Este documento proporciona información sobre la operacionalización de variables en investigaciones. Define una variable como un aspecto o dimensión de un fenómeno que puede asumir diferentes valores. Explica los tipos de variables, cómo definirlas operacionalmente, elegir indicadores y escalas de medición. Además, describe factores asociados a seleccionar pruebas estadísticas según el tipo de variable dependiente e independiente. El objetivo es convertir conceptos abstractos en variables empíricas que puedan medirse.

1. IGENC
TEL IA
IN
OFICINA DE
SA
NITARIA
RED ASISTENCIAL LAMBAYEQUE
ESSALUD
Operacionalización de variables
Dr. Cristian Díaz Vélez
Epidemiólogo Clínico
Auditor Médico
cristiandiazv@hotmail.com
cristian.diaz@essalud.gob.pe

2. Concepto
• Una variable es operacionalizada con el fin de
convertir un concepto abstracto en uno
empírico, susceptible de ser medido a través
de la aplicación de un instrumento.
• La precisión para definir los términos tiene la
ventaja de comunicar con exactitud los
resultados.

3. Concepto
• Algunas variables son tan concretas, o de igual
significado en el ámbito mundial, que no
requieren operacionalización:
Sexo
Colores semáforo
Órganos del cuerpo humano

4. Variable
• Cualquier característica de la realidad que pueda
ser determinada por observación y que pueda
mostrar diferentes valores de una unidad de
observación a otra.
• Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que
tiene como característica la capacidad de asumir
distintos valores, ya sea cuantitativa o
cualitativamente.
• Se deriva de la unidad de análisis y están
contenidas en las hipótesis y en el titulo del
estudio.

5. Variable
• 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.
• Su misma palabra define que “debe admitir
rangos de variación”.
• Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto)
al nivel operativo (concreto), es decir que sea
observable y medible.

6. Tipos
• Según el tipo de estudio: si se busca relación
causa-efecto
Independiente: CAUSA
Dependiente: EFECTO
Interviniente: actúa entre la independiente y
dependiente.

7. TIPOS DE VARIABLES
Por su naturaleza:
 Cualitativas
 Cuantitativas:
 Discretas/continuas
 Agrupadas o no agrupadas
Por la naturaleza de las escalas que miden sus valores:
 Nominales (“distinción”)
 Ordinales (“distinción” + “orden”)
 Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”)
¡ MUY IMPORTANTE!
Define el tipo de estimadores
estadísticos a utilizar

8. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable nominales:
Género (hombre/mujer)
Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad)
Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....)
Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado)
Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario,
prestigio....)

9. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión)
Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10
Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones)
Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones)
Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante
de acuerdo, totalmente de acuerdo (5 posiciones)
Siempre, a veces, rara vez, nunca
¡MUY IMPORTANTE!
Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales.
Las escalas con posiciones pares discriminan mejor.

10. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable de intervalo y razón
Nº de miembros de la unidad familiar
Salario
Edad
Renta familiar bruta
Nº de meses en situación de desempleo
¡MUY IMPORTANTE!
No necesitan codificación
Permiten un tratamiento estadístico más rico

11. TIPOS DE VARIABLES
VARIABLES VARIABLES VARIABLES
INDEPENDIENTES INTERVINIENTES DEPENDIENTES
ESCOLARIDAD DE LOS PADRES
DOTACION DE BIBLIOTECAS COMPRENSION
EDAD
METODOLOGIA
LECTORA

12. Clasificación
• Según los valores que toma:
Cualitativas o categóricas
a. Dicotómicas
b. Categóricas
c. Ordinales
Cuantitativas o numéricas
a. Discretas
b. Continuas
c. De razón

13. Definición Operacional
• Explica como se define el concepto
específicamente en el estudio planteado, que
puede diferir de su definición etimológica.
• Equivale a hacer que la variable sea
mensurable a través de la concreción de su
significado, y está muy relacionada con una
adecuada revisión de la literatura.
• Puede omitirse cuando la definición es obvia y
compartida.

14. Categorización o dimensiones
• Cuando el concepto tiene varias dimensiones
o clasificaciones o categorías, éstas deben
especificarse en el estudio.
• Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a
“recursos técnicos”, “financieros”,
“ambientales”, “humanos”

15. Indicador
• Es la señal que permite identificar las
características de las variables.
• Se da con respecto a un punto de referencia.
• Son señales comparativas con respecto a
contextos o a sí mismas.
• Su expresión matemática se nutre de la
estadística, la epidemiología y la economía.
• Se expresa en razones, proporciones, tasas e
índices.
• Permite hacer “medible” la variable.

16. Indicador
• Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos
(la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro).
• Indicadores de pobreza (las migraciones, los
desplazados, el desempleo, los asentamientos
suburbanos).
• Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de
mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida).
• Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto,
tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de
precios al consumidor).

17. Nivel de medición o escala de medición
• La medición de una variable se refiere a su
posibilidad de cuantificación o cualificación.
NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar.
Nominal dicotómica: sexo
Nominal ppd: Color de ojos.
ORDINAL: permite clasificar además ordenar,
es decir, establecer una secuencia lógica que
mide la intensidad del atributo.

18. Nivel de medición o escala de medición
Por ejemplo, al medir el grado de satisfacción
frente a un servicio de salud, se pueden
establecer escalas tales:
satisfacción plena, satisfacción media, poca
satisfacción, o insatisfacción.
Esta escala difiere de la meramente nominal que
permite establecer un orden o graduación entre
las observaciones.
Todas las escalas socio-económicas pertenecen al
nivel ordinal de medición.

19. Nivel de medición o escala de medición
• INTERVALO: permite clasificar y ordenar.
En una escala de este nivel el punto cero y la unidad
de medición son arbitrarios, como en el caso de la
temperatura en que el grado cero no implica
ausencia de temperatura, sino que se designó el cero
en forma arbitraria.
• DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y
ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero, es decir
que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.

20. Unidad de medida
• Se refiere a la respuesta que se espera en la
medición planeada.
• Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en
litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.
• Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción
(mucho, regular, poco), en calificaciones
(excelente, regular, insuficiente), en grado de
acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo,
en desacuerdo) etc.

21. Cuales son los factores asociados a
hipoglucemia en pobladores de la comunidad
Astuvilca
Nombre de Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de
la variable Variable Operacional medición medida
Sexo Cualitativa ------- Demográfica Masculino Nominal ----
dicotómica Femenino
Estado civil Cualitativa ------- Demográfica Soltero Nominal ----
Categórica Casado
Viudo
Glicemia Numérica Glicemia en Laboratorio Intervalo mg/dl
continua ayunas

22. Hipótesis: “El status académico (Variable
Independiente) del profesor incide positivamente en
el aprendizaje del alumno (Variable Dependiente)”
Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de
variable Variable Operacional medición medida
Var.
Independiente:
Var.
dependiente:
Var.
Interviniente

23. Hipótesis: “El embarazo precoz (variable
independiente), incide en la habilidad para aprender a
leer (variable dependiente) en el niño””
Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de
variable Variable Operacional medición medida
Var.
Independiente:
Embarazo
precoz
Var.
dependiente:
Habilidad para
aprender a leer
Var.
Interviniente

24. Qué prueba estadística usar?
• Existen más de 300 pruebas estadísticas básicas.
• Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las
paramétricas y las no paramétricas.
Cristian Díaz Vélez 24

25. Paramétricas
• Los valores de la variable dependiente sigan la distribución de
la curva normal. La muestra en la que se hizo la investigación.
• Las varianzas de los grupos que se comparan en una variable
dependiente sean aproximadamente iguales (homogeneidad
de las varianzas).
• La variable dependiente esté medida en una escala que sea
por lo menos de intervalo, aunque este último requisito no es
compartido por todos los estadísticos.
Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados,
especialmente con los dos primeros, las pruebas estadísticas
paramétricas exhiben su máximo poder.
Cristian Díaz Vélez 25

26. No Paramétricas
• Las pruebas estadísticas no paramétricas, en
cambio, no hacen a los datos ninguna de las
exigencias que les hacen las pruebas
estadísticas paramétricas; por eso se les
denomina "pruebas estadísticas libres de
distribución".
• Todas estas pruebas poseen menos poder que
las pruebas paramétricas correspondientes,
pero han demostrado ser muy útiles como
alternativas cuando no se considera apropiado
el uso de pruebas paramétricas.
Cristian Díaz Vélez 26

27. Clasificación según tipo y escala
• Tipo:
Categórica/cualitativa
Numérica/cuantitativa
• Escala: Nominal
Categórica/cualitativa Ordinal
Razón
Proporción
Numérica/cuantitativa
Cristian Díaz Vélez 27

28. Dicotómicas
• Categóricas nominales
Nominales ppd
• Categóricas ordinales Ordinales
• Numéricas proporción
Cuantitativas
• Numéricas razón
Cristian Díaz Vélez 28

29. Variable Dependiente Variable Prueba
Independiente
Dicotómica Dicotómica z, Chi-2, Fisher
Dicotómica Nominal z, Chi-2, Metha-Patel
Dicotómica Ordinal Mann-Whitney /
Wilcoxon
Dicotómica Cuantitativa Regresión Logística
Nominal Dicotómica z, Chi-2, Metha-Patel
Nominal Cuantitativa Regresión Discriminante
Ordinal Nominal Kruskal-Wallis
Ordinal Cuantitativa Regresión Odds
Proporcional
Cuantitativa Dicotómica t de Student
Cuantitativa Nominal ANOVA
Cuantitativa Cuantitativa Regresión Lineal,
correlaciones
Cristian Díaz Vélez 29

30. Identificar una variable dependiente
Ninguna V. ind. Una V. ind. Más de una V. ind.
V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep.
Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Para fines estadísticos una variable nominal solo se refiere a dos categorías de una
Característica. Si la característica tiene K categorías, se necesitan K-1 variables.
Cristian Díaz Vélez 30

31. 1
V. Dependiente
Continua
Interés en la Interés en la
posición dispersión
Media Varianza, DS Coef. Variación
T student Chi2 T student
Cristian Díaz Vélez 31

32. 2
Var. Depend.
Ordinal
Interés en la Interés en la
posición dispersión
Mediana Amplitud
Prueba de Willcoxon intercuartilica
Cristian Díaz Vélez 32

33. 3
V. Dependiente
nominal
Interés en la
Si posición No
Proporción Tasa
Desenlace Desenlace Aprox. Normal
común raro Poisson
Binomial Poisson
Cristian Díaz Vélez 33

34. 4
V. Dependiente
Continua
No Interés en la Si
posición
Dif. Medias
T student
Var. Indep Var. Indep
intencionada aleatoria
Regresión lineal Análisis Correlación
T student T student
Prueba F Z de Fisher
Cristian Díaz Vélez 34

35. 5
Var. Depend.
Ordinal
Var. Indep. Var. Indep
Nominal Ordinal
Mediana Coef. Correlación
Mann-Whitney
Prueba Sperman
Cristian Díaz Vélez 35

36. 6
Var. Depend.
Nominal
Var. Indep. Var. Indep.
Nominal Ordinal o continua
Datos Datos Chi2 para
apareados Indep. tendencia
P. McNemar Dif. Medias
Chi2
Test Fisher
Cristian Díaz Vélez 36

37. 7
Var. Depend.
Ordinal
Var. Indep. Var. Indep. Var. Indep
Nominal continua Continua o nominal
Var. Indep Var. Indep Var. Indep Var. Indep
Datos Datos intencionada aleatoria intencionada aleatoria
apareados Indep.
ANOVA ANOVA Análisis Análisis Análisis Análisis
Factorial Medidas Regresión Correlación Covarianza Correlación
de una via repetidas múltiple múltiple (ANCOVA) múltiple
Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F
Student Student F parcial F parcial F parcial F parcial
Cristian Díaz Vélez 37

38. 8
V. Dependiente
ordinal
Var. Indep
Nominal
Datos Datos
Indep. pareados
Prueba
Prueba
Friedman
Kruskal-Wallis
Cristian Díaz Vélez 38

39. 9
Var. Depend.
Nominal
Var. Indep. Var. Indep
Nominal Continua o nominal
Dependiente No dependiente
Del tiempo Del tiempo.
Dependiente No dependiente
Del tiempo Del tiempo.
Análisis de Análisis Regresión Regresión Análisis
Tablas de vida estratificado De Cox logística discriminante
Log-rank Mantel-Haenszel Razón de Razón de Razón de
chi2 Máxima Máxima Máxima
probabilidad probabilidad probabilidad
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40. Cristian Díaz Vélez 40

41. GRACIAS