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#ElCuadroDeOperacionalizaciónDeVariables
Transcripción
Relación entre las variables una línea de investigación se inicia con el descubrimiento de un problema y termina con el planteamiento de su solución para ello hay que recorrer transitar investigando a la variable de estudio aquella que se obtiene por derivación de la línea de investigación existen líneas de investigación que corresponden a condiciones problemáticas como la diabetes en cuyo caso utilizaremos como variable de estudio a la diabetes con sus categorías presencia y ausencia pero también podemos emplear como variable de estudio a la glucosa en ayunas con sus unidades miligramos por decilitro otro ejemplo sería la hipertensión arterial en el que utilizaremos como variable de estudio a la propia hipertensión arterial con sus categorías presencia y ausencia pero también podemos utilizar como variable de estudio a la presión arterial sistólica medida en milímetros de mercurio por otro lado existen líneas de investigación que corresponden a situaciones que no son problemas como el rendimiento académico en ese caso podemos utilizar como variable de estudio al propio rendimiento académico en sus unidades de medición correspondientes o problematizar a la línea de investigación y utilizar como variable de estudio al bajo rendimiento académico con sus categorías presencia y ausencia finalmente la rentabilidad de una empresa tampoco es un problema y se puede estudiar a la rentabilidad propiamente dicha o utilizar como variable de estudio a la buena rentabilidad con sus categorías presencia y ausencia si bien aquí hemos visto dos ejemplos de variable de estudio por cada línea de investigación pueden haber más opciones elegir una u otra depende del investigador en función a la intención expresada en el propósito del estudio de la línea de investigación se deriva la variable de estudio y esa es una de las funciones del nivel exploratorio definir a la línea de investigación y también a la variable de estudio esta variable tomará distintos nombres en los diferentes niveles de investigación no porque correspondan a otra línea de investigación sino por la función que cumplen de la relación entre las variables el nivel exploratorio únicamente puede operacionalizar a la variable de estudio si el alcance de sus objetivos es determinar por otro lado identificar definir e interpretar son el origen de la línea de investigación y de la identificación de la variable de estudio ya en el nivel descriptivo la variable de estudio toma el nombre de variable de interés y las otras variables se llaman de caracterización se trata del nivel del Análisis estadístico univariado donde vamos a analizar a las variables de una en una tanto a las de caracterización como a la de interés el nivel relacional recibe este nombre precisamente porque relaciona a las variables y las hace de dos en dos por eso le dicen bivariado es decir que la variable de supervisión que corresponde a la variable de estudio se va a relacionar con cada una de las variables asociadas pero siempre de dos en dos y nunca vamos a relacionar dos variables asociadas el nivel explicativo pretende demostrar una relación causa efecto con el análisis estadístico multivariado como uno de Los criterios de causalidad es decir todas las variables al mismo tiempo de forma multivariada respecto de la variable dependiente esto es un modelo multivariado en el nivel predictivo ya sabemos que existe una relación causal entre las variables exógenas o predictoras respecto de la variable endógena o variable a predecir la intención aquí es crear un modelo predictivo para conocer lo que ocurriría en caso de tener diferentes valores para mis variables predictoras no se trata de una prueba estadística sino de una técnica estadística para la construcción de un modelo predictivo finalmente en el nivel aplicativo sabemos cómo las variables de calibración influyen sobre la variable evaluativa Y eso vamos a hacer precisamente para obtener un resultado esperado vamos a cambiar deliberadamente los valores de las variables de calibración esto es la relación entre las variables.
