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Constructo es un concepto complejo que se refiere a la representación mental de un fenómeno o hecho. En términos de investigación, un constructo no es solo una idea, sino que está profundamente vinculado a las teorías que lo sustentan (Arias, 2018).

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Según Arias (2018), en un proyecto de investigación, el constructo juega un rol esencial, ya que actúa como un concepto central a partir del cual se desarrollan las hipótesis y se estructura el marco teórico​. En el enlace podrás profundizar sobre este tema.

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¿Cuál es la importancia del constructo de investigación?

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¿Cuál es la importancia del constructo de investigación?

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Su importancia radica en que ayuda a delimitar el fenómeno que se va a estudiar, facilitando la comprensión y el enfoque de los objetivos de investigación (Arias, 2018).

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Se define como la base teórica que sustenta una investigación. Implica el análisis y exposición de teorías, enfoques teóricos, investigaciones y antecedentes que se consideran válidos para el encuadre adecuado del estudio (Rivera-García, 1998).

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El marco teórico no solo abarca conceptos y teorías, sino que está compuesto por un marco de referencia y un marco conceptual. Es decir, el marco de referencia incluye los conocimientos previos o antecedentes del tema de estudio, exponiendo con ello una estructura teórica que ya existe. Por su parte, el marco conceptual define y delimita, según el criterio del investigador y del marco teórico, los conceptos relacionados a las variables de estudio (Rivera-García, 1998). En el video de youtube compartido, se explica a profundidad la diferencia entre marco teórico, marco de referencia y marco conceptual.

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Según Rivera-García (1998), hay dos etapas para la elaboración de un marco teórico. En la siguiente imagen interactiva, se explica ambas etapas. No olvides dar clic en cada etapa para visualizar la explicación de cada una de estas.

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Etapas del Marco Teórico

2) Adopcion de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica

En esta etapa el investigador ya tiene una adecuada revisión y sistematización de la literatura, identificándose plenamente con las teorías y fundamentos que permiten direccionar o apoyar el trabajo de investigación (Rivera-García, 1998).

1) Revisión de la literatura

En esta etapa se detecta, se obtiene y se consulta bibliografía y otros materiales útiles para los propósitos del estudio, de donde se extrae y recopila información relevante y necesaria relacionada con el problema de investigación. La revisión debe ser selectiva, eligiendo sólo la literatura (artículos, libros, etc.) más importante y reciente (Rivera-García, 1998).

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La teoría es una proposición semejante a una ley que interrelaciona conceptos y variables acompañadas de esquemas y diagramas para ilustrar y explicar un fenómeno. Su función principal es brindar una explicación estructurada sobre el por qué, cómo y cuando ocurre un fenómeno (Rivera-García, 1998).

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¿Por qué es importante la teoría en el proceso de investigación?

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¿Por qué es importante la teoría en el proceso de investigación?

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La teoría es fundamental en el proceso de investigación porque proporciona un marco referencial y conceptual que guía la interpretación de los fenómenos estudiados. En primera instancia, permite explicar los fenómenos investigados al ofrecer una estructura lógica que conecta variables y conceptos (Rivera-García, 1998). En investigaciones educativas, por ejemplo, las teorías nos ayudan a comprender cómo los estudiantes aprenden o qué factores influyen en su rendimiento académico.

Por otro lado, una teoría bien definida orienta todo el proceso de investigación, desde la formulación de las hipótesis hasta la interpretación de los resultados (Rivera-García, 1998). Finalmente, las teorías no solo explican lo que ocurre, sino que también permiten predecir nuevos fenómenos o comportamientos. Por ejemplo, en el ámbito educativo, las teorías también pueden predecir, cómo los diferentes métodos de enseñanza pueden impactar el aprendizaje de los estudiantes.

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Las teorías explicativas se vinculan principalmente con el paradigma positivista y el funcionalismo. Su propósito central es explicar y predecir fenómenos sociales mediante el establecimiento de relaciones causales entre variables (Briones et al, 1997).

Características:

Establecen relaciones causales

Predicen comportamientos en base a sistemas macro.

Algunas teorías dentro de este paradigma son: Neofuncionalismo y Neomarxismo (Briones et al, 1997).

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Las teorías interpretativas se basan en el paradigma postpositivista, cuyo objetivo es comprender e interpretar los fenómenos sociales desde el punto de vista de los actores involucrados (Briones et al, 1997).

Características:

Enfoque en los significados que las personas otorgan a sus experiencias y acciones.

Se centra en la comprensión de una realidad subjetiva y contextual.

Las teorías interpretativas más relevantes son el interaccionismo simbólico y la etnometodología (Briones et al, 1997).

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Las teorías educativas son el conjunto de proposiciones que se formulan para describir, explicar, optimizar o predecir fenómenos educativos (Rossi, 2011). Algunas teorías educativas relevantes son el conductismo, el cognitivismo, el constructivismo, entre otras.

En el video compartido, se explica más a detalle sobre este tema.

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Según Oyola-García (2021), una variable es una característica o factor que puede ser medido o manipulado en una investigación.

Tipos de variables

Existen tres tipos de variables, de acuerdo a Oyola-García (2021):

1. Independientes: son aquellas que se manipulan.

2. Dependientes: son aquellas que se miden para ver los efectos de las independientes.

3. Intervinientes: Cuando pueden influir en la variable dependiente o independiente, pero no son el principal interés en la investigación.

¿Por qué son importantes las variables en la investigación?

En la investigación educativa, las variables son fundamentales porque permiten observar cómo diferentes factores influyen en los resultados de aprendizaje.

Ejemplos de variables:

1. En un estudio sobre la motivación en los estudiantes, la motivación sería la variable independiente, mientras que el rendimiento académico sería la variable dependiente.

2. La cantidad de horas de estudio es la variable independiente porque es el factor que se controla o manipula, mientras que las calificaciones son la variable dependiente, ya que se espera que cambien dependiendo del tiempo de estudio.

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INTRODUCCIÓN

La variable es una característica, cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser cuantificada o medida en una investigación,,. Para ser nominada como tal, debe tener la posibilidad de variar entre dos valores, como mínimo. Por ejemplo: en el estudio "Prevalencia de tuberculosis" la variable "género" puede variar entre los valores masculino y femenino, mientras que en el estudio "Prevalencia de tuberculosis en mujeres", "género" no es una variable, debido a que todos los sujetos de estudio son mujeres.

¿DEFINICIÓN CONCEPTUAL O DEFINICIÓN OPERACIONAL DE LA VARIABLE?

Tomando como referencia el diccionario de la Real Academia Española (RAE), "el concepto" es la opinión o juicio de algo; mientras que "la definición" es la proposición que expone con claridad y exactitud los caracteres genéricos y diferenciales de algo material o inmaterial. Por lo tanto, y teniendo en consideración que no existe verdad absoluta, "el concepto" es el resultado de -y puede incluir- diferentes opiniones o juicios, dependiendo del avance del conocimiento. En cambio, "la definición" es la descripción precisa del objeto bajo observación (la variable). Debido a esto, el término "definición conceptual" es ambiguo, por lo que no debe ser utilizado. Además, "el concepto" de cada una de las variables puede ser presentado en la exposición de las bases teóricas de la investigación, en cambio "la definición" de estas formará parte del diseño metodológico del estudio, debido a que son el nexo entre la abstracción del investigador y la realidad a observar. Adicionalmente, debemos tener claro que "marco conceptual", "bases teóricas" y "antecedentes de investigación" son términos que, indiferentemente, se refieren a los límites del conocimiento acerca del problema y sirven de insumo para definir la variable que se va a estudiar.

Otra palabra que se usa inadecuadamente es el término "operacional". Según la RAE se refiere a la "ejecución de algo". Esta acción está implícita en la definición de la variable, debido a que esta se usa durante la ejecución del proyecto.

En ese sentido, es incorrecto decir "definición conceptual" o "definición operacional"; lo correcto es "definición de la variable".

Es la descripción precisa de las normas y procedimientos que seguirá el investigador para objetivar las variables en su estudio, como resultado de la información obtenida del conocimiento científico previo, así como de su experiencia personal. Es decir, es la expresión textual (estructurada o no estructurada) de la función que cumple en la hipótesis, del método usado para su observación, de la naturaleza que adopta, de la forma de categorización o valoración, de la escala usada para su cuantificación o medición, así como de la especificación de las categorías o valores finales que tendrá al momento de la descripción o análisis de los datos resultantes de la investigación. El investigador -cuando define una variable- debe buscar equilibrio entre viabilidad y precisión de la variable.

La expresión textual no estructurada de esta definición se refiere a la presentación mediante un párrafo, mientras que la expresión textual estructurada corresponde a la desagregación de la definición en subtítulos, que puede ser presentada a través de una tabla como veremos más adelante.

Nombre de la variable.

Es la denominación que el investigador otorga a la variable. Debe ser clara y de fácil entendimiento. Por ejemplo, "muerte", "fallecido", "mortalidad" o "deceso", pueden ser los nombres que diferentes investigadores otorgan a una misma característica que se desea evaluar.

Es el resultado de la relación entre ellas y puede ser:

Dependiente: Cuando se presume que es el posible efecto o el resultado de la presencia o manifestación de la variable independiente. Es el centro de máxima atención del estudio.

Independiente: Cuando se presume que es causa de la presencia o manifestación de la variable dependiente.

Interviniente: Cuando se presume que puede influir en la presencia o manifestación de la variable dependiente o independiente, pero no son el principal interés en la investigación. Luego del análisis estadístico se podrá determinar si es confusora o no.

De control. Cuando la variable interviniente ha sido seleccionada para el apareamiento de los sujetos de estudio, con el objetivo de reducir su influencia en las demás variables. Esta acción permite mejor observación de la relación entre la variable dependiente e independiente. No obstante, esta variable puede convertirse en criterio de exclusión, dependiendo de las necesidades y posibilidades del estudio, por lo que dejaría de mencionarse en el listado de variables.

Si no se plantea una hipótesis de independencia, relación, asociación o fuerza de asociación, es decir, cuando la investigación solo tiene como objetivo determinar la distribución de las características de la población de estudio, las variables no cumplen las funciones anteriormente descritas. Solo serán variables descriptivas. Por ejemplo, en el estudio cuyo objetivo es "describir las características de los pacientes con cáncer de pulmón", las variables (edad, residencia, etc.) no asumen esta clasificación; solo serán variables descriptivas.

El texto de la formulación de la hipótesis es el que nos indica si el estudio es descriptivo, caso-control, de cohortes o experimental; en ese sentido, el uso de las palabras relación o asociación -en los estudios descriptivos que plantean una hipótesis de independencia entre las variables- no son indicativo que se realizará un estudio analítico para determinar la fuerza de la asociación entre ellas, una de las condiciones para establecer causalidad. Asimismo, no aplica clasificarlas en "variable dependiente", "variable independiente", "variables intervinientes" ni "variables de control" -en los estudios descriptivos- debido a que el diseño y pruebas estadísticas para contrastar esta hipótesis no lo requiere. Por ejemplo, en un estudio cuya hipótesis sea: "el hábito de fumar es independiente del cáncer de pulmón", debido a que no se precisa si el cáncer de pulmón es consecuencia del hábito de fumar o si este último es consecuencia del diagnóstico de cáncer de pulmón; cualquiera de las dos variables podría ser dependiente o independiente en un estudio analítico. Sin embargo, en el caso de la hipótesis: "la edad del primer coito es independiente del sexo del adolescente", solo hay una posibilidad de relación causal, es decir, solo puede ocurrir que la edad del primer coito sea consecuencia del sexo del adolescente; no es posible que el sexo del adolescente sea consecuencia de la edad del primer coito. En este caso, solo la variable "edad del primer coito" podría ser catalogada como dependiente en un estudio analítico. En ambos ejemplos, cuando se trata de un estudio descriptivo, se sugiere emplear el término "variable descriptiva", debido a que no se plantea una relación de causalidad; también podrían usarse los términos "variable principal" y "variable secundaria".

En un estudio observacional analítico o experimental sí se hipotetiza fuerza de asociación o causalidad, por ejemplo: "el hábito de fumar aumenta el riesgo de cáncer de pulmón". Aquí, la variable dependiente es "cáncer de pulmón" y la variable independiente es "hábito de fumar". Asimismo, si se plantea que el "ingreso económico" es una característica que puede afectar este riesgo, entonces esta última se tipifica como variable interviniente. Si no deseamos que esta variable afecte nuestro estudio, la identificaremos como variable de control, por lo que podríamos elegir casos y controles que tengan igual ingreso económico (apareamiento de los sujetos de estudio).

Método de observación de las variables

Son las actividades necesarias para objetivar (contar o medir) la manifestación empírica de las variables (por ejemplo, podemos objetivar la variable "dolor" a través de una escala análoga visual o mediante el número de ampollas de analgésico administradas). Puede incluir las especificaciones técnicas del instrumento que se utiliza para su observación, cuando es necesaria la precisión en la medición, así como la fuente que se usará para recolectar los datos. Como ejemplos: en la variable "edad", la observación se puede hacer a través de la "diferencia obtenida entre la fecha en que se realiza la entrevista al sujeto de estudio y la fecha de su nacimiento registrada en su documento nacional de identidad"; en la variable "tuberculosis pulmonar", la observación se puede hacer con el "resultado para Bacilo de Koch mediante frotis de muestra de esputo de paciente en la primera o segunda muestra, obtenido de la historia clínica".

Las variables, según su naturaleza, pueden ser:

Categórica: Cuando la expresión de la variable se hace a través de categorías (no numéricas). Por ejemplo, sexo: " m a s c u l i n o / f e m e n i n o ", n i v e l s o c i o e c o n ó m i c o : "extremadamente pobre/pobre/no pobre". Algunas veces son el resultado de la agrupación de los valores de las variables numéricas como en el caso de grupo etario: "analfabeto-primaria-secundaria-superior". Sin embargo, las categorías no pueden convertirse en valores numéricos (por ejemplo: "sexo"). También son denominadas "cualitativas", pero debemos recordar que toda variable es la expresión de una cualidad o característica, por lo que este término no es exclusivo de las variables categóricas.

Numérica: Cuando la expresión de la variable se hace mediante valores numéricos (por ejemplo: "edad, expresada en años"). Al agrupar sus valores pueden convertirse en categorías (por ejemplo: "edad" en "grupos etarios"). También son denominadas "cuantitativas", pero la objetivación de las variables numéricas se puede hacer a través del conteo o de la medición, por lo que este término no caracteriza adecuadamente a este tipo de variables.

Una variable numérica puede ser:

Discreta. Está representada por números enteros, es decir, no existe otro valor entre dos valores próximos, por lo que solo pueden contarse. Por ejemplo: "número de hijos".

Continua. Está representada por números reales (específicamente: números naturales, decimales o fracciones y cero) que le permite tomar infinitos valores entre dos valores próximos y hace posible su medición. Por ejemplo: "nivel de hemoglobina".

Según el número de categorías o valores que pueden adquirir al momento de realizar el análisis, las variables se clasificarán en:

Dicotómicas. Cuando la variable se puede expresar solo en dos categorías o valores como máximo. Por ejemplo, tuberculosis pulmonar: "positivo, negativo"; sexo: "masculino, femenino", grupo etario: "mayor de 15 años, menor de 15 años", etc. Aunque las variables numéricas y categóricas -sin modificar su naturaleza- pueden ser dicotomizadas, esta acción es más frecuente en las variables categóricas, debido a que no reduce la posibilidad de análisis de la variable.

Politómicas. Cuando la variable se puede expresar en más de dos categorías o valores. Por ejemplo: tuberculosis pulmonar ("+, ++, +++"), edad ("en años"), grupo etario ("niño-adolescente-adulto-adulto mayor"), etc.

Existen cuatro tipos de escalas que están referidas a las categorías o valores que resultan de la medición de la variable. Tres de ellas relacionadas con la cuantificación (nominal, ordinal y de intervalo) y una de ellas con la medición (de razón). La escala nominal es la más rudimentaria y la escala de razón es la más completa.

Nominal: Los resultados de la observación de la variable se agrupan en categorías excluyentes. Si se usan números estos serán identificadores o códigos de la categoría y son completamente arbitrarios. En el caso de la variable tuberculosis pulmonar, las categorías serían "positivo- negativo".

Ordinal: Esta forma de medición permite el ordenamiento de las categorías de una variable, es decir, graduación de la presencia de la variable en el sujeto observado. También, si se usan números, serán identificadores o códigos de la categoría y son completamente arbitrarios; pero podrían expresar mayor cantidad de la cualidad que se está observando, aunque no permiten ni establecen la distancia entre cada categoría, a pesar que pueda percibirse lo contrario. Por ejemplo, en el caso de la variable tuberculosis pulmonar cuyas categorías son: "negativo, una cruz, dos cruces y tres cruces", no se puede determinar si dos cruces es el doble de la carga bacilar o número de bacilos que existen en la muestra de esputo.

De intervalo: Se utilizan números para representar los valores de la variable. El valor cero no es absoluto en esta escala, es relativo. Es decir, no refleja ausencia de la variable y, aunque puede medirse la distancia entre los números que se utilizan para representar los valores, no pueden realizarse comparaciones numéricas. Por ejemplo, en la medición de la temperatura, la distancia entre 25°C y 30°C es relativamente igual entre 5°C y 10°C, pero no puede decirse que la intensidad de calor sea la misma en esos intervalos y tampoco puede aseverarse que la intensidad de calor a 30°C sea el triple la experimentada a una temperatura de 10°C. En el caso de la tuberculosis infantil, supongamos que se usan los valores obtenidos mediante los criterios de Stegen y Toledo que van de cero a 20 puntos. Existirán casos que - tendrán cero puntos en esta escala a pesar de tener tuberculosis. Es decir, el cero no indica la ausencia de la enfermedad. Asimismo, no se puede aseverar que aquel que tenga 20 puntos tiene el doble de la enfermedad comparado con quien obtiene 10 puntos en esa escala.

De razón. En esta escala el cero es absoluto, es decir, representa la ausencia de la variable. Los valores se pueden expresar mediante números naturales o decimales positivos, lo que permite realizar el ordenamiento y la comparación de los valores así como operaciones aritméticas. Por ejemplo, en la variable edad, cero años significa que no ha nacido, así como 20 años representa el doble de tiempo de vida comparado con aquel que tiene 10 años.

FOMAS DE EXPRESIÓN TEXTUAL DE LA DEFINICIÓN DE UNA VARIABLE

La definición de la variable puede expresarse de las dos formas que a continuación se detallan, pero no es recomendable presentar ambas formas en el mismo documento, debido a que caeríamos en redundancia.

Estructurada: El contenido textual de la definición se presenta por componentes o subtítulos, generalmente a través de una tabla como se muestra a continuación:

Nombre

Función

Forma de observación

Naturaleza

Escala de medición

Forma de categorización o valoración

Categorías o valores finales

Descriptiva

Dependiente

Independiente

Interviniente

De control

Categórica

Numérica

(discreta/

continua)

Nominal

Ordinal

De intervalo

De razón

Dicotómica

Politómica

A continuación se presenta un ejemplo

Nombre

Función

Forma de observación

Naturaleza

Escala de medición

Forma de categorización o valoración

Categorías o valores finales

Tuberculosis

pulmonar

Dependiente

Resultado obtenido en el frotis de la primera o segunda muestra de esputo del paciente para detección microscópica de Bacilo de Koch, de acuerdo a los estándares del Ministerio de Salud del Perú, registrado en la historia clínica

Categórica

Nominal

Dicotómica

(0) sin tuberculosis

pulmonar

(1) con tuberculosis

pulmonar

No estructurada. Esta forma corresponde a la presentación de los contenidos de la tabla previa, pero a través de un texto con conectores. Citando el ejemplo anterior: "Tuberculosis pulmonar: Variable dependiente, observada a través del resultado obtenido en el frotis de la primera o segunda muestra de esputo del paciente para detección microscópica de Bacilo de Koch, de acuerdo a los estándares del Ministerio de Salud del Perú y registrado en la historia clínica. Será analizada como variable categórica, nominal y dicotómica, con las categorías finales: (0) sin tuberculosis pulmonar y (1) con tuberculosis pulmonar". El uso de los códigos "(0)/(1)" se hace para facilitar su registro y puede ser modificado durante el análisis de acuerdo a los hallazgos y las n e c e s i d a d e s d e l i n v e s t i g a d o r. E n n i n g ú n c a s o corresponden a números y no pretenden o no deben propiciar un sesgo en el análisis de las variables.

La definición de la variable debe presentar las categorías y/o valores de las variables, de acuerdo al tipo de análisis que se desea realizar, es decir, si el estudio es descriptivo, la variable podría ser dicotómica o politómica, dependiendo del investigador. En cambio, si el estudio es de diseño analítico, entonces la variable será dicotomizada; sin embargo, es recomendable -en este último caso- que el dato sea recolectado como variable politómica, para luego dicotomizarla durante el análisis. Por ejemplo: en un estudio analítico la variable "edad" asume dos categorías "(0)=menores de 15" y "(1)=15 a más años", pero en la ficha de recolección de datos se recoge la edad en números (variable politómica) y, luego, se categoriza (variable dicotómica).

Teniendo en consideración lo que se ha mencionado previamente, la definición de cada una de las variables debe realizarse en la sección "materiales y métodos", luego de haber definido el diseño de estudio.

En conclusión, la adecuada definición de la variable permitirá al investigador recoger datos para contrastar su hipótesis. Para ello, debe recabar suficiente información que le permita establecerla con claridad buscando el equilibrio entre viabilidad y precisión

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INTRODUCCIÓN La variable es una característica, cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser cuantificada o medida en una investigación, ,. Para ser nominada como tal, debe tener la posibilidad de variar entre dos valores, como mínimo.

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La definición operacional se refiere a cómo se mide o se observa un concepto en una investigación. Una de sus principales funciones es aclarar el fenómeno de investigación, así como establecer la objetividad en la comunicación científica sin ambigüedad (Conesa y Egea, 2000).

Tipos de definiciones operacionales:

Según Domínguez (2018), hay dos tipos de definiciones operacionales:

1. De medida: Describen cómo será medida una variable.

2. Experimentales: Explican las especificaciones de la manipulación de un experimentador con una variable.

Diferencia entre un constructo y una definición:

A diferencia de un constructo, que es más abstracto, la definición operacional convierte ese concepto en algo medible (Abreu, 2012). Por ejemplo, si el constructo es "motivación", la definición operacional podría referirse a la cantidad de horas que un estudiante dedica al estudio o su participación en clase.

Importancia entre las definiciones y los constructos en la investigación:

La relación entre constructos y definiciones operacionales es fundamental, ya que permite que los conceptos abstractos puedan ser investigados empíricamente (Abreu,2012).