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1. TIPOS DE
VARIABLES
MÓDULO 3

2. La variable es un atributo,
propiedad, característica o
cualidad que varía entre
sujetos, o de un sujeto a
otro, esta variabilidad es
susceptible de medirse.
Existen varios tipos de
variables:

3. Por su posición en la investigación. Se
distingue entre variable dependiente,
siendo esta la parte más importante de la
investigación, porque es la variable efecto,
es lo que queremos investigar, y variable
independiente, que es la variable que
explica la variable dependiente, es decir, la
causa.

4. Por su naturaleza. Las variables pueden ser cualitativas, no
tienen caracteres numéricos, son categorías que reflejan las
características de la variable, y cuantitativas, éstas se dividen
en discretas, son las variables que se pueden contar, y pueden
tomar un número determinado de valores, pero siempre serán
números enteros, un ejemplo de esta variable podría ser el
número de hijos; y las variables continuas, son las variables
que se pueden medir y pueden tener cualquier valor, tanto en
números enteros como en decimales, un ejemplo de esta
variable podría ser la estatura.

6. La operacionalización de las variables es de suma
importancia en la investigación, existe siempre una
definición conceptual de la variables, que es su
definición teórica, y una definición operacional, que
es la definición que construye el investigador para
medir la variable dentro de su investigación, esta
definición operacional es la que permite elegir la
escala de medición más adecuada para realizar el
estudio.

7. ESCALAS DE MEDICIÓN.
Según la naturaleza de las variables (cualitativa o cuantitativa), podemos
diferenciar, las escalas nominales y ordinales:
1. Nominales: • Es la más sencilla solo nombra y clasifica categorías.
• Clasifica a los individuos sin orden establecido.
• Se pueden codificar categorías, aunque el código no es una cantidad real.
Por ejemplo puedo asignar un valor a la categoría masculino (1) y otro
valor a la categoría femenino (2), pero estos números no son valores
reales.
• Pueden ser dicotómicas, es decir, de dos categorías, como hombre/mujer
o si/no; y politómicas de tres o más categorías.

8. 2. Ordinales:
• Clasifica con un orden establecido a las categorías. Pero el código no es intercambiable.
Y para variables cuantitativas:
1. De intervalo.
• Establece intervalos iguales entre sus valores.
• El cero es arbitrario (no significa ausencia de algo, por
ejemplo la temperatura), no absoluto.
• No existen muchas variables de este tipo, y suele haber
un rango entre los valores numéricos.

9. 2. De razón.
• Es la escala más completa.
• Aquí el cero es absoluto, significa ausencia de.
• Se pueden realizar toda clase de operaciones
aritméticas (suma, resta, multiplicación y división)
y lógicas (mayor, menor, igual o desigual).

11. Existen varias fuentes para la
obtención de datos cuantitativos, las
fuentes primarias son el resultado del
trabajo del investigador, quien genera
sus datos durante la investigación, y
las fuentes secundarias, son en las que
se basa el investigador para realizar su
trabajo, pueden provenir de estudios
ya realizados sobre el tema de
investigación, son, por tanto, datos
generados por otros autores o
investigadores.

12. Actualmente existen muchas instituciones que
ya generan sus propios datos (por ejemplo el
Ministerio Público, Observatorios…), y también
las bases de datos que se pueden encontrar en
internet sobre diversos temas. Éstas últimas
presentan la dificultad de la fiabilidad y validez
de los datos, ya que escapa al control del
investigador conocer la autenticidad y
objetividad de esos datos.

16. LOS TIPOS DE MUESTRAS EN LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA.
La teoría del muestro “es el estudio
de las relaciones existente entre
una población y las muestras
extraídas de la misma. Se
denomina población a un conjunto
de casos o unidades que tienen en
común una serie determinada de
características y sobre las que se
desea obtener cierta información.”

17. El muestreo es un procedimiento que permite inferir
valores de una población a través de los datos
obtenidos con un grupo que contiene un menor
número de casos que la población, a este grupo se le
denomina muestra, la cual debe ser representativa
para poder generalizar los resultados al resto de la
población.

18. Los muestreos se pueden clasificar en
probabilísticos, también llamados de
probabilidad o aleatorios, y no probabilísticos.
Los primeros permiten inferir los resultados,
en cambio los segundos pueden permiten
muestras muy representativas pero no se
puede evaluar a partir de ellos los márgenes
de error.

19. Muestreos probabilísticos: •
Muestreo aleatorio simple: se
parte de un conjunto listado de
elementos de la población, y se
seleccionan N elementos
aleatoriamente para formar la
muestra. La selección aleatoria
debe asegurarse de que cada
elemento tiene idéntica
probabilidad de ser incluido en
la muestra.

20. Clusters. Son muestras de grupos de unidades
fundamentales, cuando se puede determinar los
límites geográficos de los clusters (o
conglomerados) el muestreo se denomina de
áreas.
• Muestra estratificada. Primero se dividen los
individuos en grupos o categorías y luego se
seleccionan muestran independientes en cada
grupo o estrato.

21. Muestreos no probabilísticos:
• Muestras accidentales. Se van tomando los casos que vienen o
que están al alcance del investigador, y se continúa con el proceso
hasta que la muestra alcanza el tamaño preciso.
• Muestras de cuota. Es el muestreo más común que se utiliza en
los estudios de mercado y de opinión pública. Se especifican las
características que se buscan en los sujetos que se desean
entrevistar y se deja libertad al entrevistador para que los ubique y
entreviste una cuota de personas con esas características.
• Muestras intencionadas. Se basan en los casos que se consideran
típicos de la población, y son incluidos en la muestra, se basa
mucho en el buen juicio y en el desarrollo de una estrategia
adecuada para identificarlos.