Cuando nos adentramos en el mundo de la investigación, uno de los primeros conceptos fundamentales que debemos comprender es el de las variables. Estas son los elementos esenciales que medimos, controlamos o manipulamos en un estudio para obtener información y analizar fenómenos.
Dependiendo de la naturaleza de los datos que recopilemos, las variables pueden clasificarse en diferentes tipos, cada uno con características particulares que influyen en el enfoque de nuestro análisis. Hoy nos enfocaremos en dos grandes grupos: variables cuantitativas y variables cualitativas, desglosando sus subcategorías para ofrecer una comprensión integral.
¿Qué son las variables de investigación?
Las variables de investigación son elementos o características que se miden, manipulan o controlan en un estudio con el fin de analizar un fenómeno. Pueden ser cuantitativas, cuando expresan valores numéricos y permiten realizar cálculos, o cualitativas, cuando describen cualidades o categorías no numéricas.
Estas variables son esenciales para formular hipótesis, diseñar experimentos y extraer conclusiones, ya que representan los aspectos específicos del objeto de estudio que se pretende comprender o explicar.
Tipos de variables de investigación
Las variables de investigación las podemos clasificar en:
Variables Cuantitativas
Las variables cuantitativas son aquellas que se expresan en valores numéricos y, por lo tanto, permiten realizar cálculos matemáticos. Estas variables miden la cantidad o magnitud de algo y son fundamentales cuando queremos cuantificar los resultados de una investigación. A su vez, las variables cuantitativas pueden subdividirse en dos tipos: discretas y continuas.
Variables Cuantitativas Discretas
Las variables cuantitativas discretas se caracterizan porque solo pueden tomar valores enteros. Esto significa que entre dos valores posibles no hay puntos intermedios. Un ejemplo clásico es el número de hijos en una familia. Una familia puede tener 1, 2, 3 hijos, pero no puede tener 1.5 hijos. De igual manera, el número de automóviles en un estacionamiento o la cantidad de asistentes a un evento son variables discretas, ya que siempre resultan en números enteros.
Este tipo de variable es crucial cuando nuestro estudio requiere contar elementos o realizar cálculos basados en enteros. Los análisis estadísticos con variables discretas suelen incluir métodos como tablas de frecuencia, gráficas de barras o análisis de tendencias para identificar patrones en la aparición de ciertos fenómenos.
Variables Cuantitativas Continuas
A diferencia de las discretas, las variables cuantitativas continuas pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo dado, incluidas las fracciones y los decimales. Por ejemplo, la altura de una persona puede ser 1.75 metros, 1.81 metros o cualquier otro valor dentro de un rango de medidas. Otros ejemplos incluyen el peso, la temperatura o la distancia. Estos son datos que no se limitan a números enteros y pueden medirse con mayor precisión dependiendo de los instrumentos utilizados.
En el análisis de variables continuas, los gráficos de dispersión y las curvas de distribución son herramientas clave para visualizar cómo se distribuyen los datos en un rango continuo. La precisión y la capacidad de medir pequeñas variaciones hacen que este tipo de variable sea indispensable para estudios detallados y técnicos, como los relacionados con la física, la biología o la economía.
Variables Cualitativas
Las variables cualitativas, por otro lado, son aquellas que no se expresan en valores numéricos, sino en categorías o atributos. Estas variables describen las cualidades o características de los individuos o elementos que estamos investigando. Pueden estar relacionadas con aspectos como el género, el estado civil, las opiniones o los colores. A menudo, utilizamos estas variables para clasificar o agrupar los datos en categorías distintas. Existen dos tipos principales de variables cualitativas: dicotómicas y policotómicas.
Variables Cualitativas Dicotómicas
Las variables cualitativas dicotómicas se limitan a dos categorías posibles. Por ejemplo, el género (masculino o femenino), el estado civil (casado o soltero), o si un encuestado está de acuerdo o en desacuerdo con una afirmación. Estas variables permiten clasificaciones simples, lo que facilita el análisis de datos en estudios donde la categorización en dos grupos es relevante.
El análisis de variables dicotómicas puede emplear frecuentemente tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para evaluar las relaciones entre las categorías. Estos análisis son útiles cuando queremos comparar dos opciones claras y ver si existe alguna tendencia o diferencia significativa entre ellas.
Variables Cualitativas Policotómicas
Las variables cualitativas policotómicas, en cambio, incluyen más de dos categorías. Un ejemplo común es el nivel educativo (primaria, secundaria, licenciatura, maestría, doctorado). Otras variables policotómicas pueden ser el color de los ojos (azul, verde, marrón, negro) o el lugar de residencia (urbano, rural, suburbano). A diferencia de las dicotómicas, las policotómicas nos permiten tener un espectro más amplio de opciones y una mayor diversidad en los datos recolectados.
Para el análisis de variables policotómicas, podemos utilizar técnicas como la regresión logística multinomial o análisis de correspondencias, que permiten explorar cómo las diferentes categorías están relacionadas entre sí o con otras variables del estudio.