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- En primer lugar, aprenderemos el significado de variable y cómo se utilizan las variables en la investigación.
- A continuación, discutiremos qué son las variables independientes y veremos un ejemplo.
- A continuación exploraremos las variables dependientes con un ejemplo.
- Después, hablaremos de otros tipos de variables.
- Por último, exploraremos lo que significa la operacionalización de las variables.
Variable: Significado
Si alguna vez has realizado un experimento o incluso has planeado hacerlo, es muy probable que te hayas encontrado con muchos parámetros que necesitabas alterar, medir o controlar. Nos referimos a estos factores como variables, pero ¿cómo las definimos?
Una variable es un factor de interés para el investigador. Debe tener una unidad de medida y suele ser algo que se manipula (o cambia de forma natural) o se mide.
Aunque la idea de una variable parece bastante fácil, existen numerosos tipos de variables y formas de incorporarlas a la investigación. Sigamos adelante para saber más.
Las variables en la investigación
Cuando piensas en un proyecto de investigación, puedes pensar en distintos tipos; algunos implican la recogida de datos primarios, secundarios o de ambos tipos.
Los datos primarios son aquellos en los que el investigador recopila datos por sí mismo, y los datos secundarios son aquellos recopilados no de los propios participantes, por ejemplo, hallazgos publicados anteriormente, entradas de diarios, etc.
La probabilidad de no tener variables en la investigación primaria es casi imposible. Entonces, ¿qué designan exactamente todas estas variables en la investigación experimental?
La investigaciónexperimental adopta un enfoque empírico para investigar una hipótesis e implica manipular una variable y medir cómo afecta a otra.
Así pues, la investigación experimental se centra en probar y analizar dos variables: la variable independiente (IV ) y la variable dependiente (VD).
Variable independiente (IV)
Como ya hemos aprendido, la finalidad de la investigación experimental es apoyar o refutar una hipótesis. Utilizamos este tipo de investigación para comprender la relación causa-efecto midiendo el resultado de un factor/variable manipulado (método experimental).
La variable independiente (VI) es un factor que el experimentador manipula para ver si afecta a la variable dependiente (VD).
La variable independiente es lo que el investigador predice como causa de un fenómeno.
Suena confuso, ¿verdad? Veamos un ejemplo para obtener algo más de claridad.
Supongamos que quieres estudiar el impacto de las redes sociales en la autoestima. Piensa cómo se puede estudiar esta relación de causa y efecto. Una forma sencilla sería medir el número de horas que alguien pasa en los medios sociales y compararlo con su puntuación de autoestima.
Ahora, piensa en lo que puedes manipular y lo que no. En realidad, nadie puede manipular la autoestima, pero ¿se pueden manipular las horas que se pasan en las redes sociales? Sí, ¡se puede! Por lo tanto, el número de horas dedicadas a los medios sociales se convierte en tu variable independiente.
Variable dependiente (VD)
Sabemos que la investigación experimental es una de las formas más eficaces de comprender una relación causa-efecto que consta de dos variables principales: la independiente y la dependiente. Ya que hemos aprendido qué es una variable independiente, centrémonos ahora en la variable dependiente.
La variable dependiente (VD) es el factor que se ve afectado cuando se manipula la variable independiente (VI).
Teniendo en cuenta ambas definiciones, podemos concluir que la IV es lo que el investigador sospecha que es la causa del fenómeno. Al mismo tiempo, la VD es una variable/factor medido o puesto a prueba en el experimento. Con respecto al ejemplo anterior, veamos cómo es realmente una variable dependiente en la investigación experimental.
Decidimos que si querías estudiar el impacto de las redes sociales en la autoestima, la variable dependiente serían las horas dedicadas a las redes sociales, porque es algo que puedes manipular. Genial, ¡ya lo hemos identificado! Ahora, ¿qué queda?
La medición de la autoestima. ¿Y se puede manipular esa variable? ¿Puedes aumentarla o disminuirla según tus necesidades? No, no puedes; los cambios en la variable independiente sólo repercutirán en los cambios de esta variable. Por tanto, podemos decir que la medida de la autoestima es la variable dependiente.
Veamos la tabla siguiente para comprender mejor las variables independiente y dependiente y ver cómo pueden tomar forma en distintos escenarios de investigación.
| Escenario de investigación | |
| Ejemplo de IV | Ejemplo de VD |
| Número de horas dedicadas al estudio. | Los resultados de los exámenes. |
| Cantidad de agua (ml). | El tamaño que crece la planta (cm). |
| Grupos de tratamiento, es decir, un grupo de tratamiento farmacológico y un grupo placebo. | Puntuaciones conductuales, es decir, medidas de ansiedad, depresión o agresividad. |
Tipos de variables
Aunque las variables independiente y dependiente suelen considerarse las más importantes, esto no quiere decir que no haya otros tipos de variables que puedan influir en la investigación que nos ocupa. Analicemos algunas de ellas a continuación.
Un tipo de variable es la llamada variable extraña.
Las variablesextrañas son factores que no son el IV pero que pueden influir en los resultados (VD).
Cuando las variables extrañas están presentes en el diseño de la investigación, puede considerarse que el IV y el VD están relacionados causalmente, aunque no sea así. Simplifiquemos esto con un ejemplo.
Imagina que estás investigando el tiempo de estudio y si tiene o no relación con los resultados de los exámenes. Algo que quizá no tengas en cuenta es el nivel de ruido, que puede ser aquí una variable extraña potencial.
El nivel de ruido podría irritar a algunos participantes y provocar un bajo rendimiento. Por lo tanto, debido a la variable extraña (el nivel de ruido que no se controla), no podemos afirmar de forma concluyente que exista una relación entre el IV y el VD de forma independiente. Es decir, se pueden encontrar resultados diferentes, por ejemplo, que no haya relación si se controla el nivel de ruido.
Otro tipo de variable es una variable de confusión.
Una variable de confusión es un factor que no se ha tenido en cuenta y que está asociado tanto con el IV como con el VD.
Puede que ahora te preguntes cómo una variable puede estar relacionada tanto con la variable independiente como con la dependiente.
Considera este ejemplo de un escenario de investigación que examina el ejercicio y la pérdida de peso. Los investigadores identificaron el IV como la división aleatoria de los participantes en dos grupos: el grupo de ejercicio y el grupo de no ejercicio, y el VD como los cambios en el índice de masa corporal (IMC).
Se sabe que el cambio en la dieta es un factor que afecta a los cambios de peso. Si el diseño de la investigación no tiene en cuenta los cambios dietéticos, esto puede distorsionar los resultados observados sobre cuánto afecta el IV al VD. Por lo tanto, es una variable de confusión.
Variables: Variables de manipulación y control
Ahora sabemos que las variables que manipulamos se llaman IV. Al utilizarlas en la investigación, podemos observar cómo afectan estas manipulaciones a la VD, si es que lo hacen. Además, hemos hablado de otros factores que pueden afectar a la VD y en los que el investigador puede no estar interesado, es decir, las variables de confusión y extrañas. Entonces, ¿cómo combatir esto?
Los investigadores necesitan controlar estas variables, es decir, mantenerlas constantes o excluirlas por completo de la investigación, de ahí el nombre de variables de control.
Supongamos que intentas examinar si la cafeína afecta a la capacidad de los participantes para recordar palabras. ¿Cuáles son los factores que hay que mantener constantes? Vayamos paso a paso.
Cuando hablamos de participantes humanos, la edad es un factor importante. Sabemos que la edad es una variable continua, por lo que una forma de controlar esto sería hablar sólo de la edad en un valor, es decir, sólo años, meses o días.
A continuación, el nivel de ruido de la sala puede influir en que los participantes puedan o no recordar palabras con eficacia. Imagina que estás en una habitación, pero puedes oír obras de construcción fuera; seguramente eso será molesto, ¿verdad? Por tanto, el nivel de ruido es otro factor que hay que controlar. Esto puede hacerse asegurándose de que el participante lleva auriculares con cancelación de ruido o de que la sala en la que se realiza el experimento es una sala insonorizada.
Operacionalización de las variables
La norma de oro para una investigación de calidad en la investigación psicológica es operacionalizar todas las variables examinadas en los estudios.
Operacionalización de las variables significa que las variables objeto de estudio están claramente definidas, con información sobre cómo las medirá el estudio.
Fig. 2 - La operacionalización de las variables ayuda a los investigadores actuales y futuros a comprender exactamente cómo llevar a cabo su investigación y a eliminar cualquier subjetividad asociada.
Esto demuestra que, al operacionalizar las variables, los investigadores necesitan conceptualizar las variables que se miden desglosando los elementos de las variables para mostrar cómo las miden los investigadores.
Podríamos medir el acoso observando la frecuencia de las patadas, los insultos o el lenguaje despectivo.
Veamos cómo sería la operacionalización en un experimento de investigación.
Supongamos que quieres investigar si las emociones influyen en las habilidades para resolver problemas. En este caso, identificarías las emociones como el IV y las habilidades de resolución de problemas como el VD.
Después de operacionalizar estas dos variables, serían: "inteligencia emocional medida y evaluada por el Test de Inteligencia Emocional" (IV) y "tiempo necesario para resolver un rompecabezas Sudoku" (VD).
Cuando hay una decisión clara, puedes maximizar el tiempo dedicado a recopilar datos precisos en lugar de emplear ese valioso tiempo en decidir qué hacer, qué no hacer y cuál es la mejor forma de abordar una situación concreta.
La operacionalización es esencial por varias razones. Algunas de ellas son
- Definir claramente las variables y cómo se miden en la investigación facilita a los investigadores reproducir el estudio y determinar la fiabilidad de los resultados.
- Es más fácil garantizar que las variables estudiadas tienen una alta validez interna, es decir, miden lo que se supone que deben medir).
- Reduce la probabilidad de que la subjetividad influya en la investigación.
- Garantiza que las variables estudiadas sean observables y mensurables.
Variables - Puntos clave
- Una variable es un factor que se mide.
- La variable independiente (IV) es un factor que el experimentador manipula para ver si afecta a la variable dependiente (VD).
- La variable dependiente (VD) es el factor que se ve afectado cuando se manipula la variable independiente (VI).
- Los tipos de variables son las extrañas, las de confusión y las de control.
- Operacionalización de las variables significa que las variables objeto de estudio están claramente definidas, con información sobre cómo las medirá el estudio.
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