Variable explicativa

En este artículo se explica qué son las variables explicativas. Así pues, encontrarás el significado de variable explicativa, ejemplos de variables explicativas y la importancia de este tipo de variables en un estudio estadístico.

¿Qué es una variable explicativa?

En estadística, una variable explicativa es una variable que se usa para explicar el resultado de un experimento. Es decir, en una investigación la variable explicativa es aquella variable cuyo valor influye en la variable de respuesta.

Por ejemplo, si se estudia la relación entre el número de fábricas de un país y la emisión de sustancias contaminantes del país, la variable explicativa es el número de fábricas del país. Ya que es la variable que afecta a las sustancias contaminantes y no al revés.

Al graficar los resultados de un estudio estadístico, las variables explicativas suelen representarse en el eje de abscisas (eje horizontal) con la letra x.

Ejemplos de variables explicativas

Después de ver la definición de variable explicativa, veamos ahora varios ejemplos de este tipo de variables para asimilar mejor el concepto.

  • El tiempo dedicado a estudiar (variable explicativa) afecta a las calificaciones obtenidas (variable de respuesta).
  • El precio de un producto (variable explicativa) modifica el número de personas dispuestas a comprar el producto (variable de respuesta).
  • La temperatura del ambiente (variable explicativa) influye en el número de incendios forestales (variable de respuesta).
  • La publicidad realizada de un producto (variable explicativa) tiene un impacto en el número de ventas de dicho producto (variable de respuesta).
  • El número de habitantes de una ciudad (variable explicativa) está relacionado con el número de taxis que hay en una ciudad (variable de respuesta).

Variable explicativa y variable de respuesta

La variable explicativa y la variable de respuesta tienen una relación de causa-efecto, la variable explicativa es la causa y la variable de respuesta es el efecto. De manera que la variable explicativa influye en el valor de la variable de respuesta.

Por lo tanto, en un estudio estadístico, la diferencia entre la variable explicativa y la variable de respuesta es que el investigador modifica la variable explicativa para ver cómo afecta a la variable de respuesta, por otro lado, el investigador analiza el cambio de valor de la variable de respuesta según el valor de la variable explicativa.

La variable de respuesta también puede llamarse variable de resultado o variable explicada.

La variable explicativa y la regresión

En general, para estudiar la relación entre la variable explicativa y la variable de respuesta se lleva a cabo un modelo estadístico de regresión, ya que permite representar gráficamente los resultados obtenidos y, además, analizar numéricamente la correlación entre los dos tipos de variables.

En concreto, se suele hacer un modelo de regresión lineal simple, pues normalmente la relación entre dos variables es lineal. Sin embargo, también se podría modelizar la relación mediante una función cuadrática, logarítmica, exponencial, etc.

Asimismo, si se quiere estudiar la relación entre la variable de respuesta y varias variables explicativas, se puede realizar un modelo de regresión múltiple, que no solo permite analizar la relación entre la respuesta y diferentes variables, sino que también es útil para saber qué variable es más significativa.

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