Al embarcarnos en la aventura que representa un Trabajo Final de Grado (TFG) (en cuanto a estadística se refiere), encontramos que el término «variable» se convierte en una constante en nuestra terminología metodológica. Pero, ¿qué es una variable en investigación? ¿Qué tipos de datos pueden manejarse en un estudio o TFG? Vamos a verlo a continuación.
¿Qué son las variables?
Una variable, en investigación, es cualquier característica, número o cantidad que pueda ser medida o identificada y que pueda cambiar o variar entre los sujetos de estudio. Las variables no solo le dan forma a nuestro estudio, sino que también guían nuestro análisis estadístico y las conclusiones subsiguientes. Si te preguntabas sobre la relación entre las variables y los datos, son cuestiones que tienen mucho que ver: las variables implica trabajar con un tipo de dato u otro que, a su vez, nos va a permitir utilizar un análisis estadístico u otro. Pero no nos adelantemos, que esto ya se menciona en la guía de estadística para el TFG y lo veremos un poco más adelante.
Clasificación de las Variables de investigación
Las variables se clasifican según distintos ejes o criterios. Así, encontramos un criterio que distingue entre variables cualitativas y cuantitativas. Pero también las hay dependientes o independientes. O controlables y extrañas. Vamos a hacer un recorrido por todos los tipos de Variables de las que podemos hablar en investigación.
Variables Cualitativas y Cuantitativas
Variables Cualitativas
Las variables cualitativas: Se refieren a características y describen cualidades o atributos. Por ejemplo, el género o el color son variables cualitativas. A su vez, pueden ser nominales u ordinales:
- Variables Nominales: Son aquellas que se utilizan para etiquetar o nombrar categorías dentro de un conjunto de datos sin ningún orden inherente. Cada categoría es mutuamente exclusiva y no hay una jerarquía o secuencia implícita entre ellas. Un aspecto clave de las variables nominales es que la asignación de números o etiquetas es puramente arbitraria. Dicho de otra manera, el número es un nombre (de ahí la palabra que lo designa, «nominal»).
- Variables Ordinales: Las variables ordinales, por otro lado, también categorizan los datos. Pero, a diferencia de las nominales, estas categorías tienen un orden o clasificación significativo. De manera que la posición relativa de cada categoría tiene un valor que indica una posición en una secuencia. No obstante, la diferencia entre las categorías no necesariamente representa una distancia igual. Pero siempre hay un claro sentido de progresión o de ordenamiento. Aquí el número tiene la función de ordenar (de ahí la palabra «ordinal», de orden). Por ejemplo, un grado universitario se considera que sigue al bachillerato, y una talla grande es mayor que una mediana.
Para verlo más claro, te dejo algunos ejemplos valiosos:
| Ejemplos de variables Nominales | Ejemplos de variables Ordinales |
|---|---|
| Género (masculino, femenino, no binario) | Nivel educativo (educación primaria, secundaria, universitaria, posgrado) |
| Color de ojos (azul, verde, marrón) | Clasificación de hoteles por estrellas (1 estrella, 2 estrellas, 3 estrellas, etc.) |
| Tipo de vivienda (casa, apartamento, estudio) | Niveles de satisfacción (insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho) |
| Marca de coche (Toyota, Ford, BMW) | Etapas de una enfermedad (inicial, intermedia, avanzada) |
| Nacionalidad (española, mexicana, argentina) | Tallas de ropa (pequeña, mediana, grande, extra grande) |
Cada una de las categorías en estos ejemplos es única y no implica un ranking o un valor mayor que otro.
Variables Cuantitativas
Las Variables Cuantitativas: Implican cantidades y se presentan en números.
- Continuas (como la altura o el peso):
- Discretas (como el conteo de eventos):
Variables Independientes y Dependientes
En el ámbito de la investigación, el uso y entendimiento de las variables son fundamentales para establecer conexiones significativas entre diferentes aspectos de un estudio. ¿En qué consisten estas variables independientes y dependientes?
- La variable independiente es aquella que el investigador manipula o controla para observar su efecto sobre la variable dependiente, que es la respuesta o resultado. Dicho de otra forma, es el factor que el investigador manipula o examina para observar cómo afecta el otro factor en cuestión.
- La variable dependiente es aquella de la que se espera una respuesta al modificar la variable independiente.
En particular, la distinción entre las variables dependientes e independientes es vital para determinar la causalidad y la relación entre dos elementos dentro de una hipótesis de investigación. Lo puedes ver, en la práctica, gracias al siguiente enlace:
Variables Extrañas, de Control e Intervinientes
Al hablar de variables de un estudio, no podemos ignorar las variables extrañas, que son aquellas que podrían influir en los resultados de manera no anticipada. Identificar estas variables es crucial para evitar sesgos en la investigación.
Por otro lado, la variable de control es la que se mantiene constante para no afectar los resultados, y la variable interviniente es aquella que podría mediar la relación entre las variables independiente y dependiente, como el clima o el estado de ánimo.
Operativización de Variables
La operativización de variables implica detallar cómo cada variable se definirá, medirá y registrará durante el estudio. Esto garantiza claridad metodológica y permite replicar el estudio en el futuro.
Conclusiones
Al adentrarnos en el mundo de la investigación, especialmente al elaborar un Trabajo Final de Grado (TFG), la comprensión profunda de las variables se convierte en una herramienta indispensable. Las variables, sean cualitativas o cuantitativas, independientes o dependientes, juegan un rol crítico en la forma en que estructuramos nuestro estudio, recopilamos y analizamos datos, y finalmente, interpretamos y presentamos nuestros hallazgos.
Desde la distinción entre variables cualitativas nominales y ordinales, que nos ayudan a describir y categorizar aspectos de nuestro objeto de estudio sin necesariamente imponer un orden o cantidad, hasta las variables cuantitativas continuas y discretas, que implican medición y cuantificación, cada tipo de variable abre un abanico de técnicas y análisis estadísticos específicos que pueden ser aplicados.
Además, el entendimiento claro de las variables independientes y dependientes establece la base para experimentos y estudios observacionales bien diseñados, permitiéndonos establecer relaciones causales y comprender la dinámica entre diferentes factores.
Por último, la identificación y manejo adecuado de variables extrañas, de control e intervinientes es crucial para la validez y fiabilidad de nuestra investigación. A través de la operativización de variables, garantizamos una metodología clara y replicable, esencial para el avance del conocimiento científico.