7. ¿Por qué es importante definir las
variables conceptual y operacionalmente?
• Para compartir significados
• Para asegurar que las variables puedan ser evaluadas en la realidad
empírica
• Para confrontar la investigación con otras similares
• Para evaluar mejor los resultados de la investigación, al haber sido
contextualizadas las variables.
8. Definición conceptual de las
variables
• Es la definición “de diccionario” o de libros especializados.
• Carece de las precisiones necesarias para medir los
fenómenos a los que hace referencia el concepto.
• Ej: Ausentismo escolar: Ausencia del alumno en horario
escolar sin que medie justificación.
9. Definición operacional de las variables
• Constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un
observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales que indican
la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado.
• “la identificación de operaciones de investigación con ayuda de las cuales
se puede decidir acerca de la presencia y la intensidad de aquellos
hechos que permitirán la deducción de la presencia de los fenómenos
conceptualmente caracterizados” Mayntz, 1983
• Especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una
variable.
• Son posibles varias definiciones operacionales para una misma variable.
• Criterios para evaluar una definición operacional: adecuación al contexto,
confiabilidad, validez.
10. Medición de variables
• Medición es el proceso de vincular conceptos abstractos a
indicadores empíricos. Comprende consideraciones:
• Desde lo teórico: el concepto es latente, se halla representado por
una respuesta que sí es observable
• Desde lo empírico: la respuesta observable constituye el centro del
proceso
• La medición de una variable consiste en el proceso de asignar
valores o categorías a las distintas características que
conforman el objeto de estudio.
11. Requisitos de una adecuada medición de
variables
•Exhaustividad: que la variable comprenda el mayor
número de valores o categorías posibles.
•Exclusividad: los distintos valores o categorías de una
variable son mutuamente excluyentes.
•Precisión: distinguir los atributos de la variable lo más
posible.