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b) En lo que respecta a la variable dependiente, se pide que sea medible. Eso significa que debe
ser posible disponer de indicadores adecuados (sensibles, confiables y válidos) para registrar los cambios
ocurridos en esa variable –con el fin de evaluar luego si esos cambios se deben a la variable independien-
te. Así, por ejemplo, nuestra investigación sobre el crecimiento de las plantas no hubiese tenido destino si
nos hubiésemos propuesto estimar el “efecto del habla en el estado anímico de las plantas”.
Es necesario que el indicador elegido capte aquellas variaciones que, aunque sean pequeñas, pue-
dan resultar relevantes para la puesta a prueba de las hipótesis. A eso nos referimos al hablar de
“sensibilidad”. Una vez más, no hay criterios a priori para determinar si una variación ocurrida en
la variable dependiente es pequeña o grande. Eso dependerá de la naturaleza del fenómeno que se
está evaluando. Si en nuestro ejemplo de las plantas trabajamos con muestras de tréboles, tendremos
grados de variaciones algo distintos a los que obtendríamos si nuestras muestras hubiesen sido de om-
búes. Unos milímetros pueden ser significativos en el primer caso, y absolutamente despreciables en
el segundo. Lo que importa es que la variable dependiente haya sido definida o pueda ser definida de
acuerdo a criterios que hagan posible su medición.
En lo que respecta a la confiabilidad y la validez de los criterios indicadores, ya nos hemos referido
a ello en el capítulo de “matriz de datos”. Recordemos aquí que la validez puede definirse de manera
general como la adecuación entre la definición conceptual de la variable y su traducción empírica;
dicho de otro modo, que el indicador mida lo que dice o quiere medir: si se trata de evaluar el “nivel
socioeconómico de los hogares” (variable) no estaremos garantizando la validez de los indicadores
si los medimos en términos de “tenencia de perro en el hogar”, porque el indicador se refiere a algo
completamente ajeno al asunto de la variable. Aunque este ejemplo es grotesco, en muchas ocasiones
resulta difícil garantizar la validez de los indicadores (como ocurre, por ejemplo, cuando se trata de
evaluar distintos tipos de inteligencia, de competencias mentales, etc.). En esas situaciones se recurre
a diversas pruebas (se las llama precisamente pruebas de validez) que contribuyen a determinar si los
indicadores están midiendo estrictamente aquello que se espera que midan.

c) Finalmente, el gran desafío del diseño experimental se cifra en lo que hemos llamado el “con-
trol de las variables extrañas o contaminadoras”.
Como el objetivo de la investigación experimental es averiguar qué efectos producen en la variable
dependiente las variables consideradas independientes, se debe garantizar que no existan otras varia-
bles que influyan en esta relación.
Una de las maneras de “controlar” la situación experimental es a través de la equivalencia de los
grupos que participan en la experiencia, al menos en todos aquellos aspectos que se consideran conta-
minadores para la relación entre las variables que quieren estudiarse.
Existen distintas maneras de formar los grupos para garantizar en alguna medida que en todos ellos
las unidades presentan semejantes características en lo que respecta a los intereses del experimento:
- una es la formación de grupos aleatorios: los grupos se forman de manera
azarosa. Se espera de ese modo estimar la probabilidad de una distribución
homogénea (aunque por supuesto esto nunca queda completamente
garantizado, porque se trata de probabilidades).

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