¿Qué son las variables extrañas y de confusión?
A nivel de disertación de grado y de máster, a menudo se centrará en sólo dos variables: una variable independiente y una dependiente; o a veces, una segunda o tercera variable independiente y/o dependiente . Sólo en una minoría de casos es probable que examine un gran número de variables a la vez. Sin embargo, el hecho de que sólo se centre en un pequeño número de variables no significa que éstas sean las únicas que se relacionan con la investigación que está realizando. En este sentido, una variable ajena se refiere a cualquier variable que no se estudie intencionadamente (o que no se pueda estudiar, quizá por razones de coste o dificultad). En lugar de haber sólo unas pocas de estas variables extrañas, es probable que haya cientos o incluso miles. En otras palabras, es imposible evitar las variables extrañas.
Antes de explicar la relación entre las variables extrañas y las variables de confusión, veamos algunos ejemplos de variables extrañas:
Estudio nº 1
La relación entre la música de fondo y el rendimiento de la tarea entre los empleados de una instalación de empaquetado
El estudio pretende examinar la relación entre la música de fondo y el rendimiento de la tarea entre los empleados de una instalación de empaquetado (por ejemplo, Amazon, Wal-Mart, Tesco, etc.). En estas instalaciones de embalaje, el trabajo de los empleados consiste en recoger los artículos pedidos por los clientes en el almacén, empaquetarlos, pegar una etiqueta con la dirección del cliente y poner el paquete en la línea de entrega. Cada vez que un empleado hace esto, completa una tarea.
El objetivo del estudio es averiguar qué efecto puede tener la música de fondo en el rendimiento de las tareas de los empleados; es decir, cuántos paquetes (es decir, tareas) procesan en una hora determinada. Esto es importante para las empresas porque si descubren que la música de fondo tiene un efecto positivo en el rendimiento de las tareas; es decir, si la música de fondo aumenta el número de paquetes procesados en una hora determinada, es posible que quieran implantar un programa de música de fondo en todas sus instalaciones de embalaje.
Variables intencionales
Las variables intencionales de este estudio son las variables que el investigador quiere examinar. Incluyen una variable independiente y una variable dependiente. Véase a continuación:
Variable independiente:
Música de fondo (una variable nominal porque a los empleados se les proporciona o no música de fondo)
Variable dependiente:
Rendimiento en las tareas (una variable continua, medida en términos del número de tareas que los empleados realizan correctamente por hora)
La variable independiente, el ruido de fondo, consta de un control y un tratamiento. El control se refiere a las condiciones normales que experimentan los empleados en las instalaciones de empaquetado, que en este caso, significa que los empleados no reciben música de fondo (es decir, empleados sin música de fondo). El tratamiento es la intervención que realizamos para comparar la adición de música de fondo con las condiciones normales (es decir, con el control) en la planta de envasado. En otras palabras, el tratamiento consiste en proporcionar a los empleados música de fondo. Es esta variable independiente (es decir, la música de fondo) la que estamos manipulando para examinar su efecto sobre la variable dependiente (es decir, el rendimiento de la tarea). Utilizamos la palabra manipular porque estamos tomando la variable independiente y cambiándola (es decir, con o sin música de fondo) para diferentes grupos (es decir, el grupo de control y el grupo de tratamiento).
Así que para llevar a cabo este experimento, tomamos una muestra de empleados en la instalación de embalaje (por ejemplo, una muestra de 100 empleados del total de 400 empleados que trabajan allí, lo que se conoce como la población). A continuación, asignamos al azar la mitad de estos empleados de la muestra (es decir, 50 empleados) al grupo de control y la otra mitad (es decir, 50 empleados) al grupo de tratamiento. En un día y una hora determinados, comenzamos el experimento; así, el grupo de control sigue con su jornada normal sin música, mientras que el grupo de tratamiento escucha música. El experimento continúa durante un turno de 8 horas. Para cada una de estas 8 horas, registramos el número de tareas que cada empleado realiza correctamente, tanto para el grupo de control como para el grupo de tratamiento. Esta realización de tareas es nuestra variable dependiente (también conocida como variable de resultado).
En circunstancias normales, analizaríamos estadísticamente nuestros resultados comparando las puntuaciones de la variable dependiente (es decir, el número de tareas realizadas correctamente por hora) entre los dos grupos (es decir, el grupo de control y el grupo de tratamiento). Esto debería mostrarnos si hay diferencias en el número de tareas realizadas entre el grupo de control y el grupo de tratamiento. En teoría, esto nos indicaría la relación entre la música de fondo y el rendimiento de las tareas entre los empleados de la planta de envasado. Debería decirnos si no hay relación, si hay una relación positiva o si hay una relación negativa, además de proporcionarnos lo que se conoce como puntuaciones de ganancia. En otras palabras, sabríamos (a) si la música de fondo está relacionada con el rendimiento de la tarea; (b) si lo está, si la música de fondo aumentó o disminuyó el rendimiento de la tarea; y (c) en qué medida la música de fondo aumentó o disminuyó el rendimiento de la tarea.
Variables extrañas
Las variables extrañas en este estudio son aquellas variables que también podrían medirse y que también pueden afectar a los resultados. Distinguimos entre aquellas variables extrañas que podrían actuar como variables independientes y aquellas que podrían influir en la variable dependiente. Aunque hay muchas de estas variables extrañas, a continuación damos algunos ejemplos:
Variables independientes:
▪Tipo de música de fondo (p. ej., música de carta, música dance/electrónica, música fácil de escuchar, música clásica, etc.)
▪Ruido de la música de fondo (p. ej, volúmenes bajos, medios, altos, etc.)
▪Hora del día en que se reproducía la música de fondo (por ejemplo, mañana, tarde, noche, etc.)
En otras palabras, cómo podrían haber diferido las puntuaciones de rendimiento de la tarea (es decir, la variable dependiente) si se hubieran manipulado variables independientes alternativas (por ejemplo, Variables independientes como el tipo de música de fondo, o el cambio del volumen de la música de fondo, o tal vez la hora del día en que se reproduce la música de fondo)
Variables externas que también podrían afectar a la variable dependiente:
▪Cansancio de los empleados
▪Motivación de los empleados
▪Satisfacción laboral
Hay otras variables externas que no estamos manipulando, como el cansancio de los empleados, la motivación de los empleados y la satisfacción laboral. Aunque no estamos manipulando estas variables extrañas, aún podrían afectar a las puntuaciones de rendimiento de la tarea (es decir, la variable dependiente) de los dos grupos (es decir, el grupo de control y el grupo de tratamiento), por lo que las hemos incluido en el apartado de variables extrañas que también podrían afectar a la variable dependiente anterior. No pretendemos decir que sean variables dependientes; sólo que son variables extrañas que podrían afectar a la variable dependiente y que deberíamos tener en cuenta. Por ejemplo, el cansancio de los empleados podría afectar a sus puntuaciones de rendimiento en la tarea el día del experimento, al igual que su nivel de motivación o de satisfacción en el trabajo. Estas no son cosas que estamos tratando de manipular (es decir, no son variables independientes en este estudio), pero podrían afectar a nuestros resultados.
Otras variables extrañas pueden estar relacionadas con las diferencias individuales (por ejemplo, el rendimiento de las tareas de los empleados existentes, la edad y el género de los empleados, etc.), el entorno en el que se realiza el estudio (por ejemplo, el clima dentro de las instalaciones de envasado, especialmente si las instalaciones no tienen aire acondicionado/calefacción; el tiempo exterior, que podría afectar al estado de ánimo de los empleados, etc.), así como factores relacionados con la variable independiente (por ejemplo, el tipo de música, el volumen de la música, la hora del día), y la variable dependiente (por ejemplo cansancio de los empleados – número de turnos – motivación de los empleados, satisfacción en el trabajo, etc.), como hemos comentado.
Estudio #2:
El impacto del formato de aprendizaje/estilo de enseñanza (conferencias/seminarios) en el rendimiento de los exámenes
Variables intencionales
Variable independiente: formato de aprendizaje/estilo de enseñanza (ya sean conferencias o seminarios)
Variable dependiente: rendimiento en los exámenes (examen de estadística que va de 0 a 100 puntos)
Variables extrañas
Variable independiente: calidad del conferenciante vs. seminarios; profesor
Variable dependiente: cansancio del alumno
Podemos examinar cómo dos estilos de enseñanza diferentes en el aula (es decir, el estilo de enseñanza es la variable independiente) afectan a las puntuaciones de matemáticas de los estudiantes (es decir, las puntuaciones de matemáticas son la variable dependiente).
Esto nos lleva a discutir cuándo las variables extrañas se convierten en variables de confusión, donde ofrecen una explicación alternativa para los cambios en las puntuaciones de la variable dependiente, reduciendo la validez interna de sus resultados.