Una
variable es operacionalizada con el fin de convertir un concepto abstracto en
uno empírico, susceptible de ser medido a través de la aplicación de un instrumento.
Dicho proceso tiene su importancia en la posibilidad que un investigador poco
experimentado pueda tener la seguridad de no perderse o cometer errores que son
frecuentes en un proceso investigativo, cuando no existe relación entre la
variable y la forma en que se decidió medirla, perdiendo así LA VALIDEZ (grado
en que la medición empírica representa la medición conceptual). La precisión
para definir los términos tiene la ventaja de comunicar con exactitud los
resultados.
Algunas
variables son tan concretas, o de igual significado en el ámbito mundial, que
no requieren operacionalización, por ejemplo: el sexo de los individuos, los
colores del semáforo como señal de tránsito, la ubicación o estructura de
órganos en el cuerpo humano, entre otros. La operacionalización de variables se
hace necesario por el grado de dificultad que representa la definición de
algunas de ellas dado que corresponden a conceptos abstractos tales como:
autoridad, calidad de vida, educación, riesgos biológicos, bienestar del
enfermo y otros, que pueden tomar diferentes significados según el tipo de estudio
y el interés o disciplina del investigador que lo realiza. Este proceso está
descrito en algunos textos, solamente con algunos de los aspectos aquí considerados,
lo que quiere decir, que no siempre será absolutamente necesario realizar todo
el ejercicio que se plantea y será decisión del investigador, acorde con sus
habilidades, llevarlo a cabo parcial o totalmente.
No
obstante, es importante conocer el significado y la utilidad de cada columna en
el esquema para decidir, en cada caso particular, cuáles de ellas se hacen imprescindibles.
Con
fines didácticos se explica cada una de las columnas del cuadro que hacen parte
del proceso de operacionalización de una variable.
1. VARIABLE
-
Una variable es una característica que se va a medir.
-
Es una propiedad, un atributo que puede darse o no en ciertos sujetos o fenómenos
en estudio, así como también con mayor o menor grado de preespecialidad en los
mismos y por tanto con susceptibilidad de medición.
-
Su misma palabra define que “debe admitir rangos de variación”.
-
Es el conjunto de valores que constituyen una clasificación.
-
Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo (concreto),
es decir que sea observable y medible.
-
Se deriva de la unidad de análisis y están contenidas en las hipótesis y en el titulo
del estudio.
2. TIPO DE VARIABLE
Hace
referencia a conceptos clasificatorios de las variables que puede ser de distinto
orden a saber:
Según
el nivel de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Según
el tipo de estudio: en estudios de investigación donde se supone la determinación
de una o más variables sobre otra, los estudios son de relación causa-efecto, y
en ellos las variables son denominadas: independiente, que representa la causa
eventual, dependiente o de criterio, que representa el efecto posible, e
interviniente aquella que representa una tercera variable que actúa entre la
independiente y la dependiente y que puede ayudar a una mejor comprensión de
dicha relación. Ejemplo: en un estudio donde se trata de probar la influencia
de los medios de comunicación con un mayor nivel de instrucción de los
individuos, se consideraría como variable dependiente el mayor nivel de
instrucción, como variable independiente, la exposición a los medios de
comunicación (vi) y sería una variable interviniente (vt) el interés particular
de los individuos por ciertos programas de los medios de comunicación.
Según
el origen de la variable: activa, cuando el investigador la crea o la diseña y,
atributiva o preexistente cuando ya está establecida o existe.
Según
el número de valores que representa: continúa, representa valores de manera
progresiva y admite fraccionamiento como la edad y, categórica o discreta
cuando sólo toma algunos valores discretos o sea que no admite fraccionamiento
tales como el género, la raza, el número de hijos o de embarazos; si la
variable sólo toma dos valores como el sexo se denomina categórica dicotómica,
pero si toma más de dos valores se denominará politómica.
Según
el control de la variable por parte del investigador: la variable que tiene efecto
sobre la variable dependiente requiere que sea controlada por el investigador.
3. OPERACIONALIZACIÓN O
DEFINICIÓN OPERACIONAL
Explica
cómo se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede
diferir de su definición etimológica.
Equivale
a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su
significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura.
Puede
omitirse cuando la definición es obvia y compartida.
4. CATEGORIZACIÓN O DIMENSIONES
Cuando
el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas
deben especificarse en el estudio; tal es el caso de la variable “recursos»,
que puede hacer referencia a “recursos técnicos, financieros, ambientales,
humanos entre otros».
5. DEFINICIÓN DE LAS CATEGORIAS O
DIMENSIONES
Cada
una de las dimensiones, categorías o clasificaciones debe ser definida conceptual
y etimológicamente.
6. INDICADOR
Es
la señal que permite identificar las características de las variables.
Se
da con respecto a un punto de referencia.
Son
señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas.
Su
expresión matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía.
Se
expresa en razones, proporciones, tasas e índices.
Permite
hacer “medible” la variable.
Son
ejemplos de indicadores: indicadores económicos (la UVR, el dólar, la libra de
café, el gramo de oro).
Indicadores
de pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos
suburbanos).
Indicadores
de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de
esperanza de vida).
Indicadores
de desarrollo (el PIB: precio interno bruto, tasa de desempleo, la inflación,
el IPC: índice de precios al consumidor). Otros indicadores pueden ser
construidos por el investigador.
7. NIVEL DE MEDICIÓN
La
medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación,
y éstas se clasifican según el nivel o capacidad en que permite ser medido el
objeto en estudio. Según el tipo de operaciones matemáticas que se puedan
realizar con los números asignados al medir la variable, se distinguen cuatro
niveles de medición estadística, como son:
NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar, es
decir, la única relación existente entre los objetos a los cuales se les ha
asignado un número es una relación de equivalencia.
Por
ejemplo, si en la variable sexo se ha asignado el numeral 1 para designar a los
hombres y el 2, para referirse a las mujeres, quiere decir que todos los
miembros a los que se les asigne el numeral 1 son hombres, o sea, tienen una
condición equivalente. La relación de equivalencia es reflexiva (a=a), es
simétrica (si a=b entonces b=a) y es transitiva (si a=b y b=c entonces a=c), de
acuerdo con estas propiedades las técnicas estadísticas posibles de usar con la
escala nominal son la moda y el cálculo de frecuencias también se pueden usar
medidas no paramétricas como el chi cuadrado y la expresión binominal; en
cuanto a medidas de asociación se puede usar el coeficiente de contingencia, Es
necesario recalcar que los números asignados a las diferentes categorías de la
variable cualitativa sirven para almacenamiento de datos, pero por ser de
asignación arbitraria no indica que se trate de variables cuantitativas.
ORDINAL: permite clasificar además ordenar, es
decir, establecer una secuencia lógica que mide la intensidad del atributo. Por
ejemplo, al medir el grado de satisfacción frente a un servicio de salud, se
pueden establecer escalas tales como: satisfacción plena, satisfacción media,
poca satisfacción, o insatisfacción; esta escala difiere de la meramente
nominal que permite establecer un orden o graduación entre las observaciones.
Las
técnicas estadísticas apropiadas para las mediciones ordinales son: la mediana
para describir las tendencias centrales, los coeficientes de Spearman, de
Kendall y Gamma, para correlaciones y pruebas no paramétricas como Wilcoxon,
Kolmorov-Smirnov,
entre otras para pruebas de hipótesis. Al igual que el nivel nominal, los
números asignados sólo indican un orden o rango entre los objetos y en ningún
momento indican relación numérica, tal como el ejemplo anterior si el grado de
satisfacción plena se le asigna el número 4 y 2 al grado de poca satisfacción,
no indica esto que quien marcó el número 4 esté el doble de satisfecho que
quien marcó el número 2.
La
escala ordinal además de poseer las propiedades de la relación de equivalencia
del nivel nominal posee también la relación mayor que, expresada en términos
como más satisfecho, más estable, de mayor tamaño, de mayor preferencia, más
peligroso, más útil, de mayor riesgo etc. Todas las escalas socio-económicas
pertenecen al nivel ordinal de medición, ya que las distancias entre clases
sociales o estratos económicos no son iguales, si lo fueran pertenecerían al
nivel intervalo.
INTERVALAR o NUMÉRICA: permite clasificar y ordenar pero
además los intervalos son iguales, o sea, que en este nivel de medición no solo
es posible ordenar las escalas sino que es posible conocer las distancias o
grados que separan unas de otras.
La
escala intervalo tiene las mismas propiedades formales de las escalas nominales
y ordinales, es decir, las relaciones de equivalencia y de mayor qué; además,
se le agrega la propiedad de poder determinar la razón que existe entre dos
intervalos, en este caso existe una distancia numéricamente igual entre los
objetos 2 y 3 que entre los objetos 3 y 4, porque en ambos la razón equivale a
1. En una escala de este nivel el punto cero y la unidad de medición son
arbitrarios, como en el caso de la temperatura en que el grado cero no implica
ausencia de temperatura, sino que se designó el cero en forma arbitraria.
Entre
las operaciones matemáticas correspondientes a esta escala pertenecen pruebas
de la estadística paramétrica tales como la media aritmética, la desviación
estándar, la correlación de Pearson, la T de Student, el Chi cuadrado, entre
otras.
DE RAZÓN O PROPORCIÓN: posee las propiedades anteriores como clasificar,
ordenar; los intervalos son iguales y además, existe el cero absoluto o
verdadero”, lo que quiere decir que si un objeto que se está midiendo tiene el valor
cero, ese objeto no posee la propiedad o atributo que se está midiendo.
Esta
escala constituye el nivel más alto de medición y admite para su análisis estadístico
todas las técnicas y pruebas de los niveles anteriores, pero además admite la
media geométrica, el cálculo del coeficiente de variación y las pruebas que
requieran del conocimiento del punto cero de la escala.
8. UNIDAD DE MEDIDA
Se
refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada.
Puede
ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones,
en tasas.
Puede
ser cualitativa: en grados de satisfacción (mucho, regular, poco), en calificaciones
(excelente, regular, insuficiente), en grado de acuerdo (si y no) o (muy de
acuerdo, en acuerdo, en desacuerdo) etc.
9. ÍNDICE
Es
la expresión del indicador por ejemplo:
Índice
ocupacional: porcentaje de camas ocupadas.
Índice
de desempleo: porcentaje de desempleados.
Índice
de transición demográfica: porcentaje de atraso o avance de una sección del
país.
10. VALOR
Es
el resultado o número de resultados posibles que se obtiene de una variable.
Cuando
una variable puede medirse a través de varios indicadores, algunos de ellos
pueden tener mayor valor que otros y por tanto se hace necesario explicitarlo.
Por ejemplo: la variable “calidad docente” puede medirse a través de: la hoja
de vida del docente, el grado de capacitación, o sea. el número de títulos
académicos, un examen de conocimientos o una prueba pedagógica: pero es posible
que se le asigne un mayor valor porcentual a la hoja de vida y al grado de
capacitación que a las dos restantes.
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