La Operacionalización de Conceptos

La operacionalización de conceptos es el proceso de asignación de mediciones a conceptos.

Nociones Clave

  • Conceptualización: Proceso teórico mediante el cual se clasifican las ideas.
  • Medición: Asignar números a objetos, necesario para la comparabilidad. Los números corresponden con diferentes grados de “cualidad”. Es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos.
  • Conceptos: Símbolos lingüísticos que categorizan a los fenómenos y derivan de reflexiones teóricas.

La operacionalización ha de ser válida y fiable. Los indicadores pueden materializarse de distintas formas.

La Medición de Variables

Los procesos de operacionalización pueden verse como la especificación de variables (cualidad del objeto que contenga al menos dos atributos) y atributos (distintas categorías o valores numéricos que compara la variable, que adoptan categorías).

Requisitos para la Medición de Variables

  • Exhaustividad: El mayor número de atributos + “otros” + “ns/nc”.
  • Exclusividad: Los distintos atributos deben ser excluyentes.
  • Precisión: Realiza el máximo número de distinciones para conseguir información más precisa.

Tipos de Variables

Según el nivel de medición:

  • Nominales: Solo cumplen exhaustividad y exclusividad, distintos denominadores entre los que no hay elección (sexo, edad). Cualquier variable que indique cualidad.
  • Ordinales: Además se pueden ordenar.
  • De intervalo: Pueden cuantificarse la distancia entre cada valor de la variable.
  • De proporción: Posibilidad, además, de establecer un cero absoluto (ingresos…).

Siempre se recomienda escoger el nivel más avanzado.

Según la escala de medición:

  • Continuas: Pueden hallarse valores intermedios.
  • Discretas: No hay valores intermedios. Son cualitativos y algunos cuantitativos.

Según su función en la investigación:

  • Independientes o explicativas: Influyen en la dependiente.
  • Dependientes o de criterio:
  • Perturbadoras: Contribuyen a la existencia de explicaciones alternativas. Si se controlan pasan a ser variables de control.
  • Aleatorias: Menor incidencia. Se reduce siguiendo un procedimiento aleatorio de selección de la muestra.

Según su nivel de observación:

  • Generales: Tan abstractas que no son directamente observadas (“status social”).
  • Intermedias: Alguna dimensión de la variable general (nivel educativo para medir status social).
  • Indicadores o variables empíricas: Son medibles (“curso académico” para “nivel educativo”).

De los Conceptos Teóricos a los Observables

El proceso consiste en:

  1. Proporcionar una definición operativa, descomponiendo en dimensiones.
  2. Especificar los indicadores empíricos que representarán a los conceptos teóricos para cada una de las dimensiones y sintetizarlos en “índices”.

Indicadores

Los indicadores son propiedades empíricamente relacionadas con la propiedad no observable. Son aproximaciones al concepto que miden. Permiten utilizar distintas medidas para un único concepto y así abarcar las distintas dimensiones proporcionando mayor precisión y validez. Se recomienda confeccionar una lista con el mayor número de indicadores posible y eliminar los no significativos, así como utilizar indicadores ya validos.

Análisis Factorial

El análisis factorial es una técnica cuyo objetivo es explicar las variables en términos de las dimensiones comunes o factores. El número de factores ha de ser inferior al de variables. A cada factor se le adjunta una “etiqueta”. Para su cálculo es necesario el uso de una escala común y para ello se pondera. Ponderar es ajustar “pesas” a los valores en relación a su importancia relativa. El coeficiente ha de ser sencillo y si hay significaciones muy distintas utilizar los signos (+) y (-).

La Validez en la Medición de Indicadores

La validez hace referencia a la relación que ha de existir entre concepto teórico e indicador empírico. Depende de cómo se haya definido y operacionalizado.

  • Validez de criterio: Se comprueba comparando la medición con algún criterio generalmente aceptado.
    • Validez concurrente: Se correlaciona con un criterio adoptado en el momento (comparar los datos de intención de voto con los resultados).
    • Validez predictiva: Criterio futuro.

    Problemas: muchos conceptos en CCSS carecen de mediciones.

  • Validez de contenido: Concierne al grado en que una medición empírica cubre la variedad de significados incluidos en un concepto.
  • Validez de constructo: Concierne al grado en que se compara con aquella que técnicamente cabrá esperar.
    • Validez convergente: Demostrar que un concepto “converge” con otro.
    • Validez divergente: Una medida deberá tener bajo nivel de correlación con medidas de conceptos diferentes.

La Fiabilidad de la Medición

La fiabilidad se refiere a la estabilidad y consistencia. Es la capacidad de obtener resultados consistentes en mediciones sucesivas del mismo fenómeno.

  • Aplicar el mismo procedimiento en diferentes momentos.
  • Método test-retest: Administrar una misma medida a una misma población en 2 periodos de tiempo diferentes. Mide la estabilidad. Una medición será estable si obtiene un elevado coeficiente de correlación en los datos obtenidos. Se desaconseja para medir fenómenos inestables.
  • Método alternativo: Difiere del anterior en que el instrumento de medición varía en la segunda comprobación.
  • Método de 2 mitades: Comprobar la “consistencia” interna de la media. Para ello se divide la serie total de ítems en dos mitades.
  • Método de consistencia interna alpha de Cronbach: Calculando el promedio de todos los coeficientes de correlación posibles de las dos mitades.

El Diseño de la Muestra

  • Una de las primeras decisiones es especificar y acotar la población a analizar.
  • Población es un conjunto de unidades de las que se desea obtener información.
  • Ha de mencionarse características que la ubiquen en espacio y tiempo.
  • Una vez definida la población se procede al diseño de la muestra, es decir, unas unidades concretas. Esta elección depende de la estrategia de investigación.
  • Debe ser una representación a pequeña escala de la población.
  • Cualquier diseño muestral comienza con la búsqueda de documentación.

Requisitos mínimos de la muestra

  • Ha de ser lo más completa posible.
  • Exigencia de su actualización.
  • Es preciso que cada componente esté representado y han de evitarse duplicidades.
  • No ha de incluir unidades que no correspondan a la población que se analiza.
  • Ha de contener información que ayude a la localización de las unidades seleccionadas.
  • Debería ser fácil de utilizar.

El Tamaño de la Muestra

En la decisión participan diferentes factores:

  • El tiempo y recursos disponibles.
  • La modalidad de muestreo seleccionada. Esta se halla determinada por los objetivos, el tiempo y los recursos y determina el diseño de la muestra.
  • La diversidad de los análisis de datos prevista: para técnicas estadísticas multivariables ha de ser mayor.
  • La varianza o heterogeneidad poblacional. Cuanto más heterogénea, más varianza y mayor tamaño muestral necesario. La heterogeneidad se conoce a través de la experiencia adquirida de la realización de estudios piloto. Si se desconoce se adapta el valor de 0,50.
  • El margen de error máximo admisible. Los incrementos en el tamaño de la muestra repercuten en una mayor precisión con la consiguiente reducción del error muestral.
  • El nivel de confianza de la estimación. Son 3 en la investigación social, corresponden a áreas bajo la curva normal, acotadas por distintos valores de desviación típica. El más habitual es 26 (95,5% de probabilidades de acertar).

El Error Muestral

  • Como siempre se analiza una parte de la población siempre habrá alguna divergencia entre la muestra y la población.
  • Es necesario identificar los sesgos.
  • Si la extracción muestral se lleva a cabo de forma aleatoria podrá calcularse con ayuda de la teoría de la probabilidad. En las no probabilísticas no se puede.

En el cálculo del error típico intervienen:

  • El tamaño muestral.
  • La varianza poblacional.
  • El nivel de confianza adaptado.
  • El tipo de muestra realizado.

Tipos de Muestreo

Muestreo Probabilístico o Aleatorio

Favorece que cada unidad de la población tenga una probabilidad igual de participar en la muestra; que cada elección sea independiente de las demás; el cálculo del error muestral. Es más apropiada para la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.

  • Muestreo aleatorio simple: Exigencia de un marco muestral completo y actualizado. Se asigna un número de identificación a cada unidad de la población y se realiza una extracción aleatoria.
  • Muestreo aleatorio sistemático: Sólo la primera unidad se elige al azar. El número seleccionado ha de ser menor al coeficiente de elevación.
  • Muestreo aleatorio estratificado: Clasificación de las unidades de población en estratos en razón de su similitud. La extracción de las unidades finales de la muestra se hace siguiendo procedimientos aleatorios.
    • Principios básicos en su diseño: Elección de las variables de estratificación (aquellas más relacionadas con los objetivos), orden de las variables (por orden de relevancia), número de las variables (3 o 4), tamaño de los estratos (más adecuados grupos de igual tamaño).
    • Afijación de la muestra: simple (mismo tamaño a cada estrato), proporcional (según el peso relativo de cada estrato), óptima (considera el peso y la heterogeneidad).
    • Modalidades: proporcional (probabilidad igual de selección para todos los estratos), no proporcional (probabilidad desigual, requiere ponderación).
  • Muestreo aleatorio por conglomerados: La unidad de muestreo es el conglomerado (conjunto de individuos). Los conglomerados pueden ser áreas geográficas, organizaciones o instituciones. El muestreo polietápico por conglomerados implica la extracción de una muestra dentro de cada conglomerado seleccionado.
  • Muestreo de rutas aleatorias: Establece una ruta que el entrevistado ha de seguir, elegidas de forma aleatoria. Suele complementar a otros tipos de muestreo.

Muestreo No Probabilístico

Otorga discrecionalidad. Desigual probabilidad de ser escogido, dificultad para calcular el error muestral. No precisa la existencia de un marco muestral, es más sencilla y económica. Apropiado para estudios piloto, estudios cualitativos, sobre población marginal.

  • Muestreo por cuotas: Segmentación en grupos a partir de variables sociodemográficas. Se elabora una matriz y se busca ajustarse a las características de la población. El margen de libertad en la selección lo distingue del estratificado.
  • Muestreo estratégico: La selección responde a criterios subjetivos. Habitual en estudios cualitativos.
  • Muestreo de “bola de nieve”: Las unidades muestrales se escogen sucesivamente a partir de las referencias aportadas por los sujetos a los que ya se ha accedido. Útil cuando se carece de marco muestral o en poblaciones marginales.

Elección del tipo de muestreo

La elección depende de:

  • Costes y dotación económica.
  • Tiempo.
  • Existencia de un marco muestral válido.
  • Grado de precisión que se busque.

La Investigación Social Mediante Encuesta

Sus resultados mejoran cuando en su realización han intervenido otras estrategias.

Características

  • Información indirecta: respuestas verbales.
  • Abarca un amplio número de cuestiones.
  • La información se recoge de forma estructurada.
  • Las respuestas se agrupan y cuantifican para relacionarlas.
  • La significatividad dependerá de la existencia de errores en el muestreo.

Tipos de errores

  • Errores de muestreo.
  • Errores de cobertura.
  • Errores de no respuesta.
  • Errores de medición.

Ventajas

  • Amplio abanico de cuestiones.
  • Facilita la comparación de resultados que pueden generalizarse.
  • Información significativa si no hay errores.
  • Bajo coste.

Inconvenientes

  • La información se restringe a la comunicada.
  • Presencia de entrevistador provoca efectos reactivos.
  • Carencia de referencias vitales de los individuos.
  • Obstáculos físicos.
  • Desarrollo complejo.

Modalidades de encuesta

  • Entrevista cara a cara: Permite mayor interacción y aclaración de dudas, pero puede ser costosa y generar sesgos.
  • Encuesta telefónica: Más económica y rápida, pero con limitaciones en la información que se puede obtener.
  • Entrevista por correo: Económica y amplia cobertura, pero con baja tasa de respuesta y dificultades de control.

Fases de la encuesta

  1. Objetivos.
  2. Modalidad.
  3. Diseño de la muestra y el cuestionario.
  4. Trabajo de campo.
  5. Codificación.
  6. Procesamiento de datos.
  7. Redacción del informe.

Diseño del Cuestionario

Tipos de preguntas

  • Preguntas cerradas: El investigador determina las opciones de respuesta. Facilitan el análisis pero limitan la información.
    • Ventajas: rapidez, comodidad, comparación.
    • Desventajas: coarta las opciones de respuesta, diseño laborioso.
  • Preguntas abiertas: Permiten mayor libertad de respuesta pero dificultan el análisis.
    • Ventajas: mayor información, formulación más sencilla.
    • Desventajas: tiempo de codificación, errores de registro.

Formulación de preguntas

  • Relevantes, breves, fáciles.
  • Evitar palabras ambiguas.
  • Proporcionar respuestas flexibles.
  • Atenuar la gravedad de las preguntas.
  • Formular de forma objetiva, no negativa.
  • No referirse a varias cuestiones a la vez.
  • Evitar preguntas que obliguen a cálculos mentales o a recurrir a la memoria.
  • Redactar de forma personal y directa.
  • Rotar las alternativas de respuesta.

Procedimientos escalares

  • Escala Thurstone: Proposiciones relativas a la actitud. Requiere una prueba de jueces.
  • Escala de Guttman: Ítems ordenados de forma jerárquica y acumulativa.
  • Escala Likert: Cinco categorías por cada ítem. No requiere prueba de jueces.
  • Diferencial semántico de Osgood: Propone dos adjetivos contrarios para medir sentimientos.

Disposición de las preguntas y codificación

  • Atractivo y cómodo de responder.
  • Formato libro, espaciar las preguntas.
  • En las abiertas dejar espacio suficiente.
  • Proporcionar instrucciones.
  • Disponer las respuestas en sentido vertical.
  • Recurrir a las tarjetas.
  • Preparar el cuestionario para el procesamiento de datos.
  • Terminar con un gracias.

Orden de las preguntas

  1. Presentación.
  2. Espacio para datos de control.
  3. Comenzar con preguntas fáciles (técnica del embudo) o por las específicas y luego las generales (embudo invertido).
  4. Las preguntas clave en el centro.
  5. Distribuir las preguntas que formen batería.
  6. Las preguntas amenazantes al final.

Pretest

Se prueba con una pequeña cantidad de individuos para evaluar la idoneidad del cuestionario.

Trabajo de campo

Fase más costosa. Formación de entrevistadores y supervisión son cruciales.

La Encuesta como Herramienta de Poder y Mecanismo de Control

La encuesta puede ser un dispositivo que contribuye a que las cosas sean como se dicen que son. Su fundamento puede ser ideológico. La información obtenida puede ser válida para los que mandan, ya que no hay peligro de que aparezcan ideas nuevas. Puede ser un instrumento de estratificación social, alcanzando a los mandados, no a los que mandan. No genera espacio para dar opiniones. Utiliza técnicas importadas de campos para los que su uso está justificado.