Conceptes bàsics de la investigació conductual: definicions senzilles de variables i mesures

Aquest article desglossarà alguns dels termes bàsics de l’anàlisi quantitativa.

6689062, CC0, a través de Pixabay

L’anàlisi estadística qualitativa i quantitativa pot ser molt útil per a una empresa o organització que vulgui formular una estratègia de màrqueting eficaç. Tot i això, entendre les estadístiques qualitatives i quantitatives i les seves eines pot ser molt confús. Aquest article vol donar sentit als termes bàsics associats a l’anàlisi quantitativa.

Les variables

Una variable és una característica observable d'un objecte o esdeveniment que es pot descriure segons un esquema de classificació o mesura ben definit.

Alguns exemples de variables estudiades en la investigació del comportament o de les ciències socials inclouen: gènere, ingressos, educació, classe social, productivitat organitzativa, orientació de tasques, memòria de record, memòria de reconeixement i èxits (Kerlinger i Lee, 2001).

Variables independents i dependents

Una variable independent és un fenomen manipulat per un investigador i que es preveu que tindrà un efecte sobre altres fenòmens (Williams i Monge, 2001). Un exemple de variable independent seria un mètode d’ensenyament, un tractament mèdic o un règim d’entrenament.

Una variable dependent és un fenomen afectat per la manipulació de l'investigador d'un altre fenomen. Per exemple, l’assoliment és l’efecte d’un mètode d’ensenyament, cura o no l’efecte d’un tractament mèdic i un nivell d’habilitats més alt o no (assoliment) és l’efecte d’un règim d’entrenament.

Suposem que un investigador educatiu vol saber com afecta un determinat estil d’ensenyament a l’aprenentatge a l’aula i mesurarà la diferència donant als estudiants una prova prèvia abans d’aplicar l’estil d’ensenyament i després tornant a provar aquests mateixos estudiants. La variable independent seria el nou mètode d’ensenyament (la causa) i la variable dependent serien els resultats de la prova resultants o el resultat o l’efecte).

Variables actives i d’atributs

Kerlinger i Lee fan una altra distinció en les variables entre actiu i atribut.

Una variable activa és una variable que es pot manipular. Les variables actives també s’anomenen variables experimentals. Alguns exemples d’aquest tipus de variables són els mètodes d’ensenyament, els règims d’entrenament i similars, que es poden alterar per mesurar el seu efecte en els fenòmens.

Una variable d'atribut és una variable que no es pot manipular. Un exemple de variable d’atribut és el gènere, la raça, la condició psicològica i qualsevol característica inherent o preprogramada i que no es pugui alterar.

Variables categòriques i contínues

Un tercer parell de variables importants són variables categòriques i contínues (Kerlinger i Lee).

Les variables categòriques pertanyen a una mesura anomenada de caràcter nominal i demogràfica. Això significa que s’utilitzen a efectes de classificació en categories mútuament excloents. Com a tals, no tenen cap rang i, per tant, tenen un estatus igual com el gènere, l’edat, la raça, les preferències religioses i l’afiliació política.

Les variables contínues són aquelles que tenen un sentit ordenat de valors dins d’un determinat rang, amb un nombre teòric infinit de valors dins d’aquest rang. Un exemple d’aquest tipus de variables és la intel·ligència, que es pot designar alta, mitjana o baixa en funció de les puntuacions de les proves d’assoliment.

Escales de mesura en anàlisi estadística

En l'anàlisi estadística, hi ha quatre nivells bàsics de mesura.

Escala nominal

L’escala nominal és la forma més feble de mesurament estadístic. Els investigadors utilitzen una escala nominal per classificar les observacions sense intenció d’ordenar o classificar les troballes segons el nivell d’importància. Aquestes observacions inclouen ressaltar el color dels ulls, la raça, la religió, la nacionalitat i similars.

Escala ordinal

L'escala ordinal incorpora l'escala nominal, però busca classificar les respostes amb algunes "més grans que" o "menys que". Per exemple, es pot dissenyar un qüestionari d'investigació per aprendre quant gaudeixen els adults utilitzant les xarxes socials com Facebook o els resultats d'una cursa de cavalls es poden enumerar per ordre de finalització.

Tant l’escala de mesura nominal com l’ordinal s’utilitzen principalment en l’anàlisi qualitativa.

Escales d’intervals i proporcions

Una tercera forma de mesurament estadístic és l’escala d’intervals. La primera característica de les escales d’intervals i relacions és que el nivell de significació es tracta en termes d’intervals coneguts i iguals. La segona característica d’aquests nivells o escales és que són de naturalesa quantitativa. A més, es poden aplicar algunes o totes les operacions aritmètiques.

Validesa i fiabilitat

A Reasoning with Statistics, Frederick Williams i Peter Monge (2001) van assenyalar:

En altres paraules, sempre hi ha la possibilitat que el mètode escollit condueixi efectivament a una bogeria estadística. Per tal d’assegurar els resultats d’una anàlisi estadística particular, l’investigador potencial haurà de tenir en compte els conceptes de validesa i fiabilitat.

Validesa

La validesa en la investigació en ciències socials o del comportament indica el grau en què les escales mesuren el que els investigadors afirmen que mesuren. Williams & Monge assenyalen que "la qüestió de la validesa és una qüestió de" bondat d'ajust "entre allò que l'investigador va definir com a característiques d'un fenomen i el que va informar en el llenguatge de la mesura" (p. 29).

Per exemple, el concepte de validesa pot plantejar-se una pregunta sobre "fins a quin punt les puntuacions d'assoliment en un examen es relacionen amb la conservació del coneixement d'una determinada assignatura?" En un extrem absurd, es violaria el concepte de validesa si un professor fes un examen sobre la secció 4 d’un text d’història dels EUA quan volia saber quant aprenien els seus estudiants de la secció 5 del seu text matemàtic. De la mateixa manera, una investigadora en ciències socials estaria malament si mesurés les percepcions de l’estil de lideratge fent una prova de personalitat.

Fiabilitat

La fiabilitat en la investigació en ciències del comportament es refereix a la consistència interna i externa de la mesura. La fiabilitat busca saber si l’eina de mesura escollida donarà els mateixos resultats si s’aplica en les mateixes condicions.