Operacionalización de variables: proceso y ejemplos
La operacionalización de variables consiste en un proceso lógico a través del cual se descomponen los conceptos que forman parte de una investigación con la intención de hacerlos menos abstractos y más útiles para el proceso investigativo. Cuando cada variable puede ser recogida, valorada y observada se convierte en un indicador.
Según la autora Mercedes Reguant, el proceso de operacionalización de variables es aquel en el que se sustituyen unas variables por otras más concretas que representen a aquellas sustituidas. Un ejemplo de este proceso pueden ser las calificaciones escolares, que actúan como indicadores necesarios para calcular la variable del éxito académico.
Una variable es operacionalizada con el objetivo de convertir a un concepto abstracto en uno empírico mediante la aplicación de un instrumento. Este proceso es importante ya que guía a un investigador poco experimentando durante la elaboración de su trabajo y lo protege de cometer errores frecuentes en los procesos investigativos.
Algunas variables son tan concretas que no requieren de operacionalización; por ejemplo, tal es el caso de las que determinan el sexo de los individuos o los colores del semáforo como señales de tránsito. Tampoco requieren de operacionalización las variables que definen la estructura y ubicación de los órganos en el cuerpo humano.
La operacionalización de variables se vuelve necesaria cuando es más difícil la conceptualización de estas, usualmente porque se relacionan con definiciones abstractas como por ejemplo educación, calidad de vida y autoridad. Estos conceptos pueden tener distintos significados según el tipo de estudio a realizar o la disciplina del investigador.
La necesidad de operacionalizar una variable debe establecerla el investigador, quien debe tomar en cuenta la escala de variables para determinar si el proceso de operacionalización será requerido o no durante la investigación.
La escala de variables está compuesta por un cuadro comparativo en el que se establecen las características fundamentales de cada variable, como a qué tipo pertenece, cuál es su definición y cuáles son sus dimensiones y unidad de medida. Dicha información permite establecer cuáles variables son imprescindibles para llevar a cabo el trabajo investigativo.
Índice del artículo
- 1 ¿Qué son las variables?
- 2 Tipos de variables
- 3 Proceso de operacionalización de las variables
- 4 Ejemplos
- 5 Referencias
Teniendo en cuenta la definición de Linton Freeman, se puede establecer que las variables son las características o elementos observables de un objeto determinado que resultan susceptibles a adoptar diferentes valores y que pueden ser expresadas en distintas categorías.
Un ejemplo sencillo de variable puede ser el color, que a su vez puede categorizarse como negro, blanco, azul, verde o morado, entre otros. El peso de una persona también puede ser una variable: por ejemplo, puede presentarse en los valores de 80, 70, 60 kilogramos.
Las variables son cualitativas por naturaleza cuando no pueden ser cuantificadas. Por ejemplo, esto ocurre en variables de conceptos abstractos tales como la justicia como valor, el trabajo como dignificación, la igualdad de oportunidades o la corrupción presente en los funcionarios públicos.
Por otro lado, las variables pueden ser cuantitativas cuando sus elementos tienen un carácter cuantitativo o numérico, como ocurre por ejemplo con la edad promedio de los asesinos en las principales capitales, el nivel financiero de las personas que se dedican a oficios artesanales o el promedio de los alumnos de tercer año, entre otros casos.
La importancia de las variables dentro de los métodos científicos y sociológicos es innegable, pues todas las investigaciones científicas giran alrededor de estas.
De hecho, algunos autores afirman que la finalidad de los trabajos científicos consiste en descubrir las variables y su magnitud a través de pruebas que testan las relaciones que existen entre estas.
En consecuencia, se puede afirmar que las variables se emplean en las fases principales de la investigación científica debido a que permean todos los términos o métodos operativos del trabajo, tales como la descripción, el análisis, la clasificación y la explicación.
Es necesario tener en cuenta que el concepto de variable en un principio se encuentra dotado de la máxima generalidad; por lo tanto, todas las realidades y cosas del mundo (consideradas como objetos de la ciencia) pueden ser una variable.
Para definir a una variable como elemento, esta debe contar con los siguientes aspectos:
– Un nombre.
– Alguna especie de definición verbal.
– Una serie de categorías.
– Un procedimiento que implique la clasificación en categorías de aquello que se observa.
El siguiente ejemplo explica lo anterior:
– Nombre: preferencia en cuanto a los partidos políticos.
– Definición verbal: predilección específica por alguna de las organizaciones que promueven la participación de los ciudadanos en el marco del sistema democrático.
– Categorías: los partidos PPC, APRA, PPT, PSU, otro, ninguno.
– Procedimiento de clasificación de categorías: determinar la preferencia en cuanto a los partidos políticos mediante las respuestas de los encuestados al siguiente planteamiento: “¿a favor de qué partido político votará en las próximas elecciones?”.
Las variables se pueden catalogar de la siguiente manera:
Estas pueden ser nominales, ordinales, de razón o proporción, o de intervalo. A continuación se describen las características más destacadas de cada uno:
Nominales
Las variables nominales solo permiten clasificar a los objetos; es decir, catalogan una única relación existente entre los objetos a los que se les ha asignado un número. Estas variables mantienen una relación de equivalencia.
Por ejemplo, en la variable “sexo” se asigna el numeral “1” para designar a los hombres, mientras que el “2” se utiliza para referirse a las mujeres. Esto quiere decir que todos los miembros del numeral 1 serán hombres, por lo que mantienen una condición equivalente.
En consecuencia, la relación de equivalencia es reflexiva (a=a), simétrica (a=b entonces b=a) y transitiva (si a=b y b=c, entonces a=c).
Ordinales
Las variables ordinales permiten clasificar y ordenar, por lo que establecen una secuencia de carácter lógico que considera la intensidad propia del atributo.
Un ejemplo de ello puede ser el siguiente: si se mide el nivel de satisfacción de las personas en la ejecución de un servicio vinculado con la salud, se establecen las escalas “satisfacción plena”, “satisfacción media”, “poca satisfacción” e “insatisfacción”.
Este tipo de clasificación difiere de la nominal porque permite establecer una graduación u orden en las observaciones.
De razón o proporción
En las variables de proporción o razón están las propiedades anteriores como ordenar y clasificar; sin embargo, se añade la posibilidad del cero absoluto o verdadero.
Esto quiere decir que si un objeto que está en proceso de medición tiene el valor cero, ese objeto no cuenta con la propiedad que se está midiendo.
Esta variable corresponde al nivel más alto de medición. Para analizarla es posible aplicar todas las técnicas de los niveles anteriores, y además admite la media geométrica y las pruebas necesarias para establecer el punto cero de la escala.
De intervalo
Las variables de intervalo permiten medir aspectos tomando en cuenta la noción de igualdad. A diferencia de la variable de razón, esta no acepta el cero absoluto; sin embargo, permite medir las distancias existentes entre los valores así como el orden que los rige.
Los estudios científicos que se encargan de analizar la relación causa-efecto de un fenómeno cuentan con las siguientes variables: independientes, dependientes o intervinientes.
Independientes
Las variables independientes representan la causa eventual.
Dependientes
Este tipo de variable representa el posible efecto.
Intervinientes
Corresponde a aquella que plantea una tercera variable que actúa entre la dependiente y la independiente. La variable interviniente puede facilitar la comprensión de dicha relación.
Una variable puede ser activa o atributiva.
Activa
Se considera que una variable es activa cuando el investigador la diseña o la crea.
Atributiva
Si la variable en cuestión ya estaba establecida (es decir, era preexistente), se considera que es atributiva.
En este caso las variables pueden ser continuas, discretas, dicotómicas o politómicas.
Continuas
Las variables continuas representan los valores de forma progresiva y admiten fraccionamiento, como por ejemplo la edad.
Discretas
Las variables discretas son aquellas que solo toman valores que no admiten fraccionamiento, tales como el número de hijos o la cantidad de embarazos. Estos valores deben pertenecer a un conjunto numérico en específico para que puedan ser considerados dentro de las variables discretas.
Dicotómicas
Cuando la variable toma solo dos valores, como por ejemplo el sexo, se define como dicotómica.
Politómicas
En los casos en los que la variable toma más de dos valores, se le denomina politómica.
Pueden ser controlables o controladas y no controladas.
Controlada
La variable controlada es aquella dependiente que requiere control por parte del investigador, como por ejemplo el número de cigarros que consume un fumador por día y su relación con la patología pulmonar.
No controlada
A diferencia de la anterior, la variable no controlada se evidencia cuando esta no es considerada durante el análisis por el investigador.
Según esta categorización las variables se pueden dividir en generales, intermedias o empíricas.
Generales
Las variables generales son aquellas que se refieren a las realidades que no se pueden medir directamente de forma empírica.
Intermedias
Las variables son intermedias cuando expresan dimensiones parciales. Como consecuencia de esto resultan más cercanas a la realidad empírica.
Empíricas
En cuanto a las variables empíricas (también conocidas como indicadores), estas representan aspectos o dimensiones observables y medibles de manera directa y experimental.
Según el sociólogo Paul Lazarsfeld, la operación de las variables requiere de las siguientes fases para efectuarse:
En esta primera etapa se determina el concepto de la variable. Esto tiene la finalidad de expresar los rasgos principales en la realidad empírica a través de una noción teórica.
En esta fase se hacen especificaciones muy directas sobre el concepto que se ha hallado previamente. Este proceso se lleva a cabo a través de un análisis de las dimensiones y de los aspectos de intensión práctica de dicho concepto.
Dichos aspectos están incluidos en la representación conceptual de la variable o derivan empíricamente de la comprensión de las distintas relaciones existentes entre sus valores.
Por ejemplo, Lazarsfeld establece que en la variable “rendimiento” se pueden distinguir tres dimensiones: calidad del producto, ritmo de trabajo y rentabilidad del equipo.
Durante esta fase se deben seleccionar los indicadores o a las circunstancias concretas empíricas que alcancen mayor dimensión en las unidades investigativas.
Para poder cumplir con esta fase es necesario llevar la operacionalización hasta el máximo límite posible. Esto se logra mediante la búsqueda de todos los indicios que se puedan emplear en la realidad empírica como muestra de la dimensión.
Por ejemplo, una dimensión de la variable “clase social” podría ser “nivel económico”; en este caso los indicadores serían los siguientes: rendimientos de fincas urbanas y rústicas, sueldos, dividendos de acciones, intereses capitales, obtención de créditos y pago de deudas, entre otros.
Consiste en la construcción de los índices luego de haber seleccionado los indicadores más importantes y adecuados para la investigación.
En algunos casos puede suceder que no se le asigne la misma importancia a cada indicador. Por ello se debe construir un índice que reúna en una medida común todos los indicadores que hacen referencia a una dimensión específica; esto se consigue mediante la asignación de un valor a cada una de estas según su importancia.
Es importante recordar que la operacionalización de variables se trata en líneas generales de sustituir unas variables por otras que sean más concretas. Por consiguiente, para que la operación sea válida es necesario que las variables que van a sustituir a las otras sean representativas de estas últimas.
Por esto es que la operacionalización se basa en la formulación implícita o explícita de suposiciones probables o hipótesis auxiliares sobre la correcta representación de las variables generales por los indicadores.
En resumen, para operacionalizar una variable es necesario cumplir con lo siguiente:
1- Enunciar o definir la variable.
2- Deducir sus dimensiones y aspectos principales.
3- Buscar los indicadores adecuados para cada dimensión.
4- Formar el índice para cada caso.
Si tomamos como ejemplo la variable “aprovechamiento escolar”, podemos definir los siguientes indicadores:
– Cantidad de aprobados y desaprobados.
– Promedio de notas obtenidas.
– Deserción escolar.
– Pérdidas de clase.
Otro ejemplo muy utilizado es la variable “nivel socio-económico”. En esta caso los indicadores pueden ser los siguientes:
– Nivel de estudios.
– Nivel de ingresos.
– Lugar de residencia.
– Actividad laboral.
– Salario mensual.
– Deudas pendientes.
Un tercer ejemplo puede ser la variable “violencia de género”. En este caso el investigador se puede encontrar con los siguientes indicadores:
– Maltrato físico.
– Maltrato psicológico.
– Control mediante la fuerza física.
– Control mediante las palabras.
– Manipulación violenta.
– Manipulación verbal.
Otro ejemplo puede ser la variable “tiempo en familia”, que engloba estos indicadores:
– Comer juntos.
– Ir de compras.
– Reuniones sociales.
– Ir al cine.
– Viajar a otra ciudad.
– Ir a la playa.
– Acampar en el bosque.
– Visitar a los parientes.
– Celebrar las festividades navideñas.
Por último, en la variable “conflicto de pareja” encontramos los siguientes indicadores:
– Peleas por amistades.
– Peleas por los hijos.
– Peleas relacionadas con el ámbito sexual.
– Inconformidades con respecto a la vivienda.
– Inconformidades con respecto a las finanzas.
– Aparición de un tercero.
– Elaboración de mentiras.
- Baray, H. (s.f.) Introducción a la metodología de la investigación. Recuperado el 23 de julio de 2019 de Eumed: eumed.net
- Betancurt, S. (2019) Operacionalización de variables. Recuperado el 23 de julio de 2019 de FCA en línea: fcaenlinea.unam.mx
- Reguant, M. (2014) Operacionalización de conceptos/variables. Recuperado el 23 de julio de 2019 de: Dipósit Digital: diposit.ub.edu
- S.A. (s.f.) Operacionalización: dimensiones, indicadores y variables. Recuperado el 23 de julio de 2019 de Sites Google: sites.google.com
- S.A. (s.f.) Types of variables in statistics and research. Recuperado el 23 de julio de 2019 de Statistics how to: statisticshowto.datasciencecentral.cm
- S.A. (s.f.) Types of variables. Recuperado el 23 de julio de 2019 de Laerd Dissertation: dissertation.laerd.com