Capítulo 6 HIPOTESIS Y VARIABLES

TEMAS CLAVES

El Uso de la Hipótesis

La estructura de la Hipótesis

Componentes de las Variables

Niveles de Medición de las Variables

Definición Conceptual y Operacional de las Variables

Unidad de Análisis, Dimensiones (o subvariables)

e Indicadores

6.1. El uso de hipótesis

La hipótesis es una afirmación que se elabora en la investigación

coherente con lo exigido por los objetivos para que pueda ser contrastada

por los datos que se generen durante la misma manteniendo ciertas

pautas de restructuración en su redacción. Al elaborar

la hipótesis el investigador debe tener en cuenta que ella se debe referir a

una situación empírica de posible comprobación a través de la acción

investigativa, por eso debe ser definida concretamente por quien la

elabore. La hipótesis que se construye debe ser susceptible de verificación,

ya que se dirige hacia el abordaje de realidades empíricas, por ello, debe

contener conceptos registrables a través de alguna técnica de elaboración

de datos válida y confiable.

LA HIPÓTESIS ES UNA CONJETURA QUE SOSTIENE EL

INVESTIGADOR RELACIONADA CON LOS CONCEPTOS CONTENIDOS

EN UN DETERMINADO MARCO TEÓRICO Y CON LOS OBJETIVOS DE

INVESTIGACIÓN ESTABLECIDOS EN EL PROYECTO.

En las investigaciones cualitativas o en las cuantitativas ex-

ploratorias y descriptivas pueden no emplearse hipótesis, ya que en

este tipo de estudios se pueden abordar temáticas que son inconvenientes

al empleo de hipótesis, que requieren no ceñirse a pautas o recorridos

conceptuales para cumplir con los objetivos propuestos. En las

investigaciones cualitativas no se utilizan variables, se trabaja

flexiblemente con conceptos guías (Herbert Blumer) o conceptos sen-

sibilizadores, estos son "conceptos orientadores" definidos con menos

precisión y especificación, sirven como una referencia maleable que ubica

en una mirada general al investigador para que pueda acercarse a indagar

la realidad subjetiva que quiere comprender.

"Un concepto definitivo se refiere precisamente a lo que es común a

una clase de objetos, para lo cual recurre a una definición clara en tér-

minos de atributos o de un estándar de evaluación fijo (...) el concepto

guía carece de esa especificación de los atributos o estándares fijos y,

en consecuencia, no le permite al que lo usa abordar directamente el

caso concreto y su contenido relevante. En lugar de ello, aquel que

usa un concepto guía tiene un sentido general acerca de las referencias

y los criterios a los que puede recurrir cuando se aproxima a los casos

empíricos. Mientras que los conceptos definitivos proporcionan

prescripciones acerca de lo que debe observarse, los conceptos guías

simplemente sugieren direcciones en las que debe mirar." (Blumer

citado en Ragin, 2007).

En la investigación cuantitativa se emplean conceptos de verifica-

bilidad empírica que denominados variables, estas son características que

pueden adoptar variaciones medibles aplicables a un determinado

universo. El significado de la variable supone un concepto teórico

(definición conceptual) que requiere de un detallado y fundamentado

proceso de especificación (operacionalización) para que sus variaciones o

valores puedan ser registrados, todo este proceso en este tipo de

investigación se realiza antes del trabajo de campo (instancia donde se

registran los datos).

La hipótesis se plantea como una afirmación para que pueda ser

verificada a partir de la elaboración de los datos, al formularla el

investigador no está totalmente seguro de poder comprobarla, a partir de

ella se enuncia algo que debe ser contrastado empíricamente. Su

elaboración debe guardar una máxima coherencia con los objetivos de

investigación, a partir de los conceptos expuestos en el marco teórico.

Estos conceptos representan la materia prima de la hipótesis, ya

que el investigador deberá configurar estos conceptos bajo la

forma de variables o categorías conceptuales. Para su redacción debe

evitarse el uso de términos ambiguos, no debe incluir juicios de valor, su

formato textual se presenta a través de conceptos (variables) claros y

precisos. Las diferentes técnicas de producción de los datos (encuestas,

entrevistas, observación, test, grupos de discusión) permiten registrar las

variaciones o valores de las variables (investigación cuantitativa) o de las

categorías conceptuales (investigación cualitativa), estas técnicas son

herramientas que están a disposición del investigador a partir de su saber

teórico y metodológico previo, desde estos conocimientos se decide cual es

la técnica más adecuada para obtener los datos requeridos.

La hipótesis que se construye debe ser susceptible de verificación, ya

que se dirige hacia el abordaje de realidades empíricas, por ello, debe

contener conceptos registrables a través de alguna técnica de

elaboración de datos válida y confiable.

Las diferentes técnicas cuantitativas y cualitativas de producción de

los datos (encuestas, entrevistas, observación, test, grupos de

discusión) permiten registrar las variaciones o valores de las variables

o de las categorías conceptuales. Estas técnicas son herramientas que

están a disposición del investigador a partir de su saber teórico y

metodológico previo, desde estos conocimientos se decide cual es la

técnica más adecuada para obtener los datos requeridos.

6.2. La estructura de la hipótesis

La hipótesis constituye una potencial respuesta a lo propuesto en los

objetivos de investigación, desde el marco teórico se fundamenta y

explícita el significado conceptual de sus componentes y la forma como se

operacionalizará su registro. Es una conjetura que se construye con los

conceptos incluidos en el marco teórico, se concreta en un enunciado que

contiene elementos estructurales (Sierra Bravo, 1979), esto quiere decir,

que en la redacción de la hipótesis deben estar presentes, invariablemente,

estos elementos que la conforman. Los elementos que deben contener

todas las hipótesis son el universo y las variables.

El universo es un conjunto de elementos (personas, grupos, orga-

nizaciones, objetos, actividades o acontecimientos) de los cuales se

pretende registrar sus características (variables) que interesan al estudio

del que forman parte. El universo está compuesto de unidades de

análisis sobre las cuales se efectuaran los registros parta elaborar los

datos. Estas unidades se pueden clasificar en individuales y colectivas.

Las individuales suponen los elementos que no permiten ninguna

desagregación en su interior. Por ejemplo, las personas radicadas en un

determinado territorio, estudiantes de una universidad, publicidades

televisivas de una determinada categoría de producto o servicio (gaseosas,

seguros automotores, golosinas). Las unidades colectivas implican una

agregado de elementos como por ejemplo familias monoparentales,

empresas metalúrgicas, hospitales.

Según Sierra Bravo (1979) las unidades de análisis se subdividen en

categorías (conjunto de elementos sin estructura de vinculación social,

por ejemplo, los votantes de un partido político, los consumidores de una

determinada marca, los fans de facebook de Amigacho), sistemas

(elementos vinculados por relaciones formales o secundarias, por ejemplo,

las PYMES de Gran Buenos Aires, los clubes deportivos asociados a una

federación) y grupos (elementos vinculados por relaciones primarias o

secundarias, por ejemplo, los docentes de un establecimiento, las

activistas de una organización social, el club de Renault 12). Hay

investigaciones en las que se debe distinguir el concepto de unidades de

análisis del concepto de unidades de registro (a menudo son coincidentes),

este último término se refiere a aquellos elementos empíricos sobre los

cuales se aplica la técnica de elaboración de datos, esto se produce cuando

por algún motivo quien es la unidad de análisis no puede brindar la

información que se necesita registrar. Por ejemplo, en un estudio sobre

comportamientos lúdicos de niños menores de dos años ellos serán las

unidades de análisis y las unidades de registro (quienes permiten que se

registren datos) pueden ser los encargados de estar con los menores

durante sus juegos (padres, maestras o abuelas).

Las variables son aquellas características, atributos o propiedades

empíricas de un determinado universo que presentan diferentes va-

riaciones o valores. La variable es un concepto que se deriva de la

estructura conceptual de un marco teórico, a partir de este el concepto/

variable es trabajado por el investigador, para que pueda ser registrado

empíricamente. El resultado o producto del registro de una variable es un

valor numérico (cuando la variable es cuantitativa, como por ejemplo, la

cantidad de años de antigüedad de una organización) o una variación

conceptual de la misma (cuando la variable es nominal u ordinal, como por

ejemplo, la nacionalidad de una población). Para obtener este producto el

concepto transformado en variable debe poseer una definición teórica y

una definición operacional (se dice que el concepto fue operacionalizado),

articuladas coherentemente entre sí.

LA DEFINICIÓN TEÓRICA ES EL SIGNIFICADO

CONCEPTUAL DE LA VARIABLE EN RELACIÓN A LO

ESTABLECIDO POR EL INVESTIGADOR EN EL MARCO

TEÓRICO.

Esta definición supone explicitar el concepto con otros términos o

conceptos que delimiten, encuadren y expliciten su significado. La

exposición de este tipo de definición permite despejar las significaciones

alternativas que pueden estar implicadas en un concepto, para establecer

con precisión desde que posición teórica la investigación va a definir lo que

quiere registrar. La definición operacional consiste en las operaciones o

actividades de aplicación de técnicas que propone el investigador para

registrar la variable. El investigador debe argumentar y justificar

metodológicamente que las técnicas de elaboración de datos que pretende

emplear para registrar la variable guarda una relación lógica con el

significado de la definición conceptual.

La articulación entre la definición conceptual y operacional de una variable

podría evidenciarse en el siguiente ejemplo. Si se pretende indagar sobre

la variable estructura organizacional se podría presentar la definición

conceptual de Kast y Rosenzweig (1992) quienes la definen como el

conjunto de elementos articulados entre sí que permiten la consolidación

de un marco en el que se desarrolla una organización, es una modalidad

estable de generar distribuir y organizar las actividades dentro de la

misma. La estructura como concepto supone un patrón establecido de

relaciones entre los componentes o partes de la organización, establece

como las tareas son divididas, agrupadas, coordinadas y controladas, para

la materialización de metas y objetivos. El concepto de estructura

organizacional comprende tanto la estructura formal (que incluye todo lo

que está previsto en la organización), como la estructura informal (que

surge de la interacción entre los miembros de la organización y con el

medio externo, a ella), ambas suministran la materialización de la

estructura real de la organización. Para concretar la definición operacional

de este concepto habría que explicitar que la estructura de una

organización como sistema social no es visible de la misma manera que en

un sistema biológico o mecánico. Por lo tanto esta variable no puede ser

observada directamente, pero se infiere de los hechos institucionalizados,

de los procedimientos grupales y del comportamiento del personal de la

organización, los cuales pueden ser registrados a través múltiples

operaciones de investigación, a partir de técnicas tales como encuestas,

entrevistas fuentes secundarias de datos y observación.

6.3. Composición de las variables

Es conveniente distinguir entre las variables simples y las variables

complejas para iniciar el proceso de operacionalización adecuadamente

entre el concepto y el dato empírico. Las variables simples se registran

directamente a partir de una definición teórica y operacional, no están

compuestas de otros conceptos en el interior de su significación que sean

necesarios de desglosar, como por ejemplo, el lugar de nacimiento y la

edad de una determinada población, la cantidad de piezas producidas por

una maquinaria, el promedio de notas escolares de un distrito escolar, la

posesión de automóvil de los habitantes de grandes urbes, realización de

cursos de capacitación laboral de personas desempleadas, etc.

Las variables que se denominan complejas o multidimensionales se

componen de otros conceptos que la constituyen en el interior de su

significado (estos conceptos son denominados como subvariables o

dimensiones de la variable), y que deben ser diferenciados conceptual y

operacionalmente, por ello no se pueden registrar o medir directamente,

como por ejemplo, el nivel socioeconómico o las condiciones de vida de los

residentes de una provincia, la motivación laboral de los trabajadores de

un sector de la economía, la alfabetización jurídica de cierto subgrupo de la

población, etc. Este tipo de variables requieren ser dimensionalizadas en

los componentes conceptuales que la conforman. En ocasiones las

variables simples pueden formar parte de una variable compleja como

subvariables o dimensiones de una variable compleja.

Según Lazarsfeld (1993) el trabajo fundamental del investigador para

registrar datos de las variables complejas descansa en un proceso de

operacionalización que opere en diferentes niveles conceptuales y

metodológicos, este proceso consiste en traducir un concepto definido

teóricamente a datos empíricos. La operacionalización pretende concretar

un pasaje que vaya de lo abstracto (concepto teórico) a lo concreto

(empírico), supone una serie de pasos fundamentados conceptualmente en

articulación con determinadas opciones de registro.

El primer paso de este proceso de operacionalización consiste en la

definición del concepto que supone la variable que se quiere registrar,

esta definición bien puede estar convencionalmente aceptada desde lo

teórico (su definición fundamentada debe estar contenida en el marco

teórico) o bien puede elaborarse desde la investigación (en las

investigaciones cualitativas pueden generarse teorías y conceptos a partir

del trabajo de investigación). Cuando la variable es multidimensional la

etapa siguiente de la operacionalización se centra en determinar los

conceptos más específicos que se derivan de la variable

denominados como subvariables o dimensiones de aquella. Las

dimensiones o subvariables representan los elementos conceptuales que

conforman a la variable de la cual forman parte

en un nivel más concreto (más cercanas al registro empírico). Las

dimensiones de una variable compleja son los aspectos que la componen y

se deducen coherentemente del significado del concepto/ variable presente

en el marco teórico.

"No hay reglas teóricas para fijar las dimensiones que hemos de con-

siderar en un concepto. En muchos casos es la intuición y la expe-

riencia del investigador la que le marca los límites de las dimensiones

más representativas de un concepto, ya sea analizando el mismo con-

cepto o bien deduciendo empíricamente esas dimensiones, aplicando

los resultados de estudios previos." (González Blázquez en García

Ferrando, M., Ibáñez, J. y Alvira, F., 1993).

El procedimiento que sigue a la etapa de la dimensionalización de la

variable requiere que cada una de las dimensiones para ser re-

gistradas por el investigador se operacionalicen en indicadores. Los

indicadores son parámetros empíricos que permiten medir los valores o

variaciones de la variable que se pretende estudiar. Se elaboran a partir de

elementos o manifestaciones directamente registrabas que según el

investigador indican el valor o variación de una característica o propiedad

de la variable que no es directamente registrable. Los indicadores se

utilizan para revelar los posibles valores o variaciones de la variable o

subvariable, no operan por si mismos aislados de la variable los valores o

variaciones no dan cuenta de nada, se constituyen como indicadores a

partir de una pertenencia fundamentada a una variable. El investigador

debe justificar teórica y metodológicamente esta relación de indicación

entre lo conceptual (la variable) y lo empírico (el indicador).

Los indicadores posibilitan ubicar las unidades de análisis en el registro

del valor o variación del esquema clasificatorio de cada variable, esquema

donde el indicador y lo indicado están unidos de manera fundamentada por

una relación empírica (la relación que une el concepto con la posibilidad de

registrarlo) y teórica (la relación que une el concepto con el marco teórico

elaborado). La validez del indicador se produce si hay una adecuada y

justificada correspondencia entre la conceptualización y la

operacionalización de la variable, cuando la definición operacional cubre

todos los aspectos registrables presentes en la definición conceptual.

En una variable simple como la edad el indicador genera directamente un

valor que podrá ser el resultado de una pregunta de un cuestionario o de

un registro administrativo en el que figure la fecha de nacimiento de la

población que forma el universo. En una variable compleja los indicadores

se constituyen como pluralidades que dan cuenta de las variaciones o valo-

res de cada dimensión o subvariable, haciéndose necesario un proceso

posterior donde el investigador define de manera fundamentada como los

resultados de cada indicador de cada dimensión se integran para dar

cuenta de las variaciones o valores de la variable.

La validez del indicador se produce si hay una

adecuada y fundamentada correspondencia entre la

conceptualización y la operacionalización de la

variable, esto ocurre cuando la definición operacional

cubre todos los aspectos registrables presentes en la

definición conceptual.

Un criterio de clasificación de los indicadores los divide en ob-

servacionales, si lo indicado y el indicador son observables, como ocurre

en caso del humo como indicador del fuego, e inferenciales, si lo indicado

es no observable o latente, como por ejemplo, ponerse colorado

(observable) como indicador de sentir vergüenza (no observable).

Giroux y Tremblay (2009) proponen un criterio de clasificación de los

indicadores que los agrupa en tres categorías en tanto cumplen su papel

de referentes empíricos. La primera categoría son los comportamientos,

ellos suponen el registro de las acciones observables de las personas

participantes de la investigación, indicadores de este tipo podrían ser los

desplazamientos de los consumidores dentro de un punto de venta, los

movimientos corporales de los integrantes de una reunión de trabajo, los

recorridos de agrupaciones políticas durante una movilización.

La segunda categoría está constituida por las opiniones y las intenciones,

ambas suponen estados de la subjetividad, esta categoría se registra a

través de expresiones verbales o escritas de las personas sobre las que se

pretende indagar, como ejemplos de esta categoría se podría mencionar

las intenciones de voto o de compra de una determinada marca y, las

opiniones sobre algún tema o personaje público. La tercera categoría está

constituida por las condiciones objetivas de existencia, la misma "...incluye

tanto las características del participante (sexo, edad, estado civil,

profesión, años de escolaridad, etc.) como las del entorno (físico,

económico, social, político, histórico, etc.) en el que ha evolucionado".

Las condiciones objetivas de existencia incluyen características grupales,'

de organizaciones o de territorios.

Un error común en esta instancia de la investigación se produce cuando la

operacionalización y la generación de indicadores solo dan cuenta

parcialmente de las posibles variaciones de una variable. En esta situación

las dimensiones y los indicadores generados tienen un alcance menor al

significado explicitado en la definición conceptual de la variable, lo que

significa que, los alcances de sentido implicados en la definición conceptual

de la variable no están cubiertos en su totalidad por las dimensiones y por

los indicadores propuestos. Este tipo de equivocación metodológica de

insuficiencia en la completitud de la información de la variable planteada se

puede ejemplificar con dos casos, uno, cuando se quiere medir el nivel

socioeconómico empleando como única dimensión la situación laboral y

otro, cuando a partir de una definición de calidad de vida multidimensional

(calidad de vida material, cultural, social, ambiental) solo se utilizan

dimensiones e indicadores que remiten exclusivamente a la calidad de vida

material. Otro error común se presenta cuando entre las definiciones

conceptuales y operacionales hay una incoherencia y, como consecuencia

de ello, se incluyen dimensiones e indicadores que no constituyen a la

variable a investigar. Por ejemplo, si se indaga sobre el consumo cultural

para indicar el nivel socioeconómico se está frente a este tipo de error ya

que el consumo cultural constituye está relacionado con el nivel

socioeconómico pero no es constitutivo de esa variable.

El índice1, que es el resultado de la agrupación de varios indicadores de

una o varias dimensiones, intenta resumir con un rango de valores o

variaciones una variable multidimensional a estudiar. La elaboración de

índices representa un intento de ir más allá del empleo de indicadores, el

índice es un valor indicativo del nivel de manifestación de una variable de

un determinado universo, se construye para reconstruir la variable en

términos de un valor unificado de la misma después de haber sido

desglosada en dimensiones. Los índices sistematizan y condensan las

características a medir intentando reunir los valores de los distintos

indicadores en un solo valor. Se construyen posteriormente a la

determinación de los indicadores, que materializan el pasaje del concepto

al dato (proceso de operacionalización). Mientras que con los indicadores

se pretende concretar empíricamente un concepto abstracto a través de

específicos elementos mensurables con los índices se busca producir un

valor que dé cuenta de un panorama global de la variable a partir de sus

dimensiones.

"Tomemos un ejemplo del mundo escolar. Lo que llamamos una

calificación de examen es de hecho un índice que se obtiene agrupando

todos los resultados de todas las preguntas que comprende el examen,

un índice cuya función es dar una imagen general del desempeño del

alumno. Veamos ahora otro ejemplo de dato construido: los famosos

índices PBI (producto bruto interno) de los que hablan sin cesar los

economistas." (Giroux y Tremblay, 2009).

LOS INDICES SISTEMATIZAN LAS CARACTERISTICAS A MEDIR

INTENTANDO REUNIR LOS VALORES DE LOS DISTINTOS

INDICADORES EN UN SOLO VALOR.

1 Según Baranger (1999) "... el resultado de una reducción numérica es un índice (...)

consiste esencialmente en la reducción de un espacio de propiedades. No existe por lo

demás ninguna magia en la generación del índice; es nuestra capacidad imaginativa la

que nos permite introducir una idea mas general para subsumir en ella..." valores de

diversos indicadores.

Proceso de Operacionalización

Se presentan, seguidamente, ejemplos que evidencian posibles

relaciones entre variable, dimensión e indicador. En este primer

ejemplo hay una variable simple, unidimensional, donde un

indicador puede bastar para cumplir su función de referencia

empírica de la variable en cuestión.

Variable: Tipo de ingresos. Indicador: origen de los ingresos (pregunta en un cuestionario).

Variaciones de la variable: Beneficio del capital - Rentas - Honorarios -

Sueldos - Otras retribuciones. '

Al trabajar con variables multidimensionales (que posee varias di-

mensiones), es necesario emplear, por lo menos, tantos indicadores como

dimensiones posea la variable.

Variable: Grado de desarrollo industrial VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES

Grado

de

desarrollo

industrial

Características del

parque industrial

- Cantidad de establecimientos fabriles (registros

administrativos)

- Localización y relación entre los

establecimientos fabriles (registros

administrativos)

- Infraestructura del parque industrial (registros

administrativos) - Accesos al parque (observación)

Rentabilidad de las

empresas fabriles

- Ingresos obtenidos (registros administrativos)

- Cantidad de capital invertido (registros

administrativos)

- Tiempo transcurrido desde que se realizó la

inversión (registros administrativos)

Consumo

energético de los

establecimientos

fabriles

- Cantidad Kw/h de consumo semestral

(registros administrativos)

- Dispositivos de generación eléctrica utilizados

(registros administrativos)

Inversión de las

empresas fabriles

- Bienes monetarios dispuestos por las empresas

para el funcionamiento de su producción

(registros administrativos)

- Recursos humanos existentes en las unidades

fabriles (registros administrativos)

- Bienes monetarios destinados a la renovación

de los bienes de capital (registros

administrativos)

Exportación de las

organizaciones

fabriles.

- Cantidad de ingresos obtenidos por venta de

bienes al mercado extranjero (registros

administrativos)

- Plazos de entrega y pagos a través de

contratos de exportación (registros

administrativos).

- Desarrollo local de

ciencia y tecnología

aplicadas al

desarrollo fabril.

- Vínculos de los establecimientos fabriles con

organizaciones relacionadas con la investigación,

la ciencia y la tecnología (encuesta)

- Inversión de las empresas fabriles en desarrollo

científico y técnico (encuesta)

- Acceso al mercado de capitales:

- Acceso a créditos (encuesta)

- Tasa de interés de créditos obtenidos (registros

administrativos)

Variable: Condiciones de seguridad de las industrias VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES

Condiciones de

seguridad de

las industrias

Condiciones de

seguridad de los

trabajadores

- presencia de percheros y atuendos de protección

(observación)

- Nivel de conocimiento de condiciones de seguridad

(ítems en forma de preguntas en encuestas)

Condiciones de

seguridad local fabril - Materiales con que está construido (observación)

- Número de puertas de salda (observación)

- Número y tipo de ventanas (observación)

Condiciones de

seguridad

maquinarias

- Tipos de protección de maquinas y motores (observación)

- Especialización del personal que las maneja (preguntas en una encuesta)

Sistemas de entrenamiento (preguntas en una encuesta)

Condiciones de seguridad instalaciones accesorias

- Tipo de iluminación (observación,)

- Acceso a lavatorios (observación)

- Instalación eléctrica (observación)

- Extintores de incendio (observación)

- Ventilación (observación)

El último paso del proceso de operacionalización consiste en el

registro de los valores o de las variaciones de la variable. El valor

constituye la referencia empírica numérica de la variable,

por ejemplo, si la variable es ingreso mensual laboral el valor numérico

puede resultar de la respuesta a una pregunta de un cuestionario o del

registro de una base de datos, también si se quiere registrar la cantidad de

accidentes laborales mensuales o la cantidad de años de antigüedad en el

trabajo se registrará el valor de la variable de acuerdo a los procedimientos

de registro disponibles. La variación de una variable es la diferenciación

de las categorías o valores posibles de registro de la misma, por

ejemplo, si la variable es posesión de obra social, la variación posible será

si la persona tiene o no tiene obra social, si la variable es máximo nivel de

escolaridad alcanzado las variaciones resultarán de los ciclos escolares que

puede realizar la población, si se indaga sobre ingreso mensual en una

empresa serán las variaciones posibles los valores numéricos expresados

en determinada unidad monetaria.

Las variaciones de la variable deben cumplir con dos condiciones ser

exhaustivas y mutuamente excluyentes entre sí. La exhaustividad

exige que los valores o variaciones de la variable cubran todas las

posibilidades de registro de la misma. Por ejemplo, si la variable es el nivel

de escolaridad deben contemplarse todos los niveles posibles de recorrido

educativo, así deberían figurar los siguientes niveles: sin instrucción,

primario, secundario, terciario, universitario, posgrado. Si alguno de ellos

no estuviera contemplado esta regla de exhaustividad no se cumpliría. La

mutua exclusión supone que el registro de una variación descarta el

posible registro del resto de las demás variaciones. Por ejemplo, si se

quisiera registrar la edad de los votantes se podrían construir las siguientes

diferenciaciones, entre 18 y 30 años, entre 31 y 40 años, ente 41 y 50

años, entre 51 y 60 años, más de 60 años. Estas categorías se excluyen

mutuamente al ser registradas como datos. Hay excepciones de esta

condición de exclusión cuando las variaciones de la variable posibilitan más

de una posibilidad de registro, por ejemplo, si se pretendiera establecer el

tipo de inversiones realizadas en el último año por una cartera de clientes

las opciones de respuesta o registro no se anulan entre sí, sino que pueden

ser complementarias o simultaneas, ya que las inversiones durante un el

periodo de un año pueden ser múltiples.

6.4. Niveles de medición de las variables

Los tipos de variables se configuran y, posteriormente, se trabajan

estadísticamente a partir de su nivel de medición, ello permite

categorizarlas de la siguiente manera:

Nominales: esta variable clasifica dos o más niveles (categorías) en sus

variaciones, establecen sólo distinción entre ellas, hay separación de

elementos desde el punto de vista de la posesión de determinadas

características. No hay jerarquías entre las categorías o variaciones, solo

presentan diferencias en la variable. No se le pueden aplicar las

operaciones aritméticas (suma, resta, multiplicación y división) que se

emplean con los números.

"A cada una de las categorías se le asignan atributos diferentes, que

pueden ser tanto nombres como números. Ahora bien, si asignamos

números, por ejemplo, 1, 2, 3 y 4, solo pueden interpretar como que

son diferentes entre si, esto es, que 1 ±2±3±4, sin que se pueda afir-

mar que uno es superior a otro y, por tanto, sin que se pueda ordenar."

(García Ferrando, 1997).

Pueden ser DICOTÓMICAS cuando poseen dos variaciones o categorías, por

ejemplo sexo, posesión de automóvil, alfabetización, o CATEGÓRICAS

cuando presentan más de dos variaciones o categorías, como por ejemplo

religión, nacionalidad, estado civil.

Ordinales: la variable se ordena en categorías según el grado en que

poseen una determinada característica o propiedad. Los números de cada

categoría no son valores cuantitativos solo definen posiciones. No existe

información sobre las magnitudes reales que diferencias las categorías

ordenadas. En este tipo de variables tampoco se le pueden aplicar

operaciones aritméticas (suma, resta, multiplicación y división) que se

usan con los números. Entre estas categorías o variaciones solo se

establece distinción y orden. Por ejemplo, roles institucionales dentro de

una organización, calificación de gestión de un servicio, prestigio

profesional de una rama de la actividad económica.

De intervalos: además de un orden en estas variables se establecen

distancias exactas entre las categorías. Se le asigna a una categoría un

valor "cero" y a partir de esta se construye una escala, se establecen

convencionalmente las unidades de medida. Los valores de la variable

establecen distinción, orden y distancia. Se le pueden aplicar operaciones

aritméticas (suma, resta, multiplicación y división). Ejemplos de este tipo

de variable lo constituyen la temperatura, el coeficiente de inteligencia, la

actitud puntuada hacia un determinado tema.

"...la asignación de números a las diferentes categorías de los objetos o

acontecimientos es tan precisa que podemos conocer cuán amplios son

los intervalos (distancias) entre todos los objetos de la escala. Lo que

caracteriza a una escala de intervalo es la existencia de una unidad de

medición común y constante, que permite asignar un número real a

todos los pares de objetos del conjunto ordenado. En una escala de

intervalo, el punto cero y la unidad de medición son arbitrarios..."

(García Ferrando, 1997).

De razón: la diferencia del anterior tipo de variables es que su valor "cero"

es real, esto implica que hay un punto en la escala donde no existe el valor

de esa propiedad, "...sólo es arbitraria la unidad de medida; no así el

punto cero..." (García Ferrando, 1997). Ejemplos de esta variable podrían

ser la cantidad de hijos, salario mensual (en determinada moneda),

antigüedad laboral (en años), la productividad (cantidad de piezas), venta

mensual de productos, horas diarias de exposición a la TV.

6.5. Tipos de hipótesis Las hipótesis se pueden clasificar (según expresen coherentemente los alcances cognitivos que pretenda la investigación planteados en sus objetivos) según los diferentes tipos de investigación, las hipótesis se clasifican en descriptivas, correlaciónales, de diferencia de grupo y causales o explicativas:

DESCRIPTIVAS: son hipótesis que responden a un necesidad de detallar características (situación laboral, opiniones, actitudes, nivel escolar) de un determinado universo, tratan de resolver un dificultad de carácter descriptiva, refiere a una regularidad empírica en la que se espera comprobar el valor de variables que se va a registrar en un determinado contexto. Ejemplos:

Los empresarios del sector textil opinan que la caída en su

producción se debe a la falta de mano de obra calificada

debido a su ideología liberal.

Los colores actúan como vehículos que nos conectan con la

esencia de nuestras necesidades y nos remiten a planos

básicos que escapan al uso consciente en la elección del

producto.

Los profesionales informáticos recibidos en universidades públicas prefieren

mayor tiempo libre que aumentos salariales.

Las amas de casa de NSE medio bajo del segundo cordón del Conurbano

Bonaerense consumen segundas marcas de artículos de limpieza.

Los empresarios argentinos creen que el aumento de salarios perjudica la

estabilidad económica.

Correlaciónales: estas hipótesis pretenden establecer la relación

(asociación, vinculación, correlación) entre dos o más variables. La

correlación entre variables no implica que estén en relación de causa y

efecto. En esta hipótesis solo se conjetura que a medida que varían los

valores de una de las variables (control en las tareas), los valores de la

otra variable también variarán (autoestima laboral).

Ejemplos:

La incorporación de la mujer en el mundo laboral se vincula al

aumento en la compra de productos comestibles listos o de

rápida preparación.

El incremento de las ganancias de las grandes empresas en

Argentina no se relaciona con un aumento de sus reinversiones.

La afiliación sindical de los obreros de la construcción se asocia a una

actitud de exigencia de seguridad laboral.

Los incentivos económicos son más eficientes en términos de productividad

y nivel de presentismo que los incentivos morales en los trabajadores de

más de 5 años de antigüedad que en los trabajadores de 5 años o menos

de antigüedad.

El nivel educativo de los trabajadores está asociado a su participación

sindical.

Diferencia de grupo: es una afirmación hipotética que supone que

existen diferencias entre grupos comparables (estudiantes universitarios)

pero que se diferencian entre sí (de universidades privadas y públicas) y

que esa diferencia se asocia a los valores de una variable (rendimiento

académico).

Ejemplos:

Los alumnos varones que no poseen un empleo estable tienen

mayor ausentismo que aquellos alumnos con estabilidad laboral.

Las escuelas estatales presentan rendimientos escolares di-

ferenciales con respecto a las escuelas privadas.

Los empleados de línea de las empresas automotrices argentinas son más

resistentes al cambio que sus altos ejecutivos cuando la empresa aplica

reestructuraciones tradicionales que cuando emplea reestructuraciones no

convencionales.

Causales: estas hipótesis no solo explican la correlación y asociación, sino

cómo están asociadas las variables en una direccionalidad de causa y

efecto. En este tipo de hipótesis se establece la correlación y el sentido de

esta asociación o causalidad, las variaciones en una variable (aumento de

la demanda de bienes primarios) que son causa necesaria para que

ocurran variaciones en la otra variable (desarrollo de la inversión en

tecnología). La variable que se plantea como la causa de las variaciones en

la otra variable, se denomina independiente, la variable que registra el

efecto de las variaciones en la independiente, o que sufre las

consecuencias es la variable dependiente.

Zetterberg (1971) establece criterios de clasificación de las relaciones de

causalidad en las hipótesis, la relación de causalidad puede ser:

Reversible (si aumenta la interacción en un grupo de trabajo aumenta su

intimidad, y si aumenta su intimidad aumenta su interacción) o irreversible

(si el tamaño de una organización se eleva se produce una burocratización

de sus vínculos, pero si en una organización hay una burocratización de

sus vínculos no se puede establecer ninguna conclusión sobre el tamaño de

la misma)

Determinista (si aumenta la motivación laboral de los trabajadores,

entonces siempre, aumenta la productividad de los mismos) o estocástica

(si el Estado desmercantiliza los servicios sociales básicos, entonces

probablemente, se dinamice la movilidad social)

De secuencia (si el Estado desregula la economía indiscriminadamente,

entonces más tarde, se desindustrializará la economía del país) o

coexistente (si hay un elevado nivel de movilidad social, entonces también,

hay resistencia de la clase trabajadora en aceptar ideologías radicales).

Necesaria (si hay incentivos morales en la organización laboral brindados

personalmente por las autoridades de mayor reconocimiento, pero solo si

es brindado por estas personas entonces hay una aumento en la cohesión

de los trabajadores hacia la organización) o sustituible (si hay una recesión

económica entonces se produce un comportamiento conservador de los

ahorristas, pero si hay rumores organizados a través de los medios de

comunicación de crisis económica entonces también se produce un

comportamiento conservador de los ahorristas).

Las hipótesis causales pueden ser bivariadas (contener solo dos variables:

una independiente y una dependiente) o multivariadas. Dentro de las

multivariadas existen subtipos:

1. una independiente y varias dependientes

2. varias independientes y una dependiente;

3. varias independientes y varias dependientes.

Ejemplos de hipótesis causales:

La sobrecarga laboral se reduce redistribuyendo tareas entre

los miembros del equipo o contratando nuevos trabajadores.

El estrés causado por el trabajo rutinario se reduce a través

del enriquecimiento de las tareas y asegurando que todos los

empleados tengan cierto control sobre ellas.

Capacitar a los jefes en habilidades de liderazgo y manejo de equipos eleva

la motivación laboral de los empleados.

Los alumnos de la UNLu que poseen niveles insuficientes de conocimientos

de historia argentina carecen de interés sobre la situación sociopolítica del

país.

Las empresas agroindustriales de la Provincia de Bs. As. mantienen una

elevada producción debido al uso de tecnología importada.

HIPÓTESIS Descriptiva Se utilizan para intentar PREDECIR un DATO O VALOR en una o más variables que se van a medir u observar.

Correlacional

Especifican relaciones entre dos o más variables. Las hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran VINCULADAS, sino como están relacionadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.

Diferencia de

grupos Se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos con respecto a variables.

Causal

Este tipo de hipótesis no solo afirma la relación entre variables y la manera en que se manifiestan sino que, además, proponen un sentido de entendimiento de la relación. Estas hipótesis establecen relaciones de causa efecto.

Guía de preguntas 1. ¿Qué son las hipótesis y cuál es su función dentro de la investigación?

2. ¿En qué casos es posible no utilizar hipótesis?

3. Definir los conceptos: Universo, Unidad deAnálisis y Unidad de Registro.

4. ¿Cuáles son los componentes de una hipótesis?

5. Establecer el significado de la definición teórica y definición operacional

de las variables. Ejemplificar.

6. Diferenciar las variables simples de las variables complejas.

7. Definir y explicar los siguientes conceptos:

Dimensiones de la variable

Indicadores de la variable.

índices.

8. ¿Cuáles son los tipos de variable? Desarrollar cada una y ejemplificar.

9. ¿Cómo se clasifican las hipótesis? Ejemplificar.