Resumen D´Acona - Metodología cuantitativa estrategias y técnicas de investigación social

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Resumen D´Acona: Metodología cuantitativa: estrategias y técnicas de investigación social. 
A. La Operacionalizacion de los conceptos: 
La Operacionalizacion de conceptos teóricos constituye una fase intermedia en el proceso de investigación. Los conceptos 
se traducen en términos operacionales, de ellos se deducen unas variables empíricas o indicadores que posibilitan la 
contrastación empírica del concepto que se analice. 
Los conceptos son constructos abstractos y por lo tanto no son directamente observables. Necesita del concepto 
articulado, con cosas observables que se encuentra en el mundo. 
Operacionalizacion: es un conjunto de operaciones que nos permiten ir desde el concepto a sus dimensiones. Mediciones 
te permiten indicar el alcance del concepto. Los problemas son de validez y confiabilidad. 
Es necesario diferenciar dos conceptos: conceptualización y medición 
Conceptualización: hace referencia al proceso teórico mediante el que se clasifican las ideas o constructos teóricos. 
Medición: es el proceso general que vincula las operaciones físicas de medición con las operaciones matemáticas de 
asignar números a objetos. Se centra en la “relación crucial entre el indicador fundamentado teóricamente (observable) 
y el concepto (no observable)”. Vincular conceptos abstractos a indicadores empíricos (Carmines y Zeller). 
Los conceptos, por otro lado, pueden definirse como símbolos linguísticos que categorizan a los fenomenos. Con 
frecuencia derivan de reflexiones teoricas a las que se accede mediante una revisión bibliográfica, otras veces proceden de 
reflexiones propias sobre la variedad de experiencias de la vida social. Los conceptos constituyen variables latentes, que 
requieren de traducción del concepto teórico a indicadores, que son variables empíricas. 
El problema de la medición: 
El problema de la medición consiste en seleccionar un conjunto de indicadores que “midan” la presencia del fenómeno 
conceptualizado en condiciones de: 
● Validez: se mide efectivamente aquello que se quería medir. Mis medidas tienen que medir efectivamente aquello 
que se busca medir/evaluar. Tiene que hablar de aquello que definí a nivel del discurso. La información disponible 
a veces no es suficiente. A veces suele estar tentado a utilizar una medida que existe simplemente porque existe, 
pero no siempre es una buena medida para el concepto que estoy buscando. 
● Confiabilidad: la medida es replicable con independencia de quien la observa: hay que producir medidas que sean 
independientes del observador. Tiene que ver con la estabilidad de la medida. 
En toda operacionalizacion de conceptos teóricos parten de las siguientes consideraciones: 
a) Entre los indicadores y el concepto a medir tiene que existir una plena correspondencia. Los indicadores se 
seleccionan y deben combinarse de manera que logren representar la propiedad latente que el concepto 
representa, en condiciones de validez y de fiabilidad 
b) Los indicadores pueden materializarse en formas diversas. Depende de cómo sea la técnica de recolección de 
información que tenga el investigador. (preguntas en un cuestionario, en una entrevista abierta, datos 
estadisticos, etc.) 
c) En la operacionalizacion, se asumen unos márgenes de incertidumbre. La relación entre los indicadores y la 
variable latente (concepto), siempre será supuesta nunca plenamente “cierta”, se toman probabilidades. 
Los indicadores se emplean para cuantificar, e inferir, la existencia o inexistencia de una variable latente (un concepto) 
aunque siempre en términos de probabilidad. 
B. La medición de variables: tipologías 
Por variable generalmente se entiende cualquier cualidad o característica de un objeto (o evento) que contenga, al menos 
dos atributos (categorías o valores), en los que pueda clasificarse un objeto o evento determinado. 
Los atributos son las distintas categorías o valores que componen la variable. En función de ellos se clasifica a los objetos 
o eventos en un grupo u otro. 
● Variables como: edad, altura, nivel de ingresos toman valores numéricos 
● Variables como: sexo, estado civil, satisfacción conyugal adoptan categorías. 
La medición de una variable consiste, en el proceso de asignar valores o categorías a las distintas características que 
conforman el objeto de estudio. Se tienen que cumplir 3 requisitos: 
1) Exhaustividad: la medición de la variable se tiene que realizar de la forma en la cual se comprenda la mayor 
cantidad de atributos ya sean categorías o valores posibles. El propósito es que ninguna observación quede sin 
poder clasificarse. Es necesario tener en cuenta el 100% de los casos. (Por eso a veces se agregan opciones como 
“otro” o “ns/nc” en cuestionarios). 
2) Exclusividad: los distintos atributos que componen la variable deben ser mutuamente excluyentes. No puede ser 
que un caso pertenezca a otras categorías diferentes. 
3) Precisión: realizar el mayor número de distinciones posibles. Esto contribuye a generar información precisa. 
Siempre habrá tiempo para agrupar categorías pero no se puede desglosar atributos después de la obtención de 
datos. Es decir se puede ir de una información desagregada a una agregada pero no se puede de una información 
agregada a una desagregada. Entonces se recomiendan variables desagregadas para que se puedan agregar o 
agrupar luego. 
Existen diferentes modalidades de variables: 
A continuación se explican los distintos criterios con los que pueden 
clasificarse las variables en una investigación. (Son los 4 de la tabla) 
1.Nivel de Medición: 
● Variables nominales: 
Aquellas variables cuyos atributos cumplen las condiciones 
esenciales de exhaustividad y exclusividad. No se puede establecer 
ningún tipo de relación de orden o de otra clase entre sus 
denominaciones. 
A esta modalidad pertenecen las variables sexo, estado civil, 
nacionalidad, partido político, color de pelo, situación laboral 
cualquier variable que indique una cualidad del objeto o evento que 
se analice, sin establecer ninguna graduación entre las diferentes 
categorías. 
● Variables ordinales: 
Variables cuyos atributos participan de las características anteriormente referidas a lo que se suma la posibilidad de poder 
ordenar en forma de “mayor que” o “menor que”. Expresan una cualidad del objeto o acontecimiento no una cantidad. 
No se conoce la magnitud exacta que diferencia un atributo de otro. Ejemplos son clase social, nivel de estudios, ideología 
política. Son categorías ordenables. 
● Variables de intervalo: 
Constituyen variables cuantitativas. Puede cuantificarse la distancia exacta que separa cada valor de su variable. (años, 
horas, minutos, grados etc). Un ejemplo es la pregunta “Cuál es su nivel de ingresos” y las opciones son: menos de 70mil, 
entre 70mil y 100mil, y así… 
● Variables de proporción o razón: 
A las características del nivel de intervalo se suma la posibilidad de establecer un cero absoluto, lo que permite el cálculo 
de proporciones y la realización de cualquier operación aritmética. 
Estos 4 niveles de medición de variables conforman una escala acumulativa. Cada nivel comparte las proiedades de los 
niveles de medicion que le anteceden. Siempre se aconseja anteponer el detalle a la generalidad, a la hora de elegir 
variables para un estudio. 
2. Escala de medición: 
● Variable continuas: 
Aquellas variables en las que pueden hallarse valores intermedios entre dos valores dados, al conformar una escala 
interrumpida de valores. 
● Variable discreta: 
Cuando en la escala de medición de la variable no cabe la posibilidad de hallar los valores intermedios, comprendidos 
entre dos atributos de la variable. La generalidad de las variables denominadas cualitativas (nominales y ordinales) son 
discretas. También lo son algunas cuantitativas como el nº de miembros de una familia. 
3. Tipos de variables según su función en la investigación: 
● Variables independientes,explicativas o predicadoras (X) 
Aquellas variables cuyos atributos se supone que influyen en los que adopta una segunda variable (la dependiente). 
Figuran en las hipótesis de investigación e indican posibles causas de la variación de la variable que centra el interés de la 
indagación. 
● Variables dependientes o de criterio (Y) 
Variables cuyos atributos dependen de los que adoptan las variables independientes. Ambos tipos de variables 
corresponden a los objetivos de la investigación. 
● Variables perturbadoras: 
En la relación entre una variable independiente y la dependiente siempre cabe la posibilidad de que existan otro tipo de 
variables mediando en la relación. Esto contribuye a la existencia de explicaciones alternativas que hagan espúrea la 
relación observada entre la variable dependiente y la independiente. Si el efecto de esas variables se controla (ya sea a 
priori o a posteriori) pasan a ser variables de control. Las llamadas variables aleatorias son también variables 
perturbadoras, pero de menor incidencia en el conjunto de la investigación. 
4.Tipos de variables según nivel de abstracción: 
● Variables generales: 
Aquellas variables que son tan genéricas y abstractas que no pueden ser directamente observadas. Su medición exige que 
se traduzcan a variables intermedias e indicadores 
● Variables intermedias: 
Expresan alguna dimensión o aspecto parcial de los comprendidos en la variable genérica 
● Indicadores o Variables empíricas: 
Representan aspectos específicos de las dimensiones que comprende un concepto abstracto o variable genérica. Se 
distinguen por ser directamente medibles. 
Ejemplos de las tres en un mismo estudio: status social (VG) 🡨 nivel educativo (VI) 🡨 cursos academicos cumplidos (I) 
C. De los conceptos teóricos a los indicadores e índices: 
Para poder medir la ocurrencia de conceptos teóricos se procede a su operacionalizacion. Primero proporcionando una 
definición operativa que comprenda el significado determinado que se da al concepto. Segundo especificando los 
indicadores empíricos que representan a los conceptos teóricos y se utilizaran para medir el grado de existencia del 
concepto en determinados contextos. 
En la indagación cientifica, la delimitación de los conceptos depende de dos tipos de definiciones: 
1) Una definición nominal o teórica: es aquella que se asigna a un concepto pero que carece de las precisiones 
necesarias para medir los fenómenos a los que hace referencia el concepto. 
2) La definición operacional: especifica cómo se medirá la ocurrencia de un concepto determinado en una situación 
concreta. Se detalla el contenido del concepto que va a medirse 
La operacionalizacion de conceptos consiste en: 
● Definir el concepto. Representación teórica del mismo de forma que queden reflejados sus rasgos definitorios. 
● Especificación del concepto, identificando sus dimensiones: un concepto es unidimensional cuando hay una sola 
variación de medición que te permite caracterizar el concepto (elecciones) son libres o no. 
o El concepto es bidimensional: cuando se está refiriendo a dos conceptos por ejemplo el caso de la 
debilidad institucional si existe 1) permanencia o no de las instituciones 2) enforcement: cumplimiento de 
las instituciones 
o el concepto puede variar en atributos pero que no necesariamente varían entre sí. Se puede ser no 
democrático fracasando en todos los indicadores o en un indicador importante. 
o Se tiene que establecer una regla de agregación: 
▪ Definición mínima: no se cumple algún indicador (no duración o no enforcement) 
▪ Definición máxima: no se cumplen ambos indicadores (no duración y no enforcement) 
● Seleccionar indicadores para cada tipo de dimensión: 
● Agregar los indicadores a un índice que sintetice el concepto. 
A este concepto de operacionalizacion se le agrega: 
● Por muchas dimensiones que se consideren, nunca puede abarcarse la totalidad del concepto. 
● Operar con demasiadas dimensiones de un mismo concepto puede dificultar los análisis. Por esto resulta 
conveniente, limitar el número de dimensiones a considerar. 
● Después de haber escogido los indicadores, ha de volverse a considerar el fenómeno que se observa. Se trata de 
comprobar si las medidas obtenidas mediante los indicadores reflejan los hechos observados. 
También existe la operacionalizacion múltiple (recurso para aumentar la validez de una investigacion): 
1. Utilizar varias medidas para un mismo concepto contribuye a abarcar las distintas dimensiones que este incluye. 
2. Proporciona una mayor precisión y validez de medición, cuando coinciden los resultados de mediciones 
diferentes. 
En estos casos suele ser útil el análisis factorial para la evaluación de distintas dimensiones que comprende un concepto. 
Esta herramienta se ocupa del análisis de las interrelaciones entre un gran número de variables. El objetivo es explicar 
dichas variables en términos de sus dimensiones latentes comunes, denominadas “factores” 
La condición exigida es que el número de factores sea inferior al número de variables originarias en el análisis. Una vez 
definido los factores, el investigador les adjunta una “etiqueta” que proporcione una denominación común a los distintos 
indicadores que representa cada factor. 
Finalmente, el concepto queda definido cuando se conocen los distintos valores que presenta cada una de las dimensiones 
parciales en las que se divide. Los indicadores son los que proporcionan la información numérica. A partir de esto se 
obtiene un índice: que es un número de los diversos indicadores de un concepto. 
Para el calculo de un indice se precisa que las distintas medidas se trnasformen en una escala de medicion comun, con la 
finalidad de facilitar su agregacion. Este proceso de consecucion de un indice suele acompañarse de la ponderación. 
Ponderar supone asignar pesos a los distintos valores que presentan los indicadores, en un intento de expresar diferencias 
en la importancia relativa de cada uno de los indicadores en el indice compuesto. Especificaciones sobre ponderación: ver 
en el texto, está claro y corto pero es al pedo ponerlo acá. 
D. Cuestiones de validez y de fiabilidad de la medición: 
Una vez que se han seleccionado los indicadores, el siguiente paso es indicar hasta qué punto tiene validez y fiabilidad. 
Validez de medición: relación que existe entre el concepto teórico y el indicador empírico. 
● Validez de criterio: 
Se comprueba comparándola con algún criterio que anteriormente se haya empleado para medir el mismo concepto. El 
objetivo es demostrar que la nueva medida clasifica a los individuos u otras unidades de análisis, de igual forma que otros 
indicadores alternativos de la misma variable latente. 
Hay dos tipos: 
1. Validez concurrente: cuando se correlaciona la medición con su nuevo criterio adoptado en el mismo 
momento. Ej: comparar los datos de encuestas sobre intención de voto con los datos oficiales tras 
celebrarse las elecciones. 
2. Validez predicativa: concierne a un criterio futuro que este correlacionado con la medida. Ej: comparar las 
respuestas en una encuesta sobre racismos, realizada a empresarios, con la conducta que posteriormente 
estos manifiestan en la contratación de empleados. 
 
● Validez de contenido: 
Concierne al grado en que una medición empírica cubre la variedad de significados incluidos en un concepto. Es decir si 
un indicador captura adecuadamente el contenido completo del concepto sistematizado. 
● Validez de constructo: 
Cuando se compara una medida particular con aquella que teóricamente habría de esperar. 
Estas formas de validez están agrupadas en lo que se domina validez convergente: demostrar que una forma concreta de 
medir un concepto “converge” con otras maneras distintas de medirlo. Es esperar que los indicadores se muevan 
conjuntamente. 
La limitación: es que podes elegir un conjunto de indicadores que son malos entre sí.Por el otro lado es importante destacar que estas se diferencian de la validez discriminante o divergente; una medida 
debería mostrar bajos niveles de correlación con medidas de conceptos diferentes. 
E. La fiabilidad de la medición: 
La fiabilidad se refiere a la “capacidad de obtener resultados consistentes en mediciones sucesivas del mismo fenómeno”. 
Un método comun para comprobar la fiabilidad consiste en aplicar el mismo procedimiento de medicion en 
diferentesmomentos para, posteriormente, observar si se obtienen resultados similares en las distintas mediciones. Pero 
existen otros metodos (todos estudian la estabilidad y/o consistencia; dos conceptos incluidos en el de fiabillidad): 
1. Método test-retest: administra una misma medida a una misma población en dos periodos de tiempo diferentes para, 
así, poder observar si existe variación en las respuestas. A la misma muestra de individuos se le preguntan las mismas 
cuestiones en dos momentos sucesivos. Si el resultado que se obtiene, es de 1 se considera fiabilidad perfecta y si se 
acerca a 0 la fiabilidad es nula. Este método está sujeto a: cambios en la actitud de los que responde, cambios en las 
personas inducidos por la medición misma, capacidad (o no) de memoria de las personas con respecto a la primera 
respuesta, etc. Todos estos factores hacen que no determine perfectamente la fiabilidad. 
2. Método alternativo: supone también analizar una población en momentos diferentes. Pero el instrumento de medición 
varía en la segunda comprobación. Se mide el mismo concepto pero de una forma distinta. 
3. Método de las dos mitades: representa una manera de comprobar la consistencia interna de una medida. Adquiere 
mayor importancia cuando se aplican múltiples ítems para comprobar si convergen o no en la configuración de una 
dimensión. No se efectuan dos comprobaciones en periodos diferentes de tiempo, sino al mismo tiempo. Se divide la 
serie total en dos mitades y luego se correlacionan las puntuaciones obtenidas en la medición. 
4. Método de consistencia interna alpha de Cronbach: se obtiene calculando el promedio de todos los coeficientes de 
correlacion posibles de las dos mitades. De esta manera se mida la consistencia inerna de todos los items.