19. Diferencias entre variables dependientes, independientes e intervinientes

Key Concepts

• Variables dependientes, independientes e intervinientes
• Hipótesis como relación entre causa y efecto
• Manipulación de variables en investigación científica
• Correlación entre variables
• Control de variables intervinientes para datos confiables

Variables Dependientes, Independientes e Intervinientes

Variables en la Investigación

• Una variable es una característica, propiedad o cualidad susceptible de asumir valores diferentes.
• En la investigación, las variables son elementos constitutivos de una hipótesis, que se busca estudiar, controlar y medir.

Variables Independientes

• Son aquellas cuyo valor no está determinado por otras variables.
• El investigador puede manipularlas para producir ciertos efectos.
• En metodología de investigación, se denominan como "causas".
• En matemáticas, se representan con la letra "x" y gráficamente por el eje de las abscisas (eje x).
• Ejemplo: En la hipótesis sobre el tamaño de la batería y el tiempo de conversación del teléfono móvil, el tamaño de la batería es la variable independiente.

Variables Dependientes

• Son los elementos, fenómenos o situaciones que son explicadas o causadas por la manipulación de la variable independiente.
• El valor que tomen estas variables está determinado por el valor de otras variables.
• En metodología de la investigación, se denominan como "efectos".
• En matemáticas, se representan con la letra "y" y gráficamente en el eje de las ordenadas (eje y).
• Ejemplo: En el ejemplo del teléfono móvil, el tiempo de conversación y el peso del teléfono móvil son variables dependientes, ya que dependen del tamaño de la batería.

Variables Intervinientes

• Influyen en la relación de dependencia entre la variable dependiente y la variable independiente.
• También se conocen como variables mediadoras.
• Afectan el resultado que se espera, influyendo positiva o negativamente sobre la relación entre las variables dependientes e independientes.
• En matemáticas, generalmente se nombra con la letra "z".
• Deben ser identificadas y controladas adecuadamente para obtener datos confiables.
• Ejemplo: En el ejemplo del teléfono móvil, el uso de la linterna o la cámara del teléfono móvil es una variable interviniente, ya que afecta el tiempo de duración de la batería.

Ejemplos y Aplicaciones

Ejemplo 1: Batería del Teléfono Móvil

• Hipótesis: Una batería 30% más grande aumentará el tiempo de conversación del teléfono móvil a 12 horas.
• Variable Independiente: Tamaño de la batería.
• Variable Dependiente: Tiempo de conversación.
• Variable Interviniente: Uso de la linterna o la cámara del teléfono móvil.

Ejemplo 2: Música Clásica y Presión Arterial

• Hipótesis: La música clásica influye en la presión arterial de un grupo de pacientes.
• Variable Independiente: Música clásica.
• Variable Dependiente: Presión arterial de los pacientes.

Ejemplo 3: Dieta y Sobrepeso

• Hipótesis: Una dieta específica disminuirá el peso corporal de pacientes con sobrepeso.
• Variable Independiente: Dieta.
• Variable Dependiente: Peso corporal de los pacientes.
• Variable Interviniente: Ejercicios de acondicionamiento físico realizados por los pacientes.

Importancia del Control de Variables Intervinientes

• Si una variable interviniente cambia durante los experimentos, alterará la relación entre las variables y se obtendrá un grado de correlación erróneo.
• Es crucial identificar y controlar las variables intervinientes para obtener datos confiables sobre la relación causa y efecto entre la variable dependiente e independiente.

Conclusión

Comprender las diferencias entre variables dependientes, independientes e intervinientes es fundamental para realizar investigaciones rigurosas y obtener resultados confiables. La identificación y el control de las variables intervinientes son especialmente importantes para evitar conclusiones erróneas y garantizar la validez de los estudios. El conocimiento de estos conceptos permite a los investigadores diseñar experimentos más precisos y obtener una comprensión más profunda de las relaciones entre las variables.