¿Cuál es el impacto de la cantidad de sueño en los resultados de las pruebas?
- Variable independiente: tiempo dedicado a dormir antes del examen
- Variable dependiente: puntaje en la prueba
¿Cuál es el efecto de la comida rápida (comida rápida) en la presión arterial?
En una experiencia, la variable independiente es la característica que el investigador manipula para evaluar el efecto de los cambios en la variable dependiente.
Tenga en cuenta que siempre es el cambio resultante en la variable dependiente que se mide modificando la variable independiente.
Desea determinar el efecto de la exposición a la música clásica en los resultados de las pruebas matemáticas.
Para ver los cambios en la puntuación de la prueba, divide a los estudiantes en dos grupos. Los estudiantes del Grupo A escucharon música clásica una hora al día durante dos meses. Los estudiantes del Grupo B no tenían la instrucción de escuchar música clásica.
Después de dos meses, los estudiantes de los dos grupos aprobaron una prueba de matemáticas. Se ha encontrado que el grupo A tuvo mejores resultados que el Grupo B.
En la experiencia, la puntuación en el examen de matemáticas fue la variable dependiente y la exposición o la ausencia de exposición a la música clásica fue la variable independiente.
En una experiencia, incluso si el estudio más común tiene una variable independiente y una variable dependiente, también es posible tener un nivel diferente de cada variable.
¿Qué tipo de variable es independiente?
Las variables independientes también se denominan «entradas» para las funciones. Tradicionalmente se trazan en el eje x de un gráfico. Las variables dependientes generalmente se trazan en el eje y. A veces es posible cambiar las dos variables (es decir, cambiar independiente a dependiente), pero puede ser un desafío para ver si tiene sentido. Una herramienta útil es la prueba de línea vertical, que le indicará si el interruptor dio como resultado una función (las funciones son necesarias para la mayor parte del análisis estadístico).
Las variables predictoras se utilizan en el análisis de regresión.
Una variable predictor tiene esencialmente el mismo significado que una variable independiente. Se traza sobre el eje X y afecta una variable dependiente. Sin embargo, no es exactamente lo mismo, ya que usa el término en situaciones muy específicas:
- En estudios no experimentales, donde es la presunta «causa». Por ejemplo, los puntajes en una prueba de matemáticas indican una aptitud para la ingeniería. Las «puntuaciones en la prueba de matemáticas» son las variables predictoras y la aptitud de ingeniería es la variable de criterio.
- Predictores cuantitativos, que tienen un valor numérico (es decir, 5.5,800,2k) para categorías como edad, altura, puntajes de prueba o peso.
- Predictores cualitativos, que no tienen valores numéricos. Utilizado para categorías como género, estatus socioeconómico, afiliación política o ubicación geográfica.
Una solución común para trabajar con predictores cualitativos es asignarlos a una clase numérica al realizar estudios correlacionales. Por ejemplo, si estuviera realizando un estudio que estaba analizando el efecto del sexo y los ingresos, podría asignar las siguientes clases:
- En estudios no experimentales, donde es la presunta «causa». Por ejemplo, los puntajes en una prueba de matemáticas indican una aptitud para la ingeniería. Las «puntuaciones en la prueba de matemáticas» son las variables predictoras y la aptitud de ingeniería es la variable de criterio.
- Predictores cuantitativos, que tienen un valor numérico (es decir, 5.5,800,2k) para categorías como edad, altura, puntajes de prueba o peso.
- Predictores cualitativos, que no tienen valores numéricos. Utilizado para categorías como género, estatus socioeconómico, afiliación política o ubicación geográfica.
Cuando solo tiene dos clases codificadas 0 o 1, se llama variable ficticia. Las variables ficticias pueden hacer que sea más fácil comprender los resultados de un análisis de regresión. También se pueden usar otras codificaciones, como 2/3 u 8/9 (solo hacen que la salida sea más difícil de comprender).
¿Cómo saber si una variable es dependiente o independiente Ejemplos?
En el análisis de las diferencias promedio, las muestras también se diferencian según si son dependientes o independientes. Las muestras independientes están formadas por personas y mediciones independientes. En contraste, las muestras dependientes o conectadas son pares de datos o grupos de datos que pertenecen juntos y no representan estadísticamente mediciones independientes. Las muestras dependientes están disponibles, por ejemplo, en los diseños de repetición de medición: las mismas personas participan en la encuesta en diferentes momentos, la variable de interés es el cambio a lo largo del tiempo.
La retención de mediciones a menudo aparece en la investigación empírica porque a menudo hay cuestiones de interés si ciertas propiedades mejoran con el tiempo o en el curso de las intervenciones específicas. Por ejemplo, la pregunta podría examinarse si los jóvenes de 30 años tienen un ingreso más bajo en promedio que los de 50 años. Para hacer esto, puede dibujar una muestra con personas de 30 años y dibujar una muestra con niños de 50 años y calcular una prueba para muestras independientes. Alternativamente, podría preguntarle a un grupo de 50 años sobre su actual y sus ingresos hace 20 años. La diferencia en el segundo procedimiento es que los dos grupos de edad ahora están compuestos por las mismas personas.
Por lo tanto, el término muestra «dependiente» viene: ambos grupos dependen entre sí y los sujetos de uno y el otro grupo pueden asignarse entre sí. El cálculo en ambos procedimientos también difiere: en la primera variante, con dos muestras independientes, solo calcula los valores medios y las variaciones de ambos grupos y luego prueba la diferencia para tener importancia. Con el segundo método, las características de las parejas solo se calculan y luego calculan su media y desviación estándar.
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