Nella ricerca, le variabili sono qualsiasi caratteristica che può assumere valori diversi, come l’altezza, l’età, la specie, o il punteggio dell’esame.
Nella ricerca scientifica, spesso vogliamo studiare l’effetto di una variabile su un’altra. Per esempio, potresti voler testare se gli studenti che passano più tempo a studiare ottengono migliori punteggi agli esami.
Le variabili in uno studio di una relazione causa-effetto sono chiamate variabili indipendenti e dipendenti.
- La variabile indipendente è la causa. Il suo valore è indipendente dalle altre variabili del tuo studio.
- La variabile dipendente è l’effetto. Il suo valore dipende dai cambiamenti nella variabile indipendente.
| Domanda di ricerca | Variabile(i) | Indipendente(i) |
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| I pomodori crescono più velocemente sotto luce fluorescente, incandescente o naturale? |
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| Qual è l’effetto della dieta e della soda regolare sui livelli di zucchero nel sangue? |
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| Quanto bene le diverse specie vegetali tollerano l’acqua salata? |
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Variabili indipendenti e dipendenti negli esperimenti
Nella ricerca sperimentale, la variabile indipendente è manipolata o cambiata dallo sperimentatore per misurare l’effetto di questo cambiamento sulla variabile dipendente.
Per verificare se il farmaco è efficace, dividete i vostri pazienti in due gruppi. Un gruppo prende il farmaco, mentre l’altro gruppo prende una pillola di zucchero placebo.
- La vostra variabile indipendente è il trattamento che variate tra i gruppi: quale tipo di pillola il paziente riceve.
- La vostra variabile dipendente è il risultato che misurate: la pressione sanguigna dei pazienti.
La variabile indipendente viene solitamente applicata a diversi livelli per vedere come il risultato differisce.
Si possono applicare solo due livelli (per esempio il nuovo farmaco e il placebo) per scoprire se la variabile indipendente ha un effetto.
Si possono anche applicare più livelli (per esempio tre diverse dosi del nuovo farmaco) per scoprire come la variabile indipendente influisce sulla variabile dipendente.
Variabili in altri tipi di ricerca
Al di fuori di un ambiente sperimentale, i ricercatori spesso non possono manipolare o cambiare direttamente la variabile indipendente che li interessa.
Invece, devono trovare esempi già esistenti della variabile indipendente, e studiare come i cambiamenti in questa variabile influenzino la variabile dipendente.
Non puoi controllare il salario minimo da solo. Invece, guardate uno stato che ha aumentato il suo salario minimo l’anno scorso, e confrontatelo con uno stato vicino che non l’ha fatto.
- La vostra variabile indipendente è il salario minimo.
- La vostra variabile dipendente è il tasso di occupazione.
Confrontando la differenza nei risultati tra i due stati (e tenendo conto di altri fattori), è possibile indagare se il cambiamento del salario minimo ha avuto un effetto sui tassi di occupazione.
Nella ricerca non sperimentale, è più difficile stabilire una relazione causa-effetto definitiva, perché altre variabili che non hai misurato potrebbero influenzare i cambiamenti. Queste sono conosciute come variabili confondenti.
Nei tipi di ricerca in cui la relazione esatta tra le variabili è meno certa, potresti usare termini diversi per le variabili indipendenti e dipendenti.
Altri nomi per le variabili indipendenti
A volte, la variabile che pensi sia la causa potrebbe non essere completamente indipendente – potrebbe essere influenzata da altre variabili. In questo caso, uno di questi termini è più appropriato:
- Variabili esplicative (spiegano un evento o un risultato)
- Variabili predittive (possono essere usate per predire il valore di una variabile dipendente)
- Variabili di destra (appaiono sul lato destro dell’equazione di regressione).
Altri nomi per le variabili dipendenti
Le variabili dipendenti sono anche conosciute con questi termini:
- Variabili di risposta (rispondono al cambiamento di un’altra variabile)
- Variabili di risultato (rappresentano il risultato che vuoi misurare)
- Variabili di sinistra (appaiono sul lato sinistro di un’equazione di regressione)
Visualizzazione delle variabili indipendenti e dipendenti
I ricercatori spesso usano tabelle o grafici per visualizzare i risultati dei loro studi. La norma è di mettere la variabile indipendente sull’asse “x” o orizzontale e la variabile dipendente sull’asse “y” o verticale.
Per esempio, come potrebbe apparire un grafico del nostro studio di esempio sull’impatto di un nuovo farmaco sulla pressione sanguigna?
Domande frequenti
Puoi pensare alle variabili indipendenti e dipendenti in termini di causa ed effetto: una variabile indipendente è la variabile che pensi sia la causa, mentre una variabile dipendente è l’effetto.
In un esperimento, manipoli la variabile indipendente e misuri il risultato nella variabile dipendente. Per esempio, in un esperimento sull’effetto dei nutrienti sulla crescita delle colture:
- La variabile indipendente è la quantità di nutrienti aggiunti al campo coltivato.
- La variabile dipendente è la biomassa delle colture al momento del raccolto.
Definire le variabili, e decidere come manipolarle e misurarle, è una parte importante del disegno sperimentale.
Determinare causa ed effetto è una delle parti più importanti della ricerca scientifica. E’ essenziale sapere qual è la causa – la variabile indipendente – e qual è l’effetto – la variabile dipendente.
Vuoi scoprire come i livelli di zucchero nel sangue sono influenzati dal bere soda dietetica e soda regolare, così conduci un esperimento.
- Il tipo di soda – dietetica o regolare – è la variabile indipendente.
- Il livello di zucchero nel sangue che misurate è la variabile dipendente – cambia a seconda del tipo di soda.
No. Il valore di una variabile dipendente dipende da una variabile indipendente, quindi una variabile non può essere indipendente e dipendente allo stesso tempo. Deve essere o la causa o l’effetto, non entrambi!
Sì, ma includere più di una di entrambi i tipi richiede più domande di ricerca.
Per esempio, se sei interessato all’effetto di una dieta sulla salute, puoi usare più misure di salute: zucchero nel sangue, pressione sanguigna, peso, polso e molte altre. Ognuno di questi è la propria variabile dipendente con la propria domanda di ricerca.
Si potrebbe anche scegliere di guardare l’effetto dei livelli di esercizio fisico così come la dieta, o anche l’effetto aggiuntivo dei due combinati. Ognuno di questi è una variabile indipendente separata.
Per garantire la validità interna di un esperimento, dovresti cambiare solo una variabile indipendente alla volta.