se ve afectada por los cambios en la variable independiente. Los resultados, como las notas de los exámenes y otros parámetros de rendimiento, pueden constituir los datos de la variable dependiente.

Ahora que estamos cambiando el libro de texto en el experimento anterior, debemos examinar si hay algún efecto.

Para ello, necesitaremos dos aulas de alumnos. En la medida de lo posible, los dos grupos de alumnos deben tener un nivel de competencia similar (o, al menos, una formación similar) y estar situados en condiciones similares para la enseñanza y el aprendizaje (por ejemplo, espacio físico, planificación de las clases).

El grupo de control de nuestro estudio estará formado por un grupo de estudiantes que utilicen el libro de texto existente. Al examinar su rendimiento, podemos establecer una línea de base. El rendimiento del grupo experimental, que es el conjunto de estudiantes que utilizan el nuevo libro de texto, puede compararse con el rendimiento de referencia.

Como resultado, el cambio en las puntuaciones de los exámenes constituye los datos de nuestra variable dependiente. No podemos influir directamente en el rendimiento de los alumnos en el examen, pero podemos concluir de nuestro experimento si el uso del nuevo libro de texto puede influir en el rendimiento de los alumnos.

¿Cómo sabe si una variable es independiente o dependiente?

Normalmente podemos pensar en una variable independiente como algo que un investigador puede cambiar directamente. En el ejemplo anterior, podemos cambiar el libro de texto que utiliza el profesor en clase. Si hablamos de plantas, podemos cambiar el fertilizante.

Por el contrario, la variable dependiente es algo en lo que no influimos ni manipulamos directamente. En sentido estricto, no podemos manipular directamente el rendimiento de un alumno en un examen o el ritmo de crecimiento de una planta, no sin otros factores como nuevos métodos de enseñanza o nuevo abono, respectivamente.

Entender la distinción entre una variable dependiente y una variable independiente es clave para la investigación experimental. En última instancia, la distinción puede reducirse a qué elemento de un estudio ha sido influido directamente por el investigador.

Otras variables

Dada la complejidad potencial de la investigación, existe una terminología esencial para otras variables en cualquier estudio experimental. Es posible que emplee esta terminología o que se encuentre con ella al leer otras investigaciones.

Una variable de control es cualquier factor que el investigador intenta mantener constante mientras cambia la variable independiente. En el experimento con plantas descrito anteriormente en este artículo, la luz solar y el agua son variables controladas, mientras que el tipo de fertilizante utilizado es la variable manipulada en los grupos de control y experimental.

Para garantizar el rigor de la investigación, el investigador debe mantener constantes estas variables de control para disipar cualquier duda de que las diferencias en la tasa de crecimiento se deban a la luz solar o al agua, y no al fertilizante utilizado.

Las variables extrañas se refieren a cualquier influencia no deseada sobre la variable dependiente que pueda confundir el análisis del estudio. Por ejemplo, si bichos o animales se comen las plantas en su estudio de fertilizantes, esto podría afectar en gran medida a las tasas de crecimiento de las plantas. Por eso sería importante controlar el entorno y protegerlo de tales amenazas.

Por último, las variables independientes pueden recibir distintos nombres, como variables sujeto o variables predictoras. Las variables dependientes también pueden denominarse variables de respuesta o variables de resultado. Sea cual sea el lenguaje, todas cumplen la misma función de influir en la variable dependiente de un experimento.

¿Pueden los datos cualitativos tener variables independientes y dependientes?

El uso de la palabra "variables" suele asociarse a la investigación cuantitativa y confirmatoria. La investigación cualitativa naturalista no suele emplear diseños experimentales ni establecer causalidad. La investigación cualitativa suele basarse en observaciones, entrevistas, grupos de discusión y otras formas de recopilación de datos que permiten a los investigadores estudiar el "desorden" natural del mundo social, en lugar de controlar todas las variables para aislar una relación causa-efecto.

En circunstancias limitadas, la idea de variables experimentales puede aplicarse a las observaciones de los participantes en la etnografía, en las que el investigador debe ser consciente de su influencia en el entorno que observa.

Sin embargo, el paradigma experimental es mejor dejarlo para los estudios cuantitativos y las preguntas de investigación confirmatorias. Los investigadores cualitativos de las ciencias sociales suelen estar más interesados en observar y describir fenómenos construidos socialmente que en probar hipótesis.

No obstante, la noción de variables independientes y dependientes encierra lecciones importantes para los investigadores cualitativos. Aunque no empleen variables en el diseño de sus estudios, los investigadores cualitativos suelen observar cómo una cosa afecta a otra. Un marco teórico o conceptual puede sugerir posibles relaciones causa-efecto en su estudio.