Variabile dependente și independente: ce sunt, cu exemple

Variabila independentă și variabila dependentă Ei formează două dintre cele mai cunoscute categorii din lumea științei și cercetării în domenii precum medicină, psihologie, sociologie și alte domenii ale cunoașterii.

Ele nu sunt doar concepte fundamentale în realizarea experimentelor; În plus, ele ajută la înțelegerea modului în care funcționează realitatea din analiza fenomenelor izolate. Pe scurt, ele ne permit să reducem complexitatea a ceea ce studiem și să ne concentrăm pe elemente simple care pot dezvălui cunoștințe științifice.

În acest articol vom vedea care sunt variabilele dependente și independente, cu mai multe exemple care ajută la înțelegerea rolului său în știință și în utilizarea instrumentelor statistice.

• Articol înrudit: "Cele 11 tipuri de variabile utilizate în cercetare"

Variabile dependente și independente: ce sunt acestea?

În psihologie, ca și în orice altă disciplină științifică, cercetarea este esențială pentru a realiza dezvoltarea de noi tehnici, metode, modele explicative și aplicații practice, sau pentru a îmbunătăți sau garanta securitatea și veridicitatea preexistente

Și pentru a investiga ceva trebuie să ținem cont că în orice experiment este necesar să se evalueze și să manipuleze diferite variabile. Variabilele sunt trăsături sau caracteristici care pot varia prin adoptarea unor valori sau categorii diferite și ale căror variația ne poate oferi indicii despre cum se produce un fenomen care ne interesează sau de ce apare studiu.

Deci variabilele sunt elemente ale realității pe care le putem defini într-un mod specific și previzibil până în punctul în care găsim repetat de mai multe ori în natură sau în societate la ce se referă. De exemplu, sexul este o variabilă, iar ceea ce indică se reflectă în majoritatea ființelor umane pe care le observăm, foarte puține situații care prezintă ambiguitate.

La nivel operațional, Ori de câte ori vom lucra experimental, vom face acest lucru cu două tipuri principale de ele: variabilă dependentă și variabilă independentă.. Să le vedem pe fiecare pe parcursul acestui articol.

Definiția de bază a variabilei independente

O variabilă independentă este definită ca orice variabilă care este pusă la încercare la nivel experimental, fiind manipulată de cercetători în vederea testării unei ipoteze. Este despre o proprietate, calitate, caracteristică sau aptitudine cu puterea de a afecta restul variabilelor, putând modifica sau marca comportamentul celorlalte variabile.

Astfel, diferitele valori ale acestei variabile vor fi esențiale pentru proiectarea și interpretarea rezultatelor experimentului, deoarece le poate explica.

De exemplu, puteți marca diferitele situații prin care vor trece participanții în timpul experimentului (dacă trec prin mai multe) sau grupurile care vor trece prin diferite condiții experimentale. În aceste cazuri am putea vorbi de variabile independente intrasubiecți sau, respectiv, intersubiecți.

Variabila independentă sEste numit astfel tocmai pentru că valorile sale nu vor fi modificate de restul variabilelor din experimentul în sine.. Sexul sau vârsta sunt câteva variabile care, de regulă, tind să fie independente, deoarece nu se modifică în funcție de câteva variabile. Desigur, le putem folosi pentru a studia alte variabile.

În orice caz, variabilele sunt dependente sau independente în funcție de contextul în care ne aflăm. Într-o investigație, genul muzical preferat poate fi variabila dependentă, iar în alta poate fi variabila independentă.

Variabila dependenta: concept

Referitor la variabila dependentă, vorbim despre acea calitate sau caracteristică al cărei comportament este afectat de variabila independentă. Acestea sunt variabilele care sunt măsurate pentru a putea interpreta rezultatele. Cu alte cuvinte, este ceea ce se observă pentru a vedea dacă se modifică sau cum se schimbă, în anumite condiții (controlate prin utilizarea variabilelor dependente).

În acest fel ne confruntăm cu tipul de variabilă pe care o analizăm în experiment sau investigație, evaluând modul în care se comportă pe baza valorilor independentei. Daca variabila independenta este cauza, am putea considera ca cea dependenta este efectul pe care il masuram din faptul ca l-am manipulat pe primul.

Desigur, trebuie considerat că nu toate investigaţiile în care sunt utilizate variabile dependente şi independente exprimă relaţii cauzale. Adică faptul că prin modificarea valorii variabilei independente se modifică și valoarea dependentei în urma a model mai mult sau mai puțin previzibil, nu înseamnă că cauza acestei ultime modificări a fost manipularea variabilei independent. În special în științe sociale, acest tip de fenomen poate exprima un simplu efect de corelare.

De exemplu, dacă întrebați pe cei cu un nivel de educație mai scăzut despre intenția lor de a vota se obține un rezultat diferit de a întreba despre intenția lor votati celor care au studii universitare, asta nu trebuie sa insemne ca variabila independenta „nivel de educatie” este cea care genereaza aceasta variație; Este posibil să existe o altă variabilă ascunsă care explică atât intenția diferită de vot, cât și nivelul scăzut de studii, precum lipsa resurselor financiare.

• Te-ar putea interesa: "15 exemple de variabile calitative, cu explicații"

Detalii despre utilizarea sa în cercetare

Împărțirea între variabila dependentă și variabila independentă este un element de bază care face parte din orice investigație care se desfășoară. Dar numărul de variabile de luat în considerare, precum și tipul de proiectare experimentală și ceea ce se intenționează de fapt să fie analizat, pot varia enorm.

De exemplu, un design simplu poate necesita doar utilizarea unei variabile independente și a uneia independente. În general, se recomandă ca cel puțin în ceea ce privește variabila independentă să folosim doar una câte una, deoarece cu cât numărul de independenți este mai mare, cu atât este mai mare complexitatea experimentului și posibilitatea de a provoca o eroare de măsurare.

Cu toate acestea, dacă, de exemplu, dorim să evaluăm efectele unui medicament, este mai potrivit să evaluăm diferite elemente în același experiment. Am putea avea o variabilă intergrup independentă, care ar fi tipul de grup (grup de subiecți cu drog și grup de subiecți de control, de față pentru a vedea dacă există diferențe semnificative) și un intra-grup care ar fi momentul tratamentului (pre-tratament, post-tratament și urmare).

De asemenea, ca variabile dependente am putea evalua diferite aspecte, cum ar fi nivelurile de depresie, gândurile suicidare, tiparele alimentare, libidoul, cantitatea și calitatea somnului.

În orice caz, relația dintre variabila dependentă și cea independentă va fi aceeași și trebuie verificat întotdeauna dacă există un efect al fiecăreia dintre variabile. independente de cele dependente (și nu numai de fiecare dintre cele independente ci și de dacă interacțiunea dintre ele are efect asupra celor dependente). Acest lucru poate fi evaluat prin diferite tipuri de design, cum ar fi ANOVA.

Un alt aspect de luat în considerare este că, în funcție de ceea ce urmează să fie investigat și de modul în care va fi efectuată respectiva investigație, aceeași realitate poate fi o variabilă dependentă sau independentă.

De exemplu, indicele de masă corporală al unei persoane poate fi o variabilă independentă dacă este utilizat pentru a evalua dacă acest lucru afectează o altă variabilă sau poate fi o variabilă dependentă dacă evaluăm că același IMC poate depinde de altul variabil. Astfel, mai degrabă poziția din care analizăm variabila, decât variabila în sine, este cea care o face dependentă sau independentă.

Exemple de utilizare a acestuia în știință

În concluzie, să ne uităm la câteva exemple de situații sau investigații în care putem vedea o variabilă dependentă și o variabilă independentă.

Un prim caz ar putea fi un studiu vizat analiza nivelul de alterare a ritmului cardiac generat de expunerea la diferite niveluri de altitudine la persoanele cu acrofobie. În acest caz, înălțimea la care este expus subiectul ar fi variabila independentă, în timp ce ritmul cardiac ar fi variabila dependentă.

Un alt studiu ar putea fi analizarea efectelor pe care tipul de limbaj folosit în instrumentele de evaluare a stimei de sine le poate avea asupra autoevaluării pacienților. Tipul de limbaj ar putea fi o variabilă independentă, iar rezultatele din chestionarele de stima de sine sunt cele dependente.

Un al treilea exemplu ar putea fi o anchetă care analizează efectul sedentarismului/nivelurilor de activitate fizică asupra indicelui de masă corporală, fiind IMC variabila dependentă, iar nivelurile de activitate fizică independentă.

Un al patrulea și ultim exemplu poate fi găsit într-un studiu care evaluează modul în care afectul pozitiv afectează nivelul de satisfacție în viață. Nivelurile de afect pozitiv ar fi variabila independentă, iar variabila dependentă ar fi nivelurile de satisfacție cu viața.