Operazionalización	Transformación de conceptos y proposiciones teóricas en variables.
Hipótesis	Relaciones entre conceptos que delimitaran que es lo que se analizará en el proceso de investigación.
Conceptos	Representaciones abstractas de una realidad observable, instrumentos para expresar una representación mental de la realidad.
Cita ejemplos de variables directamente observables.	Sexo, partido político que votó en las últimas elecciones, edad, lugar dónde vive.
Cita ejemplos de conceptos abstractos.	Estrato social, calidad de empleo, belleza física.
¿Qué pasa si el concepto está muy alejado de lo empírico?	Se pueden mal interpretar.
¿Para que sirve la operacionalización	Para que los conceptos abstractos puedan ser mejor evaludos en la realidad (con más exactitud)
Paso a: Representación literal del concepto.	Se conceptualiza el fenómeno de estudio de la forma más abstracta y amplia posible.
Paso b: especificación del concepto.	Se toma la imagen original y se divide en componentes, aspectos o dimensiones.
Paso c: elección de los indicadores.	Es necesario utilizar un gran número.
Paso d: elaboración de índices.	Sintetizar los datos elementales obtenidos en las etapas anteriores mediante la construcción de índices.
¿Cuales son los dos conceptos de variables?	1. Otra manera de designar los conceptos a estudiar. 2. Indíca el pasaje al nivel empírico de un concepto.
¿Cuál sería la definición de variable en el sentido específico?	Cualidad o característica de un objeto (o evento) que contenga al menos dos atributos (categorías o valores) en los que pueda clasificarse un objeto o evento determinado.
¿Que característica tiene una variable?	Pueden adoptar diferentes valores, dependiendo de la persona o del momento.
Dimensión.	Extraer las principales cualidades que integran al concepto.
Indicadores.	Un indicador de una variable es otra variable que traduce la primera al plano empírico.
Principio de validéz.	Capacidad de un indicador de representar adecuadamente el concepto que intenta precisar y medir.
Índices.	Indicadores complejos que resumen un conjunto de indicadores. Integra los valores de un indicador cuando este tiene más de dos.
Índice sumatorio simple.	Los indicadores tienen el mismo peso.
Índice ponderado.	Se otorga un peso diferente a cada indicador, dependiendo de la importancia de cada uno.
Atributo.	Distintas categorías o valores que componen la variable.
Exhaustividad.	Se debe comprender el mayor número de atributos posible de manera tal que no quede ninguna observación sin poder clasificarse.
Exclusividad/excluyente.	Cada observación puede ser clasificada en un único atributo.
Presición.	Realizar el mayor número de distinciones posibles para obtener información más precisa.
Variables nominales.	Sólo nombran. Ej. Estado conyugal.
Variables ordinales.	Nombran y ordenan. Se puede establecer que observación es mayor o menor que otra pero no se puede determinar la magnitud exacta que diferencia a un atributo de otro.
Las variables no métricas se dividen en:	Nominales u ordinales.
Variable independiente.	Influye en o modifica los atributos de una segunda variable.
Asociación	Significa que no hay independencia.
Asociación y causalidad no es lo mismo.	Si hay una asociación hay dependencia pero eso no nos explica el porqué.
Variable dependiente.	Es la que se ve influenciada por otra variable. Es el fenómeno que deseo conocer.
Variable interviniente.	Se introducen en el vínculo entre otras dos, modificando o alterando con su propio contenido las relaciones que existen entre esos dos elementos.
Resultados espúreos.	Se da cuando una variable interviniente interfiere.
Variables contextuales.	Especifican el lugar o el espacio.
Variables antecedentes.	Proceden a la variable independiente y actúan sobre ella en cadena causal.
Variables intervinientes propiamente dichas.	La presencia de al menos uno de sus valores modifica la relación original entre X-Y. Si no puedo determinar cómo es que inciden, por descarte, también lo son.
Variables intermediarias.	Tres variables unidas por vínculos causales dónde X determina a Z y Z determina a Y.
Variables individuales.	Las personas son consideradas particularmente. Ej. Su nivel de escolaridad formal.
Variables colectivas.	Propiedades atribuidas a grupos sociales con base en las propiedades individuales que poseen sus miembros. Resultan de una operación aritmética. Ej. La tasa de escolaridad de un grupo es un promedio de las escolaridades que poseen sus miembros.
¿Cómo se divide la estadística?	Descriptiva e inferencial.
Estadística descriptiva.	Recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos de las observaciones. Sirve para una población o para una mustra.
Estadística inferencial.	Utiliza los resultados de la estadística descriptiva y se apoya en el cálculo de probabilidades para la obtención de concluciones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de la muestra.

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