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Variables Independientes y Dependientes: Factores Controlados y Medidas en un Estudio En la investigación científica, las variables independientes y dependientes desempeñan un papel fundamental. Estas dos categorías de variables nos permiten comprender y analizar las relaciones entre diferentes factores en un estudio. Variables Independientes (VI) La variable independiente (VI) es aquella que se manipula o controla en un experimento o estudio. Representa el factor que se cree que tiene un efecto sobre otra variable. Algunas características clave de las variables independientes son: 1. Manipulación: El investigador puede cambiar deliberadamente los valores de la VI para observar su impacto en otras variables. 2. Causa Potencial: La VI se considera la “causa” en la relación que se está estudiando. 3. Control del Experimentador: El investigador tiene control directo sobre la VI y puede modificarla sistemáticamente. Ejemplos de Variables Independientes: ● En un estudio sobre el efecto de la cantidad de luz solar en el crecimiento de las plantas, la cantidad de luz solar sería la VI. ● En una investigación sobre el impacto de la dieta en el nivel de colesterol, el tipo de dieta (por ejemplo, alta en grasas o baja en grasas) sería la VI. Variables Dependientes (VD) La variable dependiente (VD) es aquella que se mide o registra en respuesta a la manipulación de la VI. Representa el resultado o el efecto que se produce como consecuencia de la VI. Algunas características clave de las variables dependientes son: 1. Medición: La VD es la variable que se investiga y se mide. 2. Efecto Potencial: La VD se considera el “efecto” en la relación estudiada. 3. Respuesta al Cambio: La VD cambia en función de cómo varía la VI. Ejemplos de Variables Dependientes: ● En el estudio sobre la cantidad de luz solar y el crecimiento de las plantas, la altura de las plantas sería la VD. ● En la investigación sobre la dieta y el nivel de colesterol, el nivel de colesterol en sangre sería la VD. Importancia y Relación La relación entre VI y VD es crucial para establecer conexiones causales. Al manipular la VI y observar cómo afecta la VD, los investigadores pueden identificar patrones y comprender mejor los fenómenos estudiados.
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