powerpoint sobre este capítulo del texto de D Ancona

1. OPERACIONALIZACIÓN DE
CONCEPTOS
D‘ACONA
METODOLOGIA CUANTITATIVA
ESTRATEGIAS Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL

2. Operacionalización de conceptos teóricos
• Fase intermedia del proceso de investigación
• Antecede al diseño de la indagación empírica
• Sigue a la formulación del problema de estudio
• De la TEORÍA se extraen CONCEPTOS
• Los CONCEPTOS se traducen a TÉRMINOS OPERACIONALES
(conceptos operacionales)
• De los TÉRMINOS OPERACIONALES se deducen VARIABLES EMPÍRICAS
o INDICADORES que posibilitan la contrastación empírica del
concepto que se analiza

3. OPERACIONALIZACIÓN
•Viene de las prácticas en las ciencias naturales
•Estadios implicados en el proceso de asignación
de mediciones a conceptos

4. Fundamentos y principios de la
operacionalización
• Hay que diferenciar:
• CONCEPTUALIZACIÓN: proceso teórico mediante el que se clarifican
ideas o constructos teóricos, que deben comprender el significado
que se le suele dar.
• MEDICIÓN: proceso general que vincula las operaciones físicas de
medición con las operaciones matemáticas de asignar números a
objetos.

5. Triple nexo
Conceptos
teóricos
medición
Símbolos
matemáticos

6. Operacionalización de conceptos teóricos
• Debe haber plena correspondencia entre los indicadores y el
concepto a medir. Los indicadores deben representar la propiedad
latente que el concepto representa.
• Los indicadores se materializan en formas diversas según el método
que el investigador haya seleccionado.
• En la operacionalización se asume un margen de incertidumbre. Entre
el indicador y la variable hay un margen de probabilidad y no plena
certeza.

7. Medición
•Asignación de números a objetos o
acontecimientos de acuerdo a determinadas
reglas
•Vincular conceptos abstractos a indicadores
empíricos (ej: productividad)

8. Medición de variables: TIPOLOGÍAS
• VARIABLE: cualidad o característica de un objeto que contenga al
menos dos atributos (categorías o valores), en los que pueda
clasificarse un evento
• ATRIBUTOS: las distintas categorías o valores que componen la
variables
• Edad (años cumplidos)
• Altura (centímetros)
• Sexo (varón, mujer, otros)
• Estado civil (soltero, casado, viudo, separado, divorciado)
• Satisfacción conyugal (bastante satisfecho, satisfecho, ni satisfecho ni
insatisfecho, insatisfecho, bastante insatisfecho.
• MEDICIÓN DE UNA VARIABLE: proceso de asignar valores o
categorías a las distintas características del objeto

9. Requisitos de medición
• Exhaustividad: que la medición comprenda el mayor número
de categorías o valores posibles, que sean significativos
• Exclusividad: los distintos atributos de la variable deben ser
mutuamente excluyentes
• Precisión: realizar el mayor número de distinciones posibles
que sean pertinentes. Luego se pueden unir, pero no
desglosar.

10. Tipos de variables según el nivel de medición
• Variables cualitativas o no métricas
1. Nominales
2. Ordinales
• Variables cuantitativas o métricas(de razón)
3. De intervalo
4. De proporción

11. Variables nominales
• Cumplen los atributos de exhaustividad y exclusividad
• Están compuestas de denominaciones entre las que no puede
establecerse ningún tipo de relación (ni de orden ni de otra clase)
• Limita la posibilidad de análisis estadísticos
• Ej: sexo, estado civil, grupo sanguíneo, en general cualquier variable
que indique cualidad del objeto o evento que se analice, sin
establecer graduación.
• Se les pueden asignar números a las categorías, de manera arbitraria
y no significan mediciones cuantitativas.

12. Ejemplos de variables nominales
Nacionalidad Carreras FCE Color de cabello
Argentina
Coreana
Uruguaya
Peruana
Brasileña
Chilena
Boliviana
colombiana
Otras
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Contador/a público/a
Licenciatura en Economía
Licenciatura en
Administración
Actuario
Sistemas de información
1
2
3
4
5
Rubio
Pelirrojo
Castaño
Negro
Blanco
Gris
1
2
3
4
5
6

13. Variables ordinales
• Cumplen con la exhaustividad y la exclusividad, pero además
pueden “ordenarse”: mayor que, menor que.
• Siguen siendo no métricas o cualitativas porque expresan
una cualidad y no una cantidad.
• Ej: nivel de estudio, satisfacción laboral, calificación
académica, cursos académicos con categorías ordenables.

14. Ejemplos de variables ordinales
Nivel de inglés Posición económica Divisiones deportivas inferores
Ninguno
Básico
Intermedio
Avanzado
0
1
2
3
Baja
Media
Alta
1
2
3
Sub 13
Sub 15
Sub 17
Sub 19
1
2
3
4

15. Variables de intervalo
• Son variables cuantitativas o métricas.
• Puede cuantificarse la cantidad exacta que separa cada valor
de la variable: por el establecimiento de alguna unidad fija
de medición estándar: años, pesos, dólares, horas, minutos,
centímetros, kilos)
• Posibilita mediciones estadísticas.

16. Ejemplos de variables de intervalo
Edad de los alumnos de este curso
(años)
Tiempo que tarda en llegar a la F-
(minutos)
Distancia de la casa del alumno a
la facultad (km)
17 – 19
20 – 22
23 – 25
26 – 30
31 en adelante
0 – 20
21 – 40
41 – 60
61 en adelante
Hasta 1 km.
1.1 – 5
5,1 – 10
10,1 -20
20.1 en adelante
0
1
2
3
4

17. Variables de proporción o de razón
• Suma a las características de las de intervalo la
posibilidad de establecer un cero absoluto:
ausencia de la propiedad. Permite realizar
cálculos aritméticos
• La mayoría de las de intervalo son a su vez de
razón (ingresos, número de habitantes). No todas.

18. Niveles de medición y escala de propiedades
• Estos niveles de medición de variables conforman una escala
acumulativa: Cada nivel comparte las propiedades de los niveles de
medición que le anteceden.
• Se recomienda el nivel de medición más elevado posible porque
permite la mayor cantidad de técnicas analíticas posibles
• Tener siempre presente los objetivos de la investigación: nos guiarán
en la elección del tipo de nivel de medición y en los rangos de
variación en la medición: más detallada o más genérica.
• La elección depende de las técnicas de recogida de datos que usará y
el análisis de la información que busco

19. Ejemplos de variable en distinto nivel de medición
Calificación académica Edad nivel de ingreso
Nivel ordinal De razón Nivel ordinal De razón Nivel ordinal De razón
No presentado
Suspenso
Aprobado
Notable
Sobresaliente
Matrícula de
honor
0 - 4
5 – 6
7 – 8
9 – 10
Niño
Adolescente
Joven
Adulto
Adulto mayor
Anciano
0 – 13
14 – 18
19 – 30
31 – 50
51 – 65
más de 65
Nulo
Bajo
Medio
Alto
0
1 – 15000
15001- 30000
30001 – 50000
Más de 50000

20. Tipos de variables según la escala de medición
• Contínuas : pueden hallarse valores intermedios entre dos valores,
como la edad, el peso, el largo.
• Discretas : Cuando en la escala de medición no cabe la posibilidad de
hallar valores intermedios entre dos atributos de la variable.
Las cualitativas (nominales y ordinales) son discretas.
Algunas cuantitativas también: número de miembros de una familia,
o el de coches vendidos.

21. Ejemplos
Variables discretas Variables continuas
N° libros comprados
N° barómetros
N° de mesas en el aula
Entradas de cine pagadas
N° libros leídos
Temperatura atmosférica registrada
Longitud de las mesas
Películas vistas

22. Hipótesis
• Respuestas tentativas a los problemas de
investigación.
• Se expresan en forma de una relación entre las
variables dependiente e independiente.
• Su veracidad se puede evaluar solamente después de
que se han probado empíricamente.

23. Cómo se expresan las hipótesis
• Declaraciones condicionales: Si se da el fenómeno X se dará
también el fenómeno Y
• Funciones matemáticas: Relaciones matemáticas
• Declaraciones contínuas: Cuanto mayor X, mayor será Y
• Declaraciones difereciales: Una variable difiere en términos
de las categorías de otra variable

24. Teoría
Conjunto de hipótesis sostenidas a la vez:
forman una red que se sostiene mutuamente.

25. Las hipótesis científicas poseen un grado de
generalidad tal que sólo puede verificarse de manera
indirecta: por el examen de algunas de sus
consecuencias observacionales

26. Tipos de variables según su función
en la investigación
• Independientes: explicativas o predictivas: sus atributos influyen en
los que adopta la v. dependiente. Figuran en las hipótesis e indican
posibles “causas” de la variación de aquella.
• Dependiente o de criterio: cuyos atributos “dependen” de los que
adopten las v. independientes.
• Perturbadoras: Alteran la relación entre las variables dependiente e
independiente. Si se las controla, dejan de ser perturbadoras y se
convierten en v. de control.
• Aleatorias: su efecto puede reducirse siguiendo el procedimiento de la
aleatoriedad

27. Ejemplos:
• Independiente: conducir a elevada velocidad, estado del pavimento,
condiciones meteorológicas, consumo de alcohol, experiencia en la
conducción, guardar distancia de seguridad, edad del conductor.
• Dependiente: accidentes de tránsito
• Perturbadora de control: para ver la influencia del consumo de
alcohol, las otras variables deben considerarse controladas
• Perturbadora aleatoria: Tomar más muestras para evitar que una de
las variables resulte determinante

28. Variables según su nivel de ABSTRACCIÓN
• Generales: tan genéricas y abstractas que no pueden ser observadas
directamente. Su medición exige v. intermedias e indicadores
empíricos. Ej.: status social.
• Intermedias: expresan una dimensión o aspecto parcial de los
comprendidos en una v. genérica: nivel educativo, para el status social
• Indicadores o variables empíricas: aspectos específicos de las
dimensiones que corresponden a un concepto abstracto. Son
directamente medibles. Ej.: cursos académicos cumplidos.

29. Recordamos
Operacionalizar conceptos teóricos:
Cómo se pasa de variables generales
a indicadores e índices

30. Proceso de operacionalización
• Representación teórica del concepto
• Especificar el concepto: descomponerlo en sus distintas dimensiones
o aspectos (propiedades latentes, no observables)
• Seleccionar una serie de indicadores (variables empíricas) que
“indiquen” la extensión que alcanza la dimensión analizada. Son
propiedades manifiestas, relacionadas empíricamente con una
dimensión.
• Síntesis de los indicadores: elaboración de índices. A cada indicador
se le asigna un peso o valor, de acuerdo con la importancia que
consideremos que tiene.

31. ¡ OJO !
• Nunca puede abarcarse la totalidad de un concepto
• Operar con demasiadas dimensiones de un concepto puede
dificultar su análisis
• Después de elegir determinados indicadores, corroborar que
reflejan el concepto
• Un indicador para cada dimensión
• Recomendación de utilizar operacionalización MÚLTIPLE
• Elegir indicadores ya validados (que ya estén aceptados)

32. ÍNDICE
El concepto queda perfilado cuando se conocen
los distintos valores que representan cada
dimensión. Esos indicadores se representan
numéricamente. Se realizan una serie de
operaciones aritméticas de las que resulta el
ÍNDICE, una cifra resumen (numérico) de los
diversos indicadores del concepto.

33. PONDERAR
ASIGNAR PESOS A LOS DISTINTOS
VALORES QUE PRESETAN LOS
INDICADORES, EXPRESANDO LA
IMPORTANCIA RELATIVA QUE LE
ASIGNAMOS A CADA UNO DE LOS
INDICADORES EN EL ÍNDICE
COMPUESTO

34. Ejemplo
VALORACIÓN COEFICIENTE PONDERACIÓN
Diariamente 30
Casi todos los días 20
Varias veces por semana 4
Semanalmente 2
Casi nunca 1
Nunca 0

35. Ej.: grado de creencia en los dogmas de la
religión que practica
Valoración Coeficiente de ponderación
Cree firmemente 5
Cree con algún reparo 3
Cree a medias 2
No cree en absoluto 0

36. Se pueden utilizar signos (+) y (-)
VALORACIÓN COEFICIENTE DE PONDERACIÓN
Completamente de acuerdo + 2
Algo de acuerdo + 1
Algo en desacuerdo ‒ 1
Completamente en desacuerdo ‒ 2

37. Frecuencias o
atributos iguales
deben ponderarse
de igual forma

38. Atributos iguales deben ponderarse de igual forma
Coeficiente de ponderación
Valoración Pregunta por la religiosidad
subjetiva
Pregunta por la religiosidad
de su grupo
Muy católico
Católico practicante
Católico no muy practicante
Católico no practicante
Indiferente a la religión
Creyente en otra religión
7
5
3
1
0
0
7
5
3
1
0
0

39. Ponderación para el cálculo de índices
Pobl. 65 y más
(1992) % verticales
Estado de salud
Frecuencia de sentimiento de soledad, según sexo
Varones Mujeres
Sí No Sí No
Muy bueno
Bueno
Regular
Malo
Muy malo
15
37
35
13
1
17
56
23
5
0
9
36
41
12
1
21
47
27
4
1
Índice (5,4,3,2,1) 3.55 3.88 3.37 3.83

40. Índice del sí para los varones:
(15 ∙5)+(37 ∙4) +(35 ∙3) +(13 ∙2) +(1 ∙1)
I= ----------------------------------------------------- = 3.55
100

41. Ejemplos de índices e indicadores:
calidad de vida
1. Salud
2. Renta (aspecto material-bienes)
3. Trabajo
4. Vivienda
5. Seguridad
6. Educación-formación
7. Familia
8. Entorno físico-social (medio ambiente físico y social que enmarca su vida
9. Ocio-tiempo libre
10. Religión
11. Política

42. Cuestiones de validez en la medición
• Validez de la medición: han de proporcionar una representación
adecuada del concepto teórico que miden: depende de que se haya
definido y operacionalizado correctamente el concepto.
• V. de criterio: Comparar los resultados con los que da un indicador
alternativo ya utilizado
• V. de contenido: la medición empírica debe cubrir la variedad de
significados incluidos en un concepto
• V. de constructo: cuando se compara una medida particular con
aquella que teóricamente había de esperar