Fundamentos de la Medición y Tipología de Variables en la Investigación Científica

Operationalización y la Naturaleza de las Variables Latentes

En la operacionalización, como en todo proceso analítico, se asumen unos márgenes de incertidumbre. La relación entre los indicadores y la variable latente (el concepto) que tratan de medir siempre será supuesta, nunca plenamente "cierta"; se consideran aproximaciones en términos de "probabilidad".

En conclusión, los indicadores se emplean para cuantificar e inferir la existencia o inexistencia de una variable latente (un concepto), aunque siempre en términos de "probabilidad". Se tratará, por tanto, de reducir el error de medición al mínimo posible.

Definición de Variable y Atributos

Por variable generalmente se entiende cualquier cualidad o característica de un objeto (o evento) que contenga, al menos, dos atributos (categorías o valores), en los que pueda clasificarse un objeto o evento determinado.

Los atributos son las distintas categorías o valores que componen la variable. En función de ellos se clasifica a los objetos (o eventos) en un grupo u otro.

• Variables de valor numérico: Variables como la "edad" (años cumplidos), la "altura" (centímetros), o el "nivel de ingresos" (en pesetas), toman valores numéricos.
• Variables de categoría: Por el contrario, variables como "sexo" (varón, mujer), "estado civil" (soltero, casado, viudo, separado, divorciado), o "satisfacción conyugal" (bastante satisfecho, satisfecho, ni satisfecho ni insatisfecho, insatisfecho, bastante insatisfecho) adoptan categorías.

La Medición de una Variable: Requisitos Fundamentales

La medición de una variable consiste, precisamente, en el proceso de asignar valores o categorías a las distintas características que conforman el objeto de estudio. Para que la medición se realice adecuadamente, se recomienda cumplir, al menos, tres requisitos básicos:

1. Exhaustividad: La medición de la variable debe efectuarse de forma que comprenda el mayor número de atributos (categorías o valores) posible. El propósito es que ninguna observación quede sin poder clasificarse (ej. "otros", "no sabe", "no contesta").
2. Exclusividad: Los distintos atributos que componen la variable deben ser mutuamente excluyentes. Deberán definirse de manera que cualquier observación solo pueda clasificarse en términos de un único atributo.
3. Precisión: Realizar el mayor número de distinciones posibles. Esto contribuye a la consecución de una información más precisa.

Nota sobre la Precisión: Siempre habrá tiempo para agrupar las distintas categorías o valores de las variables (generalmente después de recabar la información, en la fase de procesamiento), a la vista de la frecuencia que presente cada atributo. Sin embargo, nunca será factible desglosar los atributos después de la obtención de los datos.

Tipologías de Variables según Criterios de Clasificación

1. Nivel de Medición

• Variables Cualitativas o No Métricas:
  1. Nominales.
  2. Ordinales.
• Variables Cuantitativas o Métricas:
  3. De Intervalo.
  4. De Razón o Proporción.

2. Escala de Medición

1. Continuas.
2. Discretas.

3. Función en la Investigación

1. Independientes.
2. Dependientes.
3. Perturbadoras:
   • De control.
   • Aleatorias.

4. Nivel de Abstracción

1. Generales.
2. Intermedias.
3. Empíricas o Indicadores.