variables de investigacion, Ejercicios de Metodología de Investigación

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. LAS VARIABLES.

-DE LA-

INVESTIGAel ON

Unidad 6

HIPOTESIS t Variables Factores que hacen cambiar la I ·. · respuesta a la pregunta planteada en la hipotesis.

lQUE ES UNA VARIABLE?

En los capitulos anteriores de este trabajo, se ha manejado ya 10 palabra "variable" : investigar es buscar relaciones entre variables. Los elementos constitutivos de las hipotesis, como se indica en la unidad anterior son : las unidades de analisis (individuos, grupos, escuelas), las variables que se consideran en las unidades de analisis, y los elementos logicos que relacionan las unidades de analisis con las variables, y estas entre sf.

Una variable es cualquier condicion susceptible de modificarse ode variar en cuanto a cantidad y calidad; por eso se llama "variable". La variable debe ser medible, es decir que se Ie puedan asignar simbolos (en general numeros), segun una serie de reglas; por eso se define tambien a la variable como "una propiedad que adquiere distintos valores" y como "un simbolo 01 que se Ie asignan numeros 0 valores",

En algun sentido, la variable es un concepto muy especial : " toda variable es concepto, pero no todo concepto es variable".

Concepto es una abstraccion formada por generalizacion de casos particulares; hay conceptos mas c oncretos que otros; as! "casa " es mas co nc reto que " bondadoso ", y "oso polar " es mas concr e to que " aceleracion " 0 que "j usticia ".

De alguna monera, cualquier concepto se convierte en variable cualitativa de dos categori as por el mere hecho deser negado; asi el concepto de" marginado" se convierte en variable de dos categorias : "marginado", "no marginado".

1. CLASES DE VARIABLES

Las principales closes de varia bles q ue se suelen tener en cuenta en 10 investigacion son :

• Variable Independiente -Variable Dependiente- Variable Interviniente
• Variable Control ada - Variable Aleatoria
• Variable Hipotetica - Variable Observable
• Variables Atributivas - Variab les Activas
• Variables Continuos - Variab les Categoricas 0 Discretas
• Variables Estimulo - Variables Respuesta

Hay much os tipos de variables, que dependen de la clase de invest igaci6n que realizamos. Sin embargo, se dan situaciones en las que un tipo de va- riable tiene las caracteristicas de otra. L Puede ser una variable independien- te, aleatoria?

x (^) y Los castigos causados por el Modifican^ '.^ La^ conducta maestro /^ f'.^ /^ del^ alumno ..

Z

dependiendo de las relaciones personales entre maestro alumno

En este ejemplo, "los castigos" es la variable independiente, (X): la "conducta del alumno", (Y) es la variable dependiente. La relaci6n entre (X) e (Y), es decir el efecto que el castigo produzca en la conducta, depende de como sean las "relaciones entre maestro V alumno", variable interviniente (Z).

1.4 Variable Controlada

Es aquella variable cuvos valores pueden ser determinados por el investigador, por ejemplo: un psic610go clinico invecta diferentes niveles de amita! s6dico a cinco

grupos homogeneos, V a un sexto grupo, Ie invecta un

"placebo" , para ver que efectos se producen. Esta variable "controlada" es la que describe a la variable independiente en el caso de unJrabajo de experimentacion.

1.5 Variable Aleatoria

Es aquella variable cuvos valores no pueden ser asignados por el investigador. La variable dependiente es siempre aleatoria porque no depende del investigador. Pero es muv importante senalar que la variable independiente es verdaderamente "aleatoria" en los investigaciones de observacion V en las ex post-facto, porque en estos dos tipos de investigaciones, el investigador no controla los valores de la variable independiente sino simplemente observa 0 constata 10 que pasa 0 paso: as! un economista constota, sin intervenir el para nada, que 10 variable "falta grove V permanente de dolores, variable independiente (X), produce la baja del quetzalrespecto del dolor, variable d'1pendiente(Y)"; tal vez un psic61ogo constata que una excesiva dependencia maternal del

nir\o produce un adolescente con altos niveles de inseguridad..

Segun 10 division senalada entre variables "controlada" y "aleatoria", se puede afirmar que: "un problema experimental es un problema de relacion entre una variable controlada y. una aleatoria " , y que · "un problema de

observaci6n y una investigaci6n ex post factum, son casos

de relaci6n entre dos variables aleatorias.

1.6 Variables HipotHicas (Variable H)

Son variables construidas PQr 10 mente humana (se /loman tambien "constructos") ; no son observables directamente sino solo se infieren a troves de sus efectos 0 conductas pafentes. Por ejemplo : 10 "inteligencia " es una variable hipotetica (H) que solo es observable y medible porsus efeCtos.

1.7 Variables Observables (Variable E)

. Estos variables tambien S8 Ilaman experimentales, pueden ser objetode observaciony medicion directa; por ejemplo 10 altUra oel peso de unos estudiantes.

1.8 Variables Atributivas

No se pueden manipular , sino solo observar; representan caracterfsticas humanas (sexo, posicion social, el grupo sangufneo). Se /loman tambien variables orgtmfsmicas.

1.9 Variables Activas

Las vbriables activas son susceptibles de manipulacion y experimentacion ; por ejemplo el numero de horas de estudio.

1.10. Variables Continuas

Son variables que estan contenidas enuna .esca.la continua, de manera que coda uno de, los ' posibles Individuos 0 grupos puede tener su propia puntuacion; por

Ullidad

Si jugamos con los conceptos de los diferentes tipos de variables, podrfan surgirnos interrogantescomo : i,Es una variable atributiva, cualitativa? i,Que opina usted, 0 es que definitivamente

depende del tema? Si es as! , i,como

se determina el tipo de variable a emplear?

1.14 Variables Cualitativas

Son aquellas variables que expresan caracteristicas que pueden darse 0 estar ausentes en los individuos, grupos 0 sociedades. Ejemplo: Estado civil ("soltero- casado" ... ); sexo (" mujer-hombre ") ; alfabetismo ("alfabeta-analfabeta"). Corresponden a una escala de medida nominal..

1.15 Variables Ordinales

Son variables cuyos valores son susceptibles de un orden 0 jerarqufa, pero no se da en elias 10 magnitud de diferencias. Corresponden a una escala de medida ordinal. Ejemplo: cinco niveles de ingresos economicos ; 0 seis niveles 0 grados de estudios; 0 cuatro niveles 0 grados de participacion politica.

1.16 Variables Cuantitativas

Los valores de estas variables se expresan en grad os, magnitudes 0 medidas distintas a 10 largo de un cont inuo. Ejemplo: el peso, la altura, las calificaciones de examenes, el cociente intelectual. Corresponden a escalas de medida de intervalo 0 de cociente.

Un ejemplo puede esclarecer el distinto poder de info rmacion que contienen las variables nominales , ordindles y cuantitativas : el ni vel socia l de los individuos (relacionado co n el nivel de ingreso 'l': su cofiiacion al seguro so c ial) se pued e expresar asi d e pendiend o del tipo de v ariable : ",. ,-; " .. ~ ,

VARIABLE (^) I NIVEL DE INGRESOS

Cuantitativa De Q1 ,500-2 ,000 De Q.1 ,000- 1,

Ordinal Alto Medio

Nom inal Cantidad de ingresos que exigen cotizacion del Seguro Social.

Ul'li,dad 6

Las escalas de medida de intervalo dan mayor informaci6n que las esc alas ordinales y nominales ; en elias la diferencia entre dos valores consecutivos de la escala es constante.

Las escalas de medida de cociente son escalas que, ademas lienen un cero absoluto, y las distancias entre dos puntos (en relaci6n a cierta ca racterislica) , son iguales; s610 se dan en longi tudes , pesos, masas; no se dan en la Psicologia y en las Ciencias Sociales. (Vea Matheson y olros, 1983, pag. 72 -76).

De Q500-

Bajo

Que no exigen cotizacion del Seguro Social

l )^ 0 7 I

Como las variables son parte de la hip6tesis, aun no se prueba nada , hay que verificar los resultados par media de indicadores, que se miden y se estudian par medias te6ricos y practicos.

2. DATOS Y VARIABLES

EI tipo de datos que se consideran en los trabajos de investigaci6n depende de, la clase de variables que se tengan en cuenta. Hay s610 tres tipos de datos en la realidad investigativa:

a. Datos de frecuencias

(relacionados con variables categ6ricas 0 discretas, y variables cualitativas). b. Datos de intensidad (relacionados con variables continuas y cuantitativas). c. Datos de duraci6n (relacionados con variables continuas y cuantitativas de tiempo). \ l

2.1 Los Datos de Frecuencias

En las investigaciones, muchas veces interesa conocer cuantos casos se dan en cada categoria; se dividen grupos, objetos, sucesos, eventos, etc. en c ategorias para hacer un conteo; esa operaci6n es la base de la descripci6n y del an61isis de datos. Consiguientemente los datos son discretos (en relacion con variables categoricas). Se sue len pres entar en una tabla de doble e ntrada como la siguiente:

Cancer No Cancer

Hombres 50 160

Mujeres 60 130

AI hacer los categorias (variables categ6ricas), conviene seguir estos criterios:

a. Las categorias deben responder bien al problema. b. Las categorias deben ser tales que cada observaci6n deba encajar en una categoria, y se puedan categorizar todas las observaciones. c. Las categorias deben ser mutuamente excluyentes; de manera que cada observaci6n - s610 pueda asignarse a una celdilla en una tabla de doble entrada. d. Coda categoria debe corresponder a un solo principio de clasificacion.

2.2 Los Datos de Intensidad

Estos datos general mente son relacionados con variables continuas cuya medida representan. Por eje mplo : medidas de temperatura en la piel , medidas psicofi-

Unidad 6

'Toda variable, .incluidas las hip6te- ticas, pueden ser medidas por sus elect os pereceptibles, y s610 10 que es medible 0 cuantilicable es cientifico".

todos los aspectos de la variable sino solo algunos aspectos significativos de ella. Segun sean esos aspectos, las definiciones operacionales pueden ser:

• Definiciones de medidas de 10 variable
• Definicion exprimental

a. Oefinidones de medidas de la variable Describen como se medira la variable, como en el ejemplo dado de la definicion de inteligencia. Asf la variable "educacion" de un nino (en el sentido de "buenas maneras") se define por el numero de conductos (R) que expresa en medio dfa de escuela como: "10 siento" , "con permiso", "por favor", etc. b. Definicion experimental Explica con precision las operaciones qUe el investigador hace con la variable que manipula. Por ejemplo , un investigador puede definir el "castigo", como " toda reaccion del investigad6r que es aversiva para el sujeto y que sucede contingentemente a determinadas conductas del mismo",

Las definiciones opera cion ales estan fundadas en los principios de que "toda variable , incluidas las hipoteticas (H) , pueden ser medidas por sus efectos perceptibles ", y de que "solo 10 que es medible 0 cuantificable es cientffico".

Consiguientemente hay que pasar de las construcciones hipoteticas a las definiciones operacionales, de manera que · se puedan explicar las relaciones entre variables conceptuales, mediante las relaciones entre los datos obtenidos por las operaciones determinadas en las definiciones operacionales. Kerlinger, (1983), explica esta logica investigativa con un ejemplo, algunos de cuyos elementos se aducen aquf:

EI aprovechamiento escolar depende de muchas variables. Por reflexi6n sobre los datos de la psicopedagogfa, se puede montar un marco te6rico provisional, explicando que el aprovechamiento escolar depende de variables como: las "aptitudes", el "concepto de sf mismo", ylas "necesidades del yo"; todavfa no se ha bajado a nivel operacional.

EI "aprovechamiento escolar", (A 1 ), considerado como variable dependiente, se puede operacionalizar refiriendolo auna "prueba de aprovechamiento", (A 2 ). EI "concepto de sf mismo" (8 1 ), se operacionaliza por la ''prueba de dibujo deliguras·, (C 1 ). Las "necesidades del yo· (8 2 ), por un '1est de personalidad" y otro de "intereses", (C 2 ). La "aptitud", (8 3 ) por un '18st de aptitudes" (C 3 ).

Asf, desde los datos observables proporcionados por las : pruebas mencionadas en las deiiniciones operacionales, se establecen las siguientes posibles relaciones:

Relaciones entre CI' C 21 C 3 ,

Relaciones entre A21 y C 11 C 21 C 3 ,

Relaciones entre Al y 8 11 821 83 , Como Al es reflejada 0 manHestada

p~r A21 y como 811 82 Y 8 3 son manifestadas p~r C 11 C 2 Y C 31 al

establecer las relaciones entre A21 y Cp C 21 C 31 'se inducen las

relaciones entre Al y 811 821 83 , Vea el cuadra siguiente:

Pruebas de Aprovechamiento

EI concepto de sl mismo t

® Pruebas de dibujo de figuras

Necesidades del YO

r

® Test de Personalidad Test de Intereses

4. RELACIONES ENTRE VARIABLES

Como se indic6 mas arriba, "investigar es buscar relaciones entre variables"; es necesario conocer el concepto de relaci6n entre variables, y que tipos de relaciones se suelen considerar (relaci6n aquf es 10 mismo que dependencia;); dos variables se relacionan entre sf cuando , al ir tomando una de elias sus diferentes valores, se vanrriodificando los valores de la otravariable; es decir, hay dependencia entre los valores de una variable y los valores de la otra, Oesde otro punto de vista, no hay relaci6n entre dos variables cuando son independientes entre sf. es decir que cuando una de elias toma diferentes valores, no se afectan los valores de la otra variable,

En las Ciencias Sociales se suelen considerar las siguientes relaciones entre variables:

• Relaci6n Bivariada
• Correlaci6n multiple
• Interacci6n entre dos variables (X I,X 2 ), que influyen en . otra variable Y

?

Unidad 6

Aprovechamiento

. Escolar

Aptitud

r

® Test de Aptitudes

4.5 RelacionEntre Dos Variables, con Interfe-

rencia de Una 0 Varias Variables

Hlntervinientes": quemodifican substancial-

mente la relacion.-entre aquellas dos varia-

bles.

(X) Marginaci6n socio- econ6mica que (en 10 ciudad) sufren los que vienen del campo

(Y) Actitudes de rechazo a las normas y patrones socioculturales urba- nos.

(Z) Comportamiento de los grupos urbanos estables, alternando la organizaci6n familiar de grupos que vienen del campo

4.6 Correlacion Parcial

Es 10 relaci6n entre dos (0 mas) variables cuando se eliminan los efectos de otra variable interviniente. Por ejemplo, hay una relaci6n entre analfabetismo, (X), Y desempleo disfrazado (Y), cuando no se toma en cuenta el tipo de sectores de producci6n (Z).

Es muy importante considerar la close de relaciones entre variables, porque de eUas depende el tipo de analisis estadistico que, en la investigaci6n, hay que dar a los datos obtenidos; segQn esto, las relaciones pueden ser :

• Relaci6n entre dos variables cualitativas
• Relaci6n entre unas variable cualitativa y una cuantitativa.
• Relaci6n entre dos variables cuantitativas.

. 4.6.1 Relaci6n entre dos variables cualitativas

Por ejemplo, ados grupos homogeneos de alumnos se les dan dos tipos de tratamiento psicopedag6gico (A y B); i-c6mo influye esa diferenciOQ~ tratamiento, en que los alumnos aprueben 0 aplacenel curso? En este caso los datos seran "frecuencias" 0 porcentajes, y el analisis estadfstico empleado sera la prueba de independiencia de X2, en el coso de variables cualitativas con dos 0 mas .categorias cada una. (En el caso de dos variables cuali-

Unidad 6

S

tativa$ co!, solo dos categorias cada una, se puede utilizar tah1bl~n ' i6 prueba de comparacion de proporciones).

4.6.2 Relaci6nentre una variable cualitativa y una

cuantitativa

Veamos un ejemplo de esta relacion, 6como dos tipos d~ tratamiento psicopedagogico, (A y B) , influyen diferentemente en las calificaciones (cuantitativas de 0 a 100), de dos grupos homogeneos de alumnos? En este caso los datos seran numeros dentrode un continuo de 0 a 100; y el analisis estadistico se realizora mediante el analisis de varianza(comparacion de dos 0 mas medias). En el caso de solo dos medias porque la variable cualitativa tiene solo dos categorias, que es el caso del ejemplo, tambien se puede usar la prueba t de Student-Fisher de comparacion de dos medias.

4.6.3 Relaci6n entre dos variables cuantitativas

Por ejemplo, 6como la cantidad de anos de esco- larizacion, influye en el desarrollo humano, (medido cuan- titativamente)? EI analisis estadistico de esta relacion se hace con la prueba de independencia basada en el coeficiente de correlacion lineal de Pearson.

Otra clasificacion importante de la relacion entre variables es la que se refiere ala "interpretacion causal" 0 a la interpretacion de "simple dependencia" entre variables, (varia una y entonces varia la otra). Aprovechando con- ceptos ya explicados anteriormente, vea el significado distinto de esos dos tipos de relacion: a. Relacion con interpretacion causal. Se puede de- ducir esa relacion causal entre la variable inde- pendiente (X) y la dependiente (V), en los problemas experimentales si existe una relacion ~stodlsticamen te significativa entre las dos variables.

b. Relacion de simple depend en cia , (sin saber si hay 0 no relacion causal entre variables). En los problemas de observacion, aunque se encuentre una relacion estadisticamente significativa entre dos variable's, no puede darse una interpretacion causal; a no ser que, de alguna manera, se pueda establecer que los dos grupos comparados son homogeneos. Como se sabe, la diferencia entre los problemas "experi- mentales" y los problemas "de observacion" es que, en los "experimentales" el investigadorreparte a los individuos 01 azar entre los grupos; yen los "d~ : obser vacion" p.! investigador solamente observa como los

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