Introducción
En un experimento, una variable extraña es cualquier variable que no esté investigando y que pueda afectar potencialmente los resultados de su estudio de investigación.
Si no se controlan, las variables extrañas pueden llevar a conclusiones inexactas sobre la relación entre las variables independientes y dependientes.
| Pregunta de investigación | Variables extrañas |
|---|---|
| ¿La capacidad de la memoria está relacionada con el rendimiento de la prueba? | – Hora del día en que se toma el examen. – Examen de ansiedad. – Nivel de estrés. |
| ¿La privación del sueño afecta la capacidad de conducción? | – Condiciones del camino. – Años de experiencia de manejo. – Ruido |
| ¿La exposición a la luz mejora la capacidad de aprendizaje en ratones? | – Tipo de ratón. – Fondo genético. – Ambiente de aprendizaje. |
Desarrollo del tema
¿Por qué importan las variables extrañas?
Las variables extrañas pueden amenazar la validez interna de su estudio al proporcionar explicaciones alternativas para sus resultados.
En un experimento, manipulas una variable independiente para estudiar sus efectos en una variable dependiente.
| Ejemplo: estudio experimental En un estudio sobre el rendimiento mental, prueba si usar una bata blanca de laboratorio, su variable independiente, mejora el razonamiento científico, su variable dependiente. Usted recluta estudiantes de una universidad para participar en el estudio. La variable independiente se manipula dividiendo a los participantes en dos grupos: – A los participantes del grupo experimental se les pide que usen una bata de laboratorio durante el estudio. – A los participantes del grupo de control se les pide que usen un abrigo casual durante el estudio. – A todos los participantes se les da un cuestionario de conocimiento científico y sus puntajes se comparan entre grupos. |
Cuando las variables extrañas no están controladas, es difícil determinar los efectos exactos de la variable independiente sobre la variable dependiente, porque los efectos de las variables extrañas pueden enmascararlos.
Las variables extrañas no controladas también pueden hacer que parezca que hay un verdadero efecto de la variable independiente en un experimento cuando en realidad no lo hay.
| Ejemplo: Variables extrañas En su experimento, estas variables extrañas pueden afectar los puntajes de conocimiento científico: – Especialidad del participante (p. ej., STEM o humanidades).Interés del participante en la ciencia. – Variables demográficas como el género o la formación académica. – Hora del día de la prueba. – Entorno o escenario del experimento. Si estas variables difieren sistemáticamente entre los grupos, no puede estar seguro de si sus resultados provienen de la manipulación de la variable independiente o de las variables extrañas. |
El control de variables extrañas es un aspecto importante del diseño experimental. Cuando controlas una variable extraña, la conviertes en una variable de control.
Variables extrañas frente a variables de confusión
- Una variable de confusión es un tipo de variable extraña que está asociada con las variables independientes y dependientes.
- Una variable extraña es cualquier cosa que pueda influir en la variable dependiente.
- Una variable de confusión influye en la variable dependiente y también se correlaciona o afecta causalmente a la variable independiente.
En un diagrama de marco conceptual, puede dibujar una flecha desde un factor de confusión a la variable independiente, así como a la variable dependiente. Puede dibujar una flecha desde variables extrañas a una variable dependiente.
Tipos y controles de variables extrañas
Características de la demanda
Las características de la demanda son señales que alientan a los participantes a ajustarse a las expectativas de comportamiento de los investigadores.
A veces, los participantes pueden inferir las intenciones detrás de un estudio de investigación a partir de los materiales o escenarios experimentales, y usar estas pistas para actuar de manera consistente con las hipótesis del estudio. Estas características de la demanda pueden sesgar los resultados del estudio y reducir la validez externa o generalización de los resultados.
| Ejemplo: Características de la demanda Los participantes de la investigación en el grupo experimental establecen fácilmente vínculos entre el entorno del laboratorio, se les pide que usen batas de laboratorio y las preguntas sobre su conocimiento científico. Se esfuerzan más para obtener buenos resultados en la prueba prestando más atención a las preguntas. Puede evitar las características de la demanda al dificultar que los participantes adivinen el objetivo de su estudio. Pida a los participantes que realicen tareas de relleno no relacionadas o que completen encuestas plausiblemente relevantes para alejarlos de la verdadera naturaleza del estudio. |
Efectos del experimentador
Los efectos del experimentador son acciones no intencionales de los investigadores que pueden influir en los resultados del estudio.
Hay dos tipos principales de efectos del experimentador:
- Las interacciones de los experimentadores con los participantes pueden afectar involuntariamente sus comportamientos.
- Los errores de medición, observación, análisis o interpretación pueden cambiar los resultados del estudio.
Para evitar los efectos del experimentador, puede implementar el enmascaramiento (cegamiento) para ocultar la asignación de condiciones a los participantes y experimentadores. En un estudio doble ciego, los investigadores no podrán sesgar a los participantes para que actúen de la manera esperada o interpretar de forma selectiva los resultados para que se ajusten a sus hipótesis.
| Ejemplo: efecto del experimentador Usted motiva y alienta a los participantes que usan batas de laboratorio a hacer lo mejor que puedan en el cuestionario. Se sienten más cómodos en el entorno del laboratorio y se sienten seguros al realizar el cuestionario; por lo tanto, funcionan bien. No se anima a los participantes que usen batas que no sean de laboratorio a que se desempeñen bien en el cuestionario. Por lo tanto, no trabajan tan duro en sus respuestas. |
Variables situacionales
Las variables situacionales, como la iluminación o la temperatura, pueden alterar el comportamiento de los participantes en los entornos de estudio. Estos factores son fuentes de error aleatorio o variación aleatoria en sus mediciones.
Para comprender la verdadera relación entre las variables independientes y dependientes, deberá reducir o eliminar el efecto de los factores situacionales en los resultados de su estudio.
Para evitar que las variables situacionales influyan en los resultados del estudio, es mejor mantener las variables constantes a lo largo del estudio o tenerlas en cuenta estadísticamente en sus análisis.
Variables de los participantes
Una variable de participante es cualquier característica o aspecto de los antecedentes de un participante que podría afectar los resultados del estudio, aunque no sea el enfoque de un experimento.
Las variables de los participantes pueden incluir sexo, identidad de género, edad, nivel educativo, estado civil, afiliación religiosa, etc.
Dado que estas diferencias individuales entre los participantes pueden conducir a diferentes resultados, es importante medir y analizar estas variables.
Preguntas frecuentes sobre variables extrañas
¿Cuál es la diferencia entre variables extrañas y variables de confusión?
- Una variable extraña es cualquier variable que no esté investigando y que pueda afectar potencialmente a la variable dependiente de su estudio de investigación.
- Una variable de confusión es un tipo de variable extraña que no solo afecta a la variable dependiente, sino que también está relacionada con la variable independiente.
¿Cuáles son los tipos de variables extrañas?
Hay 4 tipos principales de variables extrañas:
- Características de la demanda: señales ambientales que animan a los participantes a ajustarse a las expectativas de los investigadores.
- Efectos del experimentador: acciones no intencionales de los investigadores que influyen en los resultados del estudio.
- Variables situacionales: variables ambientales que alteran los comportamientos de los participantes.
- Variables del participante: cualquier característica o aspecto de los antecedentes de un participante que podría afectar los resultados del estudio.
¿Por qué son importantes las variables de control?
Las variables de control lo ayudan a establecer una relación causal o de correlación entre las variables al mejorar la validez interna.
Si no controla las variables extrañas relevantes, es posible que influyan en los resultados de su estudio y es posible que no pueda demostrar que sus resultados son realmente un efecto de su variable independiente.
¿Qué significa «Controlar por una variable»?
“Controlar por una variable” significa medir variables extrañas y contabilizarlas estadísticamente para eliminar sus efectos sobre otras variables.
Los investigadores a menudo modelan datos de variables de control junto con datos de variables independientes y dependientes en análisis de regresión y ANCOVA. De esa forma, puede aislar los efectos de la variable de control de la relación entre las variables de interés.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, resulta relevante enfatizar que las variables extrañas deberían controlarse en la medida de lo posible, ya que podrían ser lo suficientemente importantes como para proporcionar explicaciones alternativas de los efectos. Es importante entonces, considerar lo siguiente:
Para evitar la confusión de una variable extraña conocida con la variable independiente se emplean las técnicas de control de ‘eliminación’ y ‘constancia de condiciones’.
Las variables extrañas desconocidas pueden controlarse mediante aleatorización. La aleatorización asegura que los valores esperados de las variables extrañas sean idénticos bajo diferentes condiciones.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2021, abril 2). Extraneous variables. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/extraneous-variables/
- Chen, P. Y., & Krauss, A. D. (2005). Experiments, Psychology. En Encyclopedia of Social Measurement (pp. 911–918). Elsevier.