Variable independiente (variable de tratamiento) Definición y usos

Actualizado por ultima vez el 13 de octubre de 2021, por Luis Benites.

1. Definición de variable independiente.

Las variables independientes son variables que se sostienen por sí mismas y no se ven afectadas por nada de lo que usted, como investigador, haga. Tienes control total sobre las variables independientes que eliges. Durante un experimento, normalmente eliges variables independientes que crees que afectarán a las variables dependientes . Esas son variables que pueden ser cambiadas por factores externos. Si una variable se clasifica como variable de control , se puede pensar que altera la variable independiente o la variable dependiente, pero no es el foco del experimento.

Ejemplo : desea saber cómo afecta la ingesta de calorías al peso. La ingesta de calorías es su variable independiente y el peso es su variable dependiente. Puede elegir las calorías dadas a los participantes y ver cómo esa variable independiente afecta los pesos. Puede decidir incluir una variable de control de edad en su estudio para ver si afecta el resultado.

definición de variable independiente
El gráfico anterior muestra la variable independiente de hombre o mujer trazada en el eje x. Usted, el investigador o cualquier cosa que pueda realizar en su experimento no puede cambiar «Masculino» o «Femenino». Por otro lado, la variable dependiente de » puntuaciones medias de vocabulario» se modifica potencialmente por la variable independiente que se asigna. En otras palabras, las puntuaciones medias de vocabulario dependen de la variable independiente: si el participante es hombre o mujer.

Otra forma de ver las variables independientes es que causan algo (o se cree que causan algo). En el ejemplo anterior, la variable independiente es el consumo de calorías. Se cree que eso causa aumento (o pérdida) de peso.

Variables Independientes: Otros Nombres y Usos.

Las variables independientes (entradas) se introducen en su máquina (es decir, su experimento) para ver qué salidas.  Fuente: UNM.EDU

Las variables independientes (entradas) se introducen en su máquina (es decir, su experimento) para ver qué salidas. Fuente: UNM.EDU

Las variables independientes también se denominan «entradas» para funciones. Se trazan tradicionalmente en el eje x de un gráfico. Las variables dependientes generalmente se representan en el eje y. A veces es posible cambiar las dos variables (es decir, cambiar de independiente a dependiente), pero puede ser difícil ver si tiene sentido. Una herramienta útil es la prueba de la línea vertical , que le indicará si el cambio resultó en una función o no (las funciones son necesarias para la mayor parte del análisis estadístico).

En estadística, una variable independiente también se denomina a veces:

¿Qué es una variable predictora?

variables predictoras

Las variables predictoras se utilizan en el análisis de regresión.

Una variable predictora tiene esencialmente el mismo significado que una variable independiente. Se traza en el eje x y afecta a una variable dependiente. Sin embargo, no es exactamente lo mismo, ya que usas el término en situaciones muy específicas:

  • En el análisis de regresión , donde la variable predictora también se denomina regresora . La otra variable (comparable a la variable dependiente) se denomina variable de criterio .
  • En estudios no experimentales, donde es la presunta “causa”. Por ejemplo, las puntuaciones en un examen de matemáticas indican una aptitud para la ingeniería. Las “puntuaciones en el examen de matemáticas” son las variables de predicción y la aptitud de ingeniería es la variable de criterio.

Tipos de Variable Predictora.

Los dos tipos principales son:

  1. Predictores cuantitativos , que tienen un valor numérico (es decir, 5.5,800,2K) para categorías como edad, altura, puntajes de exámenes o peso.
  2. Predictores cualitativos , que no tienen valores numéricos. Se utiliza para categorías como género, nivel socioeconómico, afiliación política o ubicación geográfica.

Una solución común para trabajar con predictores cualitativos es asignarlos a una clase numérica al realizar estudios correlacionales. Por ejemplo, si estuviera realizando un estudio que analizara el efecto del sexo y los ingresos, podría asignar las siguientes clases:

  • Mujer(1).
  • Hombre (2).
  • Mujer transgénero(3).
  • Hombre transgénero(4).

Cuando solo tiene dos clases codificadas 0 o 1, se llama variable ficticia . Las variables ficticias pueden facilitar la comprensión de los resultados de un análisis de regresión. También se pueden usar otras codificaciones, como 2/3 u 8/9 (simplemente hacen que la salida sea más difícil de comprender).

Múltiples variables predictoras

Algunos modelos de regresión pueden incluir docenas de variables predictoras. Ese es un modelo que el profesor David Dranove de la escuela de administración Kellogg llama el método de regresión del «fregadero de cocina». Es posible que miles de variables predictoras potenciales formen un conjunto de datos, por lo que debe tener cuidado al elegir cuáles usará para su análisis. Hay varias razones para esto, una de las cuales es que cuantas más variables agregue a la mezcla, más débil será su modelo.
Algunas reglas generales para elegir variables:

  • Seleccione un máximo de una variable predictora por cada cinco observaciones, si su modelo predictivo es bueno.
  • Use un máximo de una variable predictora por cada diez observaciones si su modelo predictivo es débil o si tiene una gran cantidad de variables para elegir.
  • Si tiene variables categóricas , trate cada una incluida como la mitad de un predictor normal.

Niveles de Variable Independiente

Si bien puede estudiar un IV para un proyecto de feria de ciencias, es más común tener muchos niveles del mismo IV. Puede pensar en un «nivel» como un subtipo del IV. Por ejemplo, podría estar estudiando la pérdida de peso con tres dietas diferentes: Atkins, Paleo y Vegana. Las tres dietas son los tres niveles de Variable Independiente. O bien, podría tener un experimento en el que compare dos tratamientos: placebo y experimental. En ese caso, tienes dos niveles.

Referencia:
UNM.EDU. Recuperado el 12-2015 de: http://math-cobalt.oit.umn.edu/function_machine

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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