Operacionalización de Variables y Diseños Experimentales en Investigación

La Operacionalización de Variables y su Importancia en la Investigación

El índice, entendido como un valor indicativo, se obtiene al agrupar diversos indicadores provenientes de una o varias dimensiones. Su propósito es resumir, a través de un rango de valores o variaciones, una variable multidimensional que se desea estudiar. Los índices sistematizan las características a medir, buscando consolidar los valores de los distintos indicadores en un único valor. Una diferencia clave radica en que, si bien en los índices todos los indicadores poseen un nivel de medición ordinal, en la tipología esto no siempre se cumple.

El Proceso de Registro de Variables

El último paso del proceso de operacionalización consiste en el registro de los valores o de las variaciones de las variables. El valor representa la referencia empírica numérica de la variable.

La variación de la variable se refiere a la diferenciación de las categorías o valores posibles para su registro. Para que las variaciones de las variables sean válidas, deben cumplir dos condiciones fundamentales:

• Exhaustividad: Las variaciones de la variable deben cubrir todas las posibilidades de registro.
• Mutua Exclusión: El registro de una variación debe descartar la posibilidad de registrar cualquiera de las otras variaciones.

Diseños Experimentales: Explorando la Causalidad

Los diseños experimentales, también conocidos como experimentos, se emplean cuando el estudio busca ser explicativo o causal. Un experimento implica la intervención del investigador en un contexto determinado (natural o artificial) con el objetivo de probar una relación de causalidad entre un estímulo (la manipulación de una variable independiente) y el registro de una respuesta (la medición de una variable dependiente) en relación con un sujeto experimental (individuos) que conforma el universo de estudio.

El uso de técnicas estadísticas es crucial para confirmar o rechazar si, a través del procedimiento empleado, se comprueba la relación de causalidad.

Condiciones para la Implementación de Diseños Experimentales

Para que este tipo de diseño se pueda implementar, se requieren las siguientes condiciones:

• Debe existir una variable independiente que el investigador pueda manipular.
• Un grupo (el grupo experimental) se expone a la variable independiente (también denominada tratamiento experimental), mientras que otro grupo (el grupo control) no.
• Debe ser posible registrar la variable dependiente. Esta variable se registra o mide para poder verificar los resultados de la aplicación del estímulo (variable independiente). La variable dependiente es aquella cuyas características se supone que variarán en el experimento, siendo modificada por la variable independiente.

Tipos de Diseños Experimentales

Los diseños experimentales se pueden clasificar según su grado de control:

• Pre-experimento: Se caracterizan por un grado mínimo de control. En estos diseños, no se utiliza un grupo control.
• Cuasi-experimento: Estos experimentos poseen una menor confiabilidad o seguridad que un experimento verdadero. Si bien incluyen un grupo control, este no se asigna al azar, sino que se forma antes del experimento, tal como ocurre en el entorno natural del estudio.
• Experimento verdadero o puro: Cumplen con los dos requisitos necesarios para lograr control y validez interna. Por un lado, existen grupos de comparación y, por otro, la equivalencia de los grupos se logra mediante la asignación aleatoria tanto del grupo testigo como del grupo control.

Diseños Específicos: El Cuatro Grupos de Salomón

El diseño de Cuatro Grupos de Salomón implica la articulación y organización de cuatro grupos: dos grupos experimentales (uno con preprueba y otro sin preprueba) y dos grupos de control (uno con preprueba y otro sin preprueba). El objetivo principal de este diseño es analizar la posible influencia que la medición previa (preprueba) de la variable dependiente pueda tener sobre la medición posterior (posprueba) tras la aplicación del estímulo.