Variables

LAS VARIABLES

JOSE CABALLERO ALVARADOCIRUJANO GENERAL DEL SERVICIO DE TRAUMA Y CIRUGIA GENERAL

– HRDTPROFESOR DE CIRUGIA I – UPAO

MIEMBRO DE LA SOCIEDAD PANAMERICANA DE TRAUMACERTIFICADO EN ATLS – ACS

INVESTIGADOR CRASH-2; - OMS – UNIVERSIDAD DE LONDON INVESTIGADOR POISE 2 – UNIVERSIDAD McMaster

JEFE DEL DEPARTAMENTO DE EMERGENCIA Y CUIDADOS CRITICOS DEL HRDT

Ideas previas: Importa medir?

Medir:Significa tipificar , etiquetar, clasificar las diferentes modalidades en que se presenta cierta propiedad de interés de un fenómeno.

Requisitos de la mediciónTodas las mediciones se caracterizan por la mayor o menor presencia de dos atributos:

Confiabilidad: si podemos esperar en forma razonable que los resultados de dicha medición sean sistemáticamente precisos.Validez : si mide lo que en realidad trata de medir

Precisión, Fiabilidad, Consistencia o Reproducibilidad (Precision, Reliability)

Grado en que mediciones repetidas de un fenómeno

produce los mismos resultados(por el mismo observador o procedimiento)

Validez o Exactitud (Validity, Accuracy)

Grado en que una medición o

clasificación se corresponde con

la realidad del fenómeno que se

desea medir

Que medir y con que?

Instrumento

Peso (en Kg)

Variable

Sesgo y Azar

SesgoAzar

120 130

Presión Arterial Sistólica (mm Hg)

Nº

de O

bser

vaci

ones

Cánula intraarterialPA real

EsfigmomanómetroPA medida

¿ Qué es una variable?

Es la característica, propiedad o atributo de personas o cosas y que varían de un sujeto a otro y en un mismo sujeto en diferentes momentos.

Variable es una cosa que varía y ésta variación es susceptible de medirse.

Ejemplo de variables : el sexo, la edad, el peso, la glicemia, la presión arterial, etc.

¿Cómo identificar la variable en un estudio de investigación?

¿Qué deseamos medir o estudiar?


¿Es el sistema intrauterino de levonorgestrel comparado con el tratamiento convencional, mas efectivo en mejorar la calidad de vida en pacientes de 15 a 50 años con menorragia?

Qué medimos o estudiamos?


¿Es el sistema intrauterino de levonorgestrel comparado con el tratamiento convencional, mas efectivo en mejorar la calidad de vida en pacientes de 15 a 50 años con menorragia?


Calidad de vida

Tipo de Tratamiento


¿En pacientes adultos con sepsis severa o shock séptico, la acidosis láctica tiene mejor capacidad pronósica que la hiperlactatemia en predecir mortalidad?

¿Qué medimos o estudiamos?


¿En pacientes adultos con sepsis severa o shock séptico, la acidosis láctica tiene mejor capacidad pronósica que la hiperlactatemia en predecir mortalidad?

¿Qué medimos o estudiamos?

Tipo de predictor (Acidosis láctica o Hiperlactatemia)

Mortalidad


¿Es las mujeres gestantes de 14 a 45 años de edad, la obesidad pregestacional es un factor de riesgo asociado al desarrollo de diabetes mellitus gestacional?



¿Es las mujeres gestantes de 14 a 45 años de edad, la obesidad pregestacional es un factor de riesgo asociado al desarrollo de diabetes mellitus gestacional?


Obesidad pregestacional

Diabetes mellitus gestacional

¿ Donde identificamos a las variables en un estudio de investigación?

En el problema aparecen la variables principales

En el Objetivo : se formulan en función a las variables

La Hipótesis , se formula en relación a las variables

Clasificación de las Variables

a. Por la naturaleza de su medición

b. Por la relación que se establecen en las mismas variables (causa – efecto)

VARIABLE

Cuantitativa

Cualitativa

Continuas

Discretas

Nominal

Ordinal

Por la naturaleza de su medición

Variables cualitativas y cuantitativas

CualitativasSon atributos o propiedadesNo llevan valor numéricoEjemplos: Sexo, raza /etnicidad

CuantitativasAtributos basados en medidas numéricasDatos numéricosEjemplos: Edad, estatura, peso

Tipos de variables cuantitativas

ContinuasNúmero infinito de posibles valores

DiscretasNúmero limitado de posibles valores

0 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Datos continuos

Cuáles son algunos ejemplos de datos continuos?

Los datos continuos frecuentemente vienen de medidas.

EstaturaPesoTemperatura

Datos discretos

Los datos discretos frecuentemente vienen en forma de conteos.

Número de hijosNúmero de refuerzos de vacunas recibidosNúmero de años de escolaridad completados


b. Por su relación de dependencia (causa – efecto)

Variable IndependienteVariable DependienteVariable Interviniente


Variable Independiente (V.I):

Explica, condiciona, o determina el cambio en los valores de la variable dependiente .Actúa como factor condicionante de la variable dependienteSe le llama también causal o experimental porque es manipulada por el investigador.


Variable Dependiente (V.D): Es el fenómeno o situación explicadoEs la variable que es afectada por la presencia o acción de la variable independiente.Se llama también de efecto o acción condicionada

Ejm:VI = Fumar cigarrillos (V. Independiente)VD = Cáncer de pulmón (V. Dependiente)


Variable Interviniente (Vi):

Es aquella que se interpone entre la variable independiente y la variable dependiente.No es objeto de estudio pero que al presentarse y no ser controlada puede distorsionar los resultados de la investigación.

Escalas de Medición

A las formas de definir la categorización de los datos se les llama escalas de medición

Hay varias escalas de medición que pueden usarse cuando se están incluyendo datos nominales, ordinales, intervalos y razones.

Escalas de MediciónNOMINAL: - Este nivel sólo permite clasificar- Usa nombres para establecer categorías- Puede usar números pero estos son de carácter

simbólico

Ejm: - Estado de salud: Sano (1), Enfermo (2)- Género: Masculino (1), Femenino (2)

Nominal: variables dicotómicas

Una clase de variables nominales en las cuales hay solamente dos categorías

Ejemplos de variables dicotómicas:Estatus de enfermedad

Enfermo o sanoEstatus de tabaquismo

Fumador o no-fumador

OR

Escalas de Medición

ORDINAL: - Permite clasificar y ordenar- Establece una relación de > o < que- Los números asignados si indican jerarquía- No se puede establecer distancia entre dos puntos Ejm: - Grado de severidad del trauma: Leve, moderado,

severo- Estatus socioeconómico

Escalas de MediciónDE INTERVALO:

- Permite clasificar y ordenar pero además los intervalos son iguales

- Es posible conocer las distancias o grados que separan unas de otras

- El cero no indica ausencia de variable y es arbitrario.

Ejemplos: - Temperatura- Rendimiento académico- Coeficiente intelectual.- Punteos de pruebas (61-70, 71-80, 81-90, 91-100)- Años (2000, 2001, 2002, 2003, 2004)

Escalas de MediciónDE RAZÓN O PROPORCIÓN: - Posee las propiedades anteriores como clasificar,

ordenar; los intervalos son iguales y además, existe el cero absoluto o verdadero

- El cero indica ausencia de la variable

Ejm: - 0 ingresos / mes

Escalas de mediciónPunto cero Intervalos Gradación Ejemplos

Nominal No No No Tipo de deporte, sexo

Ordinal No No Si Estadios de un cáncer, severidad de una enfermedad

Intervalos No Si Si Temperatura en grados, CI

Cociente o proporción

Si Si Si Ingresos, tiempos, fuerza

Representaciones GráficasCajas Histograma

Cuantita-tivas

Ordina-les

Cualitati-vas

DispersiónSectoresPolígono Frecuencias

Barras

Tipo 10 0

0

OPERACIONALIZACION DE UNA VARIABLE

Operacionalización de la Variable

Al realizar una investigación- Identificar las variables que se toman en

consideración- Definirlas con la mayor precisión posible.

Operacionalizar una variable es simplemente definir la manera en que se observará y medirá cada característica del estudio y tiene un sentido práctico fundamental

Operacionalización de Variables

Es el proceso de llevar una variable del nivel abstracto a un plano concreto.

Operacionalizar una variable es hacerla medible.

Por qué deben definirse las Variables

Para que otro investigador les dé el mismo significado a los términos de una Hipótesis.Para comparar nuestra investigación con otras similaresPara evaluar adecuadamente los resultados de nuestra investigación.

De los conceptos a los valoresMás General

AumentandoEspecificidad

Más Especifico

Concepto: Idea general de lo que se desea medir

Operacionalización: Ir de la idea general (que no es directamente medible) a una medida más específica del concepto

Variable: La forma específica en que usted intenta capturar los datos. La variable seleccionada resulta en valores (puntos específicos de datos para la variable). Como un ejemplo: En un cuestionario, la PREGUNTA sería la variable, la RESPUESTA sería el valor

Operacionalización de la Variable

Edad Estatura Clase Social

Número de años Altura en cm Nivel de educación

IngresosOcupación

Pasos en el proceso de operacionalización de una variable

a. Definición de la variable.b. Determinar las dimensiones de la variable.c. Establecer los indicadores y sub indicadores necesarios.d. Elaboración de las escalas de medición.

INDICADORES

En investigación realmente se trabajan con indicadores mas que con las variables por lo que es importante escoger el indicador que más nos refleja la variable respectiva.

Ejemplos

La variable “aprovechamiento escolar” puede tener los sgts indicadores: cantidad de aprobados y desaprobados, deserción escolar, promedio de notas obtenidas, etc.

La variable “nivel socio económico” puede tener los siguientes indicadores: nivel de ingreso, nivel de estudios, lugar de residencia, actividad laboral, etc.

Operacionalización de variables

Algunas variables son tan concretas, o de igual significado en el ámbito mundial, que no requieren operacionalizaciónEj.: - Sexo de los individuos- Los colores del semáforo como señal de tránsito- La ubicación o estructura de órganos en el cuerpo humano, etc.

Guía

Variable

Una variable es una característica que se va a medir.Es una propiedad, un atributo que puede darse o no en ciertos sujetos o fenómenos en estudio.Con mayor o menor grado de presencialidad en los mismos y por tanto con susceptibilidad de medición.

Tipo de Variable

Hace referencia a conceptos clasificatorios de las variables que puede ser de distinto orden: Dependiente, Independiente, interviniente, etc.

Definición operacional

Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica.Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura.Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.

Inferencia InferenciaVERDAD

EN ELUNIVERSO

VERDADEN EL

ESTUDIO

HALLAZGOSEN EL

ESTUDIOErrores

Aleatorio ySistemático

ErroresAleatorio ySistemático

PREGUNTA AINVESTIGAR

PLAN DELESTUDIO

ESTUDIOREAL

Poblacióndiana

Muestraprevista

Individuosestudiados

Diseño RealizaciónFenómenosde interés

Variableselegidas

Medicionesreales

Validezexterna

Validezinterna

Estructura general de la investigación

Validez interna• La validez interna se ocupa de las causas "reales"

de los resultados que observó en su estudio.

• La validez interna fuerte significa que usted no sólo tiene medidas confiables de las variables independientes y dependientes sino una fuerte justificación causal que vincula las variables independientes y dependientes.

• Al mismo tiempo, usted es capaz de descartar variables extrañas, o alternativas, a menudo inesperadas, como causas de las variables dependientes.

Validez externaLa validez externa se refiere a la capacidad de generalizar los resultados de tu estudio a otras personas o situaciones.

Para tener una fuerte validez externa (lo ideal), es necesario una muestra probabilística de los sujetos o encuestados provenientes del uso de "métodos aleatorios" de una población bien definida.

Idealmente, usted tendrá una buena muestra de grupos y una muestra de mediciones y situaciones.

Cuando usted tiene una fuerte validez externa, se puede generalizar a otras personas y situaciones con confianza.

Operacionalizacion de variablesRELACIÓN ENTRE LA DISPERSIÓN Y CAMBIOS EN LA DURACIÓN DE LA ONDA P EN

PREECLAMPSIA EN GESTANTES

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