En la metodología de la investigación clínica, el concepto de variables es fundamental, ya que nos permite medir y observar los fenómenos que queremos estudiar. Las variables son aquellas características o propiedades que cambian dentro del estudio, y su correcta identificación y clasificación es clave para obtener resultados precisos.
A continuación, exploraremos los tipos de variables más comunes y la relación entre ellas, con ejemplos específicos de su aplicación en el ámbito clínico.
Relación entre las Variables
1. Variable Dependiente
La variable dependiente es aquella que se modifica como resultado de una intervención o influencia externa. Representa el efecto que queremos medir en el estudio. Por ejemplo, si estamos evaluando el efecto de un nuevo tratamiento para reducir el dolor, la variable dependiente sería el nivel de dolor experimentado por el paciente.
- Definición: Es la propiedad, cualidad o característica que se modifica como consecuencia de la variable independiente.
- Ejemplo clínico: En un estudio sobre un fármaco para la hipertensión, la presión arterial sería la variable dependiente, ya que es lo que cambia como resultado del tratamiento.
2. Variable Independiente
La variable independiente es la que causa o influye en el cambio de la variable dependiente. Esta es la variable que el investigador manipula o controla para observar su efecto. En nuestro ejemplo del fármaco para la hipertensión, la variable independiente sería el tipo de fármaco o la dosis administrada.
- Definición: Es la propiedad, cualidad o característica responsable (la causa) de la modificación de la variable dependiente.
- Ejemplo clínico: La intervención terapéutica o el tratamiento administrado en un estudio para medir su efecto sobre la salud del paciente.
Tipos de Variables
En la investigación, las variables se dividen en dos grandes grupos: cualitativas y cuantitativas. Estas se clasifican según cómo se presentan los datos (en categorías o números).
1. Variables Cualitativas o Categóricas
Las variables cualitativas se utilizan para clasificar o agrupar a los participantes en categorías. No se expresan en términos numéricos, sino en características.
- Definición: Tienen como atributo categorías.
Dentro de las variables cualitativas, podemos encontrar dos tipos:
a. Dicotómicas
Las variables dicotómicas son aquellas que solo pueden tomar dos valores posibles. Es decir, los participantes se dividen en dos grupos mutuamente excluyentes.
- Definición: La variable solo toma dos categorías.
- Ejemplo clínico: En un estudio sobre hábitos de vida, la variable dicotómica podría ser «fuma/no fuma». En este caso, solo existen dos categorías: las personas que fuman y las que no lo hacen.
b. Politómicas
Las variables politómicas son aquellas que pueden tomar más de dos categorías, permitiendo una clasificación más diversa.
- Definición: La variable puede tomar más de dos categorías.
- Ejemplo clínico: Un ejemplo común es el grupo sanguíneo (A, B, AB, O) o la severidad de una lesión (leve, moderada, severa). Estas variables permiten múltiples clasificaciones dentro de un mismo conjunto de datos.
2. Variables Cuantitativas o Numéricas
Las variables cuantitativas son aquellas que se expresan en números y permiten medir magnitudes o cantidades. Estas variables son clave en los estudios clínicos, ya que ofrecen resultados medibles y objetivos.
- Definición: Tienen como atributo números.
Dentro de este grupo, existen dos subtipos:
a. Discretas
Las variables discretas son aquellas que toman solo valores enteros. No pueden tener decimales y suelen representar conteos.
- Definición: La variable toma solo números enteros.
- Ejemplo clínico: El número de hijos, el número de lesiones o el número de hospitalizaciones son ejemplos de variables discretas, ya que solo pueden tomar valores enteros (1, 2, 3, etc.).
b. Continuas
Son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, incluidos los decimales. Permiten medir fenómenos con mayor precisión.
- Definición: La variable toma números decimales.
- Ejemplo clínico: El rango articular de una articulación o la fuerza muscular son variables continuas. Estas pueden medirse con gran exactitud y pueden tener valores decimales, como 12.5 grados de movilidad o 50.7 kg de fuerza.
Importancia de las Variables en la Investigación Clínica
La correcta identificación y clasificación de los indicadores en un estudio clínico es crucial para garantizar la validez y precisión de los resultados. Las variables dependientes e independientes permiten entender la relación de causa y efecto, mientras que las variables cualitativas y cuantitativas ofrecen diferentes enfoques para medir y analizar los datos.
Por ejemplo, en un estudio sobre el tratamiento del dolor crónico, las variables podrían organizarse de la siguiente manera:
- Variable dependiente: Nivel de dolor (medido en una escala de 0 a 10).
- Variable independiente: Tipo de tratamiento (fármaco A, fármaco B).
- Variable cualitativa: Clasificación de los pacientes según su grupo de edad (joven, adulto, anciano).
- Variable cuantitativa: Fuerza muscular medida antes y después del tratamiento.
Este tipo de enfoque estructurado es esencial para interpretar adecuadamente los resultados y para comunicar de manera efectiva los hallazgos en la investigación clínica.
Conclusión
En la metodología de la investigación clínica, las variables son fundamentales para comprender los fenómenos que se estudian. La relación entre la variable independiente (lo que se manipula) y la variable dependiente (lo que se mide) es clave para obtener resultados válidos. Además, la correcta clasificación de las variables en cualitativas o cuantitativas permite elegir el enfoque adecuado para cada estudio.
Identificar y manejar adecuadamente los indicadores te permitirá realizar investigaciones más precisas y obtener conclusiones más confiables.
Referencias
Notion [Internet]. Notion.site. [cited 2024 Sep 19]. Available from: https://jewel-calculator-aa3.notion.site/Variables-de-estudio-cb03213c20424203af2504c1921f9bd3?pvs=4
