Material de Lectura N° 5
El paso siguiente en el proceso de investigación es el de la operacionalización La operacionalización consiste en el conjunto de actividades que permiten hacer manejables los conceptos y los elementos que intervienen en el problema a investigar.
Hacer manejables los conceptos y elementos de la investigación implica poder contrastar la hipótesis. En consecuencia, el científico social tiene que poder descender desde el nivel teórico a nivel empírico. Tiene que poder acercarse adecuadamente a la realidad para adquirir la información necesaria.
Esta fase de la investigación es de suma importancia porque dentro de ella el científico debe tomar una serie de decisiones que, si no resultan correctas o adecuadas, pueden implicar que todo el trabajo que realice termine siendo irrelevante. En las páginas siguientes comprenderán por qué.
En una investigación el científico suele realizar dos operacionalizaciones: una sobre el universo de estudio y otra sobre la hipótesis.
LA OPERACIONALIZACIÓN SOBRE EL UNIVERSO DE ESTUDIO
Datos, fuentes, unidades de datos y universo
Un dato es cada uno de los elementos de información que el científico social va a recoger durante el desarrollo de la investigación. Sobre la base del conjunto de datos recolectados podrá extraer conclusiones de relevancia para su investigación.
Todo dato proviene de una fuente. Las fuentes pueden ser de distintos tipos: personas, observaciones, libros, etc. Como las fuentes proporcionan los datos, se las suele denominar unidades de datos.
El conjunto de unidades de datos (fuentes) que pueden proporcionar datos relevantes para nuestra investigación conforman el universo de dicha investigación.
Universo y muestra
Tomemos el caso de nuestra investigación sobre los cambios en las pautas alimentarias argentinas en los últimos diez años y pensemos cuáles serían para este caso nuestras fuentes, Como habíamos propuesto un diseño mixto, tenemos que determinar, entonces, cuáles serán nuestras fuentes de datos secundarios y cuáles las de datos primarios.
En lo que se refiere a la parte de diseño bibliográfico (datos secundarios) podemos establecer como fuentes los materiales bibliográficos disponibles sobre el tema y a los que tengamos acceso: libros, revistas especializadas, etc.
En lo que se refiere a la parte del diseño de campo (datos primarios), las fuentes deberían ser las personas que habitan nuestro país. De esta manera, nuestro universo de estudio quedaría formado por todos los habitantes del territorio argentino.
Pero a finales del capítulo anterior habíamos convenido en que nos iba resultar materialmente difícil (por tiempo y por presupuesto) obtener información de cada una de las personas que componen nuestro universo de estudio (por eso no planteamos como diseño el censo sino la encuesta). Íbamos a solicitar información, entonces, a un grupo socialmente significativo, es decir, a un grupo de personas que representara el total del universo. Esto significa que nuestra recolección de datos no se realizará sobre nuestro universo de estudio sino sobre una muestra.
Una muestra es un conjunto de unidades que representa la conducta del conjunto o de la población total que compone el universo de estudio.
Operacionalizar el universo de estudio significa seleccionar una muestra. Este es el aspecto cuantitativo de la operacionalización.
De lo particular a lo general: muestra representativa, muestra no representativa y error muestral
Detengámonos un momento a pensar qué significa, desde el punto de vista del método científico, que seleccionemos una muestra.
Al seleccionar una muestra estamos haciendo un recorte en nuestro universo de estudio. Nos dedicaremos a contrastar nuestra hipótesis en un sector de ese universo. Si nuestra hipótesis sale airosa de la contrastación, diremos que la hemos corroborado (provisoriamente, por supuesto), para nuestra muestra. A partir de allí, generalizamos la conclusión obtenida para el resto de los componentes del universo que, en este caso en particular, no integran la muestra. Estamos procediendo inductivamente: habiendo obtenido una conclusión para parte del universo, la generalizamos para todos sus componentes. Es decir, que estamos pasando de lo particular a lo general. Por eso es importante que seleccionemos la muestra cuidadosamente para que sea representativa.
Una muestra es representativa cuando sus unidades reflejan lo que ocurre en el universo. De esta manera, las conclusiones obtenidas en la investigación son susceptibles de ser generalizadas al conjunto del universo.
Aunque nuestra muestra sea representativa, debemos tener en cuenta que, al estar realizando un proceso de generalización, existe la posibilidad de que haya un margen de error. Esto significa que al aplicar las conclusiones obtenidas a una parte mayor de la que efectivamente hemos estudiado podemos equivocarnos: puede suceder que todo el universo de estudio no se comporte de la misma manera. Los investigadores entonces siempre tienen en cuenta lo que se denomina error muestral.
El error muestral indica el riesgo de que la muestra elegida no sea representativa. Una muestra no representativa sólo permite conocer indicios generales de un problema. Si este es el caso, no es aconsejable hacer una proyección de las conclusiones extraídas en esta muestra al total del universo.
Cuanto más aproximado sea el tamaño de la muestra elegida al tamaño del universo a partir del cual se ha hecho la selección, menor será el error muestral. Esto es importante de tener en cuenta al momento de plantear las conclusiones del estudio.
Cuanto más aproximado sea el tamaño de la muestra elegida al tamaño del universo a partir del cual se ha hecho la selección, menor será el error muestral. Esto es importante de tener en cuenta al momento de plantear las conclusiones del estudio.
LA OPERACIONALIZACIÓN DE LA HIPÓTESIS
Tal cual dice en el material de lectura enviado el martes pasado, en una investigación el científico suele realizar dos operacionalizaciones:
a) una sobre el universo de estudio
b) otra sobre la hipótesis.
Una vez que el investigador ha vuelto manejable el universo de estudio, necesita hacer lo mismo con la hipótesis, es decir, debe contrastar la hipótesis, o sea, comparar el enunciado propuesto como explicación del problema con los hechos. Tiene que probar que la relación que propuso para las variables de su hipótesis es correcta.
Recuerden una VARIABLE es cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores. Una hipótesis plantea una relación entre variables
Operacionalizar una hipótesis significa hacerla descender de un nivel teórico a un nivel empírico, determinando sus INDICADORES. Este es el aspecto cualitativo de la operacionalización.
Un INDICADOR es un elemento
o característica de la realidad que el investigador decide
que funcionará como correlato empírico de las variables de
su hipótesis. El indicador le permite evaluar cómo se
comporta dicha variable en la práctica.
Volvamos al ejemplo que estamos analizando:
Una de las tres hipótesis que habíamos planteado era:
LAS PAUTAS ALIMENTARIAS ARGENTINAS EN LOS ÚLTIMOS DIEZ AÑOS CAMBIARON PORQUE DESCENDIÓ EL NIVEL SOCIOECONÓMICO DE LA POBLACIÓN.
Las variables que componen esta hipótesis son:
a) Nivel socioeconómico (Variable independiente)
b) Pautas alimentarias (variable dependiente)
Si tenes dudas escribime a: mariteibarra@hotmail.com