Introducción Investigación Cuantiativa

Nov 25, 2025

“Los números no pueden hablar por sí mismos. Nosotros hablamos por ellos, les conferimos significado.” (Silver, 2014)

puede la estadística ayudarnos a atrapar a un asesino serial?

  • Harold Shipman

  • Harold Shipman

  • Medico de familia

  • 1975-1998

  • 215 (+15) ancianos con sobredosis de opiáceos

  • falsificaba reportes

  • primero 15 pacientes, luego una investigación con equipo multidisciplinar, entre ellos estadísticos (Daniel Spiegelhalter)

  • investigación >> datos:

    • edad
    • género
    • fecha y hora de muerte

  • Puntos representan las muertes
  • color representa género
  • barras representan acumulación de edad y años

  • gráfico sobre la hora de muerte
  • línea entrecortada muestra muertes de otros pacientes de otros médicos
  • línea sólida muestra muertes de Shipman
  • conclusión “interocular”

enfoque cuantitativo8un

  • “hacer concreto lo abstracto”

  • comprender el mundo a partir de analizar sus aspectos representados numéricamente (mesurables o medibles)

  • dos variedades de investigación cuantitativa: experimentos y no-experimentos

    • descritivos/observacionales/predictivos

  • dos procesos principales:

    • recolección y análisis

por qué medimos?

  • dar cuenta de la magnitud de los cambios/asociaciones/diferencias, etc. entre variables

  • porque no podemos abarcar la realidad de una manera completa. Necesitamos un mecanismo que nos permita inferir sin tener que observar la totalidad de un fenómeno. muestra

  • lógica deductiva: conclusiones a partir de premisas válidas

  • porque queremos saber algo sobre una población a partir de lo que poemos observar en una parte de ella.

qué medimos?

  • niveles de abstracción:

en “dónde” medimos?

  • unidad de análisis

    • entidad sobre la que se realiza la investigación, lo que quiero medir/observar, son los elementos que constituyen nuestra población (qué o quién realiza la acción)

    • Es el objeto del cual se están midiendo atributos por medio de las variables

    • No son necesariamente personas (familia, aula, organización, etc.)

    • No es lo mismo que la unidad de observación: esta consiste en el caso específico que se está observando.

    • La cuestión clave es cual es la entidad sobre la cual se quiere establecer una generalización

variables

  • atributos para cada una de los casos/observaciones.

  • DEBE variar: poder tomar diferentes valores (lo opuesto se llama CONSTANTE)

  • representación empírica de los conceptos

tipos de variables

  • dos formas de clasificar:
    • según su nivel de medición
    • según el papel en el diseño de la investigación.

niveles de medición de una variable

  • algunos fenómenos pueden ser medidos con más precisión que otros.

  • algunas diferencias son de orden, otras de magnitud y otras simplemente de categoría.

  • 4 niveles de medición: nominal, ordinal, intervalo, ratio.

nominal

  • divide los datos en categorías separadas: categórica/cualitativa

  • categorías no implican ningún orden en sí mismo.

    1. ej: Nacionalidad, estado civil, género, facultad, cargo, etc.

  • categorías son excluyentes

  • cuando solo hay dos categorías: dicotómica (presente/ausente)

ordinal

  • clasifica los datos en función de un atributo que pueda tener algún tipo de orden o jerarquía.

  • p.ej: nivel educativo

  • no es relevante si los valores que toma la variable en cuanto al orden (distancia) son precisos, solo importa que sean ordenados (rangos)

intervalo

  • además del orden, la “distancia” entre los valores que puede tomar una variable ES IMPORTANTE: es igual entre cada valor.

  • p.ej: temperatura, tests, etc.

  • permiten realizar operaciones con los valores de las variables

ratio

  • Cero real: el valor 0 indica la ausencia de la variable a diferencia del nivel intervalar donde 0 es un valor arbitrario (0 grados no es ausencia de temperatura, 0 unidades de tiempo SI es ausencia de tiempo)

  • la razón entre un valor y sus fracciones se puede expresar en términos precisos (doble de temperatura, etc. )

  • edad es una variable de nivel ratio?

decisiones sobre el nivel de medición

  • nivel de medición no siempre depende de la variable en sí, sino de lo que se requiere para la investigación

    1. ej.: qué tipo de variable es “Salario”?
    • Nominal: recibió salario el último año? SI/NO
    • ordinal: cuál fue el rango de su salario el último año? a) 0-6000, b) 6001-10000, c) 10001-30000, d) más de 30000
    • intervalar/ratio: cuál fue su salario el último año? especifique el número preciso en Euros.

Tipos de variable según su posición en el diseño

  • se relacionan con la posición respecto a otras variables o a la hipótesis

  • dependiente, independiente, y de control

variable dependiente

  • su variación depende de la variación de otra variable
  • es la variable en la que estamos interesados para conocer su comportamiento, variable objetivo
  • en estudios experimentales es una variable dependiente “pura” (respuesta), en estudios no experimentales existen otras variables intervinientes que no controlamos

variable independiente

  • su variación no depende de la variación de otra variable
  • el cambio en esta variable está asociado al cambio en la variable dependiente
  • en diseño experimental esta variable es la “causa”, en diseño no experimental también se la conoce comp predictor.
  • puede haber varias variables “predictoras”

variables de control o intervinientes

  • son variables que están presentes en el diseño y que pueden afectar el resultado
  • interviene en la relación entre las variables independiente y dependiente
  • no interesa su manipulación para comprender el fenómeno, por eso se llama de control (únicamente controlamos sus valores para estimar sus efectos)

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