Una variable de control es cualquier factor controlado o mantenido constante durante un experimento. Por esta razón, también se conoce como una variable controlada o una variable constante. Un solo experimento puede contener muchas variables de control. A diferencia de las variables independientes y dependientes, las variables de control no son parte del experimento, pero son importantes porque podrían afectar el resultado. Eche un vistazo a la diferencia entre una variable de control y un grupo de control y vea ejemplos de variables de control.
Recuerde, la variable independiente es la que cambia, la variable dependiente es la que mide en respuesta a este cambio, y las variables de control son cualquier otro factor que controle o mantenga constante para que no puedan influir en el experimento. Las variables de control son importantes porque:
- Hacen que sea más fácil reproducir el experimento.
- El aumento de la confianza en el resultado del experimento.
Por ejemplo, si realizó un experimento que examina el efecto del color de la luz sobre el crecimiento de la planta, pero no controló la temperatura, podría afectar el resultado. Una fuente de luz puede ser más caliente que la otra, lo que afecta el crecimiento de las plantas. Esto podría llevarlo a aceptar o rechazar incorrectamente su hipótesis. Como otro ejemplo, digamos que controlaste la temperatura. Si no informó esta temperatura en su sección de «métodos», otro investigador podría tener problemas para reproducir sus resultados. ¿Qué pasa si realizó su experimento a 15 ° C. ¿Esperaría los mismos resultados a 5 ° C o 35 5 ° C? ¡A veces, el efecto potencial de una variable de control puede conducir a un nuevo experimento!
A veces cree que ha controlado todo excepto la variable independiente, pero aún así obtiene resultados extraños. Esto podría deberse a lo que se llama una «variable de confusión». Los ejemplos de variables de confusión podrían ser la humedad, el magnetismo y la vibración. A veces puede identificar una variable de confusión y convertirla en una variable de control. Otras veces, las variables de confusión no se pueden detectar ni controlar.
¿Qué es el control de las variables?
Las variables de control son las variables o elementos que los investigadores se esfuerzan por mantener constantes a lo largo de su investigación para que no influyan en los resultados.
En un diseño de investigación típico, se mide el efecto de una variable independiente en una variable dependiente. Para que esto suceda correctamente, es crucial controlar otra variable extraña o estandarizada
En experimentos, un investigador o un científico tiene como objetivo comprender el efecto que una variable independiente tiene en una variable dependiente. Las variables de control ayudan a garantizar que los resultados del experimento sean justos, sin igual y no causados por su manipulación experimental.
En la investigación no experimental, no hay forma de que los investigadores puedan manipular la variable independiente. En tales estudios de investigación, las variables de control ayudan a inferir relaciones entre las principales variables de interés.
En este momento, debe haber entendido lo importante que es controlar las variables que pueden afectar los resultados de una investigación o experimento, además de las variables independientes y dependientes.
Si no controla las variables, es posible que no pueda descubrir o demostrar que no afectaron sus resultados. Nunca estaría seguro de si sus resultados son un efecto de su variable independiente o no. Entonces no habrá explicaciones de sus resultados defectuosos.
El control de las variables es importante porque incluso la más mínima de las variaciones en el estudio de investigación podría influir en los resultados.
Otra ventaja de las variables de control es que hacen que sea más fácil y más conveniente reproducir un estudio de investigación y establecer la relación entre las variables independientes y dependientes.
¿Qué es el control de una variable?
En un experimento científico, una variable de control es un factor que se mantiene igual para cada prueba o medición para asegurarse de que los resultados se puedan comparar de manera justa.
En general, una variable es cualquier factor que pueda cambiar o cambiar. Entonces, por ejemplo, si está midiendo cuán efectivo es un medicamento, las variables podrían incluir la cantidad de dosis, la frecuencia con la que se toma y las características de cada sujeto de prueba, como su edad y peso. Las variables se llaman variables porque varían, pero el punto de una variable de control es que no lo hace.
En el contexto de los experimentos científicos, hay tres tipos diferentes de variables: variables dependientes, variables independientes y variables de control. Las variables independientes son los factores que cambia. Las variables dependientes son cosas afectadas por los cambios que realiza: los resultados de las pruebas (que dependen de las variables independientes). Las variables de control son los factores que no cambia.
Por ejemplo, supongamos que está tratando de averiguar qué marca de alimentos vegetales ayudará a que un girasol crezca a la altura más alta. La variable dependiente es la altura final del girasol. La variable independiente (el factor que cambia) es la marca de alimentos vegetales. Hay una serie de otros factores que podrían afectar el crecimiento de la planta, incluida cosas como la cantidad de luz solar y la cantidad de agua. Para permitir una comparación adecuada de los resultados, estas deben ser variables de control: deben controlarse o mantenerse igual. De esta manera, puede tener un mayor grado de certeza de que la diferencia final en las alturas (la variable dependiente) se debe al cual recibió cada alimento cada girasol (la variable independiente), no diferencias en la luz solar o el agua.
¿Cuáles son los tipos de control de variables?
Un experimento tiene varios tipos de variables, incluida una variable de control (a veces llamada variable controlada). Las variables son solo valores que pueden cambiar; Un buen experimento solo tiene dos variables cambiantes: la variable independiente y la variable dependiente. Supongamos que está probando para ver cómo la cantidad de luz recibida afecta el crecimiento de la planta:
- A medida que cambia la variable independiente, observa lo que sucede con la variable dependiente. En este caso, ves cuánto crecen las plantas.
- Una variable de control es otro factor en un experimento; debe mantenerse constante. En el experimento de crecimiento de la planta, esto puede ser factores como el agua y los niveles de fertilizantes.
Una variable de confusión puede tener un efecto oculto en el resultado de su experimento.
Si las variables de control no se mantienen constantes, podrían arruinar su experimento. Por ejemplo, puede concluir que las plantas crecen de manera óptima a las 4 horas de luz al día. Sin embargo, si sus plantas reciben diferentes niveles de fertilizantes, su experimento se vuelve inválido. Como investigador, debe identificar cualquier variable que pueda afectar el resultado de su experimento y debe tomar medidas para mantenerlas constantes («controlarlas»). Si no lo hace, su experimento compromete la validez interna, que es solo otra forma de decir que sus resultados experimentales no serán válidos. Cuando las variables de control se vuelven locas y no se controlan, se convierten en variables de confusión, lo que afectan sus resultados y arruinan su experimento.
En cualquier experimento o investigación, puede ser prácticamente imposible explicar todas las variables que pueden afectar el resultado de su experimento. Si es difícil identificar y controlar todas las variables de confusión potenciales, puede ser necesario hacer un grupo de control. Un grupo de control proporciona una medición de línea de base para su experimento.
¿Cuáles son las variables que se pueden controlar?
Los científicos pueden controlar las variables utilizando varios métodos. En algunos casos, las variables se pueden controlar directamente. Por ejemplo, los investigadores pueden controlar las condiciones de crecimiento para el experimento de fertilizantes. O utilice procedimientos y procesos estandarizados para todos los sujetos para reducir otras fuentes de variación. Estos esfuerzos intentan eliminar todas las diferencias entre los grupos de tratamiento y control que no sean los tratamientos en sí.
Sin embargo, a veces eso no es posible. Afortunadamente, hay otros enfoques.
En algunos experimentos, puede haber demasiadas variables para controlar. Además, los investigadores pueden ni siquiera conocer todas las posibles variables de confusión. En estos casos, pueden asignar al azar sujetos a los grupos experimentales. Este proceso controla las variables promediando todos los rasgos en los grupos experimentales, haciéndolas aproximadamente equivalentes cuando comienza el experimento. La aleatoriedad ayuda a prevenir cualquier diferencia sistemática entre los grupos experimentales. Obtenga más información en mi publicación sobre tarea aleatoria en experimentos.
Las variables controladas directamente y la asignación aleatoria son métodos que igualan los grupos experimentales. Sin embargo, no siempre son factibles. En algunos casos, hay demasiadas variables para controlar. En otras situaciones, la asignación aleatoria podría no ser posible. ¡Intente asignar al azar a las personas a los grupos de fumar y no fumar!
Afortunadamente, las técnicas estadísticas, como el análisis de regresión múltiple, no equilibran los grupos, sino que usan un modelo que controla estadísticamente las variables. El modelo explica las variables de confusión.
¿Cuál es la variable que se puede controlar?
Una variable controlada es un término comúnmente utilizado en el campo de la investigación científica, donde encontrar evidencia para apoyar una teoría rara vez es sencilla. En el caso de las ciencias naturales, algunas características de investigación son constantes, pero la mayoría de estas tienen inconsistencias. Estas inconsistencias se conocen como variables.
Para que un experimento proporcione resultados estadísticamente útiles, cada aspecto del sujeto del estudio y el entorno deben ser los mismos o lo más similar posible. Los estudios están formados por variables independientes (los efectos de un cambio específico que el investigador desea observar), la variable dependiente (la medición de este cambio) y la variable controlada. Una variable controlada crea un entorno similar en todos los ámbitos, por lo que el cambio que se está estudia no está influenciado por múltiples factores no controlados.
Si las plántulas se están probando por sus tasas de crecimiento en dos niveles de luz diferentes, los resultados de la variable independiente (niveles de luz) y la variable dependiente (milímetros de crecimiento) serán mucho más precisos si las plántulas son exactamente las mismas. Esto no solo se refiere a su composición genética (el tamaño de la semilla, las plantas principales, la especie), sino también variables externas como la temperatura, los niveles de humedad, el contenido mineral del suelo, la calidad del aire, la posición y muchas otras.
¿Cuáles son las variables controladas en un sistema de control?
Un sistema de control es una combinación de un dispositivo y un método utilizado para regular el comportamiento de una variable de proceso. Mientras que un sistema de bucle abierto solo tiene un solo método de control, los sistemas de circuito cerrado pueden tener varios métodos de control.
En el ejemplo del sistema de control de calefacción de la casa a base de horno, observe que no se especificó el tipo de horno. Hay muchos tipos de hornos que utilizan diferentes métodos de control.
Por ejemplo, un horno de aceite de aire forzado residencial solo puede generar aire a una temperatura fija y a una velocidad fija de flujo. En este caso, si la variable de proceso está por debajo del punto de ajuste, el sistema de control intentará corregir la situación cambiando la variable de control. El horno solo tiene dos estados posibles de la variable de control, encendida o apagada. Este tipo de sistema de control de circuito cerrado utiliza un método llamado control de encendido.
Los sistemas de control encendido generalmente no proporcionan un control preciso de una variable de proceso. En el ejemplo anterior, cuando el termostato mide una temperatura de la casa igual al punto de ajuste, notifica al horno de que el llamado al calor se completa. El horno comienza un ciclo de enfriamiento; Continuará generando flujo de aire hasta que se complete este ciclo. A menudo, esto hace que la variable del proceso supere el punto de ajuste. Esto se llama Over:
Del mismo modo, cuando la casa se enfría en el punto de ajuste, el termostato enciende el horno. Para cuando el horno se calienta y comienza a entregar calor a la casa, la variable del proceso real a menudo cae por debajo del punto de ajuste. Esto se llama Subshoot.
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