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La definición adecuada de las variables que se utilizan en un análisis estadístico es un aspecto fundamental de ésta disciplina. Son varias las formas en que se pueden clasificar, pero una diferenciación básica se plantea entre variables explicativas o independientes, y variables de respuesta o dependientes. Estas variables están relacionadas entre sí y es importante identificar sus características y cómo se relacionan; su correcta caracterización influye en otros aspectos del análisis estadístico, como por ejemplo en la construcción de un diagrama de dispersión y en la pendiente de una regresión lineal.
Variables explicativas y variables de respuesta
Una variable de respuesta o dependiente es un parámetro específico al cuál hacemos una pregunta en nuestro estudio. Una variable explicativa o independiente es un factor que incide en la variable de respuesta. Si bien en un estudio puede haber varias variables explicativas, nos ocuparemos del caso en que hay solo una.
Es posible que una variable de respuesta no haya sido identificada en un cierto estudio, dado que la identificación de estas variables depende de las preguntas que haga el investigador que desarrolla el trabajo. Un estudio descriptivo podría ser un ejemplo en el cuál no se identifica una variable de respuesta. En cambio, un experimento sí tendría una variable de respuesta incluida en su diseño, dado que el objetivo básico de un experimento es estudiar las causas de los cambios en una variable de respuesta de interés, generados por variables explicativas.
Profundización de los conceptos
Para entender mejor el alcance de cada definición analicemos dos ejemplos. En el primer caso se supone que un investigador está interesado en estudiar el estado de ánimo y las actitudes de un grupo de estudiantes universitarios de primer año. Todos ellos reciben un cuestionario diseñado para evaluar su grado de nostalgia. A los estudiantes también se les pregunta a qué distancia está la universidad de su hogar.
La evaluación de las respuestas a la encuesta puede hacerse siguiendo distintos enfoques. Un investigador puede estar interesado en tener una idea general de la situación emocional de un estudiante de primer año, nuevo en la universidad. En este caso no hay una variable de respuesta identificada, ya que no se analiza si hay una variable que pueda influir en otra.
Otro investigador puede utilizar los datos de la misma encuesta para responder a la pregunta de si los estudiantes cuyo hogar está más lejos de la universidad sienten más nostalgia. En este caso las respuestas a las preguntas del cuestionario sobre la nostalgia que sienten los estudiantes son los valores de una variable de respuesta, mientras que la distancia al hogar constituye los datos de una variable explicativa.
En el segundo ejemplo la pregunta que se plantea es si el número de horas dedicadas por un estudiante a hacer la tarea de una determinada materia tiene un efecto significativo en la calificación que obtiene en el examen final. En este caso el diseño del estudio define una variable explicativa y una de respuesta, ya que plantea el análisis de una variable que incide en la otra. El número de horas dedicadas a hacer la tarea es la variable explicativa o independiente y la calificación del examen de la materia es la variable de respuesta o dependiente.
Formas de representar las variables
Los diagramas de dispersión se utilizan para visualizar relaciones y tendencias entre las variables. No es necesario que las variables correspondan a una determinada definición, ya sea explicativa o de respuesta. Y cualquier variable puede representarse gráficamente en el eje que se desee en un sistema de coordenadas cartesiano. En el caso de que las variables que se grafican sean explicativa y de respuesta, se representa la variable explicativa en el eje horizontal (eje X) dado que es la variable independiente, y la variable de respuesta o dependiente se grafica en el eje vertical (eje Y).
Como ya se mencionara, la variable explicativa y la de respuesta se pueden llamar también independiente y dependiente respectivamente, dado que las modificaciones de la variable de respuesta están condicionadas por la otra variable, pero esto no pasa con la variable explicativa. Esta terminología no suele utilizarse en estadística dado que la variable explicativa no es realmente independiente, debido a que la variable toma valores ya definidos y no se tiene la posibilidad de que tome valores que puedan ser seleccionados por el investigador.
Fuente
Las variables de la investigación Universidad Rafael Landivar, Guatemala. biblio3.url.edu.gt/publiclg/biblio_sin_paredes/fac_politicas/2018/tecnico_trab/inici_pracinves/cont/06.pdf
