Tipos de variables en la investigación científica
En la investigación científica, es fundamental tener en cuenta diferentes variables al explicar hipótesis o problemas relacionados con los seres humanos. Estas variables nos permiten comprender y analizar las características y propiedades de los elementos estudiados. A lo largo de este artículo, exploraremos los diferentes tipos de variables en la investigación científica y cómo se clasifican.
Tipo de variables según su operatividad
Una forma de clasificar las variables es según su operatividad. Esto se refiere a la forma en que se miden o se manipulan los valores de las variables en un estudio.
Variables cualitativas
Las variables cualitativas son aquellas que nos permiten expresar y identificar una característica concreta, pero no nos permiten cuantificarla. En otras palabras, no se pueden medir numéricamente. Dentro de las variables cualitativas, podemos encontrar dos tipos: dicotómicas y politómicas.
Variables cualitativas dicotómicas
Las variables cualitativas dicotómicas son aquellas que solo tienen dos opciones posibles. Por ejemplo, si estamos estudiando el género de una muestra de personas, podríamos tener las categorías “hombre” y “mujer”. Estas variables nos permiten clasificar a los individuos en una de las dos opciones, pero no podemos asignarles un valor numérico.
Variables cualitativas politómicas
Por otro lado, las variables cualitativas politómicas son aquellas que admiten múltiples valores. Siguiendo con el ejemplo del género, podríamos tener categorías como “hombre”, “mujer” y “no binario”. Estas variables nos permiten clasificar a los individuos en diferentes categorías, pero nuevamente, no podemos asignarles un valor numérico.
Variables cuasi-cuantitativas
Las variables cuasi-cuantitativas son más avanzadas que las cualitativas, ya que nos permiten organizar y establecer un orden o jerarquía entre los valores, aunque no de manera exacta. Estas variables se encuentran en un punto intermedio entre las variables cualitativas y las cuantitativas.
Variables cuantitativas
Las variables cuantitativas son aquellas que nos permiten operativizar sus valores y asignarles números. Esto nos permite realizar diferentes procedimientos matemáticos y estadísticos. Las variables cuantitativas se dividen en dos categorías: discretas y continuas.
Variables cuantitativas discretas
Las variables cuantitativas discretas son aquellas cuyos valores no admiten valores intermedios. Por ejemplo, si estamos estudiando el número de hijos de una muestra de familias, solo podemos tener valores enteros, como 0, 1, 2, 3, etc. No podemos tener valores decimales o fraccionarios en este caso.
Variables cuantitativas continuas
Por otro lado, las variables cuantitativas continuas son aquellas cuyos valores forman parte de un continuo en el que se pueden encontrar valores intermedios. Por ejemplo, si estamos estudiando la estatura de una muestra de personas, podemos tener valores como 1.65 metros, 1.70 metros, 1.75 metros, etc. En este caso, podemos tener cualquier valor dentro de un rango determinado.
Tipo de variables según su relación con otras variables
Otra forma de clasificar las variables es según su relación con otras variables en un estudio. Esto nos ayuda a comprender cómo interactúan las diferentes variables y cómo afectan los resultados obtenidos.
Variables independientes
Las variables independientes son aquellas que se tienen en cuenta en la investigación y pueden o no ser modificadas por el experimentador. Estas variables son las que se manipulan o se controlan para observar su efecto en las variables dependientes. Por ejemplo, si estamos estudiando el efecto de un medicamento en la presión arterial, la variable independiente sería la administración del medicamento.
Variables dependientes
Las variables dependientes son aquellas que resultan modificadas por la variación existente en la variable independiente. Estas variables son las que se miden o se observan para analizar cómo cambian en respuesta a la variable independiente. Siguiendo con el ejemplo anterior, la variable dependiente sería la presión arterial de los individuos después de la administración del medicamento.
Variables moderadoras
Las variables moderadoras son aquellas que alteran la relación existente entre la variable dependiente e independiente. Estas variables pueden influir en la magnitud o dirección de la relación entre las variables. Por ejemplo, si estamos estudiando el efecto de un medicamento en la presión arterial, una variable moderadora podría ser la edad de los individuos. Es posible que el efecto del medicamento sea diferente en diferentes grupos de edad.
Variables extrañas
Las variables extrañas son aquellas que no se han tenido en cuenta en la investigación pero tienen un efecto sobre los resultados obtenidos. Estas variables pueden ser variables de confusión y pueden afectar la relación entre las variables independientes y dependientes. Por ejemplo, si estamos estudiando el efecto de un medicamento en la presión arterial, una variable extraña podría ser el consumo de cafeína de los individuos. El consumo de cafeína podría influir en los resultados y afectar la relación entre el medicamento y la presión arterial.
Tipo de variables según la escala en la que se miden
Por último, las variables también se pueden clasificar según la escala en la que se miden. Esto nos permite comprender el nivel de medición de las variables y las operaciones matemáticas que podemos realizar con ellas.
Variables nominales
Las variables nominales permiten distinguir la existencia de una cualidad concreta sin permitir una ordenación u operaciones matemáticas. Estas variables nos permiten clasificar a los individuos en diferentes categorías, pero no podemos establecer relaciones matemáticas entre ellas. Por ejemplo, si estamos estudiando la preferencia de color de una muestra de personas, podríamos tener categorías como “rojo”, “azul” y “verde”.
Variables ordinales
Por otro lado, las variables ordinales permiten establecer un orden entre los valores, pero no nos permiten establecer relaciones matemáticas entre ellos. Estas variables nos permiten clasificar a los individuos en diferentes categorías y establecer un orden jerárquico. Por ejemplo, si estamos estudiando el nivel de satisfacción de una muestra de clientes, podríamos tener categorías como “muy insatisfecho”, “insatisfecho”, “satisfecho” y “muy satisfecho”. Podemos establecer que “muy satisfecho” es una categoría superior a “satisfecho”, pero no podemos realizar operaciones matemáticas con estas categorías.
Variables de intervalo
Las variables de intervalo permiten establecer relaciones numéricas entre los valores, pero no tienen un cero absoluto identificable. Estas variables nos permiten medir la distancia o la diferencia entre los valores, pero no podemos realizar operaciones matemáticas como multiplicación o división. Por ejemplo, si estamos estudiando la temperatura en grados Celsius, podemos establecer que la diferencia entre 20°C y 30°C es la misma que la diferencia entre 30°C y 40°C, pero no podemos decir que 40°C es el doble de caliente que 20°C.
Variables de razón
Por último, las variables de razón permiten la operativización total de sus valores y nos permiten realizar diferentes transformaciones y establecer relaciones numéricas complejas entre ellos. Estas variables tienen un cero absoluto identificable, lo que nos permite realizar operaciones matemáticas como multiplicación y división. Por ejemplo, si estamos estudiando la duración de una tarea en minutos, podemos decir que una tarea que dura 30 minutos es el doble de larga que una tarea que dura 15 minutos.
Se pueden clasificar de diferentes formas, como según su operatividad, su relación con otras variables y la escala en la que se miden. Es importante tener en cuenta que los diferentes tipos de variables son una simplificación de la realidad y no deben limitarse a comprender totalmente lo que está ocurriendo. Se debe adoptar una mirada crítica sobre los resultados obtenidos y considerar todas las variables relevantes en un estudio.
