Variables

Definición
Una variable es una característica, cualidad, rasgo,
atributo o propiedad del sujeto o unidad de
observaciones.
Salinas M; Villareal E; Garza M; Ñunes G, La investigación en ciencias de la salud, Segunda edición McGraw-Hill
Interamericana, 2011.

CLASIFICACION DE LAS
VARIABLES

VARIABLES
METODOLOGICAS
ESTADISTICAS
DEPENDIENTES
INDEPENDIENTES
DESCRIPTIVAS
CONTINUAS
DISCRETAS
CUANTITATIVAS
CUALITATIVAS
NOMINALES
ORDINALES
DICOTOMICAS
POLITOMICA
INTERVALO
DISEÑOS
EXPLICATIVOS

Instrumento
medición
Definición metodológicamente estadísticamente
conceptual operacional dependiente independiente cuantitativa cualitativa
continua discreta nominal ordin
al
Pregunta
En
cuestionari
o

Tipos de Variables
Variable dependiente
 Es la variable central de la investigación; a través de
ella se miden los cambios ocasionados por la
variable independiente en la población estudiada.
Variable independiente
 Determina a la variable dependiente. Es la que va a
ocasionar los cambios en la población estudiada.
Salinas M; Villareal E; Garza M; Ñunes G, La investigación en ciencias de la salud, Segunda edición McGraw-Hill
Interamericana, 2011.

Definición de variables
 Las definiciones deben de ser claras
 Prever todas las situaciones posibles.
 Ejemplo: Al definir la profesión de un sujeto se
deberá decidir si interesa la ejercida en la
actualidad o la habitual. Si se está estudiando
una determinada exposición laboral, interesa
más la historia ocupacional que la profesión.
Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición,
Elsevier Spain S.L, 2004.

Escalas de medida
La escala de medida determinará el análisis estadístico
que podrá realizarse.
 Variables nominales: (la mas simple) Los valores son
categorías no numéricas bien definidas.
 Variables dicotómicas: En el caso que solo existan
dos valores posibles.
Ejemplo: si/no, presente/ausente,
masculino/femenino…
Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier
Spain S.L, 2004

 Variables ordinales: Las categorías se pueden ordenar
de alguna forma lógica.
Ejemplo: La codificación del dolor en ausente, leve,
moderado o grave.
 Variables cuantitativas discretas: Adoptan solo ciertos
valores, en general números enteros.
 Ejemplo: Número de hijos o número de ingresos
hospitalarios.
 Variables cuantitativas continuas: Adoptan cualquier
valor numérico, en general dentro de un rango.
Ejemplo: El peso, la edad, la glucemia basal.
Elsevier Spain S.L, 2004

Medición de Variables
Fuentes de Variabilidad
La fiabilidad de una medida es un instrumento,
cuando se aplica en una muestra de individuos
concreta en unas condiciones dadas.
 Variación individual: El fenómeno biológico debe
medirse varias veces para reducir la variabilidad.
 Variación causada por un instrumento: Se da por
aplicar un instrumento de medida y en la técnica
aplicada.
 Variación causada por el observador: Para eliminar
esta variación se debe entrenar al observador y
elegir medidas lo más objetiva posible.

Evaluación de la Fiabilidad
Esta se obtiene repitiendo el proceso de medición
con el fin de analizar la concordancia entre las
distintas medidas.
 Índice Kappa: En caso de variables cualitativas, es
que corrige la concordancia observada por la que
se esperaría simplemente por azar.
 Coeficiente de correlación intraclase: Si las
variables son cuantitativas.

 Concordancia intraobservador: Grado de
consistencia de un observador consigo
mismo al leer o interpretar un resultado.
 Concordancia interobservador:
Consistencia entre dos observadores
independientes sobre una medida
practicada en el mismo individuo.

Validez
 Es el grado en que una variable mide
realmente aquello para lo que esta
destinada.
 Existen 3 tipos de errores:
 Error causado por el individuo
 Error causado por el observador
 Error causado por el instrumento

Evaluación de la Validez
 Sensibilidad: Probabilidad de que una
persona que presente la característica
sea clasificada correctamente por la
medida empleada en el estudio.
 Especificidad: Probabilidad de que una
persona que no tenga la característica
sea correctamente clasificada por la
medida utilizada.

 Existen 3 tipos de validez
 Validez de criterio
 Validez de constructo o de concepto
 Validez de contenido
Spain S.L, 2004

Consecuencias de una medida poco válida
Conduce a una respuesta errónea a la
pregunta de investigación.
 Error no diferencial: Ocurre al medir el factor
de estudio y/o la respuesta y que se produce
por igual en todos los participantes.
 Error diferencial: Cuando la medición del
factor de estudio y/o variable de respuesta
dependen del valor de otra variable y
afecta de modo diferente a los participantes
en el estudio.
Spain S.L, 2004

Estrategias para aumentar la fiabilidad y la validez:
 Seleccionar las medidas más objetivas posibles
 Estandarizar la definición de las variables
 Formar a los observadores
 Utilizar la mejor técnica
 Utilizar instrumentos automáticos
 Obtener varias mediciones de una variable
 Emplear técnicas de enmascaramiento(ciego)
 Calibrar los instrumentos
Spain S.L, 2004

Selección y definición
 Variables que permitan evaluar la aplicabilidad del
protocolo (criterios de selección).
 Variables que permitan medir el factor o los factores
de estudio, y la variable o variables de respuesta.
 Variables que puedan actuar como:
 Posibles factores de confusión
 Posibles variables modificadoras del efecto
 Pasos intermedios de la cadena causal.
Spain S.L, 2004

 Variables universales descriptoras de los sujetos
estudiados
 Otras variables de interés
 Definen subgrupos de sujetos de especial interés
o son necesarias para responder a las preguntas
secundarias.
Spain S.L, 2004

Fuentes de información
1. Observación directa:
 Exploración física.
 Exploraciones complementarias.
2. Entrevistas y cuestionarios: Permiten obtener
información tanto sobre exposiciones ocurridas en el
pasado como en la actualidad.
Fuente preferida cuando se requieren grandes
cantidades de datos.
Spain S.L, 2004

3. Registro de datos por el propio paciente: Su
duración es de pocos días o semanas.
4. Informador indirecto: Personas próximas al
sujeto incluido en el estudio.
Capaces de proporcionar información
necesaria.
Debido a: muerte del individuo seleccionado,
presencia de enfermedades mentales o edad.
Spain S.L, 2004

5. Registro y documentos ya existentes: Contienen
datos obtenidos para otro propósito que no es el
del estudio.
Ejemplo: Censos poblacionales, estadísticas de
mortalidad, estadísticas de natalidad, estadísticas
demográficas y registros laborales.
Ventaja: Fuentes de datos rápidas, sencillas y
económicas.
Limitaciones: Su validez y calidad.
Spain S.L, 2004

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