Al escribir su tesis, uno de los primeros términos que encuentra es la palabra variable. No comprender el significado y la utilidad de las variables en su estudio le impedirá hacer una excelente investigación. ¿Qué son las variables y cómo se usa variables en su investigación?
Explico este concepto clave de investigación a continuación con muchos ejemplos de variables comúnmente utilizadas en un estudio.
Es posible que sea difícil comprender qué variables hay en la investigación, especialmente aquellas que tratan con el análisis de datos cuantitativos. Esta dificultad inicial sobre las variables se vuelve mucho más confusa cuando te encuentras con las frases «variable dependiente» y «variable independiente» a medida que profundiza en el estudio de este concepto vital de investigación, así como estadísticas.
Por lo tanto, es imprescindible que deba poder comprender completamente el significado de las variables y las formas en cómo medirlas. Sí, las variables deben ser medibles para que use sus datos para el análisis estadístico.
Fortaleceré su comprensión proporcionando ejemplos de fenómenos y sus variables correspondientes a continuación.
Las variables son esas partes simplificadas de los fenómenos complejos que pretende estudiar. La variable de la palabra se deriva de la palabra raíz «varía», lo que significa, cambio en la cantidad, volumen, número, forma, naturaleza o tipo. Estas variables deben ser medibles, es decir, se pueden contar o someterse a una escala.
La siguiente sección proporciona ejemplos de variables relacionadas con el cambio climático, el rendimiento académico, el crimen, la muerte de los peces, el crecimiento de los cultivos y cómo el contenido se vuelve viral. Tenga en cuenta que las variables en estos fenómenos se pueden medir, excepto las últimas, donde se requiere un poco más de trabajo.
¿Qué es una variable de razón?
Una variable es una cantidad que cambia. Quizás recuerde hablar sobre las variables independientes y dependientes cuando estaba aprendiendo a leer gráficos Inschool. La variable independiente era la etiqueta del eje X (horizontal) y la variable dependiente era la etiqueta del eje y (vertical).
Hay otra forma de determinar las variables independientes y dependientes. La variable independiente es la cantidad que usted, como experimentador, controla. El valor de la variable independiente depende solo de lo que deba ser. La variable dependiente es la desconocida. Es lo que mide el experimentador. Es la cantidad que cambia cuando cambia la variable independiente. Un objetivo de investigación común para determinar la relación entre dos variables.
Supongamos que querías saber si las personas altas son mejores jugadores de baloncesto, las personas cortas. Reúne una muestra de personas de varias alturas y le pides que dispare canastas desde la línea de falta. La cantidad de canastas que realizan diez tiros será su medida de la capacidad de baloncesto.
Las variables en este ejemplo son la altura y el número de canastas. La altura de las personas en su muestra no se puede cambiar; al elegir a estas personas particulares, ha determinado los valores de la variable independiente.
Se desconoce el número de canastas que harán sus sujetos. Número de cestas la variable dependiente.
Es muy importante que un estadístico no haga inferencias o predicciones basadas en estadísticas, si otros factores pueden influir en los resultados. Por ejemplo, AtEacher no pudo hacer una buena predicción de los resultados futuros de las pruebas, según las estadísticas de las postes, si la mitad de la clase estará despierta toda la noche antes de que el próximo testing se produzca un presupuesto de austeridad. Si un estudiante obtiene diez puntos por debajo de la media de prueba, un estadístico no puede interpretar eso como falta de estudio, ya que muchos factores podrían explicar una puntuación baja. Estos factores se llaman variables de confusión. Una variable de confusión es una variable que el experimentador no tuvo la consideración y que podría explicar la relación observada entre variables independientes y dependientes.
¿Qué es una variable cuantitativa de razón?
Algunas preguntas de investigación en psicología son sobre una variable. ¿Qué tan común es para los soldados que han servido en las fuerzas canadienses para desarrollar el trastorno de estrés postraumático (TEPT) después de regresar de un despliegue en una zona de guerra? ¿Qué tan habladores son los estudiantes universitarios canadienses? ¿Cuánto tiempo por semana pasan los niños escolares en línea? Responder tales preguntas requiere definir operativamente la variable, medirla entre una muestra, analizar los resultados y sacar conclusiones sobre la población. Para una variable cuantitativa, esto generalmente implicaría calcular la media y la desviación estándar de los puntajes. Para una variable categórica, generalmente implicaría calcular el porcentaje de puntajes en cada nivel de la variable.
Sin embargo, las preguntas de investigación en psicología tienen más probabilidades de ser sobre las relaciones estadísticas entre las variables. Hay un entre dos variables cuando la puntuación promedio en una difiere sistemáticamente en los niveles del otro (por ejemplo, si el puntaje promedio del examen es mayor entre los estudiantes que tomaron notas a mano en lugar de usar una computadora portátil). Estudiar relaciones estadísticas es importante porque en lugar de contarnos sobre comportamientos y características psicológicas de forma aislada, nos cuenta sobre las posibles causas, consecuencias, desarrollo y organización de esos comportamientos y características.
Hay dos formas básicas de relación estadística: diferencias entre grupos y correlaciones entre las variables cuantitativas. Aunque ambos son consistentes con la definición general de una relación estadística, el puntaje promedio en una variable difiere entre los niveles del otro, generalmente se describen y analizan de manera algo diferente. Por esta razón, es importante distinguirlos claramente.
¿Qué es cualitativa de razón?
Los datos que se recopilan para comprender un concepto en el entorno social son datos cualitativos.
Los datos a menudo se recopilan en un entorno natural. Los resultados no se verifican ni determinan. La mayoría de los métodos de recopilación de datos cualitativos requieren la participación activa del investigador en el área. Estos son algunos de los métodos:
- Entrevista Este es el método más simple y directo. El investigador hace preguntas abiertas. Registra las respuestas y reacciones de los encuestados y tiene en cuenta su actitud y experiencia. Las entrevistas se realizan mejor con un encuestado para evitar que las respuestas influyan.
- Grupo focal Algunas personas se resumen en grupos. Estas personas tienen un criterio de conexión que los hace adecuados para el examen. La discusión tiene lugar en un marco relajado. El investigador registra puntos y argumentos para su posterior análisis.
- La etnografía de los investigadores vive con la comunidad o los encuestados o participa en ellos para observar el comportamiento en relación con los problemas de investigación. Este método de adquisición de datos permite al investigador recopilar datos de los encuestados en su entorno más natural. El investigador no tiene influencia en las respuestas o resultados.
Los datos registrados con varios métodos se recopilan en forma de textos o se convierten en textos. El análisis y el resumen de los textos ayudan a obtener resultados sobre el tema de la investigación. La conclusión de los datos resumidos conduce a teorías o hipótesis.
Los siguientes proyectos requieren investigación cualitativa:
- Entrevista Este es el método más simple y directo. El investigador hace preguntas abiertas. Registra las respuestas y reacciones de los encuestados y tiene en cuenta su actitud y experiencia. Las entrevistas se realizan mejor con un encuestado para evitar que las respuestas influyan.
- Grupo focal Algunas personas se resumen en grupos. Estas personas tienen un criterio de conexión que los hace adecuados para el examen. La discusión tiene lugar en un marco relajado. El investigador registra puntos y argumentos para su posterior análisis.
- La etnografía de los investigadores vive con la comunidad o los encuestados o participa en ellos para observar el comportamiento en relación con los problemas de investigación. Este método de adquisición de datos permite al investigador recopilar datos de los encuestados en su entorno más natural. El investigador no tiene influencia en las respuestas o resultados.
En el curso de la investigación, a veces es necesario combinar los dos métodos de investigación y recopilar ambos tipos de datos. La investigación académica y la investigación de marketing son algunos ejemplos comunes. Puede recopilar datos cuantitativos para determinar las preferencias entre las opciones de marketing limitadas, mientras que se recopilan datos cualitativos para obtener más información sobre los antecedentes y la experiencia de los clientes.
¿Qué significa cualitativa ejemplos?
Los datos cualitativos a veces se denominan datos categóricos porque la información se puede agrupar por categoría, no por número. Por ejemplo, piense en cuándo lees una historia o un pasaje a tu maestro. Él o ella podría darle algunos comentarios sobre cómo lee para que pueda mejorar, como lo bien que sonó las palabras, si leía con fluidez y si estaba usando las imágenes en la historia para dar pistas sobre lo que estaba sucediendo. Si su maestro le da estos comentarios sin una calificación, entonces este es un ejemplo de datos cualitativos porque era simplemente una evaluación de su comportamiento de lectura basado en la observación de su maestro. Sin embargo, si su maestro le dice cuántas palabras lee por minuto o le da una puntuación de 10, este sería un ejemplo de datos cuantitativos porque involucra un número.
La escuela no es el único lugar donde se utilizan datos cualitativos. De hecho, en cualquier momento que esté utilizando uno de sus cinco sentidos, que, como repaso, son la vista, la audición, el sabor, el olor y el tacto, está recopilando algún tipo de datos cualitativos. Si está en su patio trasero y observa diferentes animales y cómo se comportan en su hábitat, esas observaciones son datos cualitativos. Si está con un grupo de amigos y los examina sobre cuál es su color favorito, sus respuestas son datos cualitativos. Si entra a su casa y huele las deliciosas galletas que hornean en la cocina, y luego se muda al baño y huele algo apestoso, los diferentes aromas son ejemplos de datos cualitativos. Estos datos se pueden usar para hacer una llamada de juicio, como la idea de que la cocina es un lugar mucho más agradable para estar después de que su hermano pequeño ha estado en el baño durante demasiado tiempo.
Los datos cualitativos son cuando se pueden hacer declaraciones descriptivas sobre un tema basado en observaciones, entrevistas o evaluaciones y una forma muy valiosa de recopilar información para evaluar una situación mediante el uso de uno o más de sus cinco sentidos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la cualitativa no siempre tiene una respuesta exacta y puede ser relativa, o significa que la respuesta puede variar de una persona a otra dependiendo de su perspectiva, en la naturaleza. Si bien los datos cuantitativos también se pueden usar en el análisis de datos debido a su uso en la medición de los números, los números a menudo no cuentan toda la historia.
- Los datos cualitativos se toman de declaraciones descriptivas sobre un tema basado en observaciones e interacciones
Examina quién eres. ¿Qué tipos de datos sobre usted están recopilados que no son números? Considere cosas como los ojos, el cabello, la sangre y la raza. Encuentre al menos 10 cosas sobre usted que sean datos que podrían recopilarse.
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