El propósito de toda investigación es describir o entender la naturaleza y sus cambios. Estos pueden ocurrir por el propio devenir de la naturaleza o por la intervención humana.

Las cosas que creemos que podrían cambiar debemos identificarlas antes de investigar. Estos cambios se darán en las llamadas variables, que son las características de la muestra (sean objetos, eventos, ideas, sentimientos, situaciones, períodos de tiempo, o cualquier otro tipo de cualidad, bien sean simples o complejas), que son examinadas, medidas, descritas e interpretadas^1,2, de manera que puedan ser comparadas entre sí.

Hay que recordar que una muestra puede estar constituida por varios grupos de personas, materiales o dispositivos (Figura 1A), por varias personas, materiales o dispositivos (Figura 1B) o por la misma persona, material o dispositivo, en varios momentos o situaciones (Figura 1C).

Es decir, mediré qué características de la muestra cambian, cuánto cambian y en qué circunstancias lo hacen, describiré esos cambios e interpretaré cuán grandes son y juzgaré si podrían relacionarse unos con otros.

Las variables son uno de los componentes más maltratados en un protocolo o trabajo de investigación pues, siendo su papel central en ellos, frecuentemente son relegadas a una función secundaria, al dar más valor o prestar más atención a otras partes del protocolo.

Lo primero es siempre definirlas. Las definiciones deben ser claras, precisas y sin ambigüedades, basadas en la literatura científica, y deben representar lo más cercana y fielmente posible la característica que estamos estudiando.

Evidentemente, deben poder ser medibles o contadas pues, al fin y al cabo, de eso trata la investigación. No puede esperarse que los lectores sepan exactamente de qué se trata, deben definirse claramente los conceptos, especialmente cuando son abstractos, poco frecuentes en el campo de que se trate o novedosas.

Una variable puede no variar

Atendiendo solo a su nombre, se desprende que las variables adoptarán diversos niveles según transcurra la investigación, a causa de nuestra intervención, del tiempo transcurrido y/o de las circunstancias a las que la muestra se ve sometida. Podría deducirse que las variables van necesariamente a modificar sus valores, pero esto no tiene por qué ocurrir siempre.

Imaginemos un estudio en el que se cuentan los hijos que tienen los matrimonios antes y después de un año de someterse a un tipo determinado de fecundación artificial. Bien podría ocurrir que ese tipo de fecundación fuese inoperante, de manera que el número de hijos no cambiará. Podemos, también, imaginar un estudio sobre la incidencia de una enfermedad vírica en un colectivo, durante un período determinado. Es posible que en ese grupo específico no se den nuevos casos, al menos en ese período.

Una variable puede cambiar solo aparentemente

En primer lugar, hay que tener presente que cuando medimos algo, la medición está sujeta a incertidumbre³, y es muy improbable que las mediciones de una misma característica en varios sujetos similares o en momentos distintos produzcan resultados iguales. Ello dará lugar a cambios aparentes, solo debidos a la incertidumbre de la medición.

Recordemos también que la estimación de un parámetro desconocido de una muestra (X, Figura 2) es la suma del valor real del parámetro (R, Figura 2), de los errores en la precisión o errores aleatorios (E_A, Figura 2) y de los errores en la exactitud, que a su vez son la suma de los errores sistemáticos o sesgos (E_s, Figura 2) y de los errores en el diseño de la variable (E_v, Figura 2). Estos errores en el diseño de la variable aparecen cuando la variable no representa adecuadamente el parámetro que queremos encontrar, la característica que estamos estudiando.