Le variabili dipendenti sono fenomeni osservabili che sono influenzati da altri fenomeni. In un esempio, per qualcuno che studia quanta luce influisce sul tasso di crescita delle piante, il tasso di crescita è la variabile dipendente, perché dipende da quanta luce ricevono le piante. Quando le persone progettano esperimenti, identificano la variabile dipendente o le variabili dipendenti all’inizio, in modo che possano misurarle durante l’esperimento. Identificano inoltre tutti i fattori che possono influenzare la variabile dipendente, al meglio delle loro capacità.
Si potrebbe pensare che queste variabili abbiano valori che dipendono dalla manipolazione di qualcos’altro. Questo “qualcos’altro” è noto come variabile indipendente. Le variabili indipendenti possono avere un impatto sulle variabili dipendenti, ma non cambiano in risposta ad altre variabili nell’esperimento. Invece, vengono manipolati dallo sperimentatore, con lo sperimentatore che utilizza la manipolazione controllata per testare le previsioni su come i cambiamenti nella variabile indipendente altereranno la variabile dipendente o le variabili nell’esperimento.
Variabili dipendenti e indipendenti si presentano in un’ampia varietà di posizioni. Ad esempio, il valore del mercato azionario è una variabile dipendente perché è influenzato da fattori esterni. Negli esperimenti scientifici, le variabili dipendenti sono le cose che le persone stanno cercando di studiare e misurare. Durante la progettazione degli esperimenti, i ricercatori cercano di pensare a tutte le cose che possono influenzare le cose che stanno cercando di misurare, in modo da poter controllare il più possibile l’ambiente dell’esperimento.
Nel nostro esempio di pianta sopra, il tasso di crescita è una variabile dipendente, ma lo sono anche cose come quando la pianta esce, che fiorisca o meno, e così via. In questo caso, più variabili dipendenti possono essere modificate manipolando la variabile indipendente. Non dare abbastanza luce alla pianta può rallentare il tasso di crescita, mentre darle troppa luce può causare boccioli fogliari bruciati o danneggiati, impedendo alla pianta di uscire.
Le persone possono identificare variabili dipendenti e indipendenti anche in aree come l’analisi statistica, osservando le cose che sembrano essere collegate ed esplorando i modi in cui sono collegate. Tuttavia, qui si consiglia una certa cautela. La correlazione non è causalità e, quando si effettuano analisi statistiche, le persone dovrebbero evitare la tentazione di semplificare o manipolare le informazioni per raggiungere un obiettivo specifico. Una buona analisi starà da sola e i lettori dovrebbero concordare con il modo in cui il ricercatore ha identificato le variabili dipendenti e indipendenti.