variables de Diseño de investigación científica

1. VARIABLES
INDICADORES

2.  VARIABLE

3. VARIABLES
 El término variable se define como las
características o atributos que admiten
diferentes valores
 Existen muchas formas de clasificación de las
variables.
se clasificarán de acuerdo con el sujeto de
estudio y al uso de las mismas.

4. El término «variable», en su significado
más general, se utiliza para designar
cualquier característica de la realidad
que pueda ser determinada por
observación y que pueda mostrar
diferentes valores de una unidad de
observación a otra.

5. ¿QUÉ ES UNA VARIABLE?
 Es la propiedad que tienen las personas, los hechos,
fenómenos y procesos de tomar ciertos valores
cualitativos o cuantitativos.
 Son conceptos afines al término variable, entre otros
los siguientes: atributo, característica, factor y
condición.
 Las variables típicas de una persona pueden ser:
sexo, edad, estatura, peso, estado civil, clase social,
afiliación política y nacionalidad. la estatura, el
cociente intelectual, la temperatura, el clima, etc

6. Variables y conceptos
las variables existen en el mundo real,
mientras que los conceptos, en cierto
modo, existen como parte de nuestro
lenguaje y de nuestra manera de
conocer ese mundo real.
La ciencia construye conceptos:
identificando las variables que poseen

7. Clasificación de variables
Existen varias maneras de clasificar las
variables; pero las más importantes de
ellas hacen distinción o relación entre
causa - efecto
variable independiente,
variable interviniente y
variable dependiente.

8. INDEPENDIENTE
Una variable es independiente cuando
se presume que los cambios de valores
de esta variable determinan cambios en
los valores de otra (u otras) variables
que, por eso mismo, se denominan
dependientes.
INDEPENDIENTE DEPENDIENTE
MODIFICA

9. Ejemplo:
Si al aumentar los años de educación de
un grupo de personas, correlativamente
aumentan sus ingresos y si pensamos
que aquellos ocurren en el tiempo que
éstos, decidimos que años de
educación es la variable
independiente o supuesta causa y los
ingresos la variable dependiente o
supuesto efecto

10. Debemos tener en cuenta que las
variables no son inherentemente
dependientes o independientes.
 Así, una variable que en un estudio
puede aparecer como dependiente, en
otro puede aparecer como
independiente.

11. Ejemplo: VARIABLES
 al estudiar el nivel de salud de las personas
en una comunidad determinada, podemos
suponer que él está determinado por el nivel
de ingreso que tienen esas personas;
 otro estudio puede suponer que el nivel de
ingreso está determinado por la salud, que
afecta la capacidad de trabajo de las
personas.

12. Ejemplo de variables
HIPÓTESIS: “La edad es factor determinante en la
escogencia de programas de televisión”.
Variable independiente: edad.
Variable dependiente: escogencia de programas de televisión.
Esta hipótesis supone que de acuerdo a la edad
se escoge el programa de televisión y a partir de
lo anterior se determina como criterio para
relación de variables el número de veces que se
da encendido al televisor para ver tal o cual
programa.

13. Tipos de variables según criterios
de clasificación (Cea d’Ancona)
Criterio de clasificación Tipos de variables
Nivel de medición Variables cualitativas o no métricas:
nominales
ordinales
Variables cuantitativas o métricas:
de intervalo
de razón o proporción
Escala de medición Continuas
Discretas
Función de la investigación Independientes
Dependientes
Perturbadoras
de control
aleatorias
Nivel de abstracción Generales
Intermedias
Empíricas o indicadores

14. 14
TIPOS DE VARIABLES
Variable categórica (cualitativa).
Característica de la unidad de análisis que se expresa
cualitativamente.
No susceptibles de ser cuantificadas.
Ejm:
Género (dicotómica), raza (politómica), estado nutricional,
estado civil, etc

15. 15
TIPOS DE VARIABLES:
Variable numérica (cuantitativa).
Característica de la unidad de análisis que se expresa
numéricamente.
Cuantificable en una escala aritmética
 Continuas: Escala infinita de valores dentro de un
rango, puede tomar valores decimales.
 Discretas: Escala finita de valores, toma valores
enteros.

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ESCALAS DE MEDICIÓN:
Nominal, ordinal, de intervalo y de razón
a. Nominal.-
Para cada unidad de análisis se determina la pertenencia a una
entre dos o más categorías excluyentes.
No es posible establecer relación de orden entre las
categorías.
Si se usan números estos cumplen la propiedad de = ó ≠.
Sólo se puede realizar un conteo (frecuencias).
No es factible las operaciones aritméticas
Ejm:
Sexo, estado civil, procedencia, área de desempeño laboral,
condición laboral etc.

17. Escala ordinal
Las variables ordinales tienen la
cualidad adicional, respecto a la escala
nominal, de que sus categorías están
ordenadas por rango
Clase social: 1) baja, 2) media, 3) alta.
Grados de reflujo vesicoureteral: grados
1, 2, 3, 4.
Conformidad con una afirmación: 0)
completo desacuerdo, 1) acuerdo
parcial, 2) acuerdo total.

18. 18
c. De intervalo.-
El cero es relativo o diferencial, es decir no indica ausencia
de la propiedad.
 0o
no es ausencia de temperatura.
 Se da en variables cuantitativas.
 Se pueden realizar operaciones aritméticas.(+ y -).
 Se puede encontrar medias y usar prueba t.
 Es una escala creada por el hombre.
 Ejemplos:
Hora 00:00
Temperatura ambiental 0 ºC
El año en que vivimos 2010

19.  Escalas de razones
 Su cualidad adicional es que el cero sí indica
ausencia de atributo.
 En consecuencia, la razón entre dos números
de la escala es igual a la existente entre las
cantidades del atributo medido.
 Ejemplos:
 Peso: medido en kilogramos.
 Concentración de glucosa en una muestra:
medida en mg/dl.
 Tasa de mortalidad: muertes por 1000
personas en riesgo.
 Ingresos: medidos en euros.

20. ¿CUÀNTAS VARIABLES?
El número de variables depende de la
realidad problemática que enuncie el
investigador y mínimo deberá haber dos,
para que exista relación, pero pueden
ser más. Lo que importa es que el
investigador debe trabajar y dar
tratamiento a todas las variables que
enuncie.

21. Ejemplo nos plantea una hipótesis a partir de la cual se trabaja
dos variables independientes y una dependiente.
“La población electoral de Cali, no participó en los
comicios del 27 de octubre de 1994, por no conocer
los programas de los candidatos al concejo municipal
y el modo de operar el tarjetón”.
V.I.: (1) Desconocimiento de programas del candidato.
V.I.: (2) Desconocimiento operación del tarjetón.
V.D. Abstencionismo. (ES EL RESULTADO DE…)

22.  una variable es un aspecto o dimensión de
un fenómeno que tiene como característica la
capacidad de asumir distintos valores, ya
sea cuantitativa o cualitativamente.
 Es la relación causa-efecto que se da entre
uno o más fenómenos estudiados. En toda
variable el factor que asume esta condición
debe ser determinado mediante
observaciones y estar en condiciones de
medirse para enunciar que de una entidad de
observación a otra el factor varía, y por tanto
cumple con su característica.

23.  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 que la respalda.
 Inicialmente se definen las variables
contenidas en la hipótesis en forma teórica,
luego en forma empírica, lo cual recibe el
nombre de indicadores de variables.

24. OTROS EJEMPLOS
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN-HIPÓTESIS –
VARIABLES
Los niños de madres de embarazo precoz, presentan
en su edad preescolar dificultades en la habilidad para
aprender a leer. A partir del hecho anterior, podríamos
formular la siguiente hipótesis:
“El embarazo precoz incide en la habilidad para
aprender a leer en el niño”
V.I.: Embarazo precoz
V.D.: Habilidad para aprender a leer

25.  Proceso de transformación de un concepto en
valores empíricamente medibles.

26. Representan un ámbito
específico de una variable o de
una dimensión de ésta.
 Son características de la
variables que se van a medir,
registrar, evaluar ………. Datos
de la investigación
Grupo 1
¿QUÉ SON LOS INDICADORES?

27. Nos “indica” la situación de una variable. Por
ejemplo, la fiebre es un indicador cualitativo
y el dato 40º es un indicador cuantitativo de
la variable “enfermedad”.
En la práctica ocurre que ciertas variables
contienen indicadores más complejos que
otros, por ejemplo, los indicadores “nivel de
escolaridad” y “estilo de vida”. Este último
debe desglosarse en subindicadores.

28. 28
COMO MEDIR LAS VARIABLES
 Algunas variables no necesitan ser operacionalizadas:
Ej. Sexo, edad.
 Algunas variables son muy difíciles de operacionalizar:
Ej. Calidad de vida, dolor, estado socioeconómico, grado
de nerviosismo, grado de comunicación con la pareja,
autoestima, etc.:
 Pero es importante categorizarlas: Aumenta la
objetividad del conocimiento, reduce sesgos y provee de
medios para comunicarnos.

29. 29
VARIABLE TIPO ESCALA
DE
MEDICIÓ
N
DEFINICION
OPERACIONAL
DE LA
VARIABLE
DIMENSIONE
S
INDICADORES VALOR
FINAL
Anemia Cualitativa Ordinal Nivel de
hemoglobina
sanguínea menor
de 11 mg/dl.
Leve
Moderada
Severa
Hb sanguínea
(mg/dl)
9-11
7 –8.9
< 7.0
Tiempo de
espera para
recibir
atención de
primer
nivel
Cuantitativa De razón Se medirá
calculando la
diferencia de la
hora de registro
de la llegada del
paciente a
solicitar la
consulta y el
registro de la hora
en que recibe la
atención medica.
Minutos < 10
10 – 15
≥ 15
Ejemplo de Operacionalización