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Definición de la 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, 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 (cuantitativos 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.
Con fines didácticos explicamos cada una de las columnas del cuadro que
hacen parte del proceso de operacionalización de una variable de estudio.
|
Variable |
Tipo de
Variable |
Operacionalización |
Categorización
o Dimensiones |
Definición |
Indicador |
Nivel
de Medición |
Unidad
de Medida |
Índice |
Valor |
|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
I |
J |
A.
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.
B.
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
(se explican en el numeral H).
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 (vi) 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.
C.
Operacional 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.
D.
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.
E.
Definición de las categorías o dimensiones
Cada una de las dimensiones, categorías o clasificaciones debe ser
definida conceptual y etimológicamente.
F.
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.
El indicador tiene por función de señalar cómo medir cada uno de los
factores o rasgos de la variable.
·
Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices.
·
Permite hacer “medible” la variable.
Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos (el dólar
estadounidense, un kilo de café, una onza de plata).
Indicadores de pobreza (las migraciones, los desplazamientos forzados,
el desempleo, los asentamientos humanos).
Indicadores de calidad de vida (tasa de fecundidad, de esperanza de
vida, de natalidad, de mortalidad).
Indicadores de desarrollo (el PIB: producto bruto interno, la inflación,
tasa de desempleo, el IPC: índice de precios al consumidor). Así los
indicadores pueden ser construidos por el investigador.
G.
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 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[2].
·
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.
NIVEL DE MEDICIÓN DE VARIABLES
|
ESCALA |
TIPO DE
VARIABLE |
PROPIEDADES
MATEMÁTICAS |
PRUEBA
ESTADÍSTICA |
TÉCNICA
ESTADÍSTICA |
|
Nominal |
Cualitativa
Discreta |
De
equivalencia |
No
paramétrica |
Moda
cálculo de frecuencias, chi cuadrado, expresión binomial, coeficiente de
contingencia |
|
Ordinal |
Cualitativa
Discreta |
-De
equivalencia -Mayor
que |
No
paramétrica |
Las
anteriores y se adiciona: la mediana (tendencia central). Coeficientes de
Spearman, Kendall, Gamma, Percentilles. |
|
Intervalo |
Cuantitativa
Continua |
-De
equivalencia -Mayor
qué -Razón
entre dos intervalos calculable. |
No
paramétrica y paramétrica |
Las
anteriores y se adiciona: media aritmética, desviación estándar, correlación
de Pearson, correlación múltiple. |
|
Razón o
proporción |
Cuantitativa
Continua |
-De
equivalencia -Mayor
qué -Razón
entre dos intervalos calculable -Razón
entre dos valores de la escala calculable. |
No
paramétrica y paramétrica |
Las
anteriores y se adiciona: Media geométrica, coeficiente de variación y otras. |
H.
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)
etcétera.
I.
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.
J.
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.
Una columna 11ó K correspondería al ítem o pregunta que daría respuesta
o mediría la variable. Si se quisiera agregar más, podría considerarse en la
columna 12 ó L la fuente de recolección de información que haría referencia al
individuo, sitio o instrumento de donde se tomaría el dato (historia clínica
del Hospital de Caldas. usuario del servicio de salud, registros del Dane) y en
una la columna 13 ó M, la técnica de recolección del dato (observación,
entrevista, grupo focal).
[1] Carrasco, S. (2009). Metodología de investigación científica: Pautas metodológicas para diseñar y elaborar el proyecto de investigación. Lima: Editorial San Marcos, p. 226.
[2]
Ñaupas, H.; Valdivia, M.; Palacios, J.; Romero, H. (2018). Metodología
de la investigación, Cuantitativa, Cualitativa y redacción de Tesis.
Bogotá: ediciones de la U. 5ta. Edición.
