Aunque es muy común escuchar los términos variable independiente y dependiente, las variables extrañas son menos comunes, lo cual es sorprendente porque una variable extraña puede destruir la integridad de un estudio de investigación que pretende mostrar una relación causa-efecto. Una variable extraña es una variable que puede competir con la variable independiente para explicar el resultado. Recuerde esto, si alguna vez está interesado en identificar relaciones de causa y efecto, siempre debe determinar si hay variables extrañas de las que deba preocuparse. Si una variable extraña es realmente la razón de un resultado (en lugar de la IV), a veces nos gusta llamarla una variable de confusión porque ha confundido o confundido la relación que nos interesa. (véase el ejemplo siguiente)
Ejemplo
Supongamos que queremos determinar la eficacia del nuevo plan de estudios de un curso de métodos de investigación en línea. Queremos probar qué tan efectivo es el nuevo currículo del curso en el aprendizaje de los estudiantes, en comparación con el antiguo currículo del curso. No podemos utilizar la asignación aleatoria para equiparar nuestros grupos. En su lugar, pedimos a uno de los profesores en línea más experimentados de la universidad que utilice el nuevo plan de estudios en línea con una clase de estudiantes en línea y el antiguo plan de estudios con la otra clase de estudiantes en línea. Imaginemos que los estudiantes que toman el curso del nuevo plan de estudios (el grupo experimental) obtienen notas más altas que el grupo de control (el antiguo plan de estudios). ¿Ves algún problema en afirmar que la razón de la diferencia entre los dos grupos se debe al nuevo plan de estudios? El problema es que hay explicaciones alternativas.
En primer lugar, tal vez la diferencia se deba a que el grupo de estudiantes del curso del nuevo plan de estudios eran estudiantes más experimentados, tanto en términos de edad como en el punto en que se encontraban en sus estudios (más estudiantes de tercer año que de primer año). Tal vez la clase del antiguo plan de estudios tenía un mayor porcentaje de estudiantes para los que el inglés no es su primera lengua y tuvieron dificultades con parte del material debido a las barreras lingüísticas, que no tenían nada que ver con el antiguo plan de estudios. En otras palabras, tenemos un problema, ya que podría haber explicaciones alternativas para nuestros resultados. Estas explicaciones alternativas se denominan variables extrañas y pueden darse cuando no tenemos una asignación aleatoria. De hecho, es muy posible que la diferencia que vimos entre los dos grupos se debiera a otras variables (es decir, el nivel de experiencia de los estudiantes, el dominio del idioma inglés), en lugar del IV (plan de estudios nuevo frente al antiguo).
Es importante señalar que los investigadores pueden y deben intentar controlar las variables extrañas, en la medida de lo posible. Esto puede hacerse de dos maneras. La primera es empleando procedimientos estandarizados. Esto significa que el investigador intenta asegurarse de que todos los aspectos del experimento sean iguales, con la excepción de la variable independiente. Por ejemplo, los investigadores utilizarían el mismo método para reclutar a los participantes y realizarían el experimento en el mismo entorno. Se asegurarían de dar la misma explicación a los participantes al principio del estudio y cualquier información al final del mismo, exactamente de la misma manera. Las recompensas por participar se ofrecerían a todos los participantes de la misma manera. También podrían asegurarse de que el experimento ocurra el mismo día de la semana (o del mes), o a la misma hora del día, y que el laboratorio se mantenga a una temperatura constante, un nivel constante de luminosidad y un nivel constante de ruido (Explore Psychology, 2019).
La segunda forma en que un investigador en un experimento puede controlar las variables extrañas es emplear la asignación aleatoria para reducir la probabilidad de que las características específicas de algunos de los participantes hayan influido en la variable independiente. La asignación aleatoria significa que cada persona elegida para un experimento tiene la misma probabilidad de ser asignada al grupo de prueba o al grupo de control (Explore Psychology, 2019). El capítulo 6 ofrece más detalles sobre la asignación aleatoria y explica la diferencia entre un grupo de prueba y un grupo de control.