En la investigación de salud analítica generalmente hay dos tipos de variables. Las variables independientes son lo que esperamos influirá en las variables dependientes. Una variable dependiente es lo que sucede como resultado de la variable independiente. Por ejemplo, si queremos explorar si las altas concentraciones de la incidencia de asma de impacto en el escape del vehículo en los niños, el escape del vehículo es la variable independiente, mientras que el asma es la variable dependiente.
Una variable de confusión, o confundente, afecta la relación entre las variables independientes y dependientes. Una variable de confusión en el ejemplo del escape del automóvil y el asma sería la exposición diferencial a otros factores que aumentan los problemas respiratorios, como el humo del cigarrillo o las partículas de las fábricas. Debido a que no sería ético exponer a un grupo aleatorizado de personas a altos niveles de escape del vehículo, [1] un estudio que compara dos poblaciones con exposición diferencial al escape del vehículo dependería de un experimento natural, o una situación en la que esto ya ocurre debido a Factores no relacionados con los investigadores. En este experimento natural, una comunidad que vive cerca de concentraciones más altas de escape del automóvil también puede vivir cerca de las fábricas que contaminan o tienen tasas más altas de tabaquismo.
Al ejecutar un estudio o analizar estadísticas, los investigadores intentan eliminar o explicar tantas variables de confusión como sea posible en el diseño o análisis de su estudio. Las variables de confusión conducen a un sesgo, o un factor que puede hacer que una estimación difiera del verdadero valor de la población. El sesgo es un error sistemático en el diseño del estudio, el reclutamiento del sujeto, la recopilación de datos o el análisis que da como resultado una estimación errónea del parámetro de población verdadero. [2]
Aunque hay muchos tipos de sesgo, dos tipos comunes son el sesgo de selección y el sesgo de información. El sesgo de selección ocurre cuando los procedimientos utilizados para seleccionar sujetos y otros factores que influyen en la participación en el estudio producen un resultado diferente de lo que se habría obtenido si todos los miembros de la población objetivo se incluyeron en el estudio. [2] Por ejemplo, un sitio web en línea que califica la calidad de los médicos de atención primaria en función de los aportes de los pacientes puede producir calificaciones que sufren de sesgo de selección. Esto se debe a que las personas que tenían una experiencia particularmente mala (o buena) con el médico pueden ser más propensos a ir al sitio web y proporcionar una calificación.
¿Qué es la variable independiente en la investigación?
La variable independiente es «independiente» porque su variación no depende de la variación de otra variable en el proyecto de experimento/investigación. La variable independiente es controlada o cambiada solo por el investigador. Este factor es a menudo la pregunta/hipótesis de la investigación detrás del resultado del experimento.
En el ejemplo anterior, el investigador puede haber querido ver si participar en el programa de capacitación elevó los puntajes de los estudiantes en una prueba final.
- Puntaje en la prueba
- Tiempo dedicado al programa de capacitación
- Participación en el programa de capacitación
¿Qué crees que es correcto? La respuesta está en la parte inferior del artículo.
A menudo no hay más de una o dos variables independientes probadas en un experimento, de lo contrario es difícil determinar la influencia de cada uno en los resultados finales. Puede haber varias variables dependientes, porque manipular la variable independiente puede influir en muchas cosas diferentes.
Por ejemplo, un experimento para probar los efectos de un cierto fertilizante en el crecimiento de las plantas podría medir la altura, el número de frutas y el peso promedio de la fruta producida. Todos estos son factores analizables válidos que surgen de la manipulación de una variable independiente, la cantidad de fertilizante.
El término variable independiente es a menudo una fuente de confusión; Muchas personas suponen que el nombre significa que la variable es independiente de cualquier manipulación. El nombre surge porque la variable está aislada de cualquier otro factor, lo que permite que la manipulación experimental establezca resultados analizables.
¿Qué es la variable independiente y dependiente en una investigación ejemplos?
Una vez que los datos se presentan y guardan, es necesario interpretarlos. Este paso es crucial y usted, como maestro, debe evitar dominar absolutamente los debates inicialmente.
Pida a los estudiantes que expresen sus propias ideas (en forma oral o escrita) antes de comenzar a dirigirlos, tal vez a través de preguntas, hacia las interpretaciones principales que está buscando.
El método de investigación e investigación debe convertirse en un hábito para los buenos maestros. Encontrará a continuación una forma mucho más detallada de usar encuestas para disciplinas científicas.
Un posible enfoque para enseñar la investigación
Esta mesa está disponible para los niños. Se puede mostrar en la pared o dibujar a la placa. Luego, el maestro lanzó un debate en la clase sobre el tema de la investigación.
Ejemplo: Investigación sobre factores que afectan la germinación y el crecimiento.
El maestro puede comenzar recordando a los estudiantes qué significa la germinación y luego hacer la pregunta: ¿qué influye en la germinación? El objetivo de la investigación es descubrir si un factor particular afecta la germinación de una planta específica, por ejemplo, mostaza.
Se les pide a los niños que sugieran todos los factores que pueden influir en la germinación de la mostaza.
Una vez más, la mesa está disponible para los niños. Se puede mostrar en la pared o atraer a la junta o puede distribuir copias a los líderes del grupo o a todos los estudiantes.
¿Qué es la variable independiente según autores?
Imagine que hemos comparado cinco tratamientos experimentales cualitativos (tipos de fertilizantes o variedad de trigo o herbicidas) y que han registrado su efecto en una variable cuantitativa (por ejemplo, producción). Por lo tanto, nos encontramos teniendo un colectivo de observaciones, dentro de las cuales hay diferentes grupos de sujetos, clasificables basados en el tratamiento al que han sido sometidos. Como de costumbre, sabemos que los sujetos observados son solo una muestra de todos los posibles, por lo que detrás de nuestros sujetos hay al menos una población de referencia. Más precisamente: si los tratamientos llevados a cabo no tuvieran ningún efecto, tendríamos solo una población de referencia y cinco muestras diferentes de la misma población. Si, por otro lado, los tratamientos hubieran sido efectivos, entonces tendríamos cinco poblaciones diferentes, para el promedio, para la desviación estándar o para ambos. Para simplificar, suponemos que las cinco poblaciones difieren solo para el promedio y no para la desviación estándar.
La primera hipótesis científica se puede traducir de esta manera:
con ( Varepsilon Sim n (0, Sigma) ). En resumen, solo tenemos una población normalmente distribuida, con medios ( mu ) y desviación estándar ( Sigma ). La segunda hipótesis, más interesante desde un punto de vista experimental, es esta:
Aquí tenemos una Intercetta ( mu ) (pronto veremos lo que representa), mientras que ( alpha_j ) es el efecto del tratamiento J-Th. Para comprender lo que representa ( mu ) debemos pensar en dos tratamientos, cuyo promedio es respectivamente de 15 y 25. Si establecemos ( mu = 20 ) (el promedio general), entonces ( alpha_1 = – 5 ) y ( alpha_2 = 5 ). Pero también es cierto que la misma solución podría recibirse colocando ( mu = 19 ) y luego ( alpha_1 = -4 ) y ( alpha_2 = 6 ). Igualmente podríamos poner ( mu = 18 ) y luego ( alpha_1 = -3 ) y ( alpha_2 = 7 ). Y así. En resumen, la ecuación lineal anterior tiene soluciones infinitas.
Para salir de este impasse, tenemos que poner limitaciones. Por ejemplo, podríamos colocar la restricción que ( alpha_1 = 0 ). En este caso se define que ( mu ) debe ser igual al promedio del primer tratamiento ( ( mu = 15 )) y ( alpha_2 = 10 ) (restricción en el tratamiento). O podríamos poner la restricción de que ( sum { alpha} = 0 ), por lo tanto, se define que ( mu ) debe ser igual al promedio general ( ( mu = 20 )) y ( alpha_1 = -5 ) (enlace en la suma). Otra posibilidad es imponer que ( mu ) es igual a 0 (enlace en la intercepción).
¿Qué es variable dependiente e independiente en el proceso de investigación?
La investigación es la base de cualquier ciencia, incluidas las ciencias duras como la física, la química y las ciencias sociales como la psicología, la gestión y la educación. Los pasos y el proceso involucrados en la investigación pueden variar según el tipo de investigación que se realiza y la hipótesis que se está probando. Los métodos de investigación, como la observación naturalista y las encuestas, a menudo están menos estructurados, donde los métodos experimentales están más estructurados. Dependiendo de lo que se observa o experimente, se desarrollan nuevas teorías. Hay aspectos de una teoría o aspectos de un estudio que pueden cambiar o variar como parte de la interacción dentro de la teoría, definidas como variables. Las variables son cualquier cosa que pueda cambiar de efecto los resultados de un estudio. En un método experimental, el experimento se realiza cambiando el valor de una variable y midiendo los cambios en otra variable mientras mantiene o asumiendo constantes entornos. No hay límite para el número de variables que se pueden medir, aunque cuantas más variables, más complejas sean el estudio y más complejo del análisis estadístico.
Cada experimento tiene al menos dos tipos de variables: un independiente y dependiente. Una variable independiente es la variable que los investigadores manipulan sistemáticamente en el experimento. El experimentador mide, manipula o selecciona una variable independiente para determinar su relación con un fenómeno observado. Esta podría ser una variable que controle, como un tratamiento o una variable que no está bajo su control, como una exposición. También podría representar un factor demográfico como la edad o el género. Si bien el investigador a menudo manipula la variable independiente, también puede ser una clasificación donde los sujetos se asignan a los grupos. En un estudio donde una variable causa la otra, la variable independiente es la causa. En un estudio donde se comparan grupos, la variable independiente es la clasificación grupal. En una investigación para demostrar el aumento del consumo de alcohol durante el embarazo en realidad causa una reducción en el peso al nacer, los investigadores asignaron al azar 50 ratas embarazadas, ya sea a un grupo experimental o a un grupo de control. Las 25 ratas en el grupo experimental tenían botellas llenas con mezcla de agua pura y alcohol, 25 ratas en el grupo de control tenían botellas con agua. Aparte de esto, los investigadores trataron a todas las ratas lo más parecido posible. El objetivo era que los dos grupos diferían sistemáticamente a lo largo de una sola variable: alcohol versus agua pura. Esta es una variable independiente; La idea era manipular esta variable independientemente de otros factores, como la dieta que podrían afectar el embarazo. En este ejemplo, el peso al nacer es la variable dependiente que representa el resultado que medimos, un resultado que depende de la manipulación de la variable independiente. Con los experimentos, entonces, los investigadores manipulan sistemáticamente la variable independiente para determinar si causa una diferencia en la variable dependiente. Hay tres formas de manipular variables independientes: técnica de presencia o ausencia, técnica de cantidad y técnica de tipo. En la técnica de presencia o ausencia, la variable independiente puede manipularse puede manipularse presentando una condición o tratamiento a un grupo de individuos y reteniendo la condición o tratamiento de otro grupo de individuos. En la técnica de cantidad, la variable independiente puede manipularse variando la cantidad de una afección o variable, como la cantidad de un medicamento que se administra a los niños dentro de un trastorno de aprendizaje. En la técnica de tipo, la variable independiente es variar el tipo de condición o tratamiento administrado.
En un experimento, una variable dependiente es el factor que se observa y se mide para determinar el efecto de la variable independiente, es decir, ese factor que aparece, desaparece o varía a medida que el experimentador introduce, elimina o varía la variable independiente. La variable dependiente es la respuesta del participante. La variable dependiente es el resultado del experimento. En un experimento, puede ser lo que se causó de lo que cambió como resultado del estudio, en una comparación de grupos; Es en lo que difieren. En el estudio de investigación sobre ratas, descritos en el párrafo anterior, el grupo experimental está expuesto al alcohol, y el grupo de control no. Si observamos que las cachorros de ratas en los grupos difieren de manera confiable en el peso al nacer, y luego podemos concluir la exposición al alcohol causó esta diferencia. En este ejemplo, el peso al nacer es una variable dependiente.
¿Cuál es la diferencia entre la variable independiente y la variable dependiente?
Diferencia fundamental: la variable independiente es la que ocurre; No se basa en nada más, mientras que la variable dependiente generalmente depende de la variable independiente.
- No influenciado ni controlado por otros en cuestiones de opinión, conducta, etc.; Pensar o actuar para usted: un pensador independiente.
- No sujeto a la autoridad o jurisdicción de otro; autónomo; GRATIS: un empresario independiente.
- No influenciado por el pensamiento o la acción de los demás: investigación independiente.
- No dependiente; No depende o depende de otra cosa para la existencia, operación, etc.
- No confíe en otro u otros para su ayuda o apoyo.
- Rechazar la ayuda o el apoyo de los demás; negarse a ser obligado a los demás.
- Poseer una competencia: ser financieramente independiente.
- Suficiente para apoyar a una persona sin tener que trabajar: un ingreso independiente.
- Realizado u originado fuera de una determinada unidad, agencia, empresa, etc.; Afuera: una investigación independiente
- Trabaja para ti o para un pequeño negocio privado.
- Expresivo de un espíritu de independencia; confidente; Sin restricciones: un ciudadano libre e independiente.
- Confíe en alguien o en otra cosa para obtener ayuda, apoyo, etc.
- Condicionado o determinado por algo más; Contingente: Nuestro viaje depende del tiempo.
- Subordinar; Asunto: un territorio de empleados.
Esencialmente, independiente es cuando no tienes que confiar en algo o alguien, es cuando confían solo en sí mismos. El empleado, por otro lado, es cuando alguien tiene que confiar en otra persona. Es posible que no puedan sobrevivir sin nada o los que dependen.
Las variables se pueden dividir en tres tipos: variable independiente, variable dependiente y más. Esencialmente, la variable independiente es la que simplemente sucede; No se basa en nada más, mientras que la variable dependiente generalmente depende de la variable independiente. El rendimiento o la aplicación de ocurrencia se basa en la presencia de la variable independiente.
Examinemos el ejemplo nuevamente: en el experimento vemos la relación entre la luz solar y el crecimiento de las plantas; La luz solar existe no se basa en el crecimiento de las plantas, por lo tanto, en este experimento, la luz solar es la variable independiente. El crecimiento de las plantas depende de la presencia de la luz solar; Si no había luz solar, las plantas no crecen. Por lo tanto, el crecimiento de las plantas es la variable dependiente, porque depende de la cantidad de luz solar presente.
En un gráfico, la variable independiente siempre se representa gráficamente en el eje x (horizontal, a continuación); mientras que la variable dependiente es grupos en el eje Y (vertical, lado uno). Esto se debe principalmente al hecho de que el valor trazado en el eje Y siempre corresponde al eje x. El eje X siempre es independiente del eje y.
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