SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN UBA: diciembre 2018

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 menor o mayor grado de representación en los mismos y por tanto con susceptibilidad de medición.

Su misma palabra define que “debe permitir rangos de variación”.

Es el conjunto de valores que constituyen una clasificación.

Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo (concreto), dicho de otra forma, que sea observable y medible.

Se deriva de la unidad de análisis y están contenidas en las hipótesis y en el título del estudio.

Tipo de Variable

Según el nivel de medición: nominal, ordinal, de intervalo y de razón (se explican en el numera

· 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 el variable sexo se ha asignado el numeral 1 para designar a los hombres y el número 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 binomial; 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 etcétera. 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 intervalar.

· 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 intervalar 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.

Según el tipo de estudio: en estudios de investigación donde se supone la determinación de una o más variables sobre otra, las investigaciones 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 (vd) 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: continua, 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, por ejemplo, el número de cigarrillos que consume por día un fumador y su relación con la aparición prematura de la patología pulmonar, en este caso la variable se denomina controlable o controlada. Cuando en el diseño o en el análisis la variable no se considera, será una variable no controlada.

operacionalización de variables

Es un proceso metodológico que consiste en descomponer deductivamente las variables que componen el problema de investigación, partiendo desde lo más general a lo más específico; es decir que estas variables se dividen (si son complejas) en dimensiones, áreas, aspectos, indicadores, índices, subíndices, ítems; mientras si son concretas solamente en indicadores, índices e ítems ^[1].

Ahora bien, una variable es operacionalizada con la finalidad 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 de investigación, cuando no existe relación entre la variable y la forma en que se decidió medirla, perdiendo así la validez, dicho de otro modo (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.

En consecuencia, la operacionalización de las variables es el proceso a través del cual el investigador explica en detalle la definición que adoptará de las categorías y/o variables de estudio, tipos de valores (cuanti o cualitativos) que podrían asumir las mismas y los cálculos que se tendrían que realizar para obtener los valores de las variables cuantitativas. La operacionalización es un proceso que variará de acuerdo al tipo de investigación y de diseño. No obstante, las variables deben estar claramente definidas y convenientemente operacionalizadas. Se consideran incompletos aquellos protocolos cuyo nivel de operacionalización es muy vago.

Ejemplo de operacionalización de variables

El objetivo general de la investigación es; Describir las características clínicas y manejo médico de las pacientes con preeclampsia (leve y severa) en el servicio de ARO II del Hospital Central de Maracay en el período comprendido del primero de Octubre del 2002 al 31 de Octubre del 2003.

¿Qué variables se identifican en este objetivo?

Características clínicas, manejo médico, preeclampsia leve, preeclampsia severa

La definición nominal es buscar en las fuentes ya desarrolladas en el marco teórico, que significa cada uno de esos conceptos. Qué se entiende por característica clínica, por manejo médico, por preeclampsia leve y por preeclampsia severa.

CÓMO REALIZAR LA DEFINICÓN OPERACIONAL DE LAS VARIABLES

Para hacer esta explicación lo más sencillo posible partiéremos de un ejemplo, el cual fue tocado en anteriormente. El equipo de investigación se plantea como su objetivo general de la investigación; Describir las características clínicas y manejo médico de las pacientes con preeclampsia (leve y severa) en el servicio de ARO II del Hospital Central de Maracay en el período comprendido del primero de Octubre del 2002 al 31 de Octubre del 2003.

Como se puede apreciar, el objetivo en este caso está compuesto por tres dimensiones que lo delimitan.

- Primero la dimensión temporal; del 1° de octubre de 2002 al 31 de octubre de 2003.

- Segundo la dimensión espacial o geográfica; en el servicio de ARO II del Hospital Oscar Danilo Rosales Argüello

- Y tercero la que más importa para la operacionalización; describir las características clínicas y manejo médico de las pacientes con preeclampsia. Partiendo de éste se realizan los siguientes pasos:

1. Se identifican las variables o acciones presentes, que en este caso son: características clínicas, manejo médico y preeclampsia (Estos términos son las variables nominales, es decir el nombre de las variables)

2. Buscar en las bases teórica el concepto o definición de cada una de las variables. Esto es la definición operacional de las variables, lo cual puede irse desarrollando en la tabla de operacionalización. Así:

a. Características clínicas: Se entiende por características o signo clínico a cualquier manifestación objetiva consecuente a una enfermedad o alteración de la salud, y que se hace evidente en la biología del enfermo.

b. Preeclampsia: es la presencia de hipertensión y proteinuria anormal en toda mujer con embarazo mayor de 20 semanas.

c. Manejo médico: Conjunto de medios terapéuticos o prescripciones que se emplean para curara enfermedades o defectos

3. Ahora se establecen las dimensiones de cada variable que se define operacionalmente, es decir qué se busca medir con ellas; por lo tanto para

a. Características médicas se quiere conocer las manifestaciones objetivas de la tensión arterial, la orina, los dolores presentados, la temperatura y las condiciones de la sangre.

b. La preeclampsia: el tipo de preeclampsia

c. Manejo médico: Reposo, lugar del tratamiento, valoración de la madre y el feto, tipo de tratamiento, otras acciones

4. Seguidamente se extraen los indicadores asociados a las dimensiones descubiertas o determinadas en las variables, para este caso vendría a ser;

a. Hipertensión arterial, exudados o papiledema para la presión arterial. Nivel de proteinuria y nivel de Creatinina para la orina. Localización del dolor para dolores. Fiebre para temperatura. Nivel de las Plaquetas (Trombocitopenia), nivel de Enzimas hepáticas para la sangre. Nuliparidad y embarazo múltiple para cantidad de embarazos. Herencia, diabetes y enfermedad renal para la dimensión otros.

b. Hallazgos de laboratorio para tipo de preeclampsia

c. Características del reposo, posiciones adecuadas para acostarse para la dimensión reposo. Domiciliario, hospitalario para lugar de tratamiento. Períodos de valoración para lugar de tratamiento.
Finalmente maduración del feto, parto para tipo de tratamiento

5. En una última columna se tendrán las técnicas e instrumentos de recolección de los datos. Las técnicas aquí son la observación directa, los exámenes de laboratorio, sean de sangre, tensión arterial, etc., con los instrumentos adecuados y el instrumentos de recolección es la hoja de control. No debe confundirse el instrumento que utiliza el laboratorio para realizar el examen con el que utiliza el investigador para recolectar los datos. Es posible presentar una columna con las Técnicas e Instrumentos y posteriormente los Ítems, este orden es indistinto en las dos últimas columans del Cuadro de Operacionalización de Variables

Estos datos se ordenan en una tabla, para finalizar la operacionalización, la cual es de gran utilidad para el diseño de los instrumentos de recolección de los datos sin perder de vista los objetivos de la investigación.

Ejemplo de Cuadro de Operacionalización de Variables

Para qué se Operacionalizan las variables?

Para que otro investigador les dé el mismo significado a los términos de una Hipótesis.

Para comparar nuestra investigación con otras similares

Para evaluar adecuadamente los resultados de nuestra investigación

SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN UBA

sábado, 1 de diciembre de 2018

MAPA MENTAL

TITULO DE TRABAJO DE INVESTIGACION

VARIABLES, TIPOS DE VARIABLES, COMO SE OPERACIONALIZAN, EJEMPLO DE OPERACIONALICIÓN Y PARA QUÉ SE OPERACIONALIZA