2. Concepto• Una variable es operacionalizada con el

fin de convertir un concepto abstracto en uno empírico,

susceptible de ser medido a través de la aplicación de

un instrumento.• La precisión para definir los términos

tiene la ventaja de comunicar con exactitud los

resultados.

3. Concepto• Algunas variables son tan concretas, o de

igual significado en el ámbito mundial, que no requieren

operacionalización: Sexo Colores semáforo Órganos

del cuerpo humano

4. Variable• Cualquier característica de la realidad que

pueda ser determinada por observación y que pueda

mostrar diferentes valores de una unidad de

observación a otra.• Es un aspecto o dimensión de un

fenómeno que tiene como característica la capacidad

de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o

cualitativamente.• Se deriva de la unidad de análisis y

están contenidas en las hipótesis y en el titulo del

estudio.

5. Variable• La validez de una variable depende

sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el

problema y del cual se ha desprendido, y de su relación

directa con la hipótesis.• Su misma palabra define que

“debe admitir rangos de variación”.• Debe traducirse del

nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo

(concreto), es decir que sea observable y medible.

6. Tipos• Según el tipo de estudio: si se busca relación

causa-efecto Independiente: CAUSA Dependiente:

EFECTO Interviniente: actúa entre la independiente y

dependiente.

7. TIPOS DE VARIABLESPor su naturaleza:

Cualitativas Cuantitativas: Discretas/continuas

Agrupadas o no agrupadasPor la naturaleza de las

escalas que miden sus valores: Nominales

(“distinción”) Ordinales (“distinción” + “orden”)

Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”)

¡ MUY IMPORTANTE! Define el tipo de estimadores

estadísticos a utilizar

8. TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable

nominales: Género (hombre/mujer) Lugar de

nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad)

Profesión (empresario, directivo de empresa,

obrero....) Centro en que se cursaron los estudios

(publico/privado) Razones para elegir la carrera de

teleco (vocación, salario, prestigio....)

9. TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable

ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión)

Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10

Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones)

Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco

posiciones) Totalmente en desacuerdo, en

desacuerdo, indiferente, bastante de acuerdo,

totalmente de acuerdo (5 posiciones) Siempre, a

veces, rara vez, nunca ¡MUY IMPORTANTE! Los

entrevistados tienden a situarse en las posiciones

centrales. Las escalas con posiciones pares discriminan

mejor.

10. TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable de

intervalo y razón Nº de miembros de la unidad familiar

Salario Edad Renta familiar bruta Nº de meses en

situación de desempleo ¡MUY IMPORTANTE! No

necesitan codificación Permiten un tratamiento

estadístico más rico

11. TIPOS DE VARIABLES VARIABLES VARIABLES

VARIABLESINDEPENDIENTES INTERVINIENTES

DEPENDIENTES ESCOLARIDAD DE LOS PADRES

DOTACION DE BIBLIOTECAS COMPRENSION EDAD

METODOLOGIA LECTORA

12. Clasificación• Según los valores que toma:

Cualitativas o categóricas a. Dicotómicas b.

Categóricas c. Ordinales Cuantitativas o numéricas a.

Discretas b. Continuas c. De razón

13. Definición Operacional• Explica como 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.

14. Categorización o dimensiones• Cuando el concepto

tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías,

éstas deben especificarse en el estudio.• Ej. “recursos”,

que puede hacer referencia a “recursos técnicos”,

“financieros”, “ambientales”, “humanos”

15. 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.• Se expresa en razones, proporciones,

tasas e índices.• Permite hacer “medible” la variable.

16. Indicador• Son ejemplos de indicadores: indicadores

económicos (la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo

de oro).• Indicadores de pobreza (las migraciones, los

desplazados, el desempleo, los asentamientos

suburbanos).• Indicadores de calidad de vida (tasa de

natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza

de vida).• Indicadores de desarrollo (el PIB: precio

interno bruto, tasa de desempleo, la inflación, el IPC:

índice de precios al consumidor).

17. Nivel de medición o escala de medición• La

medición de una variable se refiere a su posibilidad de

cuantificación o cualificación. NOMINAL: este nivel sólo

permite clasificar. Nominal dicotómica: sexo Nominal

ppd: Color de ojos. ORDINAL: permite clasificar

además ordenar, es decir, establecer una secuencia

lógica que mide la intensidad del atributo.

18. Nivel de medición o escala de mediciónPor ejemplo,

al medir el grado de satisfacciónfrente a un servicio de

salud, se puedenestablecer escalas tales:satisfacción

plena, satisfacción media, pocasatisfacción, o

insatisfacción.Esta escala difiere de la meramente

nominal quepermite establecer un orden o graduación

entrelas observaciones.Todas las escalas socio-

económicas pertenecen alnivel ordinal de medición.

19. Nivel de medición o escala de medición•

INTERVALO: permite clasificar y ordenar. 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.• DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite

clasificar y ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero,

es decir que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.

20. 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) etc.

21. Cuales son los factores asociados a hipoglucemia

en pobladores de la comunidad AstuvilcaNombre de

Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de

Unidades dela variable Variable Operacional medición

medidaSexo Cualitativa ------- Demográfica Masculino

Nominal ---- dicotómica FemeninoEstado civil

Cualitativa ------- Demográfica Soltero Nominal ----

Categórica Casado ViudoGlicemia Numérica Glicemia

en Laboratorio Intervalo mg/dl continua ayunas

22. Hipótesis: “El status académico (Variable

Independiente) del profesor incide positivamente en el

aprendizaje del alumno (Variable Dependiente)”

Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador

Escala de Unidades de variable Variable Operacional

medición

medidaVar.Independiente:Var.dependiente:Var.Intervini

ente

23. Hipótesis: “El embarazo precoz

(variableindependiente), incide en la habilidad para

aprender a leer (variable dependiente) en el

niño””Nombre de la Tipo de Definición Dimensión

Indicador Escala de Unidades de variable Variable

Operacional medición

medidaVar.Independiente:EmbarazoprecozVar.dependi

ente:Habilidad paraaprender a leerVar.Interviniente

24. Qué prueba estadística usar?• Existen más de 300

pruebas estadísticas básicas.• Hay dos clases de

pruebas estadísticas: Las paramétricas y las no

paramétricas. Cristian Díaz Vélez 24

25. Paramétricas• Los valores de la variable

dependiente sigan la distribución de la curva normal. La

muestra en la que se hizo la investigación.• Las

varianzas de los grupos que se comparan en una

variable dependiente sean aproximadamente iguales

(homogeneidad de las varianzas).• La variable

dependiente esté medida en una escala que sea por lo

menos de intervalo, aunque este último requisito no es

compartido por todos los estadísticos. Cuando los datos

cumplen con los requisitos indicados, especialmente

con los dos primeros, las pruebas estadísticas

paramétricas exhiben su máximo poder. Cristian Díaz

Vélez 25

26. No Paramétricas• Las pruebas estadísticas no

paramétricas, en cambio, no hacen a los datos ninguna

de las exigencias que les hacen las pruebas

estadísticas paramétricas; por eso se les denomina

"pruebas estadísticas libres de distribución".• Todas

estas pruebas poseen menos poder que las pruebas

paramétricas correspondientes, pero han demostrado

ser muy útiles como alternativas cuando no se

considera apropiado el uso de pruebas paramétricas.

Cristian Díaz Vélez 26

27. Clasificación según tipo y escala• Tipo:

Categórica/cualitativa Numérica/cuantitativa• Escala:

Nominal Categórica/cualitativa Ordinal Razón

Proporción Numérica/cuantitativa Cristian Díaz Vélez 27

28. Dicotómicas• Categóricas nominales Nominales

ppd• Categóricas ordinales Ordinales• Numéricas

proporción Cuantitativas• Numéricas razón Cristian

Díaz Vélez 28

29. Variable Dependiente Variable Prueba

Independiente Dicotómica Dicotómica z, Chi-2, Fisher

Dicotómica Nominal z, Chi-2, Metha-Patel Dicotómica

Ordinal Mann-Whitney / Wilcoxon Dicotómica

Cuantitativa Regresión Logística Nominal Dicotómica z,

Chi-2, Metha-Patel Nominal Cuantitativa Regresión

Discriminante Ordinal Nominal Kruskal-Wallis Ordinal

Cuantitativa Regresión Odds Proporcional Cuantitativa

Dicotómica t de Student Cuantitativa Nominal ANOVA

Cuantitativa Cuantitativa Regresión Lineal,

correlaciones Cristian Díaz Vélez 29

30. Identificar una variable dependiente Ninguna V. ind.

Una V. ind. Más de una V. ind. V. Dep. V. Dep. V. Dep.

V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V.

Dep.Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal

Nominal Continua Ordinal Nominal 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Para fines estadísticos una variable nominal solo se

refiere a dos categorías de una Característica. Si la

característica tiene K categorías, se necesitan K-1

variables. Cristian Díaz Vélez 30

31. 1 V. Dependiente ContinuaInterés en la Interés en

la posición dispersión Media Varianza, DS Coef.

Variación T student Chi2 T student Cristian Díaz Vélez

31

32. 2 Var. Depend. Ordinal Interés en la Interés en la

posición dispersión Mediana AmplitudPrueba de

Willcoxon intercuartilica Cristian Díaz Vélez 32

33. 3 V. Dependiente nominal Interés en la Si posición

No Proporción TasaDesenlace Desenlace Aprox.

Normal común raro PoissonBinomial Poisson Cristian

Díaz Vélez 33

34. 4 V. Dependiente Continua No Interés en la Si

posiciónDif. Medias T student Var. Indep Var. Indep

intencionada aleatoria Regresión lineal Análisis

Correlación T student T student Prueba F Z de Fisher

Cristian Díaz Vélez 34

35. 5 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep

Nominal Ordinal Mediana Coef. CorrelaciónMann-

Whitney Prueba Sperman Cristian Díaz Vélez 35

36. 6 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep.

Nominal Ordinal o continua Datos Datos Chi2

paraapareados Indep. tendenciaP. McNemar Dif.

Medias Chi2 Test Fisher Cristian Díaz Vélez 36

37. 7 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep. Var.

Indep Nominal continua Continua o nominal Var. Indep

Var. Indep Var. Indep Var. Indep Datos Datos

intencionada aleatoria intencionada aleatoriaapareados

Indep. ANOVA ANOVA Análisis Análisis Análisis

AnálisisFactorial Medidas Regresión Correlación

Covarianza Correlaciónde una via repetidas múltiple

múltiple (ANCOVA) múltiple Prueba F Prueba F Prueba

F Prueba F Prueba F Prueba F Student Student F

parcial F parcial F parcial F parcial Cristian Díaz Vélez

37

38. 8 V. Dependiente ordinal Var. Indep Nominal Datos

Datos Indep. pareados Prueba Prueba

FriedmanKruskal-Wallis Cristian Díaz Vélez 38

39. 9 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep

Nominal Continua o nominal Dependiente No

dependiente Del tiempo Del tiempo. Dependiente No

dependiente Del tiempo Del tiempo. Análisis de Análisis

Regresión Regresión AnálisisTablas de vida

estratificado De Cox logística discriminante Log-rank

Mantel-Haenszel Razón de Razón de Razón de chi2

Máxima Máxima Máxima probabilidad probabilidad

probabilidad Cristian Díaz Vélez 39

40. Cristian Díaz Vélez 40

41. GRACIAS

LA OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES 

Es un proceso que se inicia con la definición de las variables en función de factores estrictamente medibles a los que se les llama indicadores.

El proceso obliga a realizar una definición conceptual de la variables para romper el concepto difuso que ella engloba y así darle sentido concreto dentro de la investigación , luego en función de ello se procese a realizar la definición operacional de la misma para identificar los indicadores que permitirán realizar su medición de forma empírica y cuantitativa, al igual que cualitativamente llegado el caso.

¿QUÉ SON LAS VARIABLES? 

En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. Ejemplo de variables : el sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, el conocimiento histórico sobre los esfuerzos de integración de Simón Bolívar, la religión ,a resistencia de un natural, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. La variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales adquieren diversos valores o manifestaciones respecto a la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia, varían en ello.

Otras variables son la productividad de un determinado tipo de semilla, la rapidez con que se ofrece un servicio, la eficiencia de un procedimiento de construcción, la efectividad de una vacuna, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad, etc (hay variación en todos los casos). 

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. 

DEFINICIÓN OPERACIONAL: Una definición operacional está constituida por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente. 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.

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. 

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.

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES 

Variable: Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra. 

Variable: Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. 

La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis (o idea a defender) que la respalda.

En el proceso de operacionalización de unas variables es necesario determinar los parámetros de medición a partir de los cuales se establecerá la relación de variables enunciadas por la hipótesis (o idea a defender), para lo cual es necesario tener en cuenta:

• El enunciado de la hipótesis (o idea a defender) debe estar respaldado por una realidad o situación problemática. • Realidad o situación problemática: Los niños de madres de embarazo precoz, presentan en su edad preescolar dificultades en la habilidad para aprender a leer. • En la operacionalización de variables es necesario tener en cuenta dos factores de importancia:  La lógica  El conocimiento: Es necesario la reformación pertinente, lo cual permite construir dimensiones e indicadores.  La información mínima necesaria para el análisis en una investigación proviene de la operacionalización de variables, ya que los instrumentos de relación de recolección de los datos se construyen a partir de las dimensiones e indicadores de la variable. 

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES 

Según su capacidad o nivel en que nos permitan medir los objetos. Es decir, que la característica más común y básica de una variables es la de diferenciar entre la presencia y la ausencia de la

propiedad que ella enuncia. 

Variable continua: Se presenta cuando el fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente distintos. Ejemplos: la edad cronológica. 

Variables discretas: Son aquellas que establecen categorías en términos no cuantitativos entre diversos individuos o elementos. Ejemplo: el temperamento de los niños en relación con el aprendizaje –los niños de temperamento calmado aprenden más lentamente que los de temperamento.

Variables individuales: Presentan la característica o propiedad que caracteriza a individuos determinados, y pueden ser: Absolutas. Relacionales. Comparativas. Contextuales. 

Variables colectivas: Presentan las características o propiedades que distinguen a un grupo o colectivo determinado y pueden ser: Analíticas. Estructurales. Globales. 

Variable Antecedente: Es la que se supone como antecedente, es decir, que hay variables que son antecedentes de otras. Ejemplo: para realizar un aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por tanto, la variable inteligencia es un antecedente de la variable aprendizaje. 

Variable independiente: Es la variable que antecede a una variable dependiente, la que se presenta como causa y condición de la variable dependiente, es decir, son las condiciones manipuladas por el investigador a fin de producir ciertos efectos. 

Variable dependiente: Es la variable que se presenta como consecuencia de una variable antecedente. Es decir, que es el efecto producido por la variable que se considera independiente, la cual es manejada por el investigador. 

Variable interviniente o alterna: Es la variable que aparece interponiéndose entre la variable independiente y la variable dependiente y en el momento de relacionar las variables interviene en forma notoria.

Conviene analizar si esta variable aparece a partir de la variable independiente, es decir, posterior a ella y con anterioridad a la variable dependiente, de tal forma que entre a reemplazar la variable independiente que ha sido formulada, o su actúa como factor concerniente en la relación de variables. 

Variables extrañas: Cuando existe una variable independiente no relacionada con el propósito del estudio, pero que puede presentar efectos sobre la variable dependiente, tenemos una variable extraña.

OPERACIONALIZACIÓN: 

• Variable • Dimensiones e Indicadores) • Instrumentos de recolección de los datos o de Medición • Ítems o preguntas • Observación: Ficha de Observación según la Guía de Observación. • Cuestionario • Entrevista a partir de la Guía de la entrevista. • Experimento (pedagógico o de Laboratorio) • Prueba o Test • Escala de Likert• Según las variables (dimensiones o indicadores)

CONCEPTO DE OPERACIONALIZACION DE LAS VARIABLES

Definir y operacionalizar las variables es una de las tareas más difíciles del

proceso de investigación, es un momento de gran importancia pues tendrá

repercusiones en todos los momentos siguientes, es hacerlas  tangibles,

operativas, medible o por lo menos registrable en la realidad.

La operacionalización es el proceso de llevar una variable desde un nivel

abstracto a un plano más concreto, su función básica es precisar al máximo el

significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio, también

debemos entender el proceso como una forma de explicar cómo se miden las

variables que se han seleccionado.

Las variables deben ser descompuestas en dimensiones y estas a su vez

traducidas en indicadores que permitan la observación directa y la medición.

La Definición Conceptual     de una Variable : Se elabora sintetizando el

fenómeno desde el punto de vista de  la teoría existente acerca del mismo, es

una visión teórica del fenómeno.

 La Definición Operacional de una Variable: Constituye el conjunto de

procedimientos que describen las actividades que un observador debe realizar

para recibir las impresiones sensoriales (sonidos, impresiones visuales o

táctiles, etc.), que indican la existencia de un concepto teórico en mayor o

menor grado , en otras palabras, especifica qué actividades u operaciones

deben realizarse para medir una variable.

Cuando el investigador tiene varias alternativas para definir operacionalmente

una variable, debe elegir la que proporcione mayor información sobre la

variable, capte mejor la esencia de ella, se adecue más a su contexto y sea

más precisa, los criterios para evaluar una definición operacional son

básicamente tres: adecuación al contexto, confiabilidad y validez; una correcta

selección de las definiciones operacionales disponibles o la creación de la

propia definición operacional está muy relacionada con una adecuada revisión

de la literatura, cuando ésta ha sido cuidadosa, se puede tener una gama más

amplia de definiciones operacionales para elegir o más ideas para crear una

nueva.

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.