Unidad 3 - Tema 2 Maquetado word

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INTRODUCCIÓN A LA METODOLOGÍA DE LA 
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 
Unidad 3. Tema 2. Elaboración de índices 
 
 
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La construcción de índices 
 
Arrancamos una nueva semana de estudio. La clase pasada explicamos algunos 
conceptos básicos y necesarios del proceso de operacionalización, que significa 
convertir los conceptos abstractos en “indicadores” observables empíricamente. A 
partir de ello, en la presente clase se buscará explicar el proceso de construcción de 
índices que permitan sintetizar todos los diversos valores arrojados por cada 
indicador, en un solo valor. 
En la clase anterior vimos cómo un concepto abstracto se puede descomponer en una 
serie de indicadores empíricamente observables. Ahora bien, cada uno de esos 
indicadores arrojará un resultado diferente. Pero nuestro interés original era medir el 
concepto, definido ahora operacionalmente y convertido en variable. ¿Cómo reunimos 
todos esos valores en un solo valor, que de cuenta de la totalidad del concepto? 
Supongamos que estamos midiendo la vulnerabilidad barrial (Pezzuchi et. al., 2021). 
Los indicadores en un barrio determinado nos arrojan que hay un alto grado de 
vandalismo a las escuelas, pero hay un bajo nivel de balaceras. El robo residencial, 
en términos comparativos es medio, y hay un alto grado de homicidios. Entonces, 
teniendo en cuenta todos estos valores, entre otros que componen el Índice, ¿cuál es 
el grado de vulnerabilidad barrial de este barrio determinado? ¿Es alto, medio o bajo? 
En la presente clase vamos a explicar algunas maneras de reunir todos los resultados 
que arrojan los indicadores en un solo resultado, denominado indicador sintético. 
Entre los indicadores sintéticos los más comunes son los índices que nos permiten 
ordenar los casos analizados según el grado o intensidad en que presenten el 
fenómeno medido. Por ejemplo, podemos ordenar los barrios de un determinado 
municipio según su mayor o menor grado de vulnerabilidad barrial. 
Hay diferentes maneras de construir índices, que pueden implicar desde operaciones 
relativamente sencillas hasta complejos cálculos matemáticos. En esta clase 
desarrollaremos algunas de las más comunes. 
 
 
Interpretando los indicadores 
 
Un primer punto a tener en cuenta es que no siempre resulta necesario sintetizar los 
resultados de los indicadores en un solo resultado. Una posibilidad es analizar cada 
uno de los indicadores por separado. Vamos a tomar un ejemplo real. El INDEC realiza 
trimestralmente mediciones sobre el mercado de trabajo. Para ello utiliza cuatro 
indicadores principales: tasa de actividad, tasa de empleo, tasa de desocupación y 
tasa de subocupación. Los resultados de estos indicadores no se sintetizan en un solo 
resultado sino que estadísticamente se analiza cada uno de ellos por separado. La 
siguiente imagen, tomada del informe del INDEC Trabajo e ingresos correspondiente 
al tercer trimestre de 2022, ilustra los resultados de los principales indicadores del 
mercado de trabajo en Argentina para dicho período. 
 
 
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La construcción de Índices 
 
Realizada la aclaración precedente, avancemos ahora en los procedimientos que 
podemos llevar a cabo cuando sí queremos reunir los resultados de cada uno de los 
indicadores en un solo resultado. 
Mencionamos que un concepto se descompone en una serie de indicadores, por lo 
general más de uno. Ahora bien, una primera cuestión a tener en cuenta es si todos 
esos indicadores tienen la misma importancia dentro del concepto, o si cada uno de 
ellos tiene una importancia diferente. ¿Todos los indicadores son igualmente 
relevantes o algunos tienen más importancia que otros? Estas decisiones tienen que 
traducirse matemáticamente, asignando un “peso” relativo a cada uno de los 
indicadores. Por ejemplo si tenemos 4 indicadores para un concepto y el concepto 
representa el 100%, si consideramos que todos los indicadores tienen la misma 
importancia, entonces cada indicador incidirá en un 25% en el resultado final. Pero 
también podemos considerar, de acuerdo a nuestro marco teórico, que tienen distinto 
peso. Por ejemplo, podemos considerar que el Indicador 1 y en Indicador 2 inciden en 
un 30% cada uno, mientras que los Indicadores 3 y 4 inciden cada uno en un 20%. 
Esta operación, consistente en asignar un peso o importancia relativa a cada 
indicador, y expresarla numéricamente, se denomina ponderación. 
Tomemos un ejemplo real de uso cotidiano, para luego pasar a los temas de nuestras 
disciplinas. De entre los muchos productos cuya variación de precios se mide para 
estimar la inflación, dos de ellos son la leche y el tabaco. ¿Cuál de ellos consideran 
que tendrá más importancia a la hora de construir el Índice de inflación? ¿Tendrán los 
 
 
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dos la misma importancia, o tendrá uno más importancia que otro? Adivinaron. Para 
el área del Gran Buenos Aires, el INDEC (2019) otorga un peso de 3,45% a los lácteos, 
y un 1,85% al tabaco. De este modo, por más que el tabaco aumente más que la 
leche, su incidencia en la inflación, medida de esta manera, será menor. 
Ahora bien, ¿cuáles son específicamente las operaciones que se realizan para 
sintetizar los valores de los indicadores y construir los Índices? Estas operaciones son 
muy variadas y pueden ir desde procedimientos muy sencillos como el simple conteo, 
hasta operaciones matemáticas complejas. Los procedimientos pueden depender de 
la cantidad de indicadores, del tipo de variables con que contemos (lo desarrollaremos 
en la Clase 5), y de criterios teórico-metodológicos. Lo importante es comprender cuál 
es la lógica de estos procedimientos. Para eso desarrollaremos algunos ejemplos de 
distintos tipos de índices. 
 
 
Índices aditivos 
 
El término aditivo proviene de adición (suma). Como el nombre lo indica, el 
procedimiento consiste en ir sumando los resultados arrojados por cada indicador. 
 
Índices aditivos con variables dicotómicas 
Dentro de las diferentes maneras de construir índices aditivos, la más sencilla es con 
indicadores dicotómicos, es decir, que se definan por la presencia o ausencia de 
determinada característica. Veamos un ejemplo. Para medir la pobreza en Chile, se 
consideran una serie de indicadores, como se detalla en la imagen. La posesión de 
cada una de estas características se cuenta como 1. De este modo, será más pobre 
aquel hogar cuya suma resulte mayor, es decir que cuente con más características 
negativas. En este caso se pondera a todos los indicadores por igual: todos valen 1. 
Siguiendo lo detallado en la imagen, si por ejemplo un hogar cuenta con uno de sus 
miembros mayores de 18 que no ha alcanzado el grado de escolaridad establecido 
por la ley (variable “escolaridad), sumará un punto. Si a su vez un miembro de ese 
hogar se encuentra desocupado (variable “ocupación”), sumará un punto más 
totalizando hasta el momento dos puntos, y así sucesivamente. Será más pobre el 
hogar que tenga más puntos. 
 
 
 
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Índices aditivos con variables categoriales 
Hay otros casos donde el resultado de los indicadores no puede reducirse a dos 
categorías, sino que es necesario incluir más posibilidades. Los posibles estados de 
esos indicadores entendidos como variables, pueden ser más de dos. En este caso 
debemos ponderar, es decir dar un puntaje, a cada una de las categorías. Veamos un 
ejemplo. Recordamos en primer lugar que los indicadores son variables. Supongamos 
que para un concepto determinado, utilizamos un indicador que es “máximo nivel de 
estudios formales alcanzado”, y de acuerdo a nuestro marco teórico consideramos 
que ese indicador incide en un 25% en la totalidad del concepto. Las categorías de 
esta variable podrían ser “sin estudios”, “primario”, “secundario” y “superior”. 
Deberemos asignar un puntaje a cada una de ellas, donde la más alta “superior” tenga 
el máximo puntaje (25) y la más baja “sin estudios” tenga 0. Resta resolver las que se 
encuentran en el medio. Lo podemos resolver por ejemplo de estamanera: 
 
 
 
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Indicador (variable): máximo nivel de estudios formales alcanzado. Ponderación: 25% 
Ponderación de las categorías: 
 
Sin estudios = 0 
Primario = 8 
Secundario = 16 
Superior = 25 
 
Lo mismo deberemos hacer con cada uno de los indicadores que compongan el 
concepto que estamos midiendo. La suma de los resultados de cada uno de los 
indicadores nos dará el resultado final, que se recomienda que esté calculado sobre 
un total de 100 
Es preciso notar que las categorías representan un orden de menor a mayor o 
viceversa, según cómo se las ordene. De modo que se pueda asignar un mayor 
puntaje a la más alta, y un mejor puntaje a la más baja. Este resulta un requisito 
imprescindible para la construcción de este tipo de índices. 
 
Índices aditivos con variables numéricas, o multiplicativos 
Cuando los indicadores que utilizamos arrojan en sí mismos valores numéricos, lo que 
realiza habitualmente es multiplicar ese resultado por el valor de la ponderación, lo 
que se denomina promedio ponderado. Es el caso mencionado de los indicadores 
utilizados para medir la inflación, y también del Índice de Vulnerabilidad Barrial. 
Se resuelve de la siguiente manera. Decíamos que la leche representa un 3,45% del 
índice, y el tabaco, un 1,85% (las ponderaciones de todos los productos deben sumar 
un 100%). Supongamos también, que respecto del mes pasado la leche aumentó un 
2,36%, y el tabaco aumentó un 4,42%. El cálculo sería el siguiente. 
 
 
Leche: 2,36 * 0,0345 = 0,0814 
Tabaco: 3,42 * 0,0185 = 0,0633 
 
La misma operación se realiza con el resto de los indicadores, luego se suman y se 
dividen por la suma de todos los ponderadores (0,0345 + 0,0185… etc.). La operación 
se trata de un promedio (se suman todas las variaciones de precios y se dividen por 
la cantidad de productos medidos). Pero como se le asigna un valor diferencial a cada 
uno de los resultados, es decir, una ponderación, se trata de un promedio ponderado. 
Producto de esta ponderación, el tabaco, que en este ejemplo ficticio aumentó más 
que la leche, no obstante va a incidir en menor medida en el resultado final. Más allá 
de las operaciones matemáticas, que a medida que vamos avanzando con los 
ejemplos van resultando más complejas, lo que nos interesa como objetivo del curso 
es poder comprender la lógica con la que están construidos este tipo de indicadores. 
Un ejemplo de este tipo de índice es el Índice de Vulnerabilidad Barrial (IVB) 
(Pezzuchi et al.: 2021). El cálculo de este índice reviste mayor complejidad dada la 
diversidad de dimensiones que involucra, no obstante a grandes rasgos está 
construido con esta misma lógica. Analizaremos la dimensión delictiva, que es la que 
posee mayor cantidad de indicadores. 
 
 
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El IVB posee tres dimensiones, una de las cuales es la dimensión delictiva, que a su 
vez posee 7 indicadores, que se encuentran detallados en el texto. Reproducimos un 
fragmento en la siguiente imagen. 
En la fórmula se encuentran las siglas de cada uno de los indicadores (LAB: lesiones 
por arma blanca, etc.). Pueden notar que algunos de ellos tienen un ponderador, es 
decir, multiplican por un valor: Daño Residencial * 0,5; Vandalismo a Escuelas o 
centros de salud * 0,3; etc.). No significa que el resto (LAB, LAF, etc.) no tenga 
ponderador sino que se pondera como 1, es decir se multiplica por 1. 
Analizando las ponderaciones asignadas podemos advertir que en cuanto a 
vulnerabilidad barrial, son más importantes los homicidios, que tienen la mayor 
ponderación, y en segundo lugar aquellos hechos que involucran armas de fuego. En 
el otro extremo, resultan menos importantes los actos de vandalismo. 
 
 
 
 
Índices tipológicos 
 
Otra alternativa para la construcción se índices es la que se denomina Índice tipológico 
(Marradi, Archenti y Piovani, 2007). Este tipo de índice solamente puede construirse 
 
 
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cuando se trata de pocos indicadores (no más de 2 o 3), que a su vez cuentan con 
pocas categorías. La operación lógica que se realiza es lo que Barton (1973) 
denomina reducción del espacio de atributos. 
Supongamos que queremos medir el capital cultural de una persona a través del nivel 
de estudios de los padres. Supongamos que en una de las personas indagadas, el 
padre tiene estudios secundarios y la madre tiene estudios primarios. En cambio en 
una segunda persona, el padre tiene estudios primarios y la madre tiene estudios 
secundarios. Se trata de dos situaciones diferentes. Sin embargo, a los fines del 
índice, podemos considerar que se trata de una situación equivalente: uno de los 
padres tiene nivel primario y el otro/a tiene nivel secundario. De modo que podemos 
ponderar a estas dos combinaciones de la misma manera. De eso se trata la reducción 
del espacio de atributos. Reducir todas las combinaciones posibles a una menor 
cantidad. 
 
 Nivel de estudios del padre 
Nivel de estudios 
de la madre 
Primario Secundario Superior 
Primario 1 2 3 
Secundario 2 3 4 
Superior 3 4 5 
 
 
En este caso reducimos los 9 tipos resultantes que surgen de la combinación de las 
2 variables (nivel de estudios del padre y nivel de estudios de la madre), las 9 
posibilidades, a 5, y le otorgamos un valor considerado de manera teórica, según las 
distintas combinaciones. Así, vemos que algunos valores se repiten, porque 
corresponden a situaciones que si bien son diferentes, se consideran equivalentes a 
los fines de la medición. El valor 1 será el menor nivel de capital cultural, y el valor 5 
será el mayor. 
 
En síntesis 
Existen diversas maneras de analizar y de sintetizar la información que arrojan los 
distintos indicadores, dentro de las cuales hemos desarrollado algunas de las más 
comunes. En algunos de los casos más complejos, como sucede en muchos de los 
procedimientos estadísticos, podemos necesitar del trabajo en colaboración con 
especialistas en estadísticas o matemáticas. Lo importante, si no podemos resolver 
los complejos cálculos matemáticos que a veces son necesarios, es poder 
comprender al menos la lógica de estos procedimientos, de modo que cuando 
trabajamos en equipo podamos comprender qué tipo de procedimiento necesitamos 
y qué operaciones suponen. 
 
 
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Bibliografía utilizada 
● Barton, Allen (1973), “Concepto de espacio de atributos en sociología”, en R. Boudon 
y P. Lazarsfeld (1973), Metodología de las ciencias sociales. Conceptos e índices, Vol. 
1, Laia, Barcelona, pp. 195-219 
● Marradi, Alberto; Archenti, Nélida y Piovani, J. Ignacio (2007), Metodología de las 
Ciencias Sociales, Buenos Aires: Emecé (Cap. 9). 
 
Materiales de trabajo 
 
● Herrero, A.C., Natenzon, C. y Miño, M.L. (2018). Vulnerabilidad social, amenazas y 
riesgos frente al cambio climático en el aglomerado Gran Buenos Aires (Documento 
de trabajo 172). CIPPEC https://www.cippec.org/wp-content/uploads/2018/10/DT-172-
CDS-Vulnerabilidad-social-amenazas-y-riesgos-frente-al-cambio-clim%C3%A1tico-
Herrero-Natenzon-Mi%C3%B1o-septiembre-2018.pdf 
● INDEC (2019) Índice de precios al consumidor. (IPC) 
● INDEC (2022) Trabajo e ingresos. Vol. 7 N° 1. 
● Pezzuchi, G., Boggione, S., Herrera, V., Martinez, R., Mora, B., Pino, S., Alonso, 
M.E. , Ugolini, A. y Montiel, M. (2022). Nuevas herramientas para el análisis criminal 
en la Provincia de Buenos Aires. Índice de Vulnerabilidad Barrial (IVB). Revista At/pica 
(3), Pp. 20-25. https://revistaatipica.mjus.gba.gob.ar/indice-de-vulnerabilidad-barrial/ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
https://www.cippec.org/wp-content/uploads/2018/10/DT-172-CDS-Vulnerabilidad-social-amenazas-y-riesgos-frente-al-cambio-clim%C3%A1tico-Herrero-Natenzon-Mi%C3%B1o-septiembre-2018.pdf
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