TEMA 5. NIVELL DE MEDICIÓ DE LAS VARIABLES (2014)

Apunte Español
Universidad Universidad de Girona (UdG)
Grado Criminología - 1º curso
Asignatura metodología de la investigación social
Año del apunte 2014
Páginas 10
Fecha de subida 07/09/2014
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1 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta TEMA 5 NIVEL DE MEDICIÓN DE LAS VARIABLES Las variables pueden ser clasificadas según su nivel o escala de medición, es decir según cómo pueden medirse y el tipo de operaciones matemáticas que se puede realizar con ellas.
Esta clasificación es de gran relevancia, pues según el nivel de medición de las variables de nuestro estudio podremos usar unas u otras herramientas estadísticas.
Por ejemplo, con una variable cuantitativa (cardinal) como la edad podemos calcular la media, pero con una variable cualitativa como el género ¿tiene sentido calcular esta medida?, ¿cuál es la media entre hombre y mujer? ATENCIÓN: Cuando trabajemos con SPSS, o cualquier otro programa de análisis estadístico, tendremos que tener en cuenta el nivel de medición de las variables para decidir qué tipo de prueba estadística podremos aplicar.
1 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 2 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Según su nivel de medición las variables pueden clasificarse en 4 grandes grupos (Corbetta, 2003: 91) Estados de la Propiedad Procedimiento de operacionalización Discretos, sin posibilidad de ser ordenados Clasificación Discretos con posibilidad de orden Ordenación Discretos enumerables Cómputo Tipo de variable Nominal Característica de los valores Nombres Operaciones matemáticas posibles = ≠ Ej: género (hombre, mujer) Ordinal Cardinal Números con características exclusivamente ordinales = ≠ > < Números con características cardinales = ≠ > < +-x: Continuos Medición Cardinal Números con características cardinales = ≠ > < +-x: Explicaremos a continuación estos tipos de variables.
2 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 3 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta VARIABLES NOMINALES Las variables nominales son variables cualitativas, también se les llama variables categóricas.
Tenemos una variable nominal cuando los valores que puede adoptar son discretos y no ordenables.
Decimos que una variable es ‘discreta’ cuando sólo puede tomar valores finitos.
Son valores discretos 1, 2, 3, 4, 5. Pero, cuando consideramos los infinitos números que pueden existir entre cada uno de estos números discretos estamos hablando de números continuos 1, 1.00001, … 1,99999… 2.
Un ejemplo práctico de valores discretos lo constituye la variable género: puede adoptar el valor 1 ‘hombre’ o el valor 2 ’mujer’, pero no puede adoptar nunca un valor intermedio, como por ejemplo 1.36 Se dice que no son ordenables porque los valores de la variable no tienen ningún tipo de relación jerárquica u orden.
Por ejemplo la religión es una variable nominal. Los valores que pueden adoptar son discretos y no ordenables y es imposible realizar operaciones aritméticas con ellos, ni siquiera las más básicas como la suma.
3 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 4 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Religión 1.
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católico protestante evangélico Judío Musulmán otros 1+2=3 ¿católico + protestante = evangélico? 2x2=4 ¿protestante por protestante = judío? Tal como hemos podido apreciar en el anterior ejemplo, las operaciones matemáticas con variables nominales no tienen ningún sentido.
La única operación que podemos realizar con las variables nominales es la clasificación: Podemos establecer equivalencias A=A, y diferencias A≠B, y de esta forma construir tipologías.
Otros ejemplos de variables nominales son: género, nacionalidad, etnia, etc.
Recuerda: Las variables que tienen sólo dos valores SI/NO, ausencia/presencia, hombre/mujer, trabaja/no trabaja, etc. se les llama variables dicotómicas, y su nivel de medición es nominal 4 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 5 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta VARIABLES ORDINALES Cuando una variable cualitativa adopta valores discretos ordenables decimos que es una variable ordinal.
Decimos que son ordenables porque los valores que adopta la variable mantienen entre sí una relación jerárquica, un orden de mayor a menor.
Además de la clasificación (A=A; A≠B), podemos establecer jerarquías y ordenar los valores que puede adoptar la variable (A>B). Los números que utilizamos para identificar las categorías sí tienen un valor numérico: 1<2<3.
Un ejemplo de variable ordinal sería el nivel educativo:1 educación primaria, 2 educación secundaria, 3 educación universitaria.
AATT ATENCIÓN: Estos números tienen la propiedad de ordenación, pero no deben ser entendidos como números cardinales, por tanto no podemos realizar operaciones aritméticas con ellos (suma, resta, multiplicación o división).
Si bien sabemos que 2 (educación secundaria) es más que 1 (educación primaria), pero desconocemos la distancia real entre una y otra categoría, además tampoco podemos asegurar que sea la misma distancia la que separa el 2 del 1 que la que separa el 3 del 2. Ni tampoco podemos decir que la persona con estudios universitarios 3, tenga el triple de nivel educativo que la persona con educación primaria 1. Todas estas operaciones carecen de sentido pues no estamos ante números cardinales sino que etiquetas que nos permiten ordenar jerárquicamente nuestros casos.
Otros ejemplos de variables ordinales: grados de la administración pública; calidad de un producto (excelente, bueno, malo).
5 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 6 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta VARIABLES CARDINALES (O CUANTITATIVAS) Los valores que puede adoptar la variable son ‘plenamente numéricos’, es decir no sólo tienen propiedades ordinales sino que además tienen propiedades cardinales. Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual.
Ejemplos de este tipo de variables son: la edad, la renta, el número de hijos, etc. Tomemos el caso de la edad: 30 es mayor que 29 y es menor que 31, y la distancia entre 29 y 30 y entre 30 y 31 es la misma, un año.
Además, efectivamente el triple de 10 años es 30. Como podemos ver, las operaciones matemáticas básicas son aplicables a este tipo de variables.
Podemos obtener, por ejemplo, la media (promedio) de la edad de los sujetos que hemos estudiado.
Podemos clasificar las variables cardinales en dos subgrupos: de medición y de cómputo.
Las variables cardinales de medición (también llamadas continuas) son aquellas en las que los valores que puede adoptar la variable son infinitos dentro de un intervalo entre dos estados (por ejemplo entre el 1 y el 2). Se trata de números fraccionables, que habitualmente se redondean, pero obviamente el número en sí tiende al infinito.
Las variables cardinales de medición tienen una unidad de medida establecida por convención y nos permite comparar con claridad la distancia entre un valor y otro: por ej. la distancia entre 1,27 cm y 1,30 cm es la misma que la que hay entre 1,30 cm y 1,33 cm. En otras palabras, nos permiten determinar la diferencia entre puntos a lo largo de un mismo continuo. La longitud medida por la unidad convencional metro es un ejemplo claro de este tipo de variables.
Las variables cardinales de cómputo (o recuento) son aquellas en las que los valores que puede adoptar la variable son discretos, es decir finitos y no fraccionables. Además, las unidades de medida utilizadas en este tipo 6 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 7 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta de variables son ‘naturales’, se basan en el hecho mismo de contar. Un ejemplo de este tipo de variables es el número de hijos. Para determinar el valor de esta variable se debe simplemente contar (computar) cuánto hijos tiene cada sujeto entrevistado. Se trata de una unidad discreta: uno no puede tener 1,6 hijos, por ejemplo. Aunque sí se puede afirmar que la media de la población tenga 1,6 hijos, pero individualmente esa cifra carece de sentido.
Las variables cardinales o cuantitativas pueden ser clasificadas también en: variables de intervalo o variables de razón.
La diferencia entre estos dos tipos radica en la existencia o no de un cero absoluto (o natural): Cuando la escala de medida que utilizamos para la variable cuantitativa posee un cero arbitrario, asignado de manera convencional, estamos ante una variable de intervalo. Un ejemplo de variable de intervalo sería la temperatura medida en grados Celsius, donde la distancia entre 1º y 2º es la misma que entre 5º y 6º, pero donde el punto, 0º, no significa ausencia de temperatura.
Cuando la escala de medida sí cuenta con un cero absoluto o natural (el valor 0 representa la ausencia total de medida), hablamos de variables de razón. Ejemplos de este tipo de variables son: la altura, el peso, el salario, la edad, le número de hijos, etc.; en todos estos casos, se cuenta con un cero absoluto.
Una nota o calificación es también una variable cardinal. Si el entrevistado tiene que contestar en números enteros será una cardinal de cómputo, si puede contestar números con decimales será una cardinal de medición. Si la 7 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 8 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta escala comienza con cero será considerada una variable de razón, en cambio si el valor mínimo de la escala de notas es fijado arbitrariamente, por ejemplo en 1, se tratará de una variable de intervalo.
También serían cardinales las variables que sean medidas mediante una pregunta en la que se pida al encuestado que indique un porcentaje, por ejemplo porcentaje de satisfacción con un determinado servicio. En este caso existe el cero natural, por tanto, es también una variable de razón.
En ciencias sociales existen pocas variables cardinales plenas. Sólo podemos mencionar unas cuantas: edad, ingresos, distancia (medida en Km.), tiempo (medido en minutos), etc. Esto constituye un problema, puesto que la mayoría de pruebas estadísticas más potentes han sido elaboradas para este tipo de variables.
Algunos autores señalan que si bien es cierto que la mayoría de variables con las que se trabaja en ciencias sociales no son plenamente cardinales, sí pueden ser consideradas como ‘cuasicardinales’ algunas de ellas, puesto que existe en éstas un ‘continuo subyacente’. Este sería el caso de por ejemplo las escalas de actitud como la de Likert: 1 muy de acuerdo, 2 de acuerdo, 3 ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4 en desacuerdo, 5 muy en desacuerdo. En rigor esta variable no es cardinal, se trata de una variable ordinal. No podemos establecer la distancia que hay entre ‘muy de acuerdo’ y ‘en acuerdo’, ni asegurar que sea la misma que existe entre ‘en acuerdo’ y ‘ni en acuerdo ni en desacuerdo’. Tampoco podemos usar operaciones matemáticas básicas como sumar las respuestas de diferentes preguntas de este tipo.
Sin embargo, son muchos los autores que tratan estas variables como si tuvieran propiedades cardinales y aplican medidas estadísticas que en rigor sólo son aplicables a las variables cardinales. Por esta razón, algunos autores como por ejemplo A. Marradi hablan de variables cuasicardinales.
Para construir un índice a partir de varias preguntas tipo Likert tendemos que considerarlas como cuasicardinales, para poder sumar sus diferentes respuestas. Ésta es una operación bastante común en la investigación 8 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 9 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta social. Sin embargo, algunos autores van incluso más allá y calculan medias u otras medidas estadísticas que en principio sólo se reservan para las variables con verdaderas propiedades matemáticas.
No obstante, se trata de una polémica aún abierta, por tanto es preciso emplear con sumo cuidado las medidas estadísticas reservadas para las variables cardinales a estas variables cuasicardinales, y sobre todo justificar metodológicamente el uso de ese tipo de medidas.
Debido a la similitud existente entre las escalas de intervalo y de razón, o las variables cardinales de cómputo y medición, SPSS las ha reunido en un nuevo tipo de medida exclusivo del programa, al cual denomina Escala. Las variables de escala son para SPSS todas aquellas variables cuyos valores representan magnitudes, ya sea que cuenten con un cero (0) absoluto o no, o sean discretas o continuas.
Las variables escalares tienen propiedades numéricas y por tanto, es posible realizar operaciones matemáticas básicas con ellas.
PRÁCTICA ¿Qué nivel de medición tienen las variables de las hipótesis de tu investigación? ¿Qué nivel de medición tienen las variables incluidas en el cuestionario CIS? Busca ejemplos para cada tipo de nivel de medición.
Para preparar el control 2 puedes realizar el Ejercicio de Autoevaluación que encontrarás en la Sección de Prácticas. En éste deberás indicar el nivel de medición de todas las variables (preguntas) contenidas en el cuestionario.
Podrás comprobar tus respuestas en el solucionario de este ejercicio.
9 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 10 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta BIBLIOGRAFÍA ESPECÍFICA Corbetta, P. (2003). Metodología y técnicas de investigación social, Madrid: McGraw-Hill. Capítulo 3.
García Ferrando, M. (1999). Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología, Madrid: Alianza. Capítulo 1.
Hernádez, R.; Fernández, C.; Baptista, P. (2003). Metodología de la investigación, México: McGraw-Hill. Pág. 361 a 365.
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