18 Ejemplos de variables extrañas

Las variables extrañas (VE) son factores relacionados con el fenómeno en estudio, pero no incluidos específicamente en la investigación.

Es un tercer tipo importante de variable en un estudio:

  1. Variable independiente: La variable que es manipulada o cambiada por el investigador.
  2. Variable dependiente: La variable que cambia como resultado de cambios en la variable independiente (ver también: variables independientes vs dependientes).
  3. Variables extrañas: Variables adicionales que no se observan o manipulan intencionalmente.

Las variables extrañas pueden afectar inadvertidamente a la variable dependiente. ¡No queremos esto porque interfiere con la validez interna del estudio!

Por esta razón, los investigadores tratan de diseñar sus estudios para minimizar la influencia de variables extrañas.

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    • Clima: El clima es una variable extraña muy común que puede afectar los resultados. Por ejemplo, si está probando las habilidades de conducción entre diferentes grupos de personas en diferentes días, la lluvia en la carretera tendrá un gran impacto.
    • Dormir: Si está probando las habilidades de diferentes grupos de personas, todos los grupos deben tener la misma cantidad de sueño para minimizar esta variable extraña.
    • Motivación del participante: Una cohorte poco motivada puede tener peores resultados, incluso si la motivación no es una variable considerada por los investigadores.
    • Ruido externo: Si se envían dos grupos de prueba a una sala de estudio para realizar una prueba, ambos grupos deben realizar la prueba con los mismos niveles de ruido externo para que los resultados no se vean afectados.
    • Hora del día: Si probó un grupo por la mañana y otro por la tarde, los resultados pueden variar.
    • Características de la demanda: Las características de demanda ocurren cuando los participantes de la investigación saben lo que el estudio está probando, por lo que cambian su comportamiento para cumplir con las expectativas de los investigadores.
    • Sesgo del investigador: Un estudio puede verse afectado por los sesgos de los investigadores que realizan el estudio.
    • Variables de instrumentación: A veces, los instrumentos de un estudio no están calibrados correctamente o incluso cambian en medio del estudio, lo que enturbia los resultados.

    1. Calidad del sueño y capacidad de conducción

    Variable independiente: Dormir

    Variable dependiente: Capacidad de conducción

    Variable extraña: Condiciones de la carretera (lluvia)

    Un equipo de investigadores del sueño está interesado en cómo la privación del sueño afecta la seguridad vial. Su hipótesis es que los malos hábitos de sueño están detrás de la tendencia al alza de los accidentes automovilísticos.

    Diseñan un estudio que implica que los participantes pasen la noche en su laboratorio del sueño. La mitad de los participantes van al laboratorio un miércoles y se les permite dormir tranquilamente. A la mañana siguiente, toman un examen de manejo estandarizado.

    La otra mitad de los participantes llega un jueves y se despierta cada vez que su cerebro se acerca a la etapa de sueño profundo. A la mañana siguiente, toman el mismo examen de manejo que el primer grupo de participantes.

    El puntaje de cada persona en el examen de manejo se tabula y analiza. Los resultados indican que los participantes privados de sueño en realidad se desempeñaron mejor en el curso que los demás participantes.

    Sin embargo, resulta que llovió el día que los participantes 'dormidos' tomaron el curso, llovió, lo que perjudicó su capacidad de conducción. En este caso, la lluvia es una variable extraña que afectó el DV.

    Grupo (Variable Independiente) Condiciones de la vía (variable extraña) Capacidad de conducción (variable dependiente)
    Conductores con una buena noche de sueño Lluvioso Peores puntajes en el examen de manejo
    Conductores con mala noche de sueño Claro Mejores puntajes en la prueba de manejo

    2. Efectos de la música en el levantamiento de pesas

    Variable independiente: Música

    Variable dependiente: Habilidad de levantamiento de pesas

    Variable extraña: Niveles de condición física subyacentes

    La música es un estímulo muy poderoso. A muchas personas les gusta escuchar música cuando realizan una actividad deportiva, como correr o levantar pesas.

    Un psicólogo deportivo quiere saber si la música suave de piano afectará el rendimiento en el gimnasio. El diseño del estudio es bastante sencillo.

    Cuando los miembros ingresan al gimnasio, se les entrega un par de auriculares especiales que han sido preprogramados para tocar música de piano o nada en absoluto.

    En este ejemplo, hay muchas variables extrañas:

    • Aptitud física: la condición física preexistente de los miembros del gimnasio puede afectar su desempeño, independientemente del tipo de música que se escuche.
    • Motivación: algunos miembros también pueden diferir entre sí en términos de su nivel de motivación.
    • Calidad del sueño: Lo bien que durmieron la noche anterior puede afectar sus habilidades.

    Cualquier variable que pueda afectar a la variable dependiente es una variable extraña que puede empañar la validez de los resultados.

    3. Estudio de comprensión de lectura

    Variable independiente: Prueba de estilo de historia.

    Variable dependiente: Comprensión lectora

    Variable extraña: Ruido

    Los investigadores están interesados ​​en cómo la organización de la información del texto afecta la comprensión lectora de los estudiantes de primaria. Así, construyen diferentes versiones de un mismo capítulo histórico.

    En una versión, el texto se presenta en forma larga. Todas las oraciones siguen secuencialmente en cada página.

    En la otra versión, el texto está organizado en pequeños bloques de información distribuidos en la página en diferentes secciones, con fotos y leyendas detalladas de eventos clave.

    Luego, los investigadores van a una escuela cercana y hacen que los estudiantes de diferentes aulas lean una versión u otra. Posteriormente, a todos los estudiantes se les da la misma prueba de comprensión.

    Desafortunadamente, algunas de las aulas estaban ubicadas al lado del patio de recreo. Mientras esos estudiantes leían, varias clases estaban en receso, por lo que el ambiente era bastante ruidoso.

    Este es un ejemplo de una variable extraña que definitivamente puede crear problemas para la validez interna del estudio.

    4. Comunicación marital y estrés

    Variable independiente: Intervención de consejería

    Variable dependiente: comunicación marital

    Variable extraña: vacaciones navideñas

    Un grupo de consejeros matrimoniales está interesado en probar un nuevo método para ayudar a las parejas a comunicarse.

    El método implica que cada persona en el matrimonio se turne para tomar una tarjeta de tema y hablar sobre ella durante 2 minutos. Los temas de las tarjetas son sobre áreas de desacuerdo bastante comunes entre las parejas casadas.

    El estudio se lleva a cabo durante un período de 3 meses, desde principios de noviembre hasta finales de enero.

    Al analizar los resultados al final del estudio, los consejeros notaron que las parejas en la mitad del estudio parecían tener más discusiones que las que participaron al principio o al final.

    ¿Puedes identificar la variable extraña?

    Resultó que las parejas en medio del estudio se sentían estresadas debido a la temporada navideña que ocurre en diciembre. Comprar regalos para la gente y tratar con multitudes mientras compraba hizo que las parejas se agitaran más fácilmente.

    5. Hábitos de vida y salud

    Variable independiente: Hábitos de estilo de vida

    Variable dependiente: Salud

    Variable extraña: Niveles de ingresos, genes y características de personalidad.

    Parece que cada año se dan a conocer los resultados de un importante estudio sobre la salud. En un estudio típico, los científicos médicos siguieron a un gran grupo de personas durante 30 años y examinaron cómo su estilo de vida afectaba su salud física.

    Los investigadores midieron varios factores, como cuánto dormían las personas en promedio, sus hábitos de ejercicio y su dieta. Al final del estudio, todas esas variables se comparan con medidas de salud física, como los niveles de colesterol y la presión arterial.

    Por supuesto, hay todo tipo de variables extrañas involucradas en este tipo de estudio. Por ejemplo, los factores adicionales que pueden afectar la salud incluyen:

    • Apoyo social
    • Niveles de ingreso
    • Caracteristicas de personalidad

    Si se mide, cada uno de esos EV se puede controlar estadísticamente, lo que significa que sus efectos se pueden eliminar estadísticamente para revelar los efectos de las variables predictoras por sí solas.

    6. Prueba de campo de una nueva aplicación

    Variable independiente: Nueva aplicación

    Variable dependiente: Compra de comida para llevar

    Variable extraña: Edad de Participantes

    Una empresa acaba de desarrollar una nueva aplicación fantástica para usuarios hambrientos. La aplicación permite a los usuarios hacer clic en la foto de la comida que desean y luego ubica el restaurante más cercano que ofrece esa comida para entrega.

    Para realizar una prueba de campo, la empresa selecciona aleatoriamente a personas en varias ciudades medianas en varias regiones del país. La empresa quiere atraer a una amplia base de usuarios, por lo que incluye personas de todas las edades que son usuarios actuales de aplicaciones similares.

    Después de tres meses de pruebas de campo, la empresa nota algo inusual en los datos. Los usuarios mayores dejaron de usar la aplicación después de un solo intento de compra.

    Durante las entrevistas de seguimiento, la empresa descubrió que el texto de su aplicación era demasiado pequeño para los usuarios mayores. Prefirieron otras aplicaciones con texto más grande que son mucho más fáciles de usar.

    En este ejemplo, la edad del usuario es una variable extraña.

    7. Ataques de tiburón y helado (correlación frente a causalidad)

    Variable independiente: Ataques de tiburones

    Variable dependiente: Helado

    Variable extraña: El verano

    Dos variables pueden estar correlacionadas entre sí, pero eso no significa que una sea la causa de la otra. La razón es que otra variable, una tercera variable, está jugando un papel causal, pero simplemente no se mide.

    Un ejemplo un tanto tonto aclarará esto: si una persona recolectara datos en ciudades costeras sobre ventas de helados y ataques de tiburones, los datos mostrarían un vínculo claro. A medida que aumentan las ventas de helados, también lo hacen los ataques de tiburones.

    Obviamente, hay una tercera variable en juego que está correlacionada con las dos variables que se examinan; esa variable es la temperatura.

    A medida que aumenta la temperatura, también aumentan las ventas de helados y, al mismo tiempo, también aumentan los ataques de tiburones porque hay más personas nadando en el océano a medida que aumenta la temperatura.

    Las terceras variables son ejemplos de vehículos eléctricos que siempre están presentes en la investigación correlacional.

    8. Fertilizantes y Crecimiento Vegetal

    Variable independiente: Nuevo fertilizante

    Variable dependiente: crecimiento de cultivos

    Variable extraña: Prácticas agrícolas individuales

    El equipo de científicos de una empresa agrícola ha desarrollado un fertilizante único hecho de material de desecho orgánico.

    Los camiones llenos de basura de un vertedero local se combinan con varios tipos de insectos y gusanos que comen la basura y expulsan una sustancia que es similar en composición a la tierra fértil.

    El equipo de investigación está listo para probar el fertilizante en el campo. Se ponen en contacto con los agricultores del estado y comienzan a diseñar un estudio que elimine tantas variables extrañas (EV) como sea posible.

    Generan una lista de vehículos eléctricos que incluyen:

    • duración de la luz solar diaria
    • composición del suelo existente
    • precipitación estimada
    • prácticas agrícolas individuales
    • calidad del aire
    • tipo de cultivos
    • etc.

    En última instancia, el equipo decide que hay demasiadas variables extrañas (EV) para considerar. Entonces, trasladan las pruebas a su laboratorio interior. Allí, pueden controlar todos los vehículos eléctricos y asegurarse de que cada uno sea el mismo para cada planta.

    9. Sesgo del experimentador

    El experimentador es la persona que interactúa con los participantes de la investigación en un experimento.

    Saludan a los participantes, explican los procedimientos del estudio, distribuyen varios formularios y guían a los participantes a través de los procedimientos experimentales.

    Su papel es esencial y reciben una amplia formación sobre cómo ser profesionales y participar en acciones estándar cada vez que llevan a cabo el estudio.

    Desafortunadamente, las personas a veces cometen errores y también tienen sus propios prejuicios e inclinaciones de los que pueden no ser plenamente conscientes.

    Si el experimentador actúa de manera sesgada hacia un grupo demográfico o género particular de los participantes, los resultados serán inválidos. Afortunadamente, el sesgo del experimentador es el tipo de variable extraña que se puede eliminar fácilmente con la capacitación y las precauciones adecuadas.

    10. Características de la demanda

    Las características de la demanda son cualquier señal en el experimento que pueda alertar a los participantes sobre el propósito del estudio.

    Estas señales podrían provenir de cualquier parte. Podría haber características físicas del laboratorio que sugieran el propósito del estudio. O bien, los tipos de preguntas en una encuesta de actitudes o un inventario de personalidad pueden sugerir un propósito.

    Estos son EV que definitivamente pueden afectar el DV y hacer que los resultados del estudio sean completamente inválidos. Por esta razón, es una práctica común que los investigadores dediquen un tiempo considerable a diseñar el estudio y considerar cuidadosamente todas las posibles características de la demanda para eliminar sus efectos.

    Conclusión

    Las variables extrañas (VE) son factores que están relacionados con el fenómeno en estudio y pueden invalidar los resultados de la investigación.

    Por ejemplo, si los participantes en el estudio consisten principalmente en un género o un grupo de edad, entonces los resultados de un estudio se verán afectados por la variable extraña de género o edad. Si el experimentador del estudio actúa de cierta manera con algunos participantes, pero no con otros, entonces esto también es un EV que puede invalidar las conclusiones de un estudio.

    Otros EV pueden incluir la hora del día del estudio o aspectos de la situación en la que se llevó a cabo el estudio. La investigación en salud está repleta de vehículos eléctricos porque hay muchos factores que afectan nuestra salud.

    Afortunadamente, con una planificación y un diseño cuidadosos, la mayoría de los vehículos eléctricos pueden eliminarse para que los investigadores puedan aislar los efectos de las variables de interés en el fenómeno que se estudia.

    Referencias

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