Tipología de Variables en la Investigación Social

Tipología de Variables en la Investigación Social

En el ámbito de la investigación social, es fundamental clasificar las variables para facilitar su estudio y comprensión. Las variables se dividen en dos grandes grupos: cualitativas (también conocidas como categóricas o no métricas) y cuantitativas (o métricas). Las variables cualitativas incluyen las nominales, que se definen por la presencia de categorías mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas, sin ningún orden inherente, como por ejemplo, la religión, el género o la etnia. Las variables ordinales, por su parte, presentan un orden o jerarquía entre las categorías, pero no indican la magnitud de la diferencia entre ellas, como ocurre con los niveles de satisfacción o los grados educativos. Las variables cuantitativas se subdividen en variables de intervalo, que tienen distancias iguales entre las mediciones pero carecen de un verdadero cero, como la temperatura en grados Celsius, y variables de razón, que poseen todas las propiedades de las variables de intervalo con la adición de un cero absoluto, permitiendo afirmaciones de cuántas veces es una cantidad respecto a otra, como el peso o la distancia.

Niveles de Medición y Escalas en Variables

Las variables en la investigación social se miden según diferentes niveles de medición, que determinan las operaciones estadísticas que se pueden realizar con ellas. Los niveles de medición son nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Las escalas nominales clasifican los datos en categorías distintas sin ningún orden lógico. Las escalas ordinales clasifican los datos en categorías ordenadas, pero las diferencias entre las categorías no son necesariamente uniformes. Las escalas de intervalo tienen diferencias iguales entre los valores, pero no tienen un punto cero absoluto, lo que significa que no se pueden realizar operaciones de multiplicación o división significativas. Finalmente, las escalas de razón ofrecen un punto cero absoluto, lo que permite una comparación completa entre las mediciones, incluyendo la capacidad de decir que algo es "dos veces más" o "la mitad de" otra cosa. Estos niveles de medición son cruciales para la selección de técnicas estadísticas apropiadas y para la interpretación correcta de los resultados de la investigación.