VARIABLES

• Las variables son atributos o características observables que están presentes en una persona, objeto, fenómeno o hecho, que se diferencian entre sí, porque admiten valores específicos que varían entre ellas (Chávez, 1991).

• Una variable es una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de medirse (Zavala, 1999).

• Diversos investigadores definen a las variables, entre ellos: Festinger y Katz (1991), como “características o propiedades que pueden variar entre individuos o conjuntos”; mientras tanto, Zonder (1990), cataloga como variaciones que se producen entre sujetos y objetos que adquieren distintos valores. Smith (1989), las consideró como un atributo que reflejan o expresan algún concepto o construcción y Freeman (1971), afirmó que son características observables de algo que es susceptible de adoptar diferentes valores, o ser expresadas en varias categorías.

VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

• Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras (o sea formar parte de una hipótesis o una teoría). En este caso se le denomina “construcciones hipotéticas”.

• Es necesario destacar que una hipótesis contiene:• A) Unidades de Observación.- son los aspectos que se están

investigando (personas, grupos, objetos, actividades, instituciones, acontecimientos).

• B) Variables.- Constituyen lo que se está investigando de las Unidades de Observación (características cualitativas y cuantitativas).

• Resumiendo: en una hipótesis, las Unidades de Observación, son los sujetos y las Variables, son los atributos.

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES

• Una variable es un símbolo al que se le asignan valores o números. Se clasifican en:

• A) Causa-Efecto• 1.- Variables Independientes.- Es el factor que suponemos

que es causa u origen de una acción o consecuencia. Tiene existencia propia y cumple el papel de causa de la variable dependiente, por lo tanto, siempre es considerada como antecedente de ésta. Puede asumir varios valores, Ejem. variable con dos valores: sexo (hombre y mujer), etc. Con tres valores: estatura (baja, media y alta), motivación (baja, moderada y alta).

• 2.- Variable Dependiente.- Depende de la variable independiente, o sea que es una función. Es el efecto que se produce de manera simultánea de acuerdo a los cambios de la variable independiente. Ejem. la educación, depende de decisiones políticas del grupo de poder.

Clasificación: continuación• B) Proceso Lógico-Formal, nace de la práctica histórico-

social, se presentan por símbolos establecidos por la ciencia de la lógica y forma parte de la lógica matemática. Se clasifican:

• 1.- Individuales.- Referida a individuos considerados como objetos, presentados por los símbolos A, B, C. Cada letra representa a entes de distinta naturaleza como personas o cosas. Ejem. A = Juan, silla, carpeta; B = perro, venado, libro; C= niño, fábrica, máquina.

• 2.- Predicativas.- Representan las cualidades físicas e intelectuales de los sujetos o atributos de las unidades de análisis del problema de investigación. Son representadas por las letras mayúsculas E.J.C. Ejem. Pedro es sabio: E = sabio;

• J = tiene vida; C = es filósofo.• 3.- Proposicionales.- Representadas por símbolos y denotan

proposiciones moleculares. Ejm. Hoy es sábado = Proposición molecular. Si existe el enlace “y” se formula otra proposición molecular. Son simbolizadas por (A) y (B); (D) o (T).

Clasificación: continuación• C) CARACTERÍSTICA FACTUAL.- Variables que pueden

investigarse empíricamente y susceptibles de ser medidas; se clasifican en:

• 1.- Cualitativas.- Indican distinción de atributos. Pueden ser activas y atributivas. Las primeras son variables manipulables y las segundas son medibles. Los atributos humanos como inteligencia, aptitud, sexo, condiciones socioeconómicas, etc. son variables atributivas. También se da en entes sociales y áreas geográficas.

• 2,. Ordinales, sus valores reflejan un orden o jerarquía de atributos Ejm. excelente, muy bueno, bueno, regular, malo, pésimo, etc.

• 3.- Variables de cantidad, expresan magnitudes, son empleadas por la estadística. Se clasifican en discretas, cuando sus datos expresan cantidades enteras. Ejem. universidades nacionales (1; 2; 3; 4, etc.). Son no discretas, cuando contienen fracciones Ejm. 1.60 m de talla, 50.50 kg de peso, etc.

INDICADORES• Constituyen la estructura de la variable. Su

identificación se realiza colocando un número como subíndice de la variable Ejem: X1, X2, Xn ; Y1, Y2,… Yn, precisan la cantidad y contenido de interrogantes que formula cada variable.

• Son el resultado de la operacionalización de las variables, expresado en conceptos teóricos y formulados a partir del análisis proposicional u observación sistematizada.

• Los indicadores se agrupan en : a) primarios, por componer la estructura de las variables.

• b) correlación, relacionan dos o más variables.

RELACIÓN ENTRE VARIABLES Y PLAN DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

• La variable está directamente relacionada con la hipótesis-tema-problema.

• Se relaciona directamente con la hipótesis porque constituye los elementos a cruzar entre ellas.

• Las variables están relacionadas con la base de comparación y con la realidad que es objeto de estudio, a través de las hipótesis que cruzan variables.

• Una vez seleccionadas las variables, se relacionan con las técnicas instrumentales para obtener los datos de sus dominios.

• Cuando las variables se relacionan entre si, adquieren valor para la investigación científica.

POBLACIÓN Y MUESTRA

– Población.- Llamado universo, es el conjunto de individuos o conjunto de elementos que poseen una o más variables (características, propiedades, atributos) comunes que deben ser precisas en el tiempo y en el espacio.

– Una población comprende todos los miembros de cualquier clase que pueden ser personas, eventos u objetos.

– Muestra, es definida como un sub-grupo de una población, pero que es representativa.

– Una muestra es parte de una población y cuando se obtiene adecuadamente es útil para conocer o describir el universo o población con bastante precisión.

– Los estudios sociales e investigaciones, se efectúan sobre muestras manejables y se extraen conclusiones atribuibles a toda la población.

MUESTREO

• El muestreo o sondeo es el conjunto de operaciones que se realizan para estudiar la distribución de determinados caracteres de la totalidad de una población, partiendo de una fracción de la población considerada.

• Seleccionar una muestra significa aplicar técnicas estadísticas de muestreo, una vez seleccionada ésta y los instrumentos para la recolección de datos, el investigador elimina las dificultades que se pueden presentar al aplicar otras técnicas de investigación.

ETAPAS DE MUESTREO

Definir la población

Identificar al Marco Muestral

Elegir el Procedimiento

Determinar el tamaño

Seleccionar los elementos de estudio

Definición de las Etapas del Muestreo

• Primera Etapa.- Se define primero la población en estudio, causas que se van estudiar y especificar que unidades de población se va excluir, fijando límites mínimos geográficos y de periodos. Ejem. trabajadores de una planta, especificar sexo, edad, raza, credo, etc.

• Segunda Etapa.- Identificación del marco muestral, o sea elaborar una lista de los elementos de la población de los que se toma el muestreo. Ejem. un directorio empresarial.

• Tercera Etapa.- Elegir el proceso para tomar el muestreo, que tiene estricta relación con el marco muestral, su tamaño y lo que el investigador pretende hacer. Ejem. un muestreo aleatorio simple, necesita de una lista completa, adecuada y reciente de los elementos de la población en estudio.

• Cuarta Etapa.- Determinación del tamaño de la muestra.• Quinta Etapa.- Consiste en elegir los elementos por estudiar.

CATEGORIZACIÓN DE MUESTRAS

• :1.- Muestras Probabilísticas.- Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos. Se obtienen definiendo las características de la población, el tamaño de la muestra y a través de una selección aleatoria. Ejem. Obtención de los números de una lotería; se forma en el momento del sorteo a partir de las bolitas que se van sacando, después de removerlas mecánicamente, hasta completar los números sorteados. Todos los números tienen la misma probabilidad.

• 2.- Muestras no Probabilísticas.- La elección de los elementos no depende de la probabilidad, depende de causas relacionadas con las características del investigador o del muestreador. El proceso depende de la toma de decisiones de una persona o grupo de personas, seleccionadas subjetivamente.

• Nota: La elección del tipo de muestra depende de los objetivos, esquema y contribución del estudio.

FÓRMULAS PARA CALCULAR MUESTRAS

• Son procedimientos sencillos y científicos, que permiten calcular el tamaño muestral adecuado, para poblaciones finitas.

• El cálculo del tamaño muestral según Sierra (1979), depende de la amplitud del universo finito o no; nivel de confianza adoptado; error de estimación; y, desviación típica, así como del muestreo que se haya seleccionado. Para un universo finito propone la siguiente relación:

• • • Donde: • N = Tamaño muestral ; 4 = Una constante; Pyq= Son las

probabilidades de éxito y fracaso, su valor es 50% para ambas; N = Tamaño de la población; E = Es el error seleccionado por el investigador.

nN P q

E N P q

4

1 42 ( )

CONFORMACIÓN DE ESTRATOS DE UNA MUESTRA

• Después que el investigador tiene el tamaño muestral adecuado, calculado por la relación anterior, debe pensar de qué manera escogerá los sujetos de la muestra. El tamaño calculado pertenece a una población que tiene un conjunto de características. Si se selecciona el tipo de muestreo aleatorio probabilístico estratificado, el investigador deberá determinar el tamaño de cada estrato de la muestra, para estructurar la tabla de distribución de muestra, aplicando la siguiente relación de Shiffer (1987).

•

•

• Donde: n1 = Es el estrato que se determina; n = Tamaño adecuado de la muestra; nh = tamaño del estrato de la población; N = Tamaño de la población.

•

nnh

Nn1