Al momento de levantar información para querer describir o explicar un hecho, generalmente resultado de una intervención, necesitas variables. Dependerá del objetivo de tu proyecto cuáles serán las variables que necesitas para lograr describir los resultados de tu intervención. De ahí que no sea nada nuevo para ti los términos de variables cuantitativas y variables cualitativas.

Recordarás que una variable cuantitativa hace referencia a cualquier valor numérico y una variable cualitativa expresa una cualidad, categoría o característica. Hasta aquí todo muy claro, pero ahora, ¿cómo las variables ayudan a medir los resultados de mi intervención? Por sí solas no te darán la información que necesitas. Entonces, tendrás que acudir a los indicadores de estas variables, con los cuales podrás identificar las diferentes dimensiones de tus variables. Por ejemplo, si mi variable fuera la salud física, mi indicador se vería algo así: cantidad de veces que haces ejercicio por semana. Hay muchas formas de medir esa variable, pero será elección de tu equipo qué indicador usar.

En el ejemplo anterior se obtiene un valor cuantificable como respuesta, como lo sería: 3 veces por semana. Estos resultados son fáciles de usar al momento de querer empezar tu análisis de la intervención, sin embargo, no siempre vas a tener datos directamente cuantificables. Si en lugar de preguntar cantidad de veces de ejercicio por semana, preguntas: ¿consideras que haces mucho ejercicio? Ahora los resultados se verán muy diferentes porque las respuestas serán cualitativas: Sí o No. Y antes de que empiece tu búsqueda hacia puros indicadores cuantitativos y empieces a excluir los indicadores cualitativos, te comparto que éstos últimos también los puedes cuantificar.  Pero, ¿cómo?

El indicador cualitativo se basa en la percepción de la persona, depende del tipo de pregunta y de la cantidad de observaciones. Pero esa misma percepción puede cuantificarse si tu muestra tiene una cantidad de personas muy grande. Así las respuestas cualitativas de esa misma pregunta de percepción se pueden convertir en un resultado cuantitativo. Para dejar más claro lo antes mencionado recurro al siguiente ejemplo: Tienes toda la intención de lanzar un nuevo café aromatizado, pero aún no has decidido si combinar el aroma de tu café con vainilla o con canela. ¿Cómo medir la preferencia de tus clientes sobre un nuevo aroma para café?

Caso 1

Si le preguntas a una sola persona: ¿qué prefieres? ¿una taza de café con aroma a vainilla o una taza de café con aroma a canela? La respuesta será vainilla o canela, no hay forma de cuantificar su respuesta porque el dato que tienes no es un número. Sin embargo, si le preguntas a cien personas qué prefieren y al final tienes que 70 personas respondieron que prefieren aroma a canela, entonces es posible cuantificar que el 70% de las personas prefiere el aroma a canela porque tu muestra de población es grande.

Caso 2

Si le preguntas a una sola persona: Del 0 al 10, ¿qué tan probable es qué compres un café con aroma a vainilla? Y Del 0 al 10, ¿qué tan probable es qué compres un café con aroma a canela? La respuesta podría ser seis para vainilla y siete para canela, es decir; hay un 60% de compra si el aroma es de vainilla y hay un 70% de compra si el aroma es de canela. Debido al tipo de pregunta los datos que obtienes ya son números. No obstante, a pesar de tener datos cuantificables, sigue siendo una respuesta cualitativa por el simple hecho de ser una sola persona. En este caso, sigue siendo necesario tener una muestra representativa de personas.

¿Qué pasa si le pregunto a cien personas? Tus datos se tornan algo como esto; hay un 90% de compra en el 70% de las personas si el aroma es de canela. ¡OJO! El dato que necesitas medir es el 70% de las personas y no el 90% de probabilidad de compra. Es lo mismo que en el caso 1, donde lo que se mide es el dato de 70% de personas prefieren el aroma a canela y no mides la variable cualitativa canela.

A pesar de ser una respuesta de percepción, el hecho de que el 70% de una población de cien personas perciba que tiene un 90% de probabilidad de compra, lo convierte directamente en un dato cuantitativo porque la muestra estadística del universo completo es muy grande.

Por ende, antes de tu intervención es muy importante saber identificar con qué tipo de variables vas a trabajar para así diseñar indicadores que midan de la mejor manera la información que quieres levantar. A partir de esto, es posible medir los resultados y después puedes usar esos mismos indicadores para hacer otra medición en otro momento diferente en el tiempo. Si comparas los resultados del momento A con los resultados del momento B entre sí ya tienes la capacidad de ver el impacto de tu intervención. En conclusión el diseño de indicadores es un paso adelante hacia la medición de impacto de tu proyecto.

Escrito por Melissa Fernanda Juvera Sánchez