Metodologia De La Investigacion Social 1

CAPÍTULO I

LA INVESTGACIÓN SOCIAL

1. La investigación y sus características

La investigación científica se concibe como un proceso deliberado, racional/reflexivo, sistemático, metódico, controlado y crítico que persigue obtener nuevos conocimientos.

*Proceso deliberado: No se puede realizar de un día para el otro, Implica una serie de fases, pasos o etapas.

*Racionalidad/Reflexibilidad: Alude a los aspectos lógico-racionales que deben estar presentes en toda investigación, además el rol activo del investigador y el papel que se le asigna a la razón científica, que además de ser un instrumento, debe ser crítica, objetiva y sustantiva

*Control: Existen controles metodológicos, epistemológicos, filosóficos, sociales, políticos, éticos, internos al proceso de la investigación, a la comunidad científica, los controles externos que realizan los grupos de poder y de presión y los controles que ejerce la propia comunidad a través de la opinión pública y de los medios de comunicación. Finalmente atravesando todo lo mencionado, desde el comienzo hasta el final del proceso están los controles ético-morales

*Aspecto crítico: Porqué se elige un posible problema entre varios encierra un juicio de valor un "no estar de acuerdo", además toda investigación es crítica por su propia naturaleza. A investigación no debiera ser un proceso aislado sino formar parte de un proceso mayor llamado "Resolución de Problemas"

Problema: Se trata de la discrepancia entre dos modelos: uno ideal, "lo que se piensa que es" y otro real, "lo que es", cuando existe una divergencia entre ambos modelos se estaría frente a un problema cuyos requisitos son: Discrepancia significativa-Tener conocimiento del problema-Vislumbrar una posible solución

La identificación del problema de investigación y su formulación como tal, permite el inicio del proceso. Cuando se aborda una problemática teórica se desarrolla una investigación básica (apunta a la elaboración de grandes modelos teóricos) y cuando el problema es empírico la investigación se denomina aplicada (pretende resolver problemas concretos).

Como resultado de la investigación se obtendrá un diagnóstico, se entiende por éste a un cuadro de situación que informa sobre el estado del fenómeno a analizar, cuáles son los recursos reales, potenciales disponibles, viabilidad de las posibles soluciones describiendo cuáles son los elementos presentes y sus funciones (determinantes, causales, etc.).

2. La investigación y sus métodos

Proceso metódico: Toda investigación lo es, pero no significa que haya un camino predeterminado y menos uno único.

La palabra método significa "camino hacia" o "hacia la meta" para alcanzar un objetivo que es obtener un determinado conocimiento. Los métodos de investigación son formas de actuación para la producción y validación de los conocimientos; los de investigación se consideran científicos en la medida en que son aceptados y legitimados por la comunidad científica.

El análisis de cualquier método de los considerados científicos debe contemplar básicamente los siguientes aspectos:

2.1 Supuestos filosóficos-epistemológicos de los métodos científicos:

Se trata de un conjunto de presuposiciones que podrían servir para caracterizar cualquier paradigma y a todo método: supuestos básicos subyacentes /según Gouldner):

Presuposición ontológica: supuesto acerca de cómo es el mundo (caótico, ordenado, etc.) aceptado antes de cualquier investigación

Presuposición metodológica: existe un método con cuya aplicación se obtiene conocimiento

Presuposición lógica: afirmación de que hay reglas de inferencia que pueden ser aplicadas en el razonamiento científico y que no pueden cambiarse

Presuposición terminológica o conceptual: existen términos meta científicos como: teoría-evidencia-explicación, etc.

Presuposición gnoseológica: acerca de cómo es el proceso de conocimiento y la relación sujeto-objeto

Todos los métodos parten de este conjunto de suposiciones.

2.2 Contenidos formales y sustantivos de los métodos científicos:

Todo método prescribe un conjunto de reglas, procedimientos y pasos lógicos a seguir para formular y resolver un problema de investigación.

Existen dos caminos posibles para el desarrollo de las investigaciones teórico-empíricas:

Método inductivo: de lo particular a lo general, de lo concreto a lo abstracto, de las observaciones a la teoría, de lo singular a lo universal

Investigaciones (parten de) Conjunto representativo, observaciones o casos y por procedimientos de medición y muestreo (llegan a) Formulación de generalizaciones empíricas: hipótesis (luego) Mediante la construcción y el ordenamiento teórico conceptual se elabora una Hipótesis teórica

Método hipotético-deductivo: de lo general a lo particular, de lo abstracto a lo concreto, de lo universal a lo singular. Las investigaciones parten de una teoría (hipótesis teóricas) y por deducción lógica, desprenden hipótesis sustantivas o intermedias para luego, por procedimientos de interpretación (conceptualización), instrumentación (operacionalización/escalaje/medición), deducir consecuencias observacionales (hipótesis de trabajo empíricas) y por procedimiento de muestreo realizar la prueba de las mismas.

En ambos caminos se efectúan procedimientos de contrastación (verificación o falsación) para obtener evidencias que permitan rechazar, aceptar o reformular las hipótesis.

Ninguna investigación es exclusivamente deductiva o inductiva, sino que predomina uno de los dos tipos.

2.3 Características y elementos de los métodos científicos:

Problemático-hipotético: se basa en la formulación de problemas (preguntas) y en soluciones probables (respuestas).

Fáctico: referencia empírica, pero va más allá, porque interpreta los datos desde un marco teórico.

Trasciende los hechos: supera la mera apariencia.

Se vale de la contrastación empírica confronta con la realidad.

Teórico: supone siempre una teoría.

Crítico: auto correctivo y progresivo rechaza y ajusta permanentemente sus afirmaciones.

Sus proposiciones son generales: ignora los hechos aislados o

Únicos.

Aspira a lograr la mayor “objetividad posible”: procura alcanzar la verdad fáctica o "científica"

Analítico-sintético: deconstruye la realidad y luego la reconstruye, obteniendo una nueva visión global.

Circular: los enunciados teóricos se prueban mediante datos empíricos y éstos se analizan obre la base de los primeros.

Selectivos en un doble sentido: concentra su observación en los elementos más relevantes y luego en el análisis de los datos recogidos

Fomenta la intuición: la imaginación, la audacia y la creatividad.

Los métodos científicos se valen de un conjunto de elementos:

TEORÍA-HIPÓTESIS-VARIABLES-CATEGORÍAS-DIMENSIONES-INDICADORES-INDICES-OBSERVACIONES-CONCEPTOS-DEFINICIONES

3. La investigación y sus técnicas

Las técnicas son el "arte" de recorrer el camino que es el método. Son el conjunto de herramientas, instrumentos y operaciones que se utilizan para transitar cada paso que el método indique: son teoría en acción.

Las hay de construcción de índices, de muestreo, de recolección de datos, etc. y existen técnicas más adecuadas que otras dependiendo del tipo de estudio al que se hallan subordinadas.

4. Tipos de Investigación

Se pueden clasificar de diferentes maneras en función de un conjunto de criterios:

Naturaleza: refiere al material sobre el que se trabaja o que es el objeto de la

investigación; los estudios pueden ser TEÓRICOS, EMPÍRICOS o TEÓRICO-EMPÍRICOS. Son teóricas las investigaciones que se desarrollan en el plano de las ideas, como ser los trabajos bibliográficos y monográficos, análisis filosóficos, lógicos y epistemológicos. Los estudios empíricos se basan en el abordaje experiencial de cualquier fenómeno de la realidad, poseen igualmente un marco teórico. La mayoría de las investigaciones son Teórico-Empíricas.

Finalidad: se distinguen entre BASICAS, apuntan al desarrollo de grandes

teorías formales, sin pretensión de aplicar lo conocimientos obtenidos en forma inmediata, constituyen el fundamento de la mayoría de las investigaciones APLICADAS, que son aquellos estudios que se proponen solucionar problemas concretos o inmediatos. Tanto la investigación básica como la aplicada son "empíricas" aunque la primera sea predominantemente teórica por apuntar a elaborar teorías y la segunda predominantemente empírica por abordar problemas concretos.

Alcance temporal: remite a los momentos en que se efectúan las mediciones y a

los grupos involucrados por ellas: SINCRONICAS O SECCIONALES realizan el estudio en un único momento; DIACRÓNICAS O LONGITUDINALES implican dos o más mediciones en diferentes tiempos. Pueden ser retrospectivas (remiten al pasado) o prospectivas (apuntan a efectuar mediciones en el futuro).

También pueden ser de panel (se realizan a un mismo grupo) o de tendencia (observaciones en grupos diferentes).

Ambas pueden ser comparativas cuando se trabaje simultáneamente con dos o más grupos.

Tipo de estudio (profundidad): refiere a los diferentes niveles de análisis que,

de acuerdo con los objetivos que tengan las investigaciones, se agrupan en EXPLORATORIOS, responden a la pregunta ¿qué pasa? DESCRIPTIVOS ¿cómo, dónde, cuándo, con qué frecuencia pasa? EXPLICATIVOS ¿por qué pasa?

Amplitud: remite a los alcances de la investigación, al campo de estudio, al

contexto que se aborda con el análisis en cuestión: MACROSOCIALES, se estudia un grupo, institución, organización, etc. MICROSOCIALES se toma una sociedad en su conjunto o un sistema en su totalidad.

Fuente de datos: se trata de lo que provee la información necesaria para la

investigación; el origen de esos datos puede ser: PRIMARIOS, de primera mano, han sido recolectados directamente por los investigadores en su ámbito natural y a efectos de esa investigación; SECUNDARIOS, datos de segunda mano, han sido recogidos y procesados por otros o que han servido a otros estudios, pudiéndose ser internos (provienen de fuentes pertenecientes a la organización/institución para la que se investiga), externos (provienen de fuentes ajenas, por ejemplo una biblioteca). Las investigaciones pueden realizarse con datos primarios, secundarios o ser MIXTAS.

Características: de acuerdo con las características que asuma este proceso serán (forma de construcción de la realidad, conjunto de supuestos): CUALITATIVAS están orientadas a la comprensión de la perspectiva de los actores y a priorizar la significación de los resultados; CUANTITATIVAS: procuran describir y explicar las estructuras relacionales y enfatizar la representatividad estadística de la información.

Lo cualitativo, se presenta como subjetivo y lo cuantitativo como objetivo. Se trata de enfoques no excluyentes que se complementan en estudios CUALICUANTITATIVOS.

Marco: remite al lugar en el que se desarrolla el estudio: CAMPO, se abordan los fenómenos en su ámbito natural; LABORATORIO, se reproducen artificialmente en un ámbito que reúne condiciones similares a las reales.

CAPÍTULO II

DOS CONCEPCIONES DE LA INVESTIGACIÓN: EN UN SENTIDO AMPLIO Y EN UN SENTIDO RESTRINGIDO

La investigación se encuentra inserta en un proceso mayor denominado RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS que excede los límites de esta; a su vez los métodos y las técnicas se subordinan a la investigación.

Conceptualizaciones de la investigación.

Concepción en un sentido amplio y en un sentido restringido.

Ambas responden a tradiciones e intereses diferentes con consecuencias epistemológicas, metodológicas, filosóficas, ideológicas y éticas también diferentes.

Para analizar cada una se tomarán como ejes los CONTEXTOS Y LOS DISPOSITIVOS DE INVESTIGACIÓN, demostrando que la concepción restringida está incluida y subordinada a la ampliada.

1. Sobre los contextos de investigación

El contexto de descubrimiento se refiere a la producción del conocimiento en general (y científico en particular), formulación de hipótesis, hallazgo de una nueva idea, solución a un problema o invención de un concepto. Incluye circunstancias personales, valorativas, ideológicas, históricas y socioeconómicas. A este contexto se lo considera de índole empírico-descriptivo,

El contexto de justificación refiere al diseño de la prueba, a la validación de ese conocimiento o a la contrastación de la hipótesis, a los razonamientos, métodos, consecuencias observacionales y predicciones; es de naturaleza lógico-normativa. A partir de la década del 50´ se lo considera un momento más de la investigación (y no único como era antes) y también que la distinción entre contextos es arbitraria y sólo aceptable a los fines pedagógicos y analíticos.

Consideraciones:

* No existe un límite preciso entre la producción y la validación de los conocimientos, ni tampoco un orden cronológico ya que los contextos interactúan y se retroalimentan.

* Existen investigaciones en las que los conocimientos se producen al tiempo que se validan

* El contexto de descubrimiento también tiene lógica y metodología (inducción, comprensión, fundamentación, etc.) y en muchos casos son las mismas que en el contexto de justificación

* El contexto de justificación está sometido a las mismas influencias y condicionamientos que el contexto de descubrimiento.

* Ambos contextos merecen y deben ser tratados por la Epistemología, Sociología, Psicología, Filosofía, Historia y cualquier otra ciencia que tenga algo que decir.

* Los aspectos lógicos son una parte, y más pequeña aún, cuando se los reduce exclusivamente a la racionalidad hipotética deductiva.

* La investigación incluye todos los contextos, dos, tres, cuatro o los que sean y la distinción es arbitraria. Al ser una práctica social está sujeta a los mismos condicionamientos y a la vez condiciona y modifica la objetividad social en la que se desarrolla.

A la hora de analizar o evaluar debe tenerse en cuenta la totalidad del proceso –ampliado incluyendo sus posibles consecuencias- o simplemente la porción que remite al sentido restringido.

2. Tres dispositivos: diseño, proyecto y proceso de la investigación

Son dispositivos de investigación que tienen lógicas y racionalizaciones diferentes y hace a la distinción de las dos concepciones de la investigación: restringida y ampliada.

Diseño: diseñar una investigación implica un trabajo de reflexión previo a su realización. Supone planificar su implementación, reflexionar sobre el alcance de la misma, sobre cada uno de los pasos a seguir y sobre cada una de las decisiones a tomar. Es adelantarse mentalmente e imaginar las diferentes secuencias. El diseño no es equivalente a la investigación sino que es un ingrediente más ya que no garantiza el éxito de la investigación o la resolución del problema.

Proyecto: abarca otra porción y otro plano del proceso de investigación, refiere al conjunto de componentes que producen y regulan la información más adecuada para llevar a cabo una dirección y control eficaz del desarrollo del proceso. Se trata de información escrita y presentada de acuerdo a un formato establecido por un sistema regulador administrativo.

3. La lógica del proyecto obedece más a lo formal y burocrático contemplando aspectos del diseño y del proceso de investigación.

La lógica del diseño es más reducida y refiere a lo técnico- metodológico-operativo y rige la relación entre el cuerpo de conocimientos existentes (marco teórico), los procedimientos y herramientas, contemplando los diferentes criterios de demarcación, control y validez científica.

4. Principios y criterios operativos generales del diseño

El dominio de las técnicas del diseño contempla algunos principios:

* Conocimiento adecuado de la lógica del proceso, sus metodologías y técnicas y de los factores que puedan afectar su validez.

* Realismo para la adaptación a las cambiantes circunstancias de cada investigación.

* Imaginación para intuir todos los factores que pueden afectar la validez y para encontrar soluciones eficaces a los mismos.

* Flexibilidad o capacidad de adaptación del diseño inicial a las nuevas exigencias que el desarrollo de la investigación vaya manifestando.

El fin último de todo diseño es lograr la máxima validez posible, es decir, la correspondencia más ajustada de los resultados del estudio con la realidad.

Criterios de la validez:

Existen cuatro tipos de validez que suponen diferentes tipos o procedimientos de control de variables: eliminación, conversión a constantes, igualación, aleatorización, contrabalanceo, repetición, grupos testigos, etc.

Validez interna: el primer paso para controlar los posibles factores o variables

perturbadoras es conocer cuáles pueden ser. Por el número casi ilimitado se agrupan los casos de invalidación interna en las siguientes características genéricas:

Características iniciales y/o experiencia previa de las unidades de análisis. Acontecimientos externos a la investigación que tengan lugar durante el desarrollo de ésta. El proceso de maduración de los sujetos de la investigación. Los propios efectos reactivos de las diferentes técnicas de investigación, en especial los instrumentos de medición. El investigador como fuente de invalidación interna. La validez interna es un ideal al que hay que aproximarse y un diseño podrá tener mayor o menor validez interna que otro.

Validez externa: un diseño tiene validez externa cuando los resultados pueden

ser generalizados o inferidos estadísticamente a otras unidades de análisis/universo, a otros situaciones/contextos o a otros momentos/tiempos distintos de aquel en que se realizó la investigación.

En este sentido existen diferentes estrategias:

* Utilizar técnicas del muestreo probabilístico tanto para seleccionar unidades de análisis como contextos o mementos.

* Creación y selección deliberada de grupos heterogéneos de unidades de análisis, situaciones o tiempos.

* Tomar ejemplos/casos, muestras "ad hoc"# o determinar las características de aquellas unidades, contextos y momentos a los que se quiere generalizar (muestreo intencional, evaluado, racional o dirigido)

Validez de constructo: en la mayoría de las investigaciones –excepto las exclusivamente teóricas- se opera siempre en dos niveles diferentes. Un nivel teorético, abstracto poblado de conceptos y constructos. Un nivel de observables, de operaciones y de indicadores.

Ambos niveles están interrelacionados ya que se pretende que el nivel operacional traduzca al plano de la realidad el nivel teórico; pero esto por lo general resulta imperfecto puesto que se operacionaliza con ciertos grados de libertad ya que al medir una variable –especialmente compleja- no existe un único indicador o indicador sino que los referentes empíricos utilizados son una muestra de un universo posible de observables: todo indicador posee una determinada probabilidad de medir con éxito la variable en cuestión.

El problema de la validez de constructo es una cuestión de medición que se soluciona utilizando operacionalizaciones múltiples, incorporando todas las dimensiones del constructo investigado.

Validez estadística: El análisis de los datos de las investigaciones cuantitativas

supone el uso de recurso estadísticos para establecer relaciones entre variables.

En síntesis: existen cuatro criterios para analizar la validez de diseño que suelen resumirse en dos: interna (que incluye la validez de constructo) y externa (que incluye la validez estadística).

A priori el más importante es el de la validez interna ya que si no se pueden interpretar los resultados por no tener controladas las variables extrañas y/o hipótesis alternativas o no estar bien operacionalizadas las variables no puede hablarse de validez estadística.

No todo diseño debe comunicarse en el proyecto para no exponerse a que le "quiten" la idea.

Diseño, proyecto y proceso constituyen tres componentes de la investigación con sus lógicas respectivas, relativamente autónomas complementarios.

Capítulo III

EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

1. Pasos de la investigación

Toda investigación es un proceso y como tal supone un conjunto de pasos, etapas, fases, etc. Que se agrupan en un esquema metodológico que sirve de base para el diseño de la investigación. Dichos pasos no siguen un orden estricto ya que dos fases pueden llevarse a cabo al mismo tiempo, pero sí un orden lógico.

Esquema de ocho pasos: Selección del tema-Delimitación del tema-Formulación del problema-Reducción del problema a nivel empírico-Determinación de la unidades de análisis-Recolección de datos-Análisis de los datos-Elaboración del informe final.

2. Hacia la formulación del problema

2.1 La selección del tema

Seleccionar un tema es haber identificado un área o situación que pueda ser problematizada. Muchas veces para poder realizar este paso es necesario una primer evaluación. Esta elección suele estar condicionada por un conjunto de factores a saber:

Factor intelectual: la profesión o especialización del investigador puede hacerlo inclinar a problemáticas afines al ejercicio de su rol.

Factor ideológico: no solo político sino también filosófico, artístico, religioso y hasta sentimental/afectivo

Factor socio-histórico: remite a la posición del investigador en el espacio social y en el campo científico

Factor prestigio: algunas problemáticas son mejor valoradas que otras en el campo científico o pueden otorgar un mayor reconocimiento

Factor económico: se distinguen dos enfoques: costo-financiación, relacionado con quién financia la investigación y el rédito o beneficios relacionado con la perspectiva del investigador y ola de quién financia la investigación

Factor grupos de poder y/o de presión: que pueden favorecer u obstaculizar que se investiguen ciertos temas

Facto contexto: la propia situación en la que está inmerso el investigador y que muchas veces puede imponer el tema

2.2 Delimitación del tema

La selección del tema es la IDEOTA de lo que se pretende investigar, pero se debe circunscribir al campo de análisis y especificar el objeto de estudio en términos teóricos, metodológicos y empíricos; para esto existen algunas ESTRATEGIAS PARA LA DELIMITACIÓN DEL TEMA:

Contextualizar la investigación: acotarla temporal, espacial y socio-demográficamente, introduciendo variables contextuales (constantes y/o comparativas: contextual temporal, contextual espacial, contextual demográfica, contextual sociocultural)

Torbellino de ideas: se trata de descomponer el tema elegido en sus diferentes aspectos, analizar sus posibles relaciones, formular interrogantes y sugerir respuestas, evaluar cómo abordarlo, etc. Para poder seleccionar algunos y descartar otros; así se podrá formular el problema de investigación y definir los objetivos de la misma

Ayudas metodológicas: se trata de un conjunto de herramientas útiles cuando no hay un conocimiento adecuado del tema.

Éstas son:

La revisión bibliográfica: consiste en llevar a cabo una consulta de la literatura existente sobre el tema: libros, artículos periodísticos, conferencias, etc.

La revisión de experiencias: la consulta se realiza a especialistas, idóneos, profesionales y a todo aquel que posea algún conocimiento sobre el tema

La experiencia de campo: consiste en tomar contacto con el lugar donde se piensa llevar a cabo la investigación y esto permitirá: a) asegurarse el acceso al lugar, b) conocer e iniciar los trámites burocráticos, si fueren necesarios, c) evaluar los recursos necesarios (temporales, económicos, técnicos, intelectuales, humanos, etc.

2.3 Sobre cómo surgen y se justifican las “ideas” de la investigación

Las "ideas" (dudas, problemas, preguntas, hipótesis, cuestiones, etc.) de la investigación encuentran su fuente de inspiración en:

- El capital cultura/académico/teórico del investigador

- Su marco ideológico/valorativo

- Su interés económico/simbólico/cultural/social

- Revisión bibliográfica

- Su experiencia/trayectoria/años de trabajo, etc.

- El/los paradigmas existentes

- Las contradicciones existentes entre los hechos y las teorías existentes

- El contexto socio/histórico, las relaciones de poder existentes, la historia, etc. entre otras fuentes.

La teoría es el origen de cualquier proceso de investigación; se manifiesta a través de los conceptos, hipótesis, proposiciones, leyes, etc. Y a través de ellas se avala la decisión de investigar, nutre y orienta la experiencia del investigador, constituye el núcleo fuerte de cualquier paradigma, etc. Y es también ella la que justifica las ideas de la investigación. Es la caja de herramientas conceptuales, la que respalda las hipótesis de trabajo, define estrategias metodológicas, etc.

Capitulo IV

El problema de la investigación

Problema: consiste en una pregunta o interrogante que se le hace a la realidad para iniciar una investigación. Básicamente se entiende por problema (en general) la discrepancia entre dos modelos: uno real y otro ideal.

Los problemas de la investigación están relacionados con los conocimientos previos de los investigadores, estos pueden ser ordenados, experimentados o más o menos difusos y poco precisos: refiere a lo que se sabe y lo que no. El problema consiste en una discrepancia referida siempre a una teoría  lo que se sabe de la realidad. Son enunciados sobre la realidad.

Teoría: “conjunto de proposiciones ordenadas, sistemáticas, que expresan relaciones entre las características de los fenómenos, con el objetivo de explicarlos”

Teorías científicas: concepción sintáctica y concepción semántica.

Componentes de las teorías

Modelos: esquemas, maneras de explicar las teorías, acercando la teoría a la realidad de la que es modelo (formal), utilizando lenguaje formal y simbolismo. El material son realizaciones en un medio físico.

Hipótesis: enunciados conjetúrales que representan relaciones entre propiedades, orientan la búsqueda de la información para poner a prueba lo que afirman.

Leyes: son hipótesis que habiendo sido sometidas a constatación pasaron con éxito la prueba.

Los conceptos: forma lingüística que define cada objeto, propiedad o relación “idea general o abstracta”. Representación mental del objeto.

Realidad y base empírica: real no es solo lo que se presenta a los sentidos. La base empírica es el conjunto de conocimientos previos. Técnicas e instrumentos de la observación frente a los que se ponen a prueba las ideas en forma de hipótesis.

Marco teórico de la investigación

Es la expresión clara y sintética de los conocimientos que sobre aspectos relacionados con el problema elegido se han alcanzado y las definiciones teóricas que se adoptarán.

Exposición resumida y adecuada de los conceptos, modelos, hipótesis generales y categorías de análisis de teorías ya existentes que se utilizarán en la indagación.

Fuente u orígenes de los problemas de investigación

*Ausencia de explicación ausencia de explicación para una zona de la realidad.

*Contradicción entre teoría y observación anomalías entre las teorías existentes y nuevas observaciones (nuevos problemas).

*Contradicción entre teorías que explican un mismo fenómeno de manera diferente.

Condiciones de los problemas

Preguntas que contribuyen a formular el problema:

1. ¿Cuál es el problema? ¿Qué se quiere averiguar?

2. ¿Cuál es el fenómeno a investigar? ¿Cómo se define?

3. ¿En qué objetos se manifiestan los fenómenos?

4. ¿Dónde suceden los fenómenos a investigar?

5. ¿Cuándo suceden los fenómenos?

6. ¿A qué se parecen?

7. ¿Son observables? ¿Cómo se observan?

8. ¿A qué clase/ conjunto pertenecen?

9. ¿Con qué otro fenómeno se vincula? Hasta acá: fase exploratoria

10. ¿Cuáles son los factores, partes o elementos relevantes (variables)?

11. ¿Son mensurables los fenómenos estudiados?

12. ¿Cómo se miden?

13. ¿Existe relación entre los factores (variables?

14. ¿Cómo es la relación entre los factores?

15. ¿Cuáles son los factores determinantes (variables independientes)? Hasta acá fase descriptiva

16. ¿De dónde proviene?

17. ¿A dónde se dirige?

Formulación de objetivos

Implica definir que información se obtendrá como resultado del trabajo.

Generales: buscan responder al interrogante inicial, principales

Específicos: información para resolver otras preguntas relacionadas con el objetivo general

Filosóficas: respuestas a exigencias profundas del espíritu humano

Formales: ¿cómo se aplica una regla del pensamiento?

Empíricas: se responden aportando datos concretos

Sintáctica: cálculo lógico con interpretación empírica

Semántica: sistema de ideas formadas por conjuntos de leyes o enunciados teóricos

*Debe plantear un interrogante acerca de un sector de la realidad

*Los problemas deben estar formulados de manera clara

*La investigación científica trata sobre lo que existe

*Los fenómenos y los componentes de los mismos deben poder ser observados, contrastados y/o verificados con la realidad

*No deben referirse a casos únicos o aislados

*Debe ser original, presentar novedad o enfoque nuevo

*Ubicar el problema en una o varias disciplinas

Capitulo V

LAS HIPÓTESIS EN LA INVESTGACIÓN CIENTÍFICA

El objetivo de la investigación científica es explicar los fenómenos y problemas de cualquier campo del conocimiento y esta explicación supone llegar al conocimiento de sus causas o demostrar a qué leyes obedece; para esto se utilizan teorías e hipótesis.

Teoría: conjunto de hipótesis relacionadas coherentemente entre sí y que dan respuesta a un problema o conjunto de problemas en un campo específico del conocimiento científico.

Hipótesis:

Etimología: Se trata de una posible respuesta a un problema formulado y son básicas en toda investigación científica.

Hipo: debajo

Thesis: lo que se pone o se ubica. Entonces puede decirse que se trata de aquello que subyace o se supone

El papel de las hipótesis en los pasos de una investigación:

1. Elección del problema a investigar

2. Recopilación de documentación y definición del problema

3. Elaboración del marco teórico y formulación del hipótesis

4. Deducir y desarrollar consecuencias lógicas y/u observaciones de las hipótesis

5. Definir el diseño de la verificación de hipótesis y el procedimiento para su prueba

6. Puesta a prueba de las hipótesis a través de sus consecuencias observacionales-empíricas

7. Establecimiento de conclusiones o resultados de la investigación

8. Extender las conclusiones o generalizar los resultados

La hipótesis es una herramienta indispensable en toda investigación científica, aun tratándose de una conjetura.

Las hipótesis surgen, generalmente, durante el proceso de planteo del problema a partir de la revisión bibliográfica relacionada con el mismo, de análisis de investigaciones preexistentes o de opiniones expresadas por expertos. Cuando no se dispone de un cuerpo teórico se deben plantear hipótesis personales producto de la observación, del razonamiento, la intuición y/o la analogía. No se debe descartar la literatura en general (novelas, ensayos, etc.)

Definiciones

Hipótesis científica: se trata de enunciados o proposiciones teóricas no verificadas, referidas a variables o relaciones entre variables que dan cuenta del orden, causa o asociación bajo la que se encuentran los fenómenos o problemas, referidos a las unidades de análisis.

Proposición: es un enunciado de base lógica o empírica compuesto por conceptos.

Conceptos: alude a la representación mental de un objeto, situación o fenómeno.

Variable: es todo concepto que puede asumir distintos valores, características o atributos susceptibles de medirse.

Condiciones (requisitos) que deben presentar las hipótesis

Para que una hipótesis sea científica debe cumplir los siguientes requisitos:

- Deben ser conceptualmente claras y fácilmente comprensibles

- Los conceptos usados deben tener vinculación con la realidad empírica

- Las variables que contienen deben ser susceptibles de verificación o refutación mediante el uso de técnicas asequibles

- Las mismas deben ser específicas y concretas, porque si fuesen amplias y generales no podrían verificarse directamente

- Deben estar conectadas con teorías precedentes

- Deben tener cierto alcance general

- Deben ofrecer una respuesta probable al problema o fenómeno bajo estudio

- Sus términos o variables deben ser susceptibles de operacionalización, esto es, que las mismas deben contener un referente empírico que permita contrastarlas en la experiencia o en la realidad (contrastar empíricamente)

Clasificación de las hipótesis

Para esta clasificación se tienen en cuenta los siguientes criterios:

A. Según su función

B. Según el nexo que se establece entre las variables

C. Según la cantidad de variables que contiene la hipótesis

D. Según su planteo temporal respecto de cuando se produce el hecho del que dan cuenta

E. Según la direccionalidad de las variables

F. Según su calidad de hipótesis nula

A. Clasificación según su función

Aquí se tiene en cuenta el papel que dentro de ellas tienen las variables con respecto a los planos teóricos y empíricos y su relación dentro de una investigación:

• Hipótesis teóricas o generales: tienen un alto contenido de abstracción. Se elaboran con variables conceptuales que no contienen referentes empíricos o vinculados con la realidad

• Hipótesis intermedias o sustantivas: establecen relaciones de intermediación o interconexión entre la teoría y el campo empírico. Relacionan variables conceptuales o generales

• Hipótesis de trabajo o empíricas: constituidas a partir de definiciones operacionales o indicadores, contrastables y mensurables, utilizadas en una investigación concreta

• Hipótesis de generalización: permiten extender conclusiones tomadas para las muestras al conjunto o población de sujetos o fenómenos

En la investigación científica las hipótesis de alto nivel teórico no pueden ponerse a prueba directamente, por lo tanto de ellas deben derivarse lógicamente consecuencias observables que son las que al final se contrastan empíricamente. Este proceso se denomina operacionalización de variables.

B. Clasificación según el nexo que liga las variables:

• Hipótesis descriptivas: señalan las características de un fenómeno sin establecer relaciones causales entre sus variables. Pueden ser a su vez:

• Asociativas: plantean relaciones no paramétricas entre las variables que las componen (variables cualitativas).

• Correlacionales: plantean la existencia de relaciones de tipo estadístico entre variables cuantitativas y cualitativas.

• Hipótesis explicativas: dan cuenta del porqué o causas de los fenómenos. Se subdividen en:

• Causales o determinísticas: plantean la existencia de una relación causa-efecto

• Probabilísticas: se trata de hipótesis explicativas o causales “probables”: si X entonces Y

• Contingentes: si X entonces Y, pero solo si Z

• Predictivas: permiten anticipar con algún grado de certeza el comportamiento de ciertas variables:

 Las fundadas en leyes teóricas

 Las fundadas en acumulación de datos empíricos

C. Clasificación según la cantidad de variables que contiene:

• Univariada: una variables

• Bivariada: posee dos variables

• Multivariada: posee tres o más variables

D. Clasificación según su planteo temporal respecto del acaecimiento del hecho del que dan cuenta:

• Ante facto: planteadas antes de que ocurra el hecho

• Post facto: predictivas, se conjetura acerca de cómo van a ocurrir los hechos (frente a una futura elección se formula cómo votarán los electores)

E. Clasificación según la direccionalidad de las variables en las hipótesis:

• Unidireccionales o asimétricas

• Bidireccionales o simétricas (son reversibles ya que relación de influencia es recíproca por ser interdependientes; deben se coetáneas, es decir, coexistir temporal y lógicamente)

F. Clasificación según su condición de hipótesis nula:

Son aquellas que en el contexto de investigación y teniendo en cuenta el principio de refutabilidad, el investigador desarrolla para tratar de demostrar que no se verifican: no se puede refutar.

Las hipótesis se pueden formular por:

• Paralelismo afirman la relación directamente proporcional con variables (+ edad+ experiencia)

• Oposición relación inversamente proporcional (+ edad – resistencia física)

• En términos Recapitulativos: para dar cuenta de un mismo hecho menciona distintas variables que podrán incidir simultáneamente o no en dicho hecho (la opinión sobre el aborto varía según sexo, edad, tenencia o no de hijos: se influencian simultáneamente)

Capítulo VI

SOBRE VARIABLES INDICADORES E INDICES

1. De los conceptos y definiciones

Concepto: se trata de una abstracción; es una construcción mental; es una idea que se tiene acerca de algo. Conceptualizar significa captar la esencia del fenómeno, es decir, abstraer aquellas características, particularidades, atributos que permitan agrupar bajo un mismo nombre a un conjunto de fenómenos.

Todo concepto supone dos elementos:

1. Un simbolismo gramatical: que es el término; el nombre elegido para designar el concepto “el definiendum”

2. Su definición, el significado: el alcance de dicho término “el definiens”

Se tendrán en cuenta 4 tipos de definiciones: 2 de naturaleza teórica (nominal y real) y 2 de naturaleza empírica (ostensiva y operacional):

1. Definición nominal: explica el significado apelando a otros términos ya conocidos; refiere a la etimología de la palabra. Clásica definición de diccionario

2. Definición real o conceptual: es más específica, enuncia las propiedades esenciales del objeto. Este tipo de definición se haya inserta en una determinada teoría o marco teórico

3. Definición ostensiva: explica el significado apelando a gesticulaciones o a ejemplos concretos del fenómeno

4. Definición operacional: es una definición de trabajo; informa acerca de cuáles son los procedimientos para la medición del concepto o provee de referentes empíricos (indicadores)

2. Sobre variables

- Son los términos constitutivos de las hipótesis

- Son conceptos “constantes”: fijos a lo largo de toda la investigación, como las variables contextuales (Tc)

- Son conceptos que asumen diferentes valores

- Refieren a propiedades, atributos, características, magnitudes, etc.

- Se utilizan para designar aspectos discernibles de un objeto de estudio, predicar acerca de un comportamiento, etc.

Los valores que asumen las variables se denominan “categorías”, siendo éstas distintas alternativas que presentan las variables (variable: edad, categoría hasta 25/26 a 30/31 años o más)

3. Sistema de categorías o categorización de las variables

Las variables son conceptos que asumen diferentes valores, esos valores se denominan categorías, es decir que son distintas alternativas que presenta una variable: Ej. Variable Estado Civil Categorías soltero/casado/viudo/divorciado/separado

3.1 Principios que rigen la categorización de una variable

Exhaustividad: se deben contemplar todas las posibilidades de variación para que ningún elemento quede excluido (hasta tal…. + de… - de…)

Exclusividad: las categorías de una variable deben ser mutuamente excluyentes, de manera que una misma unidad de análisis no pueda ser ubicada en dos categorías simultáneamente (si la variable es edad no es correcto categorizar hasta 20 años de 20 a 25 años lo correcto es de 21 a 25 años)

3.2 Factores que inciden en la categorización

Además de los principios existen factores de los cuales depende la categorización:

- El grado de discriminación deseado para estudiar la población en cuestión (no es igual BAJO/MEDIO/ALTO que MUY BAJO/ BAJO/MEDIO/ALTO/MUY ALTO)

- El tamaño del universo o de la muestra: el número de categorías debe adecuarse a las unidades de análisis

- Si es pertinente la neutralidad, el número de categorías será impar

- La cantidad de categorías “positivas” y “negativas” debe ser similar (es incorrecto por Ej.: EXCELENTE/MUY BUENO/BUENO/REGULAR/MALO)

- La linealidad de continuo: la naturaleza de los elementos estudiados debe ser la misma (es incorrecto categorizar MUY CONFLICTIVO/DESAGRADABLE)

- Conceptualización de la variable y su adaptación al contexto cultural

- Especificar la variable (por Ej. llamarla “estado civil legal”)

- Debe existir relación entre la conceptualización y/o categorización y el modelo teórico

- Características “objetivas” del contexto de investigación (por ej nacionalidad en Argentina sería argentino/peruano/boliviano y no “noruego”)

- Acceder a determinadas unidades de análisis y/o información (por ej NSE; índice ABC/C/DCE que se utilizan en las investigaciones de mercado/marketing/publicidad)

- La categorización depende de cómo ha sido formulada la hipótesis

- Las categorías de las variables dependen de su naturaleza: cualitativa o cuantitativa

4. Niveles de medición de variables

Cuando se categoriza se construye una escala (instrumento de medición para ordenar a lo largo de un continuo)

- Escala nominal: clasifica los elementos estudiados según semejanzas y diferencias (por Ej. religión: católico/protestante/ateo)

- Escala ordinal: además de clasificar como nominal jerarquiza mayor o menor por Ej. Nivel Socio-económico: NSE

- Escala intervalar: además de las características de la escala nominal y ordinal, dan información acerca de la distancia existente entre una posición y la otra de la escala (no solo mayor o menor sino cuánto mayor). La diferencia es el punto de origen empleado o sea el tipo de “0” (cero). En esta escala es un 0 arbitrario (por Ej. El nacimiento de Cristo no implica ausencia de historia antes)

- Escala racional: es igual a la intervalar solo que el “0” utilizado es absoluto (por Ej. la escala del velocímetro, de la balanza o del sistema métrico)

Comentarios:

- el hecho de que las posiciones de la escala estén numeradas no significan que sea intervalar o racional (por Ej. la escala de calificaciones 1 a 10 es ordinal)

- que el “0” no esté explicitado no significa que no existe (Ej.: el nivel de ingresos hasta 500)

- que ninguna unidad de análisis asuma o pueda asumir el valor “0” no implica que este sea arbitrario (por Ej. el nivel de ingreso el “0” es absoluto en sus ingresos)

- una misma variable puede ser caracterizada con diferentes niveles de medición, lo correcto es emplear la escala que brinde mayor información (en lugar de poco/mucho  1 a 10/ 11 a 20 etc.)

5. Clasificación de variables

5.1 Según su naturaleza

Refiere a lo que una variable mide características de las unidades de análisis:

Cuantitativas: miden cantidades, magnitudes según el valor que asuman son:

- continuas: pueden tomar cualquier valor o se pueden fraccionar (peso- altura)

- discretas: solo asumen valores enteros (cantidad de hijos, materias aprobadas)

Cualitativas: miden los atributos (ocupación- religión, etc.)

Comentarios:

• el hecho de que una variable pueda expresarse con una escala numérica no significa necesariamente que sea cualitativa porque puede tratarse de una variable cualitativa cuantificada ( por Ej. grado de conocimiento medido en calificación numérica)

• La definición de la naturaleza de una variable, a veces, depende de su operacionalización: algunas variables que al principio eran cualitativas, luego de su “ instrumentación” termina siendo “cuantitativa” ya que a efectos de su medición se emplea indicadores cuantitativos (por Ej. cuando se operacionaliza el nivel de capacitación por la cantidad de cursos realizados)

• Existen variables que por su grado de complejidad o por su operacionalización contienen indicadores continuos y discretos, aquí las variables serán cuantitativas discretas, solo si se consideran los valores de los índices serán cuantitativas continuas (por Ej. NSE medida por el nivel de remuneración y cantidad de propiedades)

• Las variables cuantitativas (continuas o discretas) pueden subdividirse en agrupadas (0/1a3/4a6) y no agrupadas (0/1/2/3/4/5)

Cuali-cuantitativas: por su concepto y/o operacionalización se refiere a aspectos cualitativos como cuantitativos: miden atributos como magnitudes

5.2 Según la función que cumple en la hipótesis o en el análisis del problema

El papel que la variable desempeña o posición que se le asigna depende de un conjunto de factores:

- el ordenamiento temporal de las variables

- el tipo de hipótesis y la manera de su formulación

- el marco teórico

- las evidencias que se obtengan de las observaciones pertinentes realizadas

- el posterior análisis de los datos con el uso de los coeficientes estadísticos

Ninguna función es “a priori” siempre se trata de posiciones relativas y que a lo largo de la investigación pueden cambiar.

Independientes: “X” cumplen la función de “supuesto efecto”, factor determinante o elemento explicativo

Dependientes: “Y” actúa como “supuesto efecto” factor determinado o elemento explicado: varía en función de “X” que antecede a “Y” X Y

Contextuales: “Tc” refieren a campos, espacios o marcos; pueden ser geográficas, históricas o sociodemográficas Tc X Y

- Constantes: se utilizan para acotar o delimitar el campo de estudio

- Comparativas: establecen diferentes campos o escenarios colectivos en los que las problemáticas que se estudian pueden (o no) presentar características distintas (deben asumir como mínimo 2 categorías)

Antecedentes: “Ta” se posicionan con anterioridad a la variable “X” pueden incidir en la relación entre “X” e “Y” actuando sobre alguna de ellas o ambas Ta X Y

Intervinientes:”T” se posiciona temporalmente entre X e Y actuando como un nexo: posibilita u obstaculiza su relación X Ti Y

Las variables guardan entre sí cierto ordenamiento temporal:

Tc Ta X Ti Y

La causa nunca puede producirse con posterioridad al supuesto efecto o la variable y presentarse con anterioridad a Tc o Ta

Las variables base, estructurales o clasificatorias (género- edad- clase social- nivel de educación- etc.) difieren de las variables actitudinales o ideológicas (predisposiciones, opiniones, percepciones, valoraciones) cuando se relacionan en una hipótesis; las primeras ejercen un rol determinante o explicativo cuando la perspectiva es macro social, las segundas son dependientes o en caso de hipótesis multivariadas.

5.3 Según su grado de complejidad

Remite a las categorías que asume su operacionalización o a los procedimientos para su medición, con el grado de abstracción que tenga la variable. Se clasifican en:

Simples: a los efectos de su medición presentan un único aspecto y requieren un solo indicador (Ej.: sexo, edad, se lo caracteriza en intervalos etarios)

Complejas: a efectos de su medición presentan diferentes aspectos o requieren de más de un indicador; esos aspectos son DIMENSIONES (o sub variables)

1º paso descomponer en dimensiones

2º paso descomponer (si es necesario) en subdimensiones

3º paso a cada dimensión o subdimensión se le asignan los indicadores correspondientes que tendrán sus respectivas categorías

Variable compleja (descomposición)

Dimensión – Subdimensión – índices - Categorías

Indicador: referente empírico de las variables; “observables” a través de cualquiera de los sentidos; son variables concretas que traducen otras variables abstractas al plano de la realidad. Son elementos empíricos que permitirán ubicar cada unidad de análisis en una determinada categoría. Para reconstruir la variable se elabora un índice.

Variable Compleja

Dimensión 1 Dimensión 2 Dimensión 3

Subdimensión 2.1 Subdimensión 2.2

Indic. 1.1 Indic. 1.2 Indic. 2.1 Indic. 2.2 Indic. 3.1 Indic. 3.2

ABC ABC ABC ABC ABC ABC

Indic.: indicadores

ABC: categorías de los indicadores

Índice:

- Un indicador complejo que reconstruye la variable, permite hacer la síntesis o el resumen de la variable

- Una medida cuantitativa que permite combinar diferentes dimensiones y/o indicadores, asignándoles a cada unidad de análisis un único valor para ubicar en una determinada categoría de la variable compleja

- Permite cuantificar aspectos cualitativos de la variable, expresa a amplitud de la variable

- Es el resultante de la sumatoria de los puntajes otorgados a las categorías de los indicadores de las diferentes dimensiones de la variable compleja

Clasificación de índices:

Según el tipo de puntaje que se utilice:

No ponderados: se le adjudica el mismo peso relativo o misma participación en la variables; igual dimensión tendrá igual cantidad de indicadores y estos el mismo número de categorías, igual puntaje mínimo y máximo

Ponderados: cuando se le asigna (voluntariamente o no) a una dimensión, indicador o categorías del indicador un mayor peso relativo en el campo total de la variable o en los parciales de las dimensiones o indicadores; para ponderar los índices se utiliza una justificación metodológica o teórica, o teniendo en cuenta criterios empíricos de representatividad

Ponderados Simples: utilizan valores absolutos (enteros o con decimales) empleando o no el “0” inicial, por lo tanto la amplitud del índice y sus puntajes mínimo y máximo varían para cada variable

Ponderados porcentuales: se construyen con valores relativos (enteros o con decimales) y en todos los casos el “0” es inicial

- Así todas las variables se miden con la misma escala numérica (0 a 100), lo que hace posible las comparaciones.

- Ya familiarizado con su uso es más fácil establecer, a priori, las amplitudes de las categorías de la variable compleja.

- Se visualiza la participación que cada dimensión y/o indicador tiene en la variable

- Permite intercambiar diferentes indicadores sin modificar la amplitud de la variable o la dimensión

- Posibilita compensar la desigualdad en el número de categorías por indicador.

5.3.1 Pasos para la construcción de un índice porcentual

Ejemplo con la variable compleja NIVEL SOCIO ECONÓMICO:

Bajo

NSC Medio

Alto

Dimensión Social 40% Dimensión económica 60%

Fórmula: Puntaje máximo (asignado al indicador)= 30=3

Cantidad de categorías – 1 10

Versión definitiva del índice estableciendo los límites numéricos o amplitud de cada categoría de la variable compleja:

Amplitud de categoría= Límite superior – Límite inferior + 1 = 100-0+1= 33.66

Número de categorías de la variable compleja 3 (NSE: B-M-A)

Límite superior: es la sumatoria del mayor puntaje asignado a cada indicador.

Límite inferior: es la sumatoria del menor puntaje adjudicado a cada indicador

+1: para garantizar que se tenga en cuenta que al límite inferior hay que contarlo como un valor posible.

Gráfico 0 32.6/32.67 66.33/ 66.34 100

NSE Bajo Medio Alto

Redondeando 0 32/33 67/68 100

NSE B M A

Los límites de la categoría no deben superponerse (principio de exclusividad) si es de 32.66 luego es de 32.67.

El criterio empírico o estadístico reconoce dos alternativas:

1. Determinar los rasgos “a priori” según parámetros conocidos

2. Establece los intervalos a posteriori, en función de la distribución obtenida en la muestra analizada

No siempre existe correlación o asociación positiva entre los distintos indicadores de la variable compleja (por ejemplo: no siempre los mejores instruidos perciben los mejores salarios).

6. Validez y confiabilidad de las mediciones

Ningún indicador garantiza la total y absoluta certeza de medir de totalmente satisfactoria de medir una variable y esta probabilidad varía según cuál sea el o los indicadores que se utilicen. En términos generales un indicador es válido cuando mide lo que afirma medir. Existen dos tipos de validez:

Validez interna, teórica o lógica: cuando hay una adecuada conceptualización y operacionalización de la variable y además correspondencia entre ambas. Cuando la definición operacional contempla y cubre todos los aspectos mencionados en la definición real.

Validez externa, empírica o pragmática: se refiere básicamente a la confianza o veracidad de la fuente de información.

Un indicador o instrumento de medición es confiable cuando, administrado sucesivamente a una misma muestra o población y sin que hayan cambiado las condiciones iniciales, reproduce los mismos resultados, también cuando provee datos o registros no ambiguos.

El término confiabilidad involucra cuatro medidas:

1. La congruencia de varios indicadores: la medida en que varios indicadores miden la misma cosa

2. La precisión de un instrumento: el indicador produce registros consistentes para un observador

3. La objetividad del instrumento: varios investigadores obtienen los mismos resultados

4. La constancia: el objeto medido no varía

La confiabilidad es también es una condición para que exista validez. Un instrumento poco confiable seguramente no resultará válido, pero no sirve de nada que sea confiable si no mide lo que se pretende medir. Bajo- Medio- Alto

CAPÍTULO VIII

EL UNIVERSO DE ESTUDIO Y LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Las unidades de análisis son la población objeto de estudio, sobre quienes recae la investigación, para luego decidir cuántos casos se van a trabajar: si con la totalidad de esa población o sólo con una parte de la misma.

Universo de estudio o población se trata de:

- El conjunto total de elementos que constituyen un área de interés analítico

- Un conjunto de unidades para las que se desea obtener información

Está conformado por todos aquellos casos o elementos pasibles de ser estudiados en la investigación, por todos aquellos elementos que son alcanzados por variables de la investigación.

De acuerdo a la cantidad de elementos que lo componen se distinguen entre:

Universos finitos: hasta 100.000 de unidades de análisis

Universos infinitos: + de 100 .000 unidades de análisis.

A cada elemento que lo conforma se lo llama unidades de análisis o de observación (unidades elementales sobre las que se busca información), que no necesariamente son individuos, pueden ser grupos, empresas, material publicitario, etc.

Puede ocurrir que las unidades de análisis (U.A) no sean quienes den testimonio de sí mismas por diversos motivos, en estos casos se debe recurrir a unidades de información (U.I).

De acuerdo a las características que presentan las unidades de análisis, se distinguen:

Universo homogéneo: es aquel que no presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

Universo heterogéneo: presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

A priori, ningún universo es homogéneo ni heterogéneo, esto dependerá de cómo haya sido definido, de las variables a relevar y de los objetivos de la investigación.

Cuando se ha definido el universo de estudio se deberá decidir si se trabaja con la totalidad, lo que constituye un censo o sólo con una porción o parte, entonces se dirá que se ha tomado una muestra: se trata de un subconjunto del conjunto total o universo, que se presume es representativo, es decir que puede reflejar lo más exactamente posible las características del universo. Una muestra será una parte del universo de estudio que será sometida a observación con la finalidad de alcanzar información respecto del universo del cual ha sido extraída.

Si los procedimientos efectuados para tomar la muestra han sido correctos, los resultados obtenidos podrán ser extensivos o válidos para el universo en cuestión.

En esta etapa son fundamentales los aportes de las estadísticas, herramienta imprescindible a lo largo del proceso de investigación. Se define como “la ciencia de las regularidades que se observan en un conjunto de fenómenos” y como “la colección de métodos científicos que permiten el análisis e interpretación de la información numérica”.

Se divide en dos ramas:

Estadística descriptiva: brinda los instrumentos para organizar y sintetizar las observaciones obtenidas

Estadística inferencial: basándose en la “teoría de la probabilidades”, tiene como objetivo fijar los procedimientos a través de los cuales es posible inferir los resultados o características de una muestra sobre la población de la cual ha sido extraída.

Los valores obtenidos a partir de una muestra se denominan indicadores estadísticos y en función de ellos se estiman los parámetros poblacionales.

¬x: representa la media de la muestra

Ventajas y desventajas en la aplicación de los censos y las muestras censos

La primer ventaja de realizar un censo radica en la confianza y exactitud de los resultados por trabajar con la totalidad de elementos que componen el universo.

Desventajas:

- Es más costoso

- Dificulta la realización de estudios profundos

- Exige movilización de recursos (humanos y materiales)

- El procesamiento de la información obtenida en el trabajo de campo es prolongado

Muestras:

Ventajas:

- Es menos costosa que el censo

- Permite realizar estudios profundos

- Supone ahorro de tiempo

Desventajas: Tomar una muestra lleva a optar por diseños muchas veces complejos. La decisión del tamaño del universo.

Diseño de la muestra

Incluye:

• Definir la población de estudio

• Obtener , si es necesario, el marco muestral

• Elegir la técnica de muestreo adecuada para la investigación

• Decidir sobre el error estadístico y el tamaño de la muestra

Marco muestral

Es la base de la muestra; está compuesto por una serie de datos secundarios o características (generalmente en forma de listado) de los elementos que componen el universo y que permitirán su identificación. Debe contener la información necesaria para la identificación de las unidades de análisis y su correcta selección (nombre, apellido, edad, sexo, etc.).

En términos del marco muestral debe hacerse una distinción entre:

Universo general o teórico: sobre el que se desean generalizar los resultados de la investigación, población abstracta

Universo de trabajo o empírico: del que se extrae concretamente la muestra (la totalidad de los elementos que contiene el marco muestral)

En este sentido el marco muestral es la herramienta que permite identificar concretamente a las unidades de análisis.

Toda vez que se efectúan inferencias a partir de una muestra, deberá indicarse sobre qué universo se efectúa. Una vez obtenido el marco muestral se debe someter a examen antes de utilizarlo para detectar posibles deficiencias y, si es posible, actualizarlo o depurarlo.

Tipos de muestreo

Existen distintos tipos de muestras que pueden combinarse en el desarrollo de una investigación.

Clasificación:

PREDISPUESTAS /SESGADAS: Los resultados de la investigación son una consecuencia del procedimiento del muestreo; también se llaman muestras sesgadas, contaminadas o pre científicas. Cuando se las utiliza, la comprobación o refutación de la hipótesis pasa a ser el resultado de procedimientos de muestreo.

NO PREDISPUESTAS: No tienen el sesgo de las predispuestas y en función de la técnica seleccionada se obtendrá información con mayor o menor exactitud, sin condicionar los resultados “a priori”. En algunas ocasiones se presentas diseños muestrales que combina distintas técnicas dando lugar al “muestreo mixto combinado”.

NO PROBABILÍSTICAS

Características:

Utilizan procedimientos más sencillos de selección de individuos que formarán parte de la misma, pero ofrecen escasas probabilidades de generalización.

- Son menos costosas

- No se conoce la probabilidad de cada unidad de análisis de participar en la muestra

- No requieren (excepto por cuotas) el conocimiento previo de las características del universo

- No requieren tener identificadas previamente a las unidades de análisis

- No requieren la existencia de un marco muestral

- Son menos representativas

- Trabajan con un error muestral desconocido

- Los resultados obtenidos a partir de ellas no se pueden inferir a una población mayor

Técnicas de muestreo no probabilístico

- Las muestras accidentales, causales o erráticas: son de obtención sencilla y no requieren personal muy calificado; se caracterizan por el bajo costo, son las menos representativas.

- El muestreo accidental consiste en seleccionar los primeros casos que se tienen a la mano (encuestas callejeras)

- Las intencionales, razonadas o dirigidas: el procedimiento de selección es establecido según el criterio del investigador en función de los casos que considere típicos, o características de la problemática a investigar: informantes clave.

- El muestreo por cuotas: implica una mayor representatividad sobre todo si se trabaja con universos heterogéneos; garantiza la presencia de elementos de los diferentes estratos que componen el universo. El primer paso es establecer en función de que variables se van a tomar las cuotas (sexo, edad, cantidad de empleados, etc.). Segundo paso es calcular el tamaño de cada cuota que podrá ser no proporcional (cuotas fijas) o proporcional si se respeta el peso que tiene cada cuota dentro del universo. El criterio para establecer las cuotas debe relacionarse con los objetivos de la investigación.

- Muestreo bola de nieve: la muestra se conforma empíricamente a partir de un primer contacto con elementos característicos de la problemática a estudiar, ellos brindarán información sobre otros posibles elementos. Es una técnica de suma utilidad cuando se requiere acceder a grupos minoritarios o marginales.

PROBABILÍSTICAS

Características:

Se basan en la teoría de las probabilidades, permiten conocer “a priori” cuál es la posibilidad que tiene cada elemento de ser incluido en la muestra.

Formula básica: Probabilidad es igual al consiente entre el número de casos favorables y el número de casos posibles: P= casos favorables

casos posibles

La posibilidad de ocurrencia de un fenómeno oscilará entre 1 (certeza absoluta) y 0 (suceso imposible): 0=P=1

- Cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser incluido en la muestra

- Se requiere un conocimiento previo del universo y la identificación de las unidades de análisis

- Son más costosas

- Tienen un basamento estadístico-matemático

- Trabajan con un margen de error conocido

- A partir de los resultados, es posible estimar parámetros poblacionales

A la hora de decidir que muestra es más apropiado (probabilística o no probabilística), hay que considerar diferentes factores:

 Tipo de estudio, para cada tipo de estudio existe un muestreo apropiado, en los exploratorios y cualitativos: no probabilísticos; en los descriptivos, explicativos: probabilísticos.

 La rigurosidad requerida en cada estudio

 La posibilidad de contar o no con un marco muestral adecuado

 Los recursos económicos, humanos y el tiempo

Técnicas de muestreo probabilístico

- Azar simple: requiere en primera instancia la obtención del marco muestral, luego se procede a la identificación de las unidades de análisis asignándoles un número de orden. En tercer lugar se recurre a algún procedimiento aleatorio para seleccionar los casos, como la tabla de números aleatorios o el sorteo, se sortearán tantos casos como lo requiera el tamaño de la muestra

- Azar sistemático: Primero requiere que los elementos que forman el universo estén identificados previamente y plasmados en el marco muestral. Consiste en seleccionar los elementos a partir de una determinada unidad de análisis extraída al azar y respetando un mismo intervalo para las restantes. El primer elemento se selecciona al azar (por sorteo o uso de tabla aleatoria), para la selección de los casos restantes, una posibilidad es el uso de un intervalo fijo (por ejemplo 1 cada 20), otra es tomar el cociente entre el total del universo sobre el tamaño de la muestra o coeficiente de elevación:

Fórmula = total del universo = 1000 = 10 (1 caso cada 10)

Muestra 100

- Azar estratificado: Se utiliza cuando se está ante un universo heterogéneo. No solo se deben tener identificadas las unidades de análisis, sin que también es necesario conocer sus características (por ejemplo las socio-demográficas).

o Primero se procede a estratificar el universo conforme a 1 o más variable que se suponen relevantes para la investigación y se identifican las unidades de análisis pertenecientes a cada estrato (se divide en subgrupos) que deberán ser respetados en la muestra

o Se procede a la selección de los casos con las técnicas de azar simple o sistemático

De Azar estratificado existen dos modalidades que se relacionan con la técnica de afijación muestral, es decir, con el procedimiento utilizado para distribuir el peso o la importancia de cada estrato en la muestra:

- Azar estratificado no proporcional: se utiliza la afijación simple, se le asigna un mismo peso para cada estrato sin tener en cuenta las diferencias que puedan existir entre ellos

- Azar estratificado proporcional: afijación proporcional, se respeta el peso de cada estrato en la muestra

* Azar por conglomerado: se utiliza cuando los casos a relevar se encuentran distribuidos en áreas geográficas muy extensas. Es útil para conjuntos de individuos que forman conglomerados. Se realizan en varias etapas: multietápica, a través de las cuales se va seleccionando (al azar) desde unidades mayores hasta los casos más específicos (Ej.: país-provincias-distritos escolares-escuelas).

Muestreo de rutas aleatorias

Esta modalidad no representa una técnica en sí misma sino un “procedimiento” complementario de las muestras probabilísticas y no probabilísticas.

Una vez establecida la técnica a utilizar, el muestreo de rutas se utilizará en la selección de los casos efectivos que compondrán la muestra, se preestablece el itinerario del trabajo de campo. El prerrequisito es la existencia de mapas o planos de las zonas en las que se distribuyen los casos. Las rutas a seguir se eligen en forma aleatoria y deben tener instrucciones precisas sobre el punto de partida y finalización, etc.

Errores presentes en el proceso de investigación

Toda investigación está expuesta a dos fuentes fundamentales de errores:

Error no aleatorio o no muestral: Dentro de éstos se encuentran:

- Errores metodológicos: que pueden originarse en las etapas de la investigación (por Ej. plantear la hipótesis, los objetivos, etc. Incorrectamente)

- Errores operatorios o tácticos: relacionados con cada una de las fases prácticas de la investigación, tienen que ver con distintas fallas efectuadas por los distintos involucrados en la investigación (mala administración de las preguntas de un formulario, errores a la hora de plasmar la respuesta en los procesamientos de datos, etc.)

Error aleatorio muestral: Este error refleja el nivel de desvío entre los resultados muestrales y aquellos a los que se hubiese llegado realizando un censo, se trata de “el grado de inadecuación existente entre las estimaciones muestrales y los parámetros poblacionales” (diferencia entre los valores obtenidos en la muestra y los valores poblacionales).

En el cálculo del error intervienen los siguientes factores:

- La técnica de muestreo seleccionada

- El tipo de universo (finito o infinito)

- El tamaño de la muestra a tomar: el margen de error disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra

- El intervalo o nivel de confianza de la estimación muestral ¿qué probabilidad existe en que la estimación concuerde con la realidad?

- El tipo de universo (homogéneo o heterogéneo): la heterogeneidad de los elementos favorece el incremento del error. Esto disminuye con el aumento del tamaño mayor de la muestra.

Tamaño de la muestra

El cálculo del tamaño de la muestra determina cuántos casos la compondrán. Factores que intervienen en esta determinación:

- La técnica de muestreo a utilizar (probabilística o no probabilística)

- El error muestral con el que se desea trabajar ( a mayor tamaño de la muestra menor error)

- Las características del universo (homogéneo o heterogéneo)

- El intervalo o nivel de confianza de la estimación muestral

- Los recursos económicos, humanos y materiales disponibles

- El tiempo disponible

- El tratamiento que se le dará con posterioridad a los datos

Cuanto más pequeña es la muestra menores son los costos la investigación, pero mayor es la probabilidad de error.

Una alternativa para el cálculo de la muestra, propiamente dicha, sería despejar “n” (tamaño de la muestra) de la respectiva fórmula del error muestral o recurrir a tablas indicativas construidas en función del tipo de universo (finito o infinito) y del nivel de confianza. No toda investigación tiene como objetivo la generalización de los resultados más allá de la muestra, para estos casos la alternativa es, partiendo de la base que es requisito de la investigación que contenga una cantidad mínima de casos en función de las relaciones presentes en la hipótesis, se debe decidir cuántas variables se quieren analizar conjuntamente (2, 3,4 o más) y qué categorías se le han otorgado a cada una para luego construir un cuadro con esa información.

Para cada tipo de investigación, según sus características y objetivos, habrá una técnica de muestreo más apropiada, influyendo también los recursos económicos y humanos con los que se cuenta y el tiempo estipulado para cada etapa en particular y para a investigación en general.

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