Definiciones operacionales e indicadores
Las definiciones operacionales son aquellas que contienen directrices que hay que seguir para observar y medir un concepto. Medir no es sólo cuantificar los conceptos, sino establecer criterios para su observación y clasificación de acuerdo con su presencia o ausencia, o grado de presencia o de ausencia, de la propiedad o propiedades que contenga cada concepto.
Lo que se describe, compara y se somete a análisis no son los conceptos seleccionados, sino sus indicadores. Hay que encontrar indicadores empíricos que permitan medir los rasgos o propiedades de los conceptos. La operacionalización no tiene un contexto y tiempo determinado.
Es fundamental diseñar buenos indicadores y usar instrumentos de medición adecuados para desarrollar correctamente una investigación. Los indicadores deben ser válidos (reflejar las propiedades del concepto que se está midiendo) y fiables (proporcionar una medición precisa).
Se deben manifestar explícitamente las decisiones que se han tomado a la hora de operacionalizar, observar y medir los conceptos. Se debe procurar disponer de la información medida de la forma más precisa posible (variables de intervalo) y si es necesario posteriormente agregar esa información convirtiéndola en variables ordinales o nominales.
Es preciso intentar estimar posibles errores de medición aleatorios o sistemáticos, que pueden producir sesgos en los resultados de la investigación. Cuando no se puedan evitar al menos se debe advertir de la presencia de dichos errores.
Unidades, variables y observaciones
Las unidades de análisis de una investigación son los tipos de objetos cuyas propiedades interesa estudiar con el fin de establecer generalidades.
Las variables son propiedades de las unidades de análisis que varían de una unidad a otra.
Las observaciones son cada uno de los valores concretos que cada propiedad o variable toma en cada una de las unidades de análisis.
La selección de las unidades: ¿cuántos casos?
*Cantidad de unidades de análisis necesarias según el objetivo de la investigación y el número de variables:
Objetivo Muchas variables Pocas variables
-Describir Pocas unidades Muchas unidades
(Estrategia intensiva) (Estrategia extensiva)
-Explicar Muchas unidades Pocas unidades
A la hora de decidir el número de unidades de análisis que han de incorporarse a la muestra, conviene tener en cuenta: la magnitud del universo, el objetivo de la investigación, el número de variables que se incorporan en el marco teórico, el papel de la variación a través del tiempo, los recursos económicos y el tiempo disponible para la realización de la investigación. La selección de las unidades: ¿cuáles? A la hora de seleccionar las unidades que serán finalmente analizadas es importante recordar que: Los procedimientos basados en la selección aleatoria, o sobre valores de las variables explicativas, tienen menos riesgo de producir muestras sesgadas. Si la selección se hace sobre la variable dependiente, se debe tener en cuenta el sesgo que puede producirse.
Tipos de datos:
Censos y registros: Los censos de población suelen comprender datos como el número de miembros de la familia, sexo de la persona que es cabeza de familia, nivel de estudios, ingresos familiares y la clase de vivienda.
Estadísticas de organizaciones: La recolección de datos con fines de estudio, de simple registro o por obligación legal es frecuente en las distintas organizaciones, ya sean públicas o privadas.
Datos de expertos: Los datos de expertos presentan algunas limitaciones. Su exactitud está sujeta a los condicionamientos personales y a la experiencia de los expertos consultados, en lo que se cifra su valor pero también algunos de sus problemas.
Datos de encuestas: En las encuestas se recogen datos sobre individuos, se realizan a muestras extraídas de una población mayor. Es posible utilizar los datos de una encuesta como datos agregados relativos a la población de la que se ha extraído la muestra.
Datos documentales: Se incluyen aquí todo tipo de documentos públicos o privados que contienen información susceptible de ser utilizada como dato de interés para el investigador. Tanto correspondencia como diarios personales, textos legislativos, discursos, programas políticos o incluso novelas.
Codificación:
Consiste en asignar códigos a las categorías de cada variable con el fin de sistematizar la información y poder analizarla mejor. Es recomendable la codificación de los datos no sólo en las encuestas, sino también en cualquier otro tipo de investigaciones que maneje gran cantidad de datos.
La codificación se realiza teniendo en cuenta el tipo de variable y el tipo de pregunta de la que procede en el caso de las encuestas. La asignación de códigos debe respetar los criterios de simplicidad, exclusividad, exhaustividad y ser lo más intuitiva posible.