Variables de investigación y escalas de medición

Variables de
Investigación
Erick Landeros Olvera, PhD.
Natalia Ramírez Girón, PhD.
Universidad de las Américas Puebla
Licenciatura en Enfermería

Contenido
• 6. Variables de la investigación.
• 6.1 Definición.
• 6.2 Características.
• 6.3 Clasificación.
• 6.4 Variables y escalas.
• 6.5 Escalas de medición.

• Identificar los diferentes tipos de variable y sus características
mediante el análisis de la teoría para aplicarlos en el protocolo de
investigación.
Objetivo

La importancia de hacer investigación con coherencia y calidad
metodológica de modo que se puedan obtener resultados
confiables, con certeza y poder de generalización. El
conocimiento de los diferentes tipos de variables y niveles de
medición permitirá implementar y desarrollar mejores estrategias
de análisis con capacidad y poder para realizar conclusiones
estadística bajo certeza y confianza matemática.
Introducción

Variable
Erick Landeros Olvera, PhD
Natalia Ramírez Girón, PhD
• Es una propiedad que asume
diversos valores.Una variable
es algo que varía (versus
constante).

Medir
• Propiedad o característica de un
objeto o fenómeno que presenta
variaciones en sucesivas
mediciones temporales. De otra
forma, se trata de una
característica observable o un
aspecto discernible en un objeto
de estudio que puede adoptar
diferentes valores o expresarse
en varias categorías.
• Siempre es cambiante.
• Determinar la longitud,
extensión, volumen o
capacidad de una cosa por
comparación con una unidad
establecida que se toma
como referencia,
generalmente mediante
algún instrumento graduado
con dicha unidad.
• Asignar un valor a algo.
Variable

Clasificación de Variables
Existen varias formas de clasificar las variables, según las distintas funciones que cumplen dentro del
proceso de investigación, sus propiedades o características. Una primera clasificación, separa las variables
según cómo se observan: cuantitativas y cualitativas.
Variables cualitativas: Reciben este nombre aquellas
variables cuyos elementos de variación tienen un carácter
cualitativo no susceptible de medición numérica, por
ejemplo el sexo (sólo hay dos clases: varón mujer).
Variables cuantitativas: En cambio, son aquéllas en que
las características o propiedades pueden presentarse en
diversos grados o intensidad y tienen un carácter
numérico o cuantitativo, como por ejemplo nivel de
ingresos, deserción escolar, etc.

Según el número de valores que pueden tomar las variables cuantitativas se distingue entre
variables continuas y discontinuas.
Variables continuas: Son aquéllas que pueden tomar
cualquier valor dentro de un intervalo dado, por ejemplo
las tasas de natalidad. Sin decimales.
Variables discontinuas: Llamadas también discretas,
son las que no pueden tomar valores intermedios entre
otros dos valores dados, han de hacerlo siempre con
valores enteros (número de alumnos de una escuela,
asociados a una cooperativa, etc.). Con decimales.

Otra forma de clasificarlas es según sus relaciones de causalidad: dependientes, independientes e
intervinientes.
La distinción entre unas y otras depende del objetivo de la investigación y es convencional en cuanto a
que unas variables se consideren o no explicativas de otras.
Dependientes: Reciben este nombre las
variables a explicar, o sea, el objeto de la
investigación, que se trata de explicar en
función de otros elementos.
Independientes: Son las variables explicativas, o sea, los
factores o elementos susceptibles de explicar las
variables dependientes (en un experimento son las
variables que se manipulan).
Intervinientes: En algunos casos de análisis de relación causa efecto, se introducen una o más variables de
enlace interpretativo entre las variables dependientes e independientes. Se trata de variables vinculadas
funcionalmente a la variable dependiente y a la variable independiente y que producen un efecto en la
relación existente entre esas variables.

Entre mayor
sea el número
de variables,
mayor deberá
ser la muestra.
Burns and Grove, 2016; Gray, Grove and Sutherland 2017; Condo

Niveles de medición
1.Nivel de medición nominal.
En este nivel hay dos o más categorías del
ítem o la variable. Las categorías no tienen
orden ni jerarquía. Lo que se mide (objeto,
persona, etc.) se coloca en una u otra
categoría, lo cual indica tan solo diferencias
respecto de una o más características.
Por ejemplo, la variable “género” de la
persona posee solo dos categorías:
masculino y femenino. Ninguna de las
categorías implica mayor jerarquía que la
otra. Las categorías únicamente reflejan
diferencias en la variable. No hay orden de
mayor a menor.

Nivel de medición ordinal.
En este nivel hay varias categorías, pero
además mantienen un orden de mayor a
menor. Las etiquetas o los símbolos de las
categorías sí indican jerarquía. Por ejemplo, el
prestigio ocupacional en Estados Unidos se ha
medido por diversas escalas que reordenan las
profesiones de acuerdo con su prestigio,
veamos una: Por ejemplo, ante el ítem: La economía mexicana debe dolarizarse, el
respondiente puede marcar su respuesta de acuerdo a las siguientes
alternativas:
___ Totalmente de acuerdo
___ De acuerdo
___ Indiferente
___ En desacuerdo
___ Totalmente en desacuerdo

3. Nivel de medición por intervalos.
Además del orden o la jerarquía entre categorías, se
establecen intervalos iguales en la medición. Las
distancias entre categorías son las mismas a lo largo
de toda la escala, por lo que hay un intervalo
constante, una unidad de medida . Son variables
típicamente cuantitativas (Pateiro, 2008). La escala
de intervalo se aplica a variables continuas pero
carece de un punto cero absoluto.
Ejemplo: la diferencia de temperatura entre una
habitación a 22 grados centígrados y otra a 26 es la
misma que la existente entre dos a 33 y 37 grados
centígrados, respectivamente.
El ejemplo mas representativo de este
tipo de medición es un termómetro,
cuando registra cero grados centígrados
de temperatura indica el nivel de
congelación del agua y cuando registra
100 grados centígrados indica el nivel de
ebullición, el punto cero es arbitrario no
real, lo que significa que en este punto
no hay ausencia de temperatura.
Una persona que en un examen de
matemáticas que obtiene una puntuación
de cero no significa que carezca de
conocimientos, el punto cero es arbitrario
por que sigue existiendo la característica
medida.

4. Nivel de medición de razón.
En este nivel, además de tenerse todas las
características del nivel de intervalos (unidad de medida
común, intervalos iguales entre las categorías y
aplicación de operaciones aritméticas básicas y sus
derivaciones), el cero es real y absoluto (no es
arbitrario).
Cero absoluto implica que hay un punto en la escala
donde está ausente o no existe la propiedad medida
Ejemplos de estas mediciones serían la exposición a la
televisión (en minutos), el número de hijos, las ventas de
un producto, el peso de los pacientes en kilogramos,
escala de temperatura de Kelvin, ingresos en una unidad
monetaria (alguien puede tener cero ingresos), la dosis
diaria de un medicamento específico en miligramos,

Las escalas de intervalos y razones se llaman también métricas o dimensionales. Las
variables continuas van a medirse con escalas de razones o intervalos, por lo que es
habitual que nos refiramos a ellas englobándolas como escalas continuas, ya que
comparten estrategias de análisis, como la elección del test estadístico. Algunos paquetes
estadísticos, como SPSS, las denominan simplemente “escalas”.

Burns and Grove, 2016; Gray, Grove and Sutherland 2017; Condon (1986)

Tarea
Leer el articulo: Ochoa Sangrador C, Molina Arias
M. Estadística. Tipos de variables. Escalas de
medida. Evid Pediatr. 2018;14:29.
https://evidenciasenpediatria.es/files/41-13363-
RUTA/Fundamentos_29.pdf

Referencias
• Gray J.R., Grove S.K., Sutherland S. (2017) The practice of nursing research. Appraisal,
synthesis and generatios of evidence. Elsevier. Eighth Ed.
• Polit, D. Beck, T.C. (2012). Nursing Research: generation and assesing evidence for
nursing practice. Wolters Kluwer. Ninth Ed.
• Ochoa Sangrador C, Molina Arias M. Estadística. Tipos de variables. Escalas de medida.
Evid Pediatr. 2018;14:29.

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