La variable independiente (IV) en psicología es la característica de un experimento que es manipulada o cambiada por los investigadores, no por otras variables en el experimento.
Por ejemplo, en un experimento que analice los efectos de estudiar en los puntajes de las pruebas, estudiar sería la variable independiente. Los investigadores están tratando de determinar si los cambios en la variable independiente (estudiar) resultan en cambios significativos en la variable dependiente (los resultados de la prueba).
En general, los experimentos tienen estos tres tipos de variables: independientes, dependientes y controladas.
¿Qué es una variable?
En un experimento, los investigadores se esfuerzan por comprender si (y cómo) una cosa afecta a otra. Los elementos de un experimento que pueden afectarse unos a otros se denominan variables. Las variables son atributos que pueden cambiar.
Por ejemplo, imagina que diseñas un experimento para probar si un estado de ánimo autoinformado se ve afectado por el ruido ambiental. Su hipótesis (es decir, predicción comprobable) es que los sonidos de la naturaleza mejorarán el estado de ánimo autoinformado. El diseño de su investigación es relativamente simple: encuesta a las personas sobre su estado de ánimo antes del experimento, luego les pide que pasen 30 minutos leyendo un libro de texto de psicología en una habitación sin ruido adicional (solo el zumbido estándar de los ventiladores y los ruidos de fondo); o les pides que pasen 30 minutos leyendo un libro de texto de psicología en una habitación con un canto de pájaro y un arroyo balbuceante (la condición experimental).
En este caso, tus variables son el estado de ánimo y el ruido ambiental. Ambos factores se pueden cambiar. El estado de ánimo puede permanecer igual, mejorar o empeorar. Mientras que el ruido ambiental podría alterarse de muchas maneras (sonidos de la naturaleza, ruido blanco, conversaciones, etc.).
Comprender cuáles son las variables en un experimento es fundamental para comprender cómo se diseña el experimento. En términos generales, hay dos tipos de variables: variables independientes y variables dependientes.
Variable independiente
La variable independiente es la variable que el experimentador manipula o cambia y se supone que afecta directamente a la variable dependiente.
Por ejemplo, asignar a los participantes a condiciones de fármaco o placebo (variable independiente) para medir cualquier cambio en la intensidad de su ansiedad (variable dependiente).
En un estudio experimental bien diseñado, la variable independiente es la única diferencia importante entre los grupos experimental (p. ej., tratamiento) y control (p. ej., placebo).
Variable dependiente
La variable dependiente es la variable que se prueba y mide en un experimento y es “dependiente” de la variable independiente.
Un ejemplo de variable dependiente son los síntomas de depresión, que dependen de la variable independiente (tipo de terapia).
En un experimento, el investigador busca el posible efecto sobre la variable dependiente que podría causar el cambio de la variable independiente.
Identificación de la variable independiente
Si tiene problemas para identificar las variables independientes de un experimento, hay algunas preguntas que pueden ayudar:
- ¿Es la variable una que está siendo manipulada por los experimentadores?
- ¿Los investigadores están tratando de identificar cómo la variable influye en otra variable?
- ¿Es la variable algo que no se puede cambiar pero que no depende de otras variables en el experimento?
Los investigadores están interesados en investigar los efectos de la variable independiente sobre otras variables, que se conocen como variables dependientes (DV). La variable independiente es aquella que los investigadores manipulan (como la cantidad de algo) o que ya existe, pero no depende de otras variables (como la edad de los participantes).
A continuación, se encuentran las diferencias clave cuando se observa una variable independiente frente a una variable dependiente.
Variable independiente
- Se espera que influya en la variable dependiente.
- No cambia como resultado del experimento.
- Puede ser manipulado por los investigadores para estudiar la variable dependiente.
Variable dependiente
- Se espera que se vea afectado por la variable independiente.
- Se espera que cambie como resultado del experimento.
- No manipulado por investigadores; sus cambios ocurren como resultado de la variable independiente.
Variables operativas
Para garantizar que se establezca la causa y el efecto, es importante que identifiquemos exactamente cómo se medirán las variables independientes y dependientes; esto se conoce como operacionalizar las variables.
Las variables operativas (o definiciones operativas) se refieren a cómo definirá y medirá una variable específica tal como se utiliza en su estudio. Esto le permite a otro psicólogo replicar su investigación y es esencial para establecer la confiabilidad (lograr consistencia en los resultados).
Por ejemplo, si nos preocupa el efecto de la violencia de los medios sobre la agresión, debemos ser muy claros sobre lo que queremos decir con los diferentes términos. En este caso, debemos precisar qué entendemos por los términos “violencia mediática” y “agresión” tal como los estudiaremos.
Por lo tanto, podría afirmar que la “violencia en los medios” se define operativamente (en su experimento) como “exposición a una película de 15 minutos que muestra escenas de agresión física”; La “agresión” se define operativamente como “niveles de descargas eléctricas administradas a un segundo ‘participante’ en otra habitación
En otro ejemplo, la hipótesis “Los participantes jóvenes tendrán una memoria significativamente mejor que los participantes mayores” no se opera. ¿Cómo definimos “joven”, “viejo” o “recuerdo”? “Los participantes de entre 16 y 30 años recordarán significativamente más sustantivos de una lista de veinte que los participantes de entre 55 y 70 años”.
El punto clave aquí es que hemos dejado absolutamente claro lo que queremos decir con los términos tal como fueron estudiados y medidos en nuestro experimento. Si no hiciéramos esto, sería muy difícil (si no imposible) comparar los hallazgos de diferentes estudios con el mismo comportamiento.
La operacionalización tiene la gran ventaja de que, en general, proporciona una definición clara y objetiva incluso de variables complejas. También facilita que otros investigadores repliquen un estudio y verifiquen su confiabilidad.
Tipos
Puede haber todos los tipos diferentes de variables independientes. Las variables independientes en un experimento particular dependen todas de la hipótesis y de lo que están investigando los experimentadores.
Las variables independientes también tienen diferentes niveles. En algunos experimentos, puede haber solo un nivel de IV. En otros casos, se pueden usar múltiples niveles del IV para ver el rango de efectos que la variable puede tener.
En un experimento sobre los efectos del tipo de dieta en la pérdida de peso, por ejemplo, los investigadores podrían observar varios tipos diferentes de dieta. Cada tipo de dieta que observaron los experimentadores sería un nivel diferente de la variable independiente, mientras que la pérdida de peso siempre sería la variable dependiente.
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Ejemplos
Para comprender este concepto, es útil echar un vistazo a la variable independiente en los ejemplos de investigación.
En organizaciones
Un investigador quiere determinar si el color de una oficina tiene algún efecto sobre la productividad de los trabajadores. En un experimento, un grupo de trabajadores realiza una tarea en una habitación amarilla mientras que otro realiza la misma tarea en una habitación azul. En este ejemplo, el color de la oficina es la variable independiente.
En el lugar de trabajo
Una empresa quiere determinar si dar a los empleados más control sobre cómo hacer su trabajo conduce a una mayor satisfacción laboral. En un experimento, a un grupo de trabajadores se le da una gran cantidad de información sobre cómo realizan su trabajo, mientras que el otro grupo no. La cantidad de insumos que los trabajadores tienen sobre su trabajo es la variable independiente en este ejemplo.
En investigación educativa
Los educadores están interesados en saber si la participación en la tutoría de matemáticas después de la escuela puede aumentar los puntajes en los exámenes de matemáticas estandarizados. En un experimento, un grupo de estudiantes asiste a una sesión de tutoría extracurricular dos veces por semana, mientras que otro grupo de estudiantes no recibe esta asistencia adicional. En este caso, la participación en tutorías extracurriculares de matemáticas es la variable independiente.
En investigación de salud mental
Los investigadores quieren determinar si un nuevo tipo de tratamiento reducirá la ansiedad de los pacientes que viven con fobia social. En un experimento, algunos voluntarios reciben el nuevo tratamiento, otro grupo recibe un tratamiento diferente y un tercer grupo no recibe ningún tratamiento. La variable independiente en este ejemplo es el tipo de terapia.
Impacto
A veces, variar las variables independientes dará como resultado cambios en las variables dependientes. En otros casos, los investigadores pueden encontrar que los cambios en las variables independientes no tienen efecto en las variables que se están midiendo.
Al comienzo de un experimento, es importante que los investigadores definan operativamente la variable independiente. Una definición operativa describe exactamente qué es la variable independiente y cómo se mide. Hacer esto ayuda a garantizar que los experimentos sepan exactamente lo que están mirando o manipulando, permitiéndoles medirlo y determinar si es el IV el que está causando cambios en el DV.
Elegir una variable independiente
Si está diseñando un experimento, aquí hay algunos consejos para elegir una variable independiente (o variables):
- Selecciona variables independientes que creas que provocarán cambios en otra variable. Piensa en una hipótesis de lo que esperas que suceda.
- Mire otros experimentos para ver ejemplos e identifique diferentes tipos de variables independientes.
Mantenga su grupo de control y grupos experimentales similares en otras características, pero varíe solo el tratamiento que reciben en términos de la variable independiente. Por ejemplo, su grupo de control no recibirá tratamiento o no recibirá cambios en la variable independiente mientras que su grupo experimental recibirá el tratamiento o un nivel diferente de la variable independiente.
Peligros potenciales
También es importante tener en cuenta que puede haber otras variables que puedan influir en los resultados de un experimento. Otros dos tipos de variables que podrían influir en el resultado incluyen:
Variables extrañas
Son variables que pueden afectar las relaciones entre la variable independiente y la variable dependiente; los experimentadores generalmente intentan identificar y controlar estas variables.
Variables de confusión
Cuando una variable extraña no se puede controlar en un experimento, se conoce como variable de confusión.
Las variables extrañas también pueden incluir características de la demanda (que son pistas sobre cómo deben responder los participantes) y efectos del experimentador (que es cuando los investigadores accidentalmente proporcionan pistas sobre cómo responderá un participante).
Preguntas frecuentes
¿Puede haber más de una variable independiente o dependiente en un estudio?
Sí, es posible tener más de una variable independiente o dependiente en un estudio.
En algunos estudios, los investigadores pueden querer explorar cómo varios factores afectan el resultado, por lo que incluyen más de una variable independiente.
De manera similar, pueden medir múltiples cosas para ver cómo se ven influenciados, lo que da como resultado múltiples variables dependientes. Esto permite una comprensión más completa del tema que se está estudiando.
¿Cuáles son algunas consideraciones éticas relacionadas con las variables independientes y dependientes?
Las consideraciones éticas relacionadas con las variables independientes y dependientes implican tratar a los participantes de manera justa y proteger sus derechos
Los investigadores deben asegurarse de que los participantes brinden su consentimiento informado y que se respete su privacidad y confidencialidad. Además, es importante evitar la manipulación de variables independientes de manera que pueda causar daño o incomodidad a los participantes.
Los investigadores también deben considerar el impacto potencial de su estudio en las poblaciones vulnerables y asegurarse de que sus métodos sean imparciales y libres de discriminación.
Las pautas éticas ayudan a garantizar que la investigación se realice de manera responsable y con respeto por el bienestar de los participantes involucrados.
¿Pueden los datos cualitativos tener variables independientes y dependientes?
Sí, tanto los datos cuantitativos como los cualitativos pueden tener variables independientes y dependientes.
En la investigación cuantitativa, las variables independientes generalmente se miden numéricamente y se manipulan para comprender su impacto en la variable dependiente. En la investigación cualitativa, las variables independientes pueden ser de naturaleza cualitativa, como experiencias individuales, factores culturales o contextos sociales, que influyen en el fenómeno de interés.
La variable dependiente, en ambos casos, es lo que se está observando o estudiando para ver cómo cambia en respuesta a la variable independiente.
Entonces, independientemente del tipo de datos, los investigadores analizan la relación entre las variables independientes y dependientes para obtener información sobre sus preguntas de investigación.
¿Puede una misma variable ser independiente en un estudio y dependiente en otro?
Sí, una misma variable puede ser independiente en un estudio y dependiente en otro.
La clasificación de una variable como independiente o dependiente depende de cómo se utilice dentro de un estudio específico. En un estudio, una variable puede manipularse o controlarse para ver su efecto en otra variable, haciéndola independiente.
Sin embargo, en un estudio diferente, esa misma variable podría ser la que se mide u observa para comprender su relación con otra variable, haciéndola dependiente.
El papel de una variable como independiente o dependiente puede variar según la pregunta de investigación y el diseño del estudio.
