Concepto de variable

 

 

Concepto de "Variable" en una Investigación.

VARIABLES DEPENDIENTES Y VARIABLES INDEPENDIENTES

Variable dependiente

Las variables representan un concepto de vital importancia dentro de un proyecto de investigación. Las variables, son los conceptos que forman enunciados de un tipo particular denominado hipótesis. Las variables se refieren a propiedades de la realidad que varían, es decir, su idea contraria son las propiedades constantes de cierto fenómeno.

Diferencia entre conceptos, términos y variables

Los conceptos pretenden describir y explicar la experiencia y comunicar el conocimiento obtenido, es decir, el concepto es una unidad de significado del término o símbolo perceptible por medio del cual se expresa este significado. Los términos entonces, pueden variar, sin que el significado se altere, ya que el término representa el rodaje visible del concepto.

Las variables por su parte, son características de la realidad que puedan ser determinadas por observación y, lo más importante, que puedan mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra, de una persona a otra, o de un país a otro (edad, ingresos, número de habitantes, etc.).

Así las cosas, podemos decir que con los conceptos pensamos, observamos y explicamos, mientras que las variables se encuentran en el mundo real y son el objeto de nuestras observaciones y explicaciones.

Los conceptos están situados en un plano teórico mientras que las variables están situadas en un plano concreto y perceptible por los sentidos.

La relación entre ambas cosas es lo que se busca mediante el proceso de investigación científica, lo cual se logra por medio de las definiciones operacionales de los conceptos, lo que busco en última instancia es ver como los conceptos (mi teoría) me explica el cambio y el sentido y magnitud del cambio de mis variables.

Por ejemplo, si parto de una hipótesis que dice que a más años de educación se logra un mayor salario, entonces, lo que puedo hacer es observar si lo que dice la teoría se cumple por medio de mis variables, y así, puedo observar un grupo de cierto número de personas y ver sus años de educación y su salario para poder decir algo de mi teoría de base. Si mi investigación fuera cuantitativa, podría demostrar que tan cierta es la hipótesis de que a mayor educación mayor salario mediante procesos estadísticos. Si mi investigación fuera cualitativa, las variables se toman de la descripción del problema y se forman categorías de análisis que enuncian características del fenómeno que estoy estudiando a partir de lo cual se operacionalizan las variables.

Lo importante aquí es anotar que las variables sin un conjunto de conceptos o teoría detrás de ellas, no son más que percepciones de la realidad, pero un proceso de investigación requiere tanto de variables como de conceptos.

Clases de variables

  • Variables control:

La clasificación más importante de las variables es la siguiente:

  • Variables dependientes: Como su palabra lo dice, son características de la realidad que se ven determinadas o que dependen del valor que asuman otros fenómenos o variables independientes.
  • Variables independientes: Los cambios en los valores de este tipo de variables determinan cambios en los valores de otra (variable dependiente).

Así en el ejemplo de años de educación y salario, suponemos que al aumentar los años de educación correlativamente aumentan los salarios de las personas, de modo que “años de educación” es la variable independiente o explicativa, ya que ella me está explicando en cierta medida el cambio en el “salario” de las personas, el cual sería la variable dependiente.

En todo caso hay que tener cuidado con la “causalidad” ya que el hecho de que una persona tenga mayor salario que otra, no sólo depende necesariamente de que una tenga más educación que otra, también pueden intervenir otros factores, como la suerte, la familia de la que procede, etc.

   CAUSA                             EFECTO
   Más años de educación             Gano un mejor salario

Variables intervinientes o variables criterio: Este concepto supone que las relaciones entre dos variables está medida por otra (u otras) que transportan los posibles efectos de la primera. La importancia de este tipo de variables radica en que permite establecer indicadores de variabilidad.

El número de variables que se incluyan en una investigación, depende del investigador y del fenómeno que estudie, claro está, mientras más variables independientes agregue, quizá obtenga una mayor explicación de los cambios en su variable dependiente (por ejemplo: si quiere explicar el cambio en el salario de las personas, puede tomar variables como la edad, el sexo, los años de educación, el estrato en que vive, su estado civil, etc, porque si sólo utiliza una variable será difícil creer que el salario de la gente depende por ejemplo sólo de si es soltero o casado y así la relación causa-efecto, no será tan evidente como quiere el investigador.

Por último, existen varias clasificaciones de variables según sus características:

Variable continua: Se presenta cuando el fenómeno que se mide puede tomar valores cuantitativamente distintos, por ejemplo la edad ya que esta variable puede asumir valores continuos: 1, 2, 3,…20, 21,…60,61…

Variables discretas: Son aquellas que establecen categorías en términos no cuantitativos entre distintos individuos o elementos. Por ejemplo cuando quiero clasificar a las personas en clases sociales: alta, media, baja. O cuando quiero calificar un servicio de un hospital: excelente, bueno, regular, malo.

Variables individuales: Presentan la característica que distingue a ciertos individuos.

Variables colectivas: Presentan la característica que distingue a un grupo determinado.

Variables antecedentes: Es una variable que es antecedente de otra variable.

Variable independiente

En investigación, se denomina variable independiente a aquélla que es manipulada por el investigador en un experimento con el objeto de estudiar cómo incide sobre la expresión de la variable dependiente. A la variable independiente también se la conoce como variable explicativa, mientras que a la variable dependiente se la conoce como variable explicada. Esto significa que las variaciones en la variable independiente repercutirán en variaciones en la variable dependiente.

Por ejemplo, un investigador desea saber la efectividad de un nuevo dentífrico contra la caries. Para realizar el experimento se seleccionarán dos grupos, un grupo principal al que se le aplicará un tratamiento (el uso de un dentífrico) y otro al que no se le aplicará nada en absoluto. Para que el experimento tenga validez ambos grupos deben ser sometidos al mismo régimen de comidas de forma que controlemos que no aparezcan otras variables intervinientes (por ejemplo, que un grupo se alimente sólo de dulces y el otro no partiendo del supuesto de que comer más dulces provoca más caries, elemento que no tenemos controlado). En este caso la variable independiente corresponde a la aplicación o no del dentífrico y la dependiente a si aparecen o no caries. Así, tenemos que la presencia de caries (variable dependiente) es explicada por el uso o no de dentífrico (variable independiente).

Como se ha señalado, la validez de todo experimento depende en gran medida de que se controlen esas variables intervinientes. Ésa es la razón principal por la que los experimentos en Ciencias se hagan en la medida de lo posible en condiciones de vacío, para poder eliminar todas las explicaciones alternativas derivadas de las condiciones materiales del experimento.