Datos y variables usados en ciencias sociales

La enseñanza de la estadistica aplicada a las ciencias sociales tiene relación con el aprendizaje del método en ciencias sociales. El buen manejo del método científico puede potenciar la comprensión y los usos que puede tener la estadistica en el campo de las ciencias sociales y en particular en el de la comunicación.

Para alcanzar los objetivos anteriores, revisaremos cinco etapas: 1. El proceso de formulación teórica, 2. la operacionalización de conceptos, 3. las estrategias de investigación, 4. los tipos de datos en ciencias sociales, 5. la forma de contrastar hipótesis.

En esta entrada nos vamos a centrar en el tema 4 que se refiere a los tipos de datos usados en ciencias sociales:

En ciencias sociales buscamos la contrastación empírica. Para ello necesitamos reducciones de conceptos fuertes que nos permitan alcanzar operacionalizaciones fuertes. Deciamos en clase que un buen ejemplo de reducción débil y operacionalizción débil es el concepto de cultura o sociedad. ¿Como podriamos operacionalizar este tipo de conceptos?. Sin duda plantean un buen reto para cualquier investigador. Para alcanzar este cometido, deberemos desarrollar la habilidad de identificar los diversos tipos de variables y datos usados en ciencias sociales.

¿Qué es una variable? Una variable nos indica las características empíricas de un concepto, y el valor que pueden tomar estas. Cabe destacar que el término puede presentar diversas acepciones.

De acuerdo al tipo de valores que tomen las variables, estas pueden ser:

1. variables por su función de análisis: variable dependiente, independientes (antecedente, interviniente, de control...)

2. variables por el no. de valores: discretas p.e. escala ideológica(contar, enteros, pocas categorías) y continúas p.e. ingresos (medir, decimales, muchos valores númericos)

3. variables por su nivel de medición: cualitativas (nominales y ordinales; estas últimas pueden ser medidas de forma cuantisiempre y cuando sean representadas númericamente), cuantitativas (intervalo y razón).

Si recordamos cuál es el objetivo de la estadística; es que una vez que se cuenta con los datos, hay que"manipularlos, analizarlos, estudiarlos y explotarlos"; sin embargo aquí cabe preguntarse ¿qué son los datos?,¿como pueden presentarse los datos?, ¿qué tipo de análisis se realizan con los distintos tipos de datos?.

El proceso de definir y medir variables es crucial en la estadística aplicada. Recordemos que esto parte del proceso de formulación teórica y de una buena operacionalziación de los conceptos (paso 1 y 2). Si hacemos una definición incorrecta de los datos, nuestro proceso consecuente estará mal.Según el tipo de valores que toman las variables, distinguimos el rol que jugarán en el análisis. El tipo de variable es importante porque afecta directamente el tipo de análisis estadístico que podemos hacer con ellá.

Las variables cualitativas son llamadas así por que se refieren a categorías o atributos que posee un concepto. Los valores que toma una variable son categorías, valores diferenciados por una cualidad no por una cantidad. Estas categorías pueden ser mutuamente excluyentes, pero no se puede decir que son mayores o menores uno de la otra. Ejemplos de esta escala de medición nominal son partido político, municipio, sexo, estado civil, si cuenta con credencial de elector, color de ojos, color de cabello etc...

La escala de valores de tipo ordinal es una escala bisagra porque por su definición se puede ubicar dentro de las cualis; pero en la práctica se puede ubicar como cuanti (siempre y cuando se utilice númericamente). Por definición son categorías que presentan un orden( no números, no puede ser medida una distancia o intervalo entre sus valores). Ejemplos de este tipo
de escala de medición es: NSE, Clase social, ideología en escalas, nivel de acuerdo sobre el desempeño gubernamental, escalas de actitud.
Dentro de las variables cuantitativas puras destaca la escala de medición de intervalo. En las variables cuantitativas podemos calcular la distancia o intervalo entre los valores de esa variable.Ejemplos de esta variable son los ingresos, el peso y la estatura de una persona, el consumo medido en pesos etc...

Tipos de análisis según nivel de medición de la variable:
En variables cualitativas los tipos de análisis son limitados (tasa, razón, proporción) a menos que transformemos las categorías en valores númericos: ejemplo (edad: niño, adolescente, adulto, adulto maduro, adulto mayor se puede convertir númericamente a rangos de edad: 0-10, 11-18, 19-35, 36-55, 56 en adelante).Con números podemos calcular la media, pero con categorías no ( o será menos preciso o atenuado).
En cuanto a las variables discretas estas pueden tomar escalas de medición de tipo nominal, ordinal y de intervalo. En tanto que las continuas(miden, muchos valores, con decimales) sólo pueden tomar escalas de medición de intervalo.