Variables al acecho: definición y ejemplos

Una variable al acecho es una variable que no se incluye en un análisis estadístico, pero que impacta la relación entre dos variables dentro del análisis.

Una variable al acecho puede ocultar la verdadera relación entre variables o puede causar falsamente que parezca que existe una relación entre las variables. Esencialmente, las variables ocultas pueden hacer que los resultados de un estudio sean engañosos.

En los estudios observacionales, es importante tener en cuenta el hecho de que las variables al acecho pueden causar interpretaciones inusuales de los datos y las relaciones entre las variables. En los estudios experimentales, es importante diseñar el experimento de tal manera que (en la medida de lo posible) elimine el riesgo de que haya variables al acecho.

Ejemplos de variables al acecho

Los siguientes ejemplos ilustran varios casos en los que las variables ocultas podrían estar presentes en un estudio:

Ejemplo 1

Un investigador encuentra que las ventas de helados y los ataques de tiburones tienen una correlación muy positiva. ¿Significa esto que el aumento de las ventas de helados está provocando más ataques de tiburones?

Eso es improbable. La causa más probable es el clima variable que acecha . Cuando hace más calor afuera, más personas compran helados y más personas van al océano.

Ejemplo de variable al acecho

Ejemplo 2

Un investigador encuentra que el consumo de palomitas de maíz y la cantidad de accidentes de tráfico a lo largo de los años está altamente correlacionado. ¿Significa esto que un mayor consumo de palomitas de maíz está provocando más accidentes de tráfico?

Eso es improbable. La causa más probable es la población variable que acecha . A medida que aumenta la población, aumentan tanto la cantidad de palomitas de maíz consumidas como la cantidad de accidentes de tráfico.

Ejemplo de variable al acecho

Ejemplo 3

Un estudio encuentra que cuantos más voluntarios se presenten después de un desastre natural, mayor será el daño. ¿Significa esto que los voluntarios están provocando que se produzcan más daños?

Eso es improbable. La causa más probable es el tamaño variable que acecha del desastre natural . Un desastre natural más grande hace que aparezcan más voluntarios, así como un aumento en la cantidad de daño causado por el desastre natural.

Ejemplo de variable al acecho

Ejemplo 4

Un estudio encuentra que la venta de guantes y los accidentes de snowboard están altamente correlacionados. ¿Significa esto que los guantes están provocando que se produzcan más accidentes de snowboard?

Eso es improbable. La causa más probable es la temperatura variable que acecha . A medida que baja la temperatura, más personas compran guantes y más personas practican snowboard.

Ejemplo de variable al acecho

Cómo identificar las variables que acechan

Para descubrir las variables que acechan, es útil tener experiencia en el dominio en el área en estudio. Al saber qué variables potenciales podrían estar afectando la relación entre las variables del estudio que no se incluyen explícitamente en el estudio, es posible que pueda descubrir posibles variables ocultas.

Otra forma de identificar posibles variables ocultas es mediante el examen de las parcelas de residuos. Si hay una tendencia (ya sea lineal o no lineal) en los residuos, esto podría significar que una variable al acecho no incluida en el estudio está impactando las variables dentro del estudio de alguna manera.

Cómo eliminar el riesgo de las variables al acecho

En los estudios observacionales, puede resultar muy difícil eliminar el riesgo de que haya variables al acecho. En la mayoría de los casos, lo mejor que puede hacer es simplemente identificar, en lugar de prevenir, las posibles variables ocultas que pueden estar afectando el estudio.

En los estudios experimentales, sin embargo, el impacto de las variables ocultas se puede eliminar en su mayoría con un buen diseño experimental.

Por ejemplo, supongamos que queremos saber si dos píldoras tienen un impacto diferente en la presión arterial. Sabemos que las variables acechantes, como la dieta y los hábitos de fumar, también afectan la presión arterial, por lo que podemos intentar controlar estas variables acechantes mediante un diseño aleatorio . Esto significa que asignamos pacientes al azar para que tomen la primera o la segunda píldora.

Dado que asignamos pacientes al azar a grupos, podemos suponer que las variables acechantes afectarán a ambos grupos aproximadamente por igual. Esto significa que cualquier diferencia en la presión arterial se puede atribuir a la píldora, en lugar del efecto de una variable al acecho.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Deja un comentario

La distribución geométrica describe la probabilidad de experimentar un cierto número de fallas antes de experimentar el primer éxito en…
statologos comunidad-2

Compartimos información EXCLUSIVA y GRATUITA solo para suscriptores (cursos privados, programas, consejos y mucho más)

You have Successfully Subscribed!