Unidad 3 (variables Y Datos)

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 1 TEMA 3 TEMA 3: TIPOS DE VARIABLES Y DE DATOS. OPERACIONALIZACIÓN Y MEDIDA. SENSIBILIDAD, FIABILIDAD Y VALIDEZ. •

VARIABLES:

Concepto: Una variable es una cualidad observable, directa o indirectamente, de cualquier aspecto o fenómeno de la realidad criminógena, es decir de la realidad que nos interesa. Se caracteriza por contener dos valores o atributos: Si sólo tuviese un valor sería una constante. Podemos resumirla como una agrupación de datos empíricos con fines de investigación. Ejemplos: - Variable observable directamente: el sexo. - Variable observable indirectamente: estatura, profesión, ideología,... Tipos de variables: (o taxonomía de variables, es una clasificación técnica): Criterio estadístico: STEVENS, (1946), propone que una variable se agrupa según el nivel de medida al que se someta, propuso una clasificación de variables en: o Variables categóricas :  Nominales: aquellas en las que sólo se pueden establecer relaciones de igualdad o desigualdad. (sexo)  Ordinales o Cualitativas: Son las que admiten entre sus categorías Igualdad/Desigualdad y Orden. Ejemplo: Curso Académico.  Dicotómicas o Binarias: Con dos valores o atributos  Politómicas o Multinominales: Mas de dos valores o atributos.. o Variables numéricas o cuantitativas o métricas:  Intervalares o de intervalo: aquellas en las que además de establecer relaciones de igualdad /desigualdad y orden, se pueden establecer operaciones sencillas (sumar y restar).  Racionales, de razón o de proporción: además de todas las relaciones anteriores se pueden establecer otras más complejas (multiplicar y dividir). Además contienen un cero absoluto, como ausencia de algo. Ejemplo: Tiempo invertido en algo.

Las variables numéricas o cuantitativas pueden ser también:

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 2 TEMA 3 o Discretas: cuando entre dos valores consecutivos no se admiten valores intermedios. Por ejemplo: Tallas de Ropa o Continuas: cuando admiten infinitos valores intermedios entre dos valores. Ejemplo: tiempo que se tarda en hacer un examen. Todas las variables cumplen un doble criterio: “E / ME “ “E “ = Exhaustividad . Ha de recoger todos los valores o atributos posibles. “M/E” = Mutua Exclusividad. Cada caso ha de ser clasificado solo con un valor dentro de cada variable. Todas las categorías de variables han de ser exhaustivas y mutuamente excluyentes. Una escala de medida bien hecha ha de cumplir ambos requisitos. (Ej: nivel de estudios hasta Diplomado o hasta Licenciado. Son excluyentes, aunque no exhaustivas ya que podría haber algún Doctor. Ejemplos: -

Sexo (como hombre o mujer): categórica, nominal dicotómica. Superar o no una asignatura (aprobar o suspender): Variable cualitativa, nominal, dicotómica Curso académico en el que estamos: categórica, ordinal politónica. Tipos de trastornos psicológicos: Cualitativa, ordinal, politómica. Estatus socioeconómico (alto, medio, bajo): Cualitativa, ordinal politómica. Gravedad de una condena (leve, menos grave, grave): Cualitativa, ordinal politómica. Número de alumnos matriculados en Métodos de Invt.: cuantitativa racional discreta. Tiempo invertido en la realización de una tarea: cuantitativa racional continua. (todas las variables de tiempo son racionales y continuas). Calificación en una asignatura (en sentido nominal): Cualitativa, ordinal politómica. Número de alumnos matriculados en una asignatura: Numérica, racional y discreta. Edad (en años): Numérica, cualitativa, racional y continua. La temperatura: numérica, intervalar, continua (no existe el 0 absoluto). La longitud: numérica, racional y continua. El estado civil:Cualitativa categórica, nominal, politómica. Intención de voto (a qué partido se va a votar): categórica, nominal, politómica. Peso (de un conjunto de personas): numérica, racional, continua. Color del cabello: categórica, nominal, politómica. Número de hijos: numérica, racional, discreta. 2

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 3 TEMA 3 -

Tiempo de reacción: numérica, racional, continua. Media de número de hijos: numérica, racional, continua. Nota (numérica): numérica, racional, continua. Presión atmosférica: numérica, intervalar, continua (no hay 0). Tipo de delincuentes: (Cualitativa) categórica, nominal, politómica. Nivel de estudios: categórica, ordinal, politómica. Velocidad de lectura (sílabas por minuto): numérica, racional, continua. Etapas vitales (infancia, juventud,...): categórica, ordinal, politómica. Satisfacción laboral (mucho, poco,...): categórica, ordinal, politómica. Velocidad de un vehículo: numérica, racional, continua. Conductas no verbales de un profesor: categórica, nominal, politómica. Talla de ropa (S, M, XL,..): categórica, ordinal, politómica. Nº de calzado: numérica, intervalar, discreta. Deportes practicados: (Cualitativa) categórica, nominal, politómica. Estado de los cuerpos: categórica, nominal, politómica. Escalas tipo LIKERT (muy de acuerdo, porco de acuerdo, nada de acuerdo,...): categórica, ordinal, politómica.

Ejemplos: - Cociente intelectual: numérica, intervalar, continua. - Ansiedad: numérica intervalar, discreta o continua. - Nº de alumnos de esta clase: numérica, racional, discreta. Ejercicio: En 1994, se realizó un estudio denominado “Encuesta sobre uso de alcohol y drogas por jóvenes estadounidenses”. Se les preguntaba cuantas veces habían tomado cinco bebidas alcohólicas en la misma situación. Planteaban como respuesta las siguientes opciones: ninguna, 1, 2, de 3-5, de 6-9, 10 o más. ¿De qué tipo es la variable?: numérica, racional, discreta. Continuación Tema 3: Correlación entre nivel de ingresos y propensión a la delincuencia: Nivel de ingresos: menos de 1000, de 1000 a 2000, de 2001 a 3000,... Para algunas variables lo mejor es agruparlas que preguntarlas directamente (podía haberse preguntado directamente cuanto ganaban), especialmente en temas sensibles o considerados tabú. La variable elegida va a determinar el estadístico a utilizar. Con una escala nominal se pueden calcular ciertos estadísticos: la moda (lo que más abunda), porcentajes y rango. En una escala ordinal: además de los anteriores también la mediana. Con las numéricas: la media aritmética, la desviación típica. Ejemplo de estadística descriptiva: 13 personas con su edad. Edades Sin ordenar

Edades ordenadas

Edades categorizadas

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 4 TEMA 3 32 25 18 32 16 16 21 19 23 20 18 16 21

16 16 16 18 18 19 20 21 21 23 25 32 32

Nº de personas 15-19 años 6 20-29 años 5 30-39 años 2 SUMA 13 Edad media 21,31 Desviación típica 5,47

Media: X = ∑x/n Media = sumatorio de x partido por n (muestra). 16+16+16+18+18+19+20+21+21+23+25+32+32 = 277/13=21.3 Desviación típica: δx =

∑ (x- x̅)2/n

La Moda: M0 = li+(d1/d1+d2)xd La Moda es el valor que más se repite. El ejemplo sería el 16. La Mediana: Es el valor que deja a su izquierda el 50% de las observaciones y a su derecha el 50% restante. En el ejemplo sería 20. Media y Mediana no coinciden, porque la media es sensible a valores extremos, por ello la media se utiliza en poblaciones equilibradas, donde los valores siguen una distribución normal. La mediana se usa en casos donde los valores están distribuidos de otras maneras. Ej: en un módulo de una cárcel donde los presos, en su mayoría, carecen de ingresos y patrimonio. Entra un nuevo recluso exdirector de un banco. Si hallamos ahora los ingresos y el patrimonio medio de los reclusos, probablemente alcanzarán una media que no corresponde a la situación del preso típico, pero con la mediana obtendríamos una información más útil. Ejemplo: Distribución de datos de edad: E = (29, 25, 31, 33, 29, 27, 29) n = 7. Media = 203/7=29 4

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 5 TEMA 3 Moda = 29 Rango = 25-33 Amplitud = 33-25= 8 Mediana = 29 Ejemplo: Distribución de datos de edad: E = (29, 25, 31, 33, 29, 27, 78) el último es un valor atípico y extremo con el resto. Media = 252/7= 36 no sería representativa. Moda 0 29 Mediana ≈ 29 es más representativa Criterio sustantivo: Las variables se clasifican en: - Variables activas, externas o de estímulo (E): cualquier forma de energía física o social que incide sobre el sujeto. Son manipulables por el investigador. - Variables atributivas, de asignación, de agrupamiento u organísticas (propias del organismo)(O): son propiedades, cualidades propias o intrínsecas al sujeto. Son variables internas, el sujeto está preasignado a sus niveles. No son manipulables por el investigador, sólo puede medirlas. E–O–R Estímulo que llega a un organismo provoca una respuesta. Una misma variable puede ser estímulo y organística: Ej: la ansiedad: Ansiedad estado es estímulo. Ansiedad rasgo es orgánica. Ejemplo: Tomar un café: E= cafeína; O= nuestro cuerpo; R= estar más despierto. El mismo estímulo con diversos organismos puede producir reacciones diversas. Ejemplo: Presos a los que se propone un programa experimental para reinserción: E= plan de reinserción. O= motivación del preso, experiencia propia ante programas similares, edad, tiempo en prisión,... R= reinserción conseguida o no, aprovechamiento del programa,... Clasificación de Roldán (Manual): - Cuantitativas: las variables cuantitativas pueden ser categorizadas objetivamente, pudiendo ser medidas a través de la aplicación de números a dichas categorías. Las estadísticas o las encuestas con preguntas cerradas arrojan datos cuantitativos. - Cualitativas: toman significado de las acciones sociales. La observación participante y las entrevistas informales.

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 6 TEMA 3 Individuales: los datos afectan a rasgos o actos individuales (ej: carácter psicopático en ciertos delincuentes). - Sociales: los datos se refieren a colectivos humanos o a la sociedad (ej: cómo se distribuye el delito por los barrios de una ciudad). - Datos pasados: trabajos de reconstrucción histórica. - Datos presentes: son el resultado de todo trabajo sobre hechos actuales. Una combinación de los pasados y los presentes ofrece un diseño longitudinal, que implica obtención de información en varios mementos temporales. - Primarios: informaciones recogidas de primera mano con el propósito de realizar una investigación. - Secundarios: proceden de observaciones realizadas por otros. Los datos cualitativos y primarios suelen ser considerados de mejor calidad. Pero, según la naturaleza del estudio realizado, pueden resultar, en ocasiones, de mayor interés los datos cuantitativos o los secundarios para la investigación histórica. -

Clasificación metodológica: KISH, en 1987, clasificó las variables en: Explicativas o experimentales: Clase I. - Variables independientes (factores, tratamientos, intervenciones o manipuladas) son la presunta causa de algo, las manipula el investigador o al menos decide sus niveles. - Variables dependientes (de respuesta o medidas) son el presunto efecto. VI VD Si la variable independiente incide sobre la dependiente existirá una relación causal VI VD Si existe una correlación entre ambas la relación entre ambas será de simple asociación. - Variables predictoras VP: pueden ser estímulo u organísticas. - Variables criterio VC. Índice de correlación de Pearson: Mide el índice de asociación, oscila entre –1 y +1. Rxy = Sxy/SxSy Las correlaciones pueden ser: • Negativas: a mayor X menor Y. Y

RXY ≈ −1

X •

Positivas: a mayor X mayor Y. 6

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 7 TEMA 3

RXY ≈ +1

•

No existe correlación:

x xxx xxxxx xxx

RXY = RYX

- Variables extrañas: - Controladas por el investigador a través del diseño experimental: para KISH son variables Clase II: o Control experimental: cuando las variables forman parte del diseño. o Control estadístico: ANCOVA (análisis de la covarianza). - No controladas por el investigador: o Aleatorizadas: producen un error aleatorio. Clase III. o Perturbadoras: son las más peligrosas para un estudio, producen un error sistemático o sesgo sistemático en los datos, indica que se ha olvidado una variable fundamental en el estudio. Clase IV. Las variables perturbadoras se descubren a través de la experiencia del investigador más su intuición. Ejercicio: ¿influye el numero de horas que ven los niños la televisión en su conducta agresiva? VI: Horas De exposición a la televisión VD: conducta agresiva. INDICAORES VI: -

minutos ante la Tv Tipo de programa (educativo o lúdico) Horario de programación Quien decide el programa que ve el niño 7

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 8 TEMA 3 -

Uso qe se le da al programa Oferta de entretenimiento Ve la tele solo o con alguien

INDICADORES VD: - tipos de conducta en diversos contextos - cuestionario o entrevista a padres, educadores, amigos - calificaciones escolares - observación en acción (por ejemplo dejar un billete a la vista del niño y ver que hace) - test al niño - historial delictivo - resolución de conflictos Tenemos que tener en cuenta que las variables pueden ser: a) Variables observables o manifiestas: son las que se pueden observar directamente b) Variables latentes: son observables indirectamente, se miden a través de indicadores. •

Operacionalización y Medida Según Bathman y Shoot)

La operacionalización es un paso imprescindible en el proceso de medida Ejemplo 1: Conceptos/constructos a) Inteligencia b) I.(ira) H.(hostilidad) A (agresiv) Variable a) Cociente Intelectual b) Ira (distinguir entre estado o rasgo) Indicadores: a) Test de Wais b) Test spielberger Ejemplo 2 El alcohol como problema social.Constructo: Borrachera Variable: Frecuencia de episodios de bebidas alcoholicas Indicadores: Cuantas veces se toma en la última semana, si t5 o más bebidas. Ejemplo 3 8

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 9 TEMA 3 Constructo: Pobreza Variable: Pobreza Objetiva / Pobreza Subjetiva Indicadores: Ingresos- gastos/ ¿Se considera pobre? El indicador de Umbral de la Pobreza se consigue en el Instituto Nacional de estadística que considera una variable objetiva, por donde esta el nivel de ingresos para considerar que una persona es pobre. Según el INE en España hay unos 5 millones de personas que viven bajo el umbral de la pobreza. Los conceptos o constructor señalados hasta ahora son operacionalizarlos objetivamente, pero no siempre ocurre así:

fácilmente

Ejemplo 4 Constructo: Clase Social Variable: Nivel de Ingresos Nivel Educativo Prestigio profesional Titulo Nobiliario Indicadores: Aquí tenemos que pensar, como se mide por ejemplo, el prestigio profesional. -

-

Nivel Económico: medirlo por la Renta Prestigio profesional: publicaciones, pero no toda persona que publica tiene por qué ser un buen profesional, lo mediremos con el indicador “satisfacción del colectivo para el que trabaja.” Nivel Educativo: Diplomado, Licenciado, etc

Ejercicio: Relación entre ansiedad y rendimiento: Rendimiento

Ansiedad El mayor rendimiento se obtiene con un nivel medio de ansiedad. El rendimiento está muy relacionado con la motivación, un exceso de motivación provoca bloqueo, el el llamado principio de YERKES & DODSON.

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 10 TEMA 3 Estas variable no siguen una correlación lineal, por lo que no servirá el índice de correlación de Pearson (que mide relaciones lineales). Para las relaciones cuasilineales, como en este caso, en más útil: η2XY = Φ(eta). Ejercicio: Hipótesis original: cuanto mayor es la desorganización social en una comunicad, mayor es la tasa de crimen. VD: Tasa de crimen. VI: desorganización social.

Tasa de crimen

Desorganización social

La relación es directa positiva. RXY ≈ 1 La recta de regresión realidad son nubes puntos con una tendencia línea recta.

y en de en

Ejercicio: Cuanto mayor es el autocontrol de una persona, menor número de actos delictivos comete. VD: número de actos delictivos. VI: nivel de autocontrol. A mayor autocontrol menor número de actos delictivos. RXY ≈ -1

Número de actos delictivos

Nivel de Autocontrol Ejercicio: Cuando la tasa de desempleo decrece en una comunidad, la tasa de crímenes contra la propiedad disminuye. VD: delitos contra la propiedad. VI: tasa de desempleo. Tipo de relación: Directa y positiva. Nº de actos RXY ≈ 1

Tasa de desempleo

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 11 TEMA 3

Ejercicio: El crimen es más bajo en aquellas comunidades en las que la Policía patrulla a pie: VD: tasa de crimen. VI: patrulla a pie. Tipo de relación: xx No hay relación entre ambas x xx Tasa de variables. xxx crimen xxxx xx Ejercicio: Un tipo de programas eficaces Patrulla para la prevención de accidentes de a pie tráfico son las campañas televisivas, se quiere evaluar la eficacia de las mismas. VD: Tasa de accidentes de tráfico. VI: Campañas televisivas, paneles informativos,… Variables extrañas: - Aleatorizadas: animales en la calzada, caída de un rayo,… (son muy improbables, no modifican significativamente el recultado). - Perturbadoras: época del año (sería importante bloquear esta variable utilizando el mismo periodo del año), meteorología,… Definiciones: Es preciso definir el constructo para poder medirlo: Los indicadores son medidas de una variable o de un constructo. STEVENS, en 1951 definió medida como “proceso de asignar valores numéricos a objetos o eventos conforme a ciertas reglas.” La medida pretende ser un ISOFORMISMO (igual forma) entre la medición y la realidad que pretende medir, correspondencia entre realidad y la medida •

TRIANGULACION DE DATOS

Sensibilidad, fiabilidad y validez: Son conceptos puramente psicométricos.

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 12 TEMA 3 1) Sensibilidad: grado en que una prueba o instrumento de medida es sensible a los cambios que se produzcan en aquella variable que se pretende medir., cambia conforme cambia la variable que pretende medir. Ej: Si para adultos se usa el WISC (test de inteligencia diseñado para niños) daría una puntuación más alta, no sería sensible. Dentro de la sensibilidad se distinguen dos escalas: - Índice de dificultad: Total de personas que han realizado un test menos los que lo han fallado y lo han dejado en blanco. -

Índice de discriminación: o Discriminación Positiva: (o indicador, o instrumento) cuando es contestado correctamente por los sujetos que tienen una puntuación más alta en la variable que se pretende medir y más baja por los sujetos con una puntuación más baja en la variable. o Discriminación negativa es lo contrario, es decir, un item que lo contestan acertadamente la mayoría de los sujetos con una puntuación global peor, y lo fallan los que tiene una puntuación global mayor (a veces ocurre).

Dentro de la Sensibilidad pueden ocurrir unos efectos de atenuación de escalas. Ejemplo: índice de sensibilidad: Dificultad de un examen. Nº alumnos

0

Examen difícil, se da un efecto Suelo, esto indica que la prueba no es adecuada. No es sensible.

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La mayoría de los alumnos han tenido malas notas, el examen es demasiado difícil. No discrimina el efecto de los alumnos. No es sensible. Examen fácil, se produce un efecto techo. Tampoco es sensible.

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 13 TEMA 3 Casi todas las puntuaciones se agrupan en torno a los valores mas altos, tampoco es sensible. Tanto el efecto suelo como el efecto techo se denominan efectos de atenuación de escalas. 2) Fiabilidad: (o confiabilidad). Es precisión de la medida, en el sentido de: a) consistencia, b) coherencia, c) constancia, d) equivalencia, e) estabilidad existiendo una puntuación más o menos similar. La fiabilidad se puede representar por la correlación RXX´ Que significa correlación entre una forma del test y una forma paralela del mismo. 3) Validez: Un instrumento es válido en el grado en que se refleja con exactitud y veracidad aquello que se pretende medir. Se puede representar como la correlación de una prueba o instrumento con un criterio RXY La validez puede ser de contenido, de criterio o de constructo. Ejemplo: yo adelanto 5 minutos mi reloj, la medición del tiempo será precisa (ya que sé que está adelantado) es decir será fiable. Pero esa medición no será válida porque la hora no sería real, no sería un indicador universal de la hora. La validez está dentro de la fiabilidad, pero no a la inversa, un instrumento puede ser válido y a la vez fiable, pero puede ser fiable y no válido. Al ser fiable es también sensible.

S

S = Sensibilidad. F = Fiabilidad. V = Validez

F V

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 14 TEMA 3 Ejemplo del Capítulo 27 del manual de KERLINGER:

A

B

C

D

B

A: No válido. B: válido y Fiable. C: No válido. D: Fiable y No válido.

Ejercicio: Diferencia entre fiabilidad y validez en la conducta de beber: NO BEBO NADA

NO BEBO NADA

Sujeto 1

NO BEBO NADA

Sujeto 2

NO BEBO NADA

cerveza

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MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES 15 TEMA 3 Sujeto 1: sus respuestas son fiables y válidas. Sujeto 2: sus respuestas son fiables (no varían), pero no válidas (lleva una cerveza). Lo habitual es que un ítem discrimine positivamente.Dificultad: Es el porcentaje de personas que contestan correctamente un ítem. Fiabilidad o Precisión Es condición necesaria pero no suficiente de la valides. Validez Para que algo sea válido necesita ser fiable. Página 69 de Bathman y Shoot: •

Tipos de fiabilidad (Bathman y Shoot) 1. La fiabilidad Test/Retest o fiabilidad Intrasujeto/Intraobservador 2. Fiabilidad Inter.-ítems o en entornos psicométricos, o consistencia interna de la prueba. El que contesta en un sentido, “sí” enun ítem, suele contestar “sí” en los demás ítems. 3. fiabilidad de pruebas paralelas o de las 2 mitades. 4. Fiabilidad interjueces o interobservadores : dos observadores deben dar una puntuación similar para que sea alta la fiabilidad. Con la misma prueba 2 personas distintas dan una puntuación similar. (Rxx´) fiabilidad entre “x” – “x´” esla misma. Es decir, correlación de una prueba consigo misma. (Rxy) = validez , correlación entre la prueba “x” e “y” (criterio externo)

•

Tipos de Validez

1. 2. 3. 4.

Validez aparente : Validez de contenido: Validez de constructo Validez de criterio

En los tres últimos casos , se pregunta si la prueba mide aquello que dice medir. En resumen, las 2 grandes estrategias para mejorar la fiabilidad y la Validez: A) Utilizar pruebas o instrumentos de medida de cualquier tipo que ya existan. B) Buscar la operacionalización múltiple. Para medir un rasgo de Agresividad no utilizar una sola prueba, sino varias. 15