CLINICA IGNACIO CHAVEZ

1. Metodología de la investigación
 Curso Alta Especialidad
en Gerontología
2023-2024
Especialidad en Medicina
Familiar 2023-2026

3. VARIABLES
 En el ámbito de las ciencias de la salud y las ciencias
sociales, los individuos que se seleccionan y estudian
en un proyecto de investigación, constituyen lo que se
conoce como unidades de observación o muestreo.
 Dichas unidades hacen referencia a los individuos,
animales, registros, documentos, expedientes, etc.,
que difieren entre sí en sus características
particulares en mayor o menor magnitud;
 Es decir, existe variabilidad entre cada uno de ellos.

4. VARIABLES
 Cada unidad de observación constituye un caso de
estudio y siempre será único e irrepetible, ya que
posee características y peculiaridades que lo hacen
diferente de todos los demás.
 Definición de variable:
 Son cualidades propias o privativas de cada persona u
objeto y que les dan carácter, o sirven para distinguir
a alguien o algo de sus semejantes, es decir varían o
cambian en cada individuo u objeto.

5. VARIABLES
UNA VARIABLE ES CUALQUIER
CARACTERÍSTICA, CUALIDAD O
ATRIBUTO DE UN OBJETO,
FENÓMENO, PERSONA, GRUPO
O ACONTECIMIENTO, QUE
PUEDE ASUMIR DIFERENTES
VALORES.

6. VARIABLES
 Las variables son las características
medibles en las unidades de estudio y
deben seleccionarse en relación con los
objetivos planteados.
 En la selección de las variables hay que
considerar aspectos tales como la
complejidad, la claridad, y la relevancia
para los objetivos del estudio.

8. Clasificación de variables
 Por la naturaleza de la característica a medir,
las variables se clasifican en:
Variables Cuantitativas
Variables Cualitativas

10. VARIABLES
 VARIABLES CUALITATIVAS O
CATEGÓRICAS:
Son aquellas que no pueden medirse
numéricamente, es decir, que no pueden
cuantificarse y únicamente son reconocidas por
sus características o atributos que se refieren
a cualidades o circunstancias propias que las
distingue por su modo de ser, o por su
constitución de las demás.

11. Variables
VARIABLES CUALITATIVAS:
 Los caracteres cualitativos también se denominan
atributos, y los diferentes valores que pueden
tomar estas variables se conocen como modalidades
o categorías.
 La medición de este tipo de variables mediante
códigos alfanuméricos se refiere a una mera
clasificación de atributos, que no las hace diferentes
en magnitud o tamaño y en algunos casos ni en orden.

12. VARIABLES
 VARIABLES CUALITATIVAS O
CATEGÓRICAS:
Son aquellas que no aparecen en forma numérica,
sino como categorías o atributos (sexo,
profesión, color de ojos).
Las variables cualitativas sólo pueden ser:
NOMINALES
ORDINALES.

14. VARIABLES
 VARIABLES CUANTITATIVAS:
 Son aquellas que pueden medirse numéricamente, es decir, que
pueden cuantificarse.
 En este sentido, sus caracteres o atributos pueden tomar
valores numéricos con significado matemático y se
acompañan de determinadas unidades de medición; a estos
caracteres se les denomina valores.
 Las variables cuantitativas determinan cuánto de algo se posee
(en magnitud o tamaño), y no sólo si se posee (como con las
variables cualitativas).

15. VARIABLES
 VARIABLES CUANTITATIVAS:
 Se denominan como intervalares o de razón.
 Son las que pueden expresarse numéricamente
(temperatura, salario, número de goles en un
partido).
 Se pueden cuantificar sus resultados
experimentales por medio de instrumentos,
adoptando unidades de medida.

16. Clasificación de variables
 Clasificación de variables con base en su relación
con otras variables:
Variables Independientes
Variables Dependientes

17. VARIABLES
VARIABLE DEPENDIENTE:
 Es la variable utilizada para describir o medir
el problema estudiado.
VARIABLE INDEPENDIENTE:
 Es la que se utiliza para describir o medir los
factores que se supone son la causa, o que
por lo menos influyen en el problema.

18. Clasificación de variables
 Variables según su operatividad
 Variables cuantitativas
Variables Continuas
Variables Discretas

19. VARIABLES
VARIABLE CONTINUA:
 Es aquella que puede tomar cualquier valor
entre dos datos. Ej.: 63,8 pulgadas
VARIABLE DISCRETA:
 Es aquella que no toma valores entre dos
datos. Ej. Número de hijos.

20. Clasificación de variables
 Variables según su operatividad
 Variables cualitativas
Variables Dicotómicas
Variables Politómicas

21. VARIABLES
VARIABLE DICOTÓMICA:
Es aquella que sólo puede aceptar dos categorías
o valores posibles. La categoría esta presente o
ausente.
Ej.: género, sexo, respuesta positiva o negativa,
característica presente o ausente.

22. Variables
VARIABLE POLITÓMICA:
Puede tomar tres valores o más, puede
tomar matices diferentes, en grados,
jerarquías o magnitudes continuas.
Ej.: estado civil, escolaridad, religiones.

24. Niveles de medición
 ESCALAS O NIVELES DE MEDICIÓN
 Las escalas de medición sirven para ofrecer información
sobre la clasificación que podemos hacer con respecto a
las variables.
 Conocer la escala a la que pertenece una medición es
importante para determinar el método adecuado para
describir y analizar esos datos.
 Las escalas de medición se clasifican en:
 Cualitativas: nominales y ordinales,
 Cuantitativas: intervalares y de razón o proporción.

25. Niveles de medición
ESCALA NOMINAL:
 En esta escala de tipo cualitativo, cada persona u
objeto debe pertenecer a una y solamente una de
las categorías que tienen (mutuamente
excluyentes) y el conjunto de estas tiene que
contener a todos los casos posibles,
(Exhaustivas).
 En esta escala no se presenta o no existe un
orden o dimensión particular, son observaciones
que pueden clasificarse o contarse.

26. Niveles de medición
 ESCALA NOMINAL
 En el análisis de datos, resulta más sencillo asignar
a ciertos atributos “etiquetas” numéricas en lugar
de utilizar datos complejos.
 Por ello podemos utilizar un “1” para designar a los
hombres y un “2” para designar a las mujeres, sin
que ninguno de los números represente más o
menos, solamente con el objetivo de distinguir y
organizar datos.

27. Niveles de medición
 NIVEL ORDINAL
 Corresponde al tipo cualitativo y la operación
matemática que realiza este sistema de medida es la
ordenación de los individuos; es decir, se establece
entre los individuos estudiados una relación de
menor, igual o mayor que (orden).
 Esta ordenación puede ser creciente o decreciente y
la distancia entre dos valores consecutivos no tiene
que ser la misma para cada par de valores.

28. Niveles de medición
NIVEL ORDINAL:
 En esta escala los números o categorías asignadas
representan una clasificación (mayor que o menor que),
sin que represente una unidad de medida, quedando
implícito que un número de mayor cantidad tiene más
alto grado de atributo medido en comparación de un
número menor.
 Se establece una graduación u orden natural para las
categorías, cada uno de los datos puede localizarse
dentro de alguna de las categorías disponibles.

29. Niveles de medición
 NIVEL DE INTERVALO O INTERVALAR
 Los caracteres medidos en esta escala deberán ser
cuantitativos.
 En esta escala además del “mayor que” y el “menor
que” también se establece una unidad de medida que
permite precisar cuánto se es mayor o menor.
 La unidad de medición es arbitraria, el cero es
convencional y pueden existir cantidades negativas.
 Ejemplos: temperatura, coeficiente intelectual, etc.

30. Niveles de medición
ESCALA DE RAZÓN O PROPORCIÓN
 La unidad de medición no es arbitraria, el cero
es real y no pueden existir cantidades negativas.
 La operación matemática que realiza este sistema de
medida es el establecimiento de proporciones o
razones entre valores de la variable.
 En esta escala de medición existen distancias
conocidas entre los valores de la variable estudiada.
 Ej: peso, talla.

32. VARIABLES
 DEFINICIÓN CONCEPTAL O CONCEPTUALIZACIÓN
 DE LAS VARIABLES:
 Las definiciones conceptuales se obtienen en los textos y se
refieren a cómo se entenderá o comprenderá una variable en el
marco teórico conceptual desarrollado de la investigación que se
piensa realizar.
 Ejemplo: En el instrumento FACES III (Family Adaptability
Cohesion Evaluation Scales), la adaptabilidad es definida
conceptualmente como “la posibilidad de cambio en el liderazgo,
relación de roles y normas de la relación entre los miembros de
una familia”.

34. VARIABLES
 Operacionalización de las variables
 Hay variables que resultan complejas
tanto en su medición como en su
definición, por lo que se recomienda
aclararlas mediante definiciones
operacionales, determinando el tipo de
escala que se utilizará para medirlas.

35. VARIABLES
Operacionalización de las variables
 Lo anterior para evitar tener los
menores sesgos posibles de la
información captada.
 Además, el trabajo podrá ser
reproducido e interpretado fácilmente
por otras personas.

36. VARIABLES
 OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES:
 Al proceso de llevar una variable de un nivel
abstracto a un plano más concreto se le denomina
“operacionalización”, y su función básica es precisar
al máximo el significado que se le otorga a una
variable en un determinado estudio.
 Polit y Hungler, describen el concepto como “la
definición de un concepto o variable en función
de las operaciones o procedimientos mediante los
cuales será cuantificada”.

37. VARIABLES
 DEFINICIÓN OPERACIONAL DE LAS VARIABLES:
 Las definiciones operacionales se pueden construir o adaptar
de otras conocidas de acuerdo a las necesidades del proyecto
de investigación y se refieren a cómo funcionará una variable
para los efectos que persigue la investigación.
 Ejemplo: En FACES III para evaluar la adaptabilidad familiar,
operativamente se usan los siguientes puntajes y su significado
obtenidos en la escala del instrumento: caótica 10 a 19 puntos,
flexible 20 a 24 puntos, estructurada 25 a 28 puntos y rígida
29 a 50 puntos.

38. VARIABLES
 En algunos casos las variables que aparecen
enunciadas en el marco teórico conceptual y en los
objetivos no ofrecen mayor dificultad en cuanto a
su descripción, definición y medición.
 Por ejemplo la edad, ingreso económico, años de
escolaridad y número de hijos son variables simples
cuya definición, comprensión y operacionalización es
fácil.

39. VARIABLES
 Sin embargo, es frecuente que se incluyan variables de
mayor complejidad que tienen que ser definidas
claramente para entender su significado y para llegar a
su medición.
 Ejemplos de este tipio de variables serían: marginación
socioeconómica, trato humanizado al paciente,
satisfacción con un programa de capacitación en
docentes, accesibilidad a los servicios de salud, etc.

40. VARIABLES
 Es evidente que cada persona tendría una
conceptualización diferente de lo que es el
significado de estos términos o características;
 Si el investigador trata de hacer la medición de
estas variables antes de haberlas conceptualizado
y definido claramente, al final se tendría
información poco confiable y muy probablemente
inválida.

41. VARIABLES
 Las variables pueden operacionalizarse en mayor o
menor medida.
 Por ejemplo; la variable peso corporal es fácil de
definir y medir y podría definirse como la ligereza
o pesantez de un sujeto expresada en kilogramos.
 Adviértase que esta definición indica que el peso
será medido en función de un sistema de medida
(kilogramos) y no otro (libras).

42. VARIABLES
 La definición operacional podría precisar también
que el peso de los participantes se medirá con una
precisión de 0.5 Kg., mediante una báscula de
resorte, y después de 8 horas de ayuno.
 Así formulada esta definición operacional, indica
claramente tanto al investigador como a su lector lo
que significa operativamente la variable peso
corporal.

43. VARIABLES
 Desafortunadamente, muchas de las variables
de interés para la investigación en ciencias de la
salud no pueden operacionalizarse de manera tan
directa como el peso.
 Hay muchos métodos para medir la mayor parte
de las variables y el investigador debe elegir
aquel método más útil para los objetivos del
proyecto y al alcance de sus posibilidades
(factibilidad).

44. VARIABLES
 No todos los lectores de un informe de
investigación concuerdan con la forma en que el
investigador conceptualizó e hizo operacionales las
variables.
 No obstante, la precisión al definir los términos
tiene la función de comunicar con exactitud lo que
dichos términos significan.
 Si el investigador es renuente a ser explícito, será
difícil que otros comprendan a fondo la importancia
y las implicaciones de los resultados de la
investigación.

45. VARIABLES
 Ejemplos de definiciones operacionales
 Ingestión de carbohidratos en ratas: Gramos de alimento
pulverizado que se ingiere en 6 horas.
 Oscilación ponderal: Aumento o pérdida de peso superiores a 5
Kg. En el último año.
 Dolor post cirugía abdominal: Componente sensorial del dolor:
puntuación evaluada por el paciente mediante una escala
análogo-visual de cero a diez puntos y cantidad de analgésico
recibido cada 24 horas.
 * Tomado de Pineda y col. (1994)

46. VARIABLE DEFINICIÓN
CONCEPTUAL
TIPO DE VARIABLE
(INDEPENDIENTE-
DEPENDIENTE)
NIVEL DE
MEDICIÓN
CATEGORÍAS
Sexo
Edad
Grupos de edad
Escolaridad
Nivel socio-económico
Control glicémico del
paciente diabético
Nivel de depresión
Nivel de calidad de
vida
Función renal
Dolor
Presencia de
síndrome metabólico
Tipo de tratamiento
farmacológico en
paciente diabético
Microorganismo
aislado en IVU