Operacionalizar significa convertir conceptos abstractos en observaciones medibles. Aunque algunos conceptos, como la estatura o la edad, son fáciles de medir, otros, como la espiritualidad o la ansiedad, no lo son. La operacionalización es el proceso de definir estrictamente las variables en factores medibles. Este proceso define los conceptos difusos y permite medirlos de forma empírica y cuantitativa. La operacionalización permite recoger sistemáticamente datos sobre procesos y fenómenos que no son directamente observables.

En el caso de la investigación experimental, en la que se utilizan medidas de intervalo o de proporción, las escalas suelen estar bien definidas y ser estrictas. La operacionalización también establece definiciones exactas de cada variable, lo que aumenta la calidad de los resultados y mejora la solidez del diseño. Para muchos campos, como las ciencias sociales, que suelen utilizar medidas ordinales, la operacionalización es esencial. Determina cómo van a medir los investigadores una emoción o un concepto, como el nivel de angustia o agresión.

Estas mediciones son arbitrarias, pero permiten que otros reproduzcan la investigación, así como realizar un análisis estadístico de los resultados.

Conceptos Difusos

Los conceptos difusos son ideas vagas, conceptos que carecen de claridad o que sólo son parcialmente ciertos. A menudo se denominan "variables conceptuales". Es importante definir las variables para facilitar la reproducción exacta del proceso de investigación. El concepto difuso ya ha pasado por un periodo de operacionalización, y la hipótesis adquiere un formato comprobable.

Sin definiciones operativas transparentes y específicas, los investigadores pueden medir conceptos irrelevantes o aplicar métodos de forma incoherente. La operacionalización reduce la subjetividad y aumenta la fiabilidad del estudio.

La elección de la definición operativa a veces puede afectar a los resultados. Una intervención experimental para la ansiedad social puede reducir las puntuaciones de ansiedad autocalificadas pero no la evitación conductual de los lugares concurridos. Esto significa que sus resultados son específicos del contexto y pueden no generalizarse a diferentes entornos de la vida real.

Por ejemplo, el concepto de ansiedad social no puede medirse directamente, pero puede operacionalizarse de muchas maneras diferentes. En este caso podríamos considerar:

Puntuaciones de autocalificación en una escala de ansiedad social

Número de incidentes conductuales recientes de evitación de lugares concurridos

Intensidad de los síntomas de ansiedad física en situaciones sociales

Por qué es importante la operacionalización

En la investigación cuantitativa, es importante definir con precisión las variables que se quieren estudiar.

En general, los conceptos abstractos pueden operacionalizarse de muchas maneras diferentes. Estas diferencias significan que usted puede medir aspectos ligeramente diferentes de un concepto, por lo que es importante ser específico sobre lo que está midiendo.

Si pone a prueba una hipótesis utilizando múltiples operacionalizaciones de un concepto, puede comprobar si sus resultados dependen del tipo de medida que utilice. Si sus resultados no varían cuando utiliza diferentes medidas, se dice que son "robustos".

Por supuesto, en sentido estricto, conceptos como los segundos, los kilogramos y los grados centígrados son construcciones artificiales, una forma de definir variables.

Las libras y los grados Fahrenheit no son menos precisos, pero fueron desechados en favor del sistema métrico. Un investigador debe justificar su escala de medición científica.

La operacionalización define el método exacto de medición utilizado y permite a otros científicos seguir exactamente la misma metodología. Un ejemplo de los peligros de la no operacionalización es el fracaso del Mars Climate Orbiter.

Este costoso satélite se perdió, en algún lugar sobre Marte, y la misión fracasó por completo. La investigación posterior descubrió que los ingenieros del subcontratista, Lockheed, habían utilizado unidades imperiales en lugar de unidades métricas de fuerza.

Un fallo en la operatividad hizo que las unidades utilizadas durante la construcción y las simulaciones no estuvieran estandarizadas. Los ingenieros estadounidenses utilizaron la libra de fuerza, mientras que los demás ingenieros y diseñadores de software, correctamente, utilizaron el sistema métrico de Newtons.

Esto condujo a un enorme error en los cálculos de empuje, y la nave espacial terminó en una órbita inferior alrededor de Marte, quemándose por la fricción atmosférica. Este fallo en la puesta en marcha costó cientos de millones de dólares, y se desperdiciaron años de planificación y construcción.

Cómo deben Operacionalizarse las Variables

Un científico podría proponer la hipótesis:

"Los niños crecen más rápido si comen verduras". A continuación podemos analizar esta hipótesis en varias partes

Primer Paso

¿Qué quiere decir la afirmación con "niños"? ¿Son de América o de África? ¿De qué edad son? ¿Son niños o niñas? Hay miles de millones de niños en el mundo, así que ¿cómo se definen los grupos de muestra? ¿Cómo se define el "crecimiento"? ¿Es el peso, la altura, el crecimiento mental o la fuerza? El enunciado no define estrictamente la variable dependiente medible.

Segundo Paso

¿Qué significa el término "más rápidamente"? ¿Qué unidades y qué escala de tiempo se utilizarán para medirlo? Un experimento a corto plazo, de un mes de duración, puede dar resultados muy diferentes a los de un estudio a largo plazo. La frecuencia del muestreo también es importante para la operacionalización.

Si el experimento se llevara a cabo durante un año, no sería práctico probar el peso cada 5 minutos, o incluso cada mes. Lo primero es poco práctico, y lo segundo no generará suficientes puntos de datos analizables.

Tercer Paso

¿Qué son las "verduras"? Hay cientos de tipos de verduras diferentes, cada una de las cuales contiene distintos niveles de vitaminas y minerales. ¿Se alimenta a los niños con verduras crudas o cocidas? ¿Cómo estandariza el investigador las dietas y se asegura de que los niños coman sus verduras? El investigador podría acotar el grupo de niños, especificando la edad, el sexo, la nacionalidad o una combinación de atributos. Siempre que el grupo de la muestra sea representativo del grupo más amplio, la afirmación estará más claramente definida.

Cuarto Paso

El crecimiento puede definirse como altura o peso. El investigador debe seleccionar una variable definible y medible, que formará parte del problema de investigación y de la hipótesis. De nuevo, "más rápidamente" se redefiniría como un periodo de tiempo, y se estipularía la frecuencia del muestreo. El diseño inicial de la investigación podría especificar tres meses o un año, dando una escala de tiempo razonable y teniendo en cuenta las restricciones de tiempo y presupuesto.

Cada grupo de la muestra podría ser alimentado con la misma dieta, o con diferentes combinaciones de verduras. El investigador podría decidir que la hipótesis podría girar en torno a la ingesta de vitamina C, por lo que se podría analizar el contenido medio de vitamina de las verduras. Otra posibilidad es que el investigador decida utilizar una escala ordinal de medición, pidiendo a los sujetos que rellenen un cuestionario sobre sus hábitos alimenticios.

Procedimiento para la operacionalización de conceptos

La operacionalización consta de tres pasos principales:

Identifique los principales conceptos que le interesa estudiar

Basándose en sus intereses y objetivos de investigación, defina su tema y formule una pregunta de investigación inicial.

Ejemplo de pregunta de investigación

¿Existe una relación entre el sueño y el comportamiento en las redes sociales en los adolescentes?

Hay dos conceptos principales en tu pregunta de investigación:

El sueño y el comportamiento en los medios sociales

Elige una variable para representar cada uno de los conceptos

Tus conceptos principales pueden tener cada uno muchas variables, o propiedades, que puedes medir.

Por ejemplo, ¿vas a medir la cantidad o la calidad del sueño? ¿Y vas a medir la frecuencia con la que los adolescentes utilizan los medios sociales, qué medios sociales utilizan o cuándo los utilizan?

Para decidir qué variables utilizar, revise los estudios anteriores para identificar las variables más relevantes o infrautilizadas. Esto pondrá de manifiesto las lagunas en la literatura existente que tu estudio de investigación puede llenar.

Ejemplo de hipótesis

Basándose en su revisión de la literatura, decide medir las variables calidad del sueño y uso nocturno de las redes sociales. Predices una relación entre estas variables y la planteas como hipótesis nula y alternativa.

Hipótesis alternativa: Una menor calidad del sueño está relacionada con un mayor uso nocturno de las redes sociales en los adolescentes.

Hipótesis nula: No hay relación entre la calidad del sueño y el uso nocturno de los medios sociales en los adolescentes.

Seleccione indicadores para cada una de sus variables

Para medir sus variables, decida qué indicadores pueden representarlas numéricamente. A veces estos indicadores serán obvios: por ejemplo, la cantidad de sueño se representa con el número de horas por noche. Pero una variable como la calidad del sueño es más difícil de medir.

Se pueden aportar ideas prácticas sobre cómo medir las variables basándose en estudios previamente publicados. Pueden ser escalas o cuestionarios establecidos que puede distribuir a sus participantes. Si no hay ninguno disponible que sea apropiado para su muestra, puede desarrollar sus propias escalas o cuestionarios.

Ejemplo de indicadores

Para medir la calidad del sueño, se entregan a los participantes pulseras que registran las fases del sueño.

Para medir el uso nocturno de las redes sociales, crea un cuestionario en el que se pida a los participantes que registren el tiempo que pasan utilizando las redes sociales en la cama.

Después de poner en práctica los conceptos, es importante informar de las variables e indicadores del estudio al redactar la sección de metodología. En la sección de discusión se puede evaluar cómo la elección de la operacionalización puede haber afectado a los resultados o a las interpretaciones.

Puntos fuertes de la operacionalización

La operacionalización permite medir las variables de forma consistente en diferentes contextos.

Empirismo

La investigación científica se basa en resultados observables y medibles. Las definiciones operativas descomponen los conceptos intangibles en características registrables.

Objetividad

Un enfoque estandarizado para la recopilación de datos deja poco espacio para las interpretaciones personales subjetivas o sesgadas de las observaciones.

Fiabilidad

Una buena operacionalización puede ser utilizada sistemáticamente por otros investigadores. Si otras personas miden lo mismo utilizando su definición operativa, deberían obtener los mismos resultados.

Limitaciones de la operacionalización

Las definiciones operativas de los conceptos a veces pueden ser problemáticas.

Subdeterminación

Muchos conceptos varían en diferentes periodos de tiempo y entornos sociales.

Por ejemplo, la pobreza es un fenómeno mundial, pero el nivel exacto de ingresos que determina la pobreza puede diferir significativamente entre países.

Reduccionismo

Las definiciones operativas pueden pasar por alto fácilmente las percepciones significativas y subjetivas de los conceptos al tratar de reducir conceptos complejos a números.

Por ejemplo, pedir a los consumidores que califiquen su satisfacción con un servicio en una escala de 5 puntos no le dirá nada acerca de por qué se sienten así.

Falta de universalidad

Las operacionalizaciones específicas del contexto ayudan a preservar las experiencias de la vida real, pero dificultan la comparación de los estudios si las medidas difieren significativamente.

Por ejemplo, la corrupción puede operacionalizarse de muchas maneras (por ejemplo, percepción de prácticas comerciales corruptas o frecuencia de solicitudes de soborno por parte de funcionarios públicos), pero las mediciones pueden no reflejar de forma coherente el mismo concepto.

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Referencias Bibliográficas

McLeod, S. A. (2019, August 01). What are independent and dependent variables. Simply Psychology. https://www.simplypsychology.org/variables.html

Martyn Shuttleworth (Jan 17, 2008). Operationalization. Retrieved Aug 10, 2021 from Explorable.com: https://explorable.com/operationalization

Operacionalización de Variables

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