“Fundamentos de Investigación Económica”
CAPITULO XII 12
VARIABLES E INDICADORES
12.1
VARIABLES:
12.1 12 .1.1 .1 CO CONC NCEP EPTO TO DE VARIABL RIABLE. E.--
La varia variabl blee
queda queda definida definida desde desde que se define define el problem problema, a, en tanto tanto que construc construccion ciones es las las variable variabless están están contenid contenidas as en las hipótesis, estas adoptan diferentes valores, desde el punto de vista de la investigación es de gran importancia conocer el valor que adopta, al cual se le denomina indicador. Que vienen a ser ser desagregados desagregados de las variables, variables, lo que nos hace ver ver que que las las vari variab able less para para ser trab trabaj ajad adaa
no deben deben ser ser
abstractas sino concretas que permitan una medición real de los hechos.
169
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
12.1.2 DEFINICION
DE
VARIABLE.-
Es
la
caracter característic ística, a, propieda propiedad d cualida cualidad d de los sujetos, sujetos, objetos, objetos, fenó fenóme meno noss o hech hechos os del del estud studio io,, obse observ rvab able le que que tom toma diferentes valores o se expresan en diferentes categorías al menos dos!.
Ejemplo" Ejemplo" Las empr empresas esas se caracte caracteri#a ri#an n por por su tama$o, tama$o, su inve invers rsió ión, n, info inform rmaalida lidad d,
trab trabaj ajad ador ores es.. calida lidad d,
%rod %roduc ucti tivi vida dad, d, respon sponsa sabi bili lid dad
características características constitu&en constitu&en las variables
rent rentab abil ilid idad ad,, etc." tc."
esta stas
de la empresa, empresa, por
estar estar sujeta sujeta a variac variación ión,, en este ejemp ejemplo lo se consi consider deraro aron n variables cuantitativas & variables variables cualitativas. cualitativas. 170
“Fundamentos de Investigación Económica”
12.1.3 CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES. Existen
diferentes
clasificaciones
de
las
variables'
presentamos cuatro de las más operativas' las más sencillas, conocidas & empleadas. (aballero )omero!
a! (lasificación por la relación causal. b! (lasificación por la cantidad. c! (lasificación por la jerarquía o escala. d! (lasificación desde el punto de vista lógico*formal.
a.-. Clasificaci! "#$ la $%laci! ca&sal. %or las relaciones causales que existen entre ellas, pueden ser clasificadas como" dependientes, independientes e intervinientes. A1.- Variable Dependiente. Llamada
tambi+n
variable
de
respuesta,
resultado,
consecuencia. es el efecto supuestamente determinado, condicionado & explicado por la variable independiente en la relación causa*efecto. -, es aquella cu&os resultados o efectos deben ser explicados en la investigación, se le llama tambi+n criterio porque es la que interesa, en ltima 171
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
instancia, al investigador. A 2.- Variable Independiente Llamada tambi+n variable estimulo, experimental o causal. Es la supuesta causa que explica, determina o condiciona a la variable dependiente en la relación causa* efecto. En
los
estudios
experimentales
es
la
condición
o
característica que se manipula, administra o controla' por ello se le llama tambi+n variable activa. A 3 .- Variables intervinientes /on aquellas que
están vinculadas con la variable
independiente & con la dependiente, intervienen o influ&en por tanto en la forma en que ambas variables se relacionan entre sí & son de importancia vital para a&udar al investigador a comprender e interpretar los resultados.
'.- Clasificaci! "#$ la ca!(i)a). 0esde el punto de vista de la cantidad, en una investigación concreta las variables pueden clasificarse, como" de cantidad discreta' de cantidad continua & de no cantidad o cualitativa. Las variables de cantidad, tanto discretas como continuas, son tambi+n llamadas cardinales, expresan magnitudes' &, 17
“Fundamentos de Investigación Económica”
son directamente empleadas en la Estadística. B 1 Variable de cantidad discreta. Es aquella, en cu&o dominio, los datos son todos cantidades enteras, ejemplo" hijos, 1elevisores.
B2 Variable de cantidad continua. Es aquella, en cu&o dominio, los datos son cantidades fraccionadas o decimales, ejemplos" talla, 2 m 34 cm !.
B3 Variable cualitativa o de no cantidad. /on aquellas que separan un conjunto de su dominio & su complemento, en ra#ón a que tienen o no un atributo' ejemplos" vivo, muerto' empleado desempleado.
/on las que requieren las jerarquías o escalas, como una forma indirecta de cuantificación' para poder ser trabajadas estadísticamente.
c.- Clasificaci! "#$ la *%$a$+&,a # %scala. /ólo las variables cualitativas o de no cantidad requieren la jerarqui#ación o escalas, como una manera indirecta de cuantificarlas a trav+s de la ponderación de las frecuencias. 17!
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
Las escalas más comunes son las de cinco frecuencias, en las cuales, en base a la definición de la variable, se identifica la característica,
propiedad o atributo
central' están
distribuidas sim+tricamente & se distribu&en" dos positivos a la i#quierda & dos negativos a la derecha. Ejemplos" 1otalmente eficiente, mu& eficiente, eficiente, poco eficiente, nada eficiente. El mejor, mu& bueno, bueno, regular & p+simo. %ero, tambi+n ha& jerarquías de cuatro ponderaciones" acuerdo total, de acuerdo, desacuerdo & desacuerdo total 0e tres ponderaciones" totalmente concordante, parcialmente concordante & nada concordante. 0e dos ponderaciones" de acuerdo, en desacuerdo.
).- Clasificaci! )%s)% %l "&!(# )% is(a lic# f#$/al. /urge de la formali#ación del lenguaje comn' &, pueden ser' individuales, predicativas & proposicionales. Variables individuales. /on símbolos formales que denotan individuos tomados 17"
“Fundamentos de Investigación Económica”
como sujeto. /e representan por las letras 5, -, 6, etc. Ejemplos" 5 7 8uan, - 7 (arpeta, 6 7 %ato, etc.
Variables predicativas. /on símbolos formales que denotan atributos de los individuos!
tomados
como
sujetos.
Ejemplos" 9
7
:mericano, ; 7 Europeo, < 7 1iene vida, etc.
Variables proposicionales. /on símbolos formales que denotan proposiciones simples del lenguaje comn, se representan por las letras" p, q, r, s, t, etc. Ejemplos" p 7 8uan es americano' q 7 El pato es europeo, r 7 La paloma tiene vida, etc.
17#
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
176
“Fundamentos de Investigación Económica”
12.1.0 EDICIÓN DE LAS VARIABLES Es asignar valores num+ricos o categorías a las variables, de acuerdo a criterios, en un intento de obtener cierta estimación de la cantidad o magnitud de la variable que tiene cada uno de los sujetos, procesos hechos o fenómenos de investigación.
a.- Escalas )% %)ici!.%ara medir los valores que puede tomar una variable se hace uso de una escala de medición, para lo cual se dispone de = tipos de escala.
A 1$% Escala nominal .- Es el nivel más elemental & menos preciso de medición. Las características o propiedades, >variable en estudio! constitu&en categorías o clases que son cualitativamente diferentes & se asignan a los sujetos, objetos o fenómenos de estudio a una entre varias de las categorías de la variable. Las personas u objetos son clasificados por nmeros u otros símbolos, pero los valores num+ricos no tienen propiedades cuantitativas, se asignan nicamente con fines de identificación operatividad.
Ejemplo" %E: ocupada , desocupada. Estado civil' casado 177
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
soltero, viudo, divorciado conviviente.
/on variables categóricas o nominales porque sus valores son sólo categorías dentro de las cuales se pueden clasificar las observaciones o respuestas obtenidas.
Este tipo de medición permite la aplicación de las t+cnicas estadísticas de distribución de frecuencias, modo, mediana' & se pueden probar hipótesis de la distribución de casos en las categorías usando la prueba estadística no param+trica, 5?, o prueba basada en la fórmula binomial, que son apropiadas para datos nominales, pues revelan la frecuencia en las categorías, la medida de asociación más comn es el coeficiente de contingencia, (, una estadística no para m+trica /iegel. 2@@A"==!.
A$% Escala o&dinal$% Es un nivel de medición más preciso que el nominal e igual que aquel se asignan a los objetos o fenómenos de estudio a una entre varias categorías en forma jerárquica, segn posean en más cantidad, en menor o mínima la característica o propiedad que estamos midiendo.
Este tipo de medición se usa en variables tales como" 17'
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intereses, actitudes, rasgos de personalidad, nivel social o económico' las categorías pueden ser" excelente, bueno, regular, deficiente, mu& deficiente' o alto, mediano, bajo, etc. Ejemplo" ingresos"alto,medio,bajo.
La estadística más apropiada para este tipo de medición es la mediana & las hipótesis pueden probarse por medio de numerosas pruebas estadísticas no param+tricas a veces llamadas estadísticas de orden o rango. Los coeficientes de correlación basadas en rangos de /pearman o de Bendall!.
A!$% Escala de inte&valos$ – %osee las características de de las escalas nominales & ordinales, es más compleja que las anteriores, proporciona ma&or información con respecto a las variables, da información acerca del ordenamiento de los sujetos, pero tambi+n da información con respecto a la distancia de cada uno de estas órdenes.
Es una unidad de medida comun & constante que asigna un numero real. /e usa cuando podemos indicar con nmeros la cantidad o intensidad de la característica o propiedad que se está midiendo en una escala con puntajes consecutivos 179
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
que están a la misma distancia unos de otros se mantienen la igualdad de las distancias o intervalos! & por tanto se pueden especificar cuantitativamente la diferencia entre dos puntajes, intervalos, medidas o categorías.
En las escalas de intervalos el punto cero puede asignarse arbitrariamente, es convencional por ello no pueden compararse mediciones entre dos escalas, ni establecer ra#ones o proporciones.
Las variables" rendimiento acad+mico, temperatura, etc. /on ejemplos que utili#an escalas intervalares debido a que el punto cero es arbitrario & convencional. La temperatura de A (. no representa ausencia de calor.
: los datos de una escala de intervalos se aplican todas las estadísticas param+tricas comunes medias, desviaciones estándares, correlación de %earson, etc.! así como las pruebas estadísticas comunes 1, 9, etc. /iegel. 2@@A"=4 & s.s.!.
A"$% Escala de &azón o p&opo&ción.- Este tipo de escala es el nivel más alto de medición contiene las características de 1'0
“Fundamentos de Investigación Económica”
una escala de intervalo con la ventaja adicional de poseer el cero absoluto, representa la nulidad o ausencia de la característica o propiedad que se está midiendo, es por este motivo que se pueden establecer ra#ones o proporciones entre las mediciones obtenidas.
En el ejemplo numero de alumnos, el cero representa la ausencia de lo que se estudia pueden usarse cualquier prueba estadística param+trica para anali#ar la información obtenida. Las operaciones de la aritm+tica son admisibles en los valores num+ricos asignados a los objetos mismos, así como tambi+n en los intervalos entre los nmeros.
12.1. USO DE LA ESCALAS.-
0ependiendo de la
variable que va a medirse se empleará una determinada escala de medición que sea apropiada a nuestros objetivos & a la naturale#a del fenómeno observado, esto significa que una variable determinada se puede tratar en forma distinta en lo que se refiere a los niveles de medición, segn los diferentes niveles de información & exactitud requeridos. Ejemplo" La variable edad puede medirse en distintas escalas & por ende obtener distintas categorías de medición" Escala de )a#ón "
2, ?, C, =. a$os solo en a$os! 1'1
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
Escala de intervalos " de = a 2A a$os en grupos etareos! Escala Drdinal" jóvenes ,adultos, en períodos de vida! Escala ominal ' acidos en la d+cada del FA en grupos de cohorte! La elección de la escala está determinada por el tipo de información que desee el investigador. 1odo modelo matemático tiene requerimientos acerca del grado de exactitud de las medidas, por lo que la escala que se elige de cierta manera determina el modelo estadístico que ha de utili#arse para la prueba de hipótesis. %ara determinar con cuál de ellas se medirán las variables debe identificarse si la variable permite que se le asignen valores cuantitativos o cualitativos.
12.1. C/# s% D%(%$/i!a! las Va$ia'l%s %! la I!%s(iaci!4 La determinación de las variables supone el cumplimiento de lo siguiente"
a$% (elecciona& las va&ia)les *ue se&+n estudiadas$% /e refiere a la consideración de las diferentes características, o cualidades sobre las cuales existe medir. 1'
inter+s de observar &
“Fundamentos de Investigación Económica”
)$%$ Especi,ica& la va&ia)le dependiente- independiente o inte&viniente- en caso de que exista relación de causalidad entre variables.
c$% .pe&acional iza& la va&ia)le$ (onsiste en otorgar categoría empírica u operable a las variables abstractas.
/1$% 0efinir conceptualmente las variables. /$% %recisar los indicadores de cada variable. d$% Ela)o&a& ndices Gn índice es una medida que se obtiene combinando los valores obtenidos en cada uno de los indicadores propuestos para la medición de una variable Born!
12.1.5 OPERACIONALl6ACIÓN DE VARIABLES. Es el proceso de de llevar una variable de n nivel abstracto a un nivel operacional. La función básica de este proceso es concretar al máximo el significado o alcance que se otorga a una variable. La prueba empírica de la hipótesis implica
medición , para lo cual es necesario definir las
variables teóricas contenidas en una hipótesis en t+rminos de variables empíricas llamadas indicadores Born!.
1'!
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
12.1.7 PROCESO DE OPERACIONALI6ACION Los pasos del proceso de operacionali#acion
son los
siguientes" a.*
0efinir
conceptualmente
la
variable
abstracta."
especificación de variables observables. b.* 0eterminar
las dimensiones
o componentes
de la
variable c.* 0eterminar las medidas o los indicadores dimensión definida operacionalmente.
1'"
para cada
“Fundamentos de Investigación Económica”
Ejemplo de
operacionali#acion de la variable Hventaja
competitiva del sector empresarial
1'#
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
12.2 Los
INDICADORES indicadores
son
manifestaciones
objetivamente
locali#ables & medidles de las dimensiones de la variable. %uede encontrarse indicadores de cada dimensión en nmero suficiente para obtener la información de la variable en su totalidad.
El investigador debe escoger cierto tipo de hechos observables
que
representen
a
la
variable
e
idear
operaciones para obtener datos relacionados con la misma.
1'6
“Fundamentos de Investigación Económica”
La elección de indicadores de una variable depende"
* 0el marco teórico con el que se está trabajando, & * 0e las posibilidades t+cnicas de medición
: veces no es posible incorporar a una investigación todos los indicadores posibles, entonces, es necesario escoger aquellos que más directamente reflejen la variable de estudio & que * resulten accesibles a los medios que dispone el investigador para medirlos.
/in embargo, no siempre es necesario definir una variable a trav+s de una serie de
i!)ica)#$%s . Ej" la edad, puede
tener un solo indicador" el nmero de a$os cumplidos. Los indicadores se pueden expresar en t+rminos nominales, ordinales, de intervalos, proporcionales' así como en tasas, índices, porcentajes, etc.
1'7
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
12.3
INDICES
Es el nmero que se compone & representa
dos o más
nmeros o medidas, es un valor nico final,
que expresa
el comportamiento de la variable a trav+s de cada indicador deben elaborarse índices que resuman una o varias o todas las
dimensiones
de
la
variable
num+ricamente.
1''
operacional
i#ada
“Fundamentos de Investigación Económica”
12.0
ATRI6 DE CONSISTENCIA
12.0.1 C#!c%"(#.- /e denomina matri# de consistencia, a la matri# que elabora un investigador, cuando expresa las concordancias entre cada una de las partes & sub partes o elementos constitutivos de que consta un antepro&ecto de investigación, esbo#adas sint+ticamente2.
12.0.2 I/"#(a!cia.-
Es importante por que"
a.* ;rava sobre la calidad y muy especialmente en el rigor de la propuesta en el antepro&ecto. La lógica interna*de la propuesta *el antepro&ecto* se aprecia & se corrige en la matri# de consistencia. b.* Es un instrumento de control, del fundamento lgico! es decir, ve si se sustenta en el cumplimiento de los principios racionales. c.* En cada una de las partes o elementos constitutivos del antepro&ecto, existe una armonía lógica, una concordancia que le da una sensación de perfección, d.- Decide significativamente la lgica de la investigacin "ue se propone. 1'9
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
12.0.3 As"%c(#s
#
%l%/%!(#s
)%
la
/a($i8
)%
c#!sis(%!cia.- o existe norma para la presentación de los elementos constitutivos de la matri# de consistencia. El investigador tiene libertad para hacer su elaboración. %ero mientras más analítica la presentación & mientras más reveladora de su consistencia, será más beneficiosa para el desarrollo de la investigación que expresa sint+ticamente.
.
#odos & cada uno de los elementos constitutivos de la matri$ de consistencia "ue el investigador formula deben guardan concordancia entre s%. : grandes rasgos, es posible distinguir los siguientes aspectos o elementos constitutivos de una matri# de consistencia" problemas, objetivos, justificación, hipótesis, variables, indicadores, m+todo. En cada uno de estos aspectos o elementos de la matri# de consistencia,
es
posible
distinguir
otros
aspectos
o
subaspectos" En el aspecto problema de investigación se distinguen problemas generales centrales o principales! & problemas específicos o secundarios, segn el caso. 190
“Fundamentos de Investigación Económica”
Entre los objetivos se distinguen objetivos generales & objetivos específicos. Entre las justificaciones es conveniente distinguir las teóricas' las teóricas, metodológicas & las prácticas. Entre las hipótesis se suele distinguir las principales generaleso centrales! & las derivadas o específicas. En la desagregación de la hipótesis se distinguen variables e indicadores &, cuando es pertinente, índices >& categorías, dependiendo esta desagregación o descomposición de la hipótesis que plantea el investigador. En el m+todo, distingue el investigador el tipo de investigación, el universo, la muestra, los instrumentos & el dise$o específico de la tesis.
12.0. PAUTAS PARA ELABORAR LA ATRI6 DE CONSISTENCIA a! 1ener idea global del proceso de investigacin. b!
no
seguirán
condiciones. 191
exactamente
las
mismas
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
c! :plicar los criterios lógicos que exige la concordancia. Esto supone el conocimiento de exigencias propias de la lógica de la investigación.
La idea de orden & de relación dentro de cada columna & entre columnas! entre componentes es importantísima.
d! /er consciente de las e&igencias de cada uno de los aspectos contenidos en el formato.
%or ejemplo, si el
investigador no tiene una idea de lo que significa operacionali#acion, jamás podrá anali#ar sus hipótesis en variables & +stas en indicadores & así sucesivamente.
e! Gna dosis de ingenio! se puede tener el formato de una matri#, pero llenarlo satisfactoriamente exige no sólo imaginación, es necesario que el investigador responda a las exigencias de la investigación que la matri# condensa. La elaboración de la matri# exige un esfuer#o de síntesis.
12.0. CONSISTENCIA 9ENERAL ESPEC;FICA /.2(I(3E2/IA
4E2E5A.-Expresa una relacin
sucesiva de cada uno de los aspectos del anteproyecto que 19
“Fundamentos de Investigación Económica”
aparecen en la versión de la matri# de consistencia.
/.2(I(3E2/IA
E(PE/FI/A$% 's la concordancia
dentro de cada uno de los aspectos del ante proyecto "ue la matri$ consigna. Esta exigencia plantea al investigador una mirada al interior de cada de los casilleros que la matri# registra. Esta concordancia debe darse a nivel de" a.- ( roblema general & problemas específicos b.* )oncordancia entre el problema general y el ob*etivo general c.-
+a concordancia entre los ob*etivos
espec%ficos! 19!
general y
“Paulino Flavio Quispe Apaza”
d.*
+a concordancia entre la ,iptesis general y el
problema general
(omo las hipótesis son respuestas a los problemas, la hipótesis general es una respuesta al problema general.
En general, debe haber una armonía entre todos los elementos constitutivos de la matri# de consistencia, así como entre los elementos que se distinguen al interior de cada uno de los aspectos de la matri#.
La concordancia entre problemas e hipótesis tiene su fundamento en la naturale#a de los problemas, que exigen una respuesta concordante precisamente con sus exigencias. Es
posible
que
un
problema
pueda
exigir
varias
posibilidades de respuesta, todas ellas sustentadas en la lógica, la experiencia & los conocimientos logrados. %ero siempre habrá una armoniosa concordancia.
19"
“Fundamentos de Investigación Económica”
19#