Introducción
En la investigación estadística, una variable se define como un atributo de un objeto de estudio. Elegir qué variables medir es fundamental para un buen diseño experimental.
Ejemplo
Si desea probar si algunas especies de plantas son más tolerantes a la sal que otras, algunas variables clave que puede medir incluyen la cantidad de sal que agrega al agua, las especies de plantas que se están estudiando y las variables relacionadas con la salud de las plantas, como el crecimiento y marchitamiento.
Necesita saber con qué tipos de variables está trabajando para elegir las pruebas estadísticas adecuadas e interpretar los resultados de su estudio.
Por lo general, puede identificar el tipo de variable haciendo dos preguntas:
- ¿Qué tipo de datos contiene la variable?
- ¿Qué parte del experimento representa la variable?
Desarrollo del tema
Tipos de datos: Variables cuantitativas vs categóricas
Los datos son una medida específica de una variable: es el valor que registra en su hoja de datos. Los datos generalmente se dividen en dos categorías:
- Los datos cuantitativos representan cantidades.
- Los datos categóricos representan agrupaciones.
Una variable que contiene datos cuantitativos es una variable cuantitativa; una variable que contiene datos categóricos es una variable categórica. Cada uno de estos tipos de variables se puede dividir en otros tipos.
Variables cuantitativas
Cuando recopila datos cuantitativos, los números que registra representan cantidades reales que se pueden sumar, restar, dividir, etc. Hay dos tipos de variables cuantitativas: discretas y continuas.
| Tipo de variable | ¿Qué representan los datos? | Ejemplos |
|---|---|---|
| Variables discretas (también conocidas como variables enteras) | Recuentos de elementos o valores individuales. | – Número de estudiantes en una clase. – Número de diferentes especies de árboles en un bosque. |
| Variables continuas (también conocidas como variables de proporción) | Medidas de valores continuos o no finitos. | – Distancia. – Volumen. – Años. |
Variables categóricas
Las variables categóricas representan agrupaciones de algún tipo. A veces se registran como números, pero los números representan categorías en lugar de cantidades reales de cosas.
Hay tres tipos de variables categóricas: variables binarias, nominales y ordinales.
| Tipo de variable | ¿Qué representan los datos? | Ejemplos |
|---|---|---|
| Variables binarias (también conocidas como variables dicotómicas) | Sí/no resultados. | – Cara/cruz en un lanzamiento de moneda. – Ganar/perder en un partido de fútbol. |
| Variables nominales | Grupos sin rango ni orden entre ellos. | – Nombres de especies. – Colores. – Marcas. |
| Variables ordinales | Grupos que se clasifican en un orden específico. | – Lugar de llegada en una carrera. – Respuestas de la escala de calificación en una encuesta* |
*¡Tenga en cuenta que a veces una variable puede funcionar como más de un tipo! Una variable ordinal también se puede utilizar como variable cuantitativa si la escala es numérica y no es necesario mantenerla como números enteros discretos. Por ejemplo, las calificaciones de estrellas en las reseñas de productos son ordinales (de 1 a 5 estrellas), pero la calificación de estrellas promedio es cuantitativa.
Hoja de datos de ejemplo
Para realizar un seguimiento de su experimento de tolerancia a la sal, debe crear una hoja de datos en la que registre información sobre las variables del experimento, como la adición de sal y la salud de las plantas.
Para recopilar información sobre las respuestas de las plantas a lo largo del tiempo, puede completar la misma hoja de datos cada pocos días hasta el final del experimento. Esta hoja de ejemplo está codificada por colores según el tipo de variable: nominal, continua, ordinal y binaria.
| Ficha técnica// Tolerancia a la sal //Fecha: |
| Muestra # | Especies de plantas Sal Añadida (mg/L agua) | Altura de estratificación (cm) | Crecimiento (cm) (altura actual-altura inicial) | Marchitamiento (rango 0-10) | Supervivencia (1 = sobrevivió, 0 = murió) |
| 1 | A | 0 | 12 | ||
| 2 | A | 100 | 13 | ||
| 3 | A | 250 | 11 | ||
| 4 | B | 0 | 25 | ||
| 5 | B | 100 | 26 | ||
| 6 | B | 250 | 25 |
Partes del experimento: variables independientes vs dependientes
Los experimentos generalmente están diseñados para descubrir qué efecto tiene una variable sobre otra; en nuestro ejemplo, el efecto de la adición de sal en el crecimiento de las plantas.
Manipulas la variable independiente (la que crees que podría ser la causa ) y luego mides la variable dependiente (la que crees que podría ser el efecto ) para averiguar cuál podría ser este efecto.
Probablemente también tendrá variables que mantiene constantes (variables de control) para poder concentrarse en su tratamiento experimental.
| Tipo de variable | Definición | Ejemplo (experimento de tolerancia a la sal) |
|---|---|---|
| Variables independientes (también conocidas como variables de tratamiento) | Variables que manipula para afectar el resultado de un experimento. | La cantidad de sal añadida al agua de cada planta. |
| Variables dependientes (también conocidas como variables de respuesta) | Variables que representan el resultado del experimento. | Cualquier medida de la salud y el crecimiento de las plantas: en este caso, la altura y el marchitamiento de las plantas. |
| Variables de control | Variables que se mantienen constantes a lo largo del experimento. | La temperatura y la luz en la habitación donde se mantienen las plantas, y el volumen de agua que se le da a cada planta |
¿Qué pasa con la investigación correlacional?
Cuando realiza una investigación correlacional, los términos «dependiente» e «independiente» no se aplican porque no está tratando de establecer una relación de causa y efecto.
Sin embargo, puede haber casos en los que una variable preceda claramente a la otra (por ejemplo, la lluvia genera lodo, y no al revés). En estos casos, puede llamar a la variable anterior (es decir, la lluvia) la variable predictora ya la variable siguiente (es decir, el lodo) la variable de resultado.
Otros tipos comunes de variables
Una vez que haya definido sus variables independientes y dependientes y haya determinado si son categóricas o cuantitativas, podrá elegir la prueba estadística correcta.
Pero hay muchas otras formas de describir las variables que ayudan a interpretar los resultados. A continuación se enumeran algunos tipos útiles de variables.
| Tipo de variable | Definición | Ejemplo (experimento de tolerancia a la sal) |
|---|---|---|
| Variables de confusión | Una variable que oculta el verdadero efecto de otra variable en su experimento. Esto puede suceder cuando otra variable está estrechamente relacionada con una variable que le interesa, pero no la ha controlado en su experimento. | El tamaño de la maceta y el tipo de suelo pueden afectar la supervivencia de las plantas tanto o más que las adiciones de sal. En un experimento, controlaría estos factores de confusión potenciales manteniéndolos constantes. |
| Variables latentes | Una variable que no se puede medir directamente, pero que representa a través de un proxy. | La tolerancia a la sal en las plantas no se puede medir directamente, pero se puede deducir de las mediciones de la salud de las plantas en nuestro experimento de adición de sal. |
| Variables compuestas | Una variable que se crea combinando múltiples variables en un experimento. Estas variables se crean cuando analiza datos, no cuando los mide. | Las tres variables de salud de las plantas se pueden combinar en un solo puntaje de salud de las plantas para facilitar la presentación de sus hallazgos. |
Preguntas frecuentes sobre variables
¿Qué son las variables independientes y dependientes?
Puedes pensar en variables independientes y dependientes en términos de causa y efecto: una variable independiente es la variable que crees que es la causa, mientras que una variable dependiente es el efecto.
En un experimento, manipulas la variable independiente y mides el resultado en la variable dependiente. Por ejemplo, en un experimento sobre el efecto de los nutrientes en el crecimiento de los cultivos:
- La variable independiente es la cantidad de nutrientes agregados al campo de cultivo.
- La variable dependiente es la biomasa de los cultivos al momento de la cosecha.
- Definir sus variables y decidir cómo las manipulará y medirá es una parte importante del diseño experimental.
¿Qué es una variable de confusión?
Una variable de confusión, también llamada factor de confusión o factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.
Una variable de confusión está relacionada tanto con la supuesta causa como con el supuesto efecto del estudio. Puede ser difícil separar el verdadero efecto de la variable independiente del efecto de la variable de confusión. En el diseño de su investigación, es importante identificar posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.
¿Cuál es la diferencia entre variables cuantitativas y categóricas?
Las variables cuantitativas son cualquier variable en la que los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).
Las variables categóricas son cualquier variable donde los datos representan grupos. Esto incluye clasificaciones (p. ej., lugares de finalización en una carrera), clasificaciones (p. ej., marcas de cereales) y resultados binarios (p. ej., lanzamientos de monedas).
Necesita saber con qué tipo de variables está trabajando para elegir la prueba estadística adecuada para sus datos e interpretar sus resultados.
¿Cuál es la diferencia entre variables discretas y continuas?
Las variables discretas y continuas son dos tipos de variables cuantitativas:
- Las variables discretas representan recuentos (por ejemplo, el número de objetos en una colección).
- Las variables continuas representan cantidades medibles (por ejemplo, volumen o peso de agua).
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, resulta relevante enfatizar que las variables son clave, ya que forman la base sobre la cual se realiza un estudio. Sin embargo, otros tipos de variables pueden entrar en juego dentro de un estudio, como variables de confusión, variables controladas, variables extrañas y moderadoras.
Finalmente, a manera de recordar, comparto los siguientes puntos:
- Una variable dependiente es aquella que se mide en un experimento y refleja un resultado. Los investigadores no controlan directamente esta variable. En cambio, esperan aprender algo sobre la relación entre diferentes variables al observar cómo reacciona la variable dependiente en diferentes circunstancias.
- Una variable independiente es aquella que el investigador controla o manipula dentro de un estudio. Para determinar la relación entre las variables dependientes e independientes, un investigador cambiará a propósito una variable independiente, observando si la variable dependiente cambia en respuesta y cómo.
Fuentes consultadas
- Bevans, R. (2019, noviembre 21). Types of variables in research & statistics. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/types-of-variables/
- No title. (s/f). Study.com. Recuperado el 30 de agosto de 2022, de https://study.com/learn/lesson/research-variables-types-independent-dependent.html