Cuadro de Operacionalización de las Variables

El Objetivo y la Variable

Todo parte de los objetivos específicos

En mi experiencia como docente en el área de la investigación social y específicamente en el área de metodología de la investigación, he encontrado que el cuadro de operacionalización de las variables es especialmente poco digerible, para estudiantes poco relacionados con áreas investigativas. Pero incluso entre profesionales, dicho cuadro es tema de debates y distintos puntos de vista. Como ya es costumbre para los que leen mis entradas, el abordaje que hago de este tema, parte de fijar posición al respecto.

Comencemos por definir que es una variable y de donde parte. Según Kinnear y Taylor (1994) una variable es una propiedad que adquiere diferentes valores en diferentes tiempos y condiciones. Referido a una investigación social las encontramos dentro de los objetivos de investigación. Comúnmente  los objetivos de investigación están compuestos por tres elementos claramente identificables, estos son:

Verbo + Variable + El Sujeto

Un ejemplo de ello sería: ...una investigación de dos caracterizaciones o tipos de mercados, en donde se quiere obtener datos relacionados con los hábitos de compra de un target (público meta) específico:

Describir los hábitos de compra de alimentos de amas de casa residentes en la ciudad de la Victoria clasificadas como “mercado general” y del “día a día”.

Verbo: Describir

Variable: ...hábitos de compra de alimentos...

El Sujeto: ...amas de casa residentes en la ciudad de la Victoria clasificadas como “mercado general” y del “día a día”

Llegado aquí nos hacemos la siguiente pregunta: ¿Dentro de la redacción de este objetivo qué parte adquiere diferentes valores en diferentes tiempos y condiciones? La respuesta es, ...hábitos de compra de alimentos..., ya que una ama de casa con respecto a otra, en incluso respecto de sí misma en otras circunstancias, variará su comportamiento o respuesta dentro de la investigación.

Hemos definido variables, entonces podemos avanzar. ¿Qué significa operacionalización?

Conceptualización Vs. Operacionalización

Conceptualizar Vs. Operacionalizar

La Variable dentro del objetivo sólo se nombra. Como en el caso anterior  "...hábitos de compra de alimentos....". Sin embargo ¿Qué significa realmente ....hábitos de compra de alimentos... dentro de la investigación..?

Hagamos la definición conceptual. ...hábitos de compra de alimentos... definidos como las conductas con frecuencia conocida referidas al proceso de adquisición de alimentos a cambio de dinero.

Ahora bien, existen infinidad de conductas de compra de alimentos con frecuencia conocida y seguramente en nuestra investigación no nos referimos a todas. Es por ello que se precisa que dichos hábitos de compra se operacionalicen, es decir, se describan exactamente como elementos que permitirán realizar su medición de forma empírica y cuantitativa, al igual que cualitativamente llegado el caso. Esto es:

Operacionalización de la variable: ...hábitos de compra de alimentos... explicado por los tipos y cantidades de productos que compra el ama de casa y el dinero que invierte en ello, específicamente en las categorías de pescadería, carnes y aves, frutas y hortalizas frescas, harinas, cereales, granos y aceites, víveres y enlatados.

Hemos definido y operacionalizado la variable, veamos ahora a que se refiere "Cuadro de Operacionalización de las Variables".

Prefiero ver este famoso cuadro como una mapa conceptual e incluso un mapa mental de la investigación. ¿Por qué un mapa conceptual? porque puede ser visto como una estrategia para ayudar a los alumnos a aprender y a los investigadores a organizar el material de investigación, como recurso para presentar esquemáticamente un conjunto de significados conceptuales (Ontoria 1994, citado por Campos 2005).

¿Por qué un mapa mental? Aunque gráficamente el cuadro de operacionalización no es un mapa mental, el hacer uno de nuestro cuadro puede servirnos para ordenar el conocimiento recabado en nuestra investigación, establecer una agenda, organizar la estructura cognitiva y mejorar el recuerdo y memoria desarrollando nuestra propia visión de la investigación (Campos, 2005). Recordemos que un mapa mental básicamente ofrece una visión de cómo la información es comprendida y relacionada.

El Cuadro de Operacionalización de Variables

Los componentes de un cuadro que me brinde esta visión debería incluir varias columnas:

Objetivo - Variable - Dimensiones - Subdimensiones

Indicadores - Nivel de Medición - Estadístico - Ítem

Las dimensiones o subdimensiones son segmentaciones o particiones teóricas de las variables. Ejemplo:

...hábitos de compra de alimentos... tienen en esta investigación tres segmentos  "categorías de productos", "frecuencia de compra" e "inversión en dinero". Ya con esta descripción es más fácil deducir ¿qué tengo que investigar en las amas de casa que están comprando?, ¿con qué frecuencia y cuanto invierten en ello en un período "X" de tiempo?. Dicho en otras palabras: ¿Podría por favor indicarme cuales son los alimentos que Ud. suele comprar para abastecer su hogar? ¿Con qué frecuencia suele hacer esta compra? ¿Cuanto dinero en promedio ha invertido en las últimas tres compras?

Los indicadores son los datos, no son variables o subvariables (dimensiones o subdimensiones). Ejemplo: para la variable "productividad", podría identificarse una de las dimensiones como "mano de obra", los indicadores podrían ser "cantidad de productos envasados por un trabajador en seis horas de trabajo".

En el ejemplo que hemos venido trabajando "...hábitos de compra de alimentos..." la dimensión  "frecuencia de compra" puede estar indicada por:  cantidad de veces por semana que un ama de casa realiza compra de alimentos para abastecer su hogar. 

El nivel de medición se refiere frecuentemente al los tipos de número o escalas que se utilizarán para expresar los indicadores y por ende la variable. Entre los más frecuentes están: (a) nivel de medición nominal; (b) ordinal; (c) por intervalo; (d) de razón; (e) continuo; y (f) discontinuo, entre otros. (Runyon y Haber, 1992 y Sampieri, Collado y Lucio, 1991).

El estadístico se refiere al número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. Estos pueden ser: (a) descriptivos (números absolutos, frecuencias relativas o porcentajes, frecuencias acumuladas); (b) medidas de tendencia central (media, mediana y moda); (c) medidas de posición (cuartiles, deciles, percentiles); y (d) medidas de dispersión (rango o recorrido, desviación estándar, varianza); (e) correlaciones; (f) razones y tasas (Runyon y Haber, 1992 / Sampieri, Collado y 1991 / www.vitutor.com).

Una dimensión no se puede dividir en una sola subdimensión

Llegados a este punto desarrollemos el cuadro para el objetivo del ejemplo incial:

Objetivo: Describir los hábitos de compra de alimentos de amas de casa residentes en la ciudad de la Victoria clasificadas como “mercado general” y del “día a día” 

Variable: ...los hábitos de compra de alimentos... definición conceptual: conductas con frecuencia conocida, referidas al proceso de adquisición de alimentos a cambio de dinero; definición operacional:  tipos y cantidades de productos que compra el ama de casa y el dinero que invierte en ello, específicamente en las categorías de pescadería, carnes y aves, frutas y hortalizas frescas, harinas, cereales, granos y aceites, víveres y enlatados.

Dimensiones: "categorías de productos"; "frecuencia de compra"; e "inversión en dinero"

Subdimensiones: ejemplo sólo para la dimensión "inversión en dinero"; "inversión o pago de contado" e "inversión o pago a crédito".

Indicadores: ejemplo sólo para la dimensión "inversión en dinero"; "cantidad de Bs. invertidos por compra en las categorías de producto estudiadas" 

Nivel de Medición: ejemplo sólo para la dimensión "inversión en dinero"; Ordinal, entendido como un nivel de medición en el cual se implica un orden o jerarquización que acepta expresiones en términos del álgebra de las desigualdades de mayor que o menor que. Así un gasto de "menos de Bs. 500" se entenderá como una inversión menor a un gasto "entre Bs 2501 y Bs 5000"

Estadístico:   ejemplo sólo para la dimensión "inversión en dinero"; "frecuencias relativas o porcentajes". Este estadístico permitiría expresiones dentro del análisis tales como: el 60% de las amas de casa entrevistadas, residentes en la ciudad de la Victoria y clasificadas como “mercado general” invierten semanalmente "entre Bs 1001 y Bs 2500"; mientra que el 92% de las clasificadas como “día a día”, es decir que compran diariamente o interdiariamente invierten "menos de Bs. 500" por compra.

Ítem: estaría relacionado con el número de pregunta o sector del instrumento de investigación. Dentro del cuadro sirve para guiar al lector directamente a la parte física del instrumento de investigación que recabará información de ese indicador.

Errores más Frecuentes en la Realización de un Cuadro de Operacionalización de Variables

Por último anexo los errores más frecuentes, que en mi experiencia docente he encontrado en la realización de un Cuadro de Operacionalización de Variables:

• Objetivos: incluir el objetivo general dentro del cuadro. Recuerde que este cuadro se utiliza mayormente para los objetivos específicos de la investigación, ya que su fin es ordenar el conocimiento recabado en nuestra investigación, referido a las expresiones de las metas concretas que son necesarias para alcanzar nuestro objetivo general.
• Objetivos: nombrar la variable de manera diferente en relación a como aparece en el objetivo
• Objetivo: redactar mal el objetivo e incluir dos variables en él. Esto además complicaría mucho el desarrollo del resto de las columnas
• Variable: realizar una conceptualización distinta a la desarrollada en el marco teórico de nuestra investigación. Es frecuente que el alumno poco relacionados con áreas investigativas elija investigar un término en algún glosario llegados a este punto, en vez de echar mano de su marco teórico y resumir el concepto dado por su o sus autores referentes.
• Variable: realizar una operacionalización que poco tiene que ver con los indicadores de la variable e incluso con sus resultados estadísticos. 
• Dimensiones y subdimensiones: dividir una variable en una dimensión, o una dimensión en una subdimensión. Las dimensiones o subdimensiones son segmentaciones o particiones teóricas de las variables. No podemos dividir o partir uno en uno. simplemente no estamos dividiendo sino dando otro nombre a la misma variable. Si una variable se divide, debemos obtener como resultado mínimo dos dimensiones. Si una dimensión se divide, debemos obtener como resultado mínimo dos subdimensiones. 
• Indicadores: expresarlos como ítmes o alternativas de respuesta
• Nivel de medición y estadísticos: asumir que todos los indicadores de una variable deben ser expresados dentro de los mismos niveles de medición y usando las mismas expresiones estadísticas.

FUENTES CONSULTADAS:

Constenla, M. (2007): Metodología de la Investigación de segundo nivel. Maestría  en Orientación de la Conducta: Centro de Investigaciones Psiquiátricas Psicológicas y Sexológicas de Venezuela. Caracas. Venezuela.

Kinnear, T. y Taylor J. (1994). Investigación de Mercados. Un enfoque Aplicado. (4ta. ed.). (G. Rosas, Trad. de la 4ta. ed. en inglés). Colombia: Mc Graw Hill. (Trabajo original publicado en 1.991).

Runyon, R. y Haber, A. (1.992). Estadística para las ciencias sociales.  U.S.A.: Addison-Wesley Iberoamericana.

Sampieri, R., Collado, C. y Lucio, P. (1.991). Metodología de la investigación. Méjico: McGraw-Hill.