¿Qué son las Medidas Compuestas? Resumen y métodos

Variables de Ciencias Sociales

El método científico fue diseñado para probar preguntas de manera objetiva y repetible. Cuando se emplea correctamente, el método científico estandariza la experimentación y reduce el sesgo experimental. Al escribir una hipótesis, o la pregunta que un experimento intenta responder, se prueban las variables . Una variable científica es simplemente un factor en un experimento que afecta el resultado. Hay varios tipos de variables.

1. Variable independiente: la variable independiente es la variable que el experimentador cambia a propósito.
2. Variable dependiente: La variable dependiente es la medida de lo que cambió la variable independiente.
3. Variable de confusión: las variables de confusión dañan involuntariamente la fidelidad de un experimento y pueden afectar la variable independiente, la variable dependiente o ambas.
4. Variable extraña: Variables que son extrañas que afectan el resultado del experimento, pero que no fueron intencionadas por el investigador. Todas las variables de confusión son extrañas, pero no todas las variables extrañas son de confusión.
5. Variable de control: en muchos experimentos, se requiere un control para garantizar que la variable independiente sea la razón real del resultado investigado.

Todo esto se puede aplicar a un experimento de ciencias sociales. Valerie, una estudiante de secundaria, quiere estudiar cuántos estudiantes sienten que han sido intimidados mientras asistían a su escuela. Ella crea un instrumento de investigación escribiendo un formulario de dos preguntas. Dice lo siguiente:

• ¿Cuál es su nombre?
• ¿Te has sentido intimidado en la escuela este año? Un círculo. SÍ NO

En este caso, la variable independiente es el cuestionario. La variable dependiente es el resultado del cuestionario. Desafortunadamente, la mitad de la clase de noveno grado se fue de excursión el día de su experimento, lo cual es una variable extraña que afecta el resultado final del estudio. Una variable de confusión que Valerie no consideró es que al pedirles a los estudiantes que se identifiquen por su nombre antes de admitir el acoso, hace que sea mucho menos probable que sus compañeros sean honestos. Por lo tanto, la fidelidad de su estudio se ve perjudicada.

¿Qué es una variable compuesta?

Una variable compuesta ocurre cuando el experimentador combina dos o más variables individuales en una variable. Cada variable dentro de la variable compuesta debe estar altamente relacionada entre sí. Las variables compuestas generalmente se usan para probar ideas generales que involucran conceptos multidimensionales. Por ejemplo, una prueba de variable compuesta común podría evaluar los efectos de un nuevo medicamento recetado en un individuo que toma otro medicamento. Una variable compuesta podría explicarse como el efecto de 600 mg de Examplix, un nuevo medicamento recetado para la presión arterial, en personas que toman ibuprofeno de venta libre regularmente para aliviar el dolor.

También se pueden utilizar en las ciencias sociales, que son por naturaleza multidimensionales. Los conceptos multidimensionales son características, atributos o características que no se pueden observar, medir o contar fácilmente. Estos pueden incluir:

• Pobreza
• Inteligencia
• Discapacidad
• Salud
• Altruismo
• Atletismo
• Cultura

Si bien puede pensar en ejemplos de cada uno de estos atributos, no hay un solo elemento que defina la totalidad del atributo. Una persona atlética que se destaca en el fútbol debe ser un corredor rápido, capaz de triangular patadas a su destino objetivo, dispuesto y capaz de trabajar como parte de un equipo, flexible y muchos otros atributos multidimensionales. Los atributos unidimensionales son aquellos que tienen un solo aspecto a observar. Ejemplos de esto incluyen el color de los ojos, el peso o la altura de un puente.

Los análisis multidimensionales son mucho más complicados que las hipótesis «si, entonces» que a menudo se escriben para la experimentación simple. Para medir variables compuestas, se especifican indicadores para identificar el concepto. Cada indicador se combina en un solo puntaje, que luego se agrega en un número de punto de datos final.

Creación de variables compuestas

Antes del inicio del experimento, se debe decidir la matriz sobre cómo se identificarán, probarán y medirán las variables compuestas. A cada aspecto de la variable compuesta se le asigna su propio indicador. El indicador debe ser comprobable y medible dentro del alcance del experimento. Curiosamente, si el experimento es lo suficientemente complejo, cada indicador individual puede tener una puntuación compuesta. Una vez que se han compilado estos índices, se denomina variable de índice compuesto . Todos los puntos de datos del experimento tendrán una sola variable de índice compuesto. Luego, los datos se agregan usando una variedad de medios. Estas estrategias de agregación incluyen:

• Promedio
• Significar
• Modo
• promedio ponderado
• Agrupación significativa

Ejemplo de variables compuestas

Examplix, el medicamento farmacéutico ficticio mencionado anteriormente, requirió más pruebas compuestas antes de la aprobación de la FDA. Durante las pruebas independientes, algunos pacientes experimentaron una disminución de los síntomas de depresión después de tomar Examplix, aunque lo diseñaron para tratar la salud cardiovascular. Los científicos diseñaron un estudio que explora la relación entre una dosis de 400 mg de Examplix, los eventos cardiovasculares y la salud mental. Realizaron otro estudio que midió la presión arterial, la frecuencia cardíaca y los síntomas depresivos en pacientes que experimentaban problemas cardíacos y problemas de salud mental. Los indicadores de la salud cardiovascular fueron principalmente puntuaciones cuantitativas como la presión arterial, la frecuencia cardíaca en reposo y la frecuencia cardíaca durante el ejercicio. Los indicadores de salud mental fueron principalmente puntajes cualitativos como cuestionarios y entrevistas con profesionales de la salud mental. Agregaron todos estos datos usando una combinación de promedios ponderados y agrupaciones significativas, creando una puntuación compuesta en estadísticas que era precisa y confiable.

Ventajas y desventajas de las medidas compuestas

Las medidas compuestas tienen pros y contras. Pueden ser difíciles, lentos y costosos de probar. Los malos actores en la industria farmacéutica ocasionalmente han usado medidas compuestas para sesgar sus datos a su favor. Sin embargo, las variables compuestas son más sólidas y completas que muchos tipos de experimentos unidimensionalmente variables. Ejemplos de variables unidimensionales son el peso, la altura o el color. Son más fuertes en el análisis ya que se basan en dos o más variables que se correlacionan entre sí. La medida compuesta también ofrece un beneficio estadístico. Tanto el sesgo estadístico como el impacto de los valores atípicos estadísticos son menores, debido a la amplia gama de puntajes que ofrecen los indicadores de puntajes compuestos.

Resumen de la lección

Una variable científica es un factor en un experimento que afecta el resultado. Hay varios tipos de variables. Las variables independientes son cambiadas a propósito por el experimentador, y la variable dependiente es cambiada por la variable independiente y medida. Los atributos unidimensionales son aquellos que tienen un solo aspecto a observar. Durante el análisis unidimensional , el estudio de cosas como el peso o la altura, generalmente solo se requiere una variable independiente y una dependiente.

Una variable compuesta ocurre cuando el experimentador combina dos o más variables individuales en una variable. Cada variable dentro de la variable compuesta debe estar altamente relacionada entre sí. Las variables compuestas suelen probar conceptos multidimensionales , que son características, atributos o características que no se pueden observar, medir o contar fácilmente. Estos pueden incluir la pobreza, la salud y el atletismo. Al probar variables compuestas, indicadoresdebe ser usado. Los indicadores son hechos individuales dentro de conceptos multidimensionales. Combinan cada indicador en un solo puntaje, que luego se agrega en un número de punto de datos final. En algunos experimentos, cada indicador individual puede tener una puntuación compuesta. Una vez que se han compilado estos índices, se denomina variable de índice compuesto . Si bien esta estrategia experimental también tiene algunas desventajas, una de las ventajas importantes de las variables compuestas es que son más sólidas y completas que las variables unidimensionales.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador