1ª Edición
Marzo 2015
DISEÑOS experimentales Revista Digital Técnicas de recolección de datos
Definición de hipótesis
Diseños no experimentales
Operacionalización de la variable
Profesor: Leonardo Castillo
UNIVERSIDAD YACAMBÚ VICERRECTORADO DE INVESTIGACION Y POSTGRADO INSTITUTO DE INVESTIGACION Y POSTGRADO
EDITORIAL Autores: Jesús torres José Méndez José Mora Joselyn Monsalve
La presente revista digital se realiza como un resumen para dar a conocer los Diseños no Experimentales, Transeccionales y Longitudinales, así como también que es que consiste la Variable y su Operacionalización. Correspondiente a la cátedra de Diseños Cuantitativos de Investigación de la Maestría en Finanzas y Negocios, en la Universidad Yacambú.
Contenido 1. Diseños Experimentales 1.1. Etapas o fases 1.2 Ventajas y limitaciones 1.3 Técnicas de recolección de datos 1.4 Análisis de los resultados 2. Diseños no Experimentales (Transeccionales) 2.1 Etapas o fases 2.2 Ventajas y limitaciones 2.3 Técnicas de recolección de datos 2.4 Análisis de los resultados 3. Diseños no Experimentales (Longitudinales) 3.1 Etapas o fases 3.2 Ventajas y limitaciones 3.3 Técnicas de recolección de datos 3.4 Análisis de los resultados 4. Definición de hipótesis Tipos de hipótesis y características 5. Definición de variables Tipos y características 6. Operacionalización de la variable 7. ¿En qué consiste la definición conceptual y operacional de las variables? 8. ¿Cual es la finalidad de la operacionalización de la variable?
DISEÑOS EXPERIMENTALES ¿Qué es? Es aquella que constituye un aspecto fundamental de todo proceso científico. Cuando el investigador se plantea realizar un estudio, suele tratar de realizar algún tipo de comparación. Es por ello que este tipo de investigación, especifica la naturaleza de las comparaciones que habrían de efectuarse, constituyendo además, el plan general del investigador para obtener respuestas o comprobar la hipótesis de investigación.
Ventajas La investigación cuantitativa permite al investigador medir y analizar datos. La relación entre una variable independiente y una dependiente se estudia en detalle. Esto es útil porque el investigador es más objetivo en relación con los hallazgos de la investigación. La investigación cuantitativa puede utilizarse para probar hipótesis en experimentos por su capacidad de medir datos utilizando estadísticas.
Etapas o Fases El problema debe definirse indicando su origen, factores, elementos y condiciones relevantes, ubicándolos en las siguientes etapas: 1. Situación problemática a nivel macro o general. 2. Enunciado del problema a nivel maso. 3. Planteamiento en el nivel micro, esto es, demostrando que el problema existe y se refleja a través de evidencias objetivas, causas y consecuencias.
Limitaciones o Desventaja La desventaja principal de la investigación cuantitativa es que el contexto del estudio o experimento es ignorado. La investigación cuantitativa no estudia cosas es un ambiente natural ni discute el significado que las cosas tienen para las distintas personas como lo hace la investigación cualitativa. Otra desventaja es que debe estudiarse una amplia porción de la población; cuanto mayor es la muestra investigada, más estadísticamente precisos serán los resultados.
Autor: Jesús Torres
DISEÑOS EXPERIMENTALES
Técnicas de Recolección de Datos
Observación
Una vez realizado el plan de investigación y resueltos los problemas que plantea el muestrario, empieza el contacto directo con la realidad objeto de la investigación o trabajo de campo. Es entonces cuando se hace uso de las técnicas de recolección de datos, que son las distintas formas o maneras de obtener la información. Para el acopio de los datos se utilizan técnicas como observación, entrevista, encuesta, pruebas, entre otras.
Es fundamental en todos los campos de la ciencia. Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que se estudia.
La entrevista
La encuesta
Es una técnica que permite obtener datos mediante un dialogo que se realiza entre dos personas cara a cara el entrevistador (investigador); y el entrevistado, la intención es obtener información que posea este último.
Es una técnica destinada a obtener datos de varias personas cuyas opiniones interesan al investigador. Para ello, a diferencia a la entrevista, se utiliza un listado de preguntas escritas que se entregan a los sujetos quienes, en formas anónimas, las responden por escrito. Es una técnica aplicable a sectores amplios del universo, de manera mucho más económica que mediante entrevistas individuales.
Autor: Jesús Torres
DISEÑOS EXPERIMENTALES
Análisis de los resultados Una vez aplicado los instrumentos de recolección de la información, se procedió a realizar el tratamiento correspondiente para el análisis de los mismos, por cuanto la información que arrojará será la indique las conclusiones a las cuales llega la investigación
Autor: Jesús Torres
A las investigaciones no experimentales no se le asigna aleatoriamente sujeto a determinada condiciones. Por lo general en los experimentos se somete a grupos a determinados tratamientos bajo determinadas circunstancias para después analizar los resultados, finalmente se construye una realidad. En cambio en la investigación no experimental no se construye ninguna realidad, ya que esta ha sucedido en ausencia del investigador. La investigación no experimental, es sistemática y empírica donde las variables independientes no se manipulan pues el acontecimiento ya ha ocurrido. Aquellas suposiciones que se realizan a partir de estas variables son llevadas a cabo sin que haya existido la influencia del investigador.
Diseños no Experimentales Transeccionales Este tipo de investigación es la que no permite manipular las variables independientes, donde solo se observan los fenómenos que se producen dentro de su contexto natural, y después son analizados.
Autor: Joselyn Monsalve
DISEﾃ前S TRANSECCIONALES
Los diseﾃｱos transversales pueden subdividirse en:
Exploratorios Diseﾃｱos transversales
Descriptivos Correlacionalescausales
Autor: Joselyn Monsalve
DISEÑOS TRANSECCIONALES
Etapas o fases Diseños Exploratorios
Diseños Transversales Descriptivos
Su objetivo es conocer un contexto, comunidad o un conjunto de variables. Busca una exploración inicial en un momento particular, por lo general se aplica a problemas de investigación nuevos o ya existentes y se constituyen en otros diseños preliminares sean experimentales o no experimentales.
Su objetivo es examinar la incidencia que producen las variaciones de una o más variables. Son estudios puramente descriptivos y cuando se establecen hipótesis éstas están al nivel de la suposición científica o de hipótesis de trabajo. En el caso de este tipo de estudios se pueden realizar comparaciones entre grupos o subgrupos de personas.
Diseños Correlacionales: Esta clase de diseño especifica las relaciones entre o dos o más variables en un momento especifico. Este tipo de investigación trata de realizar descripciones, no solo de las variables que se estudian, sino también de las posibles correlaciones que pueden existir entre ellas. Estos diseños pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar ningún sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad.
Ex post-facto, de causa a efecto: es cuando la causa del fenómeno ya ha tenido lugar, y se va a conocer cuál ha sido su efecto. Este requiere de un grupo de control para comparar.
Ex post-facto, de efecto a causa: tiene lugar y es conocido, el efecto y se requiere determinar la causa. Este tipo de diseño exige la formación de un grupo de control.
Autor: Joselyn Monsalve
DISEÑOS TRANSECCIONALES
Ventajas Se pueden estudiar las variables. Proporcionan estimaciones de prevalencia. Fácil de ejecutar. Poco costoso. Permite el control de la selección de los sujetos de estudio. El investigador define las características de los individuos elegibles para el grupo de estudio y el de control con el objeto de que ambos grupos sean tan idénticos como sea posible, excepto por la característica a estudiar
Limitaciones La información es vulnerable a errores de medición. Dificultad de distinguir entre factores de riesgo y factores pronostico. Posibilidad de selección.
sesgos y
Por si mismo no sirven para la investigación causal entre los factores estudiados.
Autor: Joselyn Monsalve
DISEÑOS TRANSECCIONALES
TECNICAS DE Recolección de datos
Estas se basan en: Elección de las técnicas de recolección de datos: son las herramientas que usaremos al momento de ejecutar el trabajo de campo, y a través de estos datos llegar a conclusiones sobre nuestras hipótesis. Estas herramientas pueden ser:
Encuestas Observación Revisión documental Notas de campo
Selección de estrategias: es la manera en la que se va a llevar a cabo la investigación y a partir de ésta es donde se decide el tipo de investigación.
Tipo de Investigación:
Exploratoria
Descriptiva
Explicativa
Diseño:
No experimental
De campo Autor: Joselyn Monsalve
DISEÑOS TRANSECCIONALES
Análisis de resultados En este tipo de investigación, los resultados se pueden comprobar a través de hipótesis y de métodos estadísticos para el procesamiento y análisis de datos; lo anteriormente expuesto en caso de que no se hayan encontrado otros factores que estén afectando la variable dependiente, de suceder esto, se tienen datos falsos que pondrían en duda su origen.
A continuación se presenta un estudio realizado bajo el diseño transeccional descriptivo. Impacto del estrés laboral en la institución financiera cooperativa FAVI de la universidad tecnológica de Pereira. Autores: Trujillo, Claudia García, Carolina En el presente estudio se selecciono una población de 8 personas empleados de la cooperativa FAVI UTP siendo un total de 8 personas, usando como recolección de información la encuesta y reuniones de sensibilización. Se puede observar en el estudio que se toma en cuenta la susceptibilidad de los trabajadores, donde este factor causal afecta de forma colectiva a la población, es por ello que en este estudio se establecen unas variables con las que se caracterizan las condiciones de una organización y es evaluativo porque estas variables son medidas en una situación real y contrastada con los estados ideales de cada una. Este estudio lo pueden encontrar en el siguiente link: http://repositorio.utp.edu.co/dspace/bitstream/11059/786/1/15872G216ie.pdf
Autor: Joselyn Monsalve
DISEÑOS LONGITUDINALES
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES En las técnicas sobre la investigación, es posible descubrir diferentes categorizaciones de los tipos de diseños. Tal es el caso de los Diseños No Experimentales. Siendo esta, la que se realiza sin manipular las variables del estudio, y su propósito es, la observación y la medición en su contexto natural, para luego analizarlo. No existen condiciones o estímulos a los cuales se expongan los sujetos del estudio. El diseño no experimental (longitudinal) se aplica en más de una medición, las cuales se demuestran en la siguiente grafica: Diseño No Experimental
Longitudinales Más de una Medición
De tendencia
De Panel De evaluación GRAFICA 1
Es importante mencionar, que el diseño no experimental (longitudinal), tiene el objetivo de analizar los cambios del valor de las variables o la relación entre dos o más variables a través del tiempo. Asimismo, este diseño se aplica en las modalidades: de dos etapas o mixta, así como la modalidad de enfoque principal cuando este es cuantitativo, son clasificados de acuerdo al momento en el cual los datos son recolectados en el tiempo, transversal o longitudinal, o de acuerdo con la época de experiencia o evento estudiado, retrospectivo o prospectivo.
Para diferenciar el diseño no experimental (transeccional) al diseño no experimental (longitudinal), tenemos que, en un estudio transversal, las variables son identificadas en un punto en el tiempo y las relaciones entre las mismas son determinadas. En un estudio longitudinal, los datos son recolectados en diferentes puntos en el tiempo. En un estudio retrospectivo, un evento o fenómeno identificado en el presente es relacionado a factores o variables en el pasado. El estudio prospectivo, o estudio de corte, los factores y variables potenciales identificadas en el presente son relacionadas a resultados posibles en el futuro. Autor: José Mora
DISEÑOS LONGITUDINALES
Diseño Longitudinal de Tendencia El diseño longitudinal de tendencia, los cuales, analizan a través del tiempo en la población de interés
Tiempo 1 Recolección de datos en una población
Tiempo 2
Tiempo 3
Recolección de datos en una población
Recolección de datos en una población
Tiempo K Recolección de datos en una población
Diseño Longitudinal de Evaluación Son aquellos que analizan los cambios de las variables a través del tiempo en un grupo o cohorte, específico de la población
Tiempo 1
Tiempo 2
Tiempo 3
Recolección de datos en una población (Muestra)
Recolección de datos en una población (Muestra)
Recolección de datos en una población (Muestra)
Tiempo K Recolección de datos en una población (Muestra)
Diseño Longitudinal de Panel Son aquellos que analizan los cambios de las variables en el mismo grupo de sujetos en el tiempo
Tiempo 1
Tiempo 2
Tiempo K
José Joselyn Rafael Carolina
José Joselyn Rafael Carolina
José Joselyn Rafael Carolina Autor: José Mora
DISEÑOS LONGITUDINALES
En otro orden de ideas, los diseños no experimentales no tienen valor aleatorio, manejo de variables o conjuntos de comparación, puede ser similares a experimentos por el pos-test... El investigador observa lo que ocurre de forma natural, sin interponerse de manera alguna. Existen muchas razones para realizar este tipo de estudio. Primero, un número de características o variables no están sujetas, o no son propensas a manipulación experimental, o aleatorización. Así como, por consideraciones éticas, algunas variables no pueden o no deben ser manipuladas.
Modelos
En algunos casos, las variables independientes aparecen y no es posible establecer un control sobre ellas. Los diseños no experimentales, pueden ser similares a experimentos por el pos-test. Sin embargo, existe una denominación natural para la condición o grupo a ser estudiado, al contrario de la denominación aleatoria, y la intervención o condición (X) es algo que se da de forma natural, no siendo colocada de forma impositiva o manipulada. Los métodos más comunes utilizados en los diseños no experimentales, involucran investigaciones exploratorias y/o cuestionarios. Los diseños no experimentales son típicamente clasificados tanto como descriptivos como de correlación.
Niveles de Preguntas de la Investigación
No Experimental
Descriptivo
Correlacionales
Nivel I – Descriptivo por naturaleza Poco se conoce sobre el fenómeno Preguntas descriptivas, incluyendo ¿Quién?, ¿Qué?, ¿Cuándo?, ¿Dónde?, ¿Cuántos?, ¿cuanto? Nivel II – Exploratorio o explicativo por naturaleza Basado en conocimiento existente. Propone relaciones Preguntas exploratorias o explicativas, incluyen ¿por qué? y ¿cómo?
Autor: José Mora
DISEÑOS LONGITUDINALES
Los diseños longitudinales suelen ejecutarse en conjunto con los diseños Transeccionales: Diseños Descriptivos Son usados cuando se sabe poco sobre un fenómeno en particular. El investigador observa, describe y fundamenta varios aspectos del fenómeno. No existe la manipulación de variables o la intención de búsqueda de la causa-efecto con relación al fenómeno. Describen lo que existe, determinan la frecuencia en que este hecho ocurre y clasifican la información. Investigadores mencionan preguntas de la investigación nivel I, reflejado en la tabla 1. Los resultados establecen la base del conocimiento para la hipótesis, lo que dirige para posteriores estudios tanto correlacionales, cuasi-experimentales como experimentales. Los dos tipos de diseños cuantitativos descriptivos más comunes son: caso-control y comparativo. Estudios Caso-control Establecen una descripción de casos con y sin una exposición o condición preexistente. Los casos sujetos o unidades de estudio pueden ser un individuo, una familia o un grupo. Son más factibles que realizar experimentos en los cuales el resultado es raro o lleva años para poderse realizar. Este diseño también es conocido como relato de caso o estudio de caso.
Estudios Comparativos. Llamados también de estudios ex pos facto o comparativos causales. Estos estudios describen, diferencias en las variables que se dan de forma natural entre dos o más casos, sujetos o unidades de estudio. Establecen la hipótesis sobre las diferencias en las variables de las unidades a ser comparadas. La principal diferencia entre este enfoque y el cuasi-experimental es la falta de control del investigador sobre las variables.
Diseños de Correlación Son típicamente transversales, son utilizados para examinar si los cambios en una o más variables están relacionados a los cambios en otras variables y es definido como covarianza. Analizan la dirección, el grado, la magnitud y la fuerza de las relaciones o asociaciones. Los resultados de estos estudios brindan los medios para establecer la hipótesis a ser probada en estudios cuasi-experimentales y experimentales. Investigadores pueden colocar preguntas de nivel I o II. Tabla 1. Tres de los diseños correlacionales más comunes incluyen: descriptivo, predictivo y el modelo del test de correlación.
Autor: José Mora
DISEÑOS LONGITUDINALES Diseños Correlacionales Descriptivos.
Modelos de Test de Correlación.
Describen variables y las relaciones que se dan de forma natural entre las mismas.
Examinan o realizan test piloto de relaciones propuestas por un modelo o teoría. De la misma forma que los estudios experimentales, el estudio de las variables puede clasificarse en independientes (predictivo) y dependientes (resultado). No obstante, estas variables no son manipuladas, pues se dan de forma natural.
Diseños Correlacionales Predictivos. Determinan la varianza de una o más variables en base a la varianza de otras variables. Así como con los modelos experimentales, las variables del estudio son clasificadas como independientes (predictivas) y dependientes (resultado). Estas variables no son manipuladas, pues se dan de forma natural
Estudio: “Applications of social research methods to questions in information and library science” http://www.scielo.org.co/pdf/signo/v29n57/v29n57a 40.pdf El ejemplo presentado en el link señalado, demuestra la importancia de la investigación en bibliotecología y ciencia de la información, tanto básica como aplicada, para mejorar la práctica de estas profesiones. Describe distintos diseños aplicables a la investigación en bibliotecología, como estudios de caso, longitudinales. Los estudios longitudinales, aunque poco usados en investigación de bibliotecología y ciencia de la información, pueden proveer información sólida para sacar conclusiones sobre relaciones de causalidad, y para estudiar cambios en el tiempo de procesos o incluso individuos. Es éste, sin embargo, un tipo de estudio costoso y difícil de llevar a cabo, pues implica el seguimiento de participantes durante largos períodos, lo cual no siempre es factible.
Autor: José Mora
hipótesis
Tipos de hipótesis
Definición de Hipótesis Una hipótesis es simplemente una suposición que expresa una posible relación que se da entre dos o más variables, la cual se genera debido a la necesidad de responder una pregunta o problema de investigación.
De Investigación o Explicativa Predictiva Experimental No Experimental o Comparativa Experimental No Experimental Direccional No Direccional o Correlaciónales o Descriptivas Alternativa Nula
Tipos de hipótesis De Investigación: o Explicativas: Expresan las posibles causas de un hecho por ejemplo: el niño lloro porque tenía hambre. Predictivas: Expresan los posibles efectos que se originan mediante los hechos. Experimental: La aplicación del tratamiento X disminuirá los niveles de fatiga en el hombre. No Experimental: La falta de materia prima originara más escases
Autor: José Méndez
hipótesis
Tipos de hipótesis De Investigación: o Comparativas: contrastan resultados o características de grupos o individuos en condiciones diferentes. Experimental: El grupo que recibió asesoría obtendrá mayor puntaje que el grupo que no la recibió. No Experimental: Los atletas que entrenan en la mañana tendrán un mayor desempeño que los que entrenan en la noche. Direccional: esta nos indica cual es la tendencia de los resultados: El grupo A obtendrá mayor puntaje que el grupo B. No Direccional: Esta no indica tendencia solo expresa una posible diferencia entre los resultados esperados: Existirá una diferencia entre el puntaje del grupo A y el grupo B. o Correlaciónales: Esta supone una posible relación estadística entre variables cuantitativas, ejemplo: A mayor inversión, mayor será la cantidad de empleos. o Descriptivas: Indican una probable relación no casual entre variables cualitativas, ejemplo: a diferencia de las hembras, los varones prefieren ocupar su tiempo libre en actividades deportivas. Alternativa: Son aquellas que generan opciones distintas a la hipótesis planteada en el trabajo de investigación, ejemplo: Hipótesis de Investigación Hi: El bajo porcentaje obtenido en la prueba fue producto del tiempo de ejercitación. Ha: El bajo porcentaje obtenido en la prueba fue producto del tiempo de fallas en la elaboración de la misma. Nula: Es la que niega lo supuesto en la hipótesis de investigación, en el caso de comparación esta nos expresa que no hay diferencias significativas entre resultados obtenidos por esto.
Autor: José Méndez
VARIABLES ¿Qué son? Son aquellas características o cualidades; cantidad o magnitud, que pueden sufrir cambios y son objeto de análisis, medición, manipulación o control en una investigación Una variable presenta un grado de abstracción que impide utilizarla como tal en la investigación, por lo tanto hay que operacionalizarla.
Tipos Discretas Cuantitativas Continuas Variables Dicotomicas Cualitativas Policotomicas
Autor: José Méndez
Características de las Variables
Según su Naturaleza Cuantitativas: Son las que se expresan en valores numéricos, ejemplo; la cantidad de habitantes de una región. Estas a su vez se dividen en: o Discretas: Son las que asumen valores enteros ejemplo: cantidad de atletas en una cancha (pueden ser 10, 11; pero nunca 10.5). o Continuas: Son aquellas que adoptan números decimales o fraccionados como por ejemplo: una persona puede medir 1,83 cm de alto. Cualitativas: Estas son las que se expresan en forma verbal, nunca de una manera numérica y estas pueden ser Dicotómicas: Estas se presentan en solo 2 clases o categorías por ejemplo: género masculino o femenino. Policotomicas: Estas se dan en más de dos categorías, como ejemplo podemos apreciar: marcas de ropa, marcas de carro, entre otras. Adicionalmente las variables también se pueden clasificar según el grado de complejidad Simples: Son las que se manifiestan a través de un indicador o unidad de medida, ejemplo: el precio de un producto Complejas: son las que se pueden descomponer en 2 dimensiones como mínimo y posteriormente se determinan los indicadores necesarios para cada dimensión. Por otra parte, las variables también se pueden clasificar según su función en una relación causal como: Independientes: Estas generan y explican los cambios en las variable dependiente y esta variable es la que manipula al grupo ejemplo: la dieta a la que es sometido un gripo de pacientes obesos. Dependientes: Son las que se modifican por acción de la variable independiente, ejemplo: el peso corporal de los integrantes de un grupo de muestra. Intervinientes: Son las que se interponen entre la variable dependiente y la independiente y pueden influir en la modificación de esta última. Extrañas: Son todas aquellas que se escapan del control del investigador y deben ser comprobadas con el fin de ver cómo afectan a la investigación. Autor: José Méndez
operacionalización de la variable
Operacionalización de la Variable Para poder apreciar con más facilidad lo que significa operacionalización de la variable es importante resaltar dos cosas la primera es que operacionalización no aparece en la lengua hispana y es un tecnicismo que se emplea en la investigación científica y que la palabra variable se refiere a las características o atributos que se adquieren diferentes valores, como lo son la estatura, la edad, el coeficiente intelectual, el clima, entre otros. ¿En qué conceptual variables?
consiste la definición y operacional de las
Definición real de la variable: en esta se descompone la variable, para luego identificar y determinar las dimensiones más relevantes para el estudio, Ejemplo: “Una actitud posee tres componentes o dimensiones” (Feldman, 1992; Morris, 1992; Myers, 1995). De acuerdo a este ejemplo se pueden identificar las dimensiones de esta variables como: cognitiva, afectiva y condicional.
Es importante resaltar que hay muchas formas de clasificación de las variables sin embargo el proceso consta de tres etapas básicas: Definición Nominal, conceptual o constitutiva de la variable: esta se basa en establecer el significado de la variable, apoyándose en la teoría y mediante el uso de otros términos; que ayudan a facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación. Como un ejemplo podemos apreciar: “Las actitudes son predisposiciones aprendidas para responder de manera favorable o adversa ante un objeto especifico”. (Feldman, 1995, p. 503).
Definición operacional de la variable: en ella se establece los indicadores para cada dimensión, así como los instrumentos y procedimientos de medición. En la definición operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema de investigación.
Autor: José Méndez
operacionalización de la variable
¿Cuál es la finalidad de la operacionalización de la variable? Su finalidad es determinar cuáles serán los parámetros de medición que deben ser tomados en cuenta al momento de establecer una relación de variables enunciadas por las hipótesis; es necesario tener en cuenta que estas hipótesis deben estar respaldadas por una problemática o situación real, adicionalmente es necesario tener en cuenta factores como la lógica, el conocimiento y que toda la información mínima para el análisis de una investigación proviene de la operacionalización de variables ya que todos los instrumentos de la recolección de los datos se construyen a partir de las dimensiones e indicadores de la variable. ¿Qué son las dimensiones y los indicadores? Las dimensiones se consideran como un elemento que integra a una variable compleja, estas dimensiones de dan como resultado del análisis y descomposición de las variables; las dimensiones vendrían a ser sub-variables o variables con un nivel más cercano al indicador. Si tomamos como ejemplo la variable Actitud hacia un personaje nuestras dimensiones serian: cognitiva, afectiva y conductual; y al representarlo en el cuadro de variables obtendríamos lo siguiente:
Variable
Dimensiones
Actitud hacia un personaje
Cognitiva Afectiva Conductual
Autor: José Méndez
operacionalización de la variable
Una vez establecidas las dimensiones de la variable, para poder ser estudiadas, se necesitan elementos que muestren como se manifiestan o se comporta dicha variable o dimensión a estos elementos se les denomina indicadores, que no son otra cosa que parámetros o datos que contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar.
Como un ejemplo podemos apreciar el siguiente en base a la variable calidad de servicio: Variable
Dimensiones Calidad de servicio en la recepción
Calidad de Servicio
Calidad de servicio en las habitaciones Calidad de servicio en el restaurante
Indicadores Atención Permanente Responsabilidad Dominio de varios idiomas Limpieza Equipamiento Tiempo de respuestas Trato cortes y amable Rapidez del servicio Calidad de la comida
Autor: José Méndez
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS Y ELECTRONICAS
Gómez, Marcelo (2006). Introducción a la metodología de investigación. Editorial Brujas. Córdoba: Brujas Hernández, Laura (2011). Técnicas Actuales de Investigación, decima quinta reimpresión. México: Trillas Toro, Iván. Parra Rubén. (2006). Método y conocimiento: Metodología de la Investigación. Primera Edición. Colombia
http://sapp.uv.mx/univirtual/especialidadesmedicas/mi2/modulo1/doc s/Met_Invest_a.pdf Consultado: 2 de Marzo de 2015 http://www.scielo.br/pdf/rlae/v15n3/es_v15n3a22.pdf Consultado: 28 de Febrero de 2015 http://metodologia02.blogspot.com/p/operacionalizacion-devariable_03.html Consultado: 1 de Marzo de 2015 http://www.medic.ula.ve/tsues/Variables.pdf Consultado: 28 de Febrero de 2015 http://es.scribd.com/doc/92006304/Dimension-e-Indicador#scribd Consultado: 1 de Marzo de 2015 http://metinvc.blogspot.com/2012/02/t6a-variables-recursoanalitico.html Consultado: 28 de Febrero de 2015