¿Cómo manipulamos las variables independientes?
¿Cómo medimos la variable dependiente?
¿Cómo controlamos las variables intervinientes?
Respuestas
Respuesta:
1- Al manipular una variable independiente es necesario especificar qué se va a entender por esa variable en el experimento.
2- La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto de que la manipulación de la variable independiente tienes de ella. La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse en dos o más grados.
3- lo controlaría viéndolo observándolo que no haiga variables intervinientes y tomar las medidas adecuadas sí ese fuera el caso.
Explicación:
espero y te sirva
¿Cómo manipulamos las variables independientes?
Podemos manipular las variables independientes de varias maneras. Por ejemplo, podemos cambiar el orden en el que se presentan, o podemos cambiar la escala en la que se miden. También podemos añadir o eliminar variables independientes.
1. Cambiar el orden en el que se presentan:
Podemos cambiar el orden en el que se presentan las variables independientes de varias maneras. Por ejemplo, podemos reordenar las variables en función de su importancia para el modelo. También podemos reordenar las variables en función de la correlación entre ellas.
2. Cambiar la escala en la que se miden:
Podemos cambiar la escala en la que se miden las variables independientes de varias maneras. Por ejemplo, podemos transformar las variables en función de su importancia para el modelo. También podemos transformar las variables en función de la correlación entre ellas.
3. Añadir o eliminar variables independientes:
Podemos añadir o eliminar variables independientes de varias maneras. Por ejemplo, podemos añadir variables que creemos que son importantes para el modelo. También podemos eliminar variables que creemos que no son importantes para el modelo.
¿Cómo medimos la variable dependiente?
Podemos medir la variable dependiente de varias maneras. Por ejemplo, podemos medirla en términos de su valor predictivo, o podemos medirla en términos de su error. También podemos medirla en términos de su importancia para el modelo.
1. Medir la variable dependiente en términos de su valor predictivo:
Podemos medir la variable dependiente en términos de su valor predictivo de varias maneras. Por ejemplo, podemos calcular la media de la variable dependiente para cada valor de las variables independientes. También podemos calcular la mediana de la variable dependiente para cada valor de las variables independientes.
2. Medir la variable dependiente en términos de su error:
Podemos medir la variable dependiente en términos de su error de varias maneras. Por ejemplo, podemos calcular el error cuadrático medio de la variable dependiente. También podemos calcular el error absoluto medio de la variable dependiente.
3. Medir la variable dependiente en términos de su importancia para el modelo:
Podemos medir la variable dependiente en términos de su importancia para el modelo de varias maneras. Por ejemplo, podemos calcular el coeficiente de determinación de la variable dependiente. También podemos calcular el coeficiente de correlación de la variable dependiente.
¿Cómo controlamos las variables intervinientes?
Podemos controlar las variables intervinientes de varias maneras. Por ejemplo, podemos seleccionar las variables intervinientes que creemos que son importantes para el modelo. También podemos eliminar las variables intervinientes que creemos que no son importantes para el modelo.
1. Seleccionar las variables intervinientes que creemos que son importantes para el modelo:
Podemos seleccionar las variables intervinientes que creemos que son importantes para el modelo de varias maneras. Por ejemplo, podemos usar un análisis de regresión para seleccionar las variables intervinientes. También podemos usar un análisis de componentes principales para seleccionar las variables intervinientes.
2. Eliminar las variables intervinientes que creemos que no son importantes para el modelo:
Podemos eliminar las variables intervinientes que creemos que no son importantes para el modelo de varias maneras. Por ejemplo, podemos usar un análisis de regresión para eliminar las variables intervinientes. También podemos usar un análisis de componentes principales para eliminar las variables intervinientes.
Aprende más sobre las variables en:
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