Variables
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1.2. VARIABLES Y VALORES En una investigación únicamente nos interesarán unas determinadas características del objeto de estudio, de la población que someteremos a observación. Éstas características se denominan variables. Métodos y Técnicas de Investigación
Los elementos de una población se distinguen entre sí al presentarse en diferentes estados, dentro de los posibles que configuran una variable. A estos diferentes estados que se pueden dar dentro de una variable los llamamos valores de la variable. Cada elemento de la población asumirá un valor dentro de una variable. Ej.: una población P compuesta por 12 elementos (individuos), queda dividida por la variable “sexo” en 2 grupos: hombres (5 elementos) y mujeres (7 elementos). Según la variable “estado civil”, se dividirá en: solteros/as (2 elementos), casados/as (6 elementos), divorciados/as (4 elementos) y viudos/as (0 elementos). Dado un conjunto de unidades (una población), un valor es algo que puede predicarse de una unidad, y una variable es un conjunto de valores que forman una clasificación. En el “lenguaje de las variables” los datos se determinan según las “variables estudiadas, las unidades de análisis y los valores de la variable”. Lo que equivale en el “lenguaje de las encuestas” a “preguntas, sujetos encuestados y respuestas”. 1.5. PRINCIPIOS DE CLASIFICACIÓN Clasificación: operación realizada sobre un conjunto de elementos, generada, en su aspecto intensional, por un fundamentum divisionis, un principio o criterio clasificador. El fundamentum divisionis es lo que genera las distintas clases o categorías clasificatorias. En el conjunto de estas clases se han de dar dos propiedades: exhaustividad del conjunto y exclusividad mutua de las categorías. Una variable, por implicar la clasificación de los elementos de una determinada población, ha de ser, por lo tanto, exhaustiva. Esto es, que los valores (categorías y estados) posibles de estas variables habrán de abarcar todos los elementos de una población. Para esto, en ocasiones, se construye una categoría residual: “otros”, “no saben/no contestan”, que introducimos en las encuestas. También habrá de tenerse en cuenta la exclusividad mutua de las categorías de clasificación (valores) de una variable. No podemos encontrar un mismo caso en categorías diferentes. Podemos construir una variable a partir de una serie de preguntas. Una variable siempre ha de cumplir el principio de exclusividad mutua de sus categorías, que no es sino efecto del criterio unitario de clasificación que define una variable, de su fundamentum divisionis. Exclusividad y exhaustividad son los dos principios básicos a tener en cuenta a la hora de construir una variable. Podemos resumir ambos principios en el lema “categorías para todos y cada caso en una sola categoría”. El cumplimiento de estos principios es lo que hace posible la medición. 1.9. VARIABLE INDEPENDIENTE Y VARIABLE DEPENDIENTE Una variable será dependiente de otra si la distribución de los valores de ésta nos permite predecir la distribución de los valores de la primera (Ej.: a mayor nivel de estudios encontraremos una actitud más favorable hacia un reparto equitativo de tareas). El valor que tome la variable dependiente en una unidad de análisis (o elemento) está determinado por el valor que en dicha unidad tome la variable independiente. Matemáticamente, la dependencia es reversible, es decir, si una variable es dependiente de otra, ésta también lo será de aquella. Sociológicamente, sin embargo, el esquema explicativo (que utiliza la encuesta) podemos distinguir distintos tipos de variables: a) Estructurales: que colocan al individuo en la estructura social, son el sexo, el estado civil, la ocupación laboral, la religión, la edad, la clase social… b) Actitudinales y de opinión (racismo, igualitarismo, conservadurismo…). c) De comportamiento (voto, consumo de televisión, filiación sindical…). Las primeras explican las segundas y éstas explican las terceras. Y dentro de cada una de ellas es posible también distinguir unas que explican a otras. Esta tipología también adopta otros nombres. Las variables estructurales son también llamadas de identificación (o ambientales); las de actitudes, de posicionamiento (ante algo: institución, objeto, acontecimiento, etc.); y las de comportamiento, de respuesta (concreta). En otras palabras, podemos distinguir entre el quién es uno, lo que piensa (en general) y lo que hace (en concreto). No obstante, en un contexto más amplio que el de la reflexión sociológica, la variable independiente sería, en todo caso, la causa (antecedente en el tiempo) de la variable dependiente. A veces la relación de dependencia entre dos variables se ve afectada por una tercera, que puede estar situada entre la independiente y la dependiente (variable intermedia), o que puede ser anterior a las dos y afectarlas simultáneamente (variable antecedente). Estas son llamadas variables de control. Algunos autores han criticado el “esquema del análisis sociológico que pretende reducir la vida social humana a una serie de variables y a las relaciones entre éstas”. Regla de la concordancia: si dos o más casos del fenómeno que se investiga tienen una sola circunstancia en común, esta es la causa (o el efecto) de dicho fenómeno. „Ã Regla de la diferencia: si se da un caso en el cual aparece el fenómeno que se investiga y otro en que no aparece teniendo todas las circunstancias en común excepto una, que sólo se presenta en el primer caso, ésta circunstancia única en que difieren los casos es la causa (o el efecto) de dicho fenómeno.método de las variaciones concomitantes: cualquier fenómeno que varía de alguna manera siempre que otro fenómeno varía de una determinada manera es una causa o un efecto de éste (o está relacionado con él por medio de algún agente causal). Este método se utiliza cuando es posible distinguir grados y magnitudes de efectos y causas (y no simplemente la presencia o ausencia de efectos y/o causas) y requiere el uso de la medición y de las técnicas estadísticas. El sociólogo siempre juega en sus análisis con variaciones concomitantes entre ESCALA NOMINAL Es la que genera toda clasificación. El nivel más simple de medición. Sólo distingue unos elementos de otros. Ej.: en la variable “estado civil” podemos decir que “soltero” es distinto de “casado”, pero no podemos decir que “casado” tenga más (o menos) “estado civil” que “soltero”: es simplemente un estado civil distinto. No existe orden entre las clases nominales, ni por supuesto ningún tipo de relación métrica. Ej. de variables de escala nominal: el sexo, la ciudad de residencia, el voto, la ocupación, la religión… En la codificación de estas variables, para su posterior tratamiento computacional, asignamos números a los valores de estas variables [soltero/a (1), casado/a (2), divorciado/a (3), viudo/a (4)]. Pero los números aquí son meros símbolos que sólo funcionan como nombres. Y sobre los que no se puede aplicar operaciones aritméticas ni cálculos estadísticos. La única medida estadística que cabe utilizar sobre las escalas nominales es determinar la clase más numerosa. Las escalas nominales constituyen variables nominales, también llamadas cualitativas. SCALA ORDINAL Nivel de medición superior al nominal. Permite ordenar las categorías o los valores de una variable. La variable se presenta así como una escala graduada en la que los valores están ordenador según el grado en que poseen la propiedad (o característica) definida por la variable. Podemos, por ejemplo, medir la “actitud hacia el reparto equitativo entre los sexos de las tareas del hogar” en una escala de tres valores: “muy favorable”, “algo favorable” y “nada favorable”.
Estas escalas suponen cierta linealidad de las categorías: el establecimiento de una dimensión. En este nivel podemos decir que una clase es mayor (o menor) que otra. Sin embargo, desconocemos la distancia exacta que separa una categoría de otra. Las distancias entre las categorías pueden ser distintas entre unas y otras. También la percepción subjetiva de las distancias entre dos categorías pueden ser muy distintas entre distintos entrevistados. Para conocer la distancia exacta que separa las categorías hemos de ascender en la escala de medición. ESCALA DE INTERVALO (O INTERVALAR) En este nivel conocemos las distancias exactas que separan las categorías o los valores de la variable entre sí. Estamos ya ante una escala cuantitativa. En este nivel se fijan las distancias entre las clases a través de una unidad de medida. Sabemos que una clase (“v¹”) dista “d” unidades de otra clase (“v²”). Si sumamos a todas las clases el mismo número, la relación entre éstas permanece inalterable. En este nivel no encontramos un “verdadero punto cero”. El cero será un cero arbitrario. En la mayoría de los casos en que nos encontramos con una escala de intervalo estamos también ante una escala de razón. ESCALA DE RAZÓN (O RACIONAL) Estamos ante una escala de razón cuando un valor puede ser expresado como razón de otro: v¹ = r x v² (siendo “r” un número racional) Esto implica siempre un cero absoluto. Ejemplos de este tipo de variables son: la edad (en años cumplidos), los ingresos mensuales netos (en euros), el tamaño de la vivienda (en metros cuadrados), el número de víctimas en accidente de tráfico en España en los últimos diez años… En esta escala podemos decir que alguien gana el doble que otro, que vive en una vivienda 0,66 veces más pequeña, etc. Si todas las categorías de la variable se multiplican por un determinado número, las relaciones (numéricas) entre ellas se mantienen intactas. Algunos autores consideran estas escalas estrictamente de medición, pues permiten todo tipo de operaciones algebraicas y medidas estadísticas. Los niveles de medición son acumulativos: los niveles superiores contienen a los inferiores. Conforme subimos de nivel la distinción entre los valores de una variable se hace más refinada. Una medición en el sentido estricto de la palabra se da por encima del nivel ordinal, ya que exige una unidad de medida y un origen (un cero). Por tanto, la medición sólo se da con las escalas racionales. En éstas podemos distinguir entre: Medidas fundamentales (se obtienen aplicando escalas simples). Ej.: número de parados/activos en una determinada provincia. Medidas derivadas (se construyen combinando en una función matemática varias medidas fundamentales). Ej.: la “tasa de paro”, ya que es la razón del número de parados entre el número de activos. Para Lazarsfeld, las fases del proceso para caracterizar un objeto de estudio, para determinar las variables capaces de medir objetos (teóricos) complejos, son: 1. Representación literaria del concepto. 2. Especificación de las dimensiones. 3. Elección de los indicadores observables. 4. Síntesis de los indicadores o elaboración de índices. Este es el proceso de la técnica de las escalas como instrumento de medición que fija la operacionalización de un concepto. El significado final que se atribuye a un concepto depende de las operaciones concretas que permiten su medición. Así podemos obtener distintas definiciones de autoritarismo, religiosidad, inteligencia, racismo…, según se operacionalicen dichos conceptos con una u otra serie de indicadores, también llamados ítems. Muchas veces los objetos de investigación, o las dimensiones a investigar, son conceptos conglomerados de variables. Y el investigador debe dar con las variables más relevantes, de mayor potencia indicadora de la dimensión que queremos determinar. Así, de una manera a veces intuitiva, fijamos las dimensiones que afectan al problema o tema de investigación. Las variables son manifiestas, mientras que las dimensiones normalmente latentes. 3.2. TÉCNICAS DE ESCALAMIENTO En la investigación sociológica se utilizan normalmente tres tipos de mecanismos En la investigación sociológica se utilizan normalmente tres tipos de mecanismos de medida en las encuestas: „Ã Medidas derivadas (nuevos indicadores): se emplean a partir de las respuestas que se obtienen en una serie de preguntas. Características como edad, sexo, tamaño de familia, son excepcionales al prestarse a mediciones realizadas a partir de las respuestas a preguntas directas sencillas. „Ã Indicadores ya establecidos: indicadores (sociales, económicos, demográficos, sanitarios, etc.) ya establecidos, que han ido adquiriendo la condición de “estándares de medida”. „Ã Test y escalas psicométricas: escalas de actitud, de prestigio, de calificación, etc., normalmente ya estandarizadas Las técnicas de escalamiento se aplican para convertir una serie de hechos cualitativos (atributos) en una serie cuantitativa (variable): ordenan una serie de hechos manifiestos (indicadores, ítems) a lo largo de un continuo, en el seno de una dimensión (implícita). Una técnica de especial interés es la de las escalas de actitud. Una escala es un “conjunto coherente de ítems que se consideran indicadores de un concepto más general, de una actitud subyacente”. Un ítem en las escalas de actitud es una “afirmación” sobre algo que se presenta en un cuestionario para solicitar al entrevistado el acuerdo o desacuerdo con ella, o el grado de éste. Toda escala está compuesta de casos o afirmaciones que son sólo una muestra del posible universo de casos o afirmaciones. Toda escala no deberá contener menos de 16 a 20 afirmaciones. La esencia del escalamiento es reunir varias características cualitativas en una sola variable cuantitativa. 3.3. VALIDEZ Y FIABILIDAD Son dos aspectos decisivos que determinan la corrección de la información Son dos aspectos decisivos que determinan la corrección de la información ofrecida por las escalas como técnicas de medición. En relación con la fiabilidad, se puede confiar en una escala cuando produzca los mismos resultados al aplicarse en distintas ocasiones a una misma muestra o población. Podemos medir la fiabilidad de una escala de distintos modos. Se puede aplicar la misma escala en dos momentos distintos a la misma población y comparar los resultados obtenidos. Esto implica un peligro: que el recuerdo de la primera entrevista altere la segunda. La fiabilidad de una escala está relacionada con su consistencia interna, con la alta correlación que presentan sus ítems entre sí. Pero unas mediciones consistentes pueden no ser unas mediciones válidas (ej.: una rígida vara de medir puede estar mal calibrada y dar una medida errónea). Podemos, por otra parte, no estar midiendo lo que queremos medir o lo que decimos medir. En relación con la validez, una escala es válida cuando mide verdaderamente lo que afirma medir. Pero no existe, es imposible, un instrumento de medida, una escala completamente válida. En toda medición hemos de contar con errores. La validez de un instrumento se puede medir por
„Ã VALIDACIÓN PRAGMÁTICA: el interés se centra en la utilidad de la escala como indicador o predictor de alguna conducta específica de la persona sometida a medición. „Ã VALIDACIÓN TEÓRICA o de constructo: el interés se centra en conocer el grado en que un individuo posee una determinada característica que no puede ser identificada con ningún comportamiento concreto al tratarse de una construcción teórica. 3.4. ERRORES DE MEDIDA Pueden darse errores sistemáticos, constantes y aleatorios, que dependen de aspectos pasajeros en la situación de medida. „Ã Errores constantes: la deseabilidad social (tendencia a asentir a las afirmaciones que se presuponen correctas socialmente) y la aquiescencia en las respuestas (tendencia a asentir a -o a disentir de- las afirmaciones independientemente de su contenido). „Ã Errores sistemáticos: son hasta cierto punto controlables. „Ã Errores aleatorios: se revelan en la falta de consistencia que se da en las mediciones cuando éstas se reputen sobre las mismas personas. Ninguna investigación es totalmente válida y fiable, ni tampoco está libre de errores de medida. El investigador ha de asumirlo, pero ha de elaborar escalas suficientemente válidas y fiables e intentar reducir al máximo los errores de medida. 3.5. ESCALAS DE ACTITUD Una actitud denota la suma total de inclinaciones y sentimientos, prejuicios o distorsiones, nociones preconcebidas, ideas, temores, amenazas y convicciones de un individuo ante cualquier asunto específico. Una opinión es una expresión verbal de la actitud. En las escalas de actitud la dimensión subyacente es la actitud y los indicadores manifiestos son las opiniones (recogidas en ítems). Las opiniones son “medios para medir las actitudes”. ESCALAS DE THURSTONE (escalas diferenciales)
Primero llamadas “escalas de intervalos aparentemente iguales”, en las que el modo de elaboración (de establecimiento del orden de las categorías) era decisivo,
pues éste determinaba el que se pudiesen tratar estas escalas de actitud como escalas intervalares. En este tipo de escalas se elegía, previamente a la confección del cuestionario, una serie de personas que harían de jueces, a las que se pasaba un alto número de afirmaciones (recogidas cada una en una ficha) y a las que se pedía que ordenasen éstas en 11 grupos que representarían once puntos en la escala. A cada ítem se le da la puntuación mediana obtenida entre todos los jueces. Luego se selecciona una serie de ítems que recorra todo el continuo de la escala de manera significativa, para cumplir con el criterio de exhaustividad que debe cumplir toda clasificación, y que presente ítems de poca ambigüedad. Finalmente, los ítems se presentarán en el cuestionario en un orden aleatorio. A los entrevistados se les pasa una selección de los ítems y para cada afirmación deben manifestar su acuerdo o desacuerdo. La puntuación de un individuo en la escala es la media (o la mediana) de los valores escalares de los distintos ítems con los que está de acuerdo. ESCALAS DE LIKERT (escalas aditivas) Añaden una medida de intensidad en el grado de acuerdo con las afirmaciones planteadas en los ítems. Son las escalas más utilizadas. La selección de los ítems en estas escalas no se basa en el criterio previo de unos jueces sino en el análisis posterior de la coherencia interna de los ítems. Aquí, los entrevistados además de indicar el acuerdo o desacuerdo con una serie de afirmaciones, indican el grado o intensidad del acuerdo o desacuerdo con cada una de las afirmaciones. Cada ítem de la escala está a su vez escalado, conformando una escala. Estas escalas se suponen intervalares. Generalmente las posiciones posibles de cada ítem se codifican en orden creciente o decreciente. (Ej.: 1) muy en desacuerdo, 2) algo en desacuerdo, 3) ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4) algo en desacuerdo, 5) muy en desacuerdo). La puntuación en la escala se obtiene sumando las puntuaciones obtenidas en todos los ítems. Sólo cuentan los ítems más significativos (más congruentes entre sí) del total de los propuestos en el cuestionario, garantizándose así la unidimensionalidad de la escala. Estas escalas no sólo se utilizan para medir actitudes; son también aplicables a otro tipo de atributos (individuales o colectivos).
ESCALAS DE GUTTMAN (acumulativas) Los ítems se presentan ordenados escalonadamente, y la respuesta dada a cada uno de ellos predetermina la siguiente. Las respuestas posibles son de tipo binario (si/no, de acuerdo/en desacuerdo). En estas escalas la unidimensionalidad es claramente patente. 3.6. ESCALAS O ÍNDICES MULTIDIMENSIONALES Con el desarrollo de las técnicas de análisis multivariante, ahora es posible partir de una serie de observaciones (dadas por las respuestas del cuestionario) y después determinar las dimensiones subyacentes que las agrupan, lo que permite elaboraciones multidimensionales de los datos.
Los elementos de una población se distinguen entre sí al presentarse en diferentes estados, dentro de los posibles que configuran una variable. A estos diferentes estados que se pueden dar dentro de una variable los llamamos valores de la variable. Cada elemento de la población asumirá un valor dentro de una variable. Ej.: una población P compuesta por 12 elementos (individuos), queda dividida por la variable “sexo” en 2 grupos: hombres (5 elementos) y mujeres (7 elementos). Según la variable “estado civil”, se dividirá en: solteros/as (2 elementos), casados/as (6 elementos), divorciados/as (4 elementos) y viudos/as (0 elementos). Dado un conjunto de unidades (una población), un valor es algo que puede predicarse de una unidad, y una variable es un conjunto de valores que forman una clasificación. En el “lenguaje de las variables” los datos se determinan según las “variables estudiadas, las unidades de análisis y los valores de la variable”. Lo que equivale en el “lenguaje de las encuestas” a “preguntas, sujetos encuestados y respuestas”. 1.5. PRINCIPIOS DE CLASIFICACIÓN Clasificación: operación realizada sobre un conjunto de elementos, generada, en su aspecto intensional, por un fundamentum divisionis, un principio o criterio clasificador. El fundamentum divisionis es lo que genera las distintas clases o categorías clasificatorias. En el conjunto de estas clases se han de dar dos propiedades: exhaustividad del conjunto y exclusividad mutua de las categorías. Una variable, por implicar la clasificación de los elementos de una determinada población, ha de ser, por lo tanto, exhaustiva. Esto es, que los valores (categorías y estados) posibles de estas variables habrán de abarcar todos los elementos de una población. Para esto, en ocasiones, se construye una categoría residual: “otros”, “no saben/no contestan”, que introducimos en las encuestas. También habrá de tenerse en cuenta la exclusividad mutua de las categorías de clasificación (valores) de una variable. No podemos encontrar un mismo caso en categorías diferentes. Podemos construir una variable a partir de una serie de preguntas. Una variable siempre ha de cumplir el principio de exclusividad mutua de sus categorías, que no es sino efecto del criterio unitario de clasificación que define una variable, de su fundamentum divisionis. Exclusividad y exhaustividad son los dos principios básicos a tener en cuenta a la hora de construir una variable. Podemos resumir ambos principios en el lema “categorías para todos y cada caso en una sola categoría”. El cumplimiento de estos principios es lo que hace posible la medición. 1.9. VARIABLE INDEPENDIENTE Y VARIABLE DEPENDIENTE Una variable será dependiente de otra si la distribución de los valores de ésta nos permite predecir la distribución de los valores de la primera (Ej.: a mayor nivel de estudios encontraremos una actitud más favorable hacia un reparto equitativo de tareas). El valor que tome la variable dependiente en una unidad de análisis (o elemento) está determinado por el valor que en dicha unidad tome la variable independiente. Matemáticamente, la dependencia es reversible, es decir, si una variable es dependiente de otra, ésta también lo será de aquella. Sociológicamente, sin embargo, el esquema explicativo (que utiliza la encuesta) podemos distinguir distintos tipos de variables: a) Estructurales: que colocan al individuo en la estructura social, son el sexo, el estado civil, la ocupación laboral, la religión, la edad, la clase social… b) Actitudinales y de opinión (racismo, igualitarismo, conservadurismo…). c) De comportamiento (voto, consumo de televisión, filiación sindical…). Las primeras explican las segundas y éstas explican las terceras. Y dentro de cada una de ellas es posible también distinguir unas que explican a otras. Esta tipología también adopta otros nombres. Las variables estructurales son también llamadas de identificación (o ambientales); las de actitudes, de posicionamiento (ante algo: institución, objeto, acontecimiento, etc.); y las de comportamiento, de respuesta (concreta). En otras palabras, podemos distinguir entre el quién es uno, lo que piensa (en general) y lo que hace (en concreto). No obstante, en un contexto más amplio que el de la reflexión sociológica, la variable independiente sería, en todo caso, la causa (antecedente en el tiempo) de la variable dependiente. A veces la relación de dependencia entre dos variables se ve afectada por una tercera, que puede estar situada entre la independiente y la dependiente (variable intermedia), o que puede ser anterior a las dos y afectarlas simultáneamente (variable antecedente). Estas son llamadas variables de control. Algunos autores han criticado el “esquema del análisis sociológico que pretende reducir la vida social humana a una serie de variables y a las relaciones entre éstas”. Regla de la concordancia: si dos o más casos del fenómeno que se investiga tienen una sola circunstancia en común, esta es la causa (o el efecto) de dicho fenómeno. „Ã Regla de la diferencia: si se da un caso en el cual aparece el fenómeno que se investiga y otro en que no aparece teniendo todas las circunstancias en común excepto una, que sólo se presenta en el primer caso, ésta circunstancia única en que difieren los casos es la causa (o el efecto) de dicho fenómeno.método de las variaciones concomitantes: cualquier fenómeno que varía de alguna manera siempre que otro fenómeno varía de una determinada manera es una causa o un efecto de éste (o está relacionado con él por medio de algún agente causal). Este método se utiliza cuando es posible distinguir grados y magnitudes de efectos y causas (y no simplemente la presencia o ausencia de efectos y/o causas) y requiere el uso de la medición y de las técnicas estadísticas. El sociólogo siempre juega en sus análisis con variaciones concomitantes entre ESCALA NOMINAL Es la que genera toda clasificación. El nivel más simple de medición. Sólo distingue unos elementos de otros. Ej.: en la variable “estado civil” podemos decir que “soltero” es distinto de “casado”, pero no podemos decir que “casado” tenga más (o menos) “estado civil” que “soltero”: es simplemente un estado civil distinto. No existe orden entre las clases nominales, ni por supuesto ningún tipo de relación métrica. Ej. de variables de escala nominal: el sexo, la ciudad de residencia, el voto, la ocupación, la religión… En la codificación de estas variables, para su posterior tratamiento computacional, asignamos números a los valores de estas variables [soltero/a (1), casado/a (2), divorciado/a (3), viudo/a (4)]. Pero los números aquí son meros símbolos que sólo funcionan como nombres. Y sobre los que no se puede aplicar operaciones aritméticas ni cálculos estadísticos. La única medida estadística que cabe utilizar sobre las escalas nominales es determinar la clase más numerosa. Las escalas nominales constituyen variables nominales, también llamadas cualitativas. SCALA ORDINAL Nivel de medición superior al nominal. Permite ordenar las categorías o los valores de una variable. La variable se presenta así como una escala graduada en la que los valores están ordenador según el grado en que poseen la propiedad (o característica) definida por la variable. Podemos, por ejemplo, medir la “actitud hacia el reparto equitativo entre los sexos de las tareas del hogar” en una escala de tres valores: “muy favorable”, “algo favorable” y “nada favorable”.
Estas escalas suponen cierta linealidad de las categorías: el establecimiento de una dimensión. En este nivel podemos decir que una clase es mayor (o menor) que otra. Sin embargo, desconocemos la distancia exacta que separa una categoría de otra. Las distancias entre las categorías pueden ser distintas entre unas y otras. También la percepción subjetiva de las distancias entre dos categorías pueden ser muy distintas entre distintos entrevistados. Para conocer la distancia exacta que separa las categorías hemos de ascender en la escala de medición. ESCALA DE INTERVALO (O INTERVALAR) En este nivel conocemos las distancias exactas que separan las categorías o los valores de la variable entre sí. Estamos ya ante una escala cuantitativa. En este nivel se fijan las distancias entre las clases a través de una unidad de medida. Sabemos que una clase (“v¹”) dista “d” unidades de otra clase (“v²”). Si sumamos a todas las clases el mismo número, la relación entre éstas permanece inalterable. En este nivel no encontramos un “verdadero punto cero”. El cero será un cero arbitrario. En la mayoría de los casos en que nos encontramos con una escala de intervalo estamos también ante una escala de razón. ESCALA DE RAZÓN (O RACIONAL) Estamos ante una escala de razón cuando un valor puede ser expresado como razón de otro: v¹ = r x v² (siendo “r” un número racional) Esto implica siempre un cero absoluto. Ejemplos de este tipo de variables son: la edad (en años cumplidos), los ingresos mensuales netos (en euros), el tamaño de la vivienda (en metros cuadrados), el número de víctimas en accidente de tráfico en España en los últimos diez años… En esta escala podemos decir que alguien gana el doble que otro, que vive en una vivienda 0,66 veces más pequeña, etc. Si todas las categorías de la variable se multiplican por un determinado número, las relaciones (numéricas) entre ellas se mantienen intactas. Algunos autores consideran estas escalas estrictamente de medición, pues permiten todo tipo de operaciones algebraicas y medidas estadísticas. Los niveles de medición son acumulativos: los niveles superiores contienen a los inferiores. Conforme subimos de nivel la distinción entre los valores de una variable se hace más refinada. Una medición en el sentido estricto de la palabra se da por encima del nivel ordinal, ya que exige una unidad de medida y un origen (un cero). Por tanto, la medición sólo se da con las escalas racionales. En éstas podemos distinguir entre: Medidas fundamentales (se obtienen aplicando escalas simples). Ej.: número de parados/activos en una determinada provincia. Medidas derivadas (se construyen combinando en una función matemática varias medidas fundamentales). Ej.: la “tasa de paro”, ya que es la razón del número de parados entre el número de activos. Para Lazarsfeld, las fases del proceso para caracterizar un objeto de estudio, para determinar las variables capaces de medir objetos (teóricos) complejos, son: 1. Representación literaria del concepto. 2. Especificación de las dimensiones. 3. Elección de los indicadores observables. 4. Síntesis de los indicadores o elaboración de índices. Este es el proceso de la técnica de las escalas como instrumento de medición que fija la operacionalización de un concepto. El significado final que se atribuye a un concepto depende de las operaciones concretas que permiten su medición. Así podemos obtener distintas definiciones de autoritarismo, religiosidad, inteligencia, racismo…, según se operacionalicen dichos conceptos con una u otra serie de indicadores, también llamados ítems. Muchas veces los objetos de investigación, o las dimensiones a investigar, son conceptos conglomerados de variables. Y el investigador debe dar con las variables más relevantes, de mayor potencia indicadora de la dimensión que queremos determinar. Así, de una manera a veces intuitiva, fijamos las dimensiones que afectan al problema o tema de investigación. Las variables son manifiestas, mientras que las dimensiones normalmente latentes. 3.2. TÉCNICAS DE ESCALAMIENTO En la investigación sociológica se utilizan normalmente tres tipos de mecanismos En la investigación sociológica se utilizan normalmente tres tipos de mecanismos de medida en las encuestas: „Ã Medidas derivadas (nuevos indicadores): se emplean a partir de las respuestas que se obtienen en una serie de preguntas. Características como edad, sexo, tamaño de familia, son excepcionales al prestarse a mediciones realizadas a partir de las respuestas a preguntas directas sencillas. „Ã Indicadores ya establecidos: indicadores (sociales, económicos, demográficos, sanitarios, etc.) ya establecidos, que han ido adquiriendo la condición de “estándares de medida”. „Ã Test y escalas psicométricas: escalas de actitud, de prestigio, de calificación, etc., normalmente ya estandarizadas Las técnicas de escalamiento se aplican para convertir una serie de hechos cualitativos (atributos) en una serie cuantitativa (variable): ordenan una serie de hechos manifiestos (indicadores, ítems) a lo largo de un continuo, en el seno de una dimensión (implícita). Una técnica de especial interés es la de las escalas de actitud. Una escala es un “conjunto coherente de ítems que se consideran indicadores de un concepto más general, de una actitud subyacente”. Un ítem en las escalas de actitud es una “afirmación” sobre algo que se presenta en un cuestionario para solicitar al entrevistado el acuerdo o desacuerdo con ella, o el grado de éste. Toda escala está compuesta de casos o afirmaciones que son sólo una muestra del posible universo de casos o afirmaciones. Toda escala no deberá contener menos de 16 a 20 afirmaciones. La esencia del escalamiento es reunir varias características cualitativas en una sola variable cuantitativa. 3.3. VALIDEZ Y FIABILIDAD Son dos aspectos decisivos que determinan la corrección de la información Son dos aspectos decisivos que determinan la corrección de la información ofrecida por las escalas como técnicas de medición. En relación con la fiabilidad, se puede confiar en una escala cuando produzca los mismos resultados al aplicarse en distintas ocasiones a una misma muestra o población. Podemos medir la fiabilidad de una escala de distintos modos. Se puede aplicar la misma escala en dos momentos distintos a la misma población y comparar los resultados obtenidos. Esto implica un peligro: que el recuerdo de la primera entrevista altere la segunda. La fiabilidad de una escala está relacionada con su consistencia interna, con la alta correlación que presentan sus ítems entre sí. Pero unas mediciones consistentes pueden no ser unas mediciones válidas (ej.: una rígida vara de medir puede estar mal calibrada y dar una medida errónea). Podemos, por otra parte, no estar midiendo lo que queremos medir o lo que decimos medir. En relación con la validez, una escala es válida cuando mide verdaderamente lo que afirma medir. Pero no existe, es imposible, un instrumento de medida, una escala completamente válida. En toda medición hemos de contar con errores. La validez de un instrumento se puede medir por
„Ã VALIDACIÓN PRAGMÁTICA: el interés se centra en la utilidad de la escala como indicador o predictor de alguna conducta específica de la persona sometida a medición. „Ã VALIDACIÓN TEÓRICA o de constructo: el interés se centra en conocer el grado en que un individuo posee una determinada característica que no puede ser identificada con ningún comportamiento concreto al tratarse de una construcción teórica. 3.4. ERRORES DE MEDIDA Pueden darse errores sistemáticos, constantes y aleatorios, que dependen de aspectos pasajeros en la situación de medida. „Ã Errores constantes: la deseabilidad social (tendencia a asentir a las afirmaciones que se presuponen correctas socialmente) y la aquiescencia en las respuestas (tendencia a asentir a -o a disentir de- las afirmaciones independientemente de su contenido). „Ã Errores sistemáticos: son hasta cierto punto controlables. „Ã Errores aleatorios: se revelan en la falta de consistencia que se da en las mediciones cuando éstas se reputen sobre las mismas personas. Ninguna investigación es totalmente válida y fiable, ni tampoco está libre de errores de medida. El investigador ha de asumirlo, pero ha de elaborar escalas suficientemente válidas y fiables e intentar reducir al máximo los errores de medida. 3.5. ESCALAS DE ACTITUD Una actitud denota la suma total de inclinaciones y sentimientos, prejuicios o distorsiones, nociones preconcebidas, ideas, temores, amenazas y convicciones de un individuo ante cualquier asunto específico. Una opinión es una expresión verbal de la actitud. En las escalas de actitud la dimensión subyacente es la actitud y los indicadores manifiestos son las opiniones (recogidas en ítems). Las opiniones son “medios para medir las actitudes”. ESCALAS DE THURSTONE (escalas diferenciales)
Primero llamadas “escalas de intervalos aparentemente iguales”, en las que el modo de elaboración (de establecimiento del orden de las categorías) era decisivo,
pues éste determinaba el que se pudiesen tratar estas escalas de actitud como escalas intervalares. En este tipo de escalas se elegía, previamente a la confección del cuestionario, una serie de personas que harían de jueces, a las que se pasaba un alto número de afirmaciones (recogidas cada una en una ficha) y a las que se pedía que ordenasen éstas en 11 grupos que representarían once puntos en la escala. A cada ítem se le da la puntuación mediana obtenida entre todos los jueces. Luego se selecciona una serie de ítems que recorra todo el continuo de la escala de manera significativa, para cumplir con el criterio de exhaustividad que debe cumplir toda clasificación, y que presente ítems de poca ambigüedad. Finalmente, los ítems se presentarán en el cuestionario en un orden aleatorio. A los entrevistados se les pasa una selección de los ítems y para cada afirmación deben manifestar su acuerdo o desacuerdo. La puntuación de un individuo en la escala es la media (o la mediana) de los valores escalares de los distintos ítems con los que está de acuerdo. ESCALAS DE LIKERT (escalas aditivas) Añaden una medida de intensidad en el grado de acuerdo con las afirmaciones planteadas en los ítems. Son las escalas más utilizadas. La selección de los ítems en estas escalas no se basa en el criterio previo de unos jueces sino en el análisis posterior de la coherencia interna de los ítems. Aquí, los entrevistados además de indicar el acuerdo o desacuerdo con una serie de afirmaciones, indican el grado o intensidad del acuerdo o desacuerdo con cada una de las afirmaciones. Cada ítem de la escala está a su vez escalado, conformando una escala. Estas escalas se suponen intervalares. Generalmente las posiciones posibles de cada ítem se codifican en orden creciente o decreciente. (Ej.: 1) muy en desacuerdo, 2) algo en desacuerdo, 3) ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4) algo en desacuerdo, 5) muy en desacuerdo). La puntuación en la escala se obtiene sumando las puntuaciones obtenidas en todos los ítems. Sólo cuentan los ítems más significativos (más congruentes entre sí) del total de los propuestos en el cuestionario, garantizándose así la unidimensionalidad de la escala. Estas escalas no sólo se utilizan para medir actitudes; son también aplicables a otro tipo de atributos (individuales o colectivos).
ESCALAS DE GUTTMAN (acumulativas) Los ítems se presentan ordenados escalonadamente, y la respuesta dada a cada uno de ellos predetermina la siguiente. Las respuestas posibles son de tipo binario (si/no, de acuerdo/en desacuerdo). En estas escalas la unidimensionalidad es claramente patente. 3.6. ESCALAS O ÍNDICES MULTIDIMENSIONALES Con el desarrollo de las técnicas de análisis multivariante, ahora es posible partir de una serie de observaciones (dadas por las respuestas del cuestionario) y después determinar las dimensiones subyacentes que las agrupan, lo que permite elaboraciones multidimensionales de los datos.