La definición de una variable en el contexto de un estudio de investigación es una característica con el potencial de cambiar, típicamente una que puede influir o reflejar una relación o resultado. Por ejemplo, las variables potenciales pueden ser el tiempo que lleva algo que ocurra, ya sea que se use o no un objeto dentro de un estudio o la presencia de una característica entre los miembros de la muestra.
Dentro de la investigación, las variables independientes y dependientes son clave, formando la base sobre la cual se realiza un estudio. Sin embargo, otros tipos de variables pueden entrar en juego dentro de un estudio, como variables de confusión, variables controladas, variables extrañas y moderadoras.
Como investigador, vas a realizar un experimento. Tengo hambre en este momento, así que digamos que su experimento examinará la capacidad de cuatro personas para lanzar una pelota cuando no hayan comido por un período específico de tiempo: 6, 12, 18 y 24 horas.
Podemos decir que en su experimento, va a hacer algo y luego verá qué les sucede a otras cosas. Pero, esa oración no es muy científica. Entonces, vamos a aprender algunas palabras nuevas para reemplazar las no científicas, para que podamos proporcionar una explicación científica de lo que va a hacer en su experimento.
El punto de partida aquí es identificar qué es una variable. Una variable se define como cualquier cosa que tenga una cantidad o calidad que varíe. Las variables de su experimento no están comiendo y lanzando una pelota.
Ahora, vamos a la ciencia esa declaración anterior. «Vas a manipular una variable para ver qué sucede con otra variable». Todavía no es del todo correcto porque estamos usando el término más suave para la variable, y no diferenciamos entre las variables. Echemos un vistazo a otros términos que nos ayudarán a hacer que esta declaración sea más científica y específica.
¿Cómo clasificar la variable de estudio?
Los estudiantes sin experiencia previa en investigación pueden no saber cómo conceptualizar y diseñar un estudio. Este artículo explica cómo una comprensión de la clasificación y operacionalización de las variables es la clave del proceso. Las variables describen aspectos de la muestra que está en estudio; Se llaman así porque varían en valor de sujeto a sujeto en la muestra. Las variables pueden ser independientes o dependientes. Las variables independientes influyen en el valor de otras variables; Las variables dependientes están influenciadas en el valor por otras variables. Una hipótesis establece una relación esperada entre las variables. Una relación significativa entre una variable independiente y dependiente no prueba la causa y el efecto; La relación puede explicarse en parte o por completo por una o más variables de confusión. Las variables deben ser operativas; es decir, definido de una manera que permita su medición precisa. Estos y otros conceptos se explican con la ayuda de ejemplos clínicamente relevantes.
Este artículo explica los siguientes conceptos: variables independientes, variables dependientes, variables de confusión, operacionalización de variables y construcción de hipótesis.
En cualquier cuerpo de investigación, el tema del estudio requiere ser descrito y entendido. Por ejemplo, si deseamos estudiar predictores de respuesta a los medicamentos antidepresivos (AD) en pacientes con trastorno depresivo mayor (MDD), podríamos seleccionar la edad del paciente, el sexo y la edad al inicio de MDD, el número de episodios anteriores de depresión, la duración de Episodio depresivo actual, presencia de síntomas psicóticos, antecedentes de respuesta al pasado a los AD y otras características de pacientes y enfermedades como predictores potenciales. Estas características o descriptores se llaman variables. Si el paciente responde o no al tratamiento con EA también es una variable. Una comprensión sólida de las variables es la piedra angular en la conceptualización y preparación de un protocolo de investigación, y en el encuadre de las hipótesis de estudio. Este sujeto se presenta en dos partes. Este artículo, Parte 1, explica qué son las variables independientes y dependientes, cómo la comprensión de ellas es importante para enmarcar hipótesis y qué conlleva la operacionalización de una variable.
Las variables se definen como características de la muestra que se examinan, miden, describen e interpretan. Las variables se llaman así porque varían en valor de sujeto a sujeto en el estudio. Como ejemplo, si deseamos examinar la relación entre la edad y la altura en una muestra de niños, la edad y la altura son las variables de interés; Sus valores varían de un niño a otro. En el ejemplo anterior, los pacientes varían en edad, sexo, duración del episodio depresivo actual y respuesta a AD. Las variables se clasifican como variables dependientes e independientes y generalmente se analizan como variables categóricas o continuas.
¿Cómo se clasifica la variable de estudio?
Una función es entre dos conjuntos no vacíos `A ‘y’ B ‘es una regla que asocia cada elemento de’ un solo elemento de ‘B’.
Indicamos esta correspondencia entre conjuntos: `F: A -> B`.
Se dice que una función es numérica o aritmética si su dominio está en `nn` y está en valores en ‘nn`,` f: nn -> nn`.
Se dice que una función es real con una variable real si su dominio está en « rr ‘y está en valores en `rr’,` f: rr -> rr ‘.
Una función `F: A -> B`,` A ‘y’ B ‘subconjuntos
de ‘rr’, se dice matemáticas o analítica si hay una relación ‘y = f (x) `que
Le permite calcular de manera única el valor correspondiente `y ‘perteneciente
A « B ‘.
Esta correspondencia entre elementos se indica con: `y = f (x)` (se lee efectivo desde ‘x’).
La ecuación `y = f (x)` es la expresión
Analítico de la función matemática, con `xis y` y` respectivamente
Variable independiente y variable dependiente.
Si « x` es cualquier elemento de todo el « a ‘(aax en a) `con` f (x)` indicar el elemento’ y en b ‘que corresponde a `x` por
La función es. El elemento `y` de` B` se dice imagen de ‘X’ por medio.
El dominio es CCD ‘(o campo de existencia CDE, o incluso un conjunto de definición)
de una función es el subconjunto más amplio de ‘RR’ que consiste en todos y solo los valores de la ‘X’ para
a los que se terminan los valores correspondientes de `y = f (x). `Ccd = {aax en RR | Ee y = f (x) en RR} `
El codominio es CCCC ‘
de una función es el subconjunto de ‘RR’ que consiste en
Todos los elementos son corresponsales de los puntos de pertenencia ‘X’
al dominio de la función.
`Ccc = {aay in rr | Ee x en texto CCD (cuya imagen) f (x) = y} `
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