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Clases de variables

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  • 1. LAS VARIABLES EN LA INVESTIGACIÓN Clases de variables Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 2. La clasificación de las variables puede hacerse en función de criterios múltiples. Cuando examinamos la numerosa bibliografía sobre el tema, encontramos una variedad de clasificaciones. Por tal motivo, creemos conveniente tomar nota de algunas de ellas. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 3. I. CLASIFICACIÓN DE FRED KERLINGER. 1) Variables independientes y dependientes, 2) Variables activas y atributivas, y 3) Variables continuas y categóricas. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 4. VARIABLE INDEPENDIENTE: La variable independiente es la supuesta causa de la variable dependiente, que sería su efecto. La primera es el antecedente; la segunda el consecuente. Cuando decimos: si ocurre A, también se realizará B, tenemos la unión condicional de una variable independiente (A) y una variable dependiente (B). Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 5. VARIABLE INDEPENDIENTE Ejemplo: “EL APROVECHAMIENTO ESTÁ EN FUNCIÓN DE LA INTELIGENCIA.” V. I. : inteligencia. V. D.: aprovechamiento escolar. La primera (inteligencia) es la supuesta causa de la segunda (aprovechamiento escolar). Si se da A (inteligencia), entonces se dará B (inteligencia). Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 6. Una variable puede ser independiente en un estudio y dependiente en otro. “Existe unaa relación inversamente proporcional entre desnutrición infantil e inteligencia.” V. I. : V. D.: desnutrición infantil. inteligencia. La primera (desnutrición infantil.) es la supuesta causa de la segunda (menor inteligencia). Si se da A (mayor desnutrición infantil), entonces se dará B (menor inteligencia). Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 7. Variable de criterio: Algunos investigadores llaman así a la variable dependiente. Esto quiere decir que en estudios que analizan las consecuencias de un tratamiento o de algún tipo de intervención, puede ser necesario establecer requisitos o criterios con los cuales valorar el éxito de la intervención. Sin embargo el término variable dependiente tiene sentido más amplio y más general. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 8. Variable de criterio. Ejemplo: La manipulación de un fármaco A deberá producir, según la hipótesis, determinados efectos en la cepa de bacterias B, pero bajo condiciones que garanticen una total, o casi total, ausencia de contaminación. Requisito o criterio: ausencia total, o casi total, de contaminación. En ausencia de este requisito no se considerarán válidos los resultados. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 9. VARIABLES ACTIVAS: Son las variables manipuladas. "Manipular" la variable significa manejarla a voluntad con vistas al logro de determinados objetivos. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 10. VARIABLES ACTIVAS Ejemplos: Si aplicamos distintos métodos de enseñanza, estamos manipulando la variable “métodos”. Si recompensamos a un grupo de niños y castigamos a otro grupo, estamos manipulando la variable “refuerzo”. Si creamos ansiedad deliberadamente con instrucciones aburridas, estamos manipulando la variable “ansiedad”. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 11. VARIABLES ATRIBUTIVAS: Son aquellas que no se pueden manipular. No siempre es posible la manipulación de las variables. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 12. VARIABLES ATRIBUTIVAS. Ejemplos: Todas las que representan características humanas: - Inteligencia. Aptitud. Sexo. Posición socioeconómica. Actitudes, etc. Son características que no se pueden manejar a voluntad. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 13. VARIABLES ATRIBUTIVAS: Estas variables son atributos de los sujetos estudiados que no pueden manipularse a voluntad, pues, por decirlo así, han sido ya manipuladas por factores como: el medioambiente inicial, la herencia y otras circunstancias de igual naturaleza. El sexo, la predisposición hacia ciertas materias de interés, o la situación socioeconómica, entre otras cosas. Por eso son características previas que el investigador sencillamente observa y mide. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 14. VARIABLES ATRIBUTIVAS: Kerlinger señala, asimismo, que éstas son denominadas también variables organísmicas, porque son propiedades que pertenecen a un individuo, son partes de su organismo, son "características que ya poseen los individuos en diverso grado cuando llegan a la situación que se investiga" También se les llama variables de atributo. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 15. VARIABLES ACTIVAS: Son las variables manipuladas. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 16. LAS VARIABLES CONTINUAS Es aquella que puede influir en un conjunto ordenado de valores dentro de cierto intervalo. En esta definición hay dos supuestos: a) que los valores de la variable reflejan, por lo menos, un orden jerárquico, y b) que el mayor valor de la variable indica que la propiedad a la que se alude se posee en un grado óptimo, superior. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 17. LAS VARIABLES CONTINUAS Ejemplo: El caso de la variable "dogmatismo". Si consideramos que existen diversos grados de dogmatismo, entonces haremos uso de una escala en la cual se señalarán diversos valores, en un orden que va del menor al mayor. En segundo lugar, asignamos puntuaciones, de manera que la escala puede tener un intervalo de 1 a 7, siendo esta última la que indique que la propiedad o variable "dogmatismo" se halla en un individuo con esa puntuación en un grado máximo. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 18. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Son aquellas que pertenecen a una clase de medición llamada nominal. Una medición es nominal cuando las cifras asignadas a la escala de medición "son de índole numérica, pero sin el significado de números; no se las puede ordenar ni sumar; son denominaciones muy semejantes a las letras que sirven para designar conjuntos.
  • 19. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Ejemplo: Al conjunto constituido por un grupo de individuos que comparten una característica ("estudiantes de enfermería") le asignamos el símbolo "1", o "I", o "A1"; también al conjunto constituido por individuos varones le asignamos "1" y al de los individuos pertenecientes al sexo femenino, "0". En todo caso, la idea es evitar asignar el mismo número a dos conjuntos. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 20. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Ahora bien, cuando hacemos uso de variables categóricas, tenemos dos o más subconjuntos del conjunto de objetos que se mide. Los individuos son clasificados en función de una característica que define a cualquier subconjunto. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 21. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Ejemplos: “Sexo” será una variable categórica en la cual podemos distinguir "masculino" y "femenino", que en este caso serán dos subconjuntos (variable categórica dicotómica). La variable “preferencia religiosa”, en la cual distinguiremos los subconjuntos “católico”, “protestante” y “otras religones” (variable categórica politómica”. Una politomía es una división de los miembros de un grupo en tres o más subdivisiones. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 22. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Ejemplo: Dice Kerlinger que las variables categóricas son democráticas, pues en ellas no hay rango u orden jerárquico. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 23. LAS VARIABLES CATEGÓRICAS Ejemplo: Es importante señalar que, en ocasiones, a las variables categóricas, sobre todo a las dicotómicas, se les denomina variables "cualitativas", en contraste con las variables "cuantitativas", como se denominan a las variables continuas. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 24. II CLASIFICACIÓN DE ROBERTO HERNÁNDEZ. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 25. 1 Variable independiente y variable dependiente. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 26. Variable independiente y variable dependiente. Ejemplo: “A mayor grado de información sobre la deficiencia mental que el sujeto normal maneje, evitará menos la interacción con el deficiente mental.” Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 27. 2 Variable interviniente Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 28. Variables intervinientes Son aquellas que intervienen modificando la relación causal en las hipótesis multivariadas. Por ejemplo, en el esquema causal "Paga" (V. I.) y "motivación intrínseca" (V. D.), una variable interviniente puede ser "condiciones de administración de la paga" Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 29. Variables intervinientes. Ejemplo: “A mayor paga, mayor motivación intrínseca.” En el esquema causal "Paga" (V. I.) y "motivación intrínseca" (V. D.), una variable interviniente puede ser "condiciones de administración de la paga" Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 30. 3 Variable dicotómica Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 31. Variable dicotómica Aquella que incluye sólo dos categorías. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 32. Variable dicotómica Ejemplo: Sexo: masculino – femenino. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 33. 4 Variables extrañas Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 34. Variables extrañas Eventos que pueden alterar los resultados de un experimento o manipulación de variables. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.
  • 35. Variables extrañas Ejemplos: 1.La interacción entre los sujetos y el experimentador. 2. El mismo experimentador puede alterar los resultados de un experimento. 3. Condiciones en las cuales se lleva a cabo un experimento. Ponente: Ronald Alarcon Anco PhD.