Variable dependiente

Un experimento bien diseñado normalmente incluye una o dos variables independientes y todos los demás factores posibles son eliminados o controlados. En cualquier experimento puede haber más de dos variables dependientes.

Por ejemplo, un investigador podría desean establecer el efecto de la temperatura sobre la tasa de crecimiento de una planta. La temperatura es la variable independiente. Se podría considerar el crecimiento como la altura, el peso, el número de frutas producidas o todos ellos. A partir de una variable independiente surge una amplia gama de variables dependientes.

En cualquier diseño experimental, el investigador debe determinar que existe una clara relación de causalidad entre la variable independiente y la dependiente.

Esto reduce el riesgo de "errores de correlación y causalidad". Las variables controladas son utilizadas para reducir la posibilidad de que otros factores produzcan cambios en la variable dependiente, conocidos como variables de confusión.

En el ejemplo anterior, todas las plantas deben recibir la misma cantidad de agua. De lo contrario, este factor podría esconder cualquier vínculo entre la temperatura y el crecimiento.

La relación entre la variable independiente y la variable dependiente es la base de la mayoría de las pruebas estadísticas, que establecen si existe una verdadera correlación entre las dos. Los resultados de estas pruebas permitirán al investigador aceptar o rechazar la hipótesis nula y sacar conclusiones.