Además de una planificación cuidadosa, una de las claves para una investigación exitosa es el uso de definiciones operativas para medir los conceptos y variables que estamos estudiando o los términos que utilizamos en nuestros documentos de investigación.
La definición operativa es la forma específica en que se mide una variable en un estudio particular.
Es fundamental definir operativamente una variable para dar credibilidad a la metodología y garantizar la reproducibilidad de los resultados del estudio. Otro estudio puede identificar la misma variable de manera diferente, lo que dificulta comparar los resultados de estos dos estudios.
Para empezar, la definición operativa es diferente de la definición del diccionario, que a menudo es conceptual, descriptiva y, en consecuencia, imprecisa.
En contraste, un La definición operativa da un significado obvio, preciso y comunicable a un concepto utilizado para asegurar un conocimiento integral de la idea al especificar cómo se mide y aplica la idea dentro de un conjunto particular de circunstancias.
Esta definición resalta dos cosas importantes acerca de una definición operativa:
- Da un significado preciso a la palabra hablada o escrita, formando un "lenguaje común entre dos o más personas".
- Define cómo se utiliza un término, palabra o frase cuando se aplica en un contexto específico. Esto implica que una palabra puede tener diferentes significados cuando se usa en diferentes situaciones.
Una definición operativa debe ser válida, lo que implica que debe medir lo que se supone que debe medir. También debe ser confiable, lo que significa que los resultados deben ser los mismos incluso cuando lo realizan diferentes personas o una persona en diferentes momentos.
Una definición operativa garantiza una descripción sucinta de conceptos y términos aplicados a una situación específica para facilitar la recopilación de datos significativos y estandarizados.
Al recopilar datos, es importante definir cada término con mucha claridad para garantizar que todos quienes recopilan y analizan los datos tengan la misma comprensión.
Por lo tanto, las definiciones operativas deben ser muy precisas y formuladas para evitar variaciones y confusión en la interpretación.
Supongamos, por ejemplo, que queremos saber si una revista profesional puede considerarse una "revista estándar" o no. A continuación se presenta una posible definición operativa de diario estándar.
Establecemos de antemano que una revista se considera estándar si
- Contiene un número ISSN.
- Está publicado oficialmente por una universidad pública o privada o por una organización de investigación reconocida internacionalmente;
- Está revisado por pares;
- Cuenta con un reconocido consejo editorial/asesor;
- Se publica periódicamente al menos una vez al año,
- Tiene un factor de impacto.
Por lo tanto, el investigador sabe exactamente qué buscar al determinar si una revista publicada es estándar o no.
La definición operativa de tasa de alfabetización adoptada por la Oficina de Estadísticas de Bangladesh (BBS) en su Sistema de Registro Civil es la siguiente:
“Porcentaje de población de 7 años y más que sabe escribir una carta entre el total de la población.”
En resumen, una definición operativa tiene cuatro propósitos:
- Establece las reglas y procedimientos que utiliza el investigador para medir la variable.
- Proporciona un significado inequívoco y coherente a términos/variables que pueden interpretarse de manera diferente.
- Hace que la recopilación de datos y el análisis sean más centrados y eficientes.
- Orienta qué tipo de datos e información estamos buscando.
Al definir operativamente una variable, un investigador puede comunicar una metodología común a otro investigador.
Las definiciones operativas establecen las reglas y procedimientos básicos que el investigador utilizará para observar y registrar el comportamiento y anotar los hechos sin prejuicios.
El único propósito de definir las variables operativamente es mantenerlas inequívocas, reduciendo así los errores.
¿Cómo operacionalizar una variable?
No existe una primera regla estricta para definir operativamente una variable. Las definiciones operativas pueden variar según su propósito y cómo las mide.
Tampoco existen definiciones universalmente aceptadas de todas las variables. Lógicamente, un investigador puede elegir una definición de una variable que sirva a su propósito.
Siempre que sea posible, para comparar los resultados se podrían utilizar definiciones operativas utilizadas por otros en su trabajo de buena reputación.
Supongamos que un estudio clasifica a los estudiantes según sus calificaciones: A, B, C, etc. Pero la tarea no es fácil si hay que determinar qué estudiantes caen en qué grado, ya que rara vez existe una regla universal para las calificaciones.
Para hacer esto, necesita una definición operativa.
En la encuesta sobre prevalencia del bocio de 2004, una persona fue clasificada como con deficiencia de yodo por una excreción urinaria de yodo (IUE) <100 pg/L y con deficiencia grave de yodo por una excreción urinaria de yodo (IUE) <20 pg/L. También se puede elegir un umbral diferente para definir la deficiencia de yodo.
Como otro ejemplo, supongamos que se pretende evaluar el conocimiento de las madres sobre planificación familiar. Se ha diseñado un conjunto de 20 preguntas de manera que por cada respuesta correcta se otorgará a los encuestados una puntuación de 1.
Supongamos además que queremos crear 4 categorías de conocimiento: "sin conocimiento", "bajo conocimiento", "conocimiento medio" y "alto conocimiento". Decidimos definir estos niveles de conocimiento de la siguiente manera:
| Alto conocimiento = 15 o más respuestas correctas. Conocimiento medio = 8 a 14 respuestas correctas. Conocimiento bajo = 1 a 7 respuestas correctas Sin conocimiento = No hay respuestas correctas. |
Sin embargo, se podría elegir un rango diferente de puntuaciones para definir los niveles de conocimiento.
Con base en el índice de masa corporal (IMC), por ejemplo, la clasificación internacional de riesgos para la salud se define operativamente de la siguiente manera
| Clasificación | Categoría de IMC (kg/m1) |
| Bajo peso | = <18,5 |
| Peso normal | = 18,5-24,9 |
| Exceso de peso | = 25.0-29.9 |
| Obeso | = 30 y más |
Para la clasificación del estado nutricional ya existen categorías aceptadas internacionalmente, que se basan en las llamadas curvas de crecimiento estándar NCHS/OMS. Para el indicador "peso para la edad", por ejemplo, se evalúa que los niños son
- Bien nutridos (normal) si están por encima del 80% del estándar.
- Moderadamente desnutridos (bajo peso moderado) si están entre 60% y 80% del estándar.
- Gravemente desnutridos (gravemente insuficientes de peso) si están por debajo de 60% de la norma.
El estado nutricional también se puede clasificar según el peso para la edad. puntuación Z (WAZ) valores. La puntuación Z de los valores de corte son:
| Parámetros | WAZ |
| Bien nutrido (normal) | = <-2,0 |
| Moderadamente desnutrido | = <-3,0 a <-2,01 |
| Gravemente desnutrido | = <-3,0 |
Un agricultor puede clasificarse como sin tierra, mediano y grande, según el tamaño de su propiedad o su posesión. Una de esas clasificaciones es la siguiente:
| Categoría | Acres de tierra |
| Sin tierras | <.01 |
| Medio | .01 – 0.5 |
| Grande | 0.5 |
De manera similar, una empresa comercial puede clasificarse como grande, mediana o pequeña en términos de su inversión, capital y número de empleados o activos, que pueden variar ampliamente según el tipo de empresa comercial.
En la investigación demográfica, una persona puede clasificarse como niño, menores de cinco años, adolescentes de 12 a 19 años, adultos de 20 a 65 años y ancianos de 65 años o más.
No sólo eso, sino que las variables también deben definirse operativamente. Es necesario definir los términos que indican la relación entre variables.
Por ejemplo, en muchas hipótesis planteadas utilizamos términos como "frecuente", "mayor que", "menor que", "significativo", "mayor que", "favorable", "diferente", "eficiente" y el como.
Estos términos deben definirse de forma clara e inequívoca para que tengan sentido y permitan al investigador medir las variables en cuestión.
Considere la siguiente hipótesis.
- Las visitas de los Asistentes de Bienestar Familiar motivarán a las mujeres dando como resultado significativamente mayor uso de anticonceptivos.
'Visita' es la variable independiente a la que podríamos asociar los números 0, 1 y 2, para significar la frecuencia de visitas realizadas durante un período estipulado. El término "mayor uso" puede significar una tasa (variable dependiente) más alta que antes.
Esto se puede medir como la diferencia entre la tasa presente y pasada o entre una medición post-test y pretest:
Diferencia =.RCP promedio (pretest) – RCP promedio (posttest)
Pero ¿cuánto "más alto" se considerará significativo? Por tanto, es necesario definir claramente el término "significativo". Podemos decidir verificar estadísticamente en un nivel de 5% con una probabilidad de al menos 95% que la diferencia en el nivel de uso es significativa.
Así, la definición operativa de los términos nos dice el significado de su uso y la forma de medir la diferencia y probar su significación estadística, aceptando o rechazando así la hipótesis.
En un estudio sobre la comparación del desempeño de los bancos comerciales nacionalizados (BCN) y los bancos comerciales privados (BPC) realizado por Hasan (1995), una de las hipótesis era de la siguiente forma:
- Los PCB son más eficientes que los BCN en la recaudación de depósitos privados.
El término "más eficiente" se evaluó probando la significancia estadística de las diferencias en los depósitos medios de los dos bancos en cuestión a un nivel de 5%.
El concepto de definición operativa también se aplica a otros términos técnicos que no están universalmente definidos.
A continuación se muestran algunos ejemplos de dichos términos con sus definiciones operativas:
Definición operativa de términos
| Términos operativos | Definición de términos |
|---|---|
| Censo | La enumeración de una población entera de un área definida. |
| Población | El universo de unidades del que se va a seleccionar una muestra. |
| Formulario de consentimiento: | Un acuerdo escrito firmado por un sujeto y un investigador sobre los términos y condiciones de la participación voluntaria de un sujeto en un estudio. |
| Viñeta | Una breve descripción de un evento o situación ante la cual se pide a los encuestados que reaccionen. |
| Hipótesis: | La especulación informada se establece para probar la posible relación entre dos o más variables. |
| Hoja de balance: | Descripción de la organización en términos de sus activos, pasivos, y patrimonio neto. |
| Dependiente: | (Población < 15 años)+ (Población >65 años). |
| Fiabilidad: | El grado en que una medida de un concepto es estable. |
Conclusión
¿Cuál es el propósito principal de una definición operativa en la investigación?
El propósito principal de una definición operativa es proporcionar un significado claro, preciso y comunicable a un concepto, asegurando una comprensión integral al especificar cómo se mide y aplica el concepto dentro de un conjunto específico de circunstancias.
¿En qué se diferencia una definición operativa de una definición de diccionario?
Si bien una definición de diccionario suele ser conceptual, descriptiva y puede ser imprecisa, una definición operativa ofrece un significado específico, claro y aplicable a un término o concepto cuando se utiliza en un contexto particular.
¿Por qué es fundamental definir operativamente una variable en la investigación?
Definir operativamente una variable es crucial para dar credibilidad a la metodología de investigación, garantizar la reproducibilidad de los resultados del estudio y proporcionar una metodología común para la comunicación entre investigadores.
¿Cuáles son las características clave de una buena definición operativa?
Una buena definición operativa debe ser válida (medir lo que se supone que debe medir), confiable (proporcionar resultados consistentes en diferentes instancias o por diferentes personas), precisa y estructurada para evitar variaciones y confusión en la interpretación.
¿Pueden las definiciones operativas variar entre estudios o investigadores?
Sí, las definiciones operativas pueden variar según el propósito del estudio y cómo se miden las variables. No existen definiciones universalmente aceptadas para todas las variables, lo que permite a los investigadores elegir las definiciones que mejor sirvan a sus objetivos.
¿Por qué es importante definir términos al recopilar datos?
Definir claramente los términos garantiza que todos los involucrados en la recopilación y el análisis de datos tengan la misma comprensión, lo que hace que el proceso de recopilación de datos sea más centrado y eficiente y reduce posibles errores o interpretaciones erróneas.
¿Cómo pueden ayudar las definiciones operativas a comparar resultados entre diferentes estudios?
Al proporcionar criterios claros y específicos para medir variables, las definiciones operativas permiten un enfoque estandarizado. Si varios estudios utilizan definiciones operativas iguales o similares, resulta más fácil comparar y contrastar sus resultados.
