SlideShare a Scribd company logo
1 of 26
Proceso de operacionalización de
variables.
MSc. José Chauca
El principal objetivo de las investigaciones
cuantitativas es medir de la forma más
exacta la realidad.
La medición es la aplicación de un instrumento para
contar o cuantificar de algún modo observaciones
de la realidad.
¿Que es una variable?
 Es un elemento distintivo que representa algo de la
naturaleza, sociedad o del pensamiento y se caracteriza por
ser medible.
 Una variable es una característica que se va a medir u
observar.
 Es una propiedad, un atributo que puede darse o no en
ciertos sujetos o fenómenos en estudio.
 También se describe como un componente de la hipótesis
científica.
Variables – Características
 Las variables deben ser de fácil observación y medición, por ejemplo, al
medir las dimensiones corporales de las personas es más fácil medir la
estatura o el peso que su superficie corporal; en el caso de medir
crecimiento de plantas es más fácil medir el diámetro del tallo principal
que la longitud de las ramas.
 Las variables deben ser de fácil relación entre sí, por ejemplo en una
persona el peso está relacionado con la edad, la estatura, el metabolismo,
el consumo calórico, el ejercicio, etc.
 Debe tomarse el mayor número de variables posibles de manera de
obtener la mayor cantidad de información posible, el número de variables
está limitado por las posibilidades del investigador de manejar dichas
variables, por ejemplo, si se desea tener el perfil demográfico de una
población, se podría requerir medir la edad, estatura, peso, temperatura
oral, sexo, color de los ojos, presión arterial sistólica y diastólica,
frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria, glucemia, colesterol, ácido
úrico, hematócritos, glóbulos blancos, etc; si el investigador no tiene las
posibilidades de medirlas todas por falta de tiempo, equipo,
adiestramiento, etc, podría limitarse a unas pocas de ellas, por ejemplo a
las cuatro primeras.
Tipos de variables: Según su naturaleza
Tipos de variables
SEGÚN EL
GRADO DE
COMPLEJIDAD
Simples
Son las que se
manifiestan
directamente
como indicadores
o unidades de
medida. No se
descomponen en
dimensiones.
Ejemplo: la edad se
manifiesta en
años cumplidos
Complejas
Aquellas que
pueden
descomponerse
en dos
dimensiones
como mínimo.
Ejemplo: La actitud
se estudia en
los aspectos:
Cognitivo
Afectivo
Conductual
¿Que es una definición conceptual de una
Variable?
 La definición conceptual de las variables establece con precisión
lo que se quiere decir cuando se usa un término.
 Es muy similar a una definición de diccionario, ya que
proporciona una definición de la variable para tener una idea
general de lo que significa.
 Por ejemplo, se podría definir la "salud" conceptualmente como
"estado de bienestar de un individuo".
 Se refiere a la descripción de las características de un objeto o
fenómeno y que se lleva a cabo mediante la búsqueda del
significado en libros o documentos especializados.
Por qué deben definirse las Variables
 Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio y, en general,
cualquier persona que lea la investigación pueda darle el mismo
significado a los términos o variables incluidos en las hipótesis, es común
que un mismo concepto se emplee de maneras distintas.
 Asegurarnos de que las variables pueden ser medidas. observadas,
evaluadas o inferidas, es decir, que de ellas se pueden obtener datos de la
realidad..
 Confrontar nuestra investigación con otras similares. Si tenemos definidas
nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de
otros estudios para saber "si hablamos de lo mismo".
 Evaluar mas adecuadamente los resultados de nuestra investigación,
porque las variables, y no solo las hipótesis, se contextualizan.
¿Qué es operacionalizar una variable?
 Es el proceso mediante el cual
se transforma la variable de
conceptos abstractos a
términos concretos,
observables y medibles, es
decir, en dimensiones e
indicadores.
 En términos simples,
operacionalizar una variable
es hacerla medible.
¿PARA QUÉ OPERACIONALIZAR UNA
VARIABLE TEÓRICA?
 Para tener una conceptualización clara de la
variable.
 Para convertirla en una o más variables empíricas
(indicadores) que son directamente observables.
 Para construir instrumentos que nos permitan
observar dichos indicadores.
 Para realizar una observación o medición
indirecta de la variable teórica.
OPERACIONALIZACION DE LAS VARIABLES
PASOS:
 Definición de la variable.
 Determinar las
dimensiones de la
variable.
 Establecer los indicadores
y sub indicadores
necesarios.
 Elaboración de las escalas
de medición.
 Indicar los ítems
relacionados en el
instrumento.
Definición Operacional de una variable
Las dimensiones
 Hacen referencia a los aspectos o facetas específicas de un
concepto que queremos investigar.
 Las dimensiones vendrían a ser subvariables.
 Ejemplo: Dimensiones del concepto "violencia de género":
tipo de violencia, agente de la violencia, ámbito social en el
que tiene lugar la violencia, consecuencias de la violencia, etc.
EI atractivo físico en un certamen de belleza se operacionaliza al aplicar
una serie de criterios que un jurado utiliza para evaluar a las candidatas;
los miembros del jurado otorgan una calificación a las contendientes en
cada criterio y después obtienen una puntuación total del atractivo
físico.
Cuando el investigador dispone de varias opciones para definir
operacionalmente una variable, debe elegir la que proporcione
mayor información sobre la variable, capte mejor su esencia, se
adecue mas a su contexto, sea mas precisa y exacta.
La operacionalización de las variables está estrechamente
vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la
recolección de datos.
Los indicadores (VARIABLES empíricas)
 Son componentes relevantes de la dimensión, se caracterizan por
ser elementos o abstracciones de la realidad, o también se pueden
definir como desagregados mínimos que vienen desde la hipótesis y
que al ser medidos se convierten en datos cuantitativos-cualitativos
con la finalidad de comprobar la veracidad o falsedad de la
hipótesis.
 Se presentan como razones, proporciones, tasas e índices.
Permite n hacer mediciones a las variables . Algunos ejemplos de
indicadores: indicadores económicos son el peso mexicano, el
kilogramo de café, la onza de oro, etc. Como indicadores de
pobreza están las migraciones, los desplazados, el desempleo, los
asentamientos suburbanos, etc.
Las variables simples se pueden operacionalizar con un solo
indicador, mientras que las variables complejas requieren de
un conjunto de indicadores
Operacionalización de una variable
Operacionalización de una variable
1. VARIABLE Definición
Conceptual
Definición
Operacional
Dimensiones Indicadores Unidad de
medida
Escala Valor final
Aprovechamiento de
los
recursos en un
servicio
hospitalario
Uso de los recursos
hospitalarios
disponibles para
atender el
número de
pacientes
solicitantes en el
mes
(oferta/demanda)
Forma
como se
utiliza cada
uno de los
recursos
institucional
es para
brindar al
usuario un
servicio de
calidad
Aprovechamiento
de los recursos
físicos
Aprovechamiento
de los recursos
humanos
Aprovechamiento
de los recursos
financieros
Porcentaje
ocupacional
de camas
Promedio de
estancia
hospitalaria
Porcentaje de
personal
Asistencial
Porcentaje de
personal
administrativo.
Porcentaje de
distribución del
presupuesto por
servicio
Nº de camas
Nº de días
Nº de
personas
Nuevos soles
De Razón o
proporción
Muy Bueno : 80% a
más
Útil : 79%-60%
Malo : 59% a menos
Bueno :
Personal Asistencial
: 70%
Personal
administrativo 30%
Malo :
Personal Asistencial
< 70%
Personal
Administrativo > 30%
Bueno :
70% para labor
asistencial
30% para labor
administrativa
Malo :
<70% labor
asistencia
>30% labor
administrativa
1. VARIABLE Definición
Conceptual
Definición
Operacional
Dimensiones Indicadores Unidad
de
medida
Escala Valor final
Nivel de Emoción
Expresada de los
familiares de
Pacientes
esquizofrénicos.
Es la atmosfera
emocional del
ambiente que
refleja el
familiar del
paciente
esquizofrénico
y que esta
compuesta de
la critica, la
sobreprotección
y hostilidad.
Es el nivel de
critica, hostilidad
y
sobreprotección
que expresa el
familiar
responsable del
cuidado del
paciente
esquizofrénico.
Medido a través
de un
cuestionario
Critica
Hostilidad
Sobreprotección
Evaluación negativa
del comportamiento
del paciente
Expresión de
desagrado o
molestia ante la
aparición de signos
de la enfermedad
Rechazo
generalizado al
paciente.
Expresiones y
actitudes
degradantes al
paciente
Restricción excesiva
del paciente para el
autocuidado
Autosacrificio del
familiar.
Puntaje
Puntaje
Puntaje
De Intervalo
De Intervalo
De Intervalo
Nivel Alto : 80
puntos a más
Nivel Medio : 60 a
79 puntos
Nivel Bajo : de 59
puntos a menos
Nivel Alto : 80
puntos a más
Nivel Medio : 60 a
79 puntos
Nivel Bajo : de 59
puntos a menos
Nivel Alto : 80
puntos a más
Nivel Medio : 60 a
79 puntos
Nivel Bajo : de 59
puntos a menos
Operacionalización de una variable
Resumen
• ¿Dónde se identifican las variables?
• ¿Dónde definimos a las variables?
• ¿Dónde observamos o medimos a las variables?
En el PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA  Aparecen las variables principales
En el MARCO TEORICO  Conceptualización de las variables
En el DISEÑO METODOLOGICO  Operacionalizacion de las variables

More Related Content

What's hot

Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad arqluziutet
 
Variables y escala de medición
Variables y escala de mediciónVariables y escala de medición
Variables y escala de mediciónabemen
 
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...uabcpsique
 
4. tipo y diseño de la investigacion
4.  tipo y diseño de la investigacion4.  tipo y diseño de la investigacion
4. tipo y diseño de la investigacionEdgar Condor Capcha
 
Instrumentos cuantitativos
Instrumentos cuantitativosInstrumentos cuantitativos
Instrumentos cuantitativosWilson1985
 
Diseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación CuantitativaDiseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación Cuantitativagambitguille
 
Recomendaciones de investigación
Recomendaciones de investigaciónRecomendaciones de investigación
Recomendaciones de investigacióncarmen cardenas
 
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudio
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudioJustificacion, limitaciones y viabilidad del estudio
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudioNilton J. Málaga
 
Muestreo por Conveniencia
Muestreo por ConvenienciaMuestreo por Conveniencia
Muestreo por ConvenienciaRose Vincenty
 
Operacionalización variables sampieri
Operacionalización variables sampieriOperacionalización variables sampieri
Operacionalización variables sampieriEulalia Peralta
 
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.natali machado parra
 
Estructura del Marco Metodológico
Estructura del Marco MetodológicoEstructura del Marco Metodológico
Estructura del Marco MetodológicoCamillo Di Crescenzo
 

What's hot (20)

Niveles de investigacion
Niveles de investigacionNiveles de investigacion
Niveles de investigacion
 
Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad
 
Escalas de medición
Escalas de mediciónEscalas de medición
Escalas de medición
 
7. población y muestra
7. población y muestra 7. población y muestra
7. población y muestra
 
Variables y escala de medición
Variables y escala de mediciónVariables y escala de medición
Variables y escala de medición
 
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
 
4. tipo y diseño de la investigacion
4.  tipo y diseño de la investigacion4.  tipo y diseño de la investigacion
4. tipo y diseño de la investigacion
 
Capitulo iii. metodologia de investigación ejemplo pdf
Capitulo iii. metodologia de investigación ejemplo pdfCapitulo iii. metodologia de investigación ejemplo pdf
Capitulo iii. metodologia de investigación ejemplo pdf
 
Identificación de Variables - Tema 5
Identificación de Variables - Tema 5Identificación de Variables - Tema 5
Identificación de Variables - Tema 5
 
Instrumentos cuantitativos
Instrumentos cuantitativosInstrumentos cuantitativos
Instrumentos cuantitativos
 
Unidades de análisis
Unidades de análisisUnidades de análisis
Unidades de análisis
 
Diseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación CuantitativaDiseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación Cuantitativa
 
Recomendaciones de investigación
Recomendaciones de investigaciónRecomendaciones de investigación
Recomendaciones de investigación
 
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudio
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudioJustificacion, limitaciones y viabilidad del estudio
Justificacion, limitaciones y viabilidad del estudio
 
Muestreo por Conveniencia
Muestreo por ConvenienciaMuestreo por Conveniencia
Muestreo por Conveniencia
 
Operacionalización variables sampieri
Operacionalización variables sampieriOperacionalización variables sampieri
Operacionalización variables sampieri
 
PoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y MuestraPoblacióN Y Muestra
PoblacióN Y Muestra
 
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.
Cuadro comparativo investigacion cuantitativa y cualitativa.
 
Resultados Esperados
Resultados EsperadosResultados Esperados
Resultados Esperados
 
Estructura del Marco Metodológico
Estructura del Marco MetodológicoEstructura del Marco Metodológico
Estructura del Marco Metodológico
 

Viewers also liked

Preguntas de investigación e hipótesis
Preguntas de investigación e hipótesisPreguntas de investigación e hipótesis
Preguntas de investigación e hipótesisMartha Salas Camacho
 
Objetivos de un proyecto de investigacion
Objetivos de un proyecto de investigacionObjetivos de un proyecto de investigacion
Objetivos de un proyecto de investigacionUniversity of Tolima
 
Variables operacionalización
Variables operacionalización Variables operacionalización
Variables operacionalización fiorella gomez
 
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufront
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufrontOperacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufront
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufrontMayra Medina
 
Operacionalizacion de variables 2013
Operacionalizacion de variables 2013Operacionalizacion de variables 2013
Operacionalizacion de variables 2013Jessica Yace Martinez
 
Procesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datosProcesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datosfelixeguzman
 
3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion
3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion
3.Sustento teorico. Paso 3 de la InvestigacionEdison Coimbra G.
 
Diseño metodologico
Diseño metodologicoDiseño metodologico
Diseño metodologicocalube55
 
Operacionalizacion matriz de variables
Operacionalizacion matriz de variablesOperacionalizacion matriz de variables
Operacionalizacion matriz de variablesemartineza
 
Magnitud inversamente proporcional
Magnitud inversamente proporcionalMagnitud inversamente proporcional
Magnitud inversamente proporcionalMaría Pizarro
 

Viewers also liked (15)

Variables de investigación
Variables de investigaciónVariables de investigación
Variables de investigación
 
Preguntas de investigación e hipótesis
Preguntas de investigación e hipótesisPreguntas de investigación e hipótesis
Preguntas de investigación e hipótesis
 
Objetivos de un proyecto de investigacion
Objetivos de un proyecto de investigacionObjetivos de un proyecto de investigacion
Objetivos de un proyecto de investigacion
 
Variables operacionalización
Variables operacionalización Variables operacionalización
Variables operacionalización
 
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufront
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufrontOperacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufront
Operacionalizacion de-variables tesis-de-grado-felixcom_iufront
 
Escala likert
Escala likertEscala likert
Escala likert
 
Operacionalizacion de variables 2013
Operacionalizacion de variables 2013Operacionalizacion de variables 2013
Operacionalizacion de variables 2013
 
Procesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datosProcesamiento y analisis de datos
Procesamiento y analisis de datos
 
3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion
3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion
3.Sustento teorico. Paso 3 de la Investigacion
 
Diseño metodologico
Diseño metodologicoDiseño metodologico
Diseño metodologico
 
Operacionalizacion matriz de variables
Operacionalizacion matriz de variablesOperacionalizacion matriz de variables
Operacionalizacion matriz de variables
 
Magnitud inversamente proporcional
Magnitud inversamente proporcionalMagnitud inversamente proporcional
Magnitud inversamente proporcional
 
Fuentes Primarias y Secundarias
Fuentes Primarias y SecundariasFuentes Primarias y Secundarias
Fuentes Primarias y Secundarias
 
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADESCRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
 
Tipos de escalas y variables estadísticas
Tipos de escalas y variables estadísticasTipos de escalas y variables estadísticas
Tipos de escalas y variables estadísticas
 

Similar to Proceso de operacionalización de variables

Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del marLuisaCarrillo12
 
Tecnologia maria del mar
Tecnologia maria del marTecnologia maria del mar
Tecnologia maria del marLuisaCarrillo12
 
Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del marLuisaCarrillo12
 
Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del marLuisaCarrillo12
 
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULS
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULSOperacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULS
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULSNimrod Quintanilla
 
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...SistemadeEstudiosMed
 
VARIABLES E HIPOTESIS
VARIABLES E HIPOTESISVARIABLES E HIPOTESIS
VARIABLES E HIPOTESISKA DD
 
IM - Operatividad de las Variables.pptx
IM - Operatividad de las Variables.pptxIM - Operatividad de las Variables.pptx
IM - Operatividad de las Variables.pptxmilennirv2806
 
Operacionalización de variables-...1.pptx
Operacionalización de variables-...1.pptxOperacionalización de variables-...1.pptx
Operacionalización de variables-...1.pptxarmandoantoniomartin1
 
Operacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variableOperacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variableSaory Kido
 
Hipotesis y variables
Hipotesis y variablesHipotesis y variables
Hipotesis y variablesMarlene_Misle
 
Definción y medicion variables2pdf
Definción y medicion variables2pdfDefinción y medicion variables2pdf
Definción y medicion variables2pdfeduticfcpys
 
Operacionalizacion
OperacionalizacionOperacionalizacion
Operacionalizacionraul
 
Objetivo Hipotesis Variables
Objetivo Hipotesis VariablesObjetivo Hipotesis Variables
Objetivo Hipotesis VariablesYemita Mustang
 
Variables de investigación
Variables de investigaciónVariables de investigación
Variables de investigaciónDaniel Sequeira
 

Similar to Proceso de operacionalización de variables (20)

Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del mar
 
Tecnologia maria del mar
Tecnologia maria del marTecnologia maria del mar
Tecnologia maria del mar
 
maria del mar
maria del marmaria del mar
maria del mar
 
Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del mar
 
Estadistica maria del mar
Estadistica maria del marEstadistica maria del mar
Estadistica maria del mar
 
Operacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variablesOperacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variables
 
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULS
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULSOperacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULS
Operacionalización de variables - Métodos y Técnicas de investigación - ULS
 
Seminario ii teorías
Seminario ii teoríasSeminario ii teorías
Seminario ii teorías
 
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...
Investigación en ciencias de la salud, variables, metodología, análisis estad...
 
VARIABLES E HIPOTESIS
VARIABLES E HIPOTESISVARIABLES E HIPOTESIS
VARIABLES E HIPOTESIS
 
IM - Operatividad de las Variables.pptx
IM - Operatividad de las Variables.pptxIM - Operatividad de las Variables.pptx
IM - Operatividad de las Variables.pptx
 
Operacionalización de variables-...1.pptx
Operacionalización de variables-...1.pptxOperacionalización de variables-...1.pptx
Operacionalización de variables-...1.pptx
 
Operacionalizacion 2
Operacionalizacion 2Operacionalizacion 2
Operacionalizacion 2
 
Operacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variableOperacionalizacion de variable
Operacionalizacion de variable
 
Hipotesis y variables
Hipotesis y variablesHipotesis y variables
Hipotesis y variables
 
Definción y medicion variables2pdf
Definción y medicion variables2pdfDefinción y medicion variables2pdf
Definción y medicion variables2pdf
 
Operacionalizacion
OperacionalizacionOperacionalizacion
Operacionalizacion
 
Metodologia
MetodologiaMetodologia
Metodologia
 
Objetivo Hipotesis Variables
Objetivo Hipotesis VariablesObjetivo Hipotesis Variables
Objetivo Hipotesis Variables
 
Variables de investigación
Variables de investigaciónVariables de investigación
Variables de investigación
 

More from Univ Peruana Los Andes

Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...
Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...
Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...Univ Peruana Los Andes
 
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomialPsico 14ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomialUniv Peruana Los Andes
 
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomialPsico 13ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomialUniv Peruana Los Andes
 
Odonto. 9na muestreo y tamaño de muestra
Odonto. 9na muestreo  y tamaño de muestraOdonto. 9na muestreo  y tamaño de muestra
Odonto. 9na muestreo y tamaño de muestraUniv Peruana Los Andes
 
10ma psico practica correlación lineal
10ma  psico practica correlación lineal10ma  psico practica correlación lineal
10ma psico practica correlación linealUniv Peruana Los Andes
 
9na psico practica muestreo media y proporción
9na  psico practica muestreo media y proporción9na  psico practica muestreo media y proporción
9na psico practica muestreo media y proporciónUniv Peruana Los Andes
 
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestra
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestraPsico. 9na muestreo. tamaño de muestra
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestraUniv Peruana Los Andes
 
4ta practica psico medidas dispersión
4ta practica psico  medidas dispersión4ta practica psico  medidas dispersión
4ta practica psico medidas dispersiónUniv Peruana Los Andes
 
Silabo 2015 estadisica psicol i mayhuasca
Silabo 2015 estadisica psicol i  mayhuascaSilabo 2015 estadisica psicol i  mayhuasca
Silabo 2015 estadisica psicol i mayhuascaUniv Peruana Los Andes
 

More from Univ Peruana Los Andes (20)

Fracturas faciales niños
Fracturas faciales niñosFracturas faciales niños
Fracturas faciales niños
 
Index peñarrocha mayo 2017
Index peñarrocha mayo 2017 Index peñarrocha mayo 2017
Index peñarrocha mayo 2017
 
Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...
Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...
Estudio de fracasos tras cirugías endodonticas evaluados por diversos métodos...
 
Proceso de obtención de datos
Proceso de obtención de datosProceso de obtención de datos
Proceso de obtención de datos
 
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomialPsico 14ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 14ava. probabilidades y distribución binomial
 
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomialPsico 13ava. probabilidades y distribución binomial
Psico 13ava. probabilidades y distribución binomial
 
Psico. 12ava. ji cuadrada
Psico. 12ava. ji cuadradaPsico. 12ava. ji cuadrada
Psico. 12ava. ji cuadrada
 
Psico. 11ma. regresión lineal
Psico. 11ma. regresión linealPsico. 11ma. regresión lineal
Psico. 11ma. regresión lineal
 
Odonto. 9na muestreo y tamaño de muestra
Odonto. 9na muestreo  y tamaño de muestraOdonto. 9na muestreo  y tamaño de muestra
Odonto. 9na muestreo y tamaño de muestra
 
10ma psico practica correlación lineal
10ma  psico practica correlación lineal10ma  psico practica correlación lineal
10ma psico practica correlación lineal
 
9na psico practica muestreo media y proporción
9na  psico practica muestreo media y proporción9na  psico practica muestreo media y proporción
9na psico practica muestreo media y proporción
 
Psico. 10m correlación lineal
Psico. 10m correlación linealPsico. 10m correlación lineal
Psico. 10m correlación lineal
 
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestra
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestraPsico. 9na muestreo. tamaño de muestra
Psico. 9na muestreo. tamaño de muestra
 
Psico 6ta medidas posición relativa
Psico 6ta  medidas posición relativaPsico 6ta  medidas posición relativa
Psico 6ta medidas posición relativa
 
6ta practica psico medidas posición
6ta practica psico  medidas posición6ta practica psico  medidas posición
6ta practica psico medidas posición
 
Tests piscométricos. aliaga
Tests piscométricos. aliagaTests piscométricos. aliaga
Tests piscométricos. aliaga
 
Escalas o índices psicologia
Escalas o índices psicologiaEscalas o índices psicologia
Escalas o índices psicologia
 
Psico 4ta medidas de dispersion
Psico 4ta medidas de dispersionPsico 4ta medidas de dispersion
Psico 4ta medidas de dispersion
 
4ta practica psico medidas dispersión
4ta practica psico  medidas dispersión4ta practica psico  medidas dispersión
4ta practica psico medidas dispersión
 
Silabo 2015 estadisica psicol i mayhuasca
Silabo 2015 estadisica psicol i  mayhuascaSilabo 2015 estadisica psicol i  mayhuasca
Silabo 2015 estadisica psicol i mayhuasca
 

Recently uploaded

Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdfFactores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdfJonathanCovena1
 
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...rosalindatellodelagu
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESOluismii249
 
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxActividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxpaogar2178
 
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptxPLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptxCamuchaCrdovaAlonso
 
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptx
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptxAEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptx
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptxhenarfdez
 
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdfLa Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfactiv4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfRosabel UA
 
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración AmbientalLa Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración AmbientalJonathanCovena1
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024IES Vicent Andres Estelles
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxFernando Solis
 
Ensayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitario
Ensayo Paes competencia matematicas 2 PreuniversitarioEnsayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitario
Ensayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitariolucianosaldivia3
 
Código Civil de la República Bolivariana de Venezuela
Código Civil de la República Bolivariana de VenezuelaCódigo Civil de la República Bolivariana de Venezuela
Código Civil de la República Bolivariana de Venezuelabeltranponce75
 
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtualesLos avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtualesMarisolMartinez707897
 

Recently uploaded (20)

Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
 
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdfFactores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
Factores que intervienen en la Administración por Valores.pdf
 
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...
UNIDAD DE APRENDIZAJE DE PRIMER GRADO DEL MES DE MAYO PARA TRABAJAR CON ESTUD...
 
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdfSesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
Sesión de clase APC: Los dos testigos.pdf
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 2º de la ESO
 
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxActividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
 
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan EudesNovena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
 
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptxPLAN LECTOR 2024  integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
PLAN LECTOR 2024 integrado nivel inicial-miercoles 10.pptx
 
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptx
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptxAEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptx
AEC2. Egipto Antiguo. Adivina, Adivinanza.pptx
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdfLa Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
 
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfactiv4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
 
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración AmbientalLa Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
Ensayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitario
Ensayo Paes competencia matematicas 2 PreuniversitarioEnsayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitario
Ensayo Paes competencia matematicas 2 Preuniversitario
 
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptx
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptxPower Point E. S.: Los dos testigos.pptx
Power Point E. S.: Los dos testigos.pptx
 
Código Civil de la República Bolivariana de Venezuela
Código Civil de la República Bolivariana de VenezuelaCódigo Civil de la República Bolivariana de Venezuela
Código Civil de la República Bolivariana de Venezuela
 
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomasPP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
 
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtualesLos avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
 

Proceso de operacionalización de variables

  • 1. Proceso de operacionalización de variables. MSc. José Chauca
  • 2. El principal objetivo de las investigaciones cuantitativas es medir de la forma más exacta la realidad.
  • 3. La medición es la aplicación de un instrumento para contar o cuantificar de algún modo observaciones de la realidad.
  • 4. ¿Que es una variable?  Es un elemento distintivo que representa algo de la naturaleza, sociedad o del pensamiento y se caracteriza por ser medible.  Una variable es una característica que se va a medir u observar.  Es una propiedad, un atributo que puede darse o no en ciertos sujetos o fenómenos en estudio.  También se describe como un componente de la hipótesis científica.
  • 5. Variables – Características  Las variables deben ser de fácil observación y medición, por ejemplo, al medir las dimensiones corporales de las personas es más fácil medir la estatura o el peso que su superficie corporal; en el caso de medir crecimiento de plantas es más fácil medir el diámetro del tallo principal que la longitud de las ramas.  Las variables deben ser de fácil relación entre sí, por ejemplo en una persona el peso está relacionado con la edad, la estatura, el metabolismo, el consumo calórico, el ejercicio, etc.  Debe tomarse el mayor número de variables posibles de manera de obtener la mayor cantidad de información posible, el número de variables está limitado por las posibilidades del investigador de manejar dichas variables, por ejemplo, si se desea tener el perfil demográfico de una población, se podría requerir medir la edad, estatura, peso, temperatura oral, sexo, color de los ojos, presión arterial sistólica y diastólica, frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria, glucemia, colesterol, ácido úrico, hematócritos, glóbulos blancos, etc; si el investigador no tiene las posibilidades de medirlas todas por falta de tiempo, equipo, adiestramiento, etc, podría limitarse a unas pocas de ellas, por ejemplo a las cuatro primeras.
  • 6. Tipos de variables: Según su naturaleza
  • 7. Tipos de variables SEGÚN EL GRADO DE COMPLEJIDAD Simples Son las que se manifiestan directamente como indicadores o unidades de medida. No se descomponen en dimensiones. Ejemplo: la edad se manifiesta en años cumplidos Complejas Aquellas que pueden descomponerse en dos dimensiones como mínimo. Ejemplo: La actitud se estudia en los aspectos: Cognitivo Afectivo Conductual
  • 8. ¿Que es una definición conceptual de una Variable?  La definición conceptual de las variables establece con precisión lo que se quiere decir cuando se usa un término.  Es muy similar a una definición de diccionario, ya que proporciona una definición de la variable para tener una idea general de lo que significa.  Por ejemplo, se podría definir la "salud" conceptualmente como "estado de bienestar de un individuo".  Se refiere a la descripción de las características de un objeto o fenómeno y que se lleva a cabo mediante la búsqueda del significado en libros o documentos especializados.
  • 9. Por qué deben definirse las Variables  Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio y, en general, cualquier persona que lea la investigación pueda darle el mismo significado a los términos o variables incluidos en las hipótesis, es común que un mismo concepto se emplee de maneras distintas.  Asegurarnos de que las variables pueden ser medidas. observadas, evaluadas o inferidas, es decir, que de ellas se pueden obtener datos de la realidad..  Confrontar nuestra investigación con otras similares. Si tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber "si hablamos de lo mismo".  Evaluar mas adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables, y no solo las hipótesis, se contextualizan.
  • 10.
  • 11. ¿Qué es operacionalizar una variable?  Es el proceso mediante el cual se transforma la variable de conceptos abstractos a términos concretos, observables y medibles, es decir, en dimensiones e indicadores.  En términos simples, operacionalizar una variable es hacerla medible.
  • 12. ¿PARA QUÉ OPERACIONALIZAR UNA VARIABLE TEÓRICA?  Para tener una conceptualización clara de la variable.  Para convertirla en una o más variables empíricas (indicadores) que son directamente observables.  Para construir instrumentos que nos permitan observar dichos indicadores.  Para realizar una observación o medición indirecta de la variable teórica.
  • 13. OPERACIONALIZACION DE LAS VARIABLES PASOS:  Definición de la variable.  Determinar las dimensiones de la variable.  Establecer los indicadores y sub indicadores necesarios.  Elaboración de las escalas de medición.  Indicar los ítems relacionados en el instrumento.
  • 15. Las dimensiones  Hacen referencia a los aspectos o facetas específicas de un concepto que queremos investigar.  Las dimensiones vendrían a ser subvariables.  Ejemplo: Dimensiones del concepto "violencia de género": tipo de violencia, agente de la violencia, ámbito social en el que tiene lugar la violencia, consecuencias de la violencia, etc.
  • 16. EI atractivo físico en un certamen de belleza se operacionaliza al aplicar una serie de criterios que un jurado utiliza para evaluar a las candidatas; los miembros del jurado otorgan una calificación a las contendientes en cada criterio y después obtienen una puntuación total del atractivo físico.
  • 17.
  • 18. Cuando el investigador dispone de varias opciones para definir operacionalmente una variable, debe elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor su esencia, se adecue mas a su contexto, sea mas precisa y exacta.
  • 19. La operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos.
  • 20.
  • 21. Los indicadores (VARIABLES empíricas)  Son componentes relevantes de la dimensión, se caracterizan por ser elementos o abstracciones de la realidad, o también se pueden definir como desagregados mínimos que vienen desde la hipótesis y que al ser medidos se convierten en datos cuantitativos-cualitativos con la finalidad de comprobar la veracidad o falsedad de la hipótesis.  Se presentan como razones, proporciones, tasas e índices. Permite n hacer mediciones a las variables . Algunos ejemplos de indicadores: indicadores económicos son el peso mexicano, el kilogramo de café, la onza de oro, etc. Como indicadores de pobreza están las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos suburbanos, etc.
  • 22. Las variables simples se pueden operacionalizar con un solo indicador, mientras que las variables complejas requieren de un conjunto de indicadores
  • 24. Operacionalización de una variable 1. VARIABLE Definición Conceptual Definición Operacional Dimensiones Indicadores Unidad de medida Escala Valor final Aprovechamiento de los recursos en un servicio hospitalario Uso de los recursos hospitalarios disponibles para atender el número de pacientes solicitantes en el mes (oferta/demanda) Forma como se utiliza cada uno de los recursos institucional es para brindar al usuario un servicio de calidad Aprovechamiento de los recursos físicos Aprovechamiento de los recursos humanos Aprovechamiento de los recursos financieros Porcentaje ocupacional de camas Promedio de estancia hospitalaria Porcentaje de personal Asistencial Porcentaje de personal administrativo. Porcentaje de distribución del presupuesto por servicio Nº de camas Nº de días Nº de personas Nuevos soles De Razón o proporción Muy Bueno : 80% a más Útil : 79%-60% Malo : 59% a menos Bueno : Personal Asistencial : 70% Personal administrativo 30% Malo : Personal Asistencial < 70% Personal Administrativo > 30% Bueno : 70% para labor asistencial 30% para labor administrativa Malo : <70% labor asistencia >30% labor administrativa
  • 25. 1. VARIABLE Definición Conceptual Definición Operacional Dimensiones Indicadores Unidad de medida Escala Valor final Nivel de Emoción Expresada de los familiares de Pacientes esquizofrénicos. Es la atmosfera emocional del ambiente que refleja el familiar del paciente esquizofrénico y que esta compuesta de la critica, la sobreprotección y hostilidad. Es el nivel de critica, hostilidad y sobreprotección que expresa el familiar responsable del cuidado del paciente esquizofrénico. Medido a través de un cuestionario Critica Hostilidad Sobreprotección Evaluación negativa del comportamiento del paciente Expresión de desagrado o molestia ante la aparición de signos de la enfermedad Rechazo generalizado al paciente. Expresiones y actitudes degradantes al paciente Restricción excesiva del paciente para el autocuidado Autosacrificio del familiar. Puntaje Puntaje Puntaje De Intervalo De Intervalo De Intervalo Nivel Alto : 80 puntos a más Nivel Medio : 60 a 79 puntos Nivel Bajo : de 59 puntos a menos Nivel Alto : 80 puntos a más Nivel Medio : 60 a 79 puntos Nivel Bajo : de 59 puntos a menos Nivel Alto : 80 puntos a más Nivel Medio : 60 a 79 puntos Nivel Bajo : de 59 puntos a menos Operacionalización de una variable
  • 26. Resumen • ¿Dónde se identifican las variables? • ¿Dónde definimos a las variables? • ¿Dónde observamos o medimos a las variables? En el PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA  Aparecen las variables principales En el MARCO TEORICO  Conceptualización de las variables En el DISEÑO METODOLOGICO  Operacionalizacion de las variables