Em qualquer pesquisa científica, normalmente existem duas variáveis ​​de interesse:variáveis ​​independentes e variáveis ​​dependentes. Ao formar a espinha dorsal dos experimentos científicos, eles ajudam os cientistas a compreender as relações, prever resultados e, em geral, dar sentido aos fatores que estão investigando.

Compreendendo a variável independente versus variável dependente é tão fundamental para a pesquisa científica que você precisa ter um bom domínio de ambos se quiser projetar seu próprio estudo de pesquisa ou interpretar as descobertas de outros.



Para compreender a distinção entre os dois, vamos nos aprofundar em suas definições e funções.
Conteúdo

1. O que é uma variável independente?
2. O que é uma variável dependente?
3. Exemplo de estudo de pesquisa
4. Variáveis ​​preditoras versus variáveis ​​de resultado
5. Outras variáveis ​​
6. A relação entre variáveis ​​independentes e dependentes

O que é uma variável independente?

A variável independente, muitas vezes denotada como X, é a variável que é manipulada ou controlada intencionalmente pelo pesquisador. É o fator que os pesquisadores acreditam que pode ter um efeito causal na variável dependente.

Em termos mais simples, a variável independente é a variável que você altera ou varia em um experimento para poder observar seu impacto na variável dependente.

O que é uma variável dependente?

A variável dependente, frequentemente representada como Y, é a variável observada e medida para determinar o resultado do experimento.

Em outras palavras, a variável dependente é a variável que é afetada pelas mudanças na variável independente. Os valores da variável dependente sempre dependem da variável independente.

Exemplo de estudo de pesquisa

Vamos considerar um exemplo para ilustrar esses conceitos. Imagine que você está conduzindo uma pesquisa com o objetivo de investigar o efeito das técnicas de estudo nas pontuações dos testes entre os alunos.

Nesse cenário, a variável independente manipulada seria a técnica de estudo, que poderia variar empregando diferentes métodos, como repetição espaçada, sumarização ou teste prático.



A variável dependente, neste caso, seriam as notas dos alunos nas provas. Como pesquisador que segue o método científico, você manipularia a variável independente (a técnica de estudo) e então mediria seu impacto na variável dependente (as pontuações dos testes).

Variáveis ​​Preditoras vs. Variáveis ​​de Resultado

Você também pode categorizar variáveis ​​como variáveis ​​preditoras ou variáveis ​​de resultado. Às vezes, um pesquisador se referirá à variável independente como variável preditora, uma vez que a utiliza para prever ou explicar mudanças na variável dependente, que também é conhecida como variável de resultado.

Outras variáveis ​​

Ao conduzir um experimento ou estudo, é crucial reconhecer a presença de outras variáveis, ou variáveis ​​estranhas, que podem influenciar o resultado do experimento, mas não são o foco do estudo.

Estas variáveis ​​podem potencialmente confundir os resultados se não forem controladas. No exemplo acima, outras variáveis ​​podem incluir o conhecimento prévio dos alunos, o nível de motivação, o tempo gasto estudando e o estilo de aprendizagem preferido.



Como pesquisador, seu objetivo seria controlar essas variáveis ​​estranhas para garantir que você possa atribuir quaisquer diferenças observadas na variável dependente a mudanças na variável independente. Na prática, porém, nem sempre é possível controlar todas as variáveis.

A relação entre variáveis ​​independentes e dependentes

A distinção entre variáveis ​​independentes e dependentes é essencial para conceber e conduzir estudos de investigação e experiências de forma eficaz.

Ao manipular a variável independente e medir o seu impacto na variável dependente enquanto controlam outros factores, os investigadores podem obter insights sobre os factores que influenciam os resultados nos seus respectivos campos.



Seja investigando os efeitos de um novo medicamento na pressão arterial ou estudando a relação entre fatores socioeconômicos e desempenho acadêmico, compreender o papel das variáveis ​​independentes e dependentes é essencial para o avanço do conhecimento e a tomada de decisões informadas.

Correlação vs. Causalidade

Compreender a relação entre variáveis ​​independentes e dependentes é essencial para dar sentido aos resultados da investigação. Dependendo da natureza desta relação, os investigadores podem identificar correlações ou inferir causalidade entre as variáveis.

A correlação implica que as alterações numa variável estão associadas a alterações noutra variável, enquanto a causalidade sugere que as alterações na variável independente causam diretamente alterações na variável dependente.

Controle e Intervenção

Na pesquisa experimental, o pesquisador tem controle sobre a variável independente, permitindo-lhe manipulá-la para observar seus efeitos sobre a variável dependente. Esta manipulação controlada distingue os experimentos de outros tipos de projetos de pesquisa.

Por exemplo, em estudos observacionais, os investigadores apenas observam variáveis ​​sem intervenção, o que significa que não controlam ou manipulam quaisquer variáveis.

Contexto e Análise

Quer sejam intencionais ou não, variáveis ​​independentes, dependentes e outras podem variar em diferentes contextos, e os seus efeitos podem diferir com base em vários factores, tais como idade, características dos participantes, influências ambientais e assim por diante.

Os investigadores empregam técnicas de análise estatística para medir e analisar as relações entre estas variáveis, ajudando-os a tirar conclusões significativas dos seus dados.

Criamos este artigo em conjunto com a tecnologia de IA e depois garantimos que ele fosse verificado e editado por um editor do HowStuffWorks.