Si alguna vez has preparado un trabajo de ciencias, un TFG o simplemente has leído la noticia de un estudio, te habrás topado con dos expresiones que aparecen en todas partes: variable independiente y variable dependiente. Son la columna vertebral de cualquier experimento. Sin ellas no hay forma de saber qué causa qué, y entenderlas bien es el primer paso para pensar con método.
En esta guía vas a ver qué es cada una, cómo distinguirlas sin equivocarte, qué papel juegan las variables controladas y un experimento sencillo que puedes hacer en casa con unas alubias. Al final encontrarás las dudas más habituales resueltas.
Qué es una variable en ciencia
Una variable es cualquier característica que puede tomar valores distintos y que se puede medir u observar: la temperatura del agua, la altura de una planta, el tiempo de reacción de una persona, la cantidad de azúcar de un refresco o el número de bacterias de una placa. Lo que no cambia en ningún caso no es una variable, es una constante.
Dentro de los pasos del método científico, las variables aparecen justo cuando formulamos una hipótesis. Una hipótesis bien planteada siempre relaciona al menos dos variables: lo que el investigador cambia y lo que espera que cambie como consecuencia.
La variable independiente: lo que tú cambias
La variable independiente es la que el investigador manipula o elige a propósito para ver qué efecto tiene. Se llama así porque su valor no depende de nada dentro del experimento: lo decides tú. Si quieres saber si la luz influye en el crecimiento de una planta, la cantidad de luz es la variable independiente, porque tú decides cuántas horas de luz recibe cada maceta.
Puede ser cuantitativa (0, 4, 8 y 12 horas de luz; 10, 20 y 30 °C) o cualitativa (tipo de fertilizante A, B o C; con música o sin música). Lo importante es que haya al menos dos niveles para poder comparar. Uno de esos niveles suele ser el grupo de control, el que no recibe el tratamiento y sirve como referencia.
La variable dependiente: lo que mides
La variable dependiente es el resultado que observas y mides. Su valor depende, o sospechas que depende, de la variable independiente. En el ejemplo de la planta, la variable dependiente sería la altura alcanzada, el número de hojas o la masa seca al cabo de dos semanas.
Una buena variable dependiente tiene que poder medirse de forma objetiva y repetible. «La planta se ve más sana» es una impresión; «la planta mide 14,2 cm» es un dato. Cuanto más precisa sea la medida, más fácil será detectar si el efecto existe de verdad.
Diferencias entre variable dependiente e independiente
| Variable independiente | Variable dependiente | |
|---|---|---|
| Qué es | La causa que se pone a prueba | El efecto que se mide |
| Quién la controla | El investigador la fija o la elige | Nadie: se observa el resultado |
| Pregunta que responde | ¿Qué cambio? | ¿Qué ocurre? |
| En una gráfica | Eje horizontal (X) | Eje vertical (Y) |
| Ejemplo | Horas de estudio | Nota del examen |
Las variables controladas: las que no deben moverse
Un experimento no tiene solo dos variables. Hay muchas otras que también podrían influir en el resultado y que hay que mantener iguales en todos los grupos: son las variables controladas o constantes. En el ejemplo de la planta serían el tipo de semilla, la tierra, el tamaño de la maceta, la cantidad de agua y la temperatura.
Si una de ellas cambia sin que te des cuenta, se convierte en una variable extraña o de confusión, y ya no podrás saber si la diferencia que mides se debe a la luz o a que una maceta estaba junto al radiador. Por eso los buenos diseños de investigación experimental dedican tanto esfuerzo a controlar el entorno.
Un ejemplo extremo es el de la NASA con sus cultivos en la Estación Espacial Internacional. En la cámara Advanced Plant Habitat, la luz, la humedad, la temperatura y el CO2 están regulados y registrados por sensores, para que cualquier diferencia en las plantas pueda atribuirse a la variable que se estudia.
Cómo identificarlas sin equivocarte
Hay un truco que funciona casi siempre: intenta escribir el experimento con esta frase.
«Quiero saber el efecto de [variable independiente] sobre [variable dependiente]».
Por ejemplo: «el efecto de la temperatura del agua sobre el tiempo que tarda en disolverse el azúcar». Lo que va detrás de «efecto de» es lo que cambias; lo que va detrás de «sobre» es lo que mides. Otra forma equivalente es preguntarse: «Si cambio esto, ¿qué le pasa a aquello?».
También ayuda fijarse en el orden temporal. La variable independiente se fija antes; la dependiente se mide después. Si una variable se mide al final y nadie la ha decidido, casi seguro que es la dependiente.
Experimento casero: la luz y las alubias
Este experimento es clásico en las clases de ciencias porque deja ver las tres clases de variables con claridad y no necesita material especial.
Pregunta e hipótesis
Pregunta: ¿influye la cantidad de luz en el crecimiento de una planta de alubia? Hipótesis: «Las plántulas que reciben más horas de luz crecerán más en dos semanas que las que reciben menos». Si quieres repasar cómo se construye una buena hipótesis, tienes más detalles en el artículo sobre las aplicaciones del método científico e hipótesis.
Material
- Nueve macetas iguales con la misma tierra.
- Semillas de alubia del mismo paquete, germinadas a la vez.
- Una regla y un cuaderno o una hoja de cálculo.
- Un sitio luminoso, un sitio en penumbra y un armario oscuro.
Procedimiento
- Planta una semilla por maceta y espera a que asome el tallo.
- Reparte las macetas en tres grupos de tres: luz plena, luz parcial y oscuridad.
- Riega todas con la misma cantidad de agua, a la misma hora.
- Mide la altura de cada tallo cada dos días durante dos semanas.
- Calcula la media de cada grupo y represéntala en una gráfica.
Cómo leer el resultado
Aquí la variable independiente es la cantidad de luz, la dependiente es la altura del tallo (y quizá el color de las hojas) y las controladas son la semilla, la tierra, el agua, la maceta y la temperatura. Usar tres macetas por grupo en lugar de una sirve para que una planta débil por azar no arruine la conclusión.
Ojo con una sorpresa habitual: las plantas a oscuras pueden salir más altas, pero amarillentas y frágiles. Es la etiolación: el tallo se alarga buscando la luz. Por eso conviene medir más de una variable dependiente, como la altura, el número de hojas y el color. Un dato aislado puede llevar a una conclusión equivocada.
Más ejemplos de variables dependientes e independientes
- Física: el efecto de la longitud de un péndulo (independiente) sobre su periodo de oscilación (dependiente).
- Química: el efecto de la temperatura sobre la velocidad de una reacción, medida por el tiempo que tarda en cambiar de color.
- Biología: el efecto de la concentración de sal en el agua sobre la supervivencia de artemias.
- Salud: en un ensayo clínico, el fármaco o placebo administrado (independiente) frente a la tensión arterial a las ocho semanas (dependiente).
- Psicología: las horas de sueño la noche anterior frente al tiempo de reacción en una prueba de atención.
- Cocina: el tiempo de horneado frente a la humedad interior de un bizcocho.
Cómo se representan en una gráfica
La convención es universal: la variable independiente va en el eje horizontal (X) y la dependiente en el vertical (Y). Así, al leer la gráfica de izquierda a derecha ves cómo responde el resultado cuando cambias la causa. Si la relación es lineal, los puntos forman una recta y la pendiente indica cuánto cambia Y por cada unidad de X.
Cuando la variable independiente es cualitativa (tipos de fertilizante, por ejemplo), lo habitual es un diagrama de barras con una barra por grupo, a ser posible con barras de error que muestren la dispersión de los datos.
Errores frecuentes
- Cambiar dos cosas a la vez. Si das más luz y además más agua, no sabrás cuál de las dos ha tenido efecto.
- Confundir correlación con causalidad. En los estudios observacionales nadie manipula nada; solo se registra. Allí se habla de variable explicativa y variable respuesta, y una relación entre ellas no demuestra que una cause la otra.
- Muestras demasiado pequeñas. Con una sola planta por grupo, el azar pesa más que el efecto.
- Variables dependientes vagas. «Mejor», «más bonito» o «más sano» no se pueden medir sin una definición concreta.
Preguntas frecuentes
¿Puede un experimento tener varias variables independientes?
Sí. Son los diseños factoriales, en los que se combinan, por ejemplo, dos niveles de luz y dos de riego. Permiten estudiar también la interacción entre factores, pero exigen más grupos y un análisis estadístico más cuidadoso. Para empezar, lo más claro es una sola variable independiente.
¿Y varias variables dependientes?
También, y suele ser recomendable, como se ha visto con la etiolación. Medir altura, número de hojas y masa da una imagen más completa del efecto.
¿Qué diferencia hay entre variable controlada y grupo de control?
La variable controlada es un factor que se mantiene constante en todos los grupos, como el tipo de tierra. El grupo de control es un grupo completo que no recibe el tratamiento, como las plantas que siguen en condiciones normales, y sirve de punto de comparación.
¿La edad o el sexo pueden ser variables independientes?
Pueden usarse como factores para comparar grupos, pero el investigador no puede asignarlas. Por eso se habla de variables independientes atributivas o de estudios cuasiexperimentales, y las conclusiones sobre causas deben ser más prudentes.
¿En qué eje va la variable dependiente?
En el eje vertical, el Y. La independiente va en el horizontal, el X.
Créditos de las imágenes: ENERGY.GOV (Departamento de Energía de EE. UU.), dominio público, vía Wikimedia Commons; Datadoggieein, CC0, vía Wikimedia Commons; NASA, dominio público, vía Wikimedia Commons.