Capítulo 5. Las variables de un estudio.

Existen características o propiedades que permanecen fijas, sin modificarse a lo largo de un proceso o período. Ejemplo de ello serían el sexo, la raza, el color de los ojos, etc. Pero aún estas características que resultan fijas para una persona, pueden variar de un individuo a otro de la población. Otras propiedades como la talla, el peso o la edad además de variar de un individuo a otro, pueden modificarse en el mismo individuo en el transcurso del tiempo. También existen características que aunque están presentes en la población, no las poseen todos los individuos, como podría ser el alcoholismo o la obesidad.

La variable es determinada característica o propiedad del objeto de estudio, a la cual se observa y/o cuantifica en la investigación y que puede variar de un elemento a otro del Universo, o en el mismo elemento si este es comparado consigo mismo al transcurrir un tiempo determinado. En unas situaciones se determina en qué cantidad está presente la característica, en otras, solo se determina si está presente o no.

Operacionalización de las variables.

Las propiedades del objeto de estudio consideradas en la hipótesis, están formuladas en términos abstractos, en conceptos, lo cual con mucha frecuencia impide que en la práctica puedan ser observadas y medidas directamente.

Mediante el proceso de Operacionalización de las Variables, estas propiedades del objeto de estudio que no son cuantificables directamente, son llevadas a expresiones mas concretas y directamente medibles. Ello se logra a través de la derivación de la variable en:

Por ejemplo: La calidad de un servicio de salud puede analizarse en varias dimensiones como pueden ser:

El nivel de salud de una población puede ser observado y medido a través de indicadores de salud tales como tasas de incidencias, de prevalencia y de mortalidad entre otros.

 

Clasificación de las variables.

Con arreglo a las relaciones establecidas en el estudio.

Ejemplo: Un investigador quiere conocer si existe relación entre el sexo y la severidad del daño renal en los pacientes diabéticos. Para ello toma dos grupos, uno de hombres y otro de mujeres diabéticas, y evalúa en cada grupo la función renal.

En este caso la función renal es el desenlace que se pretende medir, por tanto es la variable dependiente, mientras que el sexo define las condiciones bajo las cuales se examina, o sea, la variable independiente.

Sin embargo, como se sabe, el tipo de diabetes y el tiempo de evolución de la enfermedad tienen importante influencia sobre el desarrollo del daño renal, (variables de confusión), por lo que estos factores deben ser tomados en consideración al conformar los grupos y al realizar el análisis estadístico, de lo contrario se podrían sesgar los resultados.

Con arreglo al tipo de datos que constituyen la medición de la variable.

Son ejemplos de este tipo de variable: la glicemia, el colesterol sérico y la estatura.

Ejemplos: el número de hijos, el leucograma.

Un ejemplo característico de este tipo de variable es el Estadio de la Enfermedad, en el cual se clasifica a una entidad nosológica determinada en estadios que generalmente van del I al IV, donde cada uno representa un grado mas avanzado de la enfermedad que el estadio precedente, pero no podemos afirmar que, digamos, la diferencia entre el Estadio II y el III sea igual que la que existe entre el III y el IV.

Los cuatro tipos de variables antes descritas: continuas, discretas, ordinales y nominales, contienen una cantidad relativa de información que va decreciendo en el mismo orden en que han sido mencionadas.

Un tipo de variable puede ser transformada en otra de menos nivel de información, es decir, las mediciones de una variable determinada pueden ser clasificadas posteriormente en una escala de nivel inferior. Desde luego que esto provoca pérdida de información y reducción de la potencia estadística.

Ejemplo: El hábito de fumar puede ser medido inicialmente como una variable discreta sobre la base del número específico de cigarrillos que el individuo fuma diariamente, pero ello puede ser transformado en una variable ordinal politómica si se consideran a los fumadores como: Ligeros.- los que fuman menos de 10 cigarrillos al día; Moderados.- los que fuman entre 10 y 20 cigarrillos diarios, e Intensos.- aquellos que fuman mas de 20 cigarrillos al día.

Puede también transformarse en una variable ordinal dicotómica si se limita a considerar a los individuos en Fumadores y No fumadores.

Lo que nunca podrá hacerse es transformar un tipo de variable en otro tipo que contiene un nivel de información superior al nivel en que fue medida inicialmente.

Es importante destacar en este momento que cualquiera que sea la escala de clasificación esta debe cumplir dos requisitos esenciales:

  1. Exhaustiva: Debe permitir la clasificación de cualquier individuo que se estudie.
  2. Excluyente: Debe constar de clases o subdivisiones mutuamente excluyentes, en las que solo se cuente a cada individuo una vez.

Todo individuo que se presente en el estudio pertenecerá a una clase y solo a una, dicho de otro modo, tiene que pertenecer a una clase en concreto y a ninguna otra.

Si por ejemplo se establece la siguiente escala de clasificación para la edad: 20-40; 40-60; 60-80. Si un individuo tiene cuarenta años de edad podría ser incluido tanto en la clase de 20-40 como en el de 40-60 por lo que esta escala no tiene carácter excluyente además a los mayores de 80 años no sería posible clasificarlos. Para satisfacer estos requerimientos la escala debió diseñarse como sigue: 20-39 ; 40-59 ; 60-79 ; 80 y más.

Finalmente queremos señalar que las pruebas estadísticas se seleccionan con arreglo al papel que desempeñan las variables en el estudio y al valor o cualidad que representan.