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
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
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