¿Qué es una variable dependiente?

Dentro de las diversas herramientas de medición que se pueden aplicar a pruebas, análisis o estudios, la variable dependiente es bastante común. Además, se puede aplicar en diferentes ámbitos, aunque donde más se utiliza es en la investigación.

Sin embargo, la búsqueda de las variables dependientes no sólo se aplica a la investigación. También se puede aplicar al ámbito de los números y a los entornos financieros.

¿Qué son las variables dependientes?

Si hubiera que hacer un primer resumen sencillo, podríamos decir que una variable dependiente es un elemento con capacidad de variación que se incluye dentro de un análisis o prueba.

Por ejemplo, si realizamos un análisis numérico sobre cifras estables, pero una de ellas es variable, esta sería la variable dependiente. Pero, este es un ejemplo muy simple.

Otro ejemplo, algo más complejo, si se realiza un estudio en el que se mide el resultado de una prueba por sus puntuaciones, la variable dependiente sería el resultado final de cada participante en la prueba.

Dentro de la investigación, la variable dependiente se considera como la parte estable del análisis. Por su parte, la variable independiente es la que se confronta haría para poder buscar una relación entre causa y efecto en una acción o hecho.

¿Cómo se aplican las variables?

Como en cualquier método de análisis existen diferentes caminos para la aplicación de estas herramientas. Aunque parecen operaciones simples, en ocasiones pueden ser realmente complicadas.

Hay que tener en cuenta que no siempre se puede distinguir de manera rápida entre una variable dependiente o una independiente.

Para poder determinar cuál es cuál dentro de las variables, es interesante saber que la dependiente siempre será aquella que se puede medir. Por tanto, cuando lo que se busca es ver como una variable puede afectar a otra, siempre será la dependiente la que resulte afectada.

¿Y por qué una variable independiente se llama de este modo? La respuesta es sencilla: porque la podemos manipular para realizar diferentes experimentos o buscar alternativas a un mismo resultado.

Por ejemplo, si hacemos una previsión de ingresos podemos manipular el monto del ingreso por un concepto determinado y esto nos ofrecerá diferentes resultados. Cada uno de los resultados sería una variable dependiente fruto de la aplicación de una independiente.

Aunque parece complicado por el baile de términos, lo cierto es que no lo es tanto. Esto es algo que realmente aplicamos de manera natural en nuestra vida. Cuando, por ejemplo, hacemos un cálculo de lo que nos va a costar unas vacaciones y partimos de una cantidad fija de dinero estamos experimentando con variables dependientes e independientes.

Qué es importante al elegir variables

Realmente se suele considerar que es más importante aprender a determinar bien las variables dependientes. La búsqueda de variables dependientes, aplicado a la ciencia, es una de las claves básicas de cualquier investigación.

Algunos factores que se tienen en cuenta para esta búsqueda son los siguientes:

Que sean estables: cuando existe estabilidad en un dato siempre es una buena noticia si queremos que se trate de una variable dependiente de buena calidad. Cuanta más estabilidad y más se repita ese dato, más fiables son los resultados. Esto implica que, aplicada la variable independiente, tenemos una referencia mucho mejor para el resultado final

Que sea fácil de operar: esta es otra clave relevante ya que, si aplicar una variante es muy complejo, además de obligar a invertir mucho tiempo, puede también acabar distorsionando el resultado final si no se acierta en su aplicación

Por último, también debemos tener en cuenta la importancia de una variable controlada. La variable controlada será la que no va a modificarse a lo largo del experimento o análisis a través de las variables controladas será como se permita introducir mayor precisión en la relación entre independientes y dependientes.

En definitiva, se trata de una forma no muy definida en cuanto aplicación, pero que permite determinar de manera más precisa los resultados o las soluciones a problemas, análisis, etc.

Publicidad