¿Qué aspectos forman parte de las variables de investigación? sigue con nosotros y podrás adentrarte un poco a este tema importante y particular!
El desarrollo de investigaciones no es tarea sencilla, a veces sentimos que no sabemos cómo empezar y aunque parece muy complicado hay aspectos que nos ayudan a que la culminación sea la esperada. El trabajo con las variables de investigación es fundamental, pues si las reconocemos erróneamente, es probable que realicemos un análisis de resultados equivocado.
Las variables son las cualidades objeto de estudio que son analizadas en su interacción y que suelen ser controladas por quien investiga (Arias, 2012). Aunque pueden haber varias, en muchos casos hay dos variables implicadas.
Además, las variables suelen ser organizadas en categorías, asumir valores o establecerse en situaciones determinadas (Palella y Martins, 2012). Cada variable puede ser considerada como una propiedad que puede variar, razón por la cual puede ser observada, medida y analizada (Hernández et al., 2014).
Algunos tipos de variables
En las investigaciones pueden existir diversidad de variables. Algunas se conforman de acuerdo a la manera en que interaccionan entre sí, la naturaleza, complejidad, entre otros. Además, es importante tomar en cuenta el enfoque, diseño de la investigación y demás aspectos que giran en torno al marco metodológico del estudio.
a. De acuerdo con la relación causal
En una relación causal existe por lo general: una variable que depende de la otra (dependiente), otra que causa del problema conocida como variable independiente. Además hay variables intervinientes que influyen en la relación que se forma entre la dependiente (consecuencia) e independiente (causa del problema). Finalmente, pueden existir variables “extrañas” que se escapan al control del investigador, ejerciendo una influencia en el estudio en desarrollo.
Ahora bien, como reconocemos cual variable es la dependiente y cuál la independiente. En el siguiente ejemplo lo podemos dilucidar:
Investigación: Influencia del alcohol en el desarrollo de cirrosis hepática
Variable independiente –> el alcohol
Variable dependiente –> desarrollo de cirrosis hepática
Variable interviniente –> cantidad de alcohol ingerido, frecuencia, edad, entre otras.
Variables extrañas –> relacionadas con antecedentes genéticos o hereditarios.
Por tanto, la independiente es la variable relacionada directamente con el origen del problema, la dependiente es la que fluctúa (a veces se pueden estudiar varias), las intervinientes son las que pueden afectar la interacción entre la dependiente e independiente (es importante seleccionar cuáles se han de estudiar) y las extrañas que aparecen sin que el investigador las pueda controlar.
b. Según la naturaleza de las variables
Ahora bien, en esta clasificación tiene mucho que ver el enfoque del estudio, pues de ello depende la manera como se han de analizar los datos o la información colectada.
Si la investigación es cuantitativa, las variables pueden ser discretas asumiendo valores enteros, como por ejemplo la edad, número de libros, número de empleados, número de hijos, entre otros. También pueden ser continuas asumiendo valores fraccionados o en los que hay implicados decimales por lo cual pueden tomar infinitos valores, por ejemplo: temperatura, volumen, distancia recorrida, entre otros.
Entonces, ¿Cuál es la razón de que exista esta distinción?, porque en la investigación hay que ser lo más preciso posible. Por ejemplo, cuando se habla de hijos, no se puede decir tengo dos hijos y medio, por lo cual es una variable discreta. Ahora bien, si llego a tener fiebre es preciso medir exactamente cuánta temperatura se tiene, entonces se toma el valor tal como se lee en el termómetro (con decimales) y evitar redondear a un número entero, por lo cual se entiende que es una variable continua.
Estos dos tipos de variables: discretas y continuas, suelen ubicarse numéricamente, de allí que sean enmarcadas como de naturaleza cuantitativa. Sin embargo, existen también variables de naturaleza cualitativa.
En las variables cualitativas pueden existir de tipo dicotómico, en el que hay dos clases o categorías implicadas. Por ejemplo el tipo de vehículo automático o sincrónico. Además, la característica de estar vivo o muerto, presentando estas dos opciones disponibles.
Por otra parte, las variables cualitativas también pueden ser policotómicas, por ejemplo los colores, clases sociales, grupo sanguíneo, entre otras. Es importante recordar que el tratamiento de la información de estas variables (de corte cualitativo) debiera enmarcarse en el enfoque de las cualidades o descripciones teóricas. En el caso de que se categorice numéricamente (asignando un valor numérico) podrían considerarse dentro del tipo cuantitativo (Arias, 2012).
c. Según el grado de complejidad
En las investigaciones algunas variables pueden ser reconocidas de acuerdo con el grado de complejidad presente.
Si son evidenciadas a través de un indicador o unidad de medida suelen ser simples. Ahora bien, si se descomponen en dos o más dimensiones y se extraen en cada una de ellas una serie de indicadores, se está ante la presencia de una variable compleja (Arias, 2012).
Ejemplo de una variable simple –> la edad, que se manifiesta como un indicador sencillo, en este caso años cumplidos. En el caso de una variable compleja puede servir de ejemplo la actitud, en la que se estudian las siguientes dimensiones: cognitiva, afectiva y conductual.
d. Variables de acuerdo a la escala de medición
Adicionalmente, las variables pueden ubicarse de acuerdo a una escala de medición:
1. Nominal: se presenta cuando no existe un orden de significatividad o importancia establecido. Suele ubicarse dentro del enfoque cualitativo o no numérico. Ejemplo: grupo sanguíneo, tipo de diabetes, sexo, entre otros. Pueden ser dicotómica o policotómicas.
2. Ordinal: surgen cuando existe un orden creciente o decreciente, sin intervalo numérico en sus categorías (son de corte cualitativo). Ejemplo: Escolaridad, estado civil, gravedad del paciente, entre otros.
3. De intervalo: en ella existe un orden determinado de tipo numérico (cuantitativo). Vale resaltar que el cero no significa ausencia de valor, como es el caso de la temperatura, altura sobre el nivel del mar, coeficiente intelectual.
4. De razón: Muy parecida a la variable de intervalo, solo que el cero significa una ausencia total de medida. Su tratamiento es de tipo cuantitativo. Ejemplos de este tipo de variable son la distancia, altura, peso, masa, estatura, etc.
(Hernández et al., 2014).
Ejemplos –> Reconocimiento de variables en hipótesis de acuerdo con la relación causal
A continuación encontrará una serie de ejemplos que le ayudarán a reconocer los tipos de variables que pueden estar presente en una investigación cuando se habla de relación causal.
Hipótesis 1
Hipótesis 2
Hipótesis 3
Hipótesis 4
Ejercicio práctico
Finalmente, se muestran a continuación las referencias utilizadas para el desarrollo de este post, esperamos haya sido de utilidad para ustedes. Recuerden siempre que esto es solo un granito de arena para el gran océano de la investigación… Investigando aprendemos un poco más..
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