Las variables de investigación son las propiedades del fenómeno que estudias y que pueden tomar distintos valores: la independiente es la causa o el factor que comparas, la dependiente es el efecto que mides y las de control son las que mantienes fijas o registras para que no contaminen la relación. En un estudio no experimental no manipulas la independiente: la observas tal como se presenta.
Identificar mal las variables es el error de origen que arrastra todo lo demás: hipótesis que no se pueden probar, instrumentos que miden otra cosa y pruebas estadísticas mal elegidas. Esta guía explica cada tipo con criterios claros, te da una prueba de tres pasos para localizarlas en tu propio título y presenta diez ejemplos completos de tesis mexicanas, carrera por carrera, con la plantilla del apartado de variables del protocolo.
¿Qué es una variable de investigación?
En el enfoque cuantitativo que siguen la mayoría de los protocolos mexicanos, una variable es una característica o propiedad que puede variar entre personas, objetos o situaciones y cuya variación se puede medir u observar. Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) insisten en que una variable solo adquiere valor científico cuando se relaciona con otras dentro de una hipótesis o una teoría: «edad» sola no es una variable de investigación; «edad y adherencia al tratamiento» sí lo son, porque ya hay una relación que probar.
Tres consecuencias prácticas:
- Una variable tiene al menos dos valores posibles. «Estudiantes de la UNAM» no es una variable si todos tus participantes lo son; es una característica de la población.
- Toda variable necesita una definición conceptual (qué es, según la teoría) y una definición operacional (cómo la vas a medir). El paso completo está en la guía de operacionalización de variables.
- El tipo de variable (independiente, dependiente, de control) no es una propiedad fija: depende del papel que juega en tu estudio. «Horas de sueño» es dependiente en una tesis sobre carga académica y es independiente en una tesis sobre rendimiento en exámenes.
Variable independiente, dependiente y de control: la diferencia
| Tipo | Pregunta que responde | Papel en la hipótesis | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Independiente (VI) | ¿Qué factor supongo que produce o explica el cambio? | Causa, condición o grupo que se compara | Método de enseñanza (tradicional vs. aula invertida) |
| Dependiente (VD) | ¿Qué cambia como resultado? | Efecto que se mide | Calificación en el examen departamental |
| De control | ¿Qué otros factores podrían alterar esa relación? | Se mantienen constantes, se registran o se controlan en el análisis | Semestre, turno, promedio previo |
| Interviniente o extraña | ¿Qué no medí y podría explicar el resultado? | Se reconoce como limitación | Motivación del docente |
La distinción clave entre control y extraña es si la mediste o no. Una variable de control aparece en tu instrumento o en tu diseño (por ejemplo, incluyes solo alumnos de un mismo turno); una variable extraña queda fuera y se declara en limitaciones. Cuando una tercera variable altera la relación sin que la hayas controlado, se convierte en un problema de validez; la guía sobre qué es una variable de confusión explica cómo detectarla. Y si tu modelo tiene una variable que explica el mecanismo o que cambia la intensidad del efecto, revisa la diferencia entre variable mediadora y moderadora.
¿Y en un estudio no experimental hay variable independiente?
Sí, pero no la manipulas. En un diseño experimental el investigador asigna la VI (un grupo recibe el taller, el otro no). En un diseño no experimental, que es el más común en tesis de licenciatura en México, la VI ya ocurrió o ya existe (nivel socioeconómico, tipo de escuela, uso de redes sociales) y solo la registras. Por eso muchos manuales prefieren hablar de variable predictora y variable criterio en estudios correlacionales, o simplemente de variable 1 y variable 2 cuando no hay dirección causal. La guía de diseño de investigación experimental y no experimental desarrolla esta diferencia.
La prueba de tres pasos para identificar tus variables
- Escribe tu pregunta de investigación en una sola oración con la forma «¿Cómo se relaciona X con Y en Z?» o «¿Qué efecto tiene X sobre Y en Z?».
- X es tu independiente, Y tu dependiente, Z tu población. Si no puedes separar X de Y, todavía tienes un tema, no un problema.
- Pregunta «¿qué más podría explicar Y?» y anota tres respuestas: son tus candidatas a variables de control. Decide cuáles vas a medir y cuáles vas a fijar por diseño.
Ejemplo: «¿Qué efecto tiene el uso de simuladores clínicos sobre la seguridad percibida de estudiantes de Enfermería del IPN al realizar venopunción?». X = uso de simuladores (con/sin), Y = seguridad percibida (escala), Z = estudiantes de Enfermería del IPN. Control: semestre, experiencia previa en servicio social, sexo.
10 ejemplos de variables en tesis mexicanas por carrera
Cada ejemplo presenta un título plausible de tesis, sus variables y el tipo de diseño. Los títulos son ilustrativos; úsalos como molde para el tuyo.
| # | Carrera y título de tesis | Variable independiente | Variable dependiente | Variables de control | Diseño |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Pedagogía (UNAM). Aula invertida y comprensión lectora en tercero de secundaria de una escuela pública de Ecatepec | Método de enseñanza (aula invertida / tradicional) | Puntaje de comprensión lectora (prueba estandarizada) | Promedio previo, turno, grupo | Cuasiexperimental con pre y posprueba |
| 2 | Psicología (UAM). Uso problemático del celular y calidad del sueño en universitarios de la Ciudad de México | Uso problemático del celular (escala) | Calidad del sueño (índice de Pittsburgh) | Edad, sexo, horas de trabajo remunerado | No experimental, correlacional, transversal |
| 3 | Enfermería (IPN). Intervención educativa y adherencia al tratamiento en pacientes con hipertensión de un centro de salud | Intervención educativa (recibe / no recibe) | Adherencia al tratamiento (cuestionario validado) | Años con diagnóstico, escolaridad, apoyo familiar | Cuasiexperimental con grupo de comparación |
| 4 | Administración (UdeG). Estilo de liderazgo y satisfacción laboral en una cadena de restaurantes de Guadalajara | Estilo de liderazgo percibido (transformacional / transaccional) | Satisfacción laboral (escala) | Antigüedad, puesto, sucursal | No experimental, correlacional |
| 5 | Mercadotecnia (Tec de Monterrey). Contenido generado por usuarios e intención de compra de cosméticos en TikTok | Exposición a contenido generado por usuarios (alta / baja) | Intención de compra (escala) | Edad, frecuencia de uso de la red, ingreso | Experimental en línea con dos condiciones |
| 6 | Ingeniería Industrial (TecNM). Implementación de 5S y tiempo de cambio de herramienta en una planta de autopartes de Querétaro | Implementación de 5S (antes / después) | Tiempo de cambio de herramienta (minutos) | Turno, línea, operador | Preexperimental con medición antes y después |
| 7 | Nutrición (BUAP). Consumo de bebidas azucaradas y circunferencia de cintura en trabajadores de una fábrica de Puebla | Consumo de bebidas azucaradas (frecuencia semanal) | Circunferencia de cintura (cm) | Edad, sexo, actividad física | No experimental, correlacional |
| 8 | Derecho, tesis de campo (UNAM). Mediación previa y duración de los juicios familiares en juzgados de la Ciudad de México | Uso de mediación previa (sí / no) | Duración del juicio (días) | Tipo de asunto, juzgado, año | No experimental, retrospectivo, con expedientes |
| 9 | Economía (UANL). Acceso a crédito formal y crecimiento de ventas en microempresas de Monterrey | Acceso a crédito formal (sí / no) | Variación anual de ventas (%) | Giro, antigüedad, número de empleados | No experimental, longitudinal con datos secundarios |
| 10 | Arquitectura y Urbanismo (UAM). Sombra vegetal y temperatura superficial en banquetas de la colonia Roma | Cobertura de sombra vegetal (%) | Temperatura superficial del pavimento (°C) | Hora de medición, material de la banqueta, orientación | No experimental, observacional con mediciones en campo |
Fíjate en dos patrones. Primero, la variable dependiente siempre lleva una unidad o un instrumento entre paréntesis: si no puedes escribir cómo la mides, no está lista. Segundo, las variables de control son las que un sínodo preguntaría de inmediato («¿y no será por el turno?»); anticiparlas te evita esa pregunta en la réplica. Con estas tres columnas ya puedes redactar la hipótesis; la guía de hipótesis de investigación con ejemplos muestra cómo convertirlas en enunciados nulos y alternos.
Variables cualitativas y cuantitativas: la otra clasificación
Además del papel que juegan (independiente, dependiente, control), las variables se clasifican por el tipo de valores que toman, y eso decide la prueba estadística:
- Cualitativas o categóricas: nominales (sexo, carrera, municipio) y ordinales (nivel de escolaridad, grado de acuerdo en una escala). Se resumen con frecuencias y porcentajes.
- Cuantitativas: discretas (número de hijos, número de faltas) y continuas (peso, tiempo, calificación). Se resumen con medias, medianas y desviaciones.
Un error frecuente es tratar una escala tipo Likert como si fuera continua sin justificarlo. Si tu instrumento suma varios ítems en un puntaje total, puedes tratarlo como cuantitativo; si analizas un solo ítem, es ordinal. La guía de la escala de Likert para tesis explica cómo se construye y se puntúa.
Cómo redactar el apartado de variables en el protocolo
La mayoría de los formatos de protocolo de la UNAM, el IPN y las universidades estatales piden un apartado breve, normalmente dentro de la metodología, con esta estructura:
Variable independiente: [nombre]. Definición conceptual: [qué es, con la fuente teórica]. Definición operacional: [cómo se medirá: instrumento, categorías o unidad]. Escala de medición: [nominal, ordinal, de intervalo o de razón].
Variable dependiente: [nombre]. Definición conceptual: […]. Definición operacional: […]. Escala de medición: […].
Variables de control: [lista], registradas mediante [ficha de datos sociodemográficos] y controladas por [diseño: criterio de inclusión / análisis: covariable].
Ejemplo redactado para la tesis 3 de la tabla: «Variable dependiente: adherencia al tratamiento antihipertensivo. Definición conceptual: grado en que el comportamiento del paciente coincide con las recomendaciones acordadas con el personal de salud. Definición operacional: puntaje total obtenido en un cuestionario de adherencia validado en población mexicana, aplicado al inicio y a las doce semanas; puntaje de 0 a 100. Escala de medición: de razón.»
Cuando ya tienes las tres definiciones, la matriz de consistencia te permite verificar en una sola tabla que problema, objetivos, hipótesis y variables dicen lo mismo.
Los cinco errores con variables que el sínodo señala primero
- Confundir tema con variable. «La deserción escolar» es un tema; «abandono escolar en el primer año» medido como reinscripción sí/no es una variable.
- Invertir causa y efecto. Poner «rendimiento académico» como independiente cuando lo que quieres explicar es el rendimiento.
- Dependiente sin instrumento. «Calidad de vida» sin decir con qué escala la mides.
- Cero variables de control. Un diseño correlacional sin sexo, edad ni semestre registrados no puede descartar explicaciones alternativas.
- Cambiar el nombre de la variable entre capítulos. «Motivación» en el planteamiento, «compromiso» en la hipótesis y «actitud» en el instrumento. El sínodo lo detecta en cinco minutos.
Si estás en la fase de definir el problema y tus variables todavía cambian de nombre cada semana, Tesify te ayuda a estructurar el capítulo metodológico a partir de tu pregunta de investigación, con definiciones conceptuales y operacionales coherentes entre sí y las referencias en APA 7, sin sustituir tu criterio ni tus decisiones de diseño.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre variable independiente y dependiente?
La independiente es el factor que supones que produce o explica el cambio (la causa o el grupo que comparas); la dependiente es el resultado que mides. En un experimento la independiente se manipula; en un estudio no experimental solo se registra tal como se presenta.
¿Una tesis puede tener dos variables dependientes?
Sí. Es común en tesis de salud y educación medir dos resultados (por ejemplo, conocimiento y práctica). Cada una necesita su propia definición operacional y su propio análisis; evita acumular más de tres, porque el capítulo de resultados se vuelve inmanejable.
¿Qué es una variable de control y en qué se diferencia de una extraña?
La variable de control es un factor que podría alterar la relación entre tus variables y que decides medir o fijar por diseño. La extraña es la que no controlaste y puede explicar parte del resultado; se reconoce en el apartado de limitaciones.
¿Los estudios cualitativos tienen variables?
En sentido estricto no: trabajan con categorías de análisis que emergen de los datos o se definen a partir de la teoría. Si tu protocolo cualitativo te pide «variables», lo habitual es presentar categorías y subcategorías con su definición.
¿Cuántas variables debe tener una tesis de licenciatura?
Una independiente y una dependiente bien definidas, más dos o tres de control, es un diseño defendible. Tesis con cinco o seis variables principales suelen terminar sin poder analizar ninguna a profundidad.