Mentre è molto comune sentire i termini variabile indipendente e dipendente, le variabili estranee sono meno comuni, il che è sorprendente perché una variabile estranea può distruggere l’integrità di uno studio di ricerca che pretende di mostrare una relazione di causa ed effetto. Una variabile estranea è una variabile che può competere con la variabile indipendente nello spiegare il risultato. Ricordate questo, se siete interessati a identificare relazioni di causa ed effetto dovete sempre determinare se ci sono variabili estranee di cui dovete preoccuparvi. Se una variabile estranea è davvero la ragione di un risultato (piuttosto che la IV), allora a volte ci piace chiamarla una variabile di confondimento perché ha confuso o confonde la relazione a cui siamo interessati. (vedi esempio qui sotto)
Esempio
Supponiamo di voler determinare l’efficacia del nuovo curriculum per un corso di metodi di ricerca online. Vogliamo testare l’efficacia del nuovo corso sull’apprendimento degli studenti, rispetto al vecchio corso. Non possiamo usare l’assegnazione casuale per equiparare i nostri gruppi. Invece, chiediamo a uno degli insegnanti online più esperti del college di usare il nuovo curriculum online con una classe di studenti online e il vecchio curriculum con l’altra classe di studenti online. Immaginate che gli studenti che seguono il nuovo corso (il gruppo sperimentale) abbiano ottenuto voti più alti rispetto al gruppo di controllo (il vecchio corso). Vedete qualche problema nell’affermare che la ragione della differenza tra i due gruppi è dovuta al nuovo curriculum? Il problema è che ci sono spiegazioni alternative.
In primo luogo, forse la differenza è dovuta al fatto che il gruppo di studenti del nuovo corso di studi era più esperto, sia in termini di età che di livello di studi (più studenti del terzo anno che del primo). Forse la classe del vecchio curriculum aveva una percentuale più alta di studenti per i quali l’inglese non è la loro prima lingua e hanno lottato con alcuni dei materiali a causa delle barriere linguistiche, che non hanno nulla a che fare con il vecchio curriculum. In altre parole, abbiamo un problema, in quanto potrebbero esserci spiegazioni alternative per i nostri risultati. Queste spiegazioni alternative sono chiamate variabili estranee e possono verificarsi quando non abbiamo un’assegnazione casuale. Infatti, è molto probabile che la differenza che abbiamo visto tra i due gruppi sia dovuta ad altre variabili (ad esempio il livello di esperienza degli studenti, la conoscenza della lingua inglese), piuttosto che alla IV (nuovo o vecchio curriculum).
È importante notare che i ricercatori possono e devono cercare di controllare le variabili estranee, per quanto possibile. Questo può essere fatto in due modi. Il primo è l’impiego di procedure standardizzate. Questo significa che il ricercatore cerca di garantire che tutti gli aspetti dell’esperimento siano gli stessi, ad eccezione della variabile indipendente. Per esempio, i ricercatori userebbero lo stesso metodo per reclutare i partecipanti e condurrebbero l’esperimento nello stesso ambiente. Si assicurerebbero di dare la stessa spiegazione ai partecipanti all’inizio dello studio e qualsiasi feedback alla fine dello studio esattamente nello stesso modo. Qualsiasi ricompensa per la partecipazione verrebbe offerta a tutti i partecipanti nello stesso modo. Potrebbero anche assicurarsi che l’esperimento avvenga nello stesso giorno della settimana (o del mese), o alla stessa ora del giorno, e che il laboratorio sia tenuto a una temperatura costante, un livello costante di luminosità e un livello costante di rumore (Explore Psychology, 2019).
Il secondo modo in cui un ricercatore in un esperimento può controllare le variabili estranee è impiegare l’assegnazione casuale per ridurre la probabilità che caratteristiche specifiche di alcuni dei partecipanti abbiano influenzato la variabile indipendente. L’assegnazione casuale significa che ogni persona scelta per un esperimento ha la stessa possibilità di essere assegnata al gruppo di prova o al gruppo di controllo (Explore Psychology, 2019). Il capitolo 6 fornisce maggiori dettagli sull’assegnazione casuale e spiega la differenza tra un gruppo di prova e un gruppo di controllo.