Ejemplos de variables de confusión: cómo identificarlas en un estudio científico

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En este artículo descubrirás qué son las variables de confusión y por qué son importantes en la investigación científica. Aprende a identificarlas y entender su efecto en los resultados de un estudio con ejemplos concretos. Conoce cómo controlar y eliminar su influencia para obtener resultados más precisos y confiables.

Ejemplos de Variables de Confusión

Una variable de confusión es una influencia externa que cambia el efecto de una variable dependiente e independiente. Esta influencia extraña se utiliza para influir en el resultado de un diseño experimental. Simplemente, una variable de confusión es una variable adicional ingresada en la ecuación que no se tuvo en cuenta. Las variables de confusión pueden arruinar un experimento y producir resultados inútiles. Sugieren que hay correlaciones cuando realmente no las hay. En un experimento, la variable independiente generalmente tiene un efecto en la variable dependiente.

Por ejemplo, si está investigando si la falta de ejercicio tiene un efecto sobre el aumento de peso, la falta de ejercicio es la variable independiente y la ganancia de peso es la variable dependiente. Una variable de confusión sería cualquier otra influencia que tenga un efecto sobre el aumento de peso. La cantidad de consumo de alimentos es una variable de confusión, un placebo es una variable de confusión o el clima podría ser una variable de confusión. Cada uno puede cambiar el efecto del diseño del experimento.

Para reducir las variables de confusión, asegúrese de que todas las variables de confusión estén identificadas en el estudio. Haga una lista de todo lo que se piensa, uno por uno, y considere si esos elementos enumerados podrían influir en el resultado del estudio. Comprender las variables de confusión resultará en resultados más precisos.

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1. La educación de una madre.

Supongamos que se realiza un estudio para revelar si la alimentación con biberón está relacionada con un aumento de la diarrea en los bebés. Parecería lógico que los bebés alimentados con biberón sean más propensos a la diarrea, ya que el agua y los biberones podrían contaminarse fácilmente o la leche podría dañarse. Sin embargo, los hechos son que los bebés alimentados con biberón tienen menos probabilidades de tener diarrea que los bebés alimentados con leche materna. La biberón en realidad protege contra las enfermedades. La variable de confusión sería la extensión de la educación de la madre en la materia. Si toma en cuenta la educación de la madre, aprenderá que las madres mejor educadas tienen más probabilidades de alimentar a sus bebés con biberón.

2. El tiempo

Otro ejemplo es la correlación entre la tasa de homicidios y la venta de helados. A medida que la tasa de homicidios aumenta, también lo hace la venta de helados. Una sugerencia para esto podría ser que los asesinos hacen que la gente compre helado. Esto es muy poco probable. Una segunda sugerencia es que comprar helado hace que las personas cometan asesinatos, también muy poco probable. Luego hay una tercera variable que incluye una variable de confusión. Es claramente posible que el clima cause la correlación. Si bien el clima es muy frío, hay menos personas que interactúan con otras personas y es menos probable que compren helados. Por el contrario, cuando hace calor afuera, hay más interacción social y se compra más helado. En este ejemplo, el clima es la variable que confunde la relación entre las ventas de helados y el asesinato.

3. Madera inclinada

Otro ejemplo es la relación entre la fuerza aplicada a una pelota y la distancia que la pelota viaja. La predicción natural sería que la bola dada la mayor fuerza viajaría más lejos. Sin embargo, si la variable de confusión es una pieza de madera inclinada hacia abajo para ayudar a impulsar la bola, los resultados serían dramáticamente diferentes. La madera inclinada es la variable de confusión que cambia el resultado del experimento.

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