Para comprender el concepto de variables independientes y dependientes, uno debe comprender el significado de las variables. Las variables se definen como las propiedades o tipos de características de ciertos eventos u objetos.
Las variables independientes son variables que son manipuladas o cambian por investigadores y cuyos efectos se miden y comparan. El otro nombre para variables independientes es el (s) predictor (s). Las variables independientes se denominan como tales porque las variables independientes predicen o pronostican los valores de la variable dependiente en el modelo.
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Las otras variables también se consideran las variables dependientes. Las variables dependientes se refieren a ese tipo de variable que mide el efecto de las variables independientes en las unidades de prueba. También podemos decir que las variables dependientes son los tipos de variables que dependen completamente de las variables independientes. El otro nombre para la variable dependiente es la variable (s) predicha (s). Las variables dependientes se nombran como tales porque son los valores que se predicen o asumen las variables predictoras / independientes. Por ejemplo, la puntuación de un estudiante podría ser una variable dependiente porque podría cambiar dependiendo de varios factores, como cuánto estudió, cuánto dormía la noche antes de tomar la prueba, o incluso cuán hambriento era cuando lo tomó. . Por lo general, cuando uno busca una relación entre dos cosas, uno está tratando de averiguar qué hace que la variable dependiente cambie la forma en que lo hace.
¿Qué significa variable independiente ejemplos?
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En un estudio de investigación, los científicos definen variables independientes y dependientes para comprender las relaciones de causa y efecto. Diseñan configuraciones experimentales controladas en las que miden cómo las variables independientes influyen en las variables dependientes. Aprender sobre qué son las variables independientes y cómo funcionan en contextos de investigación puede ayudarlo a saber cómo identificarlas y usarlas en sus propios estudios de investigación. En este artículo, definimos qué es una variable independiente, explique por qué es importante, describe cómo se usa y ofrece algunos ejemplos para ayudarlo a identificarlos y aplicarlos en la investigación.
Una variable independiente es una condición en un estudio de investigación que causa un efecto en una variable dependiente. En la investigación, los científicos buscan comprender las relaciones de causa y efecto entre dos o más condiciones. Para identificar cómo las condiciones específicas afectan a otros, los investigadores definen variables independientes y dependientes. La variable independiente es la condición que actúa sobre la variable dependiente, y la variable dependiente es la condición que los investigadores miden para comprender el grado en que la variable independiente causa un efecto. Al comprender las relaciones entre estas variables, los científicos pueden sacar conclusiones razonables sobre cómo los diferentes valores se afectan entre sí.
Por ejemplo, si un farmacólogo quisiera medir la efectividad de un nuevo medicamento para aliviar los síntomas del resfriado, diseñaría un experimento en el que administre el medicamento y mediría hasta qué punto alivia los síntomas del participante. En este experimento, el medicamento es la variable independiente porque actúa sobre los síntomas. Los síntomas del resfriado son la variable dependiente porque dependen de la influencia de la variable independiente. Al minimizar el potencial de cualquier factor externo para afectar el experimento, el farmacólogo puede concluir razonablemente que los cambios en la variable dependiente son el resultado de la variable independiente.
¿Cuando una variable es dependiente o independiente estadistica?
Los modelos estadísticos normalmente especifican cómo un conjunto de variables, llamado variables dependientes, dependen funcionalmente de otro conjunto de variables, llamado variables independientes. Mientras que los analistas generalmente especifican variables en un modelo para reflejar su comprensión o teoría de «qué causa qué», establecer un modelo de esta manera y validarlo a través de varias métricas, no confirma, por sí misma, por la causalidad. El término «(in) dependiente» refleja solo la relación funcional entre variables dentro de un modelo. Varios modelos basados en el mismo conjunto de variables pueden diferir por cómo las variables se subdividen en variables dependientes e independientes.
Los nombres alternativos para variables independientes (especialmente en minería de datos y modelado predictivo) son variables de entrada, predictores o características. Las variables dependientes también se denominan variables de respuesta, variables de resultado, variables objetivo o variables de salida.
Los términos «dependientes» e «independientes» aquí no tienen una relación directa con el concepto de dependencia estadística o independencia de los eventos.
Por ejemplo, un modelo de regresión lineal simple establece una relación lineal entre el peso corporal y la altura del cuerpo, y el peso se considera la variable dependiente:
Al mismo tiempo, otro modelo razonable puede considerar la altura del cuerpo como la variable dependiente y el peso como la variable independiente:
- y son parámetros del segundo modelo.
En otras palabras, los modelos explican el valor de la variable dependiente por valores de las variables independientes. Por lo tanto, las variables independientes a menudo se denominan variables predictoras o variables explicativas.
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