Variables extrañas y confusas: diferencias y ejemplos

Publicado el 21 septiembre, 2020

Validez interna

Josh está enamorado. Lleva un tiempo con su novia y quiere proponerle matrimonio. Pero no sabe cómo debería hacerlo. ¿Debería proponerle matrimonio a la multitud? Cuando estan solos ¿En el lugar donde fueron para su primera cita? ¿Después de que la lleve a París o las Bahamas?

Josh es psicólogo y se gana la vida investigando, por lo que decide hacer un estudio sobre las propuestas de matrimonio y averiguar cuál le gusta más a las mujeres. Así es como decidirá cómo proponerle matrimonio. Reúne a un grupo de mujeres, les muestra videos de propuestas de matrimonio y luego mide sus reacciones: si lloran o si su corazón se acelera o si simplemente lo miran y dicen ‘Eh’.

En la investigación, la validez interna es cuando un investigador puede decir que solo la variable independiente causó cambios en la variable dependiente. Por ejemplo, en el estudio de Josh, los videos son la variable independiente y las reacciones de las mujeres son la variable dependiente. Si Josh cambia los videos que muestra a las mujeres, ve diferentes reacciones. Si su validez interna es alta, puede decir que la diferencia en los videos provocó los cambios en las reacciones.

Si la mayoría de las mujeres que ven el video A dicen: “¡Oh, qué dulce!” y la mayoría de las mujeres que ven el video B dicen: ‘Bueno, eso es un error épico’, entonces Josh quiere estar seguro de que en realidad es el video el que está causando las reacciones, no otra cosa. Veamos más de cerca las variables que podrían afectar a la variable dependiente además de la variable independiente: extrañas y de confusión.

Variables ajenas

Bueno. Entonces, imaginemos que Josh ha preparado su experimento. Cada sujeto es llevado a una pequeña habitación y se le muestran dos de seis videos diferentes. Josh mide su reacción a cada video y luego su reacción en general.

Josh espera ver a las mujeres reaccionar de manera más positiva a los videos que creen que son más románticos. No solo eso, sino que cree que si le muestra a una mujer dos propuestas que la mayoría de las mujeres creen que son realmente románticas, entonces ella tendrá un nivel de reacción más alto en general que alguien a quien se le muestra solo un video realmente romántico y uno que es, bueno, bueno de romántico. Pero, ¿qué pasa si a las mujeres a las que se les muestran dos videos de propuestas realmente románticas las ponen en una habitación mucho más cálida que las otras mujeres? ¿O qué pasa si les dan una rosa roja antes de entrar en la habitación, pero las otras mujeres no?

Ambos son ejemplos de variables extrañas o variables presentes en el experimento que no se están estudiando. Si todas las mujeres a las que se les muestran las dos propuestas más románticas son altas y todas las demás mujeres son bajas, ¿marcará la diferencia? ¿Qué pasa con los ejemplos que dimos anteriormente de temperatura ambiente o la rosa? ¿Cómo afectarán esos a los resultados del estudio?

El problema con las variables extrañas es que pueden afectar a la variable dependiente, pero es posible que no. No hay forma de saberlo hasta que finalice el experimento. Las variables extrañas generalmente se agrupan en tres categorías:

  1. Variables físicas o situacionales: ocurren cuando la situación física de los sujetos cambia para ciertos grupos, como el hecho de que las mujeres a las que se les muestran las propuestas más románticas se encuentran en una habitación más cálida.
  2. Variables personales: se dan cuando un grupo tiene personalidad u otros rasgos que los miembros del otro grupo no tienen. Por ejemplo, ¿qué pasa si las mujeres a las que se les muestran los videoclips más románticos también son de naturaleza más romántica que las otras mujeres?
  3. Variables del investigador: estas son cuando el investigador, él mismo, hace algo diferente para los distintos grupos del experimento. Por ejemplo, ¿qué pasaría si Josh fuera muy amable con las mujeres que vieron los dos videos románticos y fuera muy brusco con los otros grupos?

Observe que las variables extrañas solo son importantes si están presentes para un grupo y no para el otro. Si todos sus sujetos están expuestos a la misma variable extraña (como si Josh fuera amable con todos los sujetos), entonces no cambiará su variable dependiente y no se considera una variable extraña.

Variables de confusión

Entonces, las variables extrañas afectan su variable dependiente de alguna manera, y lo que realmente desea es que la variable independiente sea la única que afecte a su variable dependiente. Pero, ¿qué pasa si tiene una variable extraña que está relacionada con su variable independiente, que a su vez afecta su variable dependiente?

Por ejemplo, ¿qué pasa si Josh les da una rosa a las mujeres que están viendo las propuestas más románticas antes de que vayan a ver las propuestas? Tal vez eso haga que las mujeres se sientan más románticas incluso antes de ver los videos, por lo que es más probable que tengan una reacción romántica. Recibir la rosa está relacionado con qué videos ven las mujeres; si un sujeto recibe una rosa, también se le mostrarán los videos románticos.

Una variable de confusión es una variable extraña que está relacionada con su variable independiente y podría afectar su variable dependiente. En un estudio ideal, no habrá variables de confusión.

Veamos otro ejemplo de una variable de confusión; digamos que siempre que Josh está estresado, tiene calambres musculares. Cree que el estrés le causa calambres musculares. En este ejemplo, el estrés es la variable independiente y los calambres musculares son la variable dependiente. Pero espere un minuto; cuando está estresado, también bebe mucha cafeína y hace más ejercicio para tratar de combatir el estrés. Sus calambres musculares podrían deberse a la cafeína o al exceso de ejercicio. Ambas son variables de confusión: están relacionadas con sus niveles de estrés y podrían afectar sus calambres musculares.

Resumen de la lección

La validez interna es la medida en que un investigador puede decir que solo la variable independiente afectó a la variable dependiente. Hay dos tipos de variables que pueden disminuir la validez interna: variables ajenas , que son cualquier factor que está en el experimento pero que no se está estudiando, y variables de confusión , que están relacionadas con la variable independiente y afectan a la variable dependiente.

Los resultados del aprendizaje

Después de esta lección, debería tener la capacidad de:

  • Identificar la importancia de la validez interna para la investigación.
  • Explicar cómo las variables extrañas y las variables de confusión pueden afectar la validez interna.
  • Describe las tres categorías de variables extrañas.

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