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Medición de variables latentes en Ciencias Sociales

Por: Lourdes Cruz Cárdenas 

Si bien desde las ciencias sociales es posible abordar estudios con enfoque cualitativo y cuantitativo, este último propone nuevas y particulares formas de afrontar la complejidad de los fenómenos propiamente humanos y sociales que, en su momento, se consideraron inmedibles, pero que a través de cálculos cuantitativos pueden impactar la producción académica en este campo de conocimiento.

De acuerdo con el profesor de la Facultad de Ciencias EconómicasFCE– de la Universidad de AntioquiaUdeAJuan Fernando Tavera, desde el enfoque cuantitativo es más claro la asignación de valores numéricos a un hecho u objeto, pues básicamente lo que se intenta es asimilar las características que tiene un sistema numérico sobre estos elementos, observados dentro de un proceso de medición.

Sin embargo, agregó el economista, magíster en Administración con énfasis en Mercadeo y magíster en Marketing e Investigación de Mercados, la perspectiva cualitativa también puede tener un acercamiento distintivo a la asignación de números, toda vez que, las características de un sistema numérico permiten tres particulares: unicidad, orden e igualdad de diferencias.

En ciencias sociales, buscamos llevar esto con la misma naturaleza, intentando para ciertos fenómenos y en la medida de lo posible, utilizar estas tres características en el proceso de investigación para hacer trabajos puntualmente cuantitativos y estadísticos que nos faciliten la interpretación o la extracción de resultados relevantes”, explicó el académico durante su participación en el Ciclo de Conferencias en Métodos Cuantitativos con la charla: Medición de variables latentes en Ciencias Sociales, organizado por el Departamento de Estadística y Matemática y su Maestría en Métodos Cuantitativos para Economía y Finanzas de la FCE.

En la foto, el profesor Juan Fernando Tavera

En tal sentido, dependiendo del proceso, fenómeno o hecho que se vaya a medir, siempre existirá un grado de complejidad. Lo vivo, por ejemplo, puede resultar más complejo de medir debido a sus características de subjetividad, pero si dentro de éste encontramos lo pensante y lo consciente, es decir, el ser humano y lo social, es posible que haya más subjetividad y variabilidad.

Para responder a la complejidad que implica trabajar con lo pensante y lo consciente, el profesor Tavera se refirió a las variables latentes como aquellas que no son observadas de manera directa, sino que deben inferirse a partir de otros elementos previamente observados. Un ejemplo, puede ser la personalidad, donde la psicología a través de la psicometría, hace un primer ejercicio para obtener métricas de la psique, pero en este caso, una única medición no puede decir todo sobre la personalidad del individuo.

De manera que, un ejercicio de análisis factorial, agregó el académico, permite reducir datos y, de una serie de comportamientos, agrupar varios factores de personalidad que resumen una cantidad específica de variables, siendo necesario desarrollar escalas de medición, ya no desde lo explícito sino desde uno o varios factores latentes.

Ahora bien, acercando este ejemplo a variables como el valor percibido, que es de gran relevancia en Marketing y Administración, pues no se refiere simplemente a un asunto de adicionar características a un producto para determinar la percepción de su costo, sino que además pueden darse elementos de tipo estético, emocional, social o circunstancial, que despierten el interés por sus beneficios o por su utilidad, también puede ser considerado como valor.

Para el profesor Tavera, quien además es director del Grupo de Investigación en MarketingIMARK– de la FCE, cuando se trabaja con escalas de medición el investigador se enfrenta a la fiabilidad (consistencia interna de la medición) y la validez (asegurar una buena selección de ítems para la medición, respaldado por otras variables como convergencia, discriminación y predicción), buscando que la fiabilidad de los resultados giren en mayor medida sobre las variables latentes, que sobre las probabilidades de error que pueda arrojar la medición o el modelo utilizado para la misma.

En tal sentido, uno de los modelos más demandados para analizar las complejidades entre variables latentes y la explicación de los factores observados y que el académico referenció durante su presentación, es Partial Least Squares PLS, que permiten una aproximación estadística a las múltiples relaciones complejas que se pueden dar en un determinado estudio, bien sea de satisfacción del usuario, lealtad o compromiso, entre muchos otros.

Sin embargo, el resultado de este tipo de técnicas, llevadas a un nivel de programación, deberá contar con un buen trabajo previo al análisis y la medición de las variables latentes que esté ligado principalmente a la calidad de los datos recopilados para el estudio.

Por lo tanto, insistió el profesor Tavera, “debemos tener especial claridad sobre qué estamos entendiendo por esa variable latente, por lo que la conceptualización y la teorización son fundamentales, qué queremos medir y a partir de esto, buscar las mejores formas de medir el constructo y volverlo operativo”.

Imágenes tomadas de: https://www.pexels.com/

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