Operacionalización de variables

¿Qué es la operacionalización de variables?

La operacionalización de variables consiste en un proceso lógico a través del cual se descomponen los conceptos que forman parte de una investigación con la intención de hacerlos más comprensibles y útiles para el proceso investigativo. Cuando cada variable puede ser recogida, valorada y observada se convierte en un indicador.

En el proceso de operacionalización de variables se sustituyen unas variables por otras más concretas que representen a aquellas sustituidas. Un ejemplo pueden ser las calificaciones escolares, que actúan como indicadores necesarios para calcular la variable del éxito académico.

Una variable es operacionalizada con el objetivo de convertir un concepto abstracto en uno empírico con el fin de medirlo. Este proceso es importante ya que guía a un investigador poco experimentado durante la elaboración de su trabajo y lo protege de cometer errores frecuentes en los procesos investigativos.

Algunas variables son tan concretas que no requieren de operacionalización, como las que determinan el sexo de los individuos o los colores del semáforo como señales de tránsito. Tampoco requieren de operacionalización las variables que definen la estructura y ubicación de los órganos en el cuerpo humano.

La operacionalización de variables es necesaria cuando su conceptualización es más difícil, usualmente porque se relacionan con definiciones abstractas, como educación, calidad de vida y autoridad. Estos conceptos pueden tener distintos significados según el tipo de estudio a realizar o la disciplina del investigador.

La necesidad de operacionalizar una variable debe establecerla el investigador, quien tomará en cuenta la escala de variables para determinar si el proceso de operacionalización es necesario o no durante la investigación.

La escala de variables está compuesta por un cuadro comparativo en el que se establecen las características fundamentales de cada variable, como a qué tipo pertenece, cuál es su definición y cuáles sus dimensiones y unidad de medida. Dicha información permite establecer cuáles variables son imprescindibles para llevar a cabo el trabajo investigativo.

¿Qué son las variables?

Las variables son las características o elementos observables de un objeto determinado que resultan susceptibles a adoptar diferentes valores y que pueden ser expresadas en distintas categorías.

Un ejemplo sencillo puede ser el color, que a su vez puede categorizarse como negro, blanco, azul, verde o morado, entre otros. El peso de una persona también puede ser una variable: por ejemplo, puede presentarse en los valores de 80, 70, 60 kilogramos.

Variables cuantitativas y cualitativas

Las variables son cualitativas por naturaleza cuando no pueden ser cuantificadas. Por ejemplo, esto ocurre en variables de conceptos abstractos, como la justicia como valor, el trabajo como dignificación, la igualdad de oportunidades o la corrupción presente en los funcionarios públicos.

Las variables pueden ser cuantitativas cuando sus elementos tienen un carácter cuantitativo o numérico, como ocurre con la edad promedio de los asesinos en las principales capitales, el nivel financiero de las personas que se dedican a oficios artesanales o el promedio de los alumnos de tercer año, entre otros casos.

Importancia de las variables en los métodos científicos y sociológicos

La importancia de las variables dentro de los métodos científicos y sociológicos es innegable, pues todas las investigaciones científicas giran alrededor de ellas.

De hecho, algunos autores afirman que la finalidad de los trabajos científicos consiste en descubrir las variables y su magnitud a través de pruebas que testan las relaciones que existen entre estas.

En consecuencia, se puede afirmar que las variables se emplean en las fases principales de la investigación científica debido a que permean todos los términos o métodos operativos del trabajo, como la descripción, el análisis, la clasificación y la explicación.

Es necesario tener en cuenta que el concepto de variable en un principio está dotado de la máxima generalidad; por lo tanto, todas las realidades y cosas del mundo (consideradas como objetos de la ciencia) pueden ser una variable.

Para definir una variable como elemento, esta debe contar con los siguientes aspectos:

• Un nombre.
• Alguna especie de definición verbal.
• Una serie de categorías.
• Un procedimiento que implique la clasificación en categorías de aquello que se observa.

El siguiente ejemplo explica lo anterior:

• Nombre: preferencia en cuanto a los partidos políticos.
• Definición verbal: predilección específica por alguna de las organizaciones que promueven la participación de los ciudadanos en el marco del sistema democrático.
• Categorías: los partidos PPC, APRA, PPT, PSU, otro, ninguno.
• Procedimiento de clasificación de categorías: determinar la preferencia en cuanto a los partidos políticos mediante las respuestas de los encuestados al siguiente planteamiento: “¿a qué partido político votará en las próximas elecciones?”.

Tipos de variables

Las variables se pueden catalogar de la siguiente manera:

• Según el nivel de medición. Estas pueden ser nominales, ordinales, de razón o proporción, o de intervalo.
  • Nominales. Las variables nominales solo permiten clasificar a los objetos, es decir, catalogan una única relación existente entre los objetos a los que se les ha asignado un número. Estas variables mantienen una relación de equivalencia. Por ejemplo, en la variable “sexo” se asigna el numeral “1” para designar a los hombres, mientras que el “2” se utiliza para referirse a las mujeres. Esto quiere decir que todos los miembros del numeral 1 serán hombres, por lo que mantienen una condición equivalente. En consecuencia, la relación de equivalencia es reflexiva (a=a), simétrica (a=b entonces b=a) y transitiva (si a=b y b=c, entonces a=c).
  • Ordinales. Las variables ordinales permiten clasificar y ordenar, por lo que establecen una secuencia de carácter lógico que considera la intensidad propia del atributo. Un ejemplo puede ser el siguiente: si se mide el nivel de satisfacción de las personas en la ejecución de un servicio vinculado con la salud, se establecen las escalas “satisfacción plena”, “satisfacción media”, “poca satisfacción” e “insatisfacción”. Este tipo de clasificación difiere de la nominal porque permite establecer una graduación u orden en las observaciones.
  • De razón o proporción. En las variables de proporción o razón están las propiedades anteriores como ordenar y clasificar, pero se añade la posibilidad del cero absoluto o verdadero. Esto quiere decir que si un objeto que está en proceso de medición tiene el valor cero, ese objeto no cuenta con la propiedad que se está midiendo. Esta variable corresponde al nivel más alto de medición. Para analizarla es posible aplicar todas las técnicas de los niveles anteriores, y además admite la media geométrica y las pruebas necesarias para establecer el punto cero de la escala.
  • De intervalo. Las variables de intervalo permiten medir aspectos tomando en cuenta la noción de igualdad. A diferencia de la variable de razón, esta no acepta el cero absoluto. Sin embargo, permite medir las distancias existentes entre los valores así como el orden que los rige.
• Según el tipo de estudio. Los estudios científicos que se encargan de analizar la relación causa-efecto de un fenómeno cuentan con las siguientes variables: independientes, dependientes o intervinientes.
  • Independientes. Las variables independientes representan la causa eventual.
  • Dependientes. Este tipo de variable representa el posible efecto.
  • Intervinientes. Corresponde a aquella que plantea una tercera variable que actúa entre la dependiente y la independiente. La variable interviniente puede facilitar la comprensión de dicha relación.
• Según el origen de la variable. Una variable puede ser activa o atributiva.
  • Activa. Se considera que una variable es activa cuando el investigador la diseña o la crea.
  • Atributiva. Si la variable en cuestión ya estaba establecida (es decir, era preexistente), se considera atributiva.
• Según el número de valores que representa. En este caso, las variables pueden ser continuas, discretas, dicotómicas o politómicas.
  • Continuas. Las variables continuas representan los valores de forma progresiva y admiten fraccionamiento, como la edad.
  • Discretas. Las variables discretas son aquellas que solo toman valores que no admiten fraccionamiento, como el número de hijos o la cantidad de embarazos.
  • Dicotómicas. Cuando la variable toma solo dos valores, como el sexo, se define como dicotómica.
  • Politómicas. En los casos en los que la variable toma más de dos valores, se le denomina politómica.
• Según el control por parte del investigador de la variable. Pueden ser controlables o controladas y no controladas.
  • Controlada. La variable controlada es aquella dependiente que requiere control por parte del investigador, como el número de cigarros que consume un fumador por día y su relación con la patología pulmonar.
  • No controlada. La variable no controlada se evidencia cuando esta no es considerada durante el análisis por el investigador.
• Según el grado de abstracción. Según esta categorización las variables se pueden dividir en generales, intermedias o empíricas.
  • Generales. Las variables generales son aquellas que se refieren a las realidades que no se pueden medir directamente de forma empírica.
  • Intermedias. Las variables son intermedias cuando expresan dimensiones parciales. Como consecuencia de esto resultan más cercanas a la realidad empírica.
  • Empíricas. En cuanto a las variables empíricas (también conocidas como indicadores), representan aspectos o dimensiones observables y medibles de manera directa y experimental.

Proceso de operacionalización de las variables

La operación de las variables requiere de las siguientes fases para efectuarse:

• Primera fase. En esta primera etapa se determina el concepto de la variable. Esto tiene la finalidad de expresar los rasgos principales en la realidad empírica a través de una noción teórica.
• Segunda fase. En esta fase se hacen especificaciones muy directas sobre el concepto que se ha hallado previamente. Este proceso se lleva a cabo a través de un análisis de las dimensiones y de los aspectos de intención práctica de dicho concepto. Estos aspectos están incluidos en la representación conceptual de la variable o derivan empíricamente de la comprensión de las distintas relaciones existentes entre sus valores. Por ejemplo, en la variable “rendimiento” se pueden distinguir tres dimensiones: calidad del producto, ritmo de trabajo y rentabilidad del equipo.
• Tercera fase. Durante esta fase se deben seleccionar los indicadores o las circunstancias concretas empíricas que alcancen mayor dimensión en las unidades investigativas. Para cumplir con esta fase es necesario llevar la operacionalización hasta el máximo límite posible. Esto se logra mediante la búsqueda de todos los indicios que se puedan emplear en la realidad empírica como muestra de la dimensión. Por ejemplo, una dimensión de la variable “clase social” podría ser “nivel económico”. En este caso, los indicadores serían los siguientes: rendimientos de fincas urbanas y rústicas, sueldos, dividendos de acciones, intereses capitales, obtención de créditos y pago de deudas, entre otros.
• Cuarta fase. Consiste en la construcción de los índices luego de seleccionar los indicadores más importantes y adecuados para la investigación. En algunos casos puede suceder que no se le asigne la misma importancia a cada indicador. Por ello se debe construir un índice que reúna en una medida común todos los indicadores que hacen referencia a una dimensión específica; esto se consigue mediante la asignación de un valor a cada una de estas según su importancia. Es importante recordar que la operacionalización de variables es la sustitución de unas variables por otras que sean más concretas. Por consiguiente, para que la operación sea válida es necesario que las variables que van a sustituir a las otras sean representativas de estas últimas. Por esto, la operacionalización se basa en la formulación implícita o explícita de suposiciones probables o hipótesis auxiliares sobre la correcta representación de las variables generales por los indicadores.

En resumen, para operacionalizar una variable es necesario cumplir con lo siguiente:

• Enunciar o definir la variable.
• Deducir sus dimensiones y aspectos principales.
• Buscar los indicadores adecuados para cada dimensión.
• Formar el índice para cada caso.

Ejemplos de operacionalización de variables

• Ejemplo 1. Si tomamos como ejemplo la variable “aprovechamiento escolar”, podemos definir los siguientes indicadores:
  • Cantidad de aprobados y desaprobados.
  • Promedio de notas obtenidas.
  • Deserción escolar.
  • Pérdidas de clase.
• Ejemplo 2. Variable “nivel socio-económico”. En esta caso los indicadores pueden ser los siguientes:
  • Nivel de estudios.
  • Nivel de ingresos.
  • Lugar de residencia.
  • Actividad laboral.
  • Salario mensual.
  • Deudas pendientes.
• Ejemplo 3. Variable “violencia de género”. En este caso, el investigador se puede encontrar con los siguientes indicadores:
  • Maltrato físico.
  • Maltrato psicológico.
  • Control mediante la fuerza física.
  • Control mediante las palabras.
  • Manipulación violenta.
  • Manipulación verbal.
• Ejemplo 4. Variable “tiempo en familia”, que engloba estos indicadores:
  • Comer juntos.
  • Ir de compras.
  • Reuniones sociales.
  • Ir al cine.
  • Viajar a otra ciudad.
  • Ir a la playa.
  • Acampar en el bosque.
  • Visitar a los parientes.
  • Celebrar las festividades navideñas.
• Ejemplo 5. Variable “conflicto de pareja”, con los siguientes indicadores:
  • Peleas por amistades.
  • Peleas por los hijos.
  • Peleas relacionadas con el ámbito sexual.
  • Inconformidades con respecto a la vivienda.
  • Inconformidades con respecto a las finanzas.
  • Aparición de un tercero.
  • Elaboración de mentiras.

Referencias

1. Introducción a la metodología de la investigación. Recuperado de eumed.net.
2. Operacionalización de variables. Recuperado de fcaenlinea.unam.mx.
3. Operacionalización de conceptos/variables. Recuperado de diposit.ub.edu.
4. Operacionalización: dimensiones, indicadores y variables. Recuperado de sites.google.com.
5. Types of variables. Recuperado de dissertation.laerd.com.