Definición de una variable predictora
Mia es una psicóloga que está interesada en desarrollar un programa para estudiantes universitarios de primera generación. A fin de obtener datos de referencia que se puedan utilizar para crear su programa, Mia decide realizar un estudio. Mia quiere saber si existe una relación entre la asistencia de los estudiantes universitarios de primera generación y el promedio de calificaciones. Más específicamente, quiere probar su hipótesis de que la asistencia se puede usar para predecir el promedio de calificaciones. En este ejemplo, la asistencia es la variable predictora.
Una variable predictora es una variable que se utiliza para predecir alguna otra variable o resultado. En el ejemplo que acabamos de usar ahora, Mia está usando la asistencia como un medio para predecir otra variable, el promedio de calificaciones.
Diferencia entre predictor e independiente
La variable predictora a menudo se confunde con la variable independiente. Aunque estos términos a menudo se usan indistintamente, en realidad se refieren a dos conceptos diferentes. La variable predictora y la variable independiente son similares en el sentido de que se utilizan para observar cómo afectan alguna otra variable o resultado. La principal diferencia es que las variables independientes se pueden utilizar para determinar si una variable es la causa de cambios en otra, mientras que las variables predictoras no.
Las variables independientes son manipuladas por el investigador de tal manera que le permite concluir que la variable independiente causa o no causa los cambios en la otra variable o resultado. Las variables predictoras generalmente no son manipuladas por el investigador. Las diferencias y los cambios en la variable predictora entre sujetos suelen ocurrir de forma natural. Las variables independientes se utilizan en verdaderos diseños experimentales; Las variables predictoras se utilizan en investigaciones no experimentales.
Veamos el estudio de Mia. Ella está mirando la asistencia de los estudiantes tal como está. Ella no va a hacer que los estudiantes alteren su patrón de asistencia por el bien de su estudio. ¿Te imaginas cómo responderían los estudiantes si Mia dijera que necesito que faltes treinta días a la escuela y luego me reportes tu promedio de calificaciones? Esto sería muy poco ético y molestaría a muchos estudiantes. Mia observará su asistencia como ocurre naturalmente y luego verá cómo su asistencia influye en su promedio de calificaciones.
Digamos que Mia realizó su estudio y descubrió que los estudiantes que asistían más días a la escuela tenían las calificaciones más altas. ¿Significa esto que asistir a la escuela hace que su promedio de calificaciones aumente? No, no lo hace. Simplemente significa que existe una relación positiva entre la asistencia y el promedio de calificaciones y que puede predecir el promedio de calificaciones de alguien en función de su asistencia.
Ejemplos adicionales
Digamos que Mia también está interesada en agregar deportes y música a su programa. Ella realiza un estudio para determinar si la participación en deportes o música puede predecir el promedio de calificaciones. Mia pregunta a los 350 estudiantes universitarios de primera generación si practican deportes o están involucrados en la música, y luego registra su promedio de calificaciones durante cuatro semestres. En este ejemplo se ilustran dos variables predictoras: participación en deportes y participación en música. Ambas variables se utilizan para predecir un único resultado: el promedio de calificaciones.
Jim, el colega de Mia, está trabajando en un proyecto independiente. Quiere saber si el nivel de educación puede predecir los ingresos. Pregunta a 300 participantes cuántos años de educación tienen y sus ingresos actuales. Jim descubrió que los que tenían un diploma de secundaria ganaban en promedio veinte mil dólares al año menos que los que tenían una licenciatura y cuarenta mil menos que los que tenían un título de posgrado. Jim concluye que el nivel de educación sí predice los ingresos. La variable predictora en este ejemplo es el nivel de educación.
Resumen de la lección
Las variables predictoras son variables que se utilizan para predecir alguna otra variable o resultado. Las variables predictoras a menudo se confunden con variables independientes, que son manipuladas por el investigador en un experimento. Sin embargo, a menudo se confunden porque ambos están acostumbrados a ver cuánto (o poco) influyen en la otra variable dependiente. A diferencia de las variables independientes, las variables predictoras generalmente no son manipuladas por el investigador, no indican que una variable cause otra y se utilizan en diseños no experimentales. Por ejemplo, probablemente no querrá decirle a alguien que acepte deliberadamente un recorte salarial y le informe de su felicidad; sólo se puede observar desde lejos y sin interferencias.
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