viernes, 29 de marzo de 2013

Operacionalización de las variables de una hipótesis



Por Pablo Besarón y Hugo Müler.

Una hipótesis bien formulada deberá contener elementos o términos que sean observables, y en consecuencia, sujetos a medición. No podrá desarrollarse una investigación si no se emplean indicadores que midan las variables de las hipótesis planteadas. En términos generales, una variable se puede definir como una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse (Hernández Sampieri, Roberto et. al.; 2000). La variable siempre se aplica al grupo u objetos que se investigan, los cuales adquieren distintos valores en función de la variable estudiada.
El investigador debe definir los indicadores de las variables antes de realizar la recolección de datos, y para ello deberá utilizar términos operacionales, es decir, que produzcan datos concretos, que sean cuantificables. Las definiciones operacionales serán las adecuadas si los instrumentos de recolección de datos proporcionan información que sea afín con los conceptos que representan, los cuales se exponen en la definición conceptual de las variables de la hipótesis.
Uno de los primeros objetivos que se debe asegurar el investigador es que las variables puedan ser evaluadas a través de una prueba empírica, lo cual es una condición fundamental de las hipótesis. Por otra parte, la operacionalización de los términos depende en gran medida de las delimitaciones espacio-temporales del problema de investigación. En cuanto al tiempo, inciden factores como la duración de la investigación, el contexto histórico y los antecedentes del problema, cómo se lo concibe en el presente y qué perspectivas presenta a futuro. En relación con el espacio, importa la localización geográfica de la investigación, su interrelación con otras áreas o disciplinas cercanas, de modo que la investigación pueda ser confrontada con otras similares.

Tipos de variables
Siguiendo la definición brindada por Sampieri, el término variable se relaciona con algo que puede adquirir más de un valor, como por ejemplo la edad, el sexo, el nivel educativo, nivel de ingresos, estado civil, etc. Las variables, por lo general son analizadas en su vinculación o asociación con otras variables, y no de manera aislada, para que puedan estudiarse los efectos que produce la asociación de las mismas. Para ello se tendrán en cuenta las categorías, que son los valores probables que puede adquirir una variable, y las dimensiones, que son determinados aspectos de una variable. Una clasificación que puede hacerse de las variables es la siguiente:
En función de la facilidad de su medición, pueden ser simples o complejas:
-unidimensionales (peso)
-multidimensionales (calidad acústica)
-dicotómicas (con dos valores, como sexo, si la persona es o no fumadora, etc.)
En función de la hipótesis, pueden ser independientes (variable determinante, que se da con anterioridad) o dependientes (que es la producida o inducida por la variable independiente), lo cual sucede en las relaciones causales que suelen establecer las hipótesis. Si por ejemplo planteamos como hipótesis de investigación que "la motivación de los empleados en la empresa X condiciona su productividad", nos encontramos con la variable independiente "motivación", y con la variable dependiente "productividad". Al establecerse en la hipótesis una relación causal entre ambas variables, está claro que una de las variables es causa del fenómeno afirmado en la hipótesis (en nuestro caso, la motivación), y la otra variable es consecuencia de dicho fenómeno (en nuestro caso, la productividad).
En función de la distancia que tienen respecto del plano empírico pueden ser manifiestas (por ejemplo, estatura, color de pelo, ojos, rendimiento físico), y latentes (por ejemplo, en determinadas cualidades como la inteligencia, la templanza), que son trasladadas con mayores obstáculos al plano empírico.
En función del contexto en el que se da la relación, pueden ser las variables intervinientes -que remiten a las lisa y llanamente contextuales-individuales, que están referidas a individuos (sus características peculiares) o colectivas, analíticas -basadas en cada uno de los miembros del grupo estudiado-, o globales -referidas al conjunto-.
En cuanto a si se puede hablar de una distinción entre variables cualitativas y cuantitativas, no existe un consenso en esta materia. Hay quienes afirman que las variables en cuanto tales implican necesariamente una cuantificación, y por lo tanto no puede hablarse de variables cualitativas, y están quienes afirman que puede haber variables cualitativas. En este segundo caso, según los objetivos de la investigación, las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas. Si se trata con categorías que son atributos o propiedades (por ejemplo: para medir la variable motivación destacar las categorías diálogo con jefe de producción, trabajo en equipo, resolución de conflictos), se tratará de variables cualitativas, y serán cuantitativas cuando se miden magnitudes (cantidad de horas/hombre, etc.)
Las variables se miden mediante indicadores, que a su vez se definen por el valor que adquieren. Algunos indicadores son directamente observables, como la estatura, el color de ojos, mientras que otros son construidos, como el nivel socioeconómico. Se ha visto que la definición de las variables de una hipótesis constituye un punto central de toda investigación, y que esta definición debe hacerse de dos formas: conceptual y operacionalmente. En otras palabras, la definición conceptual de las variables debe ser transformada en un concepto operativo, seleccionando los indicadores, en el nivel directamente observable, que permitan medir los conceptos, respondiendo a la relación expresada en la hipótesis.
Definición conceptual
Básicamente, la definición conceptual de las variables constituye una abstracción articulada en palabras para facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación. Puede pensarse como la definición que nos da un diccionario de determinado concepto. A esta definición también se la suele denominar constitutiva, y da cuenta de la realidad a la que remiten las variables analizadas. La adecuación de la conceptualización depende de su utilidad en la construcción de teorías para explicar los resultados de la investigación. Por ejemplo, la definición conceptual de la variable productividad para el caso citado con anterioridad, podría ser: Capacidad de un aspecto productivo para crear bienes o servicios en determinada unidad de tiempo
Definición operacional
Una definición operacional está constituida por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente (Kerlinger, F.; 1979). En la definición operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema de investigación.
Para el caso que venimos desarrollando, la definición operacional de la variable productividad, podría ser la siguiente: cantidad de bienes producidos por un trabajador en una jornada laboral de ocho horas. Debido a que en el ejemplo se pretende buscar una relación entre motivación y productividad, la definición operacional de la variable productividad se circunscribe al trabajo realizado por un trabajador en determinado lapso de tiempo, ya que si el objeto de estudio hubiese sido, demos el caso, analizar la productividad en relación con el uso de ciertos materiales o maquinarias, entonces la definición operacional hubiese sido otra.
El investigador, al formular la definición operacional, debe considerar las condiciones contribuyentes, contingentes y alternativas al problema que trata. Una condición contribuyente aumenta la posibilidad de que un fenómeno ocurra pero no lo hace implícito o cierto, ya que por sí misma no causa el fenómeno sino que es uno entre otros tantos factores que inciden en su ocurrencia. Las condiciones contingentes y alternativas que inciden en la medición de una variable son más proclives a ser analizadas en las investigaciones sociales.
La operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza. Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o cuantitativas. Las técnicas cuantitativas se emplean cuando el universo de estudio es amplio y la complejidad de las variables posibilita una aceptable desagregación en niveles susceptibles de cuantificarse y ser analizados. La encuesta es el instrumento de recolección de datos más utilizado en las investigaciones cuantitativas. Por su parte, las técnicas cualitativas son más utilizadas en las investigaciones exploratorias, su flexibilidad permite la construcción de categorías en la búsqueda, análisis e interpretación de los datos obtenidos. Con esta técnica, empleada por ejemplo en las entrevistas en profundidad, se produce una interacción permanente entre la observación y la reflexión, entre lo descriptivo y lo explicativo.
Variables, dimensiones e indicadores.
Cuando nos encontramos con variables complejas, donde el pasaje de la definición conceptual a su operacionalización requiere de instancias intermedias, entonces se puede hacer una distinción entre variables, dimensiones e indicadores. A modo de síntesis, puede afirmarse que el pasaje de la dimensión al indicador hace un recorrido de lo general a lo particular, del plano de lo teórico al plano de lo empíricamente contrastable.
Las dimensiones vendrían a ser subvariables o variables con un nivel más cercano al indicador. Para el caso de definir a la variable productividad, nos encontramos con diferentes subdimensiones que forman parte de la variable, como ser: mano de obra, maquinaria, materiales o energía. Cada una de estas subvariables son las dimensiones de la variable productividad.
A su vez, estas dimensiones, para poder ser contrastadas empíricamente por el investigador, requieren operacionalizarse en indicadores, que no son otra cosa que parámetros que contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar. En un sentido restringido, los indicadores son datos. Para la variable productividad, por ejemplo, en la dimensión mano de obra, los indicadores podrían ser cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo .
Bibliografía
Anguera. Investigación cualitativa. M.C.E. Madrid, 1987.
Bachelard, G. La formación del espíritu científico. Siglo XXI. Buenos Aires, 1974.
Blanchet, A. Técnicas de Investigación en Ciencias Sociales. Morata. Madrid, 1994.
Kerlinger, F. Enfoque conceptual de la investigación del comportamiento. Interamericana. México, 1979.
Sabino, Carlos A. El Proceso de Investigación. Buenos Aires. Ed. Lumen - Humanitas, 1996.
Samaja, J. Epistemología y Metodología de la Investigación. Eudeba. Buenos Aires, 1994.
Hernández Sampieri, R. et. al. Metodología de la investigación. Mc Graw Hill. México, 2000.


BIBLIOGRAFÍA
Besarón, P., & Müler, H. Tipos de variables.
http://scholar.google.es/scholarq=+tipos+de+variables&btnG=&hl=es&as_sdt=0
28 de marzo de 2013   12:15 am 

Subido por: López Montalvo Jennifer

1 comentario:

  1. El motivo de publicar este artículo fue que esta relacionado con realizar una operacionalización de variables en el momento en que realizamos un protocolo. Los tipos de variables que se utilizan en este caso deben tener elementos que sean observables y sujetos a medición, (variables cuantitativas).
    También esta describiendo cada una de las variables que podemos encontrar al estar haciendo una investigación y que esta relacionado con el investigador que haciendo esta operacionalización puede organizar las necesidades de la investigación.

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