En estadísticas, una variable conceptual representa una construcción o entidad abstracta que queremos medir.
Sin embargo, no podemos medir directamente una variable conceptual, por lo que usamos una medida real para cuantificar la variable conceptual.
Por ejemplo, suponga que un investigador quiere evaluar la «felicidad general» de las personas. Esto representa una variable conceptual porque no hay forma de asignar directamente un valor de «felicidad general» a los individuos.
En cambio, el investigador puede hacer que las personas respondan a las preguntas de la encuesta que tengan posibles respuestas como:
- Estoy extremadamente insatisfecho con mi situación de vida.
- Estoy algo insatisfecho con mi situación de vida.
- Me siento neutral sobre la situación de mi vida.
- Estoy algo satisfecho con mi situación de vida.
- Estoy extremadamente satisfecho con mi situación de vida.
El investigador puede usar estas respuestas para asignar algún tipo de puntaje de «felicidad general» a las personas.
La variable «felicidad general» es la verdadera variable de interés, pero dado que es conceptual, debemos usar las respuestas de la encuesta como medidas reales que pueden usarse para evaluar la felicidad general.
Lea los siguientes escenarios para obtener más ejemplos de variables conceptuales y medidas reales.
Suponga que un departamento de recursos humanos de una determinada compañía desea evaluar el desempeño del lugar de trabajo para cada individuo en una empresa para que use las calificaciones de rendimiento del gerente para asignar un puntaje de desempeño a cada individuo.
¿Cómo definir una variable conceptualmente?
Una variable es una forma de nombrar y memorizar un valor numérico para el uso posterior por parte del programa.
Como su nombre indica, las variables son números que se pueden cambiar continuamente en comparación con las constantes cuyo valor nunca cambia. Se debe declarar una variable y posiblemente asignar el valor que desea mantener.
El siguiente código declara una variable llamada inputVariable al que el valor presente en la entrada analógica del pin n. 2
st inputVariable = 0; // declara una variable a la que // se asigna el valor 0 InputVariable = Analogread (2); // establece la variable de valor // Presente en el pin 2 analógico
InputVariable es la variable.
En la primera línea se declara que InputVariable contendrá un int, donde int es la abreviatura del entero. La segunda línea establece la variable en el valor presente en el pin 2 analógico, esto permitirá el valor del pin 2 a otras partes del código disponibles.
Una vez que se ha asignado una variable o reescribida, es posible leer su valor para ver si satisface ciertas condiciones, o si puede usar directamente su valor.
En el siguiente ejemplo, se ilustran tres operaciones útiles con variables: si la condición «InputVariable inferior a 100» es verdadera, el valor 100 se asigna a InputVariable y luego un retraso (retraso) de valor igual a la cantidad almacenada en InputVariable está establecida. que ahora vale 100.
¿Cómo definir conceptual y operacionalmente las variables?
La inteligencia siempre ha sido una construcción difícil de enmarcar de manera única dentro de una tradición científica que debe basarse en definiciones ampliamente compartidas y en métodos de investigación adecuados. En términos generales, se puede definir como un conjunto de procedimientos destinados a comprender características significativas en los fenómenos y procesarlos para el logro de un propósito específico (Spinnler 1996). Al igual que otras funciones cognitivas, de hecho, la inteligencia ya no se considera una función unitaria, que consiste en una sola capacidad o facultad mental (como los partidarios del ‘factor general’ que se considera) que explicaría los resultados de los más diversos de los más diversos prueba; Por el contrario, la conceptualización moderna incluye un conjunto de patrones de comportamiento abstractos, útil para procesar información para resolver diferentes tareas. En este sentido, por ejemplo, Daniel N. Stern define la inteligencia como la capacidad general de adaptar el pensamiento y la conducta a nuevas condiciones, identificándolo con la plasticidad de los patrones lógicos y de comportamiento.
Por lo tanto, la inteligencia representa un conjunto variado de capacidad, no atribuible al comportamiento instintivo o habitual, dirigido a la adaptación al medio ambiente. Cada tipo de adaptación biológica implica una relación entre el organismo y el entorno externo y de él deriva, por un lado, una transformación del cuerpo según el medio ambiente, definida por Jean Piaget (1952) ‘alojamiento’, por el otro una incorporación del medio ambiente. en las estructuras cognitivas y físicas preexistentes del cuerpo, llamadas ‘asimilación’. Para Piaget, la inteligencia consiste en las operaciones que realiza el individuo, primero en datos de material (objetos) y luego en símbolos (por ejemplo, las palabras que los representan), para poder adaptarse a la realidad de manera efectiva. Si la adaptación es un proceso dialéctico de equilibrio entre acomodación y asimilación, la función de la inteligencia es regular este equilibrio. Inicialmente operando a nivel de los procesos sensoriales y más tarde de los innancarios o ‘mentalizados’, mantiene y regula el equilibrio dinámico entre las nuevas condiciones ambientales y los patrones de conducta previamente adquiridos.
Por lo tanto, la inteligencia consiste en crear nuevas formas de coordinar acciones. Las acciones internalizadas (operaciones) se coordinan en sistemas o estructuras generales y tienen la característica de reversibilidad. El carácter peculiar de la inteligencia es para Piaget precisamente esta reversibilidad constitutiva de las operaciones: por ejemplo, en el caso del pensamiento matemático, la adición y la resta son reversibles, ya que estas son la misma acción ajustable en los sentidos inversos. Por el contrario, los procesos como la percepción, la memoria, las asociaciones o el hábito son irreversibles: por ejemplo, la capacidad de escribir de izquierda a derecha no implica la de la escritura de derecha a izquierda. La reversibilidad de la inteligencia es sinónimo de flexibilidad cognitiva y está vinculada a una propiedad fundamental del equilibrio dinámico, reversible por su propia naturaleza.
La noción de inteligencia incluye múltiples habilidades, como habilidades mnestic y de aprendizaje (→ aprendizaje: bases biológicas y aprendizaje: bases moleculares) y resolución de problemas que, aunque no pueden identificar a Tout Court con él, sin duda constituyen sus requisitos previos. Por lo tanto, el conjunto de procesos cognitivos y conducta que contribuyen al comportamiento de la solución de problemas es uno de los elementos intrínsecos para la definición de inteligencia. Según Edouard Claparède, la inteligencia es la capacidad de resolver problemas con la ayuda del pensamiento, y esto requiere creatividad o la capacidad de construir patrones originales y reglas nuevas y flexibles. Para Guilfotd y Hoepfner, el pensamiento creativo consiste en un proceso de asimilación y modificación de la estructura lógica de un problema que pasa a través de varias etapas: sensibilidad a la dinámica central del problema, fluidez creativa, flexibilidad en la manipulación de imágenes mentales y originalidad. Según Ulric Neisser, la inteligencia le permite renovar los datos de un problema a través de procesos sintéticos, intuitivos y creativos, así como de tipo analítico lógico. Finalmente, de acuerdo con la teoría estructuralista de Gestalt, podemos hablar de una ‘inteligencia creativa’, que permite reorganizar alternativamente una percepción a partir de una visión sintética de las propiedades del objeto; Se opone a una ‘inteligencia lógica abstracta’, que le permite examinar un evento de manera analítica.
Por lo tanto, la inteligencia implica un uso productivo del pensamiento y determina una innovación conductual que se opone a la tendencia a reiniciar mecánicamente los patrones ya aprendidos anteriormente. La actividad de resolución de problemas implementa la autoorganización y la renovación del problema que modifica la relación entre sujeto y objeto. Por ejemplo, el procedimiento de información estudiada por Wolfgang Köhler consiste en operaciones mentales de reorganización cognitiva del ‘campo perceptivo’ que hacen posible la adquisición inmediata de la conciencia de una nueva relación entre los elementos del campo mismo. Una vez que se hayan pasado algunos pasos fundamentales, la solución viene rápidamente, a menos que interviene una ‘fijación funcional’, o efecto eintellung, en cuyo caso la renovación de producción se ve obstaculizada por una distorsión funcional, debido a factores como la experiencia pasada o la complejidad del problema.
¿Qué es la definición conceptual y operacional de variables?
Estudios de investigación
generalmente incluyen términos que deben definirse cuidadosamente y con precisión,
para que otros sepan exactamente lo que se ha hecho y no hay ambigüedades.
Se pueden dar dos tipos de definiciones:
Definiciones conceptuales y definiciones operativas.
Hablando libremente,
Una definición conceptual explica qué medir u observar (qué significa una palabra o un término para su estudio),
y una definición operativa define exactamente cómo medirlo u observarlo.
Por ejemplo,
En un estudio del estrés en los estudiantes durante un semestre universitario.
Una definición conceptual describiría lo que se entiende por «estrés».
Una definición operativa describiría cómo se mediría el «estrés».
A veces las definiciones en sí mismas no son importantes,
siempre que se proporcione una definición clara.
Algunas veces,
Existen definiciones comúnmente aceptadas, por lo que deben usarse a menos que haya una buena razón para usar una definición diferente
(por ejemplo,
en derecho penal
Un «adulto» en Australia es alguien
de 18 años o más)).
Algunas veces,
una definición comúnmente aceptada no existe,
Por lo tanto, la definición que se utiliza debe ser claramente articulada.
Ejemplo 2.2 (definiciones operativas y conceptuales) Los jugadores y los fanáticos se han vuelto más conscientes de las conmociones cerebrales y las lesiones en la cabeza en el deporte.
Una conferencia sobre conmoción cerebral en el deporte desarrolló esta definición conceptual (McCrory et al. 2013):
La conmoción cerebral es una lesión cerebral y se define como un proceso fisiopatológico complejo que afecta al cerebro, inducido por las fuerzas biomecánicas.
Varias características comunes que incorporan construcciones de lesiones clínicas, patológicas y biomecánicas
que se puede utilizar para definir la naturaleza de un
La lesión de la cabeza de conmoción incluye:
La conmoción cerebral puede ser causada por un golpe directo a la cabeza, la cara, el cuello o en otro lugar del cuerpo con una fuerza «impulsiva» transmitida a la cabeza.
¿Qué es la definición conceptual de las variables?
La variable es una entidad que, en una relación, en una función, puede recibir una multiplicidad de valores. Las variables más familiares son digitales y son ampliamente utilizadas en metodología psicológica.
En psicología experimental, las variables independientes se llaman variables que manipulan o fijan al experimentador.
Llamamos a las variables dependientes las variables observadas por el experimentador y que dan lugar a una medida o un recuento. En principio, se refiere al comportamiento.
Finalmente, las variables intermedias se denominan variables hipotéticas que se supone que son una función de una variable de entorno y determinan directamente una variable de comportamiento.
La idea de variables no digitales ha presentado un cambio conceptual considerable, también llamado simbólico. Algunos tienen gran importancia en la psicología. Por ejemplo, generalmente observamos un atributo de un concepto como una variable no digital, que puede tener valores cualitativos. Por lo tanto, el atributo de color es una variable cuyos valores son azules, rojos, verdes, etc.
Además, podemos cambiar el número y la lista de estos valores utilizando otros adverbios. Finalmente, a veces es posible proyectar esta variable no digital en varias estructuras matemáticas, especialmente en variables digitales.
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¿Qué es definición operacional de variables?
Parte de la generación de una hipótesis implica identificar las variables que desea estudiar y definir operacionalmente esas variables para que puedan medirse. Las preguntas de investigación en psicología son sobre variables. Una variable es una cantidad o calidad que varía entre personas o situaciones. Por ejemplo, la altura de los estudiantes inscritos en un curso universitario es una variable porque varía de un estudiante a otro. La especialidad elegida de los estudiantes también es una variable siempre que no todos en la clase hayan declarado la misma especialidad. Casi todo en nuestro mundo varía y, como tal, pensar en ejemplos de constantes (cosas que no varían) es mucho más difícil. Un raro ejemplo de constante es la velocidad de la luz. Las variables pueden ser cuantitativas o categóricas. Una variable cuantitativa es una cantidad, como la altura, que generalmente se mide asignando un número a cada individuo. Otros ejemplos de variables cuantitativas incluyen el nivel de conversación de las personas, cuán deprimidos están y el número de hermanos que tienen. Una variable categórica es una cualidad, como la especialidad elegida, y generalmente se mide asignando una etiqueta de categoría a cada individuo (por ejemplo, psicología, inglés, enfermería, etc.). Otros ejemplos incluyen la nacionalidad de las personas, su ocupación y si están recibiendo psicoterapia.
Después de que el investigador genera su hipótesis y selecciona las variables que él o ella quiere manipular y medir, el investigador necesita encontrar formas de medir realmente las variables de interés. Esto requiere una definición operativa, una definición de la variable en términos de cómo se debe medir precisamente. La mayoría de las variables que los investigadores están interesados en estudiar no se pueden observar o medir directamente y esto plantea un problema porque el empirismo (observación) está en el corazón del método científico. La definición operacional de una variable implica tomar una construcción abstracta como la depresión que no se puede observar directamente y transformarla en algo que se puede observar y medir directamente. La mayoría de las variables se pueden definir operacionalmente de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, la depresión se puede definir operativamente como puntajes de las personas en una escala de depresión en papel y lápiz, como el inventario de depresión de Beck, el número de síntomas depresivos que están experimentando o si han sido diagnosticados con un trastorno depresivo mayor. Los investigadores son prudentes para elegir una definición operativa que se haya utilizado ampliamente en la literatura de investigación.
Además de identificar qué variables manipular y medir, y definir operacionalmente esas variables, los investigadores deben identificar la población de interés. Los investigadores en psicología generalmente están interesados en sacar conclusiones sobre un grupo muy grande de personas. Esto se llama población. Podrían ser todos adolescentes estadounidenses, niños con autismo, atletas profesionales o incluso solo seres humanos, dependiendo de los intereses y objetivos del investigador. Pero generalmente estudian solo un pequeño subconjunto o muestra de la población. Por ejemplo, un investigador podría medir la capacidad de hablar de unos pocos cientos de estudiantes universitarios con la intención de sacar conclusiones sobre la conversación de hombres y mujeres en general. Por lo tanto, es importante que los investigadores usen una muestra representativa, una que sea similar a la población en aspectos importantes.
Un método para obtener una muestra es un muestreo aleatorio simple, en el que cada miembro de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado para la muestra. Por ejemplo, un encuestador podría comenzar con una lista de todos los votantes registrados en una ciudad (la población), seleccionar aleatoriamente 100 de ellos de la lista (la muestra) y preguntarles a aquellos 100 a quién pretenden votar. Desafortunadamente, el muestreo aleatorio es difícil o imposible en la mayoría de la investigación psicológica porque las poblaciones están menos claramente definidas que los votantes registrados en una ciudad. ¿Cómo podría un investigador dar a todos los adolescentes estadounidenses o a todos los niños con autismo la misma oportunidad de ser seleccionados para una muestra? La alternativa más común al muestreo aleatorio es el muestreo de conveniencia, en el que la muestra consta de personas que están cerca y están dispuestas a participar (como estudiantes de psicología introductorios). Por supuesto, el problema obvio con el muestreo de conveniencia es que la muestra podría no ser representativa de la población y, por lo tanto, puede ser menos apropiado generalizar los resultados de la muestra a esa población.
El siguiente paso que debe dar un investigador es decidir qué tipo de enfoque utilizará para recopilar los datos. Como aprenderá en su curso de métodos de investigación, hay muchos enfoques diferentes para la investigación que se pueden dividir de muchas maneras diferentes. Una de las distinciones más fundamentales es entre la investigación experimental y no experimental.
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