Marco conceptual: variables mediadoras

Una variable mediadora es una parte integral de una relación causa-efecto. Esto hace que sea más fácil entender cómo la variable independiente está afectando a la variable dependiente y qué está rigiendo esa relación.

Variables mediadoras en un marco conceptual

Esta es la continuación del artículo que explica qué son las variables independiente y dependientes y qué debe contener un marco conceptual. El ejemplo que utilizamos en ese artículo fue la historia de Pablo, un estudiante que dedicó muchas horas al estudio (variable independiente) para obtener una nota más alta en su examen (variable dependiente). Ahora vamos a ampliar el marco original agregando una variable mediadora.

Una variable mediadora se interpone entre una variable independiente y una variable dependiente en una relación causa-efecto y permite explicar mejor esa relación. Si no estás familiarizado con los términos variable independiente y variable dependiente, puedes aprender más acerca de ello en el artículo mencionado sobre marcos conceptuales.

Las variables mediadoras pueden ser muy difíciles de interpretar y se debe tener cuidado cuando se sacan conclusiones de ellas. Por lo tanto, es esencial que las variables mediadoras se basen siempre en el análisis estadístico.

La complejidad involucrada está más allá del alcance del artículo, por lo que no vamos a entrar en gran detalle. En su lugar, nos centraremos en ayudarte a desarrollar una comprensión básica de lo que es una variable mediadora y cuándo podría ser necesario considerarla.

Volviendo a nuestro ejemplo de Pablo y su preparación para el examen, he aquí como podría verse el marco conceptual en el caso que incluyese una variable mediadora:

Ejemplo-variable-mediadora

Ejemplo de marco conceptual con una variable mediadora

En este ejemplo, la relación entre la variable independiente (“horas de estudio”) y la variable dependiente (“nota del examen”) juega un papel central. Como se estableció anteriormente, la relación causa-efecto es aquella que determina que cuantas más horas estudie Pablo, mejor nota sacará en el examen.

Sin embargo, ahora hemos añadido la variable mediadora referente al “número de problemas de práctica completados”. Como se puede ver en la figura anterior, la variable mediadora se sitúa entre las variables independiente y dependiente.

Cuantas más horas estudie Pablo, más problemas prácticos completará; asimismo, cuantos más problemas de práctica complete, más alta será la nota que saque en el examen. Gracias a la adición de la variable mediadora del “número de problemas de práctica completados”, fortalecemos la relación causa-efecto entre las dos principales variables que se están explorando.

Es importante no confundir un mediador con un moderador. Para ilustrar la diferencia, trata de pensar en el CI moderador que introdujimos en nuestro marco conceptual en el artículo sobre las variables moderadoras. El CI moderador no representa una variable mediadora, ya que el número de horas que Pablo estudia (que es la variable independiente) no afecta a su coeficiente intelectual (CI). Por lo tanto, no importa cuántas horas estudie Pablo, ya que su CI no aumentará.

Si deseas saber más sobre las variables mediadoras, echa un vistazo a la serie de artículos de Paul E. Jose.

Ampliación del marco conceptual

Además de las variables mediadoras, hay que considerar otros dos tipos de variables:

Estos artículos siguen construyéndose sobre el ejemplo de Pablo y su búsqueda de una nota perfecta para su examen.

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Marta

Marta es la responsable del mercado español en Scribbr. Es graduada en Administración y Dirección de Empresas y sabe lo complicado que puede llegar a ser escribir un buen documento académico. Es por eso que quiere ayudar al resto de estudiantes creando artículos que les faciliten la escritura de sus trabajos.

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