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FUENTE #1: SALKIND

El lenguaje de la investigación

¿Niveles de significancia? ¿Hipótesis nula? ¿Variables independientes? ¿Diseños factoria¬les? ¿Hipótesis de investigación? ¿Muestras? ¿Poblaciones?

Éstas y otras palabras y términos nuevos constituyen la base de gran parte de la co¬municación que tiene lugar en el mundo de la investigación. Al igual que en cualquier am¬biente, es difícil participar si no se conocen las reglas. Las reglas comienzan aquí, con una comprensión básica de la terminología que los investigadores utilizan en sus actividades cotidianas. Este capítulo es una especie de lección de idiomas. Una vez que usted se fami¬liarice con estos términos, el resto del libro será más fácil de entender y más útil. Todos los términos que describiremos y definiremos aquí se usarán una y otra vez a lo largo de esta obra.

Todo acerca de las variables

Las variables son lo que los investigadores estudian.

La palabra variable tiene varios sinónimos, como cambiante o inestable. Nuestro conjun¬to de reglas nos dice que una variable es un sustantivo, no un adjetivo, y representa una clase de resultados que pueden asumir más de un valor.

Por ejemplo, el color del pelo es una variable que puede adoptar los valores de rojo, castaño, negro, rubio y, en nuestros días, verde, anaranjado y (en serio) morado. (¡Lo vi afuera de mi oficina esta mañana!). Otras variables serían altura (alto o bajo), peso (60 ki¬los o 70 kilos), edad de vacunación (6 semanas o 18 meses), número de palabras recorda¬das, ausencia del trabajo, afiliación a un partido, etcétera. Lo único que estos rasgos tie¬nen en común es que la variable (como la afiliación a un partido) puede tomar cualquiera de varios valores (conservador, liberal, socialdemócrata, comunista, etcétera).

Resulta interesante que variables que podrían tener el mismo nombre no sólo pueden asumir valores distintos -podríamos medir la estatura en centímetros (170 cm) o por ran¬go (el más alto), por ejemplo-, sino también definirse de diferente manera, dependiendo de muchos factores, como el propósito de la investigación o las características de los parti¬cipantes. Por ejemplo, consideremos la variable llamada inteligencia. Para un investiga¬dor la definición podría ser las calificaciones de la Prueba de Inteligencia Stanford-Binet, mientras que para otro podría ser el puntaje obtenido en la Batería de Evaluaciones Kaufmann. Para alguien como Howard Gardner (1983), quien cree en la existencia de inteli¬gencias múltiples, la definición podría ser el desempeño en matemáticas, música o en al¬guna actividad física. Todas estas variables representan el mismo constructo general de inteligencia, evaluado de diferentes maneras.

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