Variable interviniente

Variable interviniente
La comprensión de las variables intervinientes puede ayudar a menudo a los investigadores a aclarar la relación entre una variable independiente y una dependiente, porque las variables intervinientes son a menudo la verdadera variable que explica las variaciones de la variable dependiente. En muchos casos, la variable independiente provoca cambios en alguna variable interviniente, que a su vez provoca cambios en la variable dependiente estudiada. Al identificar la variable interviniente, resulta más fácil comprender la relación real entre la variable independiente y la dependiente.

Variable interviniente

Los investigadores y estadísticos utilizan variables para describir y medir los elementos, lugares, personas o ideas que estudian. Existen muchos tipos de variables, y hay que elegir la variable correcta para medirla cuando se diseñan los estudios, se seleccionan las pruebas y se interpretan los resultados. Un buen conocimiento de las variables puede conducir a análisis y resultados estadísticos más precisos.

¿Qué son las variables?

Las variables son cosas que se miden, manipulan y controlan en la estadística y la investigación. Todos los estudios analizan una variable, que puede describir una persona, un lugar, una cosa o una idea. El valor de una variable puede cambiar entre grupos o a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si la variable de un experimento es el color de los ojos de una persona, su valor puede cambiar de marrón a azul o verde de una persona a otra.

Tipos de variables

Los investigadores organizan las variables en una variedad de categorías, entre las que se incluyen las más comunes:

Variables independientes

Una variable independiente es una característica singular que las demás variables del experimento no pueden cambiar. La edad es un ejemplo de variable independiente. El lugar en el que vive una persona, lo que come o la cantidad de ejercicio que hace no van a cambiar su edad. Sin embargo, las variables independientes pueden cambiar otras variables. En los estudios, los investigadores suelen tratar de averiguar si una variable independiente hace que otras variables cambien y de qué manera.

Variables dependientes

Una variable dependiente depende de otros componentes y puede ser modificada por ellos. La nota de un examen es un ejemplo de variable dependiente porque depende de factores como las horas de sueño y el tiempo de estudio. Las variables independientes pueden influir en las variables dependientes, pero las variables dependientes no pueden influir en las variables independientes. Por ejemplo, el tiempo que has pasado estudiando (dependiente) puede afectar a la nota del examen (independiente), pero la nota del examen no afecta al tiempo que has pasado estudiando.

Cuando se analizan las relaciones entre los objetos de estudio, los investigadores suelen tratar de determinar qué es lo que hace que la variable dependiente cambie y cómo.

Variables intervinientes

Una variable interviniente, a veces llamada variable mediadora, es una variable teórica que el investigador utiliza para explicar una causa o conexión entre otras variables de estudio, normalmente dependientes e independientes. Son asociaciones en lugar de observaciones. Por ejemplo, si la riqueza es la variable independiente, y una vida larga es la variable dependiente, el investigador podría plantear la hipótesis de que el acceso a una atención sanitaria de calidad es la variable intermedia que vincula la riqueza y la vida.

Variables moderadoras

Una variable moderadora cambia la relación entre las variables dependientes e independientes reforzando o debilitando el efecto de la variable interviniente. Por ejemplo, en un estudio que analiza la relación entre la situación económica (variable independiente) y la frecuencia con la que las personas se someten a exámenes médicos (variable dependiente), la edad es una variable moderadora. Esa relación podría ser más débil en los individuos más jóvenes y más fuerte en los de más edad.

Variables de control

Las variables de control son características que son constantes y no cambian durante el estudio. No tienen ningún efecto sobre otras variables. Los investigadores pueden mantener intencionadamente una variable de control igual a lo largo de un experimento para evitar el sesgo. Por ejemplo, en un experimento sobre el desarrollo de las plantas, las variables de control podrían incluir las cantidades de fertilizante y agua que recibe cada planta. Estas cantidades son siempre las mismas para que no afecten al crecimiento de las plantas.

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