Para la investigación experimental, donde se utilizan mediciones de intervalo o proporcionales, las escalas son generalmente bien definidas y estrictas.
La operacionalización también establece definiciones exactas de cada variable, aumentando la calidad de los resultados y mejorando la fortaleza del diseño.
En muchos campos, tales como la ciencia social, en donde generalmente se utilizan mediciones ordinales, la operacionalización es esencial. Determina cómo los investigadores van a medir una emoción o un concepto, por ejemplo, el nivel de angustia o agresividad.
Tales medidas son arbitrarias, pero permiten que otros puedan reproducir la investigación, así como también el análisis estadístico de los resultados.
Conceptos difusos
Los conceptos difusos son ideas vagas, es decir, conceptos que carecen de claridad o que son parcialmente verdaderos. Generalmente, éstos se denominan "variables conceptuales".
Es importante definir las variables para facilitar la reproducción exacta del proceso de investigación.
Por ejemplo, un científico podría proponer la hipótesis:
"los niños crecen más rápido si comen verduras".
¿A qué se refiere cuando dice "niños"? ¿Niños de América o África? ¿Qué edad tienen? ¿Los niños son varones o mujeres? Hay miles de millones de niños en el mundo, entonces, ¿cómo defines los grupos de muestra?
¿Cómo se define el "crecimiento"? ¿Es el peso, la altura, el desarrollo mental o la fuerza? La declaración no define estrictamente la variable dependiente medible.
¿Qué significa el término "más rápido"? ¿Qué unidades y qué escala de tiempo se utilizarán para medir esto? Un experimento a corto plazo, con una duración de un mes, puede brindar resultados muy diferentes que un estudio a largo plazo.
La frecuencia de muestreo también es importante para la operacionalización.
Si estás llevando a cabo el experimento a lo largo de un año, no sería práctico probar el peso cada 5 minutos o incluso mensualmente. Lo primero es poco práctico y lo último no generaría suficientes puntos de datos analizables.
¿Cuáles son los "vegetales"? Existen muchos tipos diferentes de vegetales y cada uno tiene niveles de vitaminas y minerales diferentes. ¿Los niños son alimentados con vegetales crudos o cocidos? ¿De qué manera analiza el investigador la alimentación y se asegura de que los niños coman sus verduras?
Operacionalización
La hipótesis anterior no es una mala afirmación, pero es necesario aclararla y fortalecerla en un proceso llamado operacionalización.
El investigador podría reducir el rango de los niños, especificando la edad, el género, la nacionalidad o una combinación de atributos. Mientras que el grupo de muestra sea representativo de un grupo más amplio, entonces la afirmación es definida más claramente.
El crecimiento puede ser definido como la altura o el peso. El investigador debe elegir una variable definible y medible, que formará parte del problema de la investigación y la hipótesis.
"Más rápido" sería redefinido como un período de tiempo y estipularía la frecuencia de muestreo. El diseño de investigación inicial podría especificar tres meses o un año, brindando una escala de tiempo razonable y teniendo en cuenta el tiempo y las restricciones presupuestarias.
Cada grupo de muestra podría recibir la misma alimentación o diferentes combinaciones de verduras. El investigador podría decidir que la hipótesis gire en torno a la ingesta de vitamina C, por lo que las verduras podrían ser analizadas por su contenido promedio de vitamina.
Alternativamente, un investigador podría decidir utilizar una escala ordinal de medición, pidiendo a los sujetos que completen un cuestionario sobre sus hábitos alimentarios.
En este punto, el concepto difuso ha experimentado un período de operacionalización y la hipótesis adquiere un formato verificable.
Importancia de la operacionalización
En sentido estricto, conceptos tales como segundos, kilogramos y centígrados son construcciones artificiales, una manera en la que se definen las variables.
Las libras y los Fahrenheit no son menos precisos, pero fueron descartados en favor del sistema métrico. Un investigador debe justificar su escala de medición científica.
La operacionalización define el método de medición exacto utilizado y permite a otros científicos seguir exactamente la misma metodología. Un ejemplo de los peligros de la falta de operacionalización es el fracaso del Mars Climate Orbiter.
Este satélite tan costoso se perdió en algún lugar por encima de Marte y la misión fracasó por completo. La investigación posterior reveló que los ingenieros de la subcontratista, Lockheed, habían utilizado unidades imperiales en lugar de unidades métricas de fuerza.
Un fallo en la operacionalización significó que las unidades utilizadas durante la construcción y las simulaciones no estaban estandarizadas. Los ingenieros de EE.UU. utilizaron la libra fuerza, mientras que los demás ingenieros y diseñadores de software utilizaron correctamente Newtons metro.
Esto dio lugar a un enorme error en los cálculos de empuje y la nave terminó en una órbita más baja alrededor de Marte, ardiendo por la fricción atmosférica. Este fracaso en la operacionalización costó cientos de millones de dólares y se desperdiciaron años de planificación y construcción.
