El control de variables es esencial en la investigación científica para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados. Sin embargo, incluso los estudios preparados con mayor precisión pueden verse influidos por variables extrañas que no se manipulan ni se tienen en cuenta a propósito, pero que pueden influir en las conclusiones de la investigación. Las variables extrañas pueden contribuir a resultados incorrectos, malas previsiones y falta de replicabilidad en la investigación.
Este artículo repasará toda la información pertinente relativa a las variables extrañas, por qué son importantes y a qué tipos puede enfrentarse al realizar una investigación.
¿Qué son las variables extrañas?
Una variable extraña es aquella que no se manipula o controla intencionadamente en un estudio científico pero que, sin embargo, puede influir en la conclusión del estudio. Tienen la capacidad de confundir o distorsionar las variables, afectando principalmente a la(s) variable(s) dependiente(s).
Esto puede poner en peligro la validez del estudio y mermar la capacidad de extraer conclusiones adecuadas o hacer generalizaciones basadas en los resultados. Para garantizar la fiabilidad y validez de sus conclusiones, los investigadores deben analizar y controlar cuidadosamente las variables externas.
Las variables extrañas pueden proceder de diversas causas, como las diferencias entre los participantes, los cambios en el entorno o las circunstancias experimentales y las influencias ambientales incontroladas.
¿Por qué son importantes las variables extrañas?
Las variables extrañas son importantes, ya que pueden influir considerablemente en el resultado de la investigación científica al distorsionar e influir posiblemente en la(s) variable(s) dependiente(s).
Las variables extrañas, como ya se ha dicho, pueden conducir a resultados erróneos o engañosos si no se identifican y tienen en cuenta, lo que puede tener implicaciones sustanciales en futuras investigaciones y aplicaciones en el mundo real.
Las variables extrañas pueden causar sesgos como:
- Sesgo de desgaste: Ocurre cuando los participantes en la investigación que abandonan son sistemáticamente diferentes de los que se quedan;
- Sesgo de infracobertura: Ocurre cuando algún tipo específico de individuo de su población no está representado en la muestra;
- Sesgo de falta de respuesta: Se produce cuando las personas que no responden a una encuesta difieren significativamente de las que sí lo hacen;
- Sesgo de muestreotambién conocido como sesgo de comprobación: Ocurre cuando algunos miembros de la población objetivo tienen menos probabilidades de ser incluidos que otros;
- Sesgo de supervivencia: Ocurre cuando los investigadores establecen conclusiones basadas únicamente en casos de personas con éxito y no en todo el grupo.
Los investigadores pueden contribuir a garantizar la validez y fiabilidad de sus resultados identificando y ajustando correctamente las variables extrañas. Esto implica reducir o eliminar los efectos de las variables extrañas, ya sea mediante el diseño experimental (por ejemplo, aleatorización, contrabalanceo) o el análisis estadístico. (por ejemplo, incluyendo variables extrañas como covariables). De este modo, los investigadores pueden aumentar su confianza en los resultados del estudio y ofrecer información más precisa y valiosa a la comunidad científica.
¿Cuáles son los tipos de variables extrañas?
Existen diversos tipos de variables externas que pueden influir en los resultados de una investigación científica. He aquí algunos ejemplos:
Variable de las características de la demanda
Tipo de variable extraña que se desarrolla cuando los participantes en una investigación modifican su comportamiento o reacciones como resultado de las pistas o expectativas proporcionadas por el propio experimento. Por ejemplo, si los participantes sienten que se espera de ellos que se comporten o respondan de una manera específica, pueden ajustar su comportamiento en consecuencia.
Variables situacionales
Estos son variables extrañas que se producen como resultado de elementos del entorno o ambiente experimental. Las variaciones en la temperatura, la iluminación o los niveles de ruido, por ejemplo, pueden influir en los resultados del estudio, al igual que la presencia de otras personas o distracciones en el entorno.
Variables de los participantes
Variaciones individuales entre los participantes que, si no se tienen en cuenta, pueden influir en los resultados de la investigación. Pueden tenerse en cuenta características demográficas como la edad, el sexo y la etnia, y psicológicas como los rasgos de personalidad, la capacidad cognitiva o el estado de ánimo.
Variable experimentador
Las variables del experimentador se clasifican en dos categorías. La primera es que las interacciones de los experimentadores con los participantes pueden influir inadvertidamente en su comportamiento, lo que es análogo a la variable de características de la demanda. El segundo factor es el sesgo potencial causado por el experimentador en la medición, observación, análisis o interpretación puede alterar los resultados del estudio.
Variables metodológicas
Las variaciones en la técnica o los procesos de la investigación, como las desviaciones en los equipos de medición o los métodos de recogida de datos, pueden ser variables extrañas que influyan en las conclusiones.
Variables temporales
Las variables temporales, como la hora del día o el día de la semana, pueden ser factores externos que influyan en los resultados de la investigación.
Variables de tarea
Las características de la tarea o el estímulo utilizados en el estudio, como su dificultad o familiaridad, pueden ser variables externas que influyan en los resultados del estudio.
¿Cómo controlar las variables extrañas?
He aquí algunas medidas sencillas que los investigadores pueden adoptar para controlar las variables incontrolables:
1. Identificar posibles variables innecesarias
Los investigadores deben analizar cuidadosamente todos los factores potenciales que puedan influir en los resultados del estudio e identificar aquellos que sean ajenos al mismo.
2. Método de control
Una vez identificadas las variables extrañas que influyen en su estudio, puede elegir un método de control. Los métodos se asocian a una determinada categoría de variables, lo que simplifica la elección de la técnica a aplicar. Entre los métodos de control se incluyen los siguientes:
Procedimientos normalizados
Este enfoque se refiere a las variables situacionales, temporales, de tarea y de características de la demanda que surgen a lo largo del diseño del estudio. Crear medidas estándar para un entorno coherente para todos los participantes.
Contrapeso
Este enfoque está relacionado con las variables de los participantes, como el orden específico de los eventos del estudio. Para tenerlo en cuenta, puede ordenar a un grupo de participantes que termine una sección, mientras que otro grupo completa una sección diferente.
Muestreo aleatorio
Este enfoque está relacionado con las variables de los participantes y garantiza que todos ellos tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Al dividir a las personas en un grupo de control y un grupo experimental, por ejemplo, puede extraer nombres al azar para asegurarse de que cada individuo tiene la misma probabilidad de estar en uno u otro grupo.
Enmascaramiento
Este enfoque se centra en las variables del experimentador. El enmascaramiento consiste en hacer que alguien administre el experimento sin conocer el objetivo del estudio.
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