Speaker A
Miguel, me confirma si se está viendo para poder iniciar.
Sesión sobre variables, dimensiones e indicadores para investigación, con definiciones, ejemplos y ejercicios prácticos en proyectos de tesis.
Key Takeaways
- Una variable debe poder asumir diferentes valores para ser considerada como tal, de lo contrario es una constante.
- El marco teórico debe permitir la operacionalización para facilitar la medición y viabilidad del estudio.
- Las variables pueden tener dimensiones que describen diferentes aspectos o valores dentro del mismo concepto.
- Es fundamental identificar y clasificar correctamente las variables para diseñar un proyecto de investigación sólido.
- Los ejercicios prácticos ayudan a aplicar la teoría y mejorar la calidad de la investigación.
Summary
- Introducción a la importancia de variables, dimensiones e indicadores en la investigación.
- Relación entre marco teórico y operacionalización de conceptos en variables medibles.
- Definición de variable como característica que puede asumir diferentes valores observables o medibles.
- Ejemplo práctico con el concepto de atención y sus dimensiones para ilustrar la variabilidad.
- Diferenciación entre variable y constante con ejemplos claros como género en un contexto específico.
- Clasificación de variables según su naturaleza y tipos de valores que pueden asumir.
- Importancia de identificar variables independientes, dependientes e intervinientes en un estudio.
- Ejercicios prácticos para que los participantes apliquen conceptos en sus propios proyectos de investigación.
- Discusión sobre la validez y coherencia de las variables seleccionadas para un estudio.
- Recomendaciones para avanzar en la elaboración de tesis o trabajos de grado mediante la correcta identificación de variables.
Chapters
- 00:00Introducción y relevancia de variables, dimensiones e indicadores
- 05:45Del marco teórico a la operacionalización de variables
- 11:51Ejemplo práctico: concepto de atención y sus dimensiones
- 17:44Diferenciación entre variable y constante
- 24:41Variables intervinientes y su influencia en la investigación
- 30:50Ejercicios prácticos para identificar variables e indicadores
- 37:58Validación y coherencia en la selección de variables
- 40:41Conclusiones y aplicación en proyectos de tesis
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Speaker A
Sí, estimado, se logra ver. Todo está bien.
Speaker A
Listo. Perfecto.
Speaker A
Entonces, bueno, vamos a empezar con este tema que es variables, dimensiones e indicadores.
Speaker A
Es un tema fundamental, eh, digamos en, eh, en el paso de eso que veíamos en la sesión anterior de la elaboración del marco teórico o constructo teórico, eh, a ya una implementación de un proyecto de investigación como tal, ¿cierto?
Speaker A
Muchas veces, digamos, nos encontramos con proyectos de investigación, eh, en dos extremos.
Speaker A
Por un lado, que tienen una falta de teoría, ¿cierto?, que es algo que nombrábamos la vez pasada, pues hay algunos estudios que su componente epistemológico es muy pobre y
Speaker A
que por lo tanto se sienten, eh, en la realización.
Speaker A
Los autores se sienten muy perdidos o muy perdidas, eh, precisamente porque no hay una clara definición de las variables, porque no se tienen claridades en las
Speaker A
las relaciones entre estas variables, en las teorías que, digamos, y cómo los conceptos se entrelazan en esas teorías.
Speaker A
Eh, lógicamente, cómo una teoría puede estar contrapuesta a otra.
Speaker A
Eh, y por lo tanto, pues la falta de marco teórico hace que la investigación misma no pueda ubicarse en un campo de investigación de manera adecuada y pues dé la sensación de que estemos muy perdidos, ¿cierto?
Speaker A
Entonces, la sesión anterior veíamos la relevancia que tiene identificar adecuadamente el marco teórico.
Speaker A
Veíamos unos tips para la elaboración del marco teórico, eh, pues que implican básicamente una revisión exhaustiva del tema, pues que nos amplíe el panorama y nos permita un poco comprender más cuál es la, digamos,
Speaker A
la ubicación y las relaciones conceptuales que hay en los temas que hemos elegido para la investigación.
Speaker A
Sin embargo, ese es solo uno de los errores que puede tener un proyecto de investigación, eh, digamos por medio del marco teórico, ¿cierto?
Speaker A
Pues no tener un adecuado marco teórico es uno de los posibles errores, pero en esta sesión
Speaker A
vamos a revisar de pronto un error que va hacia otro enfoque y es que nuestro marco teórico no permite el paso a la, digamos, operacionalización y que por lo tanto llevar a cabo el estudio es muy complicado.
Speaker A
Entonces, si se quiere, podemos nombrarlo como que es la dificultad de que ese marco teórico presente una viabilidad en la medición, ¿cierto?
Speaker A
Entonces, para ello nosotros tenemos que ampliar un poco más, ir un poco más allá de esos conceptos que ya hemos identificado en el marco teórico.
Speaker A
Y pues se ve la necesidad de empezar a nombrar las variables.
Speaker A
Entonces, ¿cómo pasamos de un concepto a variables, de las variables a dimensiones y de las dimensiones a indicadores?
Speaker A
Y cuáles son los ejercicios que podemos realizar en nuestro propio proyecto de investigación para poder identificar adecuadamente cada una de estas categorías, ¿cierto?
Speaker A
Para ello entonces vamos a ir entrelazando en esta sesión unos conceptos fundamentales a la vez que les propondré unos ejercicios prácticos donde ustedes y yo podremos revisar sus proyectos de investigación.
Speaker A
De manera que esta sesión sirva para avanzar en sus expectativas de investigación y de la elaboración de su tesis, su trabajo de grado o su proyecto de investigación.
Speaker A
Entonces, vamos con el tema.
Speaker A
Les voy a pedir que mientras vayamos avanzando de pronto tengan a la mano algunos apuntes que tengan sobre su proyecto de investigación.
Speaker A
Como en esta sesión vamos a tener, digamos, un ejercicio práctico, pues la idea es que ustedes puedan traer sus propios proyectos de investigación.
Speaker A
Entonces, como les pedí en la sesión anterior, vamos a tener, por favor, vamos a tener, por favor a la mano lo que es nuestra pregunta de investigación y nuestros conceptos o variables
Speaker A
que hayamos identificado y vamos a ir entrando en algunos ejercicios que nos van a permitir identificar de una mejor manera esas preguntas de investigación, esas y a partir de esas preguntas de investigación, esas variables y esos indicadores que debe tener en cuenta
Speaker A
nuestro proyecto para poder realizarse satisfactoriamente.
Speaker A
Entonces, vamos a empezar con la definición y la clasificación de las variables.
Speaker A
Primero, tenemos que identificar qué es una variable o qué vamos a asumir como una variable.
Speaker A
Para ello traemos esta definición que es una característica o una propiedad que se puede asumir que puede asumir diferentes valores y que es observable o medible.
Speaker A
Si se dan cuenta, tiene dos aspectos, dos características, ¿cierto? Esta definición de variable.
Speaker A
Por un lado, nosotros tenemos un concepto, ¿cierto?
Speaker A
Ese concepto nosotros ya lo hemos definido en nuestro marco teórico.
Speaker A
Vamos a usar un ejemplo.
Speaker A
Vamos a traer el concepto de atención, ¿listo?
Speaker A
El proceso psicológico de la atención, ¿listo?
Speaker A
Entonces, si yo quiero convertir el concepto de atención que lo he revisado en un marco teórico, que lo he revisado en un autor específico, eh, que ya lo he estudiado en diferentes artículos de investigación, si yo concepto lo quiero convertir en una variable, lo primero que tengo que hacer es pues identificar qué valores diferentes puede tener esa variable, ¿cierto?
Speaker A
En este caso, el ejemplo que hemos traído de atención, pues la variable va a tener diferentes dimensiones, ¿listo?
Speaker A
Que puede ser la atención puedo identificarla según el tiempo que permanece dirigida la atención hacia un objeto en particular, pero también la atención puede medirse en la cantidad de objetos a los cuales puedo dirigir mi atención
Speaker A
simultáneamente.
Speaker A
Entonces, como se dan cuenta, aquí tengo dos dimensiones de la misma variable, ¿cierto?
Speaker A
Y lo que estoy haciendo es establecer diferentes valores.
Speaker A
Atención, por ejemplo, si cogemos o tomamos el concepto o la dimensión de la atención que se refiere a la cantidad de objetos que yo puedo mantener en mi foco atensional simultáneamente, pues esa atención va a poder variar en diferentes valores, ¿cierto?
Speaker A
Por un lado puede haber cero objetos, puede haber un objeto, pueden haber dos objetos simultáneamente, tres objetos, cuatro objetos y dependiendo del sujeto, el momento, dependiendo de muchos otros factores, pues esa variable
Speaker A
de atención se va a manifestar en alguno de esos valores, ¿cierto?
Speaker A
Si yo tuviera un concepto que solamente se manifiesta en un valor, yo no tendría una variable, tendría una constante.
Speaker A
Si por ejemplo yo quisiera operacionalizar el concepto de género en un colegio, si yo estoy evaluando, por ejemplo, los niveles de atención de los jóvenes de un colegio, ¿sí?
Speaker A
Si yo tomase las diferencias en la atención, pues claramente la atención se comporta como una variable porque en algunas ocasiones, en algunos alumnos, esa atención podrá ser mayor o podrá ser menor.
Speaker A
Podrá tener dos objetos simultáneamente, tres objetos, cuatro objetos, pero va a variar dependiendo del individuo que yo evalúe, ¿cierto?
Speaker A
Por lo tanto, la atención es una variable.
Speaker A
Sin embargo, si yo tomo el concepto de género, ¿cierto?
Speaker A
Y por ejemplo, en mi investigación estoy en un colegio donde solo se aceptan mujeres, ese género no va a variar, va a ser el mismo género.
Speaker A
Por lo tanto, ese concepto de género no va a comportarse como una variable, sino como una constante, porque todos los valores o más bien todas las posibles manifestaciones de la variable son el mismo valor.
Speaker A
En este caso, pues el valor de mujer y por ello pues no hay una variación, o sea, la variable recibe su nombre precisamente porque en diferentes situaciones, personas, individuos, etcétera, pues va a presentar diferentes valores.
Speaker A
Constante recibe su nombre porque en diferentes situaciones siempre va a presentar el mismo valor en todos los individuos que yo evalúe, ¿listo?
Speaker A
Entonces, esa es la primera parte de la definición.
Speaker A
Como ven, una variable es una característica o propiedad que puede asumir diferentes valores.
Speaker A
Si mi, si mi variab...
Speaker A
persona tiene eh 18 años y tiene 19 años. Decir que tengo 18.5 años me entra entra entro yo en apuros, ¿cierto? No es posible. Eh, entonces es una variable discreta porque solamente admite eh números enteros, ¿cierto? No admite ni
Speaker A
fraccionarios ni números decimales. ¿Sí? Eh, entonces, por ejemplo, si yo tengo un grupo eh, por ejemplo, de cinco personas donde la persona número uno tiene 20 años, la persona número dos tiene 25 años, la persona número tres tiene 22 años, la persona número 4 tiene
Speaker A
eh 30 años y la persona número 5 tiene también 20 años. Yo puedo tomar esas edades, sumarlas, dividirlas entre la cantidad de personas dentro del grupo, que en este caso sería cinco, y obtener el promedio de edad de ese grupo
Speaker A
particular, ¿cierto? En ese sentido, pues es una variable cuantitativa eh que me está expresando pues eh una eh una categoría o una o un factor que no puede dividirse eh o perdón, que no puede eh digamos salirse de los números
Speaker A
eh enteros. Por otra parte, las variables cuantitativas continuas sí que pueden dividirse en eh números decimales o pueden utilizar fracciones, ¿cierto? Entonces, por ejemplo, yo puedo establecer el peso de una persona, ¿cierto? y puedo medir el peso de una persona en eh gramos y esos
Speaker A
gramos pues van a poder dividirse en eh miligramos incluso o pues o yo establecer el peso en en kilogr también unos unos gramos. Entonces eh yo puedo tranquilamente pesar varias personas y establecer que hay una que tiene 70 kg con eh 500 g, ¿cierto? 70,G5
Speaker A
k. Eh, por lo tanto, yo puedo escribir 70.5 kg. ¿Sí? Eh, y otra persona puede tranquilamente pesar eh, 80.2 g eh 80.2 kg, perdón. En ese sentido, la esa variable cuantitativa sí permite pues que eh se estructure de manera
Speaker A
los decimales, ¿cierto? Y esa sería la primera clasificación de las variables eh cualitativas cuantitativas, donde a su vez las cualitativas se dividen en nominales y ordinales y las cuantitativas se dividen en discretas y continuas. Esa es nuestra primera
Speaker A
clasificación. Ahora, nuestra segunda clasificación es según la función de la variable. Esas variables pueden ser independientes, pueden ser dependientes, intervinientes o hay otros autores que les llaman mediadoras y extrañas. Están esas cuatro categorías. Ahora bien, la variable independiente es una variable
Speaker A
cuya función es ser modificada por medio del investigador, ¿cierto? Eh, para buscar algún efecto en el estudio, ¿cierto? algún efecto en otra variable.
Speaker A
Esa es la variable independiente, la que el investigador puede manipular. ¿Listo? Eh, y la variable dependiente es aquella variable que recibe los efectos de la manipulación de la variable independiente. En ese sentido, por ejemplo, si yo tengo una investigación
Speaker A
donde quiero medir los efectos del del nivel socioeconómico sobre el rendimiento académico, la variable independiente, es decir, la que está eh siendo manipulada, sería la el estrato socioeconómico o el nivel socioeconómico. y la variable dependiente sería la el rendimiento
Speaker A
académico. Entonces, dependiendo de el nivel socioeconómico, se va a presentar variaciones en el rendimiento académico.
Speaker A
¿Sí? Esa es la relación variable independiente y variable dependiente. Pero adicional pueden existir variables intervinientes o mediadoras, ¿cierto? Por ejemplo, ese rendimiento académico puede verse influenciado por el estrato socioeconómico dependiendo de el género. Entonces, eh yo puedo identificar pues una relación
Speaker A
donde el estrato socioeconómico influye sobre el rendimiento académico, pero por ejemplo influye más en mujeres que en hombres. Entonces, eh yo ahí lo que he identificado es una variable que media o que está eh interviniendo entre la variable independiente y la
Speaker A
variable dependiente. Y por último, la variable extraña. son variables que también tienen un potencial de influencia sobre la variable dependiente, pero que normalmente no corresponde al objetivo que tiene mi investigación.
Speaker A
Entonces, por ejemplo, yo en esta investigación de cómo el estrato socioeconómico puede intervenir o puede eh más bien influenciar el desempeño académico por medio de el género, yo puedo tener una variable extraña que es la motivación de los individuos hacia el colegio,
Speaker A
¿cierto? Pero a mí en mi investigación esa variable extraña no me interesa tenerla en cuenta, ¿cierto?
Speaker A
Más adelante, en esta sesión revisaremos qué puedo hacer eh para poder controlar esas variables extrañas de manera que mi investigación sea lo más exacta posible.
Speaker A
¿Cierto? Por ahora quedémonos con estas definiciones de que la variable independiente es la que se puede manipular por medio o la que puede manipular el investigador. La variable dependiente es la que recibe los efectos de la manipulación de la variable
Speaker A
independiente. La variable interviniente o mediadora sería aquella variable que se encuentra en medio de la relación de la variable independiente y la variable dependiente. Y la variable extraña es aquella variable que también puede tener una influencia sobre la variable
Speaker A
dependiente, pero que la intención en el estudio es controlarla. ¿Listo? Que no me interesa medir esa influencia que puede estar teniendo, sino que yo la voy a controlar porque la intención del estudio es medir solamente en la relación que hay entre la variable
Speaker A
independiente y la variable dependiente. ¿Listo? Esas serían eh las categorías. Ahora vamos a realizar un ejercicio eh práctico. Para esto yo les voy a pedir pues que eh participemos, ¿cierto? Que activen sus micrófonos y que tengan a la
Speaker A
mano variables que ustedes hayan identificado en su investigación. Vamos a clasificarlas según la naturaleza.
Speaker A
Entonces, recordemos para poder hacer el ejercicio, la según la naturaleza del estudio vamos a la la naturaleza de la variable, perdón, vamos a dividirla en dos cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas se hacen referencia a qué son cualidades que
Speaker A
podemos identificar y se van a diferenciar en nominal y ordinal. Las nominales solo podemos nombrarlas. Las ordinales, además de nombrarlas, las podemos ordenar en en una secuencia lógica. ¿Sí?
Speaker A
Por otra parte, las variables cuantitativas son aquellas que yo puedo a las cuales yo puedo implementarles eh eh operaciones matemáticas, suma, resta, división multiplicación etcétera.
Speaker A
Y esas esas variables cuantitativas que yo puedo eh implementar eh cálculos matemáticos pueden ser discretas o puede ser continuas. Las variables discretas son aquellas que solamente se pueden medir en números enteros y las variables continuas son las que se pueden medir en
Speaker A
fraccionarios o decimales. ¿Listo? Entonces, con este repaso, eh escucho eh sus variables, qué variables hay en su estudio. Por el momento podemos decir cualquier variable y eh en cuál de estas categorías creen que se ubicaría la variable de su estudio. Adelante,
Speaker A
estimados y estimadas. ¿Qué qué variables tiene en su estudio? Los escucho. ¿Alguna variable que quieran proponer?
Speaker A
Rendimiento académico. El rendimiento académico. Muy bien. ¿En cuál de estas categorías crees que se encuentra el rendimiento académico?
Speaker A
Pues pudiera ubicarla en una variable continua. Continua. ¿Cómo estás midiendo el rendimiento académico? pues eh con entero y a la vez un decimal.
Speaker A
Muy bien. Ahora, el ese rendimiento académico entonces es una nota asignada en la materia, ¿cierto? Sí, así es. Por lo tanto, digamos que este asumamos que estamos hablando de un sistema de de calificación que va del cerco.
Speaker A
Sí. Sí. La calificación de esa de esa materia para el ese estudiante en particular puede ser 3,6, pero también puede ser 4 con2 o también puede ser 2,5. Sí. Por lo tanto, yo lo que yo esa variable puedo sumarla, puedo restarla,
Speaker A
puedo multiplicarla, puedo dividir, puedo sacar promedios. Sí. y al mismo tiempo me permite que existan eh eh decimales, ¿cierto? Que esos números no tengan que ser enteros. Muy bien, estimado, muchísimas gracias. Entonces, lo haces eh lo la has ubicado de manera
Speaker A
correcta. La el rendimiento académico sería una variable continua. ¿Algún otra alguna otra variable? ¿Alguna otra propuesta?
Speaker A
Pueden ser variables también sencillas. No tienen que ser las variables amplias del estudio. Podemos, bueno, por aquí veo el chat. Eh, Saú pone variable rendimiento productivo del cultivo de arroz. Muy bien. Ese rendimiento productivo eh lo podemos identificar como eh pues la cantidad de
Speaker A
arroz que se obtiene de la cosecha. Saúl eh estaría definiéndolo adecuadamente, pero aquí Saúl manifiesta que la variable es discreta y continua a la vez. ¿Puedes explicarte por qué la variable sería discreta y continua?
Speaker A
Saú nos está escribiendo por el chat. definitivamente podemos establecer que la variable es cuantitativa, ¿cierto? O sea, la variable puede sumarse, dividirse multiplicarse sacarse promedios, puedo establecer rangos, puedo establecer un mínimo, un máximo.
Speaker A
Eh, yo puedo hacer todo ello con la variable, ¿cierto? Pero queremos saber si la variable es discreta o si la variable es continua.
Speaker A
¿Qué creen ustedes? Rendimiento productivo del cultivo del arroz. Es cuantitativa y discreta porque puede hacer 35.5 5 kg por manzana, por ejemplo. Nos nos responde el estimado Johar. Eh, muy bien, Joar.
Speaker A
Pero entonces si la justificación que das sería una justificación para una variable continua. Recuerda, las variables discretas son las que no tienen decimales, sino que solamente están en números enteros. Las variables continuas son las variables que sí admiten números decimales. Muy bien,
Speaker A
Joha. Excelente. Solamente había que hacer ese ese ajuste. Muy bien. Que eh claramente aquí nosotros nos damos cuenta de algo. Por ejemplo, en el comentario que hace Saúl y en otros números enteros, dependiendo de la escala de medición que yo tenga, una
Speaker A
variable cuantitativa puede ser discreta y puede ser continua. Si yo establezco una escala de medición donde se aceptan los decimales, pues la variable va a ser continua. Pero si yo solamente acepto una escala de medición donde se va a
Speaker A
pesar en en kilos y y el excedente no se va a tener en cuenta, entonces pues van a ser unos números enteros, ¿cierto? Eh, y por lo tanto, pues yo también podría ubicarla en las variables discretas.
Speaker A
¿Listo? ¿Qué tal eh si yo tengo, por ejemplo, eh la variable de eh edad?
Speaker A
Esa variable, ¿cómo podemos ubicarla? Sería nominal, la edad, sería nominal, sería ordinal, sería discreta, sería continua.
Speaker A
Sería discreta. Sería discreta. ¿Por qué crees que sería discreta? Porque generalmente cuando pues se pide, se nos preguntan una edad o damos a conocer nuestra edad, generalmente la la cerramos en un número de años entero, por lo general. Por Correcto. Muy bien.
Speaker A
Muchas gracias. Eh, generalmente hacemos eso como es correcto, como lo dice el compañero. Y además no la nosotros la edad efectivamente podemos sumar dos edades. Si yo tomo mi edad y la tuya, las puedo sumar y dar la edad que que
Speaker A
tenemos. Si yo esa edad tuya y mía la sumo y las divido entre dos, yo puedo sacar en promedio qué edad tenemos, ¿cierto? puedo establecer eh eh operaciones matemáticas. Muy bien.
Speaker A
Por ejemplo, si ya hablábamos que una variable ordinal es el el nivel socioeconómico, para que la pongamos por acá, ese nivel socioeconómico eh puede ser alto, bajo o medio. Sí. y yo puedo ordenarlo, pero yo no puedo realizar eh operaciones matemáticas. Y
Speaker A
por ejemplo, otra eh eh variable nominal eh o una variable nominal, por ejemplo, pues ya decíamos, puede ser el género, ¿sí? Masculino, femenino, otro. Yo puedo establecer esa variable nominal. ¿Sí?
Speaker A
Eh, por ejemplo, si yo me encuentro en eh realizando una investigación eh con estudiantes de licenciatura eh y quiero saber eh una pues digamos tengo una variable que es el nivel de estudios que tiene, ¿sí? En qué semestre se
Speaker A
encuentra de la licenciatura, ¿esa variable sería nominal, ordinal, discreta o continua? Eh, perdón. Buenas noches. Buenas noches. Eh, género por su naturaleza, de hecho, es este nominal porque no podríamos diferenciar a ello. Podríamos agregar, por ejemplo, lugar de
Speaker A
nacimiento, podríamos agregar, perfecto. el sexo, eh, podríamos agregar, por ejemplo, hm, digamos, hm, color de piel, eh, entre excelente, entre otros, ¿no?
Speaker A
Sí. En cambio, el ordinal puede ser, por ejemplo, el nivel educativo. Muy bien. Eh, también puede ser el mismo nivel de rendimiento académico, porque, por ejemplo, acá en Perú eh Sí.
Speaker A
se se evalúan en escalas, ¿no? Entonces podría ser como niveles, ¿no? Nivel de rendimiento, nivel magisterial, por ejemplo, es otra.
Speaker A
Correcto. Es otra, ¿no? Sí. Eh, estimado, muchas gracias. lo dices muy bien, el rendimiento académico. Por eso cuando cuando el otro compañero eh daba esta esta categoría, le preguntaba cómo estaba midiendo el rendimiento académico, me decía, "Claro, lo estamos midiendo en términos
Speaker A
numéricos. En muchos países se puede medir de términos numéricos. Por ejemplo, en Colombia tenemos los dos, ¿cierto? eh un rendimiento académico eh cuantitativo, que sería una variable continua y que normalmente se presenta en decimales, una escala que normalmente
Speaker A
va de 0 a CCO y que puede tener decimales, pero también en esa misma escala hay unos rangos. Entonces, si se tiene un rendimiento eh por ejemplo de 4.5 a 5, se establece una categoría de excelente. Si se tiene un rendimiento de
Speaker A
4 a 4.4, se establece una categoría de sobresaliente. Si se si se tiene un rendimiento de 3.2 a 3.9, entonces la categoría es aceptable. Si yo establezco unos rangos y empiezo a darle nombre a esos rangos, ¿cierto? Yo estoy tomando
Speaker A
de una variable cuantitativa estoy generando una variable cualitativa y ambas coexisten, ¿cierto? De ese número yo puedo generar categorías para poder clasificar una población. En muchas ocasiones, pues digamos eh con unas puntuaciones tan diversas, pues va puede ser difícil sacar, por ejemplo,
Speaker A
frecuencias. ¿Cuál es el rendimiento académico más común en el salón? Yo puedo poner una tabla que vaya desde 0.0, 0.1, 0.2, 0.3 13 así hasta 4.7, 4.8, 4.9, 5.0 y puedo tener todas esas esos valores de la variable, pero sería una tabla
Speaker A
completamente difícil de leer, muy muy eh problemática. Sí. Por lo tanto, yo lo que puedo hacer es establecer unos rangos. Si yo mido ese rendimiento académico en rangos y establezco de este rango a este rango, eh vamos a hablar de
Speaker A
un rendimiento bajo, de este rango a este rango vamos a hablar de un rendimiento medio bajo, de este otro a este otro rendimiento medio y y establezco rangos eh para para todos los tipos de rendimiento, pues entonces, por
Speaker A
ejemplo, yo puedo eh quedar con una variable ordinal, ¿sí? de rendimiento académico, que no se mide en números, sino que se mide en características o en cualidades, bajo, medio bajo, medio, medio alto y alto. ¿Sí? Y ahí sí puedo, por ejemplo,
Speaker A
establecer una tabla de frecuencias que sea mucho más fácil de evaluar. Entonces, muy bien. La clasificación de esas variables también va a depender de cómo sea eh mi escala de medición y por eso es necesario, muchas gracias por el aporte,
Speaker A
que pasemos a este segundo tema. Ya habiendo entendido eh los las la clasificación de las variables según su naturaleza, pues es necesario que nos familiaricemos. con las escalas de medición de las variables. Vamos a tener cuatro escalas de medición. ¿Sí? Las dos
Speaker A
primeras son muy sencillas porque son eh equivalentes a los tipos de variable que ya vimos. ¿Sí? Vamos a quedarnos con estas dos por ahora. Hay escalas de medición nominales, que son las escalas que se utilizan para las variables
Speaker A
nominales. ¿Sí? Eh, y que lo que hacen es clasificar ese esos valores sin un orden establecido. Ejemplos en este tipo de variables, el género, el color de piel, eh pues la el color de los ojos, sí tenemos eh estas variables nominales,
Speaker A
las ordinales se van a son escalas de medición ordinales que van a medir variables ordinales. Entonces, hasta aquí está muy sencillo porque pues vamos a a tener eh la variable nominal se mide con escala nominal, la variable ordinal
Speaker A
se mide con escala ordinal y las ordinales pues van a clasificar esas esos valores, pero sí tienen en cuenta un orden establecido. Sin embargo, ese orden no puede establecer unas distancias matemáticamente medibles entre los valores. Yo no puedo
Speaker A
establecer la distancia entre los niveles socioeconómicos o entre pues digamos los e las por ejemplo las eh el rendimiento académico, ¿cierto? Esa variable como tal no se puede establecer. Para yo poder establecer distancias matemáticas, tengo que tomar, por ejemplo, las
Speaker A
categorías de eh bueno, excelente, aceptable y convertirlas a categorías numéricas, ¿cierto? Pero en este en este punto yo no lo puedo hacer. Lo único que puedo hacer es ordenar esas variables.
Speaker A
¿Listo? Y aparecen otras dos escalas de medición, que son escalas de medición para las variables cuantitativas, es decir, para esas variables que yo sí puedo establecer cálculos numéricos con ellas, cálculos matemáticos.
Speaker A
Y vamos a tener variables o perdón, escalas de intervalo y escalas de razón. Las escalas de intervalo son aquellas que tienen un orden y unas distancias medibles matemáticamente, ¿cierto? Entonces, eh se son similares a las ordinales, pero con la diferencia de
Speaker A
que sí se tiene una escala eh o unas distancias que se pueden medir de manera matemática, pero estas variables de intervalo no tienen un cero absoluto.
Speaker A
Por ejemplo, la temperatura. Si nosotros medimos la temperatura en grados Kelvin, por ejemplo, ese cero absoluto no puede ser medible, es un cero teórico, ¿cierto? Entonces, esas serían las variables de intervalo que se van a caracterizar porque no
Speaker A
tienen un cero, no incluyen el cero en su medición. Y las variables de razón son aquellas variables que tienen un orden, tienen una distancia matemática y incluyen el cero absoluto. Por ejemplo, la altura. La altura de eh un edificio
Speaker A
puede ser desde 0 m hasta pues 100 m. La altura de un árbol puede iniciar en cero y puedes eh eh pues seguir hasta el máximo que que lo permita pues el crecimiento de de ese árbol, ¿cierto?
Speaker A
Lo más común es que nosotros en las variables cuantitativas tengamos variables de razón que sí incluyen el cero absoluto. Eh, sin embargo, es importante que tengamos en cuenta también las de intervalo. ¿Por qué es importante reconocer estas escalas?
Speaker A
Porque dependiendo de la escala con la que se mida la variable, vamos a poder establecer eh mecanismos de medición, ¿cierto? Las eh por ejemplo es los mecanismos de medición para unas escalas ordinales no van a ser los mismos mecanismos que yo
Speaker A
pueda establecer para unas variables de razón. ¿Listo? Si yo tengo un rendimiento académico que me que está expresado en términos numéricos, o sea, tengo una una escala de razón, una escala de medición de razón, pues entonces yo puedo sacar promedios,
Speaker A
puedo establecer el mínimo eh de de nota y el máximo de nota que tienen los estudiantes.
Speaker A
puedo establecer cuántos [Música] digamos estudiantes tengo, cuánta cuál es la suma de todas esas notas. Yo puedo hacer un montón de cálculos numéricos, ¿cierto?
Speaker A
Pero si yo lo que tengo es el rendimiento académico en términos de eh de una de unos rangos establecidos, de unas cualidades asignadas, por ejemplo, bajo, medio bajo, medio, medio alto y alto, pues yo no puedo realizar operaciones matemáticas. Eh, lo que sí
Speaker A
puedo hacer es establecer frecuencias. Yo puedo contar, pero no puedo sumar. eh multiplicar, dividir, sacar promedios.
Speaker A
Yo puedo contar. Entonces, yo puedo decir de de este curso que tiene 30 estudiantes, cinco estudiantes están ubicados en la el rendimiento académico alto. Siete estudiantes están en el rendimiento académico medio alto. 10 estudiantes están en el rendimiento académico medio.
Speaker A
Si yo puedo hacer eso, yo puedo contar y puedo por lo tanto sacar frecuencias, pero no puedo sacar promedios con una variable ordinal. Entonces, por eso es importante identificar las escalas de medición de las variables, porque nos van a a establecer cuáles son los
Speaker A
métodos eh de medición que podemos utilizar. Si yo voy a utilizar unos estadísticos, esos estadísticos en las variables cualitativas solamente pueden ser estadísticos descriptivos. La estadística descriptiva la eh que se refiere a las frecuencias, que se refiere eh pues a a todo lo que
Speaker A
implique contar, pero no eh realizar operaciones matemáticas o cálculos. Mientras que si yo tengo unas variables cuantitativas, por ejemplo, de intervalo de razón, yo sí puedo establecer cálculos numéricos. Entonces, yo puedo establecer regresiones lineales, yo puedo sacar promedios, yo puedo establecer eh la
Speaker A
moda, la mediana, yo puedo establecer eh cuál es la tendencia de de esa variable, ¿cierto? Yo puedo realizar cálculos, pero en las variables cualitativas, que son nominales u ordinales, yo no puedo hacer este tipo de cálculos, solo puedo
Speaker A
tener estadística descriptiva. ¿Okay? Ahora, en nuestras investigaciones y aquí vamos a ir nuevamente a a nuestros propios campos de investigación, vamos a tener muchas variables y tenemos que tener claro cómo seleccionar las que nos interesan y eliminar las que no nos
Speaker A
interesan. Entonces, para seleccionar las variables vamos a tener en cuenta los siguientes criterios. Esa variable tiene relevancia teórica en la investigación.
Speaker A
Según lo que yo quiero preguntarme, según lo que yo vengo investigando, esa variable ha sido relacionada en otros marcos teóricos, en otras teorías. Eh, esa variable ha sido tenida en cuenta. Sí, tiene relevancia. ¿Listo? Yo me pregunto, por ejemplo, me puedo
Speaker A
preguntar por el rendimiento académico. ¿Será que el estrato socioeconómico tiene relevancia eh teórica en eh el rendimiento académico? Pues si mi respuesta es sí, pues yo probablemente deba seleccionar esa variable para mi investigación y medirla de alguna manera. Si yo en mi en mi eh digamos
Speaker A
lectura de antecedentes y de marco teórico, he encontrado que el el estrato socioeconómico no es relevante para medir el rendimiento académico, pues entonces yo probablemente lo eh no la seleccion, ¿cierto? Otro criterio es la disponibilidad de los datos.
Speaker A
Yo tengo eh forma de acceder a datos eh que me digamos a esos datos. Tengo una población, por ejemplo, donde pueda medir eso, ¿cierto? Y este va muy junto a otra propiedad que es la medibilidad.
Speaker A
¿Es posible medir esa variable? Tengo las eh tengo los las herramientas para poder medir esa variable. Entonces, la disponibilidad de los datos hace referencia a si yo, por ejemplo, tengo una muestra de individuos donde pueda medir los datos, mientras que la
Speaker A
medibilidad hace referencia a si yo tengo un instrumento de medición que pueda aplicarle a esa muestra de individuos. Sí, debo debo tener esto eh eh disponible para poder seleccionar esa variable. Si yo no puedo eh no tengo en
Speaker A
quiénes medir esa variable y no tengo un instrumento que me permita medirlo, pues probablemente sea mejor no seleccionar esa variable. Y por último, si esa mientras más clara y más precisa sea esa variable, pues más fácil eh o o mejor va
Speaker A
a contribuir a mi estudio. Por otra parte, para eliminar eh variables eh pues yo puedo tener en cuenta varios aspectos. Primero, si una variable tiene una alta colinealidad con otra variable, esto se refiere colinealidad, se refiere a que son muy similares y que y que
Speaker A
están midiendo las digamos dos eh porciones de la realidad muy semejantes entre sí y por lo tanto se tienden a solar. Si estas variables son muy eh colineales, o sea, son muy similares entre sí, pues eh yo puedo escoger una
Speaker A
de las dos. ¿cierto? Puedo escoger una de las dos. Si esa variable tiende a ser una constante, yo puedo eh eh digamos eliminar esa variable. Sí. Por ejemplo, si en una investigación de rendimiento académico eh yo eh eh eh realizo la investigación
Speaker A
en un en un colegio masculino, solamente hay hombres, pues entonces la variable del género pues tiende a eliminarse, ¿sí? o la la variable del G no va a tender a eliminarse, eh, porque esa variable en ese contexto no va a variar, no va a tener diferentes
Speaker A
valores, sino que va a ser constante, va a tener todos los individuos van a presentar el mismo valor. ¿Listo? Y el tercer criterio para eliminar una variable es que esa variable tenga poca relación con el objeto de el objetivo
Speaker A
del estudio. ¿Cómo sé yo si esa variable se relaciona con el objetivo del estudio? Por medio de mi marco teórico.
Speaker A
Si mi marco teórico ha establecido relaciones entre la variable en cuestión y lo que yo quiero hacer en el estudio, probablemente deba incluirla. ¿Listo?
Speaker A
Entonces, estos son los criterios para seleccionar o eliminar las variables. Ahora bien, ¿cómo controlamos las variables?
Speaker A
Tradicionalmente hay tres formas de controlar esas variables. Si yo ya he identificado que hay variables que no me sirven, hay variables que me distraen, hay variables que no es necesario medirlas, yo puedo tomar una de tres decisiones.
Speaker A
Primero, eliminar completamente esa variable del estudio. No la voy a tener en cuenta. Y esta decisión suele ser más común en las variables que no tienen relevancia teórica con lo que yo el objetivo del estudio, con lo que yo
Speaker A
pretendo hacer. Entonces, si yo quiero medir, por ejemplo, el rendimiento del cultivo de arroz, la variable de el estado de ánimo del del recolector del arroz, del de este eh la persona contratada para para recoger el arroz, si yo pues a mí poco me sirve
Speaker A
saber cuál es el estado de ánimo que tiene eh eh la persona que está recogiendo el arroz, porque teóricamente ente eso no debería influir en el rendimiento que tiene ese producto. ¿Me hago entender? Entonces, yo esa variable la puedo eliminar. La gran mayoría de
Speaker A
las de las variables, como no tienen una relevancia teórica, yo las voy a poder eliminar de mi estudio.
Speaker A
La segunda posibilidad que tengo es si esa variable es relevante teóricamente y se está presentando, yo la variable la puedo medir, puedo incluir un instrumento de medición donde yo recolecte unos datos que posteriormente en el análisis de los datos que puede en
Speaker A
el análisis estadístico puedo verificar si afecta o no afecta, ¿cierto? Si yo no estoy seguro de si eso afecta, yo lo puedo medir y con esos datos ya cuando esté haciendo el análisis eh establecer si efectivamente afecta o no afectó, ¿cierto? Pero al
Speaker A
menos quedo con la claridad y con la tranquilidad de que yo ya he medido la variable y que por lo tanto eh los resultados pues pueden eh eh pues yo los voy a tener en cuenta. En caso de que se afecte, pues entonces lo
Speaker A
lo pongo en mi estudio. Si no afecta, pues también lo pongo en mi estudio y digo que no es algo relevante y que futuras investigaciones no deberían tenerlo en cuenta. ¿Sí? Entonces, por ejemplo, si yo me doy cuenta, yo no, por
Speaker A
ejemplo, si yo digo eh o no sé si la temperatura ambiente afecta el rendimiento del cultivo, pues yo puedo medir la temperatura todos los días y establecer eh un promedio, ¿sí? O establecer eh el rendimiento en cada uno
Speaker A
de los días dependiendo de la de la temperatura. Si yo encuentro que efectivamente la temperatura es un factor que influye en el rendimiento de del cultivo del arroz, pues entonces yo lo puedo eh eh mostrar en mi investigación y ese sería un hallazgo,
Speaker A
¿cierto? Entonces, si yo tengo dudas sobre una variable, una recomendación muy eh muy amplia que puede ser aplicable a muchos estudios es si tienes dudas sobre la variable, mídela.
Speaker A
Si encuentras algo relevante, maravilloso. Si no lo encuentras, pues al menos supiste que eh no tenía ninguna afectación en tu estudio inicial, ¿cierto? Y otra posibilidad es las variables convertirlas en constantes. Si yo, por ejemplo, tengo eh una investigación donde la gran
Speaker A
mayoría de los de de de los participantes eh tienen el mismo valor de la variable. Por ejemplo, si tengo una investigación donde la gran mayoría de los participantes son adultos jóvenes, yo puedo eh eh eliminar de la investigación las
Speaker A
personas que no estén en el rango de edad de los adultos jóvenes. Si yo asumo que los adultos jóvenes son las personas entre los 18 y los 30 años, yo puedo eliminar del estudio aquella persona que tiene 17 años o aquella persona que
Speaker A
tiene 35 o 60 años, ¿cierto? y quedarme con una variable constante. Al yo quedarme con una variable constante, por ejemplo, de adultos jóvenes, pues yo ya puedo determinar que esos resultados van a afectar exclusivamente o son aplicables exclusivamente a los adultos
Speaker A
jóvenes, ¿cierto? Y mis conclusiones van a ser mucho más eh precisas. ¿Listo? Entonces, esa es otra otra alternativa.
Speaker A
Cuando convertimos las variables en constantes, cuando la variabilidad, es decir, la cantidad o o la varianza, pues también lo podemos encontrar. La variabilidad, la varianza de esa variable es muy bajita, o sea, cuando no es la muestra tiende a ser homogénea,
Speaker A
¿cierto? No hay grandes diferencias en la muestra pues que yo he seleccionado. Sí. Si por ejemplo eh como es muy común, yo realizo mi investigación con estudiantes universitarios, lo más probable es que yo encuentre que los estudiantes, que esas personas que yo
Speaker A
evalué se encuentran entre los 18 y los 30 años, porque es la edad típica en la que los estudiantes, los estudiantes o las personas estudian una carrera de licenciatura o pregrado, como le digan, en su en su país, ¿cierto?
Speaker A
Entonces, pues yo, ¿qué puedo hacer? establecer esa varable como una constante. La variable de rango de edad yo la he reducido a adultos jóvenes, ¿cierto? Entre los 18 y los 30 años yo he definido esa variable. Entonces, puedo hacer esas tres cosas para
Speaker A
controlar la variable. Ahora les hago una pregunta. en una investigación, ¿qué es peor o qué es o qué puede ser más eh negativo controversial eh dificultoso en una investigación?
Speaker A
Eliminar una variable importante o incluir una variable que no aporta al estudio? ¿Qué consideran ustedes?
Speaker A
Pues eliminar una variable que no es importante. ¿Por qué? ¿Por qué lo crees? ¿Por qué crees que eso es más eh es peor?
Speaker A
Porque pues vamos a tener el cierto problema para si es cuantitativa medirla. Ah, muy bien. Si yo la elimino, pues no tengo forma de medirla. Claro. Muy bien.
Speaker A
Algo. Muchas gracias. ¿Alguien más? ¿Alguien más tiene otra opinión? ¿Qué creen que es peor?
Speaker A
Bueno, por aquí en los comentarios, Caterine Medrano nos dice, "Creo que ambas, muy bien, Caterine, ambas pueden ser muy pueden dificultar Claro, pueden disminuir los niveles de precisión de nuestra investigación, los niveles de validez de nuestra investigación. Muy
Speaker A
bien. Eh, claro que sí. Dependiendo del punto de vista que nosotros tengamos, podremos establecer pues que hay hay algunas veces que eliminar una variable importante es fatal para la investigación, pero hay otras veces donde al incluir una variable que no
Speaker A
aporta, que no tiene nada que ver, esa variable nos distrae de nuestro foco y pues hace que no obtengamos los resultados que esperamos. ¿Sí? Entonces es muy importante no solamente saber seleccionar cuáles son las variables relevantes, sino también eliminar esas variables que
Speaker A
no son importantes, ¿cierto? Tenemos que saber ambas cosas. Y para eso de nuevo todo esto, mire que aquí ya nos vamos a lo más operativo de la investigación.
Speaker A
Este es el si lo si se quiere este es el proceso previo a establecer una metodología por medio de la cual obtener mis datos, ¿cierto?
Speaker A
Eh, yo estoy tratando de bajar ese marco teórico a un nivel de maniobrabilidad, ¿cierto? A yo poder manipularlo, a yo poder establecer qué puedo medir, qué no puedo medir, ¿cierto? Entonces, eso que me está diciendo la teoría, yo tengo que
Speaker A
ponerlo de manera más concreta, ¿listo? Y en ese sentido debo ser capaz de saber cuándo es importante ese concepto que me está diciendo la teoría, medirlo, operacionalizarlo y cuándo es ese concepto que me está diciendo la teoría no es tan relevante y lo puedo dejar a
Speaker A
un lado. Si yo traigo muchas variables, mi estudio se va a volver complejo y los cruces de información pues van a ser muy difíciles de realizar. puedo perderme entre tantos datos. Una recomendación eh genérica que se hace a cualquier
Speaker A
proyecto de investigación en cualquier campo de estudio y en cualquier área del conocimiento es que menos es más. Si yo eh selecciono menos variables, pues mayor va a ser mi capacidad de enfocarme en esas en esos resultados. Si yo
Speaker A
selecciono muchas variables, eh ese estudio se va a volver más complejo y por lo tanto más difícil de que obtenga unos resultados claros y coherentes.
Speaker A
¿Sí? Entonces es importante no solamente saber seleccionar las variables, sino también saber eliminar lo que no nos interesa. Muy bien, vamos a hacer un ejercicio. ¿Recuerdan eh la segunda clasificación que realizábamos? esa clasificación según su función. ¿Listo? Decíamos, hay variables
Speaker A
independientes, hay variables dependientes, hay variables intervinientes y hay variables extrañas. ¿Listo? Decíamos que eh la variable independiente es esa variable que el investigador va a manipular, ¿listo? el investigador va a manipular esa variable, eh, y esa esa manipulación
Speaker A
va a generar un efecto sobre otra variable que vamos a denominar como dependiente. La variable dependiente va a ser la variable que reciba el efecto de la manipulación del la variable independiente. La variable interviniente va a ser variables que teóricamente
Speaker A
se sitúen en medio o que contribuyan, que que medien, que intervengan. esa relación entre la variable independiente y la variable dependiente. y la variable extraña son variables que pueden tener una relación con o que pueden generar unos efectos sobre la variable
Speaker A
dependiente, pero que esos efectos son tan pequeños que no eh se van a tener en cuenta dentro del estudio o que esos efectos van a buscar controlarse para poder enfocar el eh el interés del estudio en la relación de variable
Speaker A
independiente. y dependiente. Listo. Entonces, aquí lo que vamos eh a hacer, voy a a insertar un cuadrito de texto que que me hacía falta por acá.
Speaker A
Vamos a a insertar por aquí un cuadrito de texto. Vamos a hacer entonces un eh segundo ejercicio, un segundo ejercicio como había sido prometido con sus propias investigaciones. ¿Listo? Entonces, quisiera que tengamos uno o dos voluntarios que quiera eh eh compartirnos su
Speaker A
pregunta de investigación para poder identificar a partir de esa pregunta la variable la o las variables independientes, la variable dependiente, las posibles variables intervinientes y las posibles variables extrañas.
Speaker A
Entonces, ¿quién quisiera compartir su pregunta de investigación? Anímense para que realicemos este ejercicio, sus investigaciones que están realizando en este momento. Aquí no vamos en este ejercicio vamos a procurar no traer ejemplos e de suposiciones, sino que vamos a a
Speaker A
trabajar con investigaciones reales, su trabajo de grado, su tesis, su proyecto de investigación, que esté en curso, que haya finalizado.
Speaker A
Sí, pero vamos a hacer el ejercicio. ¿Alguien tiene una pregunta de investigación que quiera compartir? La copiamos aquí.
Speaker A
A ver, pues siguiendo allí la línea del rendimiento académico. Sí, claro que sí. Mi pregunta de investigación es, ¿cuál es la relación entre el uso entre el uso de redes sociales y el rendimiento académico?
Speaker A
en estudiantes de nivel medio superior. Esa sería tu pregunta. Sí. Perfecto. Muy bien. Excelente ejemplo.
Speaker A
Bueno, en ese sentido le puedes responder tú mismo, lo pueden responder también los compañeros. ¿Cuál creen?
Speaker A
Empecemos por la variable dependiente. ¿Cuál crees que es la variable dependiente? Esa que va a recibir los efectos de las variables manipuladas.
Speaker A
Dependiente. Sí. ¿Cuál sería la variable dependiente? pues el rendimiento académico. Muy bien. Sería el rendimiento académico. ¿Por qué? Porque nosotros lo que vamos a buscar es qué cosas, qué variables independientes, que ahorita las vamos a identificar pueden afectar el
Speaker A
rendimiento académico. ¿Listo? Entonces, ese ahí es donde vamos a medirlo. Tú vas a a manipular x variables independientes y vas a medir cuál es el rendimiento académico y por lo tanto porque que hizo que cambiaran entre los diferentes
Speaker A
estudiantes del nivel medio superior que estás evaluando. ¿Listo? Sí. Ya, ahora que tenemos la variable independiente, eh, ¿cuál sería la o las variables independientes para este ejemplo?
Speaker A
El uso de las redes sociales. El uso de las redes sociales. Claro. Perfecto. Esa sería nuestra variable.
Speaker A
Dependiendo del uso de las redes sociales, se asume que ello puede afectar el rendimiento académico. ¿Sí? Y por lo tanto, lo que vas a hacer es identificar los diferentes usos de redes sociales.
Speaker A
Ahoritica vamos a ver cómo se identifican los usos de redes sociales, por ejemplo, nos falta todavía un ejercicio y cómo ello puede afectar el rendimiento académico. ¿Listo? Perfecto.
Speaker A
Tu investigación tiene alguna variable interviniente que tú puedas identificar, una variable que medie esa relación entre la independiente y la y la dependiente, que esté ahí en medio y que pueda influir.
Speaker A
¿Has identificado alguna? Pues eh muchas veces entre los estudiantes, sobre todo en anteriormente en el en el COVID la limitación era de la parte económica que podían tener acceso a alguna a un celular o o a la plataforma en sí por falta de
Speaker A
de una era por también por falta de conocimiento y otra por falta de tener un internet por falta económica.
Speaker A
Claro. Entonces, listo. Ahí lo que has hecho es darnos como un brochazo de la teoría, ¿cierto? Entonces, teóricamente es posible que eh la el uso de redes sociales afecte el rendimiento académico, pero solamente cuando hay unos dispositivos, unos recursos,
Speaker A
¿cierto? Pero vamos a a el ejercicio es puntualizar. Pueden ser muchas variables intervinientes, pero vamos a puntualizar una. ¿Cómo la nombrarías? Una variable particular que pueda eh eh mediar entre el uso de redes sociales y el rendimiento académico?
Speaker A
Tú ahí varias. Pues sí, eh, escoge una, puede ser el manejo de de el manejo adecuado de o la plataforma o de las redes sociales.
Speaker A
¿Te parece si lo ponemos como eh la disponibilidad de las redes sociales? Sí, así es. Como que a qué hacemos referencia con la disponibilidad de las redes sociales si ese estudiante tiene acceso o tiene una cuenta en las redes.
Speaker A
Sí, sí, sí, sí tiene una cuenta. Listo, vamos a dejarlo ahí. La variable como tal es la disponibilidad de redes sociales. Ya el indicador, que lo vamos a ver más adelante, yo aquí estoy haciendo un spoiler chiquito. El
Speaker A
indicador de esa variable es tener o no tener cuenta en una red social particular. Sí, pero eso lo lo vamos a ver más adelante. Por ahora, la variable es disponibilidad de redes sociales. Muy bien. Pueden haber otras variables
Speaker A
intervinientes, pero para que no se nos alargue el ejercicio, vamos a dejarlo hasta ahí. ¿Has identificado alguna variable extraña que pueda que variables extrañas entonces es que puedan afectar el rendimiento académico, pero que a ti no te interesan y por lo tanto vamos a
Speaker A
controlarlas? ¿Alguna variable extraña? pues puede ser el lo relaciono esa variable extraña como que en ciertos momentos eh como es muy común en cursos y demás y todo, eh de pronto el internet sufre de altas y bajas y y
Speaker A
se presentan y de momentáneamente se ve el internet y quedamos sin en ese momento que estábamos preparándonos para entrar a un curso, esto, lo otro, ya de momento no lo puedo usar.
Speaker A
O sea, que la eh una variable extraña sería la estabilidad del internet. Sí. Así es, estabilidad.
Speaker A
Muy bien. Perfecto. Entonces, miren que aquí en este ejercicio eh en esta investigación de Juan José, ¿cierto? Eh, en esta investigación de Juan José, nosotros hemos hecho este ejercicio y queda muy claro qué es lo que quiere hacer Juan José y de hecho ya sabemos
Speaker A
qué debe hacer Juan José para que su investigación sea mejor eh o sea más válida o o tenga un mejor término, que tenga un feliz término. Sí, como ya tenemos identificada la variable independiente y la dependiente, nosotros primero lo que tenemos que
Speaker A
hacer es identificar una escala de medición del rendimiento académico. Recuerden que ya vimos escalas de medición. Entonces, Juan José, ¿qué es lo primero que tiene que decidir? tiene que saber si ese rendimiento académico lo vamos a medir con categorías, bueno,
Speaker A
alto, eh perdón, bajo, medio, bajo, bajo, medio, alto o eh si ese rendimiento académico lo vamos a medir con números 2.5, 3.8, 4.6. Sí, eso es lo primero que vamos a a establecer.
Speaker A
Ahora, otra cosa que tiene que hacer Juan José es saber a qué se a qué hace referencia cuando él dice uso de redes sociales.
Speaker A
¿Sí? Entonces, ese uso de redes sociales para poder manipularlo tenemos que convertirlo también en una variable. Sí.
Speaker A
Y tenemos que establecer pues si ese uso de redes sociales también tiene unos valores. Yo puedo usar poco las redes sociales, puedo usar las redes sociales moderadamente o puedo usar las redes sociales mucho. ¿Cierto? Este es solamente un ejercicio, Juan Joséu, tú
Speaker A
puedes tener otras formas de medición, pero yo estoy eh usando estas que me viene a la cabeza para ejemplificar y para que todos entendamos. ¿Listo? tú puedes tener otro otro otra otra forma de medición, ¿cierto? Pero digamos que
Speaker A
hemos establecido que el uso de las redes sociales lo podemos establecer en tres categorías: poco, moderado y mucho.
Speaker A
Siendo poco, por decir cualquier ejemplo, de una a 2 horas diarias, moderado entre 2 horas y 6 horas y mucho de de 6 horas en adelante. Y yo lo que hago es tomar los estudiantes del curso de nivel superior. Ay, perdón, del nivel
Speaker A
superior. Tomo estos estos estudiantes y les pregunto, ¿cuántas horas al día utilizas redes sociales? Los que me digan una 2 horas, eh, los pongo en la categoría de poco uso de redes sociales.
Speaker A
Los que me digan, "Yo lo uso 3 horas, 5 horas, los pongo en uso moderado de redes sociales." Y los que me digan, "No, pues yo lo uso 6, 8, 10 horas al día, entonces los pongo en la categoría
Speaker A
de mucho uso de redes sociales." ¿Listo? De esa manera yo puedo Sí, dale. Ahí ahí en este caso me queda bien claro que ahí el uso de la redes sociales se se les aplica esas eh opciones a la muestra en estudio,
Speaker A
¿verdad? Claro. Se les aplica todas esas opciones cuando ya se esté recogiendo la muestra.
Speaker A
Perfecto. Yo ya tú ya has determinado una muestra y cuando estés recolectando la información pues vas a a establecer tu base de datos con las respuestas que te han dado los participantes. Sí, así es. Entonces, pero para poder establecer
Speaker A
esa base de datos, mira que nosotros todavía no hemos hablado ni siquiera de instrumentos de medición. Estamos diciendo cómo deberían ser los instrumentos de medición. Ajá. Sí. Sí.
Speaker A
Por lo tanto, este es un trabajo teórico. Es un trabajo teórico, pero que me está dando mi carta de navegación para la metodología.
Speaker A
Sí, de aquí en las variables es donde eh lo teórico pasa a lo metodológico y es aquí, si yo hago bien este ejercicio, casi que puedo asegurarles, estimados que su trabajo de grado va a ser coherente y que por lo tanto va a tener
Speaker A
un nivel de validez alto. ¿Sí? Entonces, yo ya he establecido eh que pues solamente por medio de este ejercicio que nos demoramos dos 3 minutos. ¿Qué es lo que debe hacer Juan José con su variable independiente?
Speaker A
Establecer unos rangos, establecer una forma de medir esa variable independiente. ¿Qué debe hacer con su variable independiente? Que es decidir cómo voy a medir el rendimiento académico, ¿cierto? establecer pues si si esa disponibilidad de redes puede afectar y por lo tanto aquí Juan José
Speaker A
tiene que tomar una decisión y es y voy a incluir esa variable en el estudio.
Speaker A
Eh, si lo voy a incluir, pues entonces también tengo que operacionalizarla, tengo que establecer a qué me refiero yo cuando digo disponibilidad en en redes sociales, ¿cierto? Entonces, establecer, por ejemplo, otra es otra escala de medición que sería, ¿cuántas redes
Speaker A
sociales tiene la persona? ¿Tiene una, tiene dos? ¿Te tres? ¿En cuántas de ellas tiene cuenta? Mientras más cuentas tenga, más disponibles están las redes sociales. Si la persona solamente tiene una cuenta, pues es una persona con poca disponibilidad de redes sociales. ¿Me
Speaker A
hago entender? Y yo voy a mirar si ese rendimiento académico se ve afectado por el uso de las redes sociales y si la cantidad de redes sociales que tiene la persona me afecta esa relación que yo ya he establecido entre la variable
Speaker A
independiente y la dependiente. Sí, si la disponibilidad de redes sociales a mí me puede predecir se el la influencia que tiene el uso de las redes sociales sobre el rendimiento académico. Sí. Por lo tanto, aquí Juan José, una posible eh opción de
Speaker A
investigación es preguntarse, ¿es posible que mientras más cuentas en redes sociales tenga una persona, más se vea afectado? su rendimiento académico por el uso de esas redes sociales. Miren que yo aquí estoy diciendo cuántas cuántas cuentas tiene, pero la verdadera pregunta es el tiempo
Speaker A
de redes sociales, ¿cómo me afecta el rendimiento académico? Sí, por eso es una es una variable interviniente. Vamos bien, Juanjo. Sí, muy bien. Excelente. Y la última pregunta que te puedes hacer de nuevo con este ejercicio, 2 minuticos
Speaker A
nos tomamos en decir cuáles eran las variables. Pero la última pregunta, la estabilidad del internet es una variable extraña.
Speaker A
tú puedes decidir eliminarla o puedes decidir volverla una constante. Sí. ¿Cómo qué harías acá? Si si por ejemplo tienes estudiantes que dicen, "No, pero es que yo tengo eh un internet muy malo y constantemente se me está cayendo,
Speaker A
¿los puedes incluir en el estudio o tú puedes decir, no, solamente voy a tener en cuenta para este estudio los estudiantes de nivel superior, de nivel medio superior, perdón, que tengan un internet estable?
Speaker A
Y de esa manera yo elimino la variable extraña. Claro, si mi internet no es estable, es poco probable que yo use las redes sociales porque se me va a caer el internet muy fácil y por lo tanto la
Speaker A
influencia o la relación que tienen las redes sociales en el rendimiento académico no va a ser tan clara porque mi internet no es estable, ¿cierto? Pero si yo digo solamente voy a tener en cuenta los estudiantes del nivel medio
Speaker A
superior que tienen un internet estable, pues entonces yo ahí vuelvo la variable una constante y el estudio aumenta en validez y en claridad.
Speaker A
Sí, hasta ahora tenemos alguna pregunta. ¿Te queda claro el ejercicio, Juan José? Bien, claro. Sí, bien claro. Excelente.
Speaker A
Me alegra eso. Entonces, bueno, vamos avanzando. Tienen este ejercicio. Eh, yo les voy a enviar las las diapositivas con los ejemplos que vamos llenando.
Speaker A
Esta es una clase interactiva. Y les invito a que si no lo hicimos durante la sesión, pues lo apliquen en su en sus propios trabajos para poder, miren que con este ejercicio muy corto de identificar las las variables, hemos
Speaker A
definido una carta de navegación, un plan de acción para el trabajo de Juan José. Listo, vamos a continuar para para poder aprovechar los minutos que nos quedan de esta sesión.
Speaker A
Pasemos a la última parte de de la sesión que son las dimensiones y los indicadores. ¿Listo? Vamos a definirlos. La dimensión es una categoría amplia o un componente esencial de una variable que es muy compleja. ¿Sí? Si yo, por ejemplo, tomo
Speaker A
la variable de memoria, ¿sí?, de la capacidad de memoria que tiene una persona. Esa capacidad de memoria tiene varias dimensiones. Puedo tener una dimensión que es la cantidad de objetos que puedo almacenar en mi memoria, pero también una dimensión
Speaker A
temporal de cuánto tiempo puedo almacenar esos objetos en mi memoria. Y pueden haber muchas otras dimensiones, pero para no alargarnos vamos a quedarnos con estas dos. Yo puedo medir la memoria de una persona según la cantidad de los objetos y el tiempo que
Speaker A
es que esos objetos permanecen en la memoria del individuo. ¿Sí? Entonces, por lo tanto, yo puedo hacer una una situación experimental donde le presente a la persona un listado de 10 dígitos.
Speaker A
Sí, yo le o 10 letras, por ejemplo, 10 palabras. Puedo presentarle 10 palabras a la persona y pedirle que las memorice y puedo evaluar cuántas palabras logra memorizar en un primer intento, cuántas palabras logra memorizar en un segundo
Speaker A
intento, eh, o cuántas puede repetir en un segundo intento. Y puedo hacer varias mediciones y de esa manera establecer cuántas eh palabras memorizó y cuánto tiempo permanecieron esas palabras en la memoria. Por lo tanto, esa variable compleja de capacidad de memoria, yo la
Speaker A
he dividido en dos dimensiones que lo que me permiten es medirla adecuadamente. Como es una valer tan compleja, tan tiene tantas aristas, es tan difícil de agarrar, pues yo establezco dimensiones para poder medirla. Por ejemplo, el rendimiento académico, que es el ejemplo que
Speaker A
traíamos en eh en la en la diapositiva anterior, eh puede ser una una variable que eh yo establezca una sola dimensión para medirla, que es la el la digamos el promedio de las evaluaciones que he realizado a lo largo del semestre, pero
Speaker A
desde otras posturas yo puedo evaluar ar el rendimiento académico, por ejemplo, según el cumplimiento de logros, no solamente la nota, sino si se han cumplido los logros. Entonces, eso añade una dimensión adicional a mi estudio.
Speaker A
¿Sí? Entonces, las dimensiones aparecen cuando tenemos una variable muy compleja que tenemos que dividir en varias partes para poder medirla.
Speaker A
¿Listo? Ahora, los indicadores son esos elementos observables o medibles que representan en la práctica empíricamente por medio de un instrumento de medición esa dimensión. ¿Listo? Entonces, si vamos al ejemplo de eh lo la memoria, la capacidad de memoria, ya sabemos que esa
Speaker A
capacidad de memoria está dividida en dos dimensiones, la dimensión de cantidad de objetos y la cantidad de tiempo de permanencia de de esa memoria.
Speaker A
¿Sí? Y a su vez la cantidad de objetos puede tener un indicador. Sí. Y todo esto es una elaboración teórica. Yo tengo que ir a la teoría y buscar eh cómo se estructuran las dimensiones y los indicadores en la teoría que yo he
Speaker A
elegido para resolver eh mi pregunta. Entonces, yo puedo tener un indicador, por ejemplo, de la cantidad de elementos. Si la persona logra memorizar siete de 10 elementos, pues yo asumo que es una memoria sana, por ejemplo. Y si
Speaker A
ese sería un indicador de la dimensión cantidad de objetos que a su vez pertenece a la variable capacidad de memoria.
Speaker A
Puedo establecer un indicador que es los siete objetos permanecen en la memoria durante al menos 5 minutos. Yo estoy estableciendo un indicador que eh me permite medir la dimensión del tiempo de permanencia de la variable capacidad de memoria. Entonces, muchas
Speaker A
veces nuestros estudios se ven limitados porque eh encontramos que eh tenemos variables muy complejas a las cuales no les hemos hecho un proceso previo de establecer dimensiones y que esas dimensiones no les hemos asignado un indicador. ¿Sí? Entonces, es
Speaker A
necesario que nos tomemos el tiempo de de estructurar muy bien esa relación entre variable, dimensión e indicador para poder tener claridad en el estudio y que eso teórico pueda operacionalizarse y por lo tanto medirse de una manera más
Speaker A
adecuada. Veamos este ejemplo. Yo puedo tener una variable muy compleja que es la calidad educativa. La calidad en la educación.
Speaker A
Como ustedes pueden imaginarse, la calidad en la educación depende de múltiples facetas o de múltiples dimensiones, ¿cierto? el estrato socioeconómico, la infraestructura, el nivel académico de los docentes de la institución, la cantidad de estudiantes en el aula, eh etcétera, muchos, muchos
Speaker A
factores. Eh, pero yo puedo establecer dimensiones para pues tener claridad de cómo voy a medir esa variable de calidad educativa.
Speaker A
Por ejemplo, una dimensión de la calidad educativa puede ser la infraestructura. Mientras mejor infraestructura tenga eh la la institución educativa donde estoy haciendo mi estudio, pues yo puedo asumir que mejor va a ser la calidad de la educación que se da en esa eh
Speaker A
institución educativa. Y ahora bien, esa infraestructura a su vez yo la puedo dividir en otras dimensiones o subdimensiones, ¿cierto?
Speaker A
Entonces, la infraestructura puede estar establecida en cantidad de aulas, puede estar establecida en la los recursos pedagógicos, fue establecida en si tiene acceso a internet o no, si tiene área una área o una aula de sistemas, ¿cierto? Y esas dimensiones o
Speaker A
subdimensiones, pues si yo puedo medirlas son los indicadores. ¿Listo? Entonces, la variable amplia sería calidad educativa.
Speaker A
La dimensión sería, por ejemplo, la infraestructura de esa institución y el indicador es cuántas aulas tiene esa institución.
Speaker A
¿Sí? Ahora tenemos que tener en cuenta que las variables que nosotros vamos a a escoger para nuestro estudio no solamente deben ser coherentes y no solamente deben ser válidas, que son dos categorías que nos las establece nuestro marco teórico, sino que esas
Speaker A
variables también deben ser suficientes. ¿Qué quiere decir? Si yo tengo una variable compleja que es la calidad educativa, pero lo único que yo hago en mi estudio es medir el número de aulas, yo no puedo decir que por el número de
Speaker A
aulas ya se puede hablar de una calidad educativa. La calidad educativa está está compuesta por múltiples variables, por múltiples dimensiones, perdón, está compuesta por múltiples dimensiones y que yo todas ellas las debo evaluar. Sí.
Speaker A
Por lo tanto, lo que se sugiere es que estas variables complejas como la calidad educativa, como el bienestar, como las capacidades cognitivas de un de una persona, pues estas variables amplias no se món o con un único indicador, sino que se
Speaker A
establezcan varios indicadores, varias dimensiones o mucho mejor que se utilice dice una prueba estadística ya diseñada para medir esa variable. Si ustedes se fijan, por ejemplo, una prueba de calidad educativa va a contener varios factores.
Speaker A
¿Sí? y ya se habrá hecho una investigación eh de psicometría para establecer si esos factores efectivamente permiten dar cuenta de la variable compleja que estamos estudiando. ¿Listo?
Speaker A
Entonces, muchas veces cuando tenemos variables complejas o variables muy amplias, la sugerencia es buscar eh instrumentos de medición que hayan sido eh eh validados en nuestro en nuestro contexto y que nos sirvan para pues aplicarlos y obtener un
Speaker A
resultado. ¿Listo? Ahora, esas varo de pasar una variable a una dimensión y de la dimensión a unos indicadores se le se llama operacionalización de las variables. ¿Listo? Lo vamos a definir como el proceso en el cual se establecen uno o varios aspectos de la
Speaker A
variable. Esos aspectos serían las dimensiones que pueden medirse objetivamente por medio de la implementación de algún instrumento o alguna artefacto. Y en ese sentido, cuando yo ya establezco cómo los puedo medir, las dimensiones se convierten en indicadores. ¿Listo? Volvamos al
Speaker A
ejemplo. Yo tengo la variable calidad educativa. Con la para poder operacionalizar la la variable calidad educativa, yo debo generar eh varias dimensiones. Aquí pongo solo una, la infraestructura, pero yo puedo tener en cuenta el nivel educativo de los docentes, la cantidad
Speaker A
de estudiantes en el aula, puedo tener en cuenta eh los recursos eh audiovisuales y de internet que que posea la la institución, ¿cierto? un montón de dimensiones y cada una de esas dimensiones no basta solamente con eh tener la capacidad de de de
Speaker A
conformar la variable y ser suficientes para conformar la variable, sino que yo debo establecer unos medios que pueden ser instrumentos, que pueden ser artefactos, que pueden ser experimentos, que pueden ser encuestas, que pueden ser pruebas y comer métricas y que los use
Speaker A
para medir objetivamente esa dimensión, ¿cierto? Entonces, aquí la infraestructura yo la estoy midiendo objetivamente por medio de el número de aulas. ¿Okay? Esa es la claridad que tenemos.
Speaker A
Se traducen en este proceso de operacionalización se traducen conceptos teóricos en elementos que pueden ser medibles de manera objetiva.
Speaker A
Se pasa la teoría a la de la teoría a la los cimientos de lo que va a ser nuestra metodología.
Speaker A
¿Listo? Y por último les traigo este ejercicio eh que es eh de nuevo vamos a identificar las variables, de esas variables vamos a identificar las dimensiones y de esas dimensiones vamos a a identificar los indicadores. ¿Listo?
Speaker A
Entonces, para este ejercicio, eh alguien que quiera participar nos cuente una de sus variables y yo iré haciendo preguntas para poder establecer si esa variable tiene dimensiones y cuáles serían los indicadores de esa dimensión.
Speaker A
¿Alguna algún algún participante que quiera eh darnos alguna de sus variables? De nuevo, ojalá intentemos que sea la investigación real que ustedes están haciendo en este momento.
Speaker A
La idea es que esta sesión le sirva como insumo para realizar sus investigaciones. ¿Alguien se anima?
Speaker A
algún voluntario para evaluar su variable y ver cómo podemos convertirla en dimensiones e indicadores.
Speaker A
Anímense. ¿Algún voluntario? Listo. Bueno, dado que no hay voluntarios eh y por temas de tiempo lo que vamos a hacer es tomar una de las variables que eh ya habíamos realizado en el ejemplo anterior. Entonces, vamos a tomar, por ejemplo,
Speaker A
eh uso de redes sociales. ¿Listo? Vamos a traerla para aquí. Esa sería nuestra variable, el uso de redes sociales. ¿Okay? ¿Qué dimensiones podemos identificar en el uso de redes sociales? Sí, cuanto menos podemos decir el tiempo en que el tiempo dedicado
Speaker A
a las redes sociales. Sí, podemos incluso traer otras otras dimensiones. Podemos decir eh número de redes sociales donde se tiene una cuenta.
Speaker A
¿Listo? Y vamos a dejarlo hasta ahí, eh, digamos, para que sea más eh operativo.
Speaker A
¿Sí? Entonces, esas son esas son eh las dimensiones que nosotros identificamos en en el uso eh de las redes sociales, en esa variable, ¿cierto? Nosotros podemos establecerlo.
Speaker A
Eh, ahora, ¿cómo convertimos esta dimensión tiempo dedicado a las redes sociales en un indicador? Sí. Si yo digo, si yo establezco, por ejemplo, unos rangos de 0 a 2 horas es poco, de 3 a 6 horas, yo lo voy a definir como
Speaker A
moderado y de siete o más horas. Lo voy a definir como mucho. Yo aquí lo que he hecho es convertir en indicadores la dimensión que obtenido de la variable. Entonces, miren que aquí yo ya puedo medir objetivamente y yo ya he establecido unas categorías
Speaker A
poco moderado mucho de ese eh de esta dimensión del tiempo dedicado a las redes sociales, ¿cierto? Lo mismo con el número de redes sociales donde se tiene una cuenta. Si la persona tiene cero o una cuenta, tengo puedo decir que eh
Speaker A
que digamos tiene baja disponibilidad. Si yo digo que la persona tiene de dos a cuatro cuentas, tiene una disponibilidad media.
Speaker A
O si yo digo que tiene más de cinco cuentas, puedo decir que tiene una disponibilidad alta. ¿Listo? Y de nuevo, perdón, de nuevo yo he operacionalizado la variable eh, para poder medirla de manera objetiva. ¿Listo? He hecho este proceso
Speaker A
de operacionalización. ¿Sí? Hemos entonces con este ejemplo, pues eh dejamos claro el paso de una variable a una dimensión y de las dimensiones a unos indicadores. ¿Okay?
Speaker A
Hay otros factores que yo puedo adicionar a estos indicadores para poder eh tener cada vez más claridad y en muchos procesos de investigación. sus tutores o asesores pueden pedirles este tipo de ejercicios para que nos quede mucho más
Speaker A
claro eh este proceso de de selección de las variables. Por ejemplo, una definición conceptual.
Speaker A
Teóricamente en las lecturas que usted ha realizado, ¿cómo se entiende el uso de las redes sociales? ¿Cuál es la definición que los autores dan sobre el uso de las redes sociales?
Speaker A
Esa sería la definición conceptual. La definición operativa sería una definición enfocada en la medición que yo voy a hacer de ese de esa variable.
Speaker A
Es decir, una una definición enfocada en los indicadores. Por ejemplo, la el uso de las redes sociales se identifica o se o se define por medio de el tiempo utilizado para las redes sociales a la vez que la cantidad de redes sociales
Speaker A
donde la persona tiene cuenta. De esa manera yo he hecho una definición que puede ser diferente de la definición que encuentro en la literatura, pero que para esta investigación en particular que yo estoy realizando es operativa. Me sirve para seleccionar o identificar qué
Speaker A
entiendo yo en esta investigación por uso de redes sociales y cómo voy a recoger los datos, ¿cierto? Y por último, eh opcionalmente yo puedo establecer un instrumento.
Speaker A
Si en la literatura yo encontré un instrumento que mide el uso de las redes sociales en adolescentes, yo puedo incluir ese instrumento y decir, voy a implementar la escala de uso de redes sociales en adolescentes eh realizada por Velázquez y y compañía. Sí. y yo
Speaker A
establezco el instrumento. Con toda esta información ya las variables nos quedan completamente operacionalizadas. Okay. Entonces, eh tenemos 5 minuticos para preguntas.
Speaker A
Eh, muchas gracias por su atención. Con esto eh iríamos concluyendo la sesión de el día de hoy. No sé si tenemos alguna pregunta. Voy a revisar también el chat. Eh, por aquí va voy a dejar de compartir alguna pregunta
Speaker A
por aquí. Veo que han han comentado. Déjenme un segundo, ya voy a a revisar.
Speaker A
Okay, por aquí nos haces una pregunta, Caterine, un una consulta, ¿debbe ir ordenado de dependiente a independiente o viceversa? Eh, es irrelevante.
Speaker A
Lo que nosotros sabemos es que si se está estableciendo una relación de variables dependientes e independientes, es porque ya se asume una relación de causalidad. Es decir, las independientes causan las dependientes, pero en el ejercicio es es irrelevante el orden el
Speaker A
que en el que lo pongas, con tal de que tú sepas cuál es la variable independiente y cuál es la variable dependiente. Con eso basta. Caterine, muchas gracias por tu pregunta.
Speaker A
Pregunta, mil disculpas. Sí, cuéntame, profesor. Claro. Buenas noches. Continuando, para que no quede la duda, por favor, eh, se ha desarrollado la variable independiente. De la misma manera también se tiene que desarrollar la variable dependiente o solamente tenemos que tomar en cuenta la variable
Speaker A
independiente, por favor. Claro que sí, Ctina. Excelente pregunta. Todas las variables del estudio deben seguir este mismo proceso.
Speaker A
Si si por ejemplo yo tengo un estudio con una variable independiente y dos variables eh perdón, con una variable dependiente y dos variables independientes, debo realizar este ejercicio tres veces. una por cada variable que yo he identificado.
Speaker A
Okay, muchas gracias. Con mucho gusto. Dice Johar en los comentarios, "Profesor, con este ejercicio, en el caso de la variable independiente, puede desglosar un sin número de indicadores como si la usa para compartir información, si la usa para buscar amistad, si es para buscar
Speaker A
información, etcétera. Ahí le va dando porque puede ser que le dé mal uso." Excelente. Muy bien. De hecho, Johar, aquí lo que usted está señalando es muchas veces el inicio de cómo se estructuran las pruebas psicométricas.
Speaker A
Las pruebas psicométricas suelen estructurarse por medio de la identificación de múltiples indicadores en una variable compleja. Entonces, identifican todos estos indicadores y por medio de ellos tratan de dar cuenta de esa variable que es uso de redes sociales, el ejemplo que estábamos
Speaker A
dando, pero que puede ser cualquier otro, puede ser el rendimiento del arroz, puede ser eh las características financieras de una persona que eh eh está trabajando, puede ser eh el rendimiento académico, pueden ser cualquier variable, pero todas ellas se
Speaker A
pueden operacionalizar, es decir, de la variable pasar a dimensiones y de las dimensiones pasar a indicadores.
Speaker A
Muy bien, estimados. Eh, si no hay más preguntas, daríamos eh por finalizada esta sesión justo a tiempo. Eh, yo quiero agradecerles por su atención y espero que esta sesión haya sido satisfactorio eh, satisfactoria para todas y para todos. por acá en el chat.
Speaker A
Hm. Está decidiendo eh Johar, muchas gracias, muchas gracias por tus agradecimientos. Saludos. Muchas gracias a ustedes. Si está Miguel por aquí, ya le daría la palabra a Miguel. Eh, finalizamos entonces la sesión.
Speaker A
Sí, muchas gracias, maestro. Muy amable. Con todo el gusto. Con todo el gusto. Muchísimas gracias, Juan Felipe. Vamos a estar en contacto, en comunicación.
Speaker A
Por supuesto que sí, Miguel. Muchas gracias a ti por la invitación. Excelente. Buenas noches, estimados.
Speaker A
Mañana continuamos. Buenas noches. Muy bien.
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