Variables Extrañas | Tipos, Ejemplos y Controles

Introducción

En la investigación experimental, la precisión y la fiabilidad son fundamentales para garantizar que los resultados de la investigación reflejen suficientemente el fenómeno estudiado. Las variables extrañas son factores que pueden influir negativamente en los resultados del estudio, dando lugar a resultados sesgados que podrían malinterpretarse.

Estas variables no son el objetivo principal de la investigación, pero pueden interferir en la relación entre las variables independientes y dependientes. Comprender y controlar las variables ajenas a la investigación es esencial para garantizar que los resultados reflejen con exactitud los efectos de las variables sometidas a prueba.

¿Qué son las variables extrañas?

Las variables extrañas son todas las variables de un estudio que no son las variables independientes o dependientes pero que podrían influir en los resultados y llevar a conclusiones erróneas.

Controlar estas variables es importante para garantizar que los efectos observados en la variable dependiente se deben a la variable independiente y no a otro factor.

Ejemplos de variables extrañas

Consideremos un estudio que investiga el efecto del sueño en el rendimiento cognitivo. Si los participantes en el estudio tienen distintos niveles de consumo de cafeína, esto podría actuar como una variable extraña. La cafeína podría influir en el rendimiento cognitivo independientemente del sueño, lo que dificultaría determinar si los cambios en el rendimiento cognitivo se deben al sueño o al consumo de cafeína.

Otro ejemplo es la investigación educativa, en la que se estudia el efecto de un nuevo método de enseñanza en el rendimiento de los alumnos. Variables como los conocimientos previos, la motivación de los alumnos y el entorno del aula pueden servir como variables extrañas.

¿Por qué son importantes las variables externas?

Las variables externas son importantes porque pueden confundir los resultados de un estudio y llevar a conclusiones erróneas. Cuando estas variables no se tienen en cuenta, pueden crear ruido en los datos, oscureciendo la relación entre las variables independientes y dependientes.

Esto es especialmente problemático en la investigación experimental, donde el objetivo es aislar el efecto de la variable independiente.

Por ejemplo, si un investigador estudia el efecto de un nuevo fármaco sobre la tensión arterial pero no tiene en cuenta la dieta de los participantes, que también puede afectar a la tensión arterial, los resultados del estudio podrían verse comprometidos. La dieta actúa como una variable extraña que, si no se controla, podría llevar a conclusiones falsas sobre la eficacia del fármaco.

Tipos de variables extrañas

Las variables externas pueden adoptar diversas formas, cada una con el potencial de influir en los resultados del estudio de distintas maneras.

Reconocer estos tipos es esencial para identificar posibles fuentes de error y aplicar estrategias para controlarlas.

Variables situacionales

Las variables situacionales son aspectos del entorno en el que se realiza el estudio que pueden afectar al comportamiento de participantes. Pueden incluir factores como la temperatura, los niveles de ruido, la iluminación e incluso la hora del día.

Por ejemplo, si un estudio se lleva a cabo en una sala con poca luz, los participantes pueden tener un comportamiento diferente al de los que se encuentran en un entorno bien iluminado. El control de las variables situacionales suele implicar la estandarización del entorno de la investigación para minimizar su impacto.

Variables de los participantes

Las variables de los participantes son diferencias individuales entre los participantes del estudio que podrían influir en el resultado. Entre ellas se incluyen la edad, el sexo, el origen étnico, la inteligencia, los rasgos de personalidad y el estado de salud.

Por ejemplo, en un estudio sobre la memoria, la edad de los participantes podría afectar a su rendimiento, convirtiéndola en una variable extraña. Los investigadores pueden controlar las variables de los participantes mediante asignaciones aleatorias, emparejando a los participantes en función de determinadas características o controlando estadísticamente estas variables en el análisis.

Variables del experimentador

Las variables del experimentador son características o comportamientos del investigador que podrían influir inadvertidamente en los participantes y, en consecuencia, en los resultados del estudio. Entre ellas se incluyen las expectativas del experimentador, su conducta o incluso su tono de voz al dar instrucciones.

Por ejemplo, si un investigador transmite inconscientemente sus expectativas a los participantes, podría producirse un sesgo conocido como efecto del experimentador. Para mitigarlo, pueden utilizarse procedimientos de doble ciego, en los que ni los participantes ni el experimentador conocen la condición a la que han sido asignados los participantes.

Características de la demanda

Las características de la demanda se refieren a los indicios del entorno de la investigación que pueden influir en el comportamiento de los participantes porque crean ciertas expectativas sobre el propósito del estudio. Si los participantes adivinan de qué trata el estudio, pueden alterar su comportamiento en consecuencia, consciente o inconscientemente.

Por ejemplo, si los participantes creen que un estudio está poniendo a prueba su honestidad, es posible que se comporten de forma más honesta de lo que lo harían en circunstancias normales. El control de las características de la demanda suele implicar el uso del engaño (dentro de las directrices éticas) o asegurarse de que los participantes desconocen el verdadero propósito del estudio.

Diferencias con otras variables

Para comprender las variables extrañas es necesario distinguirlas de otros tipos de variables que también pueden influir en los resultados de la investigación.

Dos comparaciones importantes son entre variables extrañas y de confusión, y entre variables extrañas y de intervención.

Variables extrañas frente a variables de confusión

Las variables extrañas y de confusión se confunden a menudo porque ambas pueden afectar a los resultados de un estudio.

Sin embargo, existe una diferencia clave entre ambas. Las variables extrañas son todas las variables distintas de la variable independiente que pueden afectar a la variable dependiente. No están necesariamente relacionadas con la variable independiente, pero pueden influir en los resultados si no se controlan.

Las variables de confusión, por su parte, son un tipo específico de variable extraña que está directamente relacionada tanto con la variables independientes y dependientes.

Esta doble relación es lo que hace que las variables de confusión sean especialmente problemáticas. Pueden crear la falsa impresión de que la variable independiente está causando cambios en la variable dependiente cuando, en realidad, la variable de confusión podría ser la verdadera causa.

Por ejemplo, consideremos un estudio que examine la relación entre la actividad física y la pérdida de peso. Si los participantes en el estudio que hacen más ejercicio también tienden a seguir dietas más sanas, la dieta se convierte en una variable de confusión. Está relacionada tanto con la variable independiente (actividad física) como con la variable dependiente (pérdida de peso).

En este caso, la variable de confusión influye en el investigador en el sentido de que podría atribuir erróneamente la variable dependiente de pérdida de peso únicamente a la actividad física, pasando por alto el impacto de los hábitos dietéticos.

Por el contrario, una variable extraña en el mismo estudio podría ser el nivel de estrés de los participantes. El estrés podría influir en la pérdida de peso, pero a menos que esté relacionado con la actividad física en este contexto, no se consideraría una variable de confusión.

Sigue siendo importante controlar el estrés para evitar introducir variabilidad, pero no distorsiona la relación entre las variables dependientes e independientes del mismo modo que una variable de confusión.

Variables extrañas frente a variables intervinientes

Las variables intervinientes, también conocidas como variables mediadoras, difieren de las variables extrañas en que sirven de vínculo entre las variables independientes y dependientes.

Una variable interviniente explica cómo o por qué existe la relación entre las variables independiente y dependiente, mientras que las variables extrañas son factores no relacionados que pueden añadir ruido o sesgo al estudio.

Por ejemplo, en un estudio sobre la relación entre el nivel educativo y los ingresos, la experiencia laboral podría servir como variable interviniente. La educación puede conducir a mejores oportunidades laborales, lo que a su vez conduce a mayores ingresos. En este caso, la experiencia laboral media en la relación entre educación e ingresos, lo que la convierte en una variable interviniente.

Por otra parte, una variable ajena al mismo estudio podría ser el entorno económico. Aunque el entorno económico puede afectar a los ingresos, no forma parte necesariamente de la vía entre educación e ingresos.

Si no se controla el entorno económico, podría introducir variabilidad en los resultados, pero no sirve como mediador entre las variables independientes y las variables dependientes.

¿Cómo se controlan las variables extrañas?

Controlar las variables extrañas es crucial para garantizar que los resultados de la investigación reflejen con exactitud la relación entre las variables independientes y dependientes. Las variables extrañas no controladas pueden introducir sesgos o confundir los resultados, dificultando la extracción de conclusiones válidas.

Los investigadores utilizan varias estrategias para gestionar estas variables, cada una de las cuales depende de la naturaleza del estudio y de las variables extrañas específicas implicadas.

Aleatorización

Uno de los métodos más comunes para controlar las variables extrañas es la aleatorización. En la investigación experimental, los participantes se asignan aleatoriamente a diferentes grupos o condiciones. La aleatorización ayuda a garantizar que las variables extrañas, como las variables de los participantes, se distribuyan por igual en todos los grupos, minimizando su impacto en los resultados del estudio.

Por ejemplo, en un ensayo clínico en el que se prueba un nuevo medicamento, la aleatorización de los participantes o la distribución uniforme de las características de los participantes en los grupos de tratamiento y control reduce la probabilidad de que factores como la edad, el sexo o el estado de salud difieran sistemáticamente entre los grupos, controlando así esas variables extrañas.

Emparejamiento

Otra estrategia es el emparejamiento, que consiste en emparejar a los participantes de diferentes grupos en función de determinadas características. Esta técnica es especialmente útil para garantizar que determinadas variables ajenas a los participantes, como la edad o el nivel socioeconómico, no difieran entre los grupos.

Por ejemplo, en un estudio sobre los efectos de un nuevo método de enseñanza en el rendimiento de los alumnos, los investigadores pueden emparejar a los alumnos de los grupos experimental y de control en función de su rendimiento académico previo. Esto ayuda a garantizar que cualquier diferencia en los resultados se deba al método de enseñanza y no a diferencias en las capacidades de los estudiantes.

Control estadístico

El control estadístico es otro enfoque en el que se tienen en cuenta variables extrañas durante el analisis de datos. Se trata de utilizar técnicas estadísticas, como el análisis de covarianza (ANCOVA), para controlar los efectos de las variables externas.

Al incluir estas variables como covariables en el análisis, los investigadores pueden aislar el efecto de la variable independiente en la variable dependiente.

Por ejemplo, en un estudio que examine el impacto del ejercicio sobre la salud mental, los investigadores podrían controlar estadísticamente factores como la dieta y el sueño, asegurándose de que los efectos observados se deben realmente al ejercicio y no están influidos por estos otros factores.

Cegamiento

El cegamiento también es un método eficaz para controlar las variables del experimentador y de la demanda, que son tipos específicos de variables extrañas.

En un estudio doble ciego, ni los participantes ni los experimentadores saben qué participantes están en los grupos experimental o de control. Esto reduce el riesgo de que el sesgo del experimentador y las características de la demanda influyan en los resultados.

Por ejemplo, en un ensayo farmacológico, un diseño doble ciego impide que las expectativas tanto de los pacientes como de los médicos afecten al resultado, lo que conduce a resultados más fiables. En algunos estudios, se puede pedir a los participantes que realicen tareas de relleno no relacionadas durante el experimento para reducir aún más la influencia de las características de la demanda, garantizando que sus respuestas no se vean influidas por las expectativas sobre el propósito del estudio.

Procedimientos normalizados

Por último, la estandarización de los procedimientos es esencial para controlar las variables situacionales. Al garantizar que todos los participantes experimentan las mismas condiciones, los investigadores pueden minimizar el impacto de los factores ambientales en el resultado del estudio. Esto incluye el mantenimiento de instrucciones, tiempos y configuraciones coherentes en todas las sesiones experimentales.

Por ejemplo, si un estudio se realiza en diferentes lugares, los investigadores pueden estandarizar el entorno controlando la iluminación, los niveles de ruido y la temperatura para garantizar que estas variables situacionales no afecten a los resultados.