Actualizado por ultima vez el 15 de septiembre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es una variable oculta?
Una variable oculta es una variable que se desconoce y no se controla; Tiene un efecto importante y significativo sobre las variables de interés. Son variables extrañas , pero pueden hacer que la relación entre las variables dependientes y las variables independientes parezca diferente de lo que realmente es. En otras palabras, las variables harán que sus resultados estén sesgados . Además, cualquier análisis de correlación o regresión que realice será engañoso. Lo engañosos que sean estos análisis dependerá de la gravedad con que las variables ocultas afecten a la variable dependiente.
Ejemplo
Recientemente, ha habido una fuerte correlación entre el consumo de refrescos de dieta y los accidentes de tráfico. Si bien puede llevar esto un paso más allá y pensar que podría ser el consumo de cafeína la causa de los accidentes (o tal vez una resaca de cafeína), una causa más probable es simplemente una población en aumento (Brase & Brase, 2006).
Variables al acecho y sesgo accidental
La introducción de una o más variables ocultas en su experimento da como resultado un sesgo accidental, el término más técnico para los errores que se filtran en sus resultados. Las variables ocultas son intrínsecas a su estudio; En realidad, no son causados por «accidentes», por lo que Soares (1985) sugirió que «sesgo de variable oculta» es un nombre más adecuado para el sesgo accidental .
Identificación
Para que los resultados de la investigación sean válidos, las variables ocultas deben identificarse y luego eliminarse, mantenerse constantes o incluirse en el estudio. Se pueden identificar con el análisis de regresión : grafique los residuos y si ve una tendencia (ya sea lineal o no lineal), esto es evidencia de que una variable en particular está afectando la variable de respuesta (Fligner et. al).
Referencias
Brase, C. y Brase, C. (2006). Estadística comprensible: conceptos y métodos . Aprendizaje Cengage.
Fligner, M. et al. (2003) Manual de soluciones para estudiantes de la práctica de la estadística empresarial.
Soares, J. (1985) Optimalidad del diseño de asignación aleatoria para el control del sesgo accidental en experimentos secuenciales. Revista de Planificación Estadística e Inferencia 11 81-87.
