TEMA 6 LAS VARIABLES

      

      Variable

       Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. El término variable puede ser aplicado a persona u otro ser vivo, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren diversos valores respecto de la variable referida. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría.

      Tipos de Variables 

       Lo principal para realizar una investigación o experimento es ver o conocer cuales son las variables de investigación que podrían afectar el resultado. Existen diversos tipos de variables aunque las más comunes o las más importantes para la mayoría de los métodos de investigación son variables independiente y variables dependientes.

      En este tema se van a clasificar las variables de la siguiente manera:

• Variable Independiente: Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. Este factor es susceptible a la manipulación del investigador con el fin de producir uno o más resultados, los cuales pasan a ser conocidos como variables dependientes. Generalmente, en un experimento no hay más de una o dos variables independientes a prueba, ya que sino sería difícil determinar la influencia de cada una sobre los resultados finales. Cabe destacar que ésta variable no depende de otra para estar allí.
• Variable Dependiente: Representa la variable de estudio.  Mide o describe el problema que se está estudiando, para su existencia o desenvolvimiento, depende de otra u otras variables independientes, pero su variabilidad está condicionada  no solamente por la variable independiente, sino por el resto de las variables intervinientes (variables confusión, intermedias y control). Es la más importante del sistema porque determina la línea de investigación. Estas variables son las susceptibles a medición.
• Variables Intervinientes: Estas variables son aquellas que afecta el resultado que se espera y están vinculadas con las variables dependiente e independientes, se suelen subdividir en las siguientes:
• Variables Confusión: Es propio del estudio observacional. Su aparición puede intensificar o antagonizar la relación aparente entre el problema y la posible causa, es decir, entre la variable independiente y la variable dependiente. Su influencia se percibe tanto en la dependiente como en la independiente. El control que se realiza en este caso es el análisis estadístico estratificado.


• Variables Intermedias: aparece de manera inesperada, por lo tanto es metodológicamente incontrolable entre el factor causal y el efecto, su naturaleza es aleatoria. Es imposible conocer su distribución antes de ejecutar su recolección de datos, en los estudios observacionales se neutraliza su participación mediante el análisis multivariado y en los estudios experimentales mediante el análisis de la covarianza. En la mayoría de los casos la variable suele ser numérica.
• Variables de Control: posee fuerte influencia sobre la variable dependiente y ningún efecto reconocido sobre  la variable independiente. Se le identifica en el momento de la planeación. En los estudios observacionales su control se realiza mediante los criterios de elegibilidad; es decir criterios de inclusión y criterios de exclusión. En los estudios experimentales el control se realiza mediante la construcción de bloques, es decir se le integra al análisis estadístico, pero en ningún caso se busca su interacción con la variable manipulada o variable independiente y aunque tiene influencia  sobre la variable dependiente no se estudia como factor causal. 

      Operacionalización de Variables

      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.

         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: ejemplo, 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.

CUADRO EXPLICATIVO

FASES	CARACTERÍSTICAS
Identificación de los CONCEPTOS	Ideas abstractas, con carácter multidimensional (ej: poder, pobreza, consumo, etc.) No directamente observables También se denominan "variables latentes" Son producto de las reflexiones teóricas a las que accede el investigador (propias o de otros investigadores)
Identificación de las DIMENSIONES dentro de cada concepto	Hacen referencia a los aspectos o facetas específicas de un concepto que queremos investigar. Ej: Dimensiones del concepto "violencia de género": tipo de violencia, agente de la violencia, ámbito social en el que tiene lugar la violencia, consecuencias de la violencia, etc.
Identificación de losINDICADORES para cada dimensión	Cuantificación de las dimensiones de conceptos y construcción de métricas precisas. Es recomendable elaborar una lista lo más exhaustiva posible de indicadores para cada dimensión, siempre que sean significativos. Es recomendable revisar investigaciones previas a la nuestra para observar qué indicadores han utilizado otros investigadores para medir nuestro tema o problema. También se les denomina VARIABLES empíricas. Las variables son las principales herramientas de medición en ciencias sociales. Son características observables de algo que son susceptibles de adoptar distintos valores o de ser expresadas en varias categorías.
Identificación de valores o CATEGORÍAS para cada variable	Son el conjunto valores o estados que puede adoptar una variable. Son mutuamente exclusivas (no deben solaparse) y totalmente inclusivas (las categorías deben contener todas las posibilidades que la variable puede contener en la realidad)

TEMA 5: TIPOS DE INVESTIGACIÓN

     

        La Investigación

     

     La investigación puede ser definida como la actividad empleada por el hombre para adquirir conocimientos sobre algo desconocido. En algunos casos también es conocida como aquella acción llevada a cabo con la finalidad de solucionar problemas relacionados con el conocimiento.

     Este término está ligado con todas las áreas del saber humano, la más común y general es la investigación científica, que está basada en una seria de procedimientos y métodos empleados para la obtención del conocimiento y la solución de problemas de todas las áreas.

      ¿Por qué es necesario diferenciar los tipos de investigación?

      Conocer el tipo de investigación nos permite aplicar reglas y normas que nos ayuden a desarrollar nuestro trabajo de manera eficaz y eficientemente; la problemática surge cuando los iniciados en estos estudios o en carreras universitarias elaboran una investigación y no saben de qué tipo es; es necesario tener nuestros objetivos claros e identificar el nivel en el cual se encuentra, a continuación se detallan algunos niveles:

• Perceptual: implica conocimiento externo y superficial del evento, para precisar aquellos elementos que resultan evidentes, por ejemplo describir, explorar. 

• Aprehensivo: implica la búsqueda de aspectos no tan evidentes en el evento de estudio, de aquello que parece oculto y subyace a la organización interna del evento, por ejemplo analizar, comparar. 

• Comprensivo: alude a la explicación de las situaciones que generan el evento, por ejemplo explicar. 

• Integrativo: implica la modificación del evento por parte del investigador, por ejemplo evaluar.

       De acuerdo con el nivel que se encuentre la investigación se selecciona el tipo, un ejemplo de esto se observa en el siguiente cuadro:

       Los tipos de investigación según el libro de Metodología de la Investigación del Sr. Roberto Hernández Sampieri

      En su libro el sr Roberto Hernández Sampieri considera solo cuatro tipos de investigación, los cuales son: exploratorias, descriptivas, correlacionales y explicativas para el enfoque cuantitativo.

            

      Exploratorio: se utilizan cuando el objetivo es examinar un tema o problema de investigación poco estudiado, del cual se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes. Sirve para familiarizarnos con los fenómenos relativamente desconocidos, obtener información como llevar a cabo una investigación más completa sobre un contexto particular, investigar problemas del comportamiento humano que consideren cruciales los profesionales de determinada área, identificar conceptos o variables promisorias, establecer prioridades para investigaciones futuras.

        

    Los estudios exploratorios en pocas ocasiones constituyen un fin en sí mismos, generalmente determinan tendencias, identifican áreas, ambientes, contextos y situaciones de estudio. Se caracteriza por ser más flexible en su método en comparación con las descriptivas, correlacionales o explicativas, y es más amplia y dispersa que las tres anteriores. Para su elaboración requiere mayor esfuerzo por parte del investigador para poder obtener la información.

     Descriptivo: se caracteriza por especificar las características, perfiles y cualidades que posee el objeto a estudio (fenómeno, persona, grupo, etc.). Su objetivo se basa en medir o recoger información de manera independiente o conjunta sobre las variables a estudiar. Para el proceso descriptivo es muy importante que las variables a ser objeto de recolección de datos o estudio se encuentren bien definidas, por medio de éste se pueden apreciar con precisión los distintos ángulos o dimensiones de un fenómeno.

       Correlacionales: tiene como proposito conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más conceptos, categorias o variables. La utilidad principal de los estudios correlacionales es saber cómo se puede comportar un concepto o una variable al conocer el comportamiento de otras variables vinculadas. 

        La correlación puede ser negativa o positiva. Si es positiva, significa que los resultados de es variable tienen que ser igual a los resultados de las demás variables; si es negativa, los valores que se obtengan en la primera variable son opuestos a la de la segunda variable. Si no hay correlación entre las variables, indica que estas varían sin ningún patrón sistemático entre sí.

         En algunos casos se puede correr el riesgo de tener correlaciones falsas, es decir, tener variables que aparentemente se relacionan; estas situaciones son conocidas como correlaciones espurias.

    Explicativo: son más explícitos que la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos; es decir, están dirigidos a responder las causas de los eventos y fenómenos físicos o sociales. Esta dirigido a explicar el por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o por qué se relacionan dos o más variables.

        

      Las estudios explicativos son más estructurados que los estudios antes mencionados, de tal manera que implican los propósitos de estos (exploración, descripción y correlación); además de que proporcionan un sentido de entendimiento del fenómeno a que hacen referencia.

        Características de los tipos de investigación

    Los tipos de investigación poseen diversas características las cuales se mencionaran a continuación:  

  

• Investigación Exploratoria: Se caracterizan por ser más flexibles en su metodología en comparación con los demás estudios; son más amplios y dispersos, buscan observar la mayoría de las manifestaciones del fenómeno en estudio. Requieren de paciencia, serenidad, receptividad e imparcialidad por parte del investigador.

• Investigación Descriptiva: Se basa en describir el fenómeno en estudio y no en explicarlo. Establece las características demográficas de las unidades investigadas (número de población, distribución por edad, etc.); identificar formas de conductas y comportamientos de las personas en estudio.

• Investigación Correlacional: Indicada para estudiar relaciones estadísticas entre características o fenómenos, pero no conduce directamente a establecer relaciones de causa-efecto entre ellos.

• Investigación Explicativa: Es más estructurada que las anteriores; La explicación es siempre una deducción de una teoría; se ocupa de establecer las causas de los fenómenos y determina los efectos.

TIPOS DE INVESTIGACIÓN SEGÚN VARIOS AUTORES

       Las Hipótesis

       Para Hernández Sampieri las Hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Son derivadas de teorías existentes y deben de formularse a manera de proposiciones; en otras palabras, las hipótesis son respuestas provisionales a la pregunta de investigación.

       Tipos de Hipótesis

       En el libro del sr Hernández Sampieri resaltan algunos tipos de hipótesis como lo son:

1)    Hipótesis de Investigación: son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables; las cuales deben poseer ciertas características como lo son:

Ø Las hipótesis deben referirse a una situación real.

Ø  Las variables o términos de la hipótesis deben de ser comprensibles, precisos y lo más concretos posibles.

Ø  La relación entre variables propuestas por una hipótesis debe ser clara y lógica.

Ø  Los términos o variables de la hipótesis deben de ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos.

Ø  Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

Las hipótesis de investigación también pueden ser:

a)      Descriptivas de un valor o dato pronosticado: se utilizan para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar.

b)      Correlacionales: Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales; de qué manera se encuentran asociadas, se puede decir que alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.

c)      La diferencia de grupos: se llevan a cabo en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos, es decir, comparar dos puntos de vista a ver cuál es más conveniente.

d)     Causales: No solamente afirma la o las relaciones entre dos o más variables y la manera en que manifiestan, sino que además propone un sentido de entendimiento de las relaciones. Para este tipo de hipótesis se consiguen dos subdivisiones que detallamos a continuación:

i)        Hipótesis Causales Bivariadas: En éstas se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente.

ii)      Hipótesis causales multivariadas: Plantean una relación entre diversas variables independientes y una dependiente o una independiente y varias dependientes, o diversas variables independientes y varias dependientes.

2)      Hipótesis Nulas: En cierto modo son el reverso de las hipótesis de la investigación; también constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Al ser la contrapartida de las hipótesis de investigación, las hipótesis nulas tiene tantas clases como las de investigación.

3)   Hipótesis Alternativas: Son posibilidades alternas ante las hipótesis de investigación y nula, ofrecen otra descripción o explicación distinta de las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Solo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de investigación y nula; de no ser así, no deben establecerse.   

  

HIPÓTESIS SEGÚN EL DR. ROBERTO HERNÁNDEZ SAMPIERI.

Tema 9. Población y muestra. Muestreo

Tema 9:     Población y muestra. Muestreo

¿Qué se entiende por población desde el punto de vista estadístico?

      Estadísticamente hablando por población se entiende un conjunto finito o infinito de personas, casos o elementos que representan características comunes, como por ejemplo una población puede estar constituida por los habitantes de Venezuela; por el total de vehículos de Caracas, por el número de nacimientos o defunciones de Maracay.  

“Cuando se define la población de manera vaga, no es posible saber cuáles son las unidades que deberán ser consideradas al seleccionar la muestra” Por consiguiente se hace necesario precisar, antes de delimitar la muestra, las unidades de estudio del proyecto.

    Con excepción de los casos de los universos pequeños, es importante seleccionar sistemáticamente en una muestra cada unidad representativa de la población, atendiendo a un criterio específico y en condiciones contraladas por el investigador. Las características del universo dado la representatividad de las unidades que la conforman, deben reproducirse.

EJEMPLO

Proyecto de Investigación.

Factores que inciden en la expansión de la matricula estudiantil en el ámbito universitario, entre las diferentes clases que conforman la estructura social venezolana. Coyuntura 1970- 1996 Caso. : Universidad Central de Venezuela (UCV). 

¿Cuáles son los tipos de población?

•       POBLACIONES  FINITAS 

     En los problemas planteados en las distintas disciplinas se estudia el comportamiento de una o más variables sobre un conjunto de unidades. A este conjunto de unidades lo denominamos  población P.  La unidades de la población  pueden ser  pacientes, hospitales, alumnos, médicos, objetos, etc. La variable  es la característica estudiada que puede tomar distintos valores de unidad en unidad. Cuando hablamos de poblaciones finitas, por lo menos en teoría, podemos acceder a todos los individuos o elementos que la componen

•       POBLACIONES INFINITAS

    En muchos problemas interesa saber cómo se comporta una, o varias  variables, al  observarlas cuando se repite un experimento definido de antemano, pero no existe un número fijo, finito, de experimentos ya que teóricamente se los puede repetir cuantas veces  se quiera. Si estudiamos pacientes hipertensos y medimos su tensión arterial, estas mediciones se pueden repetir cuantas veces se quiera, por lo menos en teoría, en pacientes actuales y futuros repartidos a lo largo del mundo.

                       

 

¿Qué significa el término de muestra y muestreo?

Una muestra es una parte representativa de una población, cuyas características deben reproducirse en ella, lo más exactamente posible.

“La muestra estadística es una parte de la población o sea, un número de individuos u objetos seleccionados científicamente, cada uno de los cuales es un elemento del universo. La muestra es obtenida con el fin de investigar a partir del conocimiento de sus características particulares, las propiedades de una población. 

Ejemplo

Estructura Organizativa de BL Consultores Asociados

 

 

¿Qué significa el muestreo probabilístico? 

      Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

1.- Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

2.- Muestreo aleatorio sistemático:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.

3.- Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.

Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

4.- Muestreo aleatorio por conglomerados:

Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población.

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado.

¿Qué significa el muestreo no  probabilístico?  

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.

En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

1.- Muestreo por cuotas:

También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

2.- Muestreo intencional o de conveniencia:

Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).

EJEMPLOS 

Imagina que quieres estudiar lo que van a votar los jóvenes de 18 años de toda España en las próximas elecciones. Obviamente no vas a poder preguntarles a todos los jóvenes lo que van a votar, así que decides llamar a 100.000 números de jóvenes de 18 años al azar.

Población: Todos los jóvenes de 18 años de España.

Muestra: Los 100.000 jóvenes a los que vas a preguntar unidad estadística. Cualquier joven de 18 años que pueda votar en las siguientes elecciones.

Variable: El partido al que votara lo que tú vas a preguntar.

Datos estadísticos: Los números que podrás relacionar entre si cuando termine tu estudio. De los 100.000 jóvenes, 25.000 votaran al partido A, 10.000 al partido B, 10.000 al partido C y el resto al partido D (por ejemplo). Esos serán tus datos estadísticos