Unidad 2. El Método Cientifico

UNIVERSIDAD ISTMO AMERICANA

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UNIDAD 2. EL MÉTODO CIENTIFÍCO

2.1 Observación. Tipos de observación

Definición de observación

La observación es la técnica de investigación básica, sobre las que

se sustentan todas las demás, ya que establece la relación básica entre

el sujeto que observa y el objeto que es observado, que es el inicio de

toda comprensión de la realidad.

Se caracteriza La observación en cuanto es un procedimiento científico se caracteriza

por ser:

Intencionada: porque coloca las metas y los objetivos que los

seres humanos se proponen en relación con los hechos, para

someterlos a una perspectiva teleológica.

Ilustrada: porque cualquier observación para ser tal está dentro

de un cuerpo de conocimientos que le permite ser tal; solo se

observa desde una perspectiva teórica.

Selectiva: porque necesitamos a cada paso discriminar aquello

que nos interesa conocer y separarlo del cúmulo de sensaciones

que nos invade a cada momento.

Interpretativa: en la medida en que tratamos de describir y de

explicar aquello que estamos observando. Al final de una

observación científica nos dotamos de algún tipo de explicación

acerca de lo que hemos captado, al colocarlo en relación

con otros datos y con otros conocimientos previos.

Proceso de observación

En el proceso de observación, siempre se distinguen cinco elementos:

Sujeto u observador, en el que se incluyen los elementos

constituyentes de este, tanto los sociológicos como los

culturales, además de las experiencias específicas del

investigador.

Objeto de la observación: que es la realidad, pero en donde se

han introducido procedimientos de selección y de

discriminación, para separarlo de otras sensaciones. Los


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hechos en bruto de la realidad se han transformado en datos de

un proceso de conocimiento concreto.

Circunstancias de la observación: son las condiciones

concretas que rodean al hecho de observar y que terminan por

formar parte de la propia observación.

Los medios de la observación: son los sentidos y los

instrumentos desarrollados por los seres humanos para

extender los sentidos o inventar nuevas formas y campos para

la observación.

Cuerpo de conocimientos: es el conjunto de saberes

debidamente estructurados en campos científicos que

permiten que haya una observación y que los resultados

de esta se integren a un cuerpo más amplio de

conocimientos.

Con estos aspectos, podemos entrar a los aspectos propiamente

técnicos de la observación.

Tipos de observación

Tipos de observación

Observación estructurada: se la realiza a través del

establecimiento de un sistema que guíe la observación, paso a

paso, y relacionándola con el conjunto de la investigación que se

lleva a cabo.

Observación abierta: carece de un sistema organizado y se la

realiza libremente; es utilizada cuando se quiere captar el

movimiento espontáneo de un determinado grupo humano, por

ejemplo en los estudios antropológicos.

Observación semiestructurada: este tipo de observación

parte de una pauta estructurada, pero la aplica de modo

flexible de acuerdo a la forma que adopta el proceso de

observación.

Observación participante: en las anteriores formas de


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observación, ha quedado implícito que el observador se

comporta de la manera más neutral posible respecto de los

acontecimientos que está observando. En el caso de la

observación participante, el sujeto que observa es aceptado

como miembro del grupo humano que se observa, aunque sea

provisionalmente.

La observación participante tiene el mérito no solo de intentar

explicarse los fenómenos sociales sino de tratar de comprenderlos

desde dentro, lo que implica sacar a la luz los procesos racionales que

estén ocultos detrás de conductas que aparentemente pueden carecer

de significado para un observador externo.

Desde luego que esta técnica tiene el peligro de producción información

sesgada, en el caso de que el investigador privilegiara su papel como

miembro de la comunidad antes que como observador integrado a una

determinada investigación, que trata parcialmente de tomar distancia

de su objeto.

La observación como método científico

Se trata de conseguir un procedimiento o método que permita la

argumentación de los resultados obtenidos, así como, su replicabilidad.

Si observar es advertir los hechos como espontáneamente se presentan

y consignarlos por escrito, en primer lugar se perciben tales hechos, los

cuales, después, se expresan mediante palabras, signos u otras

manifestaciones, y precisamente el fundamento de la observación

científica reside en la comprobación del fenómeno que se tiene frente a

la vista, con la única preocupación de evitar y prever los errores de

observación que podrían alterar la percepción de un fenómeno o la

correcta expresión de éste.

El observador se diferencia del testigo ordinario de los hechos, en que


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este último no intenta llegar a un diagnóstico de uno de ellos, y además

la mayor parte de los sucesos le pasan desapercibidos.

Técnica científica

La observación se convierte en técnica científica en la medida en que:

1. Sirve a un objetivo ya formulado de investigación

2. Es planificada sistemáticamente

3. Es controlada y relacionada con proposiciones más generales en

vez de ser presentada como una serie de curiosidades

interesantes

4. Está sujeta a comprobaciones de validez y fiabilidad

Esto significa que deben formularse unas hipótesis a partir de una

exploración empírica de las situaciones que se tratan de esclarecer.

Seguidamente, se verifican las hipótesis confrontándolas con el mayor

número posible de hechos revelados por investigaciones, llegando de

esta forma a un diagnóstico válido de la situación y a la elaboración de

una teoría aplicable a la generalidad de los fenómenos del mismo tipo.

Ejemplo Diferencia entre observador y testigo

Pedimos a un grupo de personas que miren durante unos segundos, la

proyección que les vamos a presentar.

Proyectamos la figura durante tres segundos.


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Seguidamente les preguntamos:

¿Cuántas patas y cuantos dedos en cada pata tiene esta gallina?

Prácticamente todo el mundo manifiesta espontáneamente 2 patas y

algunos aventuran el número de dedos en cada pata, al final el grupo o

el individuo se queda en dos patas y tres o cuatro dedos por pata es decir

seis u ocho dedos.

Todos se han comportado como testigos, salvo honrosas excepciones.

La imagen mostrada no es una gallina es un gallo.

El lector puede probarlo con sus amigos. Es una experiencia de cómo

mira la gente y como es poco observadora, ya que carece de método.

Reflexión

Cuando somos testigos de un accidente ¿cómo podemos estar seguros

de lo que manifestamos?

Métodos Existen tres métodos, estos brevemente son y consisten en:

a) Método inductivo se ha desarrollado desde la postura que

valore la experiencia como punto de partida para la generación

del conocimiento, es decir, se parte de la observación de la

realidad para, mediante la generalización de la observación,

formulan la ley.

b) Método deductivo parte de la ley general, a la que se llega

mediante la razón, y de ella se deducen consecuencias lógicas

aplicables a la realidad.

c) Método hipotético deductivo es una combinación de los dos

anteriores. Trata de enfatizar el hecho de que el proceso de

adquisición de nuevos conocimientos actúa de forma tal que el

investigador necesita tanto ir de los datos a la teoría, como de

éstas a los datos.


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Fases de la investigación por observación

Partiendo del proceso de investigación de Marketing las fases las

podemos resumir de una forma esquemática en:

Definir el problema de investigación.

Fijar los objetivos e hipótesis de trabajo

Metodología de obtención de los datos: observación

o Fijar el nivel de análisis (unidad de estudio o muestra)

o Alternativas o categorías del nivel de análisis

o Categorías; Excluyentes y Exhaustivas

o Tipo de observación. Procedimiento de recogida de los

datos

Trabajo de Campo.

Conclusiones.

Informe.

La aplicación de la investigación por observación no se puede realizar

de cualquier manera, sino que deberemos plantearnos y decidir qué,

cómo y cuándo observar.


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Para que la observación sea válida en marketing, se requiere que sea

sistemática, es decir, deberemos realizarla de tal manera que dé lugar a

datos susceptibles de ser reproducidos por cualquier otro investigador.

En primer lugar hemos de partir del principio de que para poder

observar algo, primero habrá que tener en cuenta qué es lo que

queremos conocer, es decir, los objetivos de la investigación.

El problema de qué observar viene derivado de los objetivos fijados en

el proyecto de investigación. El primer paso consiste en fijar el nivel de

análisis. Por nivel de análisis se entiende el grado con el que el

observador define su unidad de análisis en función de sus necesidades

teóricas y metodológicas.

A continuación y a modo de ejemplo, se presentan los niveles de análisis

y posibles alternativas, para la investigación por observación de un

proceso de compra.


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La elección de una alternativa u otra dentro de un determinado nivel de

análisis, tiene implicaciones de tipo conceptual.

Una vez definido el marco teórico, esto es, el conjunto de principios

teóricos que guían la investigación, estableciendo las unidades de

análisis relevantes para cada problema de investigación, deberemos

seguidamente definir las categorías de observación; por ello se entiende

las definiciones operativas de clases que permiten registrar el fenómeno

bajo observación.

Categorías de observación

Las categorías de observación se dividen en:

1. Categorías excluyentes. Representan el conjunto de categorías

que cumplen el requisito de no solapar su contenido, de tal modo

que, dado un elemento del fenómeno bajo observación, sólo

puede ser registrado dentro de una categoría de ese conjunto.

2. Categorías exhaustivas. Es el conjunto de categorías que

cumplen el requisito de abarcar todos los elementos que

componen el fenómeno bajo observación.


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2.2 Elaboración de hipótesis

Hipótesis Una hipótesis es una suposición. Es una idea que puede no ser

verdadera, basada en información previa. Su valor reside en la capacidad

para establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se

producen. Normalmente se plantean primero las razones claras por las

que uno cree que algo es posible. Y finalmente ponemos: en conclusión.

Este método se usa en el método científico, para luego comprobar las

hipótesis a través de los experimentos.

Hipótesis científica

Una hipótesis científica es una proposición aceptable que ha sido

formulada a través de la recolección de información y datos, aunque no

esté confirmada, sirve para responder de forma alternativa a un

problema con base científica.

Una hipótesis puede usarse como una propuesta provisional que no se

pretende demostrar estrictamente, o puede ser una predicción que debe

ser verificada por el método científico. En el primer caso, el nivel de

veracidad que se otorga a una hipótesis dependerá de la medida en que

los datos empíricos apoyan lo afirmado en la hipótesis. Esto es lo que se

conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de

validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse

mediante confirmación (para las hipótesis universales) o

mediante verificación (para las hipótesis existenciales).

Importancia de la hipótesis

Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su

importancia es que dan rumbo a la investigación al sugerir los pasos y

procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento.

Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se

observa claramente la relación o vínculo entre dos o más variables, es

factible que el investigador pueda:

Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos, que desea alcanzar en

el desarrollo de la investigación.

Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el

problema planteado.


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Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de

investigación acordes con el problema que se desea resolver, y

Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se

emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.

Pasos para saber cómo elaborar una hipótesis

Para elaborar una hipótesis debes tener en cuenta unos

criterios básicos que te ayudarán a definir claramente la posible

respuesta al problema de investigación. Cuando formulas una hipótesis,

debes recordar, que estás haciendo, una respuesta tentativa al problema

de investigación y que ésta aseveración o declaración afirmativa, o

negativa debe ser comprobada o validada estadísticamente. Al

comprobar o validar la hipótesis, esta debe ser rechazada o aceptada en

su totalidad y no solo un parte de ella. Es decir, no podemos aceptar

solamente una parte de la hipótesis, y que otra parte la rechazamos. La

repuesta tentativa al problema es o no es. Es verdad o no es verdad pero

no las dos cosas a la vez. La hipótesis debe redactarse en forma sencilla.

Cuando digo que la hipótesis de ser sencilla me refiero a que no debe de

tener muchas variables y además que la redacción debe ser clara. A las

personas que están iniciando la tarea de elaborar trabajos de

investigación para presentar monografías, deben elaborar hipótesis con

dos variables. Es decir deben elaborar hipótesis que tengan una sola

variable dependiente y otra variable independiente. Es importante

mencionar que una hipótesis se vuelve más compleja, si tiene muchas

variables. Pero si las variables que se desean analizar en la investigación

son varias, lo mejor es elaborar varias hipótesis. Para cómo elaborar una

hipótesis sencilla, clara y que contengan los atributos necesarios que nos

permitan comprobar o validar estadísticamente la hipótesis, debemos

tomar en cuenta varios criterios

Criterios Criterios para saber cómo elaborar una hipótesis.

1. Toda hipótesis de investigación debe ser verificable estadísticamente.

Para que una hipótesis sea verificable estadísticamente se debe tener


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conocimiento sobre el tema sobre el cual se elabora la hipótesis y además

las variables deben ser medibles.

2.

3. Toda hipótesis de indicar la relación entre variables. Esto implica

nuevamente que las variables deben ser medibles.

4.

5. Toda hipótesis debe tener sus límites. Se deben escoger variables

sencillas de validar, escogiendo un pequeño problema, sobre todo si está

iniciando por primera vez a elaborar tu monografía.

6.

7. Toda hipótesis debe estar formulada en términos sencillos. Es decir que

debe usar palabras sencillas, fáciles de comprender.

8.

9. El investigador debe tener una razón específica para considerar una

hipótesis. No es que se elabora una hipótesis porque me gusta, porque

tiene una redacción profesional, sino porque responde al problema de

investigación y me ayuda a guiar el trabajo investigativo.

Si la expresión o aseveración que redactemos no cumple con estos

requisitos, no será hipótesis, sino que será un supuesto.

Un elemento indispensable para saber cómo elaborar una hipótesis

sencilla pero fácil de comprobar, es el conocimiento que tiene el

investigador de la realidad del problema, y el conocimiento que tenga

sobre el marco teórico que responde a ese problema.

2.2.1 Tipos

Según su alcance: singulares (se refieren a un hecho singular,

concreto) o generales (versan sobre hechos que se repiten

sistemáticamente). Dentro de esta últimas: Universales (por


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ejemplo, todos los reptiles tienen sangre fría) o probabilistas (no

llegan al grado universal, por lo que aparecen bajo formulaciones

como la mayoría, %, etc.)

Por su origen: Inductivas (se descubren secuencias y se confía en

ellas; la inducción es circular: se basa en que todos los casos que no

hemos visto serán iguales; es decir, se basa en cierta regularidad del

orden de la naturaleza), deductivas (deducciones de otras hipótesis),

por analogía (surgen a modo de metáfora, por el trasvase de hipótesis

de unas disciplinas a otras, como es el caso del darwinismo social y

económico o del mecanicismo –leyes de la mecánica adaptadas a la

naturaleza–), Ad Hoc (para justificar fallos de otras), o por intuición.

Por su profundidad: Fenomenológicas (no buscan explicaciones de

fondo, sino que se quedan en la observación de fenómenos: caja

negra) o representacionales (pertenecen a un nivel más

explicativo: caja traslúcida)

Por su nivel natural: Sociológicas, biológicas, psicológicas, físico-

químicas, de varios niveles, etc.

Por su fundamento: Empíricas (tienen a su base datos empíricos

que le dan cierta consistencia, pero no el soporte teórico de otras

hipótesis o teorías), teóricas (o plausibles, porque no tienen base

empírica sino el apoyo de otras teorías) o convalidadas (esto no

quiere decir comprobadas, pues si lo estuvieran ya no serían

hipótesis).

2.2.2 Estructura

Puntos de vistas

En el análisis de la estructura de las hipótesis se debe considerar cuatro

puntos de vista: científico, gramatical, lógico y matemático.

a) Desde el punto de vista científico, los elementos estructurales de las

hipótesis son las unidades de observación (personas, grupos,


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objetos, actitudes, instituciones y acontecimientos), las variables y las

relaciones que unen a ambas y las variables entre sí.

b) En términos gramaticales, las hipótesis adoptan la forma de oraciones

de tal carácter, en las que las unidades de observación son los sujetos

de dichas oraciones, las variables y los atributos.

c) Desde el punto de vista lógico, una hipótesis es un enunciado o

sentencia y sus elementos son las variables, los términos o categorías

lógicas de unión, atribución y relación de las variables entre sí, los

nombres o constantes y las unidades de observación.

d) Matemáticamente, la estructura de las hipótesis se manifiesta

mediante funciones y ecuaciones en las que las variables y los

coeficientes que las afectan se expresan mediante términos lógicos

o signos indicativos de las operaciones y relaciones matemáticas.

Estructura Estructura de las hipótesis

Las condiciones que deben reunir las hipótesis están referidas las

propiedades intrínsecas, su estructura, y la función que cumplen en la

investigación, los cuales se pueden sintetizar en los siguientes:

a) Las hipótesis deben ser conceptualmente claras y fácilmente

compresibles. Los conceptos empleados deben utilizarse en un

sentido riguroso y preciso, definido previamente con el mayor

cuidado de forma que excluya toda ambigüedad.

b) Los términos usados deben poseer una realidad empírica, es decir, se

puedan observar empíricamente sus cualidades o significados.

c) Las hipótesis deben ser susceptibles de verificación mediante

el empleo de técnicas asequibles; es decir, al formular las hipótesis,

debe verificarse que existen técnicas para contrastar con la realidad

las variables implicadas.

d) Las hipótesis deben ser específicas o capaces de especificación, es

decir, si las hipótesis son demasiado amplias se pueden concretar en

subhipótesis aclaratorias.

e) Las hipótesis deben hallarse en conexión con las teorías precedentes.


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f) Las hipótesis deben presentar un valor de generalidad en el campo o

sector al que se refieren.

g) Las hipótesis deben ofrecer una respuesta probable al problema

objeto de investigación.

2.2.3 Operacionalización

Operacionalizar la hipótesis

Operacionalizar la hipótesis es importante en el desarrollo de una

investigación. Algunos investigadores hablan de operacionalizar

la hipótesis, que consistes en separar las variables y medirlas. La

hipótesis es una respuesta previa a un problema de investigación. Por

lo tanto el objetivo de la investigación es probar la hipótesis. Si el

objetivo de la investigación es probar la hipótesis, entonces debemos

identificar las variables, que conforman la hipótesis, para

poder descomponer la hipótesis, en las variables, y las variables, en

indicadores. Esto se hace para que la hipótesis sea más fácil de manejar.

A este proceso de descomponer la hipótesis en variables y las variables

en indicadores se le conoce como “Operacionalización de la hipótesis”.

Por lo tanto, toda hipótesis para manejarla adecuadamente, se debe

descomponer, es decir se debe operacionalizar. Con la

Operacionalización de la hipótesis lo que se pretende lograr es

desprender o separar de la hipótesis, las variables. Cuando hablamos

de las variables, nos referimos a los tres tipos de variables; la variable

dependiente, la variable independiente y la variable interviniente, si

esta última existe en la hipótesis. Este proceso de separar las variables

de la hipótesis, se realiza mediante la deducción lógica. Es un

procedimiento donde se debe tener mucho cuidado para no cambiar el

sentido que tiene cada variable. Por esta razón muchos especialistas en

metodología de la investigación sugieren que se debe definir muy bien

la variable. Cuando definimos o cuando establecemos un concepto de

las variables existen menos probabilidades de que al momento de


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separar las variables y sobre todo al identificar los indicadores de la

variable, se cambie el sentido, la relación, que tiene la variable con la

hipótesis y el problema. Para cada una de las variables se deben

identificar los indicadores de las variables. En esta tarea de

descomponer las variables en indicadores, es muy importante el

proceso de selección de los indicadores de la variable. Porque es posible

que identifiquemos muchos indicadores, pero solamente vamos a

considerar aquellos indicadores que se relacionan con la variable, la

hipótesis y el problema. La selección de indicadores de cada variable

nos permitirá formular los instrumentos de recopilar la información.

Para identificar los indicadores solamente tenemos que preguntarnos

acerca de cada variable, ¿Cuáles son sus síntomas o cuáles son sus

manifestaciones? La información que se recopila es la que permitirá

probar la hipótesis. Para este proceso de probar la hipótesis tenemos

que relacionar las preguntas de los indicadores independientes, con las

preguntas de los indicadores dependientes. Si tienes alguna duda, o

quieres hacer algún aporte, no dudes dejar tus comentarios al final de

este artículo.

Operacionalización

de variable Operacionalización de las variables

El término variable se define como las características o atributos que

admiten diferentes valores como por ejemplo, la estatura, la edad, el

cociente intelectual, la temperatura, el clima, etc. Existen muchas

formas de clasificación de las variables, no obstante, en esta sección se

clasificarán de acuerdo con el sujeto de estudio y al uso de las mismas.

De acuerdo con el sujeto de investigación las variables se clasifican en

categóricas y continuas. Las variables categóricas clasifican a los

sujetos distribuyéndolos en grupos, de acuerdo a algún atributo

previamente establecido, por ejemplo, el idioma, la ocupación, etc. Este

tipo de variables se subdividen a su vez en dos: variables dicotómicas

que poseen dos categorías por ejemplo hombre-mujer, y variables


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policotómicas que establecen tres o más categorías, por ejemplo estado

civil, nivel académico, etc. Son variables continuas cuando se miden

atributos que toman un número infinito de valores, como por ejemplo,

el peso, la talla, la estatura, etc.

La Operacionalización de las variables

Es un proceso que se inicia con la definición de las variables en función

de factores estrictamente medibles a los que se les llama indicadores.

El proceso obliga a realizar una definición conceptual de la variables

para romper el concepto difuso que ella engloba y así darle sentido

concreto dentro de la investigación, luego en función de ello se procese

a realizar la definición operacional de la misma para identificar los

indicadores que permitirán realizar su medición de forma empírica y

cuantitativa, al igual que cualitativamente llegado el caso.

¿Qué son las variables?

En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es

una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de

medirse u observarse. Ejemplo de variables : el sexo, la motivación

intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de

conceptos, el conocimiento histórico sobre los esfuerzos de integración

de Simón Bolívar, la religión ,a resistencia de un natural, la agresividad

verbal, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una

campaña de propaganda política. La variable se aplica a un grupo de

personas u objetos, los cuales adquieren diversos valores o

manifestaciones respecto a la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es

posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia, varían

en ello.


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Otras variables son la productividad de un determinado tipo de semilla,

la rapidez con que se ofrece un servicio, la eficiencia de un

procedimiento de construcción, la efectividad de una vacuna, el tiempo

que tarda en manifestarse una enfermedad, etc (hay variación en todos

los casos).

Definición conceptual: Básicamente, la definición conceptual de las

variables constituye una abstracción articulada en palabras para

facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos

de la investigación.

Definición operacional: Una definición operacional está constituida

por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la

medición de una variable definida conceptualmente. En la definición

operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la

mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se

capte su sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una

cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema de

investigación.

La Operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al

tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos.

Estas deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la

vez que responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se

realiza. Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o

cuantitativas.

Variables, dimensiones e indicadores: Cuando nos encontramos con

variables complejas, donde el pasaje de la definición conceptual a su

operacionalización requiere de instancias intermedias, entonces se

puede hacer una distinción entre variables, dimensiones e indicadores.


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A modo de síntesis, puede afirmarse que el pasaje de la dimensión al

indicador hace un recorrido de lo general a lo particular, del plano de lo

teórico al plano de lo empíricamente contrastable.

Las dimensiones vendrían a ser subvariables o variables con un nivel

más cercano al indicador. Para el caso de definir a la variable

productividad, nos encontramos con diferentes subdimensiones que

forman parte de la variable, como ser: mano de obra, maquinaria,

materiales o energía. Cada una de estas subvariables son las

dimensiones de la variable productividad.

A su vez, estas dimensiones, para poder ser contrastadas

empíricamente por el investigador, requieren operacionalizarse en

indicadores, que no son otra cosa que parámetros que contribuyen a

ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar. En un

sentido restringido, los indicadores son datos.

Para la variable productividad, por ejemplo, en la dimensión mano de

obra, los indicadores podrían ser cantidad de productos envasados por

un trabajador en ocho horas de trabajo.

Operacionalización de variables

Variable: Cualquier característica de la realidad que pueda ser

determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores

de una unidad de observación a otra.

Variable: Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como

característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea

cuantitativa o cualitativamente.

La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico


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que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su

relación directa con la hipótesis (o idea a defender) que la respalda.

En el proceso de operacionalización de unas variables es necesario

determinar los parámetros de medición a partir de los cuales se

establecerá la relación de variables enunciadas por la hipótesis (o idea

a defender), para lo cual es necesario tener en cuenta:

El enunciado de la hipótesis (o idea a defender) debe estar

respaldado por una realidad o situación problemática.

Realidad o situación problemática: Los niños de madres de

embarazo precoz, presentan en su edad preescolar dificultades

en la habilidad para aprender a leer.

En la operacionalización de variables es necesario tener en

cuenta dos factores de importancia:

o La lógica

o El conocimiento: Es necesario la reformación

pertinente, lo cual permite construir dimensiones e

indicadores.

La información mínima necesaria para el análisis en una

investigación proviene de la operacionalización de variables, ya

que los instrumentos de relación de recolección de los datos se

construyen a partir de las dimensiones e indicadores de la

variable.

Clasificación de variables

Según su capacidad o nivel en que nos permitan medir los objetos. Es

decir, que la característica más común y básica de una variables es la de

diferenciar entre la presencia y la ausencia de la propiedad que ella

enuncia.

Variable continua: Se presenta cuando el fenómeno a

medir puede tomar valores cuantitativamente distintos.

Ejemplos: la edad cronológica.


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Variables discretas: Son aquellas que establecen

categorías en términos no cuantitativos entre diversos

individuos o elementos. Ejemplo: el temperamento de los

niños en relación con el aprendizaje –los niños de

temperamento calmado aprende más lentamente que los de

temperamento.

Variables individuales: Presentan la característica o

propiedad que caracteriza a individuos determinados, y

pueden ser: Absolutas. Relacionales. Comparativas.

Contextuales.

Variables colectivas: Presentan las características o

propiedades que distinguen a un grupo o colectivo

determinado y pueden ser: Analíticas. Estructurales.

Globales.

Variable Antecedente: Es la que se supone como

antecedente, es decir, que hay variables que son

antecedentes de otras. Ejemplo: para realizar un

aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por

tanto, la variable inteligencia es un antecedente de la

variable aprendizaje.

Variable independiente: Es la variable que antecede a una

variable dependiente, la que se presenta como causa y

condición de la variable dependiente, es decir, son las

condiciones manipuladas por el investigador a fin de

producir ciertos efectos.

Variable dependiente: Es la variable que se presenta como

consecuencia de una variable antecedente. Es decir, que es

el efecto producido por la variable que se considera

independiente, la cual es manejada por el investigador.

Variable interviniente o alterna: Es la variable que

aparece interponiéndose entre la variable independiente y


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la variable dependiente y en el momento de relacionar las

variables interviene en forma notoria. Conviene analizar si

esta variable aparece a partir de la variable independiente,

es decir, posterior a ella y con anterioridad a la variable

dependiente, de tal forma que entre a reemplazar la

variable independiente que ha sido formulada, o su actúa

como factor concerniente en la relación de variables.

Variables extrañas: Cuando existe una variable

independiente no relacionada con el propósito del estudio,

pero que puede presentar efectos sobre la variable

dependiente, tenemos una variable extraña.

Ejemplo Hipótesis: “el embarazo precoz (variable independiente), incide en la

habilidad para aprender a leer (variable dependiente) en el niño””

Ejemplo Consideremos que la hipótesis es la siguiente:

“El incremento del precio del petróleo, genera incrementos en los

costos de producción y en los costos de los servicio básicos en las

empresas….”

De esta hipótesis podemos identificar los elementos que se están

relacionando entre si. Estos elementos o variables son tres:

Incremento del precio del petróleo.

Costos de producción.

Costos de servicios básicos.

Y de aquí podemos identificar los tipos de variables que se encuentran

en una hipótesis. En la hipótesis tenemos tres variables, pero podemos

observar que de una de las variables, depende el comportamiento de

las otras dos variables. Por lo tanto existe una variable dependiente y

una variable independiente.


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En el ejemplo de la hipótesis, la variable independiente es: el

incremento del precio del petróleo. Y las variables dependientes son:

los costos de producción y los costos de los servicio básicos.

La variable independiente es aquel elemento que actúa sobre los demás

elementos o variables. Y la variable o las variables dependientes son

aquellas que su comportamiento depende totalmente del

comportamiento de otra variable.

No importa cuántas variables tiene una hipótesis, lo más importante es

que en la redacción de las hipótesis se considere la relación entre dos

o más variables o atributos.

Las hipótesis pueden tener más de dos variables, pero entre más

variables tengan, el problema es más complejo.


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2.3 Formulación de leyes

Podemos por tanto afirmar, que las leyes no son resúmenes de

experiencias.

Las leyes tienden a reconstruir esquemas o estructuras de carácter

objetivo, es decir, las leyes científicas no afirman conjunciones de hechos,

sino relaciones entre variables seleccionadas.

Bunge diferencia entre leyes de alto nivel a las que denomina postulados y

axiomas, y leyes de bajo nivel o teoremas.

Mientras que las leyes de alto nivel son independientes del sistema de

referencia, del observador y son absolutas, las de bajo nivel son relativas

al marco de referencia.

Las leyes tratan de relacionar variables, pero obviamente, dada la

complejidad de la realidad, las leyes científicas sólo relacionan un

número finito de variables seleccionadas.

De todas las posibles variables a seleccionar, se hace preciso seleccionar

unas determinadas que creemos podemos correlacionar mediante

alguna fórmula.

Una vez seleccionadas las variables, será preciso formular una relación

precisa que nos permita establecer una hipótesis. Posteriormente,

debemos someter a contrastación exigente la hipótesis.

Es preciso reconocer que no existen fórmulas establecidas que de forma

mecánica nos asegure la fácil localización de leyes científicas.


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La observación cuidadosa, junto con alguna hipótesis que la guíe, es un

camino que lleva a leyes de bajo nivel, es decir sólo a hipótesis

observacionales.

El establecimiento de leyes de alto nivel, requiere ir más lejos.

Podemos, por tanto, afirmar, siguiendo a Bunge, que los hechos son tan

complejos, que para poder hallar leyes tenemos que empezar por

analizarlos y hacer abstracción de la mayoría de sus propiedades para no

centrarnos más que en unas pocas.

Un sólo hecho va a requerir varias leyes para su explicación.

2.3.1 Elaboración de teorías

Formulación de las teorías

Después de haber comprobado que los cambios se efectúan

indeterminado orden, se formula una teoría que a diferencia de la mera

hipótesis, está basada en numerosos experimentos y es más general, es

decir, explica con mayor número de fenómenos similares, algunas veces

las teorías expuestas son tentativas, por lo que los científicos siempre

están revelándolas y rectificándolas.

La teoría de la evolución no es más que eso, una simple teoría“.

Estas palabras podrían ser puestas en boca de muchos creacionistas que

intentan desacreditar las teorías evolucionistas propuestas por Charles

Darwin y que tienen mucho éxito en algunos países como Polonia o

los EE.UU. Pues bien, aclaremos algunos conceptos:

Una hipótesis es una proposición que no ha sido

comprobada todavía empíricamente, y que intenta describir o

justificar un sistema o fenómeno. Debe pasar un periodo de pruebas


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antes de ser validada. Por ejemplo, cuando se nos para el coche en

mitad de la carretera podemos plantear las siguientes hipótesis: se

nos ha acabado la gasolina, el motor ha gripado, Dios ha decidido

que mi coche se pare. Algunos indicios o pruebas nos harán ir

descartando algunas hipótesis y prefiendo otras. Ver humo saliendo

del capó en el ejemplo nos haría inclinarnos por seguir investigando

la segunda de las hipótesis. Es difícil encontrar algún indicio para la

tercera hipótesis.

Una teoría científica es una explicación o descripción científica a un

conjunto relacionado de observaciones o experimentos que han

sido verificados. Se basa en una hipótesis sometida a experimentos

por un grupo de científicos. Para que una hipótesis se convierta en

teoría tiene que pasar un riguroso proceso de experimentación.

Por último, una ley es una relación entre dos o más variables

demostrada empíricamente. Por ejemplo la ley de gravitación

de Newton relaciona fuerzas de atracción entre cuerpos con sus

masas y distancia entre ellas. Debido a que es una relación directa

entre variables, una ley tendrá casi siempre una fórmula

matemática asociada (cosa que no sucede en una teoría).

Una teoría, una vez respaldada con debidamente, nos permite hacer

predicciones sobre ella. También lo permiten las leyes, y por ejemplo la

ley de gravitación fue lo que permitió el descubrimiento de

Neptuno cuando los aparatos de la época no era lo suficientemente

potentes para visualizarlo. Además, una teoría es indemostrable

matemáticamente; eso no quiere decir que sea necesariamente falsa. No

nos dejemos engañar por sus nombres: una ley tampoco es infalible. De

hecho con la llegada de Einstein aprendimos que Newton estaba

equivocado, y con la llegada de la mecánica cuántica supimos que a su vez

Einstein también lo estaba. O, para ser exactos, las leyes

http://es.wikipedia.org/wiki/Ley_cient%C3%ADfica


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de Newton y Einstein se demostraron imprecisas o incompletas bajo

algunas condiciones.

Pensemos en la teoría de la evolución, en todas las hipótesis que la

conforman y que han sido contrastadas empíricamente a lo largo de

muchos años. Nunca ha emergido un indicio que vaya absolutamente en

su contra. Así que la próxima vez que oigas aquello de “es sólo una teoría“,

ya sabes de lo que están hablando.

Unidad 2. El Método Cientifico

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