Conceptos Fundamentales de Metodología de la Investigación: Variables, Hipótesis y Muestreo

Clasificación de Hipótesis en la Investigación

Según la Relación Causal

Causales o Determinísticas: Plantean la existencia de una relación causa-efecto ineluctable.
Estocásticas o Probabilísticas: Se trata de hipótesis causales, pero en el marco de la idea: si X, probablemente Y.
Contingentes: Son del tipo: si X, entonces Y, pero solo si Z.
Predictivas: Permiten anticipar con algún grado de certeza el comportamiento de ciertas variables o el acaecimiento de fenómenos.

Según la Cantidad de Variables

Univariadas: Poseen una variable.
Bivariadas: Poseen dos variables.
Multivariadas: Poseen tres o más variables.

Según su Planteo Temporal

Ante Facto: Planteadas antes de que ocurra el hecho.
Post Facto: Planteadas después de que ha ocurrido el hecho.

Según la Direccionalidad

Unidireccionales: La relación entre variables se establece en una sola dirección.
Bidireccionales: La relación entre variables es recíproca.

Hipótesis Nula

Son aquellas que se plantean en el contexto de la investigación y deben ser susceptibles de refutación, teniendo en cuenta el principio de falsabilidad.

Principios de Categorización y Medición

Para una correcta operacionalización de las variables, deben considerarse los siguientes principios:

Principio de Exhaustividad: Sostiene que en la categorización se deben contemplar todos los valores posibles.
Principio de Exclusividad: Sostiene que en toda categorización las variables deben ser mutuamente excluyentes.
Referencia al Marco Teórico: Los valores deben guardar relación con el marco teórico en que se basa la investigación.
El Tamaño del Universo y la Muestra: Se considera por un principio de economía y a fin de evitar que la información se disperse.
Linealidad del Continuo: Las categorías deben seguir un mismo criterio.
Utilización del Punto Neutral: Debe evaluarse en cada caso si se usa o no (por ejemplo, en escalas de opinión).
Cantidad de Categorías Positivas y Negativas: La cantidad de categorías positivas y negativas debe ser similar para evitar sesgos.

Niveles de Medición de Variables

Escalas Cualitativas

Nominal: Es la menos precisa; mide atributos y clasifica por semejanzas y diferencias.
Ordinal: Es más precisa, ya que además de semejanzas y diferencias, establece jerarquía entre las categorías.

Escalas Cuantitativas

Intervalar: Permite establecer distancias iguales entre las categorías, pero el cero es arbitrario.
Racional (o de Razón): Es la más precisa; posee un cero absoluto que indica ausencia de la característica medida.

Tipos de Variables

Según su Naturaleza

Cualitativas: Miden cualidades o atributos.
Cuantitativas: Miden cantidades o magnitudes.
Cualicuantitativas: Son aquellas que se refieren a aspectos cualitativos y cuantitativos simultáneamente.

Según su Función en la Hipótesis

Independientes (X): Son aquellas que cumplen la función de causa o supuesta causa.
Dependientes (Y): Son aquellas que actúan como efecto o supuesto efecto.
Terceras Variables: Se utilizan para denominar a todos aquellos elementos que puedan incidir de alguna manera en la relación entre X e Y.

Según el Grado de Complejidad

Remite a las características que asume su operacionalización o a los procedimientos para su medición.

Simples: Aquellas que requieren de un solo indicador.
Complejas: Son aquellas que, a los efectos de su medición, requieren de más de un indicador.

Construcción y Tipos de Índices

Un Índice: Es un indicador complejo que reconstruye la variable.

Clasificación de Índices

Índice No Ponderado: Cuando se adjudica a cada dimensión y/o a cada indicador el mismo peso o la misma participación en la variable.
Índice Ponderado: Cuando se le asigna a una dimensión, indicador o, incluso, categoría, un mayor peso relativo.
Índice Simple: Utiliza valores absolutos.
Índice Porcentual: Utiliza valores relativos.

Pasos para la Construcción de un Índice

Determinar la importancia de las dimensiones.
Determinar la participación de los indicadores.

Criterios de Validez

Validez Interna: Se refiere a la adecuada conceptualización y operacionalización de la variable.
Validez Externa: Se refiere básicamente a la confianza o veracidad de la fuente de información.

Universo y Muestra

«Universo»: Se define como el conjunto total de elementos que constituyen un área de interés analítico.

Clasificación de Universos

Universos Finitos: Aquellos que contienen hasta 100.000 unidades.
Universos Infinitos: Aquellos que poseen más de 100.000 unidades.
Universos Homogéneos: Aquellos que no presentan diferencias significativas entre sus unidades de análisis.
Universos Heterogéneos: Aquellos que presentan diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

Técnicas de Muestreo

Muestras Probabilísticas

Permiten que cada unidad de análisis tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada.

Azar Simple: Las unidades de análisis se extraen del marco muestral sin ningún tipo de diferenciación.
Azar Sistemático: Se busca que aparezcan casos de toda la escala de posibilidades mediante la selección de elementos a intervalos regulares.
Azar Estratificado: Se utiliza cuando estamos ante la presencia de un universo heterogéneo, dividiéndolo en subgrupos homogéneos (estratos).
Azar por Conglomerados: Está pensado para estudios en grandes extensiones geográficas, seleccionando grupos o áreas en lugar de individuos.

Muestras No Probabilísticas

La selección de las unidades de análisis depende del criterio del investigador.

Accidentales / Casuales: Se toman simplemente los primeros casos que se tienen a mano.
Intencionales / Razonadas: Se usa cuando las unidades de análisis y/o información son seleccionadas por su conocimiento o características específicas.
Por Cuotas: Implica una mayor representatividad al asegurar que la muestra refleje ciertas proporciones de la población.
Bola de Nieve: Un contacto deriva a otro contacto, útil para poblaciones de difícil acceso.

La Encuesta y la Estructura del Cuestionario

Las Encuestas: Técnica de recolección de datos que utiliza como instrumento un listado de preguntas fuertemente estructuradas.

Estructura del Cuestionario

El Pedido de Cooperación: Consiste en un enunciado que solicita la colaboración de la persona seleccionada para responder las preguntas de la encuesta.
Preguntas Referidas a las Variables Objeto de la Investigación: Aquí se ubican las preguntas referidas a los indicadores de los datos buscados.
Preguntas Referidas a los Datos de Clasificación: Interrogan sobre variables de base que permiten clasificar a la población en grandes grupos sociodemográficos.
Preguntas Referidas a los Datos de Identificación: Nombre, número de teléfono o algún otro dato similar (si es necesario para el estudio).

Tipos de Preguntas

Preguntas Abiertas: El sujeto indagado tiene libertad para responder.
Preguntas Cerradas Dicotómicas: Presentan dos alternativas de respuesta (Sí/No, Verdadero/Falso).
Preguntas Cerradas Categorizadas en Forma de Escala: Las categorías forman una escala (por ejemplo, Escala Likert).