Las variables se clasifican en dependientes e independientes.?
flabio260103Las variables involucradas en una relación causal se pueden clasificar como dependientes e independientes. Los términos “dependiente” e “independiente” representan una relación entre las variables. Un cambio en la variable dependiente es causado por (o ‘depende’ de) un cambio ocurrido en la variable independiente. Los cambios en la variable independiente, por su parte, ‘causan’ cambios en la variable dependiente. Por ejemplo, un buen maestro hace que los niños aprendan. Así, en este caso, “buen maestro” es la variable independiente, mientras que el “aprendizaje” que ocurre en la cabeza de los estudiantes es la variable dependiente.
Así como una correlación no puede decir nada definitivo en términos de causalidad, tampoco puede decir nada acerca de la dirección de la causalidad. En otras palabras, aun cuando parezca haber una relación directa entre dos variables, un análisis de correlación no nos indica cuál variables es dependiente y cuál independiente, es decir, no nos indica qué variable es “la que causa” y cual es “la causada”.Por ejemplo, existe una clara correlación empírica entre educación y desarrollo económico. ¿Pero es el desarrollo económico el que causa un mejoramiento en la educación de un país o son las mejoras en la educación las que causan el desarrollo económico? A esta pregunta, que se sigue debatiendo hasta el día de hoy, la estadística, incluido el análisis de correlación, no pueden proveer una respuesta definitiva. Es el viejo ‘problema del huevo o la gallina’. En síntesis: 1- Las variables independientes son las características en las que difieren los objetos de estudio (sexo, edad, etc.) (en estudios de encuesta y en estudios observacionales) mientras que en estudios experimentales son las diferentes condiciones a las que exponemos a los objetos de estudio. También se les llama variables explicativas. 2- Las variables dependientes son aquellas cuyo comportamiento es explicado o pronosticado por una o más variables independientes. También se las llama variables criterio o respuesta. En las investigaciones no experimentales no siempre está claro si una variable es dependiente o independiente, siendo el contexto de la investigación la que hace decidir aunque a veces una variable puede desempeñar diferentes roles en distintas situaciones.En algunas aplicaciones del análisis multivariable, todas las variables tienen el mismo estatus y se habla de relaciones de interdependencia entre variables. En estos casos no hay variables dependientes e independientes.
Así como una correlación no puede decir nada definitivo en términos de causalidad, tampoco puede decir nada acerca de la dirección de la causalidad. En otras palabras, aun cuando parezca haber una relación directa entre dos variables, un análisis de correlación no nos indica cuál variables es dependiente y cuál independiente, es decir, no nos indica qué variable es “la que causa” y cual es “la causada”.Por ejemplo, existe una clara correlación empírica entre educación y desarrollo económico. ¿Pero es el desarrollo económico el que causa un mejoramiento en la educación de un país o son las mejoras en la educación las que causan el desarrollo económico? A esta pregunta, que se sigue debatiendo hasta el día de hoy, la estadística, incluido el análisis de correlación, no pueden proveer una respuesta definitiva. Es el viejo ‘problema del huevo o la gallina’.
En síntesis:
1- Las variables independientes son las características en las que difieren los objetos de estudio (sexo, edad, etc.) (en estudios de encuesta y en estudios observacionales) mientras que en estudios experimentales son las diferentes condiciones a las que exponemos a los objetos de estudio. También se les llama variables explicativas.
2- Las variables dependientes son aquellas cuyo comportamiento es explicado o pronosticado por una o más variables independientes. También se las llama variables criterio o respuesta.
En las investigaciones no experimentales no siempre está claro si una variable es dependiente o independiente, siendo el contexto de la investigación la que hace decidir aunque a veces una variable puede desempeñar diferentes roles en distintas situaciones.En algunas aplicaciones del análisis multivariable, todas las variables tienen el mismo estatus y se habla de relaciones de interdependencia entre variables. En estos casos no hay variables dependientes e independientes.