Las variables e indicadores.

1. VARIABLE: Representa un atributo medible que cambia a lo largo de un experimento comprobando los resultados.

1.1. Las variables simples son las que se manifiestan directamente a través de un indicador o unidad de medida. Ejemplos: el precio de un producto, que se expresa en unidades monetarias y la edad que se manifiesta en años cumplidos.

1.1.1. Las variables complejas: son aquellas que se pueden descomponer en dos dimensiones como mínimo.

1.2. Independientes: son las causas que generan y explican los cambios en la variable dependiente. En los diseños experimentales la variable independiente es el tratamiento que se aplica en el grupo experimental. Ejemplo: la dieta a la que es sometido un grupo de pacientes obesos.

1.3. Dependientes: son aquellas que se modifican por acción de la variable independiente. Constituyen los efectos o consecuencias que se miden y que dan origen a los resultados de la investigación. Ejemplo: el peso corporal de los integrantes del grupo.

2. INDICADORES: Son datos cuantitativos, producto de los procedimientos establecidos por el investigador, quien genera resultados que todos pueden observar de la misma manera, pero son hallazgos del investigador, no del objeto; las metodologías y las técnicas de medición adquieren mayor relevancia que el conocimiento de la realidad. Resulta más atractivo para el investigador el interés por la medición precisa que la explicación y conocimiento del objeto.

2.1. La construcción de indicadores tiene que ver con la necesidad de medir empíricamente un fenómeno, ¿quién define lo que se debe medir?, ¿el investigador?, ¿las necesidades de explicación del objeto? De tal manera que los indicadores se consideran como: a) descripción de los atributos morfológicos del objeto, b) objetivos, en cuanto son cuantificables y c) unidades de medida para el análisis morfológico, basado en metodologías experimentales.

2.1.1. De tal manera que la lógica de construcción de indicadores sería: - Representación literaria. Construcción abstracta del problema, para establecer las regularidades y plantearlo como un problema de medida. - Especificación del concepto. Aspectos o dimensiones deducidas analíticamente o por sus interrelaciones empíricas. - Elección de indicadores. Definir los indicadores de los aspectos o dimensiones (Boudon y Lazarsfeld 1985:36).

3. HIPÓTESIS: Una hipótesis es una respuesta probable, objetiva y específica a una pregunta científica, la cual debe comprobarse.

3.1. Hipótesis de investigación: pretende responder cuál es la relación que se establece entre diversas variables. Se conoce también como hipótesis de trabajo. Constituye el punto de partida de toda investigación científica.

3.2. Hipótesis nula: es aquella que niega la relación entre dos o más variables en función de un parámetro de muestra. Su enunciado es negativo, lo que quiere decir que incluye un «no». Se representa con el símbolo H0. La hipótesis nula no se acepta, sino que se rechaza o no se rechaza.

3.3. Hipótesis alternativa: Toda hipótesis nula genera una hipótesis alternativa, es decir, una respuesta alternativa a la hipótesis nula que pretende demostrar su falsedad. Se representa con el símbolo H1. Este tipo de hipótesis se acepta o no se acepta.

3.4. hipótesis estadísticas son aquellas que traducen las hipótesis en símbolos estadísticos. Buscar afirmar o definir los parámetros de una o más poblaciones. Por ende, se formulan siempre que se espera recolectar datos en números, porcentajes o promedios. Se subdividen en: Hipótesis de estimación: que se ocupan de las hipótesis descriptivas de una sola variable. Esta es analizada en un contexto. El investigador formula una estimación estadística del resultado. Hipótesis estadísticas de correlaciónh que se ocupan de las hipótesis de correlación, que son aquellas que estudian la relación entre dos o más variables. Hipótesis estadísticas de diferencias de medias: que se ocupan de la diferencia de grupos. Compara las estimaciones numéricas entre dos o más grupos en análisis.