DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES

La estadística es una ciencia que pretende aportar métodos para tratar datos de observaciones donde intervienen numerosas variables, que cuando se aplica a la vida, donde la variabilidad es la norma, se conoce como bioestadística. Esta puede ser descriptiva o deductiva, cuando se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica; o inferencial o analítica, cuyo objetivo es inferir, es decir, establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra. La población es el conjunto (infinito o finito) de todos los elementos sujetos a estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población que, mediante un muestreo, es seleccionada aleatoriamente de tal forma que posee características similares a la de la población sujeta a estudio.

A partir de una población diana, es decir, el conjunto de individuos que poseen la característica que se quiere estudiar, se selecciona la población de estudio, aquella que cumple criterios de inclusión, y a partir del muestreo, se elige la muestra con la que se trabaja o investiga. El muestreo puede ser probabilístico, si todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano, o no probabilístico, en el que las unidades tienen diferente probabilidad de ser elegidas por diversas condiciones, por lo que no puede calcularse y tiene una dudosa representatividad.

Dentro de los muestreos probabilísticos encontramos:

• Muestreo aleatorio: que puede ser simple cuando se selecciona al azar la muestra o sistemático cuando se seleccionan individuos según una regla o proceso.
• Muestreo estratificado: que se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pro existen grupos o estratos donde sí se presenta de manera homogénea.
• Muestreo conglomerado: se obtiene de grupos ya establecidos cuando no hay listado de la población, en poblaciones muy dispersas o en aquellos casos en los que no hay listado completo de individuos pero sí de los grupos.

Dentro de los no probabilísticos encontramos:

• Muestreo consecutivo: se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado.
• Muestreo de conveniencia: se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente.
• Muestreo intencional: donde el propio investigador es quien selecciona a los individuos al considerarlos los más apropiados.
• Muestreo bola de nieve: donde el propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra.
• Muestreo teórico: aquí la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría, o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.

De esta forma, a partir de una población de tamaño N, se toma de manera aleatoria una muestra de tamaño n (en ambos casos, el tamaño ha de ser lo suficientemente grande para ser representativo, y pequeño para facilitar su análisis) de la que se obtiene un estimador (expresado con letras latinas en minúscula) que mediante lo que conocemos como inferencia, nos permite aproximarnos a un parámetro (expresado con letras griegas) de la población que queremos estudiar.

Proceso de inferencia estadística

El tamaño de la muestra puede depender por la variabilidad del parámetro que quiere estudiarse, por la precisión que queremos obtener, por el nivel de confianza, o lo que es lo mismo, la significación estadística; por el poder estadístico y por el efecto esperado. Lo que puede suponernos un problema a la hora de determinar el tamaño muestral es que nos falten sujetos o que estudiemos a más sujetos de los necesarios.

La investigación puede ser cuantitativa o cualitativa, con un razonamiento inductivo (desde lo particular a lo general) o deductivo (desde lo particular a lo general), siempre con evidencia empírica (realidad objetiva).

Los tipos de investigación, como mencionábamos anteriormente, pueden ser cuantitativa, que desde el razonamiento deductivo, se basa en la recogida de información numérica y análisis estadístico (mide de manera controlada las variables, con datos sólidos, consistentes y reproducibles), es decir, se basa en el positivismo lógico, por lo que es objetiva, generalizable y particularista, la cual se orienta al resultado, con una realidad estática; o cualitativa, que subraya los aspectos dinámicos, holísticos e individuales de la experiencia humana desde el método inductivo, o lo que es lo mismo, se basa en el naturalismo y la fenomenología, donde existe observación y un registro no métrico, de una manera más subjetiva. No es generalizable, se orienta al proceso y es holística, con una realidad dinámica.

Las maneras de medir las variables pueden ser directa, cuando se hacen sobre elementos concretos, o indirecta, cuando se realiza sobre ideas abstractas o subjetivas. Para poder medir de una u otra forma las variables, contamos con las escalas de medición, que pueden ser:

• Escalas nominales o clasificatorias: cuando los datos se ordenan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí.
• Escalas ordinales o de rango: en ellas existe cierto orden entre las categorías, y aportan información referente a la equivalencia.
• Escalas de intervalo: son como las escalas ordinales pero cuyos datos son numéricos.
• Escalas de proporción o racionales: con las características de las escalas de intervalo, pero donde además existe un punto cero real en su origen.

Por tanto, podemos definir a las variables como aquellas características medidas en la muestra o población y que por tanto, pueden variar de un sujeto a otro, o de un evento a otro. Cada uno de los valores que puede tomar la variable son los datos. Las variables pueden ser:

• Variables cuantitativas: estas son las que pueden tomar un valor numérico. Si toman un número finito de valores dentro de un intervalo, hablamos de variables discretas, mientras que si el número de valores dentro de un intervalo es infinito, hablamos de variables continuas.
• Variables cualitativas: estas no toman valores numéricos, y por tanto no se pueden cuantificar, sino que miden cualidades. Pueden ser dicotómicas o binarias cuando solo pueden tomar valores opuestos y excluyentes, o bien policotómicas, cuando toma más de dos valores. Las variables policotómicas pueden ser ordinales o nominales.

Mediante la operativización se pueden transformar variables subjetivas o abstractas en otras que de manera indirecta tengan el mismo significado pero además sean susceptibles de medición, de manera que las variables principales se descomponen en lo que conocemos como dimensiones, que a su vez se traducen en indicadores, los cuales pueden ser observados de manera directa.

¡Hasta aquí el resumen! Si tienes alguna duda, no seas tímido y coméntala en comentarios. ¡Hasta la próxima!