Tipos de Variables en investigación Clínica

Las variables en investigación se clasifican de varias maneras según su naturaleza, función y relación con el estudio. A continuación, te presento algunas de las clasificaciones más comunes:

*1. Según su naturaleza:*

- *Variables cuantitativas*: Son aquellas que se pueden medir numéricamente, como la edad, el peso, la altura, etc.
- *Variables cualitativas*: Son aquellas que se refieren a características o atributos no numéricos, como el género, la nacionalidad, el color de ojos, etc.

*2. Según su función en el estudio:*

- *Variables independientes*: Son aquellas que se manipulan o varían intencionalmente en el estudio para observar su efecto en la variable dependiente.
- *Variables dependientes*: Son aquellas que se miden o observan en respuesta a cambios en la variable independiente.
- *Variables de control*: Son aquellas que pueden influir en el resultado del estudio y que se controlan o mantienen constantes para evitar sesgos.

*3. Según su relación con el estudio:*

- *Variables predictoras*: Son aquellas que se utilizan para predecir o explicar el comportamiento de la variable dependiente.
- *Variables de resultado*: Son aquellas que se miden o observan como resultado de la intervención o exposición a la variable independiente.

*4. Según su nivel de medición:*

- *Variables nominales*: Son aquellas que se clasifican en categorías sin un orden específico, como el género o la nacionalidad.
- *Variables ordinales*: Son aquellas que se clasifican en categorías con un orden específico, pero sin una diferencia numérica igual entre ellas, como la escala de dolor o la clasificación de satisfacción.
- *Variables de intervalo*: Son aquellas que se miden en una escala numérica con intervalos iguales entre los puntos, como la temperatura o la edad.
- *Variables de razón*: Son aquellas que tienen un punto cero absoluto y se pueden realizar operaciones aritméticas, como el peso o la altura.

Estas clasificaciones ayudan a los investigadores a diseñar y analizar sus estudios de manera efectiva, asegurando que las variables se midan y analicen adecuadamente según su naturaleza y función en el estudio.

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