Este documento describe la operacionalización de variables en investigaciones sociales. Explica que las variables son características observables de la población objeto de estudio. Define los tipos de variables según su nivel de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón) y según su naturaleza cualitativa o cuantitativa. Además, presenta ejemplos de variables comúnmente usadas como el sexo, la edad y la ocupación.
Este documento define conceptos clave relacionados con variables e indicadores. Explica que una variable es cualquier característica que puede tomar diferentes valores y que los indicadores miden aspectos específicos de una variable. Además, clasifica las variables en cualitativas y cuantitativas y las escalas de medición en nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento describe los diferentes tipos de variables que pueden utilizarse en una investigación. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, individuales o colectivas, nominales, ordinales o de intervalo/razón. También cubre cómo definir las variables conceptual y operacionalmente, incluyendo los indicadores y técnicas para medirlas. El objetivo es proveer una guía sobre cómo clasificar y medir adecuadamente las variables clave en un estudio.
Este documento describe los conceptos de variables y tipos de variables que se utilizan en investigación. Define una variable como un aspecto cuantitativo o cualitativo que es objeto de estudio con respecto a las unidades de análisis. Explica que existen variables cualitativas, cuantitativas, individuales, colectivas, nominales, ordinales y de intervalo/razón. Además, describe la definición conceptual y operacional de las variables, la cual incluye indicadores e instrumentos para medirlas.
Este documento define y explica los conceptos de variables e indicadores en investigación. Define variables cualitativas y cuantitativas, variables individuales y colectivas, variables nominales, ordinales y de escala. Explica cómo definir las variables conceptual y operacionalmente y cómo medir los indicadores con técnicas e instrumentos apropiados.
Este documento presenta información sobre la elaboración de instrumentos bajo un enfoque cuantitativo. Explica conceptos como variable, paradigma científico, niveles de medición de variables, tipos de unidades de medida, escalas de medición y tipos de preguntas. También describe escalas para la medición de actitudes como la escala diferencial semántica y la escala de Likert. El documento provee información relevante para el diseño de instrumentos de recolección de datos cuantitativos.
Este documento define y explica conceptos relacionados con las variables de estudio. Define una variable como una propiedad que puede fluctuar y medirse. Explica que las variables pueden ser independientes, dependientes, de control o intervinientes, y pueden ser categóricas, numéricas, discretas o continuas. También describe técnicas para delimitar variables como la técnica del embudo y la técnica del árbol de problemas.
Una variable es una característica que puede variar entre los elementos de un grupo. Existen cuatro tipos de variables: continuas, cualitativas, cuantitativas y discretas. También hay cuatro escalas de medición para clasificar las variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La escala de una variable determina qué análisis estadísticos se pueden aplicar a los datos.
Una variable es una característica o atributo que puede tomar diferentes valores entre los elementos de un conjunto. Existen cuatro tipos principales de variables: continuas, cualitativas, cuantitativas y discretas. Las escalas de medición incluyen la nominal, ordinal, de intervalo y de razón; y determinan qué operaciones estadísticas se pueden aplicar a los datos.
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Una variable es una característica que puede variar entre los elementos de un grupo. Existen cuatro tipos de variables: continuas, cualitativas, cuantitativas y discretas. También hay cuatro escalas de medición para clasificar las variables: nominal, ordinal, de intervalo y de razón. La escala de una variable determina qué análisis estadísticos se pueden aplicar a los datos.
Una variable es una característica o atributo que puede tomar diferentes valores entre los elementos de un conjunto. Existen cuatro tipos principales de variables: continuas, cualitativas, cuantitativas y discretas. Las escalas de medición incluyen la nominal, ordinal, de intervalo y de razón; y determinan qué operaciones estadísticas se pueden aplicar a los datos.
Este documento define y explica los conceptos de variables y tipos de variables. Indica que las variables son características cuantitativas o cualitativas que son objeto de estudio. Explica que pueden ser cualitativas o cuantitativas, individuales o colectivas, nominales u ordinales y más. También cubre la definición conceptual y operacional de variables e incluye ejemplos para ilustrar los diferentes tipos.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con la selección y definición de variables en un estudio de investigación. Explica que las variables deben medir los fenómenos relevantes para los objetivos del estudio y ser definidas de manera precisa y operativa. Además, detalla los tipos de escala de medición y la importancia de clasificar y codificar claramente las variables para su análisis.
Este documento describe las variables de investigación, específicamente define qué son las variables, sus tipos (categóricas y cuantitativas), y el proceso de operacionalización de variables que incluye la definición conceptual, definición operacional e identificación de indicadores. Explica que las variables son características o atributos que toman diferentes valores y pueden medirse cuantitativa o cualitativamente. La operacionalización de variables es clave para definirlas de manera concreta y medirlas empíricamente en una investigación.
Este documento habla sobre las variables, que son características o aspectos cuantitativos o cualitativos que son objeto de estudio respecto a las unidades de análisis. Existen diferentes tipos de variables según su naturaleza, nivel de abstracción, escala de medición y relación con otras variables. Las variables deben definirse tanto conceptual como operacionalmente para su medición e investigación.
Este documento describe las variables de investigación, incluyendo su definición, clasificación y operacionalización. Explica que una variable es un concepto que puede tomar diferentes valores y da ejemplos como edad y sexo. Describe que las variables se clasifican en cuantitativas y cualitativas y estas últimas pueden ser categóricas u ordinales. Resalta la importancia de definir las variables de manera conceptual y operacional para facilitar la medición y replicación de la investigación.
Expo 11 Variables en Investigacion Natzu sabado 10 marzo17UAS
Este documento presenta información sobre variables en investigación. Define variable como un símbolo que permite identificar elementos dentro de un conjunto. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas y discretas o continuas. Además, describe cómo definir las variables de manera conceptual y operacional para medirlas empíricamente.
Este documento presenta información sobre la operacionalización de variables en investigación. Explica conceptos clave como variable, dato, unidad de análisis y valor. Además, clasifica las variables según su naturaleza (cualitativa y cuantitativa), función (dependiente, independiente e interviniente) y nivel de medición. Por último, detalla los componentes de un cuadro de operacionalización como la definición conceptual y operacional de las variables, sus dimensiones, tipo y escala de medición.
Este documento describe los diferentes tipos de variables que se pueden utilizar en la investigación. Explica que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, individuales o colectivas, y discretas o continuas. Además, describe cómo las variables se pueden clasificar según su nivel de abstracción, la escala de variación y su posición en relación con otras variables. Finalmente, explica la importancia de definir las variables de manera conceptual y operacional para medirlas empíricamente.
Este documento define y proporciona ejemplos de varios términos básicos en estadística, incluidas variables, población y muestra, escalas de medición, parámetros estadísticos, y términos como razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa, y que una muestra representativa de una población puede usarse para estudiar características de la población completa. También describe las diferencias entre escalas nominales, ordinales, de intervalo y de raz
Articulo sobre Conceptos basicos para estudiantes del area de la salud, sobre Variables, Medición, Medidas de Frecuencia, Medidas de Asociación y Medidas de Impacto Potencial. publicado en 2000 en Salud pblica de Mexico
Este documento discute conceptos clave en epidemiología como variable, medición, escalas y tablas. Explica que las variables permiten descomponer hipótesis en elementos medibles y que se clasifican en independientes y dependientes. Describe los pasos de la medición y las principales escalas cualitativas y cuantitativas. Concluye explicando el uso de tablas 2x2 para expresar relaciones entre variables dicotómicas.
Publicado en:
salud pública de méxico / vol.42, no.4, julio-agosto de 2000
Describe los conceptos de Tipos de Variables, Medición, Medidas de Frecuencia, Medidas de Asociación, Medidas de Impacto Potencial.
El documento presenta conceptos básicos sobre la operacionalización de variables para la investigación, incluyendo la definición de datos, unidad de análisis, variable, valor, tipos de variables, escalas de medición, y cómo crear una matriz de operacionalización de variables con la definición conceptual, definición operacional, dimensión, tipo de variable, escala, indicador, codificación y fuente de verificación para cada variable.
Diapositiva terminos basicos de estadisticaRaquelMasters
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, proporciones, tasas y frecuencias. Explica que una variable puede ser independiente o dependiente y provee ejemplos. También describe los tipos de población y muestra, y los diferentes tipos de escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Este documento presenta un proyecto de aula sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Define estadística descriptiva y sus elementos principales como población, muestra, variable y escala de medición. Explica los tipos de variable, escalas de medición y provee ejemplos para ilustrar los conceptos. El objetivo es que los estudiantes aprendan y comprendan los fundamentos de la estadística descriptiva.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Define estadística descriptiva como la rama de las matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos con el fin de describir sus características. Explica conceptos clave como población, muestra, variable, y escala de medición. El objetivo es investigar y determinar la definición de estadística descriptiva.
Este documento presenta un proyecto de aula sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. El proyecto define la estadística descriptiva y explica conceptos clave como población, muestra, variable, y escala de medición. El objetivo es que los estudiantes aprendan y comprendan los fundamentos de la estadística descriptiva.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, población y muestra, parámetros y estadísticos. Explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y razón. También define términos como razón, proporción, tasa y frecuencia estadística. El documento proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
FRASE CÉLEBRE OLÍMPICA EN ROMPECABEZAS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y diseña el ACERTIJO DE FRASE CÉLEBRE OLÍMPICA EN ROMPECABEZAS. Esta actividad de aprendizaje lúdico y motricidad fina se ha diseñado para descifrar una frase célebre olímpica mediante secciones (piezas de rompecabezas) de gráficos representativos de diversas disciplinas olímpicas. La intención de esta actividad es, promover el aprendizaje lógico y creativo, a través de procesos cognitivos, como: memoria, lenguaje, perspicacia, percepción(geométrica y conceptual), imaginación, inferencia, viso-espacialidad, toma de decisiones, etcétera. Su enfoque didáctico es por descubrimiento y transversal, ya que integra diversas áreas, entre ellas: matemáticas (geometría), arte, lenguaje (gráfico y textual), neurociencias, etc.
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Business Plan -rAIces - Agro Business Techjohnyamg20
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
Los paltos son arboles frutales que se cultivan en la costa, sierra y selva. Existe una gran variedad de paltas; tales como: hass, fuerte, mantecosa, criolla, etc.
2. Las variables son un elemento clave en la medida de la realidad social.
En ellas descansa el “edificio” de la estadística aplicada a las ciencias
sociales.
En Estadística el término población hace referencia al conjunto de
elementos que son objeto de una determinada investigación. Estos
elementos pueden ser individuos o unidades muestrales (hogares,
empresas, colegios…) que integran un colectivo objeto de estudio,
delimitado a partir de una serie de rasgos. Así, cada investigación ha de
definir su propia población (también denominada universo).
Por ejemplo, el Informe de Juventud en España, 2008 (INJUVE) tiene
como “Población o Universo” a todos los jóvenes de ambos géneros,
entre 15 y 29 años de edad, ambos inclusive, residentes en todo el
territorio nacional. (En relación a esa población se estudian diferentes
variables como el “sexo”, la “edad”, el “nivel de estudios”…).
2. Las variables. Definición
3. A la diversidad de características observables
de esa población se le denomina con el
concepto matemático de variable.
Ejemplos de variables son: el “sexo”, La “edad”, el
“ocupación”, el “estado
“país de origen”, el “Nivel
civil”,
de estudios”, la
los “ingresos”, la
“confesión religiosa”…
2. Las variables. Definición
4. En el informe Pobreza y Exclusión Social (European Comission, 2009) se hace
un análisis sobre la percepción de la pobreza y la exclusión social en Europa.
Algunas de las variables empleadas en el estudio son:
Sexo
Edad
Nivel de estudios
Ocupación
País de residencia
Percepción sobre la evolución de la pobreza
Estimación de la proporción de las personas pobres
Percepción sobre el riesgo de caer en la pobreza
Capacidad para llegar a fin de mes
Percepción sobre la posibilidad de obtener crédito financiero
Dificultad para pagar las facturas a tiempo
Seguridad sobre el mantenimiento del propio empleo
Confianza en las acción contra la pobreza de instituciones y entidades sociales
Etc.
2. La variables. Primer
ejemplo
o
5. La operacionalización de conceptos tiene un segundo paso
(posterior a la selección de las variables), que es la determinación
de las diferentes categorías o valores que cada variable es
susceptible de adoptar.
Una variable ha de ser de adoptar dos o más
CATEGORÍAS o VALORES
susceptible
(También denominados: atributos,
clases, items, etc.).
(Ejm.: La variable “Sexo” toma dos categorías: hombre/”mujer; la
variable “Edad” puede tomar los valores: 25, 26, 27 años…; la
variable “Confesión religiosa” puede tomar las categorías:
católico/creyente de otra religión/ateo/agnóstico, indiferente).
3. Variables y Categorías/Valores
6. SEXO
Varón
Mujer
EDAD
18-29
30-44
45-64
Más de 64 años
NIVEL DE ESTUDIOS
Sin estudios
Educación Primaria
Educación Secundaria
Educación superior
SITUACIÓN LABORAL
Con trabajo
Parado
Jubilado,Retirado
En situación de invalidez
Refugiado
Otras
3. Variables y categorías/valores. Ejemplo
(Encuesta sobre las Personas sin Hogar. INE, 2012)
7. La operacionalización de conceptos nunca es neutra, depende del
modelo teórico, ideológico e institucional en el que se orienta la
investigación. Así como de los objetivos que ésta tenga.
Así, por ejm. en la EPA (Encuesta Población Activa. INE) la variable
“Situación laboral” contiene las categorías: Ocupado / Parado. Sin
embargo, en la Encuesta sobre Personas sin Hogar (INE, 2005) las
categorías son: Con trabajo / Parado / Jubilado-Retirado / En
situación de invalidez / Refugiado / Otras.
Por lo tanto, las variables se construyen en el contexto de cada
investigación concreta.
3. Variables y categorías/valores
8. 4. Tipos de variables
•Nominal
•Ordinal
•De intervalo
•De razón
Según el nivel de
medición/escala
de medida
•Cualitativas
•Cuantitativas (Discretas / Continuas)
Según la
naturaleza de los
aspectos a medir
•Independientes
•Dependientes
•De control
Según la función
que cumplen en
el análisis
9. Después del establecimiento de las variables y de sus
categorías/valores, se decide la escala de medida de cada
una de esas variables.
Dependiendo de las relaciones que puedan establecerse
entre las categorías/valores de una variable, se obtienen
distintos niveles y escalas de medida y se puede hablar de
distintos tipos de variables.
Se denomina niveles o escala de medición nominal, ordinal y
de intervalo a los equivalentes métricos de los conceptos
clasificatorios, comparativos y métricos, respectivamente.
4.1. Según el nivel de
medición/escala de
medida
10. Así, según el nivel de medición y el tipo de escala
de medida, hablaremos de:
Variables nominales
Variables ordinales
Variables de intervalo
Variables de razón
Las variables suelen denominarse por el nivel de medición
de sus escalas.
4.1. Según el nivel de medición/escala de
medida
12. V. NOMINALES: supone el nivel más simple de medición. Son variables cuyas
categorías aparecen en escalas nominales, que indican cualidad. La
característica que vayamos a observar sólo permite clasificar cada caso
según si pertenece a una u otra categoría establecida en la variable. (Es
decir, según sea su cualidad).
En este nivel de medida sólo se puede decir que una categoría es igual o distinta
de otra, pero no existe ni orden, ni relación de medida entre ellas. Por tanto,
en ellas rige el:
PRINCIPIO DE CLASIFICACIÓN
Ejm.: son variables nominales el “Sexo” (clasificamos a la población según si
es hombre o mujer), el “País de nacimiento” (España/Francia/…), el “Estado
civil”, la “Ocupación”, la “Confesión religiosa”…
Variables Nominales
13. La Encuesta sobre las personas sin hogar (EPSH-Personas. 2012)
(INE) incluye muchas variables nominales, entre ellas: “Contacto de
las PSH con los Trabajadores Sociales” y “Forma de contacto”:
En el último año, ¿ha tenido usted algún contacto con un trabajador
social?
— Sí
— No
¿Cómo estableció usted el contacto?
— Por una gestión propia
— A través de los servicios sociales
— Por medio de una ONG
— Por medio de un familiar
— Por medio de un amigo o conocido
— Por una decisión judicial
— Otro
Ejm. Variables nominales
14. V. ORDINALES: supone un nivel de medición superior al nominal. Además de
clasificar, establecen un orden lógico entre las distintas categorías de la
variable, permitiendo afirmar que un elemento tiene más/menos cantidad
de variable (o de característica que se quiere medir) que otro. La
característica a observar permite además de clasificar los elementos,
ordenar las categorías obtenidas según el mayor o menor grado en que se
manifiesta la característica (se introduce la noción de cantidad).
La variable aparece como una escala graduada/ordenada, cuyas categorías
están ordenadas según mayor o menor grado de la característica que se
quiere medir. Por tanto, en ellas rige:
PRINCIPIO DE CLASIFICACIÓN + ORDEN LÓGICO
Ejm.: la variable “Grado de satisfacción con el trato recibido”:
Mucho/Bastante/Poco/Nada. (Clasifica cada elemento en una de las
categorías y, además, aporta información sobre el mayor o menor grado de
satisfacción).
VARIABLES ORDINALES
15. El estudio “El cuidado de las personas. Un reto para el
siglo XI” (Tobio, C. et alt., 2010. Fundación La Caixa) indaga,
entre otras cuestiones, la manera en que se percibe la salud y la
enfermedad entre los colectivos que presentan mayores
necesidades de cuidado, como los mayores, los menores, los
enfermos y discapacitados.
A tal efecto, una de las variables empleadas es la “Valoración
del estado de salud percibida”, que se organiza en las
categorías:
―Muy bueno
―Bueno
―Regular
―Malo
―Muy malo
Ejm. Variables ordinales
16. VARIABLES DE INTERVALO
Principio de CLASIFICACIÓN
+
ORDENLÓGICO
+
DISTANCIA EXACTA / UNIDAD DE MEDIDA
(Son escalas de intervalo)
17. V. DE INTERVALO: nivel de medición superior al nominal y ordinal. Además de
clasificar y ordenar, establece las distancias numéricas exactas (distancia-
diferencia-intervalo) entre los valores de la variable.
Son escalas de intervalo, que permiten fijar distancias entre valores a través de una
unidad de medida y unos valores numéricos precisos. (Supone una escala
cuantitativa en sentido estricto). Por tanto, en ellas rige:
P. DE CLASIFICACIÓN + ORDEN LÓGICO
+
DISTANCIA EXACTA/Unidad de medida
Pero en la escala de intervalo no existe el cero absoluto, se trata de un cero arbitrario o
convencional.
Ejm.: La variable “Temperatura” (el 0 es convencional, no significa ausencia de
temperatura).
VARIABLES DE INTERVALO
18. VARIABLES DE RAZÓN
Principio de CLASIFICACIÓN
+
ORDEN LÓGICO
+
DISTANCIA EXACTA / UNIDAD DE MEDIDA
+
0 ABSOLUTO (INDICA AUSENCIA DE
CARACTERÍSTICA)
19. V. DE RAZÓN: son variables definidas con el nivel de medición
de intervalo, pero en las que además se puede establecer un
origen o punto cero que representa la ausencia absoluta de la
característica que se desea medir. Por lo que en este tipo de
variables rige:
P. DE CLASIFICACIÓN + ORDEN LÓGICO + DISTANCIA
EXACTA/Unidad de medida/ 0 absoluto que indica
ausencia de característica
Ejm.: Las variables: “Ingresos”, “Edad”, “Distancia”, “Nº de hijos”,
“Peso” ….
A efectos prácticos, las v. de razón suelen tratarse de la misma
manera que las v. de intervalo.
VARIABLES DE RAZÓN
20. A partir de datos del Ministerio de Sanidad, Política Social e
Igualdad, El Barómetro Social de España ofrece datos
sobre la variable “Nº de usuarios de Servicios Sociales en
España”:
En 1994 fueron usuarios de los Servicios Sociales 2.660.435
personas, lo que suponía un 6,6% de toda la población
española.
En 2006 la cifra subió a 4.674.430 personas, lo que supone un
10,5% de la población.
En 2008, 13,4%. Lo que supone más de 6 millones.
En 2010, la cifra rebasó los 8 millones.
Ejm. variables de Razón
21. A partir de su nivel de medición, las variables se pueden ordenar
jerárquicamente (de menor a mayor) según las propiedades con las que
cuentan.
En el extremo inferior se sitúan las nominales (cuya característica es la clasificación),
y los niveles siguientes van acumulando las características anteriores.
El nivel ordinal: clasifica y ordena.
El nivel de intervalo: clasifica, ordena, establece una distancia entre valores, posee
unidad de medida.
El nivel de razón: clasifica, ordena, establece una distancia entre valores, posee
unidad de medida. Y establece un origen o punto cero absoluto que permite
comparar valores mediante la división o razón entre los distintos valores de la
escala.
Variables según el nivel de medición
(Resumen de Propiedades)
22. 4.1. Según el nivel de medición
(Resumen de Propiedades)
• PRINCIPIO DE CLASIFICACIÓN
V. NOMINALES
• PRINCIPIO DE CLASIFICACIÓN
• ORDEN LÓGICO
V. ORDINALES
• PRINCIPIO DE CLASIFICACIÓN
• ORDEN LÓGICO
• DISTANCIA EXACTA / unidad de medida
V. DE INTERVALO/
V. DE RAZÓN
23. Los tipos de escalas de medición de las variables se pueden ordenar
jerárquicamente según la cantidad de información que aportan. Las
variables medidas con escalas de razón se sitúan en extremo
superior (son las que más información aportan), mientras que las
escalas nominales en el inferior.
A partir de la información que aporta una variable medida en escala
de razón o de intervalo, se la puede tratar como una escala de nivel
inferior. Pero esta operación no se puede hacer en sentido inverso.
Por ejm: La edad (en años) puede ser tratada a nivel ordinal
(niño/adolescente/joven…), o nominal (adulto/no adulto). Pero si la
información ha sido sólo recogida en las categorías de adulto/no
adulto, no se puede tratar como una variable de orden superior
porque carece de ordenación y unidad de medida.
4.1. Según el nivel de medición.
Grado de Información
24. Variables según el nivel de
medición
(De menor a mayor complejidad. Acumulación de
propiedades anteriores)
(+)
De razón
(Clasifica, ordena y posee
unidad de medida, 0
absoluto)
De intervalo
(Clasifica, ordena y posee
unidad de medida, valor 0
arbitrario)
Ordinal
(Clasifica y ordena)
Nominal
(Clasifica)
(-)
26. 4.2. Variables según la naturaleza de los
aspectos que se quieren medir
•Nominal
•Ordinal
•De intervalo
•De razón
Según el nivel /
escala de
medida
•Cualitativas
•Cuantitativas (Discretas / Continuas)
Según la
naturaleza de los
aspectos a medir
•Independientes
•Dependientes
•De control
la función que
cumplen en el
análisis
27. VARIABLES CUALITATIVAS: son aquellas cuyas categorías no
pueden ser expresados en cifras, y no permiten la realización de
operaciones aritméticas con sus valores. (Son cualitativas las
variables nominales y ordinales).
Ejm.:
• “Sexo” (Varón/Mujer).
• “Situación laboral” (Ocupado/parado).
• “Estado civil” (Soltero/Casado/Pareja de hecho/Viudo/Separado
legalmente/Separado de hecho/Divorciado).
• “Lugar de Nacimiento” (España / Fuera de España).
• “Empadronamiento” (Sí / No).
• …/…
V. Cualitativas
28. VARIABLES CUANTITATIVAS: son aquellas cuyos
valores pueden ser expresados numéricamente, y
permiten la realización de operaciones aritméticas (a
partir de ellas se pueden obtener cálculos como los
promedios).
Ejm. “Edad”, “Ingresos económicos”, “Peso”.
¡Cuidado!: No todas las variables expresadas en cifras
son cuantitativas.
V. Cuantitativas
29. A su vez, las v. cuantitativas se dividen en:
CONTINUAS: Son aquellas que pueden tomar el valor de
cualquier número real. Supone una escala de valores
ininterrumpida.
Ejm.: La variable “Edad” (1,5 años…), el “Peso” (4,327 K.), los
“Ingresos” (1550,20 euros).
DISCRETAS: Son aquellas que está definidas de tal modo,
que los datos sólo pueden alcanzar un determinado valor
entero. La escala de medida está interrumpida por
espacios, que no contienen datos intermedios.
Ejm.: “Nº de hijos” (1 / 2 / 3…), “Nº de usuarios atendidos” (1 /2
/ 3…)
V. Cuantitativas: Continuas y
Discretas
30. Variables cuantitativas
Intervalos de clase
Cuando trabajamos con variables cuantitativas (Discretas o
continuas) que presentan una gran cantidad de valores (como
por ejemplo la variable “Edad”, “Tiempo”…), se les suele
agrupar en Intervalos de clase. Por ejemplo, la Encuesta
Nacional de Inmigrantes (INE, 2007) agrupa la variable “Tiempo de
búsqueda de empleo” en los siguientes intervalos de clase:
₋ Hasta 15 días
₋ De 16 días a 1 mes
₋ De 1 a 3 meses
₋ De 3 meses a 1 año
₋ Más de 1 año
31. Variables cuantitativas
Intervalos de clase
El Balance anual de la Renta Mínima de Inserción de la Comunidad de Madrid
(2010) establece la variable edad con las siguientes categorías:
₋Menos de 24 años
₋25-34
₋35-44
₋45-54
₋55-64
₋65 y más
32. Variables según nivel de medida
y naturaleza de los aspectos a
medir
CUALITATIVAS NOMINALES
ORDINALES
CUANTITATIVAS INTERVALO/RAZÓN
33. 4.3. V. según la función que
cumplen en el análisis
•Nominal
•Ordinal
•De intervalo
•De razón
Según el nivel de
medida
•Cualitativas
•Cuantitativas (Discretas / Continuas)
Según la
naturaleza de los
aspectos a medir
•Independientes
•Dependientes
•De control
la función que
cumplen en el
análisis
34. Dependiendo de la función que cumplen en el análisis,
las variables pueden clasificarse en:
“Independientes”, “Dependientes” o “De Control”.
Una variable es “Independiente”, “Dependiente” o
“De Control” en relación, siempre con otra u otras
variables. La relación con otras variables es lo que
determina su clasificación. Por tanto, no son
características intrínsecas de cada variable.
4.3. Según la función que cumplen
en el análisis
35. V. Independientes (X): También llamadas explicativas o
predictoras. Son aquellas cuyos atributos influyen en una
segunda variable (Y). La variable independiente explica el
comportamiento de otra.
V. Dependiente (Y): También llamadas explicadas. Son
aquellas que están influidas por otra u otras variables
independientes (X).
V. de Control: sirven para comprender mejor la relación
entre una v. independiente y otra dependiente.
36. V. Independiente (X):
“El consumo de alcohol” (X) incide en el número de
“Accidentes de tráfico” (Y).
V. Independiente (X):
“El consumo de alcohol” (X)
Número de “Accidentes de tráfico” (Y).
37. V. Dependiente (Y)
V. Dependiente: el número de “accidentes de
tráfico” (Y) depende de variables como
“Velocidad” (X1), Estado del pavimento (X2),
Condiciones meteorológicas (X3), Consumo
de alcohol (X4).
Estado del pavimento (X2)
“Accidentes de tráfico” (Y)
“Velocidad” (X1)
Condiciones meteorológicas (X3)
Consumo de alcohol (X4)
38. Matriz de Operacionalización
Recomendaciones para construcción de la matriz:
•Determinar el tipo de hipótesis formulada.
•Verificar que la relación entre variables sea coherente
y lógica.
•Cada variable debe representar a los atributos esenciales
del problema objeto de estudio, que son las propiedades,
características, relaciones.
• Operacionalizar una variable, es definir claramente la
manera como se observará y medirá cada característica
del estudio.
39. Variables Nominales: cuando se pueden clasificar, ejemplo: Ácido o Base, orgánico o
inorgánico.
Ordinales: cuando su dominio de variación se puede ordenar de alguna manera.
Discretas: cuando su dominio de variación solo acepta números enteros. Ejemplo: el
número de personas afectadas por la contaminación ambiental.
Continuas: cuando su variación puede asumir números con decimales Ejemplo: el pH, la
densidad.
Definición conceptual - De preferencia definiciones nominales y descriptivas de la
variable.
Definición Operacional - Proceso en la cual se transforma la Variable, de conceptos
abstractos a términos concretos, observables y medibles.
Dimensiones - Se define como las características subdivididas de la variable.
Indicador - Es la propiedad de la variable susceptible de ser medida.
Escala - Es un patrón convencional de medición, ejemplo: La temperatura en grados
Celsius o escala en grados
Fahrenheit.
Índice - Es la expresión del Indicador.
44. Métodos y Técnicas de
recolección de la información
Como parte del diseño metodológico es
necesario determinar el método de
recolección de datos y tipo de técnica
que se utilizará tomando en cuenta
objetivos y variables.
Una buena técnica determina en gran
medida la calidad de la información
45. QUÉ SON LOS MÉTODOS
Y LAS TÉCNICAS DE
RECOLECCIÓN DE DATOS
• Son las herramientas con que cuenta el
investigador para documentar la
información recabada de la realidad.
• Es el registro de la observación de las
variables de la investigación.
46. M ÉT
ODO
• MÉTODO: Medio o camino a través del
cual se establece la relación entre el
investigador y el consultado
47. TÉCNICA
• Es el mecanismo que utiliza el investigador
para recolectar y registrar la información:
Formularios, las pruebas psicológicas, las
escalas de opinión, y actitudes.
50. INSTRUMENTOS
Características del Instrumento.
• CONFIABILIDAD
– Es la capacidad de un instrumento para
obtener mediciones que correspondan a la
realidad que se pretende conocer. Un
instrumento es confiable si los datos que se
obtienen son iguales al ser aplicados a los
mismos sujetos en dos ocasiones diferentes.
51. • Por ejemplo, dos radiólogos que leen
independientemente las mismas
radiografías y llegan al mismo diagnóstico,
alcanzan el máximo nivel de repetibilidad.
Pero, ambos especialistas pueden estar
igualmente acertados o igualmente
errados en sus diagnósticos.
52. INSTRUMENTOS
Características del Instrumento.
VALIDEZ
• Es el grado en que un instrumento logra medir
lo que pretende medir.
• Se comparan los resultados de la prueba con
los de un patrón: este puede ser el verdadero
estado del paciente, un conjunto de exámenes
que se juzgan más adecuados, u otra forma de
diagnóstico que sirva de referencia.
53. • Sensibilidad es la capacidad de la
prueba de detectar enfermos verdaderos.
También es la proporción de enfermos
identificados correctamente por la prueba.
• La especificidad es la capacidad de la
prueba de detectar sanos verdaderos.
También es la proporción de sanos que
son identificados correctamente por la
prueba.
54. OBSERVACIÓN
Registro visual de una situación real;
consignando los acontecimientos según algún
esquema previsto:
• Primero definir los objetivos que se persiguen;
determinar su unidad de observación
• Debe ser planificada, para que reúna los
requisitos de validez y confiabilidad
• Se debe preparar a los observadores
55. OBSERVACIÓN
• La observación participante:
el investigador al recolectar los datos se
involucra directamente con la actividad objeto
de la observación.
• La observación no participante:
no tiene ningún tipo de relaciones con los
sujetos que serán observados ni forma parte
de la situación en que se dan los fenómenos
en estudio.
• El método de observación es útil en
descriptiva, analítica, experimental
56. ENCUESTA
• Este método consiste en obtener
información de los sujetos de estudio, es
proporcionada por ellos mismos; sobre
opiniones, actitudes o sugerencias.
• Hay dos maneras de obtener la
información:
La entrevista
El cuestionario
57. La entrevista
• Es la comunicación interpersonal establecida
entre el investigador y el sujeto de estudio a fin
respuestas
planteadas
verbales a las
sobre el problema
de obtener
interrogantes
propuesto.
Características:
• Más eficaz
• Permite aclarar la pregunta
• Aplicable a cualquier persona
58. La Entrevista
• Procedimiento más utilizado en la
investigación social y presupone dos
personas:
El encuestador
El informante o sujeto investigado
• Recurre a una guía que puede ser un
formulario para orientar la conversación
59. La Entrevista
• Preparación de la entrevista
• Presentación del encuestador
• Conocimiento previo del campo
• Contacto con lideres
• Aspectos personales del encuestador
• Preparación especifica
60. La Entrevista
Normas:
• Abordar gradualmente al entrevistado
• Crear un ambiente de amistad e
identificación
• Dejarlo concluir su relato
• Hacer preguntas comprensibles
• Escuchar con tranquilidad
61. La entrevista
Ventajas:
• Técnica eficaz para obtener datos
significativos.
• Datos susceptibles de cuantificación y
tratamiento estadístico
• Información más precisa
• No requiere que el entrevistado sepa leer
• Posibilidad de captar reacciones, gestos
etc.
• Es flexible, se pueden aclara preguntas
62. Cuestionario
Está destinado a obtener respuestas sobre el
problema en estudio y que el investigado o
consultado llena por si mismo.
VENTAJAS
• Abarca mayor área geográfica y mayor número
de personas
• Menores gastos de personal
• Menor tiempo para llegar a un mismo número
de personas
• Mayor libertad en las respuestas
• Puede enviarse por correo
63. Cuestionario
Desventajas:
• Pueden haber problemas con la
calidad y cantidad de los datos.
• Pueden ser no devueltos
• Pueden evadir las respuestas o no
darle la importancia
• Debe ser objeto de una cuidadosa
evaluación.
64. Cuestionario
Las preguntas a plantear deben responder a los
objetivos propuestos en la investigación.
Organización:
• Titulo a que se refiere
• Instrucciones
• Identificación del encuestado y del formulario
• Debe tener número, fecha, lugar en que fue o
será llenado, identificación de la persona,
procedencia.
65. Cuestionario
• Debe seguir un orden lógico, según áreas
especificas, agrupando las preguntas que
se refieren a un mismo tema .
• Observaciones: se puede registrar un
dato importante del encuestado
• Identificación del encuestador
66. PREPARACION DEL FORMULARIO
Formas y Clases de Preguntas
Preguntas
abierta
s
Responden
con su
propio
vocabulario
Ejemplos:
• Describa brevemente las tareas que
realiza en el cargo que ocupa
• Anote los 3 principales problemas que
enfrenta para desarrollar su trabajo.
67. PREPARACION DEL
FORMULARIO
Formas y Clases de Preguntas
Preguntas Cerradas
Dicotómicas
Ejemplos:
• ¿Sabe leer?
• Sexo
• ¿Trabaja actualmente?
Sí
Masculino
Sí
( ) 1 No ( ) 2
( ) 1 Femenino ( ) 2
( ) 1 No ( ) 2
68. PREPARACION DEL FORMULARIO
Formas y Clases de Preguntas
Preguntas Cerradas de
Elección Múltiple
Ejemplos:
• Edad Menores de 20 años ( ) 1 De 40 a 49 años ( ) 4
De 20 a 20 años ( ) 2 DE 50 años y mas ( ) 5
De 30 a 39 años ( ) 3
• ¿A qué de debe que seamos un país poco desarrollado?
1 ( ) Poco esfuerzo de sus habitantes
2 ( ) Dominio de los países desarrollados
3 ( ) Falta de conocimientos y tecnología
4 ( ) Errores de los gobernantes
5 ( ) Herencia colonial
6 ( ) Otro
69. PREPARACION DEL FORMULARIO
Formas y Clases de Preguntas
PreguntasLiterales
Ejemplos:
• ¿Cuál es su estado civil?
• ¿Cuál es su ocupación actual?
• ¿Cuál es su ingreso total?
• Lugar de Nacimiento
70. • Ejemplos:
• La gestión del Ministro de Energía, es:
• Muy Buena ( ) Buena ( ) Regular ( ) Mala ( ) No
opina ( )
• ¿Está Ud. de acuerdo con la política del gobierno?
• Muy de acuerdo ( ) De acuerdo ( ) En desacuerdo ( ) NR ( )
Preguntas con
Respuesta en Grados
de Intensidad
Las respuestas
indican un grado de
intensidad dentro
de una escala
creciente o
decreciente
71. • Incluir preguntas estrictamente necesarias
• Evitar las preguntas que obliguen al informante
a hacer cálculos y pueda cometer errores
• Evitar palabras que provoquen diferentes
interpretaciones
• Redactar las preguntas en forma clara y directa
• La pregunta no debe sugerir respuestas
• Colocar primero las preguntas más simples y
menos confidenciales
• La redacción de las preguntas depende del tipo
de recolección de datos
72. PROCEDIMIENTOS DE
RECOLECCION.
• Es la descripción del proceso que se
seguirá en la recolección de datos y en las
otras etapas de la ejecución del estudio.
• Sirve de guía para la realización del
estudio, permite que otros puedan evaluar
la calidad de la información recolectada,
así como identificar la forma que se
efectuó el estudio en caso de repetirlo.
73. PROCEDIMIENTOS DE
RECOLECCION.
Elementos a considerar:
• Autorización
• Capacitación
• Recursos: tiempo, humanos, apoyo
logístico, económicos.
• Proceso: describe el abordaje de los
sujetos de investigación.
• Supervisión y coordinación.
74. 1. Las variables: conceptos o atributos a medir.
2. Las definiciones operacionales: la forma como
hemos operacionalizado las variables nos permitirá
identificar el método para medirlas.
3. La muestra: número de unidades de análisis a
medir.
4. Los recursos disponibles: tiempo, apoyo
institucional, económicos, humanos, etc.
Elementos a considerar en un plan de
recolección de información: