Este documento describe la importancia de las hipótesis y variables en la investigación. Explica que las hipótesis son afirmaciones que pueden ser probadas a través de datos y deben contener conceptos medibles. También describe los componentes de las variables, los niveles de medición y las definiciones conceptual y operacional. Finalmente, explica que las técnicas de investigación como encuestas y entrevistas permiten medir las variables y categorías conceptuales.

1. Capítulo 6
HIPOTESIS Y VARIABLES
TEMAS CLAVES
El Uso de la Hipótesis
La estructura de la Hipótesis
Componentes de las Variables
Niveles de Medición de las Variables
Definición Conceptual y Operacional de las Variables
Unidad de Análisis, Dimensiones (o subvariables)
e Indicadores
6.1. El uso de hipótesis
La hipótesis es una afirmación que se elabora en la investigación
coherente con lo exigido por los objetivos para que pueda ser contrastada
por los datos que se generen durante la misma manteniendo ciertas
pautas de restructuración en su redacción. Al elaborar

2. la hipótesis el investigador debe tener en cuenta que ella se debe referir a
una situación empírica de posible comprobación a través de la acción
investigativa, por eso debe ser definida concretamente por quien la
elabore. La hipótesis que se construye debe ser susceptible de verificación,
ya que se dirige hacia el abordaje de realidades empíricas, por ello, debe
contener conceptos registrables a través de alguna técnica de elaboración
de datos válida y confiable.
LA HIPÓTESIS ES UNA CONJETURA QUE SOSTIENE EL
INVESTIGADOR RELACIONADA CON LOS CONCEPTOS CONTENIDOS
EN UN DETERMINADO MARCO TEÓRICO Y CON LOS OBJETIVOS DE
INVESTIGACIÓN ESTABLECIDOS EN EL PROYECTO.
En las investigaciones cualitativas o en las cuantitativas ex-
ploratorias y descriptivas pueden no emplearse hipótesis, ya que en
este tipo de estudios se pueden abordar temáticas que son inconvenientes
al empleo de hipótesis, que requieren no ceñirse a pautas o recorridos
conceptuales para cumplir con los objetivos propuestos. En las
investigaciones cualitativas no se utilizan variables, se trabaja
flexiblemente con conceptos guías (Herbert Blumer) o conceptos sen-
sibilizadores, estos son "conceptos orientadores" definidos con menos
precisión y especificación, sirven como una referencia maleable que ubica
en una mirada general al investigador para que pueda acercarse a indagar
la realidad subjetiva que quiere comprender.
"Un concepto definitivo se refiere precisamente a lo que es común a
una clase de objetos, para lo cual recurre a una definición clara en tér-
minos de atributos o de un estándar de evaluación fijo (...) el concepto
guía carece de esa especificación de los atributos o estándares fijos y,
en consecuencia, no le permite al que lo usa abordar directamente el
caso concreto y su contenido relevante. En lugar de ello, aquel que

3. usa un concepto guía tiene un sentido general acerca de las referencias
y los criterios a los que puede recurrir cuando se aproxima a los casos
empíricos. Mientras que los conceptos definitivos proporcionan
prescripciones acerca de lo que debe observarse, los conceptos guías
simplemente sugieren direcciones en las que debe mirar." (Blumer
citado en Ragin, 2007).
En la investigación cuantitativa se emplean conceptos de verifica-
bilidad empírica que denominados variables, estas son características que
pueden adoptar variaciones medibles aplicables a un determinado
universo. El significado de la variable supone un concepto teórico
(definición conceptual) que requiere de un detallado y fundamentado
proceso de especificación (operacionalización) para que sus variaciones o
valores puedan ser registrados, todo este proceso en este tipo de
investigación se realiza antes del trabajo de campo (instancia donde se
registran los datos).
La hipótesis se plantea como una afirmación para que pueda ser
verificada a partir de la elaboración de los datos, al formularla el
investigador no está totalmente seguro de poder comprobarla, a partir de
ella se enuncia algo que debe ser contrastado empíricamente. Su
elaboración debe guardar una máxima coherencia con los objetivos de
investigación, a partir de los conceptos expuestos en el marco teórico.
Estos conceptos representan la materia prima de la hipótesis, ya
que el investigador deberá configurar estos conceptos bajo la
forma de variables o categorías conceptuales. Para su redacción debe
evitarse el uso de términos ambiguos, no debe incluir juicios de valor, su
formato textual se presenta a través de conceptos (variables) claros y
precisos. Las diferentes técnicas de producción de los datos (encuestas,
entrevistas, observación, test, grupos de discusión) permiten registrar las
variaciones o valores de las variables (investigación cuantitativa) o de las
categorías conceptuales (investigación cualitativa), estas técnicas son
herramientas que están a disposición del investigador a partir de su saber
teórico y metodológico previo, desde estos conocimientos se decide cual es
la técnica más adecuada para obtener los datos requeridos.

4. La hipótesis que se construye debe ser susceptible de verificación, ya
que se dirige hacia el abordaje de realidades empíricas, por ello, debe
contener conceptos registrables a través de alguna técnica de
elaboración de datos válida y confiable.
Las diferentes técnicas cuantitativas y cualitativas de producción de
los datos (encuestas, entrevistas, observación, test, grupos de
discusión) permiten registrar las variaciones o valores de las variables
o de las categorías conceptuales. Estas técnicas son herramientas que
están a disposición del investigador a partir de su saber teórico y
metodológico previo, desde estos conocimientos se decide cual es la
técnica más adecuada para obtener los datos requeridos.
6.2. La estructura de la hipótesis
La hipótesis constituye una potencial respuesta a lo propuesto en los
objetivos de investigación, desde el marco teórico se fundamenta y
explícita el significado conceptual de sus componentes y la forma como se
operacionalizará su registro. Es una conjetura que se construye con los
conceptos incluidos en el marco teórico, se concreta en un enunciado que
contiene elementos estructurales (Sierra Bravo, 1979), esto quiere decir,
que en la redacción de la hipótesis deben estar presentes, invariablemente,
estos elementos que la conforman. Los elementos que deben contener
todas las hipótesis son el universo y las variables.
El universo es un conjunto de elementos (personas, grupos, orga-
nizaciones, objetos, actividades o acontecimientos) de los cuales se

5. pretende registrar sus características (variables) que interesan al estudio
del que forman parte. El universo está compuesto de unidades de
análisis sobre las cuales se efectuaran los registros parta elaborar los
datos. Estas unidades se pueden clasificar en individuales y colectivas.
Las individuales suponen los elementos que no permiten ninguna
desagregación en su interior. Por ejemplo, las personas radicadas en un
determinado territorio, estudiantes de una universidad, publicidades
televisivas de una determinada categoría de producto o servicio (gaseosas,
seguros automotores, golosinas). Las unidades colectivas implican una
agregado de elementos como por ejemplo familias monoparentales,
empresas metalúrgicas, hospitales.
Según Sierra Bravo (1979) las unidades de análisis se subdividen en
categorías (conjunto de elementos sin estructura de vinculación social,
por ejemplo, los votantes de un partido político, los consumidores de una
determinada marca, los fans de facebook de Amigacho), sistemas
(elementos vinculados por relaciones formales o secundarias, por ejemplo,
las PYMES de Gran Buenos Aires, los clubes deportivos asociados a una
federación) y grupos (elementos vinculados por relaciones primarias o
secundarias, por ejemplo, los docentes de un establecimiento, las
activistas de una organización social, el club de Renault 12). Hay
investigaciones en las que se debe distinguir el concepto de unidades de
análisis del concepto de unidades de registro (a menudo son coincidentes),
este último término se refiere a aquellos elementos empíricos sobre los
cuales se aplica la técnica de elaboración de datos, esto se produce cuando
por algún motivo quien es la unidad de análisis no puede brindar la
información que se necesita registrar. Por ejemplo, en un estudio sobre
comportamientos lúdicos de niños menores de dos años ellos serán las
unidades de análisis y las unidades de registro (quienes permiten que se
registren datos) pueden ser los encargados de estar con los menores
durante sus juegos (padres, maestras o abuelas).
Las variables son aquellas características, atributos o propiedades
empíricas de un determinado universo que presentan diferentes va-
riaciones o valores. La variable es un concepto que se deriva de la
estructura conceptual de un marco teórico, a partir de este el concepto/
variable es trabajado por el investigador, para que pueda ser registrado

6. empíricamente. El resultado o producto del registro de una variable es un
valor numérico (cuando la variable es cuantitativa, como por ejemplo, la
cantidad de años de antigüedad de una organización) o una variación
conceptual de la misma (cuando la variable es nominal u ordinal, como por
ejemplo, la nacionalidad de una población). Para obtener este producto el
concepto transformado en variable debe poseer una definición teórica y
una definición operacional (se dice que el concepto fue operacionalizado),
articuladas coherentemente entre sí.
LA DEFINICIÓN TEÓRICA ES EL SIGNIFICADO
CONCEPTUAL DE LA VARIABLE EN RELACIÓN A LO
ESTABLECIDO POR EL INVESTIGADOR EN EL MARCO
TEÓRICO.
Esta definición supone explicitar el concepto con otros términos o
conceptos que delimiten, encuadren y expliciten su significado. La
exposición de este tipo de definición permite despejar las significaciones
alternativas que pueden estar implicadas en un concepto, para establecer
con precisión desde que posición teórica la investigación va a definir lo que
quiere registrar. La definición operacional consiste en las operaciones o
actividades de aplicación de técnicas que propone el investigador para
registrar la variable. El investigador debe argumentar y justificar
metodológicamente que las técnicas de elaboración de datos que pretende
emplear para registrar la variable guarda una relación lógica con el
significado de la definición conceptual.
La articulación entre la definición conceptual y operacional de una variable
podría evidenciarse en el siguiente ejemplo. Si se pretende indagar sobre
la variable estructura organizacional se podría presentar la definición
conceptual de Kast y Rosenzweig (1992) quienes la definen como el
conjunto de elementos articulados entre sí que permiten la consolidación

7. de un marco en el que se desarrolla una organización, es una modalidad
estable de generar distribuir y organizar las actividades dentro de la
misma. La estructura como concepto supone un patrón establecido de
relaciones entre los componentes o partes de la organización, establece
como las tareas son divididas, agrupadas, coordinadas y controladas, para
la materialización de metas y objetivos. El concepto de estructura
organizacional comprende tanto la estructura formal (que incluye todo lo
que está previsto en la organización), como la estructura informal (que
surge de la interacción entre los miembros de la organización y con el
medio externo, a ella), ambas suministran la materialización de la
estructura real de la organización. Para concretar la definición operacional
de este concepto habría que explicitar que la estructura de una
organización como sistema social no es visible de la misma manera que en
un sistema biológico o mecánico. Por lo tanto esta variable no puede ser
observada directamente, pero se infiere de los hechos institucionalizados,
de los procedimientos grupales y del comportamiento del personal de la
organización, los cuales pueden ser registrados a través múltiples
operaciones de investigación, a partir de técnicas tales como encuestas,
entrevistas fuentes secundarias de datos y observación.
6.3. Composición de las variables
Es conveniente distinguir entre las variables simples y las variables
complejas para iniciar el proceso de operacionalización adecuadamente
entre el concepto y el dato empírico. Las variables simples se registran
directamente a partir de una definición teórica y operacional, no están
compuestas de otros conceptos en el interior de su significación que sean
necesarios de desglosar, como por ejemplo, el lugar de nacimiento y la
edad de una determinada población, la cantidad de piezas producidas por
una maquinaria, el promedio de notas escolares de un distrito escolar, la
posesión de automóvil de los habitantes de grandes urbes, realización de
cursos de capacitación laboral de personas desempleadas, etc.

8. Las variables que se denominan complejas o multidimensionales se
componen de otros conceptos que la constituyen en el interior de su
significado (estos conceptos son denominados como subvariables o
dimensiones de la variable), y que deben ser diferenciados conceptual y
operacionalmente, por ello no se pueden registrar o medir directamente,
como por ejemplo, el nivel socioeconómico o las condiciones de vida de los
residentes de una provincia, la motivación laboral de los trabajadores de
un sector de la economía, la alfabetización jurídica de cierto subgrupo de la
población, etc. Este tipo de variables requieren ser dimensionalizadas en
los componentes conceptuales que la conforman. En ocasiones las
variables simples pueden formar parte de una variable compleja como
subvariables o dimensiones de una variable compleja.
Según Lazarsfeld (1993) el trabajo fundamental del investigador para
registrar datos de las variables complejas descansa en un proceso de
operacionalización que opere en diferentes niveles conceptuales y
metodológicos, este proceso consiste en traducir un concepto definido
teóricamente a datos empíricos. La operacionalización pretende concretar
un pasaje que vaya de lo abstracto (concepto teórico) a lo concreto
(empírico), supone una serie de pasos fundamentados conceptualmente en
articulación con determinadas opciones de registro.
El primer paso de este proceso de operacionalización consiste en la
definición del concepto que supone la variable que se quiere registrar,
esta definición bien puede estar convencionalmente aceptada desde lo
teórico (su definición fundamentada debe estar contenida en el marco
teórico) o bien puede elaborarse desde la investigación (en las
investigaciones cualitativas pueden generarse teorías y conceptos a partir
del trabajo de investigación). Cuando la variable es multidimensional la
etapa siguiente de la operacionalización se centra en determinar los
conceptos más específicos que se derivan de la variable
denominados como subvariables o dimensiones de aquella. Las
dimensiones o subvariables representan los elementos conceptuales que
conforman a la variable de la cual forman parte

9. en un nivel más concreto (más cercanas al registro empírico). Las
dimensiones de una variable compleja son los aspectos que la componen y
se deducen coherentemente del significado del concepto/ variable presente
en el marco teórico.
"No hay reglas teóricas para fijar las dimensiones que hemos de con-
siderar en un concepto. En muchos casos es la intuición y la expe-
riencia del investigador la que le marca los límites de las dimensiones
más representativas de un concepto, ya sea analizando el mismo con-
cepto o bien deduciendo empíricamente esas dimensiones, aplicando
los resultados de estudios previos." (González Blázquez en García
Ferrando, M., Ibáñez, J. y Alvira, F., 1993).
El procedimiento que sigue a la etapa de la dimensionalización de la
variable requiere que cada una de las dimensiones para ser re-
gistradas por el investigador se operacionalicen en indicadores. Los
indicadores son parámetros empíricos que permiten medir los valores o
variaciones de la variable que se pretende estudiar. Se elaboran a partir de
elementos o manifestaciones directamente registrabas que según el
investigador indican el valor o variación de una característica o propiedad
de la variable que no es directamente registrable. Los indicadores se
utilizan para revelar los posibles valores o variaciones de la variable o
subvariable, no operan por si mismos aislados de la variable los valores o
variaciones no dan cuenta de nada, se constituyen como indicadores a
partir de una pertenencia fundamentada a una variable. El investigador
debe justificar teórica y metodológicamente esta relación de indicación
entre lo conceptual (la variable) y lo empírico (el indicador).
Los indicadores posibilitan ubicar las unidades de análisis en el registro
del valor o variación del esquema clasificatorio de cada variable, esquema
donde el indicador y lo indicado están unidos de manera fundamentada por
una relación empírica (la relación que une el concepto con la posibilidad de
registrarlo) y teórica (la relación que une el concepto con el marco teórico
elaborado). La validez del indicador se produce si hay una adecuada y
justificada correspondencia entre la conceptualización y la
operacionalización de la variable, cuando la definición operacional cubre
todos los aspectos registrables presentes en la definición conceptual.

10. En una variable simple como la edad el indicador genera directamente un
valor que podrá ser el resultado de una pregunta de un cuestionario o de
un registro administrativo en el que figure la fecha de nacimiento de la
población que forma el universo. En una variable compleja los indicadores
se constituyen como pluralidades que dan cuenta de las variaciones o valo-
res de cada dimensión o subvariable, haciéndose necesario un proceso
posterior donde el investigador define de manera fundamentada como los
resultados de cada indicador de cada dimensión se integran para dar
cuenta de las variaciones o valores de la variable.
La validez del indicador se produce si hay una
adecuada y fundamentada correspondencia entre la
conceptualización y la operacionalización de la
variable, esto ocurre cuando la definición operacional
cubre todos los aspectos registrables presentes en la
definición conceptual.
Un criterio de clasificación de los indicadores los divide en ob-
servacionales, si lo indicado y el indicador son observables, como ocurre
en caso del humo como indicador del fuego, e inferenciales, si lo indicado
es no observable o latente, como por ejemplo, ponerse colorado
(observable) como indicador de sentir vergüenza (no observable).
Giroux y Tremblay (2009) proponen un criterio de clasificación de los
indicadores que los agrupa en tres categorías en tanto cumplen su papel
de referentes empíricos. La primera categoría son los comportamientos,
ellos suponen el registro de las acciones observables de las personas
participantes de la investigación, indicadores de este tipo podrían ser los
desplazamientos de los consumidores dentro de un punto de venta, los
movimientos corporales de los integrantes de una reunión de trabajo, los
recorridos de agrupaciones políticas durante una movilización.

11. La segunda categoría está constituida por las opiniones y las intenciones,
ambas suponen estados de la subjetividad, esta categoría se registra a
través de expresiones verbales o escritas de las personas sobre las que se
pretende indagar, como ejemplos de esta categoría se podría mencionar
las intenciones de voto o de compra de una determinada marca y, las
opiniones sobre algún tema o personaje público. La tercera categoría está
constituida por las condiciones objetivas de existencia, la misma "...incluye
tanto las características del participante (sexo, edad, estado civil,
profesión, años de escolaridad, etc.) como las del entorno (físico,
económico, social, político, histórico, etc.) en el que ha evolucionado".
Las condiciones objetivas de existencia incluyen características grupales,'
de organizaciones o de territorios.
Un error común en esta instancia de la investigación se produce cuando la
operacionalización y la generación de indicadores solo dan cuenta
parcialmente de las posibles variaciones de una variable. En esta situación
las dimensiones y los indicadores generados tienen un alcance menor al
significado explicitado en la definición conceptual de la variable, lo que
significa que, los alcances de sentido implicados en la definición conceptual
de la variable no están cubiertos en su totalidad por las dimensiones y por
los indicadores propuestos. Este tipo de equivocación metodológica de
insuficiencia en la completitud de la información de la variable planteada se
puede ejemplificar con dos casos, uno, cuando se quiere medir el nivel
socioeconómico empleando como única dimensión la situación laboral y
otro, cuando a partir de una definición de calidad de vida multidimensional
(calidad de vida material, cultural, social, ambiental) solo se utilizan
dimensiones e indicadores que remiten exclusivamente a la calidad de vida
material. Otro error común se presenta cuando entre las definiciones
conceptuales y operacionales hay una incoherencia y, como consecuencia
de ello, se incluyen dimensiones e indicadores que no constituyen a la
variable a investigar. Por ejemplo, si se indaga sobre el consumo cultural
para indicar el nivel socioeconómico se está frente a este tipo de error ya
que el consumo cultural constituye está relacionado con el nivel
socioeconómico pero no es constitutivo de esa variable.

12. El índice1
, que es el resultado de la agrupación de varios indicadores de
una o varias dimensiones, intenta resumir con un rango de valores o
variaciones una variable multidimensional a estudiar. La elaboración de
índices representa un intento de ir más allá del empleo de indicadores, el
índice es un valor indicativo del nivel de manifestación de una variable de
un determinado universo, se construye para reconstruir la variable en
términos de un valor unificado de la misma después de haber sido
desglosada en dimensiones. Los índices sistematizan y condensan las
características a medir intentando reunir los valores de los distintos
indicadores en un solo valor. Se construyen posteriormente a la
determinación de los indicadores, que materializan el pasaje del concepto
al dato (proceso de operacionalización). Mientras que con los indicadores
se pretende concretar empíricamente un concepto abstracto a través de
específicos elementos mensurables con los índices se busca producir un
valor que dé cuenta de un panorama global de la variable a partir de sus
dimensiones.
"Tomemos un ejemplo del mundo escolar. Lo que llamamos una
calificación de examen es de hecho un índice que se obtiene agrupando
todos los resultados de todas las preguntas que comprende el examen,
un índice cuya función es dar una imagen general del desempeño del
alumno. Veamos ahora otro ejemplo de dato construido: los famosos
índices PBI (producto bruto interno) de los que hablan sin cesar los
economistas." (Giroux y Tremblay, 2009).
LOS INDICES SISTEMATIZAN LAS CARACTERISTICAS A MEDIR
INTENTANDO REUNIR LOS VALORES DE LOS DISTINTOS
INDICADORES EN UN SOLO VALOR.
1
Según Baranger (1999) "... el resultado de una reducción numérica es un índice (...)
consiste esencialmente en la reducción de un espacio de propiedades. No existe por lo
demás ninguna magia en la generación del índice; es nuestra capacidad imaginativa la
que nos permite introducir una idea mas general para subsumir en ella..." valores de
diversos indicadores.

13. Proceso de Operacionalización
Se presentan, seguidamente, ejemplos que evidencian posibles
relaciones entre variable, dimensión e indicador. En este primer
ejemplo hay una variable simple, unidimensional, donde un
indicador puede bastar para cumplir su función de referencia
empírica de la variable en cuestión.
Variable: Tipo de ingresos.
Indicador: origen de los ingresos (pregunta en un cuestionario).
Variaciones de la variable: Beneficio del capital - Rentas - Honorarios -
Sueldos - Otras retribuciones. '
Al trabajar con variables multidimensionales (que posee varias di-
mensiones), es necesario emplear, por lo menos, tantos indicadores como
dimensiones posea la variable.
Variable: Grado de desarrollo industrial
VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES
Grado
de
desarrollo
industrial
Características del
parque industrial
- Cantidad de establecimientos fabriles (registros
administrativos)
- Localización y relación entre los
establecimientos fabriles (registros
administrativos)
- Infraestructura del parque industrial (registros
administrativos)
- Accesos al parque (observación)
Rentabilidad de las
empresas fabriles
- Ingresos obtenidos (registros administrativos)
- Cantidad de capital invertido (registros
administrativos)
- Tiempo transcurrido desde que se realizó la
inversión (registros administrativos)

14. Consumo
energético de los
establecimientos
fabriles
- Cantidad Kw/h de consumo semestral
(registros administrativos)
- Dispositivos de generación eléctrica utilizados
(registros administrativos)
Inversión de las
empresas fabriles
- Bienes monetarios dispuestos por las empresas
para el funcionamiento de su producción
(registros administrativos)
- Recursos humanos existentes en las unidades
fabriles (registros administrativos)
- Bienes monetarios destinados a la renovación
de los bienes de capital (registros
administrativos)
Exportación de las
organizaciones
fabriles.
- Cantidad de ingresos obtenidos por venta de
bienes al mercado extranjero (registros
administrativos)
- Plazos de entrega y pagos a través de
contratos de exportación (registros
administrativos).
-
Desarrollo local de
ciencia y tecnología
aplicadas al
desarrollo fabril.
- Vínculos de los establecimientos fabriles con
organizaciones relacionadas con la investigación,
la ciencia y la tecnología (encuesta)
- Inversión de las empresas fabriles en desarrollo
científico y técnico (encuesta)
- Acceso al mercado de capitales:
- Acceso a créditos (encuesta)
- Tasa de interés de créditos obtenidos (registros
administrativos)

15. Variable: Condiciones de seguridad de las industrias
VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES
Condiciones de
seguridad de
las industrias
Condiciones de
seguridad de los
trabajadores
- presencia de percheros y atuendos de protección
(observación)
- Nivel de conocimiento de condiciones de seguridad
(ítems en forma de preguntas en encuestas)
Condiciones de
seguridad local fabril
- Materiales con que está construido (observación)
- Número de puertas de salda (observación)
- Número y tipo de ventanas (observación)
Condiciones de
seguridad
maquinarias
- Tipos de protección de maquinas y motores
(observación)
- Especialización del personal que las maneja
(preguntas en una encuesta)
Sistemas de entrenamiento (preguntas en una
encuesta)
Condiciones de
seguridad
instalaciones
accesorias
- Tipo de iluminación (observación,)
- Acceso a lavatorios (observación)
- Instalación eléctrica (observación)
- Extintores de incendio (observación)
- Ventilación (observación)

16. El último paso del proceso de operacionalización consiste en el
registro de los valores o de las variaciones de la variable. El valor
constituye la referencia empírica numérica de la variable,
por ejemplo, si la variable es ingreso mensual laboral el valor numérico
puede resultar de la respuesta a una pregunta de un cuestionario o del
registro de una base de datos, también si se quiere registrar la cantidad de
accidentes laborales mensuales o la cantidad de años de antigüedad en el
trabajo se registrará el valor de la variable de acuerdo a los procedimientos
de registro disponibles. La variación de una variable es la diferenciación
de las categorías o valores posibles de registro de la misma, por
ejemplo, si la variable es posesión de obra social, la variación posible será
si la persona tiene o no tiene obra social, si la variable es máximo nivel de
escolaridad alcanzado las variaciones resultarán de los ciclos escolares que
puede realizar la población, si se indaga sobre ingreso mensual en una
empresa serán las variaciones posibles los valores numéricos expresados
en determinada unidad monetaria.
Las variaciones de la variable deben cumplir con dos condiciones ser
exhaustivas y mutuamente excluyentes entre sí. La exhaustividad
exige que los valores o variaciones de la variable cubran todas las
posibilidades de registro de la misma. Por ejemplo, si la variable es el nivel
de escolaridad deben contemplarse todos los niveles posibles de recorrido
educativo, así deberían figurar los siguientes niveles: sin instrucción,
primario, secundario, terciario, universitario, posgrado. Si alguno de ellos
no estuviera contemplado esta regla de exhaustividad no se cumpliría. La
mutua exclusión supone que el registro de una variación descarta el
posible registro del resto de las demás variaciones. Por ejemplo, si se
quisiera registrar la edad de los votantes se podrían construir las siguientes
diferenciaciones, entre 18 y 30 años, entre 31 y 40 años, ente 41 y 50
años, entre 51 y 60 años, más de 60 años. Estas categorías se excluyen
mutuamente al ser registradas como datos. Hay excepciones de esta
condición de exclusión cuando las variaciones de la variable posibilitan más
de una posibilidad de registro, por ejemplo, si se pretendiera establecer el
tipo de inversiones realizadas en el último año por una cartera de clientes
las opciones de respuesta o registro no se anulan entre sí, sino que pueden
ser complementarias o simultaneas, ya que las inversiones durante un el
periodo de un año pueden ser múltiples.

17. 6.4. Niveles de medición de las variables
Los tipos de variables se configuran y, posteriormente, se trabajan
estadísticamente a partir de su nivel de medición, ello permite
categorizarlas de la siguiente manera:
Nominales: esta variable clasifica dos o más niveles (categorías) en sus
variaciones, establecen sólo distinción entre ellas, hay separación de
elementos desde el punto de vista de la posesión de determinadas
características. No hay jerarquías entre las categorías o variaciones, solo
presentan diferencias en la variable. No se le pueden aplicar las
operaciones aritméticas (suma, resta, multiplicación y división) que se
emplean con los números.
"A cada una de las categorías se le asignan atributos diferentes, que
pueden ser tanto nombres como números. Ahora bien, si asignamos
números, por ejemplo, 1, 2, 3 y 4, solo pueden interpretar como que
son diferentes entre si, esto es, que 1 ±2±3±4, sin que se pueda afir-
mar que uno es superior a otro y, por tanto, sin que se pueda ordenar."
(García Ferrando, 1997).
Pueden ser DICOTÓMICAS cuando poseen dos variaciones o categorías, por
ejemplo sexo, posesión de automóvil, alfabetización, o CATEGÓRICAS
cuando presentan más de dos variaciones o categorías, como por ejemplo
religión, nacionalidad, estado civil.
Ordinales: la variable se ordena en categorías según el grado en que
poseen una determinada característica o propiedad. Los números de cada
categoría no son valores cuantitativos solo definen posiciones. No existe
información sobre las magnitudes reales que diferencias las categorías
ordenadas. En este tipo de variables tampoco se le pueden aplicar
operaciones aritméticas (suma, resta, multiplicación y división) que se
usan con los números. Entre estas categorías o variaciones solo se
establece distinción y orden. Por ejemplo, roles institucionales dentro de
una organización, calificación de gestión de un servicio, prestigio
profesional de una rama de la actividad económica.

18. De intervalos: además de un orden en estas variables se establecen
distancias exactas entre las categorías. Se le asigna a una categoría un
valor "cero" y a partir de esta se construye una escala, se establecen
convencionalmente las unidades de medida. Los valores de la variable
establecen distinción, orden y distancia. Se le pueden aplicar operaciones
aritméticas (suma, resta, multiplicación y división). Ejemplos de este tipo
de variable lo constituyen la temperatura, el coeficiente de inteligencia, la
actitud puntuada hacia un determinado tema.
"...la asignación de números a las diferentes categorías de los objetos o
acontecimientos es tan precisa que podemos conocer cuán amplios son
los intervalos (distancias) entre todos los objetos de la escala. Lo que
caracteriza a una escala de intervalo es la existencia de una unidad de
medición común y constante, que permite asignar un número real a
todos los pares de objetos del conjunto ordenado. En una escala de
intervalo, el punto cero y la unidad de medición son arbitrarios..."
(García Ferrando, 1997).
De razón: la diferencia del anterior tipo de variables es que su valor "cero"
es real, esto implica que hay un punto en la escala donde no existe el valor
de esa propiedad, "...sólo es arbitraria la unidad de medida; no así el
punto cero..." (García Ferrando, 1997). Ejemplos de esta variable podrían
ser la cantidad de hijos, salario mensual (en determinada moneda),
antigüedad laboral (en años), la productividad (cantidad de piezas), venta
mensual de productos, horas diarias de exposición a la TV.
6.5. Tipos de hipótesis
Las hipótesis se pueden clasificar (según expresen coherentemente los
alcances cognitivos que pretenda la investigación planteados en sus
objetivos) según los diferentes tipos de investigación, las hipótesis se
clasifican en descriptivas, correlaciónales, de diferencia de grupo y
causales o explicativas:

19. DESCRIPTIVAS: son hipótesis que responden a un necesidad de detallar
características (situación laboral, opiniones, actitudes, nivel escolar) de un
determinado universo, tratan de resolver un dificultad de carácter
descriptiva, refiere a una regularidad empírica en la que se espera
comprobar el valor de variables que se va a registrar en un determinado
contexto.
Ejemplos:
Los empresarios del sector textil opinan que la caída en su
producción se debe a la falta de mano de obra calificada
debido a su ideología liberal.
Los colores actúan como vehículos que nos conectan con la
esencia de nuestras necesidades y nos remiten a planos
básicos que escapan al uso consciente en la elección del
producto.
Los profesionales informáticos recibidos en universidades públicas prefieren
mayor tiempo libre que aumentos salariales.
Las amas de casa de NSE medio bajo del segundo cordón del Conurbano
Bonaerense consumen segundas marcas de artículos de limpieza.
Los empresarios argentinos creen que el aumento de salarios perjudica la
estabilidad económica.
Correlaciónales: estas hipótesis pretenden establecer la relación
(asociación, vinculación, correlación) entre dos o más variables. La
correlación entre variables no implica que estén en relación de causa y
efecto. En esta hipótesis solo se conjetura que a medida que varían los
valores de una de las variables (control en las tareas), los valores de la
otra variable también variarán (autoestima laboral).

20. Ejemplos:
La incorporación de la mujer en el mundo laboral se vincula al
aumento en la compra de productos comestibles listos o de
rápida preparación.
El incremento de las ganancias de las grandes empresas en
Argentina no se relaciona con un aumento de sus reinversiones.
La afiliación sindical de los obreros de la construcción se asocia a una
actitud de exigencia de seguridad laboral.
Los incentivos económicos son más eficientes en términos de productividad
y nivel de presentismo que los incentivos morales en los trabajadores de
más de 5 años de antigüedad que en los trabajadores de 5 años o menos
de antigüedad.
El nivel educativo de los trabajadores está asociado a su participación
sindical.
Diferencia de grupo: es una afirmación hipotética que supone que
existen diferencias entre grupos comparables (estudiantes universitarios)
pero que se diferencian entre sí (de universidades privadas y públicas) y
que esa diferencia se asocia a los valores de una variable (rendimiento
académico).
Ejemplos:
Los alumnos varones que no poseen un empleo estable tienen
mayor ausentismo que aquellos alumnos con estabilidad laboral.
Las escuelas estatales presentan rendimientos escolares di-
ferenciales con respecto a las escuelas privadas.
Los empleados de línea de las empresas automotrices argentinas son más
resistentes al cambio que sus altos ejecutivos cuando la empresa aplica
reestructuraciones tradicionales que cuando emplea reestructuraciones no
convencionales.

21. Causales: estas hipótesis no solo explican la correlación y asociación, sino
cómo están asociadas las variables en una direccionalidad de causa y
efecto. En este tipo de hipótesis se establece la correlación y el sentido de
esta asociación o causalidad, las variaciones en una variable (aumento de
la demanda de bienes primarios) que son causa necesaria para que
ocurran variaciones en la otra variable (desarrollo de la inversión en
tecnología). La variable que se plantea como la causa de las variaciones en
la otra variable, se denomina independiente, la variable que registra el
efecto de las variaciones en la independiente, o que sufre las
consecuencias es la variable dependiente.
Zetterberg (1971) establece criterios de clasificación de las relaciones de
causalidad en las hipótesis, la relación de causalidad puede ser:
Reversible (si aumenta la interacción en un grupo de trabajo aumenta su
intimidad, y si aumenta su intimidad aumenta su interacción) o irreversible
(si el tamaño de una organización se eleva se produce una burocratización
de sus vínculos, pero si en una organización hay una burocratización de
sus vínculos no se puede establecer ninguna conclusión sobre el tamaño de
la misma)
Determinista (si aumenta la motivación laboral de los trabajadores,
entonces siempre, aumenta la productividad de los mismos) o estocástica
(si el Estado desmercantiliza los servicios sociales básicos, entonces
probablemente, se dinamice la movilidad social)
De secuencia (si el Estado desregula la economía indiscriminadamente,
entonces más tarde, se desindustrializará la economía del país) o
coexistente (si hay un elevado nivel de movilidad social, entonces también,
hay resistencia de la clase trabajadora en aceptar ideologías radicales).
Necesaria (si hay incentivos morales en la organización laboral brindados
personalmente por las autoridades de mayor reconocimiento, pero solo si
es brindado por estas personas entonces hay una aumento en la cohesión
de los trabajadores hacia la organización) o sustituible (si hay una recesión
económica entonces se produce un comportamiento conservador de los
ahorristas, pero si hay rumores organizados a través de los medios de

22. comunicación de crisis económica entonces también se produce un
comportamiento conservador de los ahorristas).
Las hipótesis causales pueden ser bivariadas (contener solo dos variables:
una independiente y una dependiente) o multivariadas. Dentro de las
multivariadas existen subtipos:
1. una independiente y varias dependientes
2. varias independientes y una dependiente;
3. varias independientes y varias dependientes.
Ejemplos de hipótesis causales:
La sobrecarga laboral se reduce redistribuyendo tareas entre
los miembros del equipo o contratando nuevos trabajadores.
El estrés causado por el trabajo rutinario se reduce a través
del enriquecimiento de las tareas y asegurando que todos los
empleados tengan cierto control sobre ellas.
Capacitar a los jefes en habilidades de liderazgo y manejo de equipos eleva
la motivación laboral de los empleados.
Los alumnos de la UNLu que poseen niveles insuficientes de conocimientos
de historia argentina carecen de interés sobre la situación sociopolítica del
país.
Las empresas agroindustriales de la Provincia de Bs. As. mantienen una
elevada producción debido al uso de tecnología importada.

23. HIPÓTESIS Descriptiva
Se utilizan para intentar PREDECIR un DATO O
VALOR en una o más variables que se van a medir u
observar.
Correlacional
Especifican relaciones entre dos o más variables. Las
hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer
que dos o más variables se encuentran
VINCULADAS, sino como están relacionadas.
Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente
explicativo.
Diferencia de
grupos
Se formulan en investigaciones cuya finalidad es
comparar grupos con respecto a variables.
Causal
Este tipo de hipótesis no solo afirma la relación
entre variables y la manera en que se manifiestan
sino que, además, proponen un sentido de
entendimiento de la relación. Estas hipótesis
establecen relaciones de causa efecto.

24. Guía de preguntas
1. ¿Qué son las hipótesis y cuál es su función dentro de la investigación?
2. ¿En qué casos es posible no utilizar hipótesis?
3. Definir los conceptos: Universo, Unidad deAnálisis y Unidad de Registro.
4. ¿Cuáles son los componentes de una hipótesis?
5. Establecer el significado de la definición teórica y definición operacional
de las variables. Ejemplificar.
6. Diferenciar las variables simples de las variables complejas.
7. Definir y explicar los siguientes conceptos:
Dimensiones de la variable
Indicadores de la variable.
índices.
8. ¿Cuáles son los tipos de variable? Desarrollar cada una y ejemplificar.
9. ¿Cómo se clasifican las hipótesis? Ejemplificar.