Los investigadores pueden contribuir a garantizar la validez y fiabilidad de sus resultados identificando y ajustando correctamente las variables extra\u00f1as. Esto implica reducir o eliminar los efectos de las variables extra\u00f1as, ya sea mediante el dise\u00f1o experimental (por ejemplo, aleatorizaci\u00f3n, contrabalanceo) o el an\u00e1lisis estad\u00edstico. (por ejemplo, incluyendo variables extra\u00f1as como covariables). De este modo, los investigadores pueden aumentar su confianza en los resultados del estudio y ofrecer informaci\u00f3n m\u00e1s precisa y valiosa a la comunidad cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1les son los tipos de variables extra\u00f1as?<\/h2>\n\n\n\n
Existen diversos tipos de variables externas que pueden influir en los resultados de una investigaci\u00f3n cient\u00edfica. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/p>\n\n\n\n
Variable de las caracter\u00edsticas de la demanda<\/h3>\n\n\n\n
Tipo de variable extra\u00f1a que se desarrolla cuando los participantes en una investigaci\u00f3n 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 espec\u00edfica, pueden ajustar su comportamiento en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n
Variables situacionales<\/h3>\n\n\n\n
Estos <\/strong>son variables extra\u00f1as que se producen como resultado de elementos del entorno o ambiente experimental. Las variaciones en la temperatura, la iluminaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n Variaciones individuales entre los participantes que, si no se tienen en cuenta, pueden influir en los resultados de la investigaci\u00f3n. Pueden tenerse en cuenta caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas como la edad, el sexo y la etnia, y psicol\u00f3gicas como los rasgos de personalidad, la capacidad cognitiva o el estado de \u00e1nimo.<\/p>\n\n\n\n Las variables del experimentador se clasifican en dos categor\u00edas. La primera es que las interacciones de los experimentadores con los participantes pueden influir inadvertidamente en su comportamiento, lo que es an\u00e1logo a la variable de caracter\u00edsticas de la demanda. El segundo factor es el sesgo potencial causado por el experimentador en la medici\u00f3n, observaci\u00f3n, an\u00e1lisis o interpretaci\u00f3n puede alterar los resultados del estudio.<\/p>\n\n\n\n Las variaciones en la t\u00e9cnica o los procesos de la investigaci\u00f3n, como las desviaciones en los equipos de medici\u00f3n o los m\u00e9todos de recogida de datos, pueden ser variables extra\u00f1as que influyan en las conclusiones.<\/p>\n\n\n\n Las variables temporales, como la hora del d\u00eda o el d\u00eda de la semana, pueden ser factores externos que influyan en los resultados de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Las caracter\u00edsticas de la tarea o el est\u00edmulo utilizados en el estudio, como su dificultad o familiaridad, pueden ser variables externas que influyan en los resultados del estudio.<\/p>\n\n\n\n He aqu\u00ed algunas medidas sencillas que los investigadores pueden adoptar para controlar las variables incontrolables:<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Una vez identificadas las variables extra\u00f1as que influyen en su estudio, puede elegir un m\u00e9todo de control. Los m\u00e9todos se asocian a una determinada categor\u00eda de variables, lo que simplifica la elecci\u00f3n de la t\u00e9cnica a aplicar. Entre los m\u00e9todos de control se incluyen los siguientes:<\/p>\n\n\n\n Este enfoque se refiere a las variables situacionales, temporales, de tarea y de caracter\u00edsticas de la demanda que surgen a lo largo del dise\u00f1o del estudio. Crear medidas est\u00e1ndar para un entorno coherente para todos los participantes.<\/p>\n\n\n\n Este enfoque est\u00e1 relacionado con las variables de los participantes, como el orden espec\u00edfico de los eventos del estudio. Para tenerlo en cuenta, puede ordenar a un grupo de participantes que termine una secci\u00f3n, mientras que otro grupo completa una secci\u00f3n diferente.<\/p>\n\n\n\n Este enfoque est\u00e1 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.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\nVariables de los participantes<\/h3>\n\n\n\n
Variable experimentador<\/h3>\n\n\n\n
Variables metodol\u00f3gicas<\/h3>\n\n\n\n
Variables temporales<\/h3>\n\n\n\n
Variables de tarea<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo controlar las variables extra\u00f1as?<\/h2>\n\n\n\n
1. Identificar posibles variables innecesarias<\/h3>\n\n\n\n
2. M\u00e9todo de control<\/h3>\n\n\n\n
Procedimientos normalizados<\/h4>\n\n\n\n
Contrapeso<\/h4>\n\n\n\n
Muestreo aleatorio<\/h4>\n\n\n\n
Enmascaramiento<\/h4>\n\n\n\n
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