Conceptos Esenciales en Metodología de Investigación: Variables y Muestreo

Conceptos Fundamentales en Metodología de Investigación

Variable

Es una característica que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.

Definición Conceptual

Es aquella que se obtiene de textos u obras. Debe enunciar el género y las características, y la diferencia debe ser una característica o grupo de características presentes.

Definición Operacional

Es aquella que se construye o readapta a partir de las características observables del fenómeno, indicando los elementos concretos, empíricos o indicadores del hecho que se investiga.

Variable Independiente

Fenómeno al que se le evalúa su capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables. Su nombre lo explica mejor: no depende de algo para existir.

Variable Dependiente

Cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de la manipulación de la variable independiente por parte del experimentador. En este caso, el nombre lo dice explícitamente: depende de algo que la hace variar.

Variables Activas

Aquellas que el investigador manipula para conocer si tienen un efecto (variable independiente).

Variables Atributivas

Atributos, rasgos o características que ya poseen las personas que participan en el estudio y que el investigador no puede manipular, sino tan solo medir (variable dependiente).

Variable Dicotómica

Aquella que solo puede asumir dos valores.

Variable Politómica

Aquella que puede asumir más de dos valores.

Variable Discreta

Son aquellas cuyas observaciones se agrupan en categorías, porque dichas variables por su naturaleza solo pueden tomar ciertos valores muy específicos que se ajustan a una u otra categoría y no hay continuidad ni puntos intermedios entre ellas.

Variable Continua

Es aquella que puede adoptar cualquier valor en el marco de un intervalo predeterminado, pudiendo tomar un número infinito de valores entre dos valores cualesquiera de una característica.

Conceptos Clave en Muestreo

Muestra

Parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio, análisis o experimentación.

Aleatoria

Conjunto de cosas, personas o datos elegidos al azar, que se considera representativo del grupo al que pertenecen y que se toman para estudiar o determinar las características del grupo.

Población

Es el total de elementos sobre el cual se pretende realizar una inferencia. El investigador puede delimitar la población.

Proceso de Diseño del Muestreo

1. Definir el Perfil

   Proceso para definir el tipo de personas que se desea entrevistar.

2. Determinar Cómo Llegar a Ellas

   Elaborar una lista o conjunto de instrucciones para identificar el tipo de personas requerido.

3. Seleccionar la Técnica

   Puede ser probabilístico (usando aleatoriedad) o no probabilístico (por conveniencia o juicio del investigador).

4. Determinar el Tamaño de la Muestra

   En función del margen de error y otros factores, como el perfil del público, la naturaleza del estudio, los tiempos y presupuestos para la investigación.

5. Realizar el Proceso

   Realizar el trabajo de campo aplicando las herramientas de investigación en el público seleccionado.

Tipos de Muestras

Muestreo Probabilístico

Permite que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado, asegurando representatividad.

Muestreo No Probabilístico

La selección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de decisiones del investigador, lo que puede limitar la generalización de los resultados.

Muestreo Probabilístico (Detalle)

• Aleatorio Simple

  Se asigna un número a cada individuo de la población. A través de un medio mecánico (bolas dentro de una urna, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

  Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que se maneja es muy grande.

• Aleatorio Sistemático

  Este proceso exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer un número aleatorio, solo se extrae uno.

• Aleatorio Estratificado

  Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el sistemático para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra.