Diseño e Ingeniería de la Investigación: Variables, Escalas y Muestreo

Diseño e Ingeniería de la Investigación

Variables de Estudio, Conceptualización y Operacionalización

Las variables de estudio se identifican al definir el problema de investigación. El proceso continúa en la construcción del marco teórico, donde se identifican las variables que se relacionan con el problema de estudio y se conceptualizan. La operacionalización de las variables es el proceso de llevar una variable de un nivel abstracto a un plano más concreto. Su función es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio.

Medición de Variables

La medición se refiere a la cualificación o cuantificación de una variable para un estudio dado.

Clasificación de Variables

Las variables se clasifican según la capacidad o el nivel en que permiten medir los objetos. La clasificación básica de las variables es la que permite asignar distintos valores cualitativos o cuantitativos para los diferentes fenómenos en estudio.

• Variables cualitativas (categóricas): Se refieren a propiedades de los objetos en estudio. No pueden ser medidas en términos de la cantidad de la propiedad presente.
• Variables cuantitativas: Son aquellas cuya magnitud puede ser medida en términos numéricos. Pueden clasificarse en:
  • Continuas: La unidad de medida puede ser fraccionada.
  • Discontinuas (discretas): Solo toman un número finito de valores.

Tipos de Escalas de Medición

• Escala nominal: Clasifica los objetos de estudio según las categorías de una variable. Permite la comparación descriptiva entre variables o sus categorías, pero no la comparación cuantitativa entre ellas.
• Escala ordinal: Se utiliza para clasificar los objetos, hechos o fenómenos en forma jerárquica, según el grado que posean una característica determinada, sin proporcionar información sobre la magnitud de las diferencias entre los casos así clasificados.
• Escala de intervalo: Posee las características de las nominales y ordinales, generalmente referido al orden por rangos. En una escala intervalar se miden variables cuantitativas. El punto cero es arbitrario y convencional. Ejemplos: cambios de temperatura, rendimiento académico.
• Escala de proporción o razón: Constituye el nivel más alto de medición para las variables cuantitativas; contiene las características de una escala de intervalo con la ventaja de poseer el cero absoluto. Permite determinar la proporción conocida de valores de la escala. Ejemplos: peso, talla, número de alumnos.

Universo, Muestra y Unidad de Observación

• Universo (Población): Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación (constituido por cosas, animales, personas). Es delimitado.
• Muestra: Parte de la población de la cual se obtendrá la información para el desarrollo del estudio y sobre la cual se efectuarán la medición y observación de las variables objeto de estudio.
• Unidad de observación: Elementos del universo en los que se medirán o estudiarán las variables de interés.
• Unidad de muestreo: Elemento utilizado para seleccionar la muestra.
• Marco muestral: Información que se utiliza para seleccionar la muestra.
• Muestreo: Proceso por el cual se define y realiza la selección de la muestra, es decir, parte de la población que representará la población o el universo.

Ventajas de trabajar con muestras

• Permite que el estudio se realice en menor tiempo.
• Se incurre en menos gastos.
• Posibilita profundizar en el análisis de las variables.
• Permite tener mayor control de las variables por estudiar.

Desventajas de trabajar con muestras

• Siempre existe la posibilidad de error.

Consideraciones para el Muestreo

1. Definir en forma concreta y específica cuál es el universo.
2. La muestra que se seleccionará debe ser representativa de esa población para poder hacer generalizaciones válidas.
3. El tamaño de la muestra que se seleccionará en el estudio depende del tipo de investigación, de las hipótesis y del diseño metodológico definido para desarrollar el estudio. Otros aspectos son los objetivos, la precisión con que se desea evaluar, los recursos disponibles, la técnica, el tipo de análisis y el grado de precisión que deben tener los datos.

Tipos de Muestreo

Los tipos de muestreo se clasifican en probabilísticos y no probabilísticos.

Muestreo Probabilístico

• Aleatorio simple: Se caracteriza porque cada unidad tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra.
• Sistemático: Cada unidad del universo tiene igual probabilidad de ser seleccionada, variando el procedimiento de selección.
• Estratificado: Se caracteriza por la subdivisión de la población en grupos o estratos.
• Conglomerado: Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla.

Muestreo No Probabilístico

• Por conveniencia: El procedimiento no es mecánico, ni con base en fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de una persona y las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación.
• Por cuota: El investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables por estudiar, como sexo, raza, religión, área de trabajo, etc.