Variable de control

En este artículo se explica qué son las variables de control. Por lo tanto, encontrarás el significado de variable de control, ejemplos de variables de control y cuál es la importancia de este tipo de variables en estadística.

¿Qué es una variable de control?

En estadística, una variable de control es una variable que afecta a la variable dependiente del experimento y no interesa estudiar. Por lo tanto, una variable de control debe estar controlada para que no altere los resultados de una investigación.

Por ejemplo, si se estudia la relación entre las calificaciones que han obtenido unos alumnos y sus horas de estudio, el profesor que ha impartido el temario es una variable de control. La habilidad del profesor en explicar afecta a la comprensión del temario de los alumnos, por lo tanto, para que no altere a los resultados de la investigación se deberían analizar alumnos que han tenido el mismo profesor.

De modo que una variable de control siempre debe estar controlada para que no influya en los resultados del estudio estadístico. De lo contrario, se podría llegar a una conclusión errónea sobre la relación entre la variable dependiente y la variable independiente.

Lógicamente, para entender qué significa una variable de control debes tener claro qué son las variables dependientes y las variables independientes, por lo que se recomienda visitar el siguiente enlace antes de seguir con la explicación:

Ejemplos de variables de control

Una vez hemos visto la definición de variable de control, veamos ahora varios ejemplos de este tipo de variables para acabar de entender el concepto.

  1. Por ejemplo, si se realiza una investigación científica sobre la relación entre el volumen de un gas (variable independiente) y la presión del gas (variable dependiente) se debe mantener la temperatura (variable de control) constante en todos los experimentos porque es un factor que modifica tanto al volumen como a la presión de un gas.
  2. Si se quiere analizar cómo afecta la cantidad añadida de fertilizante (variable independiente) al crecimiento de las plantas (variable dependiente), el tiempo que las plantas han estado expuestas al sol es una variable de control porque condiciona los resultados.
  3. Si se analiza la relación entre la época del año (variable independiente) y el número de enfermedades contraídas (variable dependiente), una variable de control es el clima. Las condiciones climatológicas afectan al organismo, así que para que este parámetro no modifique los resultados se deberían coger todos los sujetos del experimento de una misma localidad o de localidades con un clima prácticamente idéntico.

Ten en cuenta que una variable de control no es ni la variable dependiente ni la variable independiente del experimento, se trata de otro tipo de variable estadística.

Importancia de la variable de control

Es importante tener en cuenta las variables de control en un estudio estadístico ya que pueden alterar considerablemente la variable dependiente de la investigación y, en consecuencia, se pueden sacar conclusiones erróneas de los resultados obtenidos.

De manera que controlar las variables de control aporta validez a un experimento, pues significa que los resultados deducidos son verdaderamente del efecto que tiene la variable independiente de la investigación sobre la variable dependiente.

Además, el hecho de definir todas las condiciones con las que se realizan los experimentos mejora la reproducibilidad de un experimento. Es decir, cuanto mayor control de las condiciones de estudio más fácil será volver a reproducir el experimento por el mismo investigador o por otra persona que quiera corroborar los resultados.

Técnicas para controlar una variable de control

Como hemos visto a lo largo del post, las variables de control deben estar controladas durante una investigación estadística para asegurar que las conclusiones obtenidas sean correctas. Por eso a continuación se muestran varios métodos para neutralizar el efecto de las variables de control:

  • Eliminación: en ocasiones podemos eliminar las variables de control, lógicamente esta es la situación ideal. Por ejemplo, podemos eliminar el efecto del ruido realizando el experimento en una sala insonorizada.
  • Condiciones constantes: si no podemos eliminar la variable de control, podemos intentar mantener su valor constante en todos los experimentos, de esta forma no afectará a los resultados. Por ejemplo, para que la temperatura no afecte a los sujetos, podemos mantenerla constante durante toda la investigación.
  • Balanceo: en caso de ser imposible eliminar o mantener constante la variable de control, se puede equilibrar el efecto de dicha variable. Por ejemplo, si en el experimento tenemos que coger como sujetos hombres y mujeres, para que no afecte el género a los resultados debemos coger el mismo número de hombres que de mujeres.
  • Aleatorización: cuando no se puede aplicar ninguna de las técnicas anteriores, se pueden aleatorizar los sujetos para reducir el efecto de las variables de control. Por ejemplo, si se estudia el rendimiento académico de alumnos, podemos coger los sujetos de manera aleatoria para minimizar el hecho de que hay alumnos más inteligentes que otros.

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