1 INTRODUCCIÓN

No parece posible hablar correctamente de trabajo científico, si antes no se procura

encontrar una convergencia sobre el concepto de ciencia. La cuestión se presenta,

no obstante, tan compleja e intrincada que muchos autores pretenden hablar de

ciencias en plural o teorías científicas, y renuncian de hecho a la definición de un

concepto único, dado que no es univoco. La definición clásica de ciencia se ha

planteado en la historia como scire per causas, ósea conocer por las causas.

En todo caso, dejando a un lado las primeras etapas del recorrido histórico y

siéndonos a la situación contemporánea se puede constatar una primera

convergencia sobre lo que la ciencia no es, no es un instrumento infalible para

investigar, aun menos establecer la verdad; no es tampoco una aséptica objetiva

sistemática presentación de datos por vías diversas; no es una colección definitiva

de axiomas ni un resultado orgánico de investigaciones de tipo experimental, no es

tampoco un proceso cognoscitivo que de desarrolla de forma continuo sin

involución ni error; no es en fin la piedra filosofal o la moderna panacea pues no se

logra dar respuesta a todas las interrogantes que el hombre se pueda plantear.

El gran existo alcanzado por las ciencias físico matemático conlleva ciertamente el

riesgo de una concepción de la ciencia. No obstante en los últimos decenios sin

dejar de tener en cuenta la lección de rigor y objetividad dada por el modelo de las

ciencias empírico matemáticas; se tiende a concebir la cientificidad si no según un

significado analógico basado en la analogía. Rigurosos objetivos del modelo

matemático, desde el punto de vista se puede describir como un complejo de

conocimientos importantes críticamente fundados y por tanto, capaces de ser

compartidos, orgánicamente conectados entre si, y susceptible de ser desarrollados

mediante descubrimientos e investigación. Todo conocimiento es fruto de

investigaciones siempre y cuando se base en un método, y se refieren a un

determinado objeto y se caracterizan por tener objetividad, sistematización, y la

capacidad de desarrollo interno.

Las ciencias gozan de relativa autonomía de relaciones reciprocas, dicha

características se observa en todas las ciencias incluso a la teología.

La objetividad y el rigor se consideran como las primeras características de la

ciencia; decir que la ciencia es objetiva significa que sus afirmaciones son reales, en

este sentido la ciencia pretende excluir todo aquello elemento efectivo. Trata de ser

independiente del gusto y de las tendencias personales del individuo, es decir,

nunca se vinculara a determinadas situaciones psicológicas.

La investigación científica da explicación rigurosa de su objeto: señala problemas,

formula hipótesis plausible de solución, determina los criterios, técnicas e

instrumentos a partir de los cuales es posible la verificación de la objetividad de las

hipótesis formuladas y de las explicaciones propuestas, así como, el rigor es la

2

característica que asegura una elaboración cognoscitiva que deber ser conducida

con coherencia formal.

En cuenta a la sistematización, la investigación no se contenta con análisis

fragmentarios, sino que, tiende a profundizar en los conocimientos en síntesis cada

vez más orgánicas. Una ciencia que, perfeccionando su método de investigación,

progresa en extensión y comprensión de su objeto es capaz de desarrollo autónomo

en la medida en la que descubre nuevos aspectos de inteligibilidad.

La autonomía relativa de la ciencia es la característica según la cual en coherencia

con los propios estatutos epistemológicos, no pueden darse otros condicionamientos

externos que no sean aquellos asumibles en los ámbitos de la propia razón. Esta

característica no solo impide si no que permite la interdisciplinaridad.

Los diversos trabajos científicos, sobre todos los que se realizan en el ámbito

académico, se distinguen entre sí por los criterios más dispares que van desde los

objetos, y desde la metodología utilizadas hasta las diferentes modalidades según

las cuales podemos caracterizarlo, a la más o menos evidente fiabilidad de los

datos, según los procesos seguidos para obtenerlos que no afectan a la validez de la

investigación si no que obedecen a las legítimas opciones personales, a la

preparación individual a la experiencia y sensibilidad personal ya la familiaridad

con los instrumentos y métodos necesarios. Estas diferencias, por tanto, permitirían

distinguir a varios autores que afrontasen en un mismo tipo de trabajo.

En general, se puede decir que el trabajo científico es una investigación sistemática

y metodológicamente correcta, que atendiéndose a los datos descubre problemas,

los afronta, los estudia, proponiendo, al menos, aventurando hipótesis de solución

críticamente defendibles, que hace públicas.

En cuanto a investigación el trabajo científico exige selección e información y

siempre presupone a sistematicidad, es decir, un modo de proceder lógico y

coherente, conducido según criterios racionables, de manera que supere el riego de

fragmentariedad y de desconexiones o vacíos entre las partes, en cuanto al rigor

metodológico este requerirá acopio, y respeto de datos obtenidos y por otro exige

en ponerlos en tela de juicio tras nuevos exámenes y análisis en función de nuevas

perspectivas que oportunamente convalidadas, se deben poner luego a disposición

de críticos o expertos mediante la publicación de los resultados de la investigación.

Todo esto exige un largo camino que hay que recorrer en algunas fases o etapas

fundamentales. Esta va desde la elección del tema hasta la investigación

bibliográfica, hasta la puesta a punto de un plan personal de trabajo, hasta la

recogido y elaboración de materiales, y finalmente hasta la redacción del trabajo.

En otras palabras si no hay metodologías no hay investigación y en caso de llegar a

un objetivo esto exigirá una adecuada metodología.

3

En el pasado, un método era considerado característico y excesivo de una sola

ciencia. Pero, con la evolución del concepto ciencia a la que ya hicimos referencia,

esos criterios se han relajado, y con ello, hoy se reconoce la posibilidad y, a

menudo, la necesidad de recurrir, a diversos métodos en el ambiento de una sola

ciencia.

En efecto, no son posibles trabajos que mecánicamente o automáticamente

produzcan resultados científicos mediante la pura aplicación de normas, el uso de

medios adecuados y siguiendo procedimientos indiscutibles.

Sin embargo se deben respectar también las normas y seguir el método y los

procedimientos particulares propios del área de investigación en que se sitúan el

trabajo que deseamos realizar. Se detallaran en este trabajo los elementos

característicos y modalidades de la aplicación de las metodologías más comunes en

las ciencias humanas/sociales, y ciencias religiosas.

Aquí nos limitamos a mencionar algunos métodos y procedimientos generales,

tradicionales en el campo científico, que tienen una función importante en el

complejo proceso que conlleva la elaboración de cualquier textos elaborado.

A) Método Analítico: Basado en el análisis, que distingue, separa y examina

las partes de un todo hasta conocer con rigor sus elementos y principios.

Aquí en investigador va de lo complejo a lo simple, es decir, inducción.

B) Método Sintético: Basado en la síntesis que unifica, y aúna las partes

previamente analizados. En la síntesis va de lo simple a complejo es decir

deducción.

C) Método Deductivo: Basado en la deducción, hace derivar a partir de una o

más premisas generales una o varias conclusiones particulares, y

constituyen la consecuencia lógica. De lo universal a lo particular.

D) Método Inductivo: Basado en la inducción, que extrae partir de

experiencias y observaciones los principios generales implicados en ellas.

De lo particular a lo general.

En el método todos los cuatro elementos son utilizados, en el caso de una tesis

experimental la metodología que se usara será la metodología inductiva, en el caso

de una tesis teórica realiza en el ámbito filosofal de la educación se deberá aplicar

el método deductivo. Sin embargo diferentes métodos deberán ser usados en una

etapa o en diversas etapas de la investigación, en cuanto a la investigación histórica,

se observa que la metodología analítico desde la recogida de la documentación, en

las etapas en especial en las de clasificación y elaboración del material, se usara el

método sintético, aunque en una parte se usara el método analítico y en otro el

sintético.

El presente material está constituido para fortalecer la adecuada investigación en

alumnos que pretenden desarrollar algún proyecto de tesina o tesis, claro es,

basándose en el método Científico Experimental. Hemos realizado una síntesis

4

completa y compleja de conceptos y definiciones con respecto al tema

“Metodologías de Investigación”, teniendo entonces; tres grandes partes, subdivido

en temas como lo serán:

1) Enfoque y Herramientas

2) Ideas Científicas

3) Contrastación de ideas Científicas: De la observación a la inferencia.

Al finalizar este proyecto, hemos realizado una serie de mapas conceptuales

con el fin de asentar el conocimiento escrito.

5 ENFOQUE Y HERRAMIENTAS

EN LA INVESTIGACIÓN

Será conveniente comenzar nuestro trabajo con una visión de los medios y fines

peculiares al enfoque científico. Esa visión previa se ofrece en un apartado

dentro de este material, dentro de las herramientas se enumeran:

-El enfoque científico

Aquí abordaremos la definición del método científico, algunas ramas de

la ciencia, el objetivo de la ciencia y el concepto de la famosa pseudociencia.

-Concepto

En este apartado hablaremos de los lenguajes científicos, la diferencia

entre término y concepto, la división entre la ordenación y sistemática.

-Dilucidación

Hablaremos de la vaguedad de los conceptos, la exactificación también

se mencionaran tanto los problemas de la definición como la interpretación

-El método y Técnicas

Conoceremos los distintos tipos de método, así como, la forma en que

estos fueron introducidos a la ciencia.

- Marcos

-Tipos de Observación

6 El enfoque Científico

La ciencia es un estilo de pensamiento y de acción: precisamente en el más

reciente, el más universal y el más provechoso de todos los estilos. Como ante toda

la creación humana, tenemos que distinguir en la ciencia entre el trabajo –

investigación- y su producto final, el conocimiento.

CONOCIMIENTO: ORDINARIO Y CIENTÍFICO.

Una investigación científica arranca con la percepción de que el acervo de

conocimiento disponible es insuficiente para manejar determinadas problemas. No

empieza con un borrón y cuenta nueva, porque la investigación se ocupa de

problemas , y no es posible formular una pregunta – por no hablar ya de darle la

respuesta – fuera de algun cuerpo de conocimiento: sólo quienes ven pueden darse

cuenta de que falta algo.

Parte del conocimiento previo de que arranca toda investigación es conocimiento

ordinario, esto es, conocimiento no especializado, y parte de él es conocimiento

científico, o sea, se ha obtenido mediante el método de la ciencia y puede volver a

someterse a prueba, enriquecerse y, llegado el caso, superarse mediante el mismo

método. A medida que progresa, la investigación corrige o hasta rechaza porciones

de acervo del conocimiento ordinario. Así se enriquece este último con los

resultados de la ciencia: parte del sentido común de hoy día es resultado de la

investigación científica de ayer. La ciencia en resolución, crece a partir del

conocimiento común y le rebasa con su crecimiento: de hecho, la investigación

científica empieza en el lugar mismo en que la experiencia y el conocimiento

ordinarios dejan de resolver problemas o hasta de plantearlos.

La ciencia no es una mera prolongación ni un simple afinamiento del conocimiento

ordinario, en el sentido en que el microscopio, por ejemplo, amplia el ámbito de la

visión. La ciencia es un conocimiento de naturaleza especial: trata primariamente,

aunque no exclusivamente, de acaecimientos inobservables e insospechados por el

lego no educado; tales son, por ejemplo, la evolución de las estrellas y la

duplicación de los cromosomas: la ciencia inventa y arriesga conjeturas que van

más allá de del conocimiento común, tales como las leyes de la mecánica cuántica o

de los reflejos condicionados; y somete esos supuestos a contrastación con la

experiencia con ayuda de técnicas especiales, como la espectroscopia o el control

de jugo gástrico, técnicas que, a su vez, requieren teorías especiales.

Consiguientemente el sentido común no puede ser juez de la ciencia, y el intento de

estimar las ideas y los procedimientos científicos a la luz del conocimiento común u

ordinario exclusivamente es descabellado: la ciencia elabora sus propios cánones de

validez, y en muchos temas se encuentra muy lejos del conocimiento común, el

cual va convirtiéndose en ciencia fósil. La discontinuidad radical de la ciencia y el

7

conocimiento común en numerosos respectos y, particularmente por lo que hace el

método, no debe, de todos modos hacernos ignorar su continuidad en otros

respectos, por lo menos si se limita el concepto de conocimiento común a las

opiniones sostenidas por lo que se suele llamar sano sentido común o en otras

lenguas, buen sentido.

Efectivamente tanto el sano sentido cuanto la ciencia aspiran a ser racionales y

objetivos: son críticos y aspiran a coherencia (racionalidad), en intentan adaptarse a

los hechos en vez de permitirse especulaciones sin control (objetividad).

Un aspecto de la objetividad que tienen en común el buen sentido y la ciencia es el

naturalismo, ósea, la negativa a admitir entidades no naturales por ejemplo (un

pensamiento desencarnado) y fuentes de conocimiento no naturales por ejemplo ( la

intuición metafísica). Pero el sentido común, reticente como es ante la inobservable,

ha tenido a veces un efecto paralizador de la imaginación científica. La ciencia, por

su parte no teme a las entidades inobservables que supone hipotéticamente, siempre

que el conjunto hipotético pueda mantenerse bajo su control: la ciencia, en efecto,

tiene medios muy peculiares (pero nada esotéricos ni infalibles) para someter a

contraste o prueba dichos supuestos.

Si la “sustancia” (objeto) no puede ser lo distintivo de toda ciencia, entonces tiene

que serlo la “forma” (el procedimiento) y el objetivo: la peculiaridad de la ciencia

tiene que consistir en el modo como opera para alcanzar algun objetivo

determinado, o sea, en el método científico y en la finalidad para la cual se aplica

dicho método. El enfoque científico está constituido por el método científico y por

el objetivo de la ciencia.

EL MÉTODO CIENTÍFICO

El método es un procedimiento para tratar un conjunto de problemas. Cada clase de

conjuntos requiere un conjunto de métodos o técnicas especiales. Los problemas del

conocimiento, a diferencia de los del lenguaje o los de la acción, requieren la

invención o la aplicación de procedimientos especiales adecuados para los varios

estadios del tratamiento de los problemas, desde el mero enunciado de éstos hasta el

control de las soluciones propuestas, dichos métodos especiales son la triangulación

( para la medición de las grandes distancias) o el registro y análisis de radiaciones

cerebrales (para la objetivación de estados del cerebro).

El método general de la ciencia es un procedimiento que se aplica al ciclo entero de

la investigación en el marco de cada problema de conocimiento. Lo mejor para

darse cuenta de cómo funciona el método científico consiste en emprender, con

actitud inquisitiva, alguna investigación científica lo suficientemente amplia como

para que los métodos o técnicas especiales no oscurezcan la estructura general.

8

Ciclo de investigación; La importancia de la investigación científica se mide

por los cambios que acarrea cuerpo de conocimiento y/o por los nuevos problemas

que suscita.

R1 Formular el problema con Precisión y, al principio, específicamente: por

ejemplo, no preguntar genéricamente “Qué es el aprendizaje?”, sino plantear una

cuestión bien determinada, tal como: “Como aprenden los ratones albinos a

solucionar a problemas de laberintos?” “Gradualmente o por pequeños saltos?”

R2 Proponer conjeturas bien precisas y fundadas de algún modo, y no suposiciones

que no comprometan en concreto, ni tampoco ocurrencias sin fundamento visible:

Hay que arriesgar hipótesis que afirmen la existencia de relaciones bien definidas y

entre variables netamente determinadas, sin que esas hipótesis estén en conflicto

con lo principal de nuestra herencia científica. Por ejemplo no hay que contentarse

con suponer que es posible el aprendizaje con sólo proponer al animal experimental

un único ensayo o intento; mejor es suponer con precisión, por ejemplo, que el

aprendizaje por un solo intento, tratándose de orientación en el laberinto en forma

de T, tiene tal o cual determinada probabilidad.

R3 Someter las hipótesis a contrastación dura, no laxa. Por ejemplo, al someter a

contrastación la hipótesis sobre el aprendizaje con un solo intento, no se debe

proponer al animal sujeto alguna tarea para la cual ya éste previamente preparado,

ni tampoco se deben pasar por alto los resultados negativos: hay que aceptar toda la

evidencia negativa.

R4 No declarar verdadera una hipótesis satisfactoriamente confirmada;

considerarla, en el mejor de los casos, como parcialmente verdadera. Por ejemplo si

se ha obtenido una generalización empírica relativa a las probabilidades de

aprendizaje de una determinada tarea con un solo ensayo, con otro ensayo, y así

sucesivamente, hay que seguir considerando la afirmación como corregible por la

investigación posterior.

R5 Preguntarse por qué la respuesta es como es, y no de otra manera: no limitarse a

hallar generalizaciones que se adecuen a los datos, sino intentar explicarlas a base

Cuerpo de conocimiento

disponible

PROBLEMA

HIPOTESIS

Consecuencias

contrastables

Estimación de

Hipótesis

Nuevo cuerpo de

conocimiento

Nuevo problema

Evidencia Técnicas de

contrastación

9

de leyes más fuetes. Por ejemplo, plantearse el problema de hallar los mecanismos

nerviosos que den razón del aprendizaje a la primera presentación de la tarea al

sujeto: esto supondrá complementar la investigación conductista que se estaba

realizando con una investigación biológica.

Estas son las reglas del método Científico están muy lejos de ser infalibles y de no

necesitar ulterior perfeccionamiento: han ido cristalizando a lo largo de la

investigación científica y son –esperémoslo – aun perfectibles.

El método Científico, es un rasgo característico de la ciencia, tanto de la pura como

de la aplicada: donde no hay un método científico no hay ciencia. Pero no es ni

infalible ni autosuficiente. El método científico es falible: puede perfeccionarse

mediante la estimación de los resultados a los que lleva y mediante el análisis

directo. Tampoco es autosuficiente: no operar en un vacío de conocimiento, sino

que requiere algun conocimiento previo que pueda luego reajustarse y elaborarse; y

tiene que complementarse mediante métodos especiales adaptados a las

peculiaridades de cada tema.

LA TÁCTICA CIENTÍFICA

El método Científico es la estrategia de la investigación científica: Afecta a todo

ciclo completo de investigación y es independiente del tema en estudio. Pero por

otro lado, la ejecución concreta de casa una de esas operaciones estratégicas

dependerá del tema en estudio y del estado de nuestro conocimiento respecto de

dicho tema. Así por ejemplo, la determinación de la solubilidad de una determinada

sustancia en el agua exige una técnica esencialmente diversa de la que se necesita

para descubrir el grado de afinidad entre dos especies biológicas. Y la resolución

efectiva del primer problema dependerá del estado en que se encuentren la teoría de

la evolución, la ecología, la serología y otras disciplinas biológicas.

Cada rama de la ciencia se caracteriza por un conjunto abierto (y en expansión) de

problemas que se plantea con un conjunto de tácticas o técnicas. Estas técnicas

cambian mucho más rápidamente que el método general de la ciencia. Además, no

pueden siempre trasladarse a otros campos: así, por ejemplo, los instrumentos que

utiliza el historiador para contrastar la autenticidad de un documento no tiene

utilidad alguna para el físico. Pero ambos, el historiador y el físico, están

persiguiendo la verdad y buscándola de acuerdo con una sola estrategia: El método

Científico.

Dicho de otro modo no hay diferencia de estrategia entre las ciencias entre las

ciencias, las ciencias difieren solo por las técnicas que usan para la resolución de

sus problemas particulares; pero todas comparten el método científico.

10

LAS RAMAS DE LAS CIENCIAS

Diferenciando entre el método general de la ciencia y los métodos especiales de las

ciencias particulares hemos aprendido lo siguiente: primero, que el método

científico es un modo de tratar problemas intelectuales, no cosas, ni instrumentos,

ni hombres; consecuentemente, puede utilizarse en todos los campos del

conocimiento. Segundo, que la naturaleza del objeto en estudio dicta los posibles

métodos especiales del tema o campo de investigación correspondiente: el objeto

(sistema de problemas) y la técnica van de la mano. La diversidad de las ciencias

está de manifiesto en cuanto que atenderemos a sus objetos y sus técnicas; y se

disipa en cuanto que se llega al método general que subyace a aquellas técnicas.

La diferencia más común es la ciencia formal y la ciencia fáctica. Es decir las que

estudian las ideas y los hechos. La lógica y las matemáticas son ciencias formales:

no se refieren a nada que se encuentren en la realidad para convalidar sus fórmulas.

La física y la psicología se encuentran en cambio entre las ciencias fácticas: se

refieren a hechos que se supone ocurren en el mundo, y, consiguientemente, tienen

que apelar a la experiencia para contrastar sus fórmulas.

Dentro de la ciencia formal pueden intentarse varias ordenaciones; pero como

nuestro tema es la ciencia factual, no nos interesamos por esta cuestión. Respecto a

la ciencia factual adoptaremos la ordenación expuesta en el siguiente diagrama. El

diagrama parece metodológicamente consistente, en el sentido de que sugiere las

disciplinas presupuestas por cualquier ciencia. Pero son posibles otras

ordenaciones, y los trazados de límites entre disciplinas contiguas son siempre algo

nebuloso y de escasa utilidad. Además, sería insensato insistir mucho en el

problema de la clasificación de las ciencias, que en otro tiempo fue pasatiempo

favorito de los filósofos y hoy no pasa de ser pejiguera para la administración de la

actividad científica y para los bibliotecarios. Nos espera otro tema más interesante:

el objetivo de la investigación.

Ciencia Formal Lógica y Matemáticas

Factual Natural Física, Química, Biología

Psicología individual

Social

Sociología, Economía, Historia Biosocial Antropología, Demografía

Política Psicología social, Bioeconomía

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OBJETIVO Y ALCANCE DE LA CIENCIA.

Los métodos son medios arbitrarios para alcanzar ciertos fines. En primer lugar,

para incrementar nuestro conocimiento (objetivo intrínseco, o conjuntivo); en

sentido derivativo, para aumentar nuestro bienestar y nuestro poder (objetivos

extrínsecos o utilitarios). Si se persigue un fin puramente cognitivo, se obtiene

ciencia pura; si la finalidad a largo plazo es utilitaria, resulta ciencia aplicada; si la

meta es utilitaria a corto plazo, se hace técnica (o tecnología, por emplear

anglicismo). Pero las tres emplean el mismo método, y los hallazgos de cualquiera

de ellas pueden utilizarse en otras dos. Sin embargo, hay una importante diferencia

moral entre estos campos: en tanto que la ciencia básica es inofensiva, la ciencia

aplicada y la técnica pueden ser dañinas.

Básica (por ejemplo. Bioquímica)

Ciencia

Aplicada (por ejemplo. Farmacología)

Las principales ramas de la técnica contemporánea son:

Técnicas físicas (electrotecnia)

Técnicas Químicas (Ingeniería Química)

Técnicas Técnicas Biológicas (Medicina)

Técnicas Sociales (Derecho)

Técnicas del conocimiento (Informática)

Muchos niegan la participación del conocimiento fundado en básico, aplicado y

técnico, al punto de amalgamarlos en lo que llaman tecnociencia (disciplina

desconocida tanto por los científicos como por los técnicos). Esta opinión ignora las

diferencias de metas: conocimiento en un caso y utilidad en los demás. Dicha

opinión tampoco tiene en cuenta las diferencias de puntos de vista y de motivación

entre el explorador que busca pautas y el investigador o artesano que persigue algo

de posible utilidad práctica. Otras veces se concede esta diferencia pero se alega

que la ciencia aplicada y la técnica generan la ciencia básica y no al revés. Pero es

obvio que debe existir el conocimiento antes de poder aplicarlo.

Lo que sí es verdad es que la acción – la industria, el gobierno, la educación, etc.-

plantea problemas frecuentemente. Y si esos problemas se elaboran con el espíritu

libre y desinteresado de la ciencia pura, las soluciones a dichos problemas pueden

resultar aplicables a fines prácticos. Dicho brevemente: La práctica, junto con la

12

mera curiosidad intelectual, es una fuente de problemas científicos. Pero dar a luz

no es criar. Hay que cubrir un ciclo entero antes de que salga algo científico de la

práctica: Práctica- Problema científico- Investigación científica- Acción Racional.

Lo que busca la ciencia fáctica es establecer mapas, de las estructuras (leyes) de los

varios dominios fácticos.

Cuando las técnicas científicas se aplican a la consecución de datos sin hallar

estructuras generales se consigue una ciencia embrionaria llamada protociencia.

Algunos filósofos evitan los términos “mundo y realidad” basándose en que

denotan conceptos metafísicos: Esos filósofos sostienen que todo lo cognoscible es

nuestra propia experiencia y, consecuentemente, que el único objetivo legítimo de

la ciencia consiste en dar razón de la suma total de la experiencia humana. La

ciencia intenta explicar hechos de cualquier clase, incluidos los pocos hechos

experienciales con que efectivamente se encuentra el hombre. En realidad la

experiencia no es el único ni si quiera el principal objeto de la investigación, y, por

tanto, tampoco es el único relàtum de las teorías científicas. La ciencia pues tiende

a construir reproducciones conceptuales de las estructuras de los hechos, o sea,

teorías fácticas, así pues, la investigación científica no termina en un final único en

una verdad completa: Ni si quiera busca, una fórmula capaz y única de abarcar el

mundo entero.

Por último por limitado que pueda ser el enfoque científico no conocemos que

tenga limitaciones intrínsecas y, además, esas limitaciones no pueden estimarse

correctamente sino dentro de la ciencia misma, puede colocarse bajo el dominio de

la ciencia, toda la naturaleza y toda la cultura incluida la ciencia misma, sin duda

hay temas que hasta el momento no han sido abordados científicamente, por

ejemplo el amor, ya sea porque nadie ha notado su existencia, no han atraído la

curiosidad de los investigadores o simplemente por circunstancia externas como el

prejuicio.

PSEUDOCIENCIA

Entiéndase como pseudociencia al cuerpo de creencia y prácticas cuyos

cultivadores desean, ingenua o maliciosamente, dar como ciencia, aunque no

comparte con esta ni el planteamiento, ni las técnicas, ni el cuerpo de conocimiento,

ejemplo: la investigación espiritista y el psicoanálisis en primer lugar, la ciencia

utiliza las habilidades artesanas, las cuales a su vez se enriquecen frecuentemente

gracias al conocimiento científico en segundo lugar, la ciencia utiliza, algunos datos

en bruto conseguidos por la protociencia, aunque muchos de ellos son inútiles por

irrelevantes. En tercer lugar, a veces una ciencia, ha nacido de una pseudociencia y

en ocasiones, una teoría científica ha cristalizado en dogma hasta el punto de dejar

de corregirse a si misma y convertirse en una pseudociencia.

13

Dicho breve y esquemáticamente pueden considerarse las siguientes líneas de la

comunicación entre la ciencia y esas vecinas suyas:

Por todo lo anterior la pseudociencia ofrece muy poca cosa a la ciencia

contemporánea. Puede valer la pena poner a prueba algunas de sus conjeturas no

contrastadas, si es que son contrastables. Algunas de ellas pueden, después de todo,

tener algún elemento de verdad y hasta el establecer que son falsas significará cierta

adquisición de conocimiento.

El problema más importante planteado a la ciencia por la pseudociencia es el

siguiente, cuáles son los mecanismos psíquicos y sociales, que han permitido

sobrevivir hasta la edad atómica a supersticiones arcaicas, como la fe en la profecía

y la fe en que los sueños dicen la verdad oculta? , otra pregunta sería, porque no se

desvanecen las supersticiones y sus exuberantes desarrollos, las pseudociencia, en

cuanto se demuestra la falsedad de su lógica, de su metodología demasiado ingenua

o maliciosa, y de sus tesis, incompatibles con los mejores datos y las mejores

teorías de que dispone la ciencia?.

Protociencia Pseudociencia

Conocimiento

técnico

Conocimiento

comùn

Ciencia

Pura Aplicada

14 El concepto

Los conceptos son construcciones o imágenes mentales, por medio de las cuales

comprendemos las experiencias que emergen de la interacción con nuestro entorno.

Estas construcciones surgen por medio de la integración en clases o categorías, que

agrupan nuestros nuevos conocimientos y nuestras nuevas experiencias con los

conocimientos y experiencias almacenados en la memoria.

Se considera una unidad cognitiva de significado; un contenido mental que a veces se

define como una "unidad de conocimiento".

Es un "término lingüístico" que se utiliza en el ámbito de Internet para nombrar las

páginas web en donde sus contenidos pueden ser editados por múltiples usuarios a

través de cualquier navegador. Dichas páginas, por lo tanto, se desarrollan a partir de la

colaboración de los internautas, quienes pueden agregar, modificar o eliminar

información.

FORMACIÓN DE LOS CONCEPTOS

La formación del concepto está estrechamente ligada a un contexto de experiencia de la

propia realidad; de experiencia individual, cultural, social, etc. siendo de especial

importancia la referencia al lenguaje sobre todo referido a la propia lengua, pues

mediante ella, el conocimiento tiene la posibilidad de adquirir una expresión oral como

habla o escrita y, por tanto, comunicable; lo que le da al conocimiento una dimensión

pública, sociológica y cultural.

Por ser la experiencia algo concreto con respecto a un individuo y, por tanto, subjetiva,

única e irrepetible, todos los elementos incorporados a la memoria, tanto de

experiencias personales como de cultura, sociedad, y sobre todo de la lengua propia, son

elementos interpretadores de la experiencia concreta e influyen de manera decisiva en el

proceso de conceptualización.2

Las cosas únicas e irrepetibles no se pueden conceptualizar desde premisas, usando la

capacidad de la mente de inferirlos. En este caso, el cerebro ha de recurrir a los

sentimientos, emociones y sensaciones y asignar una etiqueta3 para poder aludir de

forma inequívoca a la combinación exacta de sensaciones y emociones que nos

despertaron la curiosidad de conceptualizar algo en concreto. La imaginación es la

facultad psiquica o del alma que hace presentes las imagenes de las cosas reales o

ideales. También se dice que es la aprehension o juicio que no existe en la realidad.

CONCEPTO Y LENGUAJE

Lo que se conoce como cosa individual se designa con un nombre propio, no mediante

conceptos. El niño que no sabe aún hablar pero sí sabe lo que quiere, señala con el

dedito "indicando", "designando" el objeto de su querer o apetencia.4

El concepto surge de la necesidad de generalizar, o clasificar los individuos y las

propiedades de los casos concretos conocidos en la experiencia agrupando las cosas o

los aspectos y cualidades comunes por sus semejanzas y diferencias.5

15

El concepto así formado constituye el significado de diversas formas lógicas y

gramaticales y enunciados del habla de una lengua natural y, de esta forma, se aplica o

designa a los diversos objetos, hechos, procesos y situaciones del mundo que vivimos.

Las relaciones entre las palabras y los conceptos son complejas y variables. No siempre

las mismas palabras tienen la misma referencia para el sujeto que las usa o las escucha,

pues las experiencias subjetivas que dicha palabra representa para cada individuo

pueden ser bastante diferentes. Al mismo tiempo un mismo concepto, dentro de cierto

ámbito de representación común, puede expresarse de formas lingüísticas muy

diferentes.

Por ello no existe "un mismo concepto" sino una tendencia a lo mismo.6 Tal vez en los

conceptos que designan cosas materiales (o muy formales) no se note demasiado esto,

pero en proposiciones expresivas o con referencia a experiencias muy concretas cobra

más sentido.

El concepto de amor que alguien pueda tener está muy relacionado con

acontecimientos de amor experimentados por esa persona en cuestión. Pero estos

acontecimientos devienen en múltiples formas y contenidos y el concepto de

amor fluctúa.

Lo que para los europeos es simplemente "nieve", para los esquimales está

representado por una serie de palabras que designan cosas diferentes porque

representan para ellos conocimientos y experiencias diferentes.

La relación lenguaje-concepto debe entenderse más bien como una multiplicidad de

expresiones que tienden a un concepto-difuso, el cual a su vez se desplaza en el devenir

de los acontecimientos.

CONCEPTO Y CLASES LÓGICAS

En su máxima abstracción, cuando el contenido conceptual se hace independiente de

cualquier experiencia concreta y expresa únicamente su universalidad el concepto

adquiere una formalidad que adquiere el valor lógico de una clase. Mediante tales

conceptos formales clasificamos las cosas y ordenamos el mundo.

La ciencia procura expresar sus conceptos mediante un lenguaje formalizado que se

ajusta a un contenido determinado y concreto sin equivocidad alguna. También se les

llama ideas cuando se pretende señalar ese carácter universal como algo objetivo y no

meramente subjetivo.7

Así, tenemos conceptos:

De emociones: (afectos)

De valores: (morales, estéticos)

De concepto formal, es decir de propiedades formales o sintácticas como

funciones Lógicas y matemáticas: (conjunciones y operaciones lógico-

matemáticas).

De Ciencia cuando son definidos y reconocidos por la comunidad científica

como Saber.

16

Técnicos cuando obedecen a una finalidad práctica de la acción con respecto a

fines concretos de utilidad, como normas y protocolos.

Sociológicos y culturales

De cualquier otra índole.

EL CONCEPTO COMO UNIVERSAL

Lo universal: lo general vs lo particular

Lo universal: lo abstracto vs lo concreto

EL CONCEPTO COMO "CONSTRUCTO" MENTAL

El concepto es una representación gráfica de la simbología representativa de las

palabras; son "construcciones" mentales de todo lo que nos rodea y podemos percibir

como efectivamente lo hacemos, con símbolos que definen el mundo que nos rodea y en

el que nos encontramos.

17 Dilucidación

Hay tres dolencias que afectan y quizás afectan siempre a nuestro equipo onceptual: -Falta de conceptos ricos

-Abundancia de conceptos pobres y vaguedad

Los filósofos no pueden hacer gran cosa para enriquecer el acervo de conceptos

científicos y para eliminar los que no son adecuados: el desarrollo y la selección de

población de conceptos es parte de la evolución de la ciencia. Por otro lado, el

análisis filosófico puede ser eficaz en su examen crítico de los conceptos

científicos. Esta crítica puede ser destructora como ocurre al condenar el uso de

conceptos no observacionales en nombre de filosofías pre- científicas; o puede ser

constructiva como ocurre cuando se critica la vaguedad conceptual y se intenta

disminuirla, es decir, los conceptos más definidos. Ósea: Aunque los filósofos no

suelen dar a luz conceptos filósofos, pueden ayudar a criarlos. Esta ayuda es sobre

todo valiosa porque en el campo científico persisten y dominan ciertas ideas

anacrónicas por lo que hace el modo como debe darse significación a los términos

científicos. Una de las tales ideas insostenibles, pero aun en populares en los

científicos, dice que todos los conceptos científicos deben definirse desde el primer

momento (Prejuicio Aristotélico), y además, con referencia a operación que, de ser

posibles deben tener un carácter empírico (Prejuicio Operativista), veremos que las

significaciones se especifican y afinan de muchos modos diverosos, y que las

definiciones operativas son lógicamente imposibles, aunque haya ciertas

correspondencias de signo a objeto ( refericiones) que desempeñan la función

frecuentemente atribuible a las (definiciones) operativas.

VAGEDAD Y CASOS LIMITROFES

Si hablamos de campo, anillo, y libertad son términos ambiguos pues cada uno de

ellos designa varios conceptos. La ambigüedad es una tenaz característica de los

signos; hasta los signos matemáticos pueden ser ambiguos en cuanto en que se

sacan de su contexto. La ambigüedad es ambivalente: Por un lado, nos permite

economizar signos, y con ello mantener de proporciones modestas y con ello

nuestro diversos vocabularios técnicos pero a la vez crea confusión.

Afortunadamente, pueden siempre eliminarse, parcial o totalmente, con el añadido

de mas signos. Asi por ejemplo, “campo eléctrico”, “libertad política”, son menos

ambiguos los nombres iniciales y las cartas pueden ser menos ambiguas que las

telegramas que las anteceden, por otro lado, la vaguedad o confusión no tiene

ningún aspecto positivo y es una enfermedad conceptual mas que terminológica:

por eso también es de cura mayormente difícil “Pequeño”,, “calvo”, “caliente” son

conceptos vagos por que ya sus intenciones son confusas y por consiguiente sus

extensiones son indeterminadas mientras no se establezca estipulaciones.

EXACTIFICACION

Los conceptos se crían y engendran de diversos modos: Construyendo clases por

ejemplo “Mamífero”, agrupando clases en clases mas amplias “vertebrados”,

descubriendo relaciones por ejemplo “ascendencia”, inventándolos por ejemplo

“evolución”, ninguno de los procedimientos es metódico, esto es, no se conocen

para ellos procedimientos estandarizados (técnicas) de formación de conceptos. A

los sumo hay indicaciones anticonceptivas “no rebasar la observación”, los

18

conceptos son formados espontáneamente una vez que crece el conocimiento

común especializado; después de todo los conceptos no son mas que píldoras de

conocimiento. De este modo maso menos vago nacen los conceptos.

DEFINICION.

Empecemos por que no aclararemos ninguna de las connotaciones vulgares de

definición, como descripción, identificación, clasificación o medición;

estudiaremos una especial operación técnica que se refiere a signos; La definición

es propiamente una correspondencia signo-signo. Este sentido escrito y estricto es

una operación puramente conceptual por la cual se introduce formalmente un nuevo

término en algun sistema de signos, como el lenguaje de una teoría, y se especifica

en alguna medida de significación del término introducido; en la medida, en la que

es precisa los términos definientes.

PROBLEMAS DE LA DEFINCION

Consideremos algunos problemas; preguntémonos en primer lugar Qué propiedades

caracterizan una buena definición. Una primera exigencia formal es que sea

consistente, internamente (auto consistente), y con el cuerpo con que se presenta.

Es claro que una contradicción puede introducirse fácilmente en una definición; en

un equivalencia.

INTERPRETACION

Interpretamos un hecho cunado lo explicamos, he interpretamos un signo artificial

(símbolo) cuando averiguamos o estipulamos lo que significa en un determinado

contexto. Y un signo artificial significa- si es que significa- lo que significa, ósea,

su designatum.

El designatum de un símbolo, es un objeto conceptual o físico, mas en general es un

conjunto de objetos, según esto, son símbolos significativos los que designan ideas

y hechos, mientras que símbolos sin- sentido- son los que no designan nada. La

relación de la designación puede ser univoco o biunívoca: En el primer caso es

ambigua. Cualquiera de los designata de un símbolo ambiguo puede ser llamado un

sentido del mismo.

LA VALIDEZ DE LOS CONCEPTOS

Puede asegurarse que “fantasma”, “amable”, “gordo”, no son conceptos científicos,

el primero pertenece al flokor el según es sumamente subjetivo y el tercer es vago.

Podemos utilizarlos en el curso de la investigación pero tenemos que eliminarlos

del resultado de la misma. Es fácil descartar conceptos tan típicamente, acientíficos;

pero, Qué ocurre conceptos como gravedad, pre-adamita o neutrin ,sí se los

considera en el momento de su introducción, es decir, en un momento en el cual no

tenía apoyo empírico alguno? ,Existe algun criterio seguro de discriminación entre

conceptos científicamente válidos y no-validos?. Como mostraremos en lo que

sigue, existe ciertamente un criterio sencillo, pero es tan falible como la ciencia

misma. Hay que considerar la cuestión de la precisión intencional un concepto

científicamente valido tiene que poseer una connotación o intención. Dicho de otro

modo: La vaguedad intencional de los conceptos científicos debe ser misma. Es

19

esto excluye conceptos escandalosamente vagos “pequeño”, “alto”, y “posible”,

usados sin calificación o relativización. Puede tener valor cuando lo agregamos en

una oración como: Física de las altas energías” , que menciona por convención a la

física que estudia hechos que suponen energías de más de un millón de

electronvoltios.

20 El método y Técnicas

MÉTODOS APLICADOS A LAS CIENCIAS

La metodología es un procedimiento para alcanzar un objetivo; es el modo en el cual se

ordena una actividad para que cumpla con su meta. Es una manera de estructurar el

trabajo para aprovechar el tiempo, los recursos y lo necesario para alcanzar el propósito

de la investigación.

El método de investigación tiene como objetivo, descubrir, justificar, explicar el qué y

el cómo del fenómeno u objeto de estudio.

El investigador se enfrenta a unos de los problemas más complejos de la investigación:

la elección de métodos, técnicas y/o instrumentos para trabajar. Existen una gran

cantidad de alternativas y opciones a elegir, que corresponden a posturas

epistemológicas y cosmovisiones filosóficas, algunas completamente diferentes. El

método científico podría entenderse como el conjunto de todos éstos elementos que

permiten el desarrollo de la investigación.

Existen tres métodos básicos y predominantes correspondientes a la investigación

científica:

- Método baconiano: establece el desarrollo de la inducción.

- Método galileano: tiene como postulado la experimentación.

- Método cartesiano: establece el análisis y la síntesis de los problemas.

Debido a la gran cantidad de paradigmas y escuela filosóficas de la actualidad, existe

una gran variedad de métodos, algunos son similares o contienen rasgos comunes.

Principalmente podemos hablar de métodos como:

- Método inductivo

- Método deductivo

- Método inductivo-deductivo

- Método hipotético-deductivo

- Método analítico

- Método sintético

- Método analítico-sintético

- Método histórico-comparativo

- Método cualitativo

- Método cuantitativo

Cada una de las disciplinas de las ciencias necesita un camino para poder desarrollar sus

descubrimientos y su propio método que le permita generar su trabajo de una manera

más simple y rápida. El objeto de estudio varía en cada una de las ciencias, las cuales

podemos dividir en ciencias factuales, ya sean naturales (química, física, etc.) o

21

culturales (economía, política, etc.), y en ciencias formales como la lógica y las

matemáticas. Según el objeto de estudio se desarrolla un método específico

MÉTODO ANALÍTICO

El análisis consiste en descomponer un todo en cada una de sus partes, por lo tanto, este

método de investigación distingue las particularidades del objeto de estudio y permite

evaluar de manera organizada cada una de las partes.

La investigación analítica requiere de fases sistemáticas que se deben cubrir:

1- Observación

2- Descripción

3- Examen crítico

4- Descomposición del fenómeno

5- Enumeración de sus partes

6- Ordenación

7- Clasificación

Después de realizar estos pasos, es posible explicar el fenómeno, además de establecer

vínculos y realizar analogías.

MÉTODO SINTÉTICO

La síntesis es el objetivo y resultado último del análisis. Es el proceso racional que

reconstruye el todo a partir de lo hecho en el método analítico. Expone totalmente el

objeto de estudio analizado. Permite la comprensión de la esencia del objeto estudiado y

formula teorías que vinculan todos los elementos. El método analítico y el método

sintético son complementarios. De aquí surge el método analítico-sintético, primero se

estudia cada una de las partes (análisis) y después se integran (síntesis).

A partir de la Edad Media y con el objetivo del desarrollo del conocimiento científico,

se plantean los métodos deductivo e inductivo. Ambos se basan en la proposición,

relacionando dos o más conceptos, y ayudan en el logro del conocimiento.

En el Método Deductivo, a partir de juicios generales se instauran juicios particulares.

Permite establecer hechos que se desconocen mediante hechos que se conocen.

Principalmente se usa en las matemáticas y en la lógica.

El Método Inductivo, se basa en juicios particulares para llegar a juicios generales o

universales. Para el filósofo inglés Francis Bacon, la inducción es el sentido de la

investigación científica, debido a que partiendo de la observación y mediante la

experimentación verificable, se formulan leyes generales que abarquen todos los hechos

de un mismo ámbito.

22

Método Inductivo

La inducción lleva de lo particular a lo general. El método se emplea al observar

fenómenos particulares y llegamos a proposiciones generales. Se estudian casos

particulares para que se obtengan leyes universales que vinculen cada fenómeno

estudiado.

Método Inductivo

Observación y experiencia real

Se buscan

Ejemplos Características comunes

Se determinan

Características esenciales

Se define el concepto

Este método implica la separación de hechos elementales para su análisis de manera

individual, observar de qué manera se relacionan con fenómenos parecidos, formulación

de hipótesis y comprobarlas utilizando la experimentación.

Método Deductivo

Se trata de un método racional que mediante lo general llega a lo particular. En la

deducción, las conclusiones son verdaderas, siempre y cuando .las premisas de las que

proviene también lo sean. Infiere en varias suposiciones, partiendo de datos generales

considerados como verdaderos. El método deductivo cuenta con fases, las cuales son:

1- Establece lo más importante de hecho que se analizará.

2- Deduce las relaciones que originan el hecho.

3- Se formulan hipótesis, basándose en la deducción anterior.

23

4- Observación de la realidad para la comprobación de la hipótesis.

5- Se deducen leyes basadas en el anterior proceso.

Tanto en método inductivo como el deductivo, son formas de inferencia y no se pueden

considerar como diferentes, porque pese a la utilización de diferentes procedimientos,

ambos tienen el mismo objetivo.

En general, los cuatro métodos mencionados, tienen relación uno con otro. La inducción

se puede considerar como un caso de análisis y la deducción se puede considerar una

parte de la síntesis.

René Descartes (izquierda), filósofo,

científico y matemático francés, es conocido como el fundador de la filosofía moderna y por el desarrollo

de la deducción. Francis Bacon (derecha), filósofo y estadista inglés, es uno de los pioneros del

pensamiento científico moderno y desarrollador de la inducción. Ambos filósofos son dos revolucionarios

de la ciencia que plantearon un escenario idóneo para el desarrollo de la ciencia actual. Además son los

padres del método deductivo e inductivo.

Método Hipotético-Deductivo

Este método consiste en la refutación o falsación de la hipótesis mediante

contraejemplos. Las conclusiones obtenidas deben ser contrastadas con los hechos. Es

donde la actividad del investigador se lleva a la práctica científica. Es la examinación de

la hipótesis con los datos que se van obteniendo, sino coinciden los datos con la

hipótesis, ésta última deberá ser modificada.

24

Método histórico-comparativo

Consiste en el establecimiento de una relación entre el fenómeno u objeto de estudio

con su origen, historia, genética, familia, etc. Además Genera una serie de contrastes en

torno a las diferentes ciencias en las cuales se ve involucrado.

Métodos de investigación cualitativa

Busca la profundización de casos específicos, evitando generalizar. Se ocupa de la

calidad del fenómeno mediante sus características determinantes, no busca llevar a cabo

una medición. Establece cualidades con descripciones detalladas de determinados

fenómenos, interacciones, personas, eventos, etc. Busca la comprensión de una

situación social como un todo. Los métodos de investigación participativa y de

investigación demográfica son ejemplos de investigación de tipo cualitativa.

- Investigación acción participativa (IAP)

Toma a los individuos como sujetos participes en con los investigadores en los

trabajos de investigación, formando así un equipo integrado por investigadores y

por la comunidad que se encuentra en el lugar de realización de la investigación.

De esta manera los investigadores fungen como facilitadores y la comunidad

tendrá el papel de gestionar el cambio, logrando así la transformación de su

propia realidad y la generación de un proyecto de vida. Sirve para la comunidad

que es el objeto de estudio, ayudando a la resolución de sus problemas y

necesidades.

- Investigación etnográfica

Describe el estilo de vida de comunidades que desarrollan su vida

conjuntamente, por lo tanto una familia o una institución pueden ser unidades de

estudio para la investigación etnográfica. Permite la reflexión, el análisis y la

acción continua sobre la realidad mediante el establecimiento de significados de

lo observado. Se requiere de la generación de hipótesis y cuestionamientos que

vinculen al individuo de manera subjetiva con su realidad, asignando

significados a éstos.

Método cuantitativo

Mide rasgos y características de los fenómenos sociales, es algo que podemos contar y

procesar, como su mismo nombre lo indica. Suele generalizar los resultados obtenidos,

por lo cual tiene un acercamiento con el método inductivo.

Método axiológico

Parte de lo general pasando por un proceso de profunda reflexión que conduzca hasta lo

particular. Se aprende actuando como un observador de los fenómenos de manera

crítica, analítica y pensante. Se deben tomar en consideración los conocimientos previos

existentes sobre el fenómeno para poder refutar, corregir o ampliar dicho conocimiento

y de esta manera hacer posible su exposición y comunicación ante las comunidades.

25

Nos lleva de la experiencia a la teoría y de la teoría a la experiencia. Es por este método

que tenemos los llamados axiomas, que son verdades irrefutables y que no requieren de

una verificación. Un ejemplo de éstos se encuentra en las matemáticas.

Aristóteles (izquierda), filósofo y científico griego, considerado como uno de los más

importantes pensadores de la filosofía griega y uno de los filósofos más influentes de la

cultura occidental. Fue el primero en proponer el método axiomático. Euclides

(derecha), filósofo-matemático y geómetra griego, fue quien introdujo los axiomas a las

matemáticas. Ambos son considerados como los padres del método axiomático.

Método en el empirismo sociológico

Es una corriente que propone la aplicación del método a la sociedad, siendo esta teoría

la primera en proponer dicha práctica. En la actualidad este método ha sido superado,

sin embargo es de importancia rescatarla como un antecedente. Augusto Comte es

considerado como el fundador y representante de esta teoría, explica que la “sociedad

humana era un sistema complejo de hechos gobernados por leyes, más o menos

generales, una esfera de la realidad que debía ser tratada como cualquier otro campo de

la investigación científica” (Antonio Alonso, José, Sociología-Conceptos, p. 49). Se

trata al método aplicado a las ciencias sociales similar al utilizado para las ciencias

naturales, centrándose en la existencia de leyes universales. Algunas de sus técnicas son

el uso de las encuestas, que resultan una gran opción por su eficacia y el uso de las

matemáticas (estadística) y la computación.

26

Augusto Comte, pensador francés considerado como el creador de la sociología y el

positivismo.

Método en el formalismo sociológico

Establece la relación estructural-funcionalista, propuesta por el sociólogo Talcott

Parsons. Indica el formalismo como una oposición al empirismo, siendo a su vez

complementaria de éste. Su propuesta se puede resumir en tres características:

- La teoría como sistema cerrado.

- Preocupación en el orden social.

- Concentración progresiva en las acciones integradoras: la instrumental, la

expresiva y la moral.

Además, establece cuatro niveles que existen dentro del proceso social:

1. La ciencia es un intento por adquirir un conocimiento racional de la experiencia

humana.

2. La teoría es la formulación de proposiciones empíricas y sus interrelaciones

lógicas, en relación directa con la observación y la verificación de los hechos.

3. Técnicas: estudios de caso, entrevistas y uso de la estadística.

4. La metodología permite determinar si los procedimientos de observación y de

verificación son legítimos. Otorga la validez lógica de la aplicación del método

y de sus procedimientos.

(HERRERA Vázquez, Marina Adriana, Métodos de investigación 1 Un enfoque

dinámico y creativo, Editorial Esfinge, México, 2003, p. 61).

27

Talcott Parsons, sociólogo estadounidense conocido como uno de los mayores

exponentes del estructural funcionalismo.

Método en el funcionalismo

El sociólogo francés Emilé Durkheim, establece el concepto de sociología como una

ciencia. Su principal atención fue centrada en la formulación del concepto de función,

debiendo considerar la satisfacción de las necesidades y logrando obtener un fin social,

tales como la convivencia, la armonía y el orden. El concepto de función social es un

pensamiento que vincula la estructura social, la existencia y la continuidad. Explica los

siguientes conceptos:

- El conjunto social sólo puede entenderse como unidad social.

- El cuerpo social mantiene relativo equilibrio.

- Para preservar este equilibrio es vital la normatización de la conducta humana.

- Antes las alteraciones, el cuerpo social se defiende para restaurar el equilibrio

amenazado.

- La unidad está integrada por partes que adquieren relación en su significación

mutua y en relación con el todo.

(HERRERA Vázquez, Marina Adriana, Métodos de investigación 1 Un enfoque

dinámico y creativo, Editorial Esfinge, México, 2003, p. 62).

28

Emilé Durkheim, sociólogo francés y desarrollador de la sociología moderna.

Método marxista o histórico-dialéctico

Es uno de los métodos más citados en el siglo XX, sus representantes son Friedrich

Engels y Karl Marx, quienes proponen una nueva manera de realizar un estudio de los

hechos sociales. Surge del materialismo de Feuerbach y del idealismo de Hegel.

Friedrich Engels (izquierda), economista político y pensador alemán, quien colaboró

con Marx y escribió conjuntamente Manifiesto Comunista. Karl Marx (derecho),

filósofo, economista y pensador alemán, fundador del socialismo científico juntos con

Engels.

29

Este método explica la relación entre los hombres y con la naturaleza, además debe ser

interpretado tal y como se muestra. Establece algunos rasgos esenciales:

- Concepción materialista de la realidad.

- Historia de cada momento o fenómeno.

- El dinamismo de la naturaleza y de la sociedad es dialéctico.

- El hecho social es un hecho real, históricamente determinado, con características

particulares.

- La realidad social es dinámica.

(HERRERA Vázquez, Marina Adriana, Métodos de investigación 1 Un enfoque

dinámico y creativo, Editorial Esfinge, México, 2003, p. 63).

Este método es dinámico y se centra en la comprensión del presente y del pasado para

aplicarse sobre el futuro.

Método del estructuralismo

Fue una corriente del pensamiento destacada por Claude Lévi-Strauss, que tuvo un gran

impacto en la sociología, la antropología, las matemáticas, entre otros. Lévi-Strauss está

interesado en los instrumentos sociales que se crean para enfrentar los problemas

sociales, así como las reglas sociales que controlan bienes necesarios. Deben ser

sistemáticos y dar cuenta de todos los hechos. Este método busca la explicación de la

realidad. Para Lévi-Strauss existen tres etapas para el análisis científico:

1. Observación de lo real: La realidad se considera de manera simple.

2. Construcción de los métodos: Elaborar modelos buscando encontrar la estructura

de los objetos.

3. Análisis de la estructura: Razonamiento del descubrimiento de la estructura sin

que haya alteración del orden de los fenómenos.

(HERRERA Vázquez, Marina Adriana, Métodos de investigación 1 Un enfoque

dinámico y creativo, Editorial Esfinge, México, 2003, p. 64).

Claude Lévi-Strauss, antropólogo francés y representante de la corriente estructuralista.

30

Justificación de la investigación

Consiste en establecer los motivos de el por qué es apropiado, digno o conveniente

el tema y el proceso de investigación, así como las ventajas que otorgará dicho

trabajo. Básicamente se trata del valor del trabajo a realizar. Se sustenta con

argumentos convincentes, exponiendo los propósitos a alcanzar.

Raúl Rojas Soriano, sociólogo mexicano y profesor de la Universidad Nacional

Autónoma de México, establece una serie de criterios a tomar en cuenta para

realizar de manera adecuada la justificación de un trabajo de investigación:

1. Magnitud del problema: El problema afecta o engloba a un gran número de

individuos y se puede comprobar mediante diversos datos estadísticos.

2. Trascendencia del problema: La magnitud del problema se va extendiendo con

el transcurso del tiempo o va siendo más importante conforme avanza su

desarrollo.

3. Posibles soluciones o vulnerabilidad: Se puede plantear la manera de dar

solución al problema o minimizar y frenar algunos efectos de este problema.

4. Factible: Exponer la manera en la que se pueden proponer soluciones dentro del

trabajo de investigación. Se debe demostrar que en el problema de investigación

pueden encontrarse rasgos que beneficien al problema.

Justificación

Metodología

Razones de la

elección

Localidad del

problema

31

Existen una serie de cuestiones a dar solución antes del inicio del proceso de

investigación para conocer el alcance, el tiempo y las posibilidades del mismo. Es

importante el contestar preguntas tales como:

- ¿Dónde se investigará?

- ¿Cuál es el tiempo que se requiere para desarrollar la investigación?

- ¿Cuáles son los aspectos teóricos que se revisarán en el tema?

- ¿A qué personas se entrevistará?

- ¿Qué características se requieren en esas personas?

- ¿Qué es lo más relevante a conocer?

El establecimiento de los límites de la investigación servirá para el logro de los

objetivos planteados y a su vez, poder realizar una justificación en torno al

planteamiento y delimitación del problema.

Las limitantes a tomar en cuenta son:

1) Temporales: Se deben cubrir con los objetivos establecidos inicialmente antes

del fin del tiempo para el trabajo de investigación. Se requiere de ordenar los

procesos a desarrollar y establecer tiempos limitados.

2) Económicas: Qué materiales se requieren y si éstos están a la disposición del

investigador. Establecer si se requiere viajar a lugares determinados y los costos

que la investigación en general podría generar.

3) Personales: El conocimiento del ámbito a investigar, el tener contacto con

personas, fenómenos o situaciones del proyecto de investigar, el acceso a

determinados medios materiales o físicos, etc.

32 Marcos

Un marco teórico (o conceptual) es el grupo central de conceptos y teorías que uno

utiliza para formular y desarrollar un argumento (o tesis). Esto se refiere a las ideas

básicas que forman la base para los argumentos, mientras que la revisión de literatura se

refiere a los artículos, estudios y libros específicos que uno usa dentro de la estructura

predefinida. Tanto el argumento global (el marco teórico) como la literatura que lo

apoya (la revisión de literatura) son necesarios para desarrollar una tesis cohesiva y

convincente.

Marco teórico

En una investigación el marco teórico es el conjunto articulado de conocimientos o

proposiciones que definen las condiciones, según las cuales surgen o se relacionan los

fenómenos empíricos (hechos) y, al mismo tiempo, descarta otras proposiciones sobre

los mismos hechos.

El marco teórico también llamado marco referencial (y a veces con un sentido más

restringido marcoconceptual), tiene como propósito dotar al proyecto de investigación

de un sistema coherente de conceptos y proposiciones que permitan abordar con

propiedad las diferentes derivaciones correspondientes del planteamiento del problema.

Cuando el investigador procede a la elaboración del marco teórico trata de integral

problema de investigación dentro de un ámbito donde este cobre sentido, incorporando

los conocimientos previos referentes al mismo, ordenándolos de modo tal que resulten

en un compendio explicativos de las derivantes de la pregunta de investigación.

En general, se podría afirmar que el marco teórico tiene también como funciones:

Orientar hacia la organización de datos y hechos significativos para

descubrir las relaciones de un problema con las teorías ya existentes.

Evitar que el investigador aborde temáticas que, dado el estado del

conocimiento, ya han sido investigadas o carecen de importancia científica.

Guiar en la selección de los factores y variables que serán estudiadas en la

investigación, así como sus estrategias de medición, su validez y

confiabilidad.

Prevenir sobre los posibles factores de confusión o variables extrañas que

potencialmente podrían generar sesgos no deseados.

Orientar la búsqueda e interpretación de datos.

Teoría: es una construcción mental simbólica, que permite pensar de un modo nuevo al

completar o interpretar un cuerpo de conocimiento

Por lo que si el investigador encuentra una teoría que solucione un determinado grupo

de problemas, entre los que se ubica el que el investigador este estudiando, entonces

será valido tomar las explicaciones, los supuestos y su metodología implicita (marco

33

teórico) para trabajar con el problema. Así, el investigador encuentra un ¨marco¨ que

limita y sostiene la investigación que está realizando.

Cuando estos supuestos se contrastan con los hechos y además conforman un sistema de

enunciados coherente, se dice que ¨el marco es teórico¨, es decir hace referencia a una

realidad.

Etapas de un marco teórico

1. El primer paso es tener claro el tema y el enfoque con el que se abordara el

problema. La adaptación de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica.

Imagen representativa de tener una idea clara y precisa a desarrollar.

34

2. La revisión de la literatura correspondiente. Esta consiste en detectar, obtener y

consultar la bibliografía y os otros materiales, de donde se debe extraer y

recopilar la información relevante y necesaria que resuelva nuestro problema de

investigación. Dicha selección deba ser selectiva. Para ello se requiere:

a) Detección dela literatura y otros documentos. Existen tres fuentes de

información para llevar a cabo la revisión de la literatura, que son: fuentes

primarias (directas), fuentes secundarias y fuentes terciarias.

b) Inicio de la revisión de la literatura. Este puede iniciar con el acopio de las

fuentes primarias, pero por lo común, es recomendable iniciar la revisión de

la literatura consultando uno o varios expertos en el tema y acudir a fuentes

secundarias o terciarias. Así mismo resulta importante acudir a un centro de

información que este conectado por terminal de computadora a distintos

bancos o bases de datos. También hay bancos de datos que se consultan

manualmente, donde las referencias se buscan en libros. Una base de datos

puede ser una fuente secundaria o terciaria según la información que

contenga.

c) Obtención de la literatura. Una vez identificadas las fuentes pertinentes, es

necesario localizarlas físicamente en las bibliotecas, filmotecas, etc.

d) Consulta de la literatura. Después de localizar las fuentes físicamente, se

procede a consultarlas. Se selecciona lo que será útil para nuestro marco

teórico y se desecha lo que no será utilizado. En lo que se refiere al apoyo

bibliográfico, algunos consideran que no debe incluirse a obras elaboradas

en el extranjero.

e) Extracción y recopilación de la información de interés en la literatura.

Existen diversas maneras de recopilar la información extraída de las

referencias, de hecho cada persona puede idear su propio método de acuerdo

con la forma en que trabaja. Algunos autores sugieren el uso de fichas.

f) Resumen de referencia.

Imagen representativa de lo importante que es la literatura en este paso del marco teórico

35

Construcción de un marco teórico.

Imagen representativa de la construcción del marco teórico.

Uno de los propósitos de la revisión de la revisión de la literatura es analizar y discernir

si las teorías existen y la investigación anterior sugiere una respuesta a la pregunta o a

las preguntas de investigación o bien provee una dirección a seguir dentro del tema de

nuestro estudio. La literatura revisada puede revelar:

1) Que existe una teoría completamente desarrollada. Cuando hay una teoría capaz

de describir, explicar y predecir el fenómeno de manera lógica, y cuando reúne

los demás criterios de evaluación antes mencionado, la mejor estrategia para

construir un marco teórico es tomar esa teoría como la estructura misma del

marco teórico. Cuando se encuentra una teoría sólida que explica el fenómeno

de interés, debe darle un nuevo enfoque a nuestro estudio: a partir de lo que ya

estaba comprobado, plantear otras interrogantes de investigación, obviamente

aquellas que no a podido resolver la teoría. Nuestro marco teórico consistirá en

explicar la teoría, ya sea proposición por proposición o en forma cronológica

desarrollando la evolución de la teoría.

Otro enfoque para nuestro marco teórico sería el cronológico que consiste en

desarrollar históricamente la evolución de la teoría.

2) Que hay varias teorías que se aplican a nuestro problema de investigación.

Cuando esto pasa podemos elegir una y basarnos en ella para construir el marco

teórico o bien tomar partes de algunas o de todas las teorías. En la primera

situación, elegimos la teoría que reciba una evolución positiva y que aplique más

al problema de investigación. En la segunda situación se tomaría de las teorías

sólo aquello que se relaciona con el problema de estudio. Es importante antes de

empezar el marco teórico hacer un bosquejo para no caer en contradicciones

lógicas. Suele suceder que las teorías se contradigan, en este caso se debe

escoger solo una. Lo más recomendable es tomar una teoría como base y utilizar

las demás para completar, y así realizar el marco teórico.

36

Imagen representativa de la problemática por la que pasa el investigador cuando encuentra varias

teorías que se aplican al problema estudiado por este.

3) Que hay piezas y trozos de teoría con apoyo empírico moderado o limitado que

sugiere variables potencialmente importantes. Cuando revisamos las literaturas

puede darse el caso de encontrarnos con generalizaciones empíricas

(proposiciones que has sido comprobadas en la mayor parte de las

investigaciones realizadas), por lo que se deberá construir una perspectiva

teórica. Cuando al revisar la literatura se encuentra una única posición o se

piensa limitar la investigación a una generalización empírica, el marco teórico se

construye incluyendo los resultados y conclusiones a los que han llegado los

estudios antecedentes, de acuerdo con algún esquema lógico. Casi todos los

estudios plantean varias preguntas de investigación o una pregunta de la cual se

derivan proposiciones. Los estudios se comentan y se van relacionando unos con

otros de acuerdo con un criterio coherente. Cuando nos encontramos con

generalizaciones empírica, es frecuente organizar el arco teórico por cada una de

las variables del estudio.

La comunicación organizacional: el enfoque psicológico cerrado en el individuo

y la diada versus la tradición sociológica enfocada en el grupo y niveles

organizacionales.

La estructura organizacional y la comunicación entre superior y subordinado.

a) Jerarquía.

b) Tamaño de la organizacional.

c) Tamaño de la unidad organizacional.

d) Tamaño de control en la supervisión.

e) Intensidad administrativa.

f) Concepción de la jerarquización: normas, políticas, roles y percepciones.

g) Jerarquías de líneas y asesorías.

37

4) Que solamente existen guías no estudiadas. A veces se llega a descubrir que con

anterioridad ya se han realizado estudios acerca del tema, en este caso el

investigador debe de buscar literatura que, aunque no se refiera al problema

especifico de la investigación, lo ayude a orientarse dentro de él.

Algunas observaciones sobre el marco teórico.

Siempre es conveniente efectuar la revisión de la literatura y presentarla de manera

organizada. En algunos casos por razones de tiempo y la naturaleza misma del estudio

la revisión de la literatura y la construcción del marco teórico son rápidas y sencillas. Al

construir el marco teórico debemos centrarnos en el problema de investigación que nos

ocupa, sin divagar en otros temas ajenos al estudio. Un buen marco teórico no es aquel

que contiene muchas páginas, sino el que trata con profundidad los aspectos

relacionados con el problema y vincula lógica y coherentemente los conceptos y

proposiciones existentes en estudios anteriores.

Marco histórico

En esta parte del proyecto o plan de investigación se desarrolla las etapas de cambios,

que se hayan dado en el transcurso de formación de la institución, de la unidad o del

aspecto en estudio, sin interesar los pormenores del mismo y los acontecimientos

colaterales, es necesario desarrollar e identificando las etapas de cambios de

transformaciones, de tal manera que se pueda establecer el nivel de desarrollo en que

encuentra en el momento del estudio.

La incorporación de marcos teóricos en la investigaciones, de todo tipo y especialidad,

es un aporte de marc block, en el sentido de identificar que los acontecimientos que

conforman la historia, deben ser entendidos en la perspectiva diacrónica y la sincrónica,

es decir los hechos que conforman la historia no tiene en su acumulación una gran línea

que los identifica, empero estos hechos con las mismas características aparecen con

mucho retraso en otras latitudes y en otras sociedades. El marco histórico es justamente

para ubicar en que etapa de desarrollo se encuentra la situación problemática o el

aspecto de que estamos investigando.

En una investigación se puede plantear de ser necesario una o varias teorías que ayuden

a explicar el problema y los fenómenos que se quieren investigar, es mas, se puede

recurrir de ser necesario a teorías planteadas dentro de las distintas disciplinas que no

necesariamente sean dentro del campo o de la especialidad dentro de la se considera

corresponde la investigación, es así que una teoría de la física, se puede tomar para

demostración en la demografía.

El marco histórico referencial tiene el propósito de dar a la investigación un sistema

coordinado y coherente de conceptos y proposiciones que permitan abordar el problema.

De este dependerá el resultado del trabajo. Significa poner en claro para el propio

38

investigador sus postulados y supuestos, asumir los frutos de investigaciones anteriores

y esforzarse por orientar el trabajo de un modo coherente.

Se divide en cuatro etapas:

1) Evolución y desarrollo de la tipología de edificio . Es muy importante investigar el desarrollo y la

evolución tipológica que han tenido los edificios que se pretende construir, entender el origen, los

cambios y su relación con el contexto en el momento histórico en el que surgen y como evoluciona la

fabrica y la infraestructura del edificio.

2) Aportaciones e innovaciones. Se definen los datos pertinentes, innovatorios y de implementación

técnica, requeribles de recopilar, que permitan enriquecer la solución de diseño, porque con el paso del

tiempo el edificio va sufriendo cambios radicales en su función, o en sus procedimientos constructivos,

esto provoca modificación en su diseño y su equipamiento, en ocasiones trasladado de otro tipo de

edificios al propio; por otro lado el desarrollo tecnológico y los nuevos descubrimientos también

influyen en el diseño y equipamiento del edificio, permitiendo optimizar el funcionamiento tanto en el

diseño como en la relación costo beneficio es importante investigar todas las posibilidades tecnológicas

aplicables al edificio.

3) Conclusiones. El Marco Histórico nos permite establecer la relación de tiempo histórico y entender

que cada edificio evoluciona en función de su momento y los cambios tecnológicos, por esta razón la

conclusión que resulta define los elementos que el momento histórico y el contexto cultural, técnico,

económico y político condicionan, así como las aportaciones que se han desarrollado en otros ámbitos o

provienen de otros edificios y se pueden adaptar al edificio motivo del Tema.

MARCOREFERENCIAL

No es un resumen de las teorías que se han escrito sobre el tema objeto de la

investigación; mas bien es una revisión de lo que se esta investigando o se ha

investigado en el tema objeto de estudio y los planteamientos que sobre el mismo tienen

los estudiosos de este. Este fundamentación soportara el desarrollo del estudio y la

discusión de los resultados.

Elaboración del marco referencial; se recomienda comenzar por revisar libros, revistas y

demás documentos especializados que aborden el tema que se va a investigar; para ello

con base en la bibliografía revisada, se debe llegar a un conocimiento amplio y

detallado del estado del tema, mostrando las investigaciones que se han adelantado y se

están adelantando; los objetivos y las hipótesis que han guiado dichas investigaciones y

las conclusiones a que se ha llegado; la relevancia que tiene el tema en la actualidad; las

posturas y los enfoques que abordan el tema; los instrumentos y las técnicas de

recolección de información que se han utilizado en los estudios.

Vale recordar que, en la elaboración del marco referencial, es necesario elaborar las

citas bibliográficas y las notas de pie de página.

39

Diseños experimentales de investigación

Una vez definido qué tipo de estudio se va a realizar y estableciendo la hipótesis de la

investigación, el investigador debe responder de manera práctica y concreta de

responder a las preguntas de la investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar un

diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. El termino

¨diseño¨ se refiere a un plan o estrategia para responder a las preguntas de investigación.

El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de

estudio, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las

hipótesis formuladas en un contexto en particular. Si el diseño esta bien concebido, el

producto final de un estudio tendrá mayores posibilidades de ser válido.

Experimento, tiene dos acepciones, una general y una particular. La regla general se

refiere a "tomar una acción" y después observar las consecuencias. Se requiere la

manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos y la

aceptación particular (sentido científico). "Un estudio de investigación en el que se

manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestas efectos),

dentro de una situación de control para el investigador".

Tipos de diseño para investigar el comportamiento humano

Cuando hablamos de investigación podemos encontrar diferentes clasificaciones de los

tipos de diseño, por lo general se clasifican en: investigación experimental e

investigación no experimental. A su vez, la primera puede dividirse en:

1) Preexperimentos. Estos llevan este nombre debido a que su grado de control es

mínimo. Consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después

aplicar una medición en una o más variables para observar cual es el nivel del

40

grupo en estas variables. Este diseño no cumple con los requisitos de un

verdadero experimento. No hay manipulación de la variable independiente.

También hay una referencia previa de cuál era, antes del estímulo, el nivel que

tenía el grupo en la variable dependiente, ni grupo de comparación. El diseño

adolece de varios grupos de comparación. No se puede establecer causalidad

con certeza. No se controlan las fuentes de invalidación interna.

2) experimentos puros

3) cuasi experimentos.

La noción común que las personas tienen de un experimento consiste en modificas las

condiciones en que ocurre algo y esperar a ver qué sucede. Experimentar, de acuerdo

con el sentido común es estrenar modos de trata los hechos, pero también puede

entenderse como improvisación.

Cundo se dice que se trata de un proceso planificado, se da por sentado que dicho

proceso debe realizarse de manera que resulte inequívoco verificar que las alteraciones

de la

Diseños no experimentales de investigación

Los estudiantes de bachillerato y muchas veces también los de licenciatura, no cuentan

con la experiencia ni con el equipamiento necesario para realizar investigaciones de tipo

experimental, por eso es frecuente que realicen estudios no experimentales.

La investigación no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las

variables. Por lo que se podría decir que se trata de investigación donde no hacemos

variar intencionalmente las variables independientes. Lo que se hace en la investigación

no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para

después analizarlos. En un experimento el investigador construye una situación a la que

son expuestos varios individuos, en cambio en un estudio no experimental no se

construye ninguna situación, sino que se observan las existentes no provocadas

intencionalmente por el investigador. Esta clase de investigación por lo general se usa

cuando se presenta un conflicto ético, por ejemplo, no seria ético un experimento que

obligara a las personas a consumir bebidas alcoholicas que afectaran gravemente su

salud, en este caso se usa la investigación no experimental, pues se buscarían sujetos de

estudio que ya consumieran cierto nivel de alcohol, el investigador no tubo nada que

ver. Se podría decir que en una investigación no experimental lo sujetos ya pertenecían

a un grupo o nivel determinado de la variable independiente por autoselección, es

sistemática y empírica en la que las variables independientes no se manipulan porque ya

sucedió.

Por ejemplo, si uno va a escribir un trabajo sobre la educación bilingüe y quiere tomar

una posición positiva sobre el uso de la lengua materna en las escuelas, sería necesario

41

desarrollar un argumento que explique porque dicha instrucción sería beneficiosa. No es

suficiente demostrar que tres estudios encontraron este método de instrucción eficaz (la

revisión de literatura). También hay que detallar cuales teorías guiaron tal propuesta,

como la hipótesis de interdependencia lingüística de Cummins, la hipótesis del

bilingüismo aditivo de Lambert o la teoría de esquema. Con estas teorías analizadas

para crear un marco teórico, se puede después colocar/organizar toda la literatura en esta

estructura.

Carlos Sabino afirma que "el planteamiento de una investigación no puede

realizarse si no se hace explícito aquello que nos proponemos conocer: es siempre

necesario distinguir entre lo que se sabe y lo que no se sabe con respecto a un tema para

definir claramente el problema que se va a investigar". El correcto planteamiento de un

problema de investigación nos permite definir sus objetivos generales y específicos,

como así también la delimitación del objeto de estudio.

El autor agrega que ningún hecho o fenómeno de la realidad puede abordarse sin

una adecuada conceptualización. El investigador que se plantea un problema, no lo hace

en el vacío, como si no tuviese la menor idea del mismo, sino que siempre parte de

algunas ideas o informaciones previas, de algunos referentes teóricos y conceptuales,

por más que éstos no tengan todavía un carácter preciso y sistemático.

El marco teórico, marco referencial o marco conceptual tiene el propósito de dar

a la investigación un sistema coordinado y coherente de conceptos y proposiciones que

permitan abordar el problema. "Se trata de integrar al problema dentro de un ámbito

donde éste cobre sentido, incorporando los conocimientos previos relativos al mismo y

ordenándolos de modo tal que resulten útil a nuestra tarea".

El fin que tiene el marco teórico es el de situar a nuestro problema dentro de un

conjunto de conocimientos, que permita orientar nuestra búsqueda y nos ofrezca una

conceptualización adecuada de los términos que utilizaremos.

"El punto de partida para construir un marco de referencia lo constituye nuestro

conocimiento previo de los fenómenos que abordamos, así como las enseñanzas que

extraigamos del trabajo de revisión bibliográfica que obligatoriamente tendremos que

hacer". El marco teórico responde a la pregunta: ¿qué antecedentes existen? Por ende,

tiene como objeto dar a la investigación un sistema coordinado y coherente de

conceptos, proposiciones y postulados, que permita obtener una visión completa del

sistema teórico y del conocimiento científico que se tiene acerca del tema.

Ezequiel Ander-Egg nos dice que en el marco teórico o referencial "se expresan

las proposiciones teóricas generales, las teorías específicas, los postulados, los

supuestos, categorías y conceptos que han de servir de referencia para ordenar la masa

de los hechos concernientes al problema o problemas que son motivo de estudio e

investigación". En este sentido, "todo marco teórico se elabora a partir de un cuerpo

teórico más amplio, o directamente a partir de una teoría. Para esta tarea se supone que

se ha realizado la revisión de la literatura existente sobre el tema de investigación. Pero

con la sola consulta de las referencias existentes no se elabora un marco teórico: éste

42

podría llegar a ser una mezcla ecléctica de diferentes perspectivas teóricas, en algunos

casos, hasta contrapuestas. El marco teórico que utilizamos se deriva de lo que podemos

denominar nuestras opciones apriorísticas, es decir, de la teoría desde la cual

interpretamos la realidad".

Roberto Hernández Sampieri y otros]destacan las siguientes funciones que

cumple el marco teórico dentro de una investigación:

1. Ayuda a prevenir errores que se han cometido en otros estudios.

2. Orienta sobre cómo habrá de realizarse el estudio (al acudir a los antecedentes,

nos podemos dar cuenta de cómo ha sido tratado un problema específico de

investigación, qué tipos de estudios se han efectuado, con qué tipo de sujetos, cómo

se han recolectado los datos, en qué lugares se han llevado a cabo, qué diseños se

han utilizado).

3. Amplía el horizonte del estudio y guía al investigador para que se centre en su

problema, evitando desviaciones del planteamiento original.

4. Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones que más tarde habrán de

someterse a prueba en la realidad.

5. Inspira nuevas líneas y áreas de investigación.

6. Provee de un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.

En general, se podría afirmar que el marco teórico tiene también como

funciones:

· Orientar hacia la organización de datos y hechos significativos para

descubrir las relaciones de un problema con las teorías ya existentes.

· Evitar que el investigador aborde temáticas que, dado el estado del

conocimiento, ya han sido investigadas o carecen de importancia científica.

· Guiar en la selección de los factores y variables que serán estudiadas en

la investigación, así como sus estrategias de medición, su validez y

confiabilidad.

· Prevenir sobre los posibles factores de confusión o variables extrañas

que potencialmente podrían generar sesgos no deseados.

· Orientar la búsqueda e interpretación de dato

La elaboración del marco teórico comprende, por lo general, dos etapas:

· Revisión de la literatura existente. Consiste en destacar, obtener y

consultar la bibliografía y otros materiales que pueden ser útiles para los

43

propósitos de estudio, de donde se debe extraer y recopilar la información

relevante y necesaria que atañe a nuestro problema de investigación.

· Adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica. En este

aspecto, nos podemos encontrar con diferentes situaciones:

I. Que existe una teoría completamente desarrollada, con abundante

evidencia empírica y que se aplica a nuestro problema de

investigación. En este caso, la mejor estrategia es tomar esa teoría como

la estructura misma del marco teórico.

II. Que hay varias teorías que se aplican a nuestro problema de

investigación. En este caso, podemos elegir una y basarnos en ella para

construir el marco teórico o bien tomar partes de algunas o todas las

teorías, siempre y cuando se relacionen con el problema de estudio.

III. Que hay "piezas o trozos" de teoría con apoyo empírico moderado o

limitado, que sugieren variables importantes, aplicables a nuestro

problema de investigación. En este caso resulta necesario construir una

perspectiva teórica.

IV. Que solamente existen guías aún no estudiadas e ideas vagamente

relacionadas con el problema de investigación. En este caso, el

investigador tiene que buscar literatura que, aunque no se refiera al

problema específico de la investigación, lo ayude a orientarse dentro de

él.

Una vez realizadas las lecturas pertinentes, estaremos en posición de elaborar

nuestro marco teórico, que se basará en la integración de la información relevada.

El orden que llevará la integración estará determinado por el objetivo del marco

teórico. Si, por ejemplo, es de tipo histórico, resulta recomendable establecer un orden

cronológico de las teorías y/o de los hallazgos empíricos. Si la investigación se

relaciona con una serie de variables y tenemos información de teoría, así como de

estudios previos de cada una de esas variables y de la relación entre ellas, sería

conveniente delimitar secciones que abarcaran cada uno de los aspectos relevantes, a fin

de integrar aquellos datos pertinentes a nuestro estudio.

De todos modos, es fundamental en toda investigación que el autor incorpore

sus propias ideas, críticas o conclusiones con respecto tanto al problema como al

material recopilado. También es importante que se relacionen las cuestiones más

sobresalientes, yendo de lo general a lo concreto, es decir, mencionando primero

generalidades del tema, hasta llegar a lo que específicamente está relacionado con

nuestra investigación.

44

La definición de términos básicos.

Todo investigador debe hacer uso de conceptos para poder organizar sus datos y

percibir las relaciones que hay entre ellos.

Carlos Borsotti nos plantea que "el conocimiento científico es enteramente

conceptual, ya que, en último término, está constituido por sistemas de conceptos

interrelacionados de distintos modos. De ahí que, para acceder a las ideas de la ciencia,

sea necesario manejar los conceptos y los lenguajes de la ciencia. En ciencias sociales,

la pretensión de validez objetiva de cualquier conocimiento empírico se apoya en que se

haya ordenado la realidad según conceptos formados rigurosamente. Estos conceptos no

pueden dejar de ser subjetivos. Están necesariamente condicionados por posiciones

ideológicas y por posiciones valorativas que son supuestos lógicos de todo

conocimiento".

Agrega Borsotti, que "cuando se piensa, es irremediable recurrir a nociones

extraídas del lenguaje común, generadas en la vida histórica y social, y que están

cargadas de connotaciones ideológicas y plagadas de ambigüedad y de vaguedad. La

ciencia no puede manejarse con esos conceptos. No busca ser exacta, pero sí ser precisa,

para lograr la elaboración, la construcción de conceptos unívocos, es decir, conceptos

cuya intención y extensión sean lo más precisos posibles".

Un concepto es una abstracción obtenida de la realidad y, por tanto, su finalidad

es simplificar resumiendo una serie de observaciones que se pueden clasificar bajo un

mismo nombre. Por lo tanto, un concepto científico es una construcción mental en la

cual "se incluyen las propiedades nucleares, estructurantes, del objeto de investigación.

Los conceptos son medios mentales que tienen por finalidad dominar espiritualmente

los empíricamente dado".

Carlos Borsotti nos dice que "las funciones que se adjudican a los conceptos

tienen raíces epistemológicas que se vinculan con las concepciones acerca de la manera

en que se conoce. Si se parte de que los conceptos se ubican en una esfera de la realidad

distinta a la realidad a la que se refieren, se desprende que:

a) es imposible que reemplacen a esta última o que sean un espejo de ella;

b) pensamos con conceptos:

c) cuando el pensar apunta a conocer construimos una serie de

transformaciones de representaciones.

De ahí, las funciones de los conceptos, que pueden sintetizarse en las siguientes:

45

Son instrumentos mediante los cuales se realiza la operación de

pensar.

En este sentido, se incorporan a conjuntos de pensamientos.

Son la base sobre la cual se desarrolla la comunicación.

Permiten organizar la información y percibir relaciones entre los

datos.

En la construcción de conceptos en las ciencias sociales hay que tener presentes:

* La diversidad de los objetos de los que pueden ocuparse.

* La diversidad de concepciones metateóricas a partir de las cuales se procede a

la construcción de conceptos.

* La diversidad de teorías y paradigmas en las distintas disciplinas".

Algunos conceptos están estrechamente ligados a objetos y a los hechos que

representan, por eso cuando se define se busca asegurar que las personas que

lleguen a una investigación conozcan perfectamente el significado con el que se

va a utilizar el término o concepto a través de toda la investigación.

El problema que nos lleva a la definición de conceptos es el de que muchos de

los términos que se utilizan en las ciencias sociales son tomados del lenguaje común y,

generalmente, el investigador los utiliza en otro sentido.

La definición conceptual es necesaria para unir el estudio a la teoría y las

definiciones operacionales son esenciales para poder llevar a cabo cualquier

investigación, ya que los datos deben ser recogidos en términos de hechos observables.

Las definiciones empíricas anuncian cómo se va a observar o medir el concepto

en el mundo real, o en la empiria. Dado que la definición explica las operaciones para la

observación, es llamada a veces definición operacional.

Cada campo de la ciencia tiene sus conceptos teóricos especiales y para

nombrarlos se necesitan algunas palabras especiales. A veces las palabras del lenguaje

estándar han sido adoptadas para uso científico y han adquirido un significado especial,

cuya definición puede encontrarse en los manuales sobre ese campo; en otras ocasiones

algunas palabras completamente nuevas se han acuñado por investigadores con

inventiva. En cualquier caso, cada investigador debe usar el vocabulario normal de su

46

campo de investigación tanto como le sea posible, para que pueda beneficiarse

directamente de resultados anteriores y, a la inversa, sus nuevos resultados sean fáciles

de leer y así contribuyan de manera efectiva a la teoría general de ese campo.

Las definiciones operacionales constituyen un manual de instrucciones para el

investigador. Deben definir las variables de las hipótesis de tal manera que éstas puedan

ser comprobadas. Una definición operacional asigna un significado a una construcción

hipotética o variable, especificando las actividades u "operaciones" necesarias para

medirla; es aquella que indica que un cierto fenómeno existe, y lo hace especificando de

manera precisa en qué unidades puede ser medido dicho fenómeno. Una definición

operacional de un concepto, consiste en un enunciado de las operaciones necesarias para

producir el fenómeno. Una vez que el método de registro y de medición de un fenómeno

se ha especificado, se dice que ese fenómeno se ha definido operacionalmente. Por

tanto, cuando se define operacionalmente un término, se pretende señalar los

indicadores que van a servir para la realización del fenómeno que nos ocupa; de ahí que,

en lo posible, se deban utilizar términos con posibilidad de medición. Las definiciones

operacionales establecen un puente entre los conceptos o construcciones hipotéticas y

las observaciones, comportamientos y actividades reales.

Los conceptos deben reunir los siguientes requisitos:

* Ha de existir acuerdo y continuidad en la atribución de determinados contenidos

figurativos o determinadas palabras.

* Deben estar definidos con precisión, es decir, con un contenido semántico

exactamente establecido.

* Tienen que tener una referencia empírica, o sea, referirse a algo aprehensible,

observable (aunque sea indirectamente).

La función de la definición consiste en presentar los rasgos principales de la

estructura de un concepto para hacerlo más preciso, delimitándolo de otros conceptos, a

fin de hacer posible una exploración sistemática del objetivo que representa. Para ello es

necesario tener en cuenta:

* Validez: significa que nuestra definición se ajuste al concepto. Debe referirse

justamente a ese concepto y no a algo similar. Si nuestra definición es válida,

estamos midiendo justamente lo que pretendemos medir y no otra cosa.

47

* Fiabilidad o reproductibilidad: significa que si repetimos nuestra medición o registro,

el resultado será siempre el mismo.

* Empleo de un lenguaje claro. Debe expresarse en palabras precisas y asequibles, no

debe contener metáforas o figuras literarias.

* Significado preciso y unitario

En definitiva, la forma en que se construyen los conceptos depende de las

concepciones del conocimiento y de la realidad de las cuales se parte. Los conceptos

están presentes en todo y en cada uno de los momentos de un proceso de

investigación y es necesaria una vigilancia constante para trabajar siempre con

conceptos precisos. Precisión no sólo en relación con su univocidad y con su

enunciación o definición, sino también en su relación con la teoría del conocimiento,

con los paradigmas científicos, con el objeto de estudio y con la situación

problemática que originó la investigación.

48 Tipos de Observación

El método científico consiste en una serie de pasos usados por los científicos para

conducir sus experimentos. La palabra "observación" tiene dos significados en el

método científico. Primero, está la observación del científico sobre el mundo y

cómo lleva eso a una teoría hipotética. Este es el primer paso del método científico

y puede presentarse en dos maneras, ya sea por medio de una observación natural o

una preparada. Segundo, en la recolección de datos para el experimento usando el

método científico, existen dos tipos de observaciones, la cualitativa y la

cuantitativa.

Observación natural Cuando un científico se propone probar cualquier cosa usando el método científico, primero debe observar algo en el mundo natural. Por ejemplo, Sir Isaac Newton hizo una teoría sobre la existencia de una fuerza llamada gravedad después de haber observado a una manzana cayendo de un árbol. Esto es una observación natural. Newton observó que algo sucedía en la naturaleza sin intervención de su parte o de parte de alguien más. Este tipo de observación significa que el científico observará y esperará para que el evento suceda durante su experimento.

Observación preparada Si Isaac Newton hubiera llegado a la teoría sobre la fuerza gravitacional después de haber dejado caer una manzana desde un balcón, su observación pudiera clasificarse como preparada. Muchos experimentos inician con un científico pensando "¿qué tal si...?" por ejemplo "¿qué tal si dejo caer esta manzana desde un balcón? ¿qué sucederá?" En este tipo de observación el científico crea una teoría hipotética al pensar en algo sobre la naturaleza, interviniendo en ella para observar el evento. Este tipo de observación debe ser recreada.

Observación cuantitativa En el método científico, después de que un científico genera una hipótesis basada en una observación realizada en la naturaleza, comienza con la fase de experimentación. Una vez que el experimento se está desarrollando, debe ser observado. El científico lleva un registro de las observaciones derivadas del experimento y recolecta datos. Una forma de recolección durante el método es cuantitativa. Esta forma de observación emplea modelos matemáticos y confía en el científico para recolectar la información basada en números, como el número de manzanas que cayeron del balcón. La observación cuantitativa es común en la física, biología y ciencias naturales.

Observación cualitativa Cuando un científico realiza un experimento que requiere observaciones concernientes a la calidad de los resultados del experimento, se considera una observación cualitativa de datos. Los ejemplos incluyen las formas de las manzanas que cayeron del balcón o el árbol, o que fue lo que pasó con ellas una vez que cayeron. Las observaciones cualitativas pueden descartarse fácilmente en experimentos que requieren datos matemáticos, pero se hacen de cualquier manera. Las observaciones cualitativas pueden ser muy importantes en experimentos que requieren interpretación.

49 LAS IDEAS CIENTIFICAS

Un fragmento de investigación científica consiste en el manejo de un conjunto de

problemas suscitados por un análisis crítico de alguna parte del conocimiento o

por un examen de nueva experiencia a la luz de lo que ya se conoce o conjetura.

Los problemas se resuelven aplicando, o instando conjeturas que, de ser

contrastables, se llaman hipótesis científicas a su vez alguna s hipótesis científicas

se hacienden a leyes de las que se supone que reproducen estructuras objetivas; y

las leyes se sistematizan en teorías. Así pues el proceso creador de la ciencia

arranca del conocimiento de problemas y culmina con la construcción de teorías,

cosa que a su vez, plantea nuevos problemas, entre ellos, el de la contratación de

las teorías. Todo lo demás es aplicación de las teorías a la explicación, a la

predicción o a la acción; o bien es contrastación de las teorías.

En este apartado de nuestro material, nos enfocaremos en los siguientes términos:

1.- PROBLEMA

Abordaremos la definición de un problema, la lógica de los

problemas, pasando por la heurística, para finalmente saber cómo debemos hacer

el planteamiento del problema.

2.- LA HIPÒTESIS

Plantearemos la definición de hipótesis, la formulación de una

hipótesis, las clases y su contrastabilidad.

3.- LA LEY

Observaremos la transición de un problema, hasta culminar, en una

ley, definiremos las variables e invariantes y las clases de leyes.

4.- LA INVESTIGACIÓN

Expondremos los tipos de investigación, y el objeto dela

investigación.

5.- LA TEORÌA ESTÀTICA

Descubriremos, el sistema nervioso de la ciencia, su unidad conceptual,

la teoría abstracta y profundizaremos con la probabilidad.

6.- TEORÌA DINÀMICA

Conoceremos la construcción de teorías, y en su caso la matematizaciòn.

50 El problema

Elementos del planteamiento del problema

El momento más importante del diseño de una investigación es el planteamiento

del problema, ya que sobre él descansa la elaboración de los apartado subsecuentes del

anteproyecto.

En términos conceptuales, plantear un problema:

«…significa reducirlo a sus aspectos y relaciones fundamentales a fin de poder iniciar

su estudio intensivo; pero la reducción… no significa de modo alguno simplificar el

estudio científico de la realidad social.»”.

En términos operativos, plantear un problema consiste en la exposición lógica y

articulada de los siguientes elementos: a) Contexto de la situación problemática, b)

Exposición de los antecedentes del problema, c) Formulación, justificación y viabilidad

del problema, d) El diseño de los objetivos y/o propósitos. En algunos casos se incluyen

las hipótesis o supuestos, aunque el mejor momento para elaborarlas es posterior a la

revisión exhaustiva de literatura.

Una vez elegido el tema de nuestro interés para hacer una investigación, es necesario

transformarlo en un problema de investigación. Para lograr lo anterior seguimos un

proceso heurístico en donde reflexionamos sobre nuestros saberes y certezas iniciales y

enriquecemos nuestra mirada gracias a un análisis situacional y a la revisión inicial de

literatura; con estos elementos constituimos un campo.

3 problemático en el que reconocemos la complejidad del fenómeno a estudiar y

podemos plantear un problema de forma clara y consistente.

Como mencionamos anteriormente, el planteamiento del problema integra los siguientes

elementos:

A) CONTEXTO DE LA SITUACIÓN PROBLEMÁTICA.

Consiste en un análisis contextual vinculado a la problemática que se va a abordar. Se

trata de exponer los referentes empíricos que tenemos sobre del problema, los cuales se

contrastan con documentos normativos u orientadores para dar cuenta de un campo

problemático que requiere ser objeto de estudio o transformación.

Este apartado obedece a dos finalidades primordiales, la primera es dar a conocer las

relaciones causales que se establecen con el problema de investigación y la segunda es

contrastar la situación problemática con una visión de lo deseable, a fin de argumentar

de las carencias o necesidades que se presentan.

Se trata de un análisis del presente que se plantea como complejo y problemático,

primero porque intervienen diferentes dimensiones en su análisis, por ejemplo, la esfera

de lo político, económico, social, cultural, etc., y segundo porque permite que el autor

exprese y argumente con base en referentes normativos u orientadores la falta de

cumplimiento o el cumplimento parcial de las finalidades establecidas para determinado

sector de la población, ejemplo de ello son los acuerdos intencionales, las leyes

educativas, los planes y programas de mejora, etc.

Los argumentos y su validación deberán ser lo suficientemente sólidos para que el lector

comparta la idea de que efectivamente se presenta un problema. Se sugiere comenzar

este apartado de lo general a lo particular, de lo global a lo local, hasta

4 hacer una descripción detallada de la situación concreta que requiere ser estudiada y/o

transformada.

51

B) ANTECEDENTES

En este apartado se incluyen los referentes teóricos (estado del arte) que explican cómo

ha sido abordado el problema por otros.

«Para realizar una aportación en un tema específico o saber sobre qué aspectos del

problema no se ha investigado o intervenido, necesitamos saber lo que se ha escrito»

(Fernández: 2005).

Es muy importante citar aportaciones, discusiones o conclusiones de tesis, ponencias,

reportes de investigación o artículos científicos que abordan el mismo objeto de estudio.

C) FORMULACIÓN DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.

Se define como «…una frase u oración que describe el asunto a tratar, el cual puede ser

un vacío en la información respecto del objeto de estudio, el desconocimiento de un

aspecto, una inconsistencia entre teoría y práctica o una información contradictoria, sin

descartar como problema de investigación el repetir un estudio que se efectuó

anteriormente con otros recursos o en otras condiciones.» (García: 32)

Como resultado de la problematización se enuncia el problema de investigación, el cual

generalmente se formula a manera de pregunta(s) en forma clara y sin ambigüedades

(Hernández, Fernández y Baptista: 48).

Se entiende por problematizar

«…al cuestionamiento radical de nuestro quehacer y un proceso de clarificación gradual

y progresiva del objeto de estudio» (Sánchez: 1993).

Es recomendable que el enunciado o las preguntas de investigación estén delimitados,

por lo que debe hacerse referencia al «tiempo, espacio, cantidad, género, corriente

teórica o tipo de fuentes». (García: 33).

D) OBJETIVO(S) Y/O PROPÓSITO(S)

Para García (2008) existe una distinción entre objetivo y propósito. El objetivo

corresponde a la intención de conocer y está estrechamente relacionado con el proceso

de investigación; por su parte, el propósito se orienta a la aplicación de conocimiento

para transformar una realidad.

Podemos entender a los objetivos y propósitos como “guías” (Rojas: 57) que expresan

qué se pretende lograr como resultado de la investigación. Están vinculados con el

problema de investigación y se redactan de manera precisa.

E) HIPÓTESIS O SUPUESTOS

«Es una proposición enunciativa que pretende responder, tentativamente, a la pregunta

formulada en el planteamiento del problema». (Mercado: 56).

En estudios de corte cuantitativo la elaboración de hipótesis requiere un proceso

minucioso que generalmente se realiza después de una revisión bibliográfica exhaustiva,

sin embargo, si vas a plantear hipótesis en tu anteproyecto, es importante que realices un

primer acercamiento a esta actividad, ya que puede ajustarse y precisarse

posteriormente.

52

En estudios de corte cualitativo, las hipótesis generalmente se plantean como supuestos

o creencias que no tienen la intención de ser verificadas. En un momento inicial,

expresan los valores y prenociones del investigador respecto al objeto de estudio; en

algunos casos ayudan a mantener una actitud de alerta para no prejuzgar la realidad

social. En el desarrollo de la investigación pueden surgir hipótesis de trabajo, por ello se

dice que son «emergentes, flexibles y contextuales» (Hernández, Fernández y Baptista:

533).

F) JUSTIFICACIÓN

Consiste en describir la relevancia y vigencia del problema. Responde a las preguntas

¿para qué se quieren lograr los resultados del proyecto? ¿Cuál es su utilidad? ¿Qué

alcance o proyección social tiene? ¿Ayudará a resolver un problema? ¿Cuál es su valor

teórico? ¿Cuál es su utilidad metodológica?

Es decir, los criterios que ayudan a elaborar la justificación son «conveniencia,

relevancia social, implicaciones prácticas, valor teórico y utilidad metodológica»

(Hernández, Fernández y Baptista: 524).

Para Fernández (2005) en la justificación se pueden incluir en desde datos estadísticos

acerca del impacto o los efectos detectados sobre el problema hasta frases cualitativas

de los actores relevantes involucrados.

CRITERIOS DE JUSTIFICACIÓN

Manera de justificar basada en desarrollar una reflexión o debate sobre el objeto de

estudio o conocimiento ya existente, como refutar una teoría o contrastar resultados

obtenidos. Su objeto es la reflexión académica. También cuando se busca establecer la

solución de un modelo.

JUSTIFICACIÓN PRÁCTICA

La justificación práctica es aquella que plantea la solución de un problema o por lo

menos, propone estrategias que podrían aplicarse y de esta manera ayudar a su solución.

JUSTIFICACIÓN METODOLÓGICA

Propone un nuevo método o nuevas estrategias para establecer un conocimiento

confiable y válido.

PRESENTACIÓN DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

Se trata de una de las tareas más importantes, puesto que es la manera de comunicar y

exponer los elementos del trabajo de investigación o proyecto.

Estructura del proyecto de investigación

Marina Herrera Vázquez en su libro Métodos de Investigación, presenta una de las

estructura más completas que se pueden utilizar para la presentación del trabajo de

investigación, pese a existir diversos criterios que se pueden tomar en cuenta para

estructurar la investigación, éste contiene elementos indispensables:

53

Contenido

Introducción

Selección del tema

1. Título

2. Delimitación en el espacio físico-geográfico

3. Delimitación en el tiempo

4. Delimitación semántica o estudio exploratorio

5. Delimitación de recursos

6. Características del tema:

6.1 Interés

6.2 Originalidad

6.3 Relevancia

6.4 Precisión

6.5 Objetividad

Planteamiento del problema

1. Concepto del problema

2. Planteamiento o cuestionamiento

3. Delimitación del problema

3.1 Situación geográfica

3.2 Temporalidad

3.3 Personales

4. Justificación del problema

Formulación de la hipótesis

1. Concepto de hipótesis

2. Formulación de la hipótesis

2.1 Pasos para elaborar la hipótesis

3. Presentación de la hipótesis de trabajo

Objetivos de trabajo

1. Objetivos generales

2. Objetivos específicos

3. Objetivos metodológicos

4. Objetivos particulares

Esquema inicial del trabajo de investigación

Bibliografía

54

CRONOGRAMA DE TRABAJO

Anexos

Elementos técnicos

a) Presentación: El trabajo debe ser escrito a computadora manteniendo la mayor

limpieza posible en éste. Se sugiere el uso de hojas blancas tamaño carta. El

trabajo se presenta con una primer hoja llamada caratula, en ésta deben destacar

el nombre de la institución y el nombre del proyecto, principalmente con

negritas o subrayado. También debe contener el nombre del investigador o

investigadores, el nombre del profesor y la fecha en la cual será entregado el

proyecto.

b) Formato: Son detalles o características que favorecen la presentación del

proyecto.

Márgenes: Se recomiendo al uso de márgenes de 3 centímetro del lado izquierdo

y superior de la hoja, y 2 centímetro del lado derecho e inferior de la hoja. Con

este margen se podrán escribir 27 renglones y 65 golpes por línea.

3 cm

3 cm 2 cm

- Espaciado: Se escribe a doble espacio en una sola cara del papel. Se debe dejar

un mayor espacio entre los títulos y encabezados. Se incluyen además notas de

píe de página al final de la página.

55

- Sangrados: Se utiliza en la primera línea de cada párrafo, como un espacio que

no exceda de los 7 golpes. En el caso de las computadoras ya existe una tecla

predeterminada para eso.

- Numeración de las páginas: Es recomendable la numeración de las hojas por un

solo lado, el lado de la hoja en el cual está escrito. Para la elaboración del índice

se debe contar a partir de la portada.

c) Índice: Facilita el obtener la información del contenido de la investigación.

Deben incluirse los temas y subtemas, además de contar la introducción, las

conclusiones, la bibliografía o algunos otros elementos que se integren al

proyecto.

d) Introducción: Otorga una visión general del trabajo, por lo que se presenta como

primer hoja del proyecto después de la carátula.

e) Bibliografía: Es una lista con todas las fuentes de información utilizadas como

referencia y consulta para el trabajo de investigación. Se presenta al final del

trabajo y contiene todos los elementos que formaron parte de la ayuda para la

elaboración. Para este apartado se deben acomodar en orden alfabético Primero

se ordenarán libros, posteriormente revistas y periódicos, después de la

bibliografía se colocarán las fuentes como conferencias, películas, museos, etc.

La presentación del proyecto es una de las características más importantes a tomar en

cuenta, puesto que es la manera de comunicar y exponer al público todos los elementos

que conforman el trabajo de investigación

56

G) VIABILIDAD

Consiste básicamente en responder una pregunta ¿Existen las condiciones materiales,

tecnológicas, financieras, humanas y temporales para desarrollar la investigación?

Por lo general, para elaborar un árbol de problemas se sigue este proceso:

a) Se identifica una situación problemática de la realidad que deseamos transformar.

b) Se construye una primera versión del árbol de problemas con las causas posibles que

generan la situación problemática.

c) Se identifican las causas directas, indirectas y estructurales.

d) Se interrelacionan las causas.

e) Se identifica el ámbito de gobernabilidad, es decir, se elige(n) la(s) causa(s) que se

encuentran dentro de nuestras posibilidades reales de para conocer e intervenir en el

problema.

f) Se problematiza y se redacta el problema de investigación a manera de pregunta.

Los problemas de investigación pueden ser abordados desde una o diferentes

dimensiones de análisis. Supongamos que nuestro problema es un cubo y cada una de

las caras del cubo supone una dimensión de análisis o un aspecto susceptible de ser

estudiado. Se considera como aspecto «el plano, cara o asunto del objeto de estudio al

que se enfoca la investigación» (García: 21).

57

La matriz de dimensiones de análisis con las que se relaciona nuestro problema nos

puede ayudar a comprender el contexto y los diferentes ángulos desde los cuales

podemos abordar nuestro problema de investigación.

Para finalizar la revisión de este texto se presentan con conjunto de recomendaciones

generales:

Se sugiere no asumir estas estrategias de forma mecánica, es muy importante una

postura reflexiva y crítica que te permita expresar con claridad tu problema de

investigación.

Generalmente los primeros planteamientos son vagos e imprecisos, pero a medida que

se profundiza en la revisión de literatura, se reflexione sobre el contenido y forma del

problema de investigación, será posible acotarlo y hacerlo aprehensible para iniciar su

estudio.

Este proceso es gradual y demanda esfuerzo intelectual, tanto para la revisión inicial de

literatura como para hacer uso del pensamiento complejo. Es importante dedicarle

tiempo suficiente y realizar pausas para “descansar” y retomar el trabajo con la mente

despejada.

58

H) HEURISTICA

Se puede definir Heurística como un arte, técnica o procedimiento práctico o informal,

para resolver problemas. Alternativamente, se puede definir como un conjunto de reglas

metodológicas no necesariamente forzosas, positivas y negativas, que sugieren o

establecen cómo proceder y qué problemas evitar a la hora de generar soluciones y

elaborar hipótesis.2

Es generalmente considerado que la capacidad heurística es un rasgo característico de

los humanos3 desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del

descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el

pensamiento lateral o pensamiento divergente. Según el matemático George Pólya4 la

base de la heurística está en la experiencia de resolver problemas y en ver cómo otros lo

hacen. Consecuentemente se dice que hay búsquedas ciegas, búsquedas heurísticas

(basadas en la experiencia) y búsquedas racionales.

La palabra heurística procede del término griego εὑρίσκειν, que significa «hallar,

inventar» (etimología que comparte con eureka6 ). La palabra «heurística» aparece en

más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la

ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente.

Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias

heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que

estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone

estrategias heurísticas que guían el descubrimiento. Algunos consejos prácticos:

Si no consigues entender un problema, dibuja un esquema.

Si no encuentras la solución, haz como si ya la tuvieras y mira qué puedes

deducir de ella (razonando a la inversa).

Si el problema es abstracto, prueba a examinar un ejemplo concreto.

Intenta abordar primero un problema más general (es la “paradoja del inventor”:

el propósito más ambicioso es el que tiene más posibilidades de éxito).

Como metodología científica, la heurística es aplicable a cualquier ciencia e incluye la

elaboración de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que

faciliten la búsqueda de vías de solución a problemas; o sea, para resolver tareas de

cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algorítmico de solución.

Según Horst Müler: “Los procedimientos heurísticos son formas de trabajo y de

pensamiento que apoyan la realización consciente de actividades mentales exigentes”.

Los procedimientos heurísticos como método científico pueden dividirse en principios,

reglas y estrategias.

Principios heurísticos: constituyen sugerencias para encontrar —

directamente— la idea de solución; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los

59

medios y la vía de solución. Dentro de estos principios se destacan la analogía y

la reducción (modelización).

Reglas heurísticas: actúan como impulsos generales dentro del proceso de

búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los

problemas. Las reglas heurísticas que más se emplean son:

o Separar lo dado de lo buscado.

o Confeccionar figuras de análisis: esquemas, tablas, mapas, etc.

o Representar magnitudes dadas y buscadas con variables.

o Determinar si se tienen fórmulas adecuadas.

o Utilizar números —estructuras más simples— en lugar de datos.

o Reformular el problema.

Estrategias heurísticas: se comportan como recursos organizativos del proceso

de resolución, que contribuyen especialmente a determinar la vía de solución del

problema abordado. Existen dos estrategias:

o El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones

que han de conducir a la solución del problema: hipótesis.

o El trabajo hacia atrás: se examina primeramente lo que se busca y,

apoyándose en los conocimientos que se tienen, se analizan posibles

resultados intermedios de lo que se puede deducir lo buscado, hasta

llegar a los dados.

DELIMITACION DEL PROBLEMA

Se considera que todo estudio investigativo, debe poder caracterizarse con el siguiente

esquema básico (figura):

La delimitación del problema es pues el primer eslabón de todo el proceso

investigativo.

Silva10

señala tres elementos sobre los que descansa el proceso de delimitación y

formulación del problema.

1. Su expresión nítida a través de preguntas e hipótesis.

2. La delimitación del marco teórico-práctico en que se inserta y los antecedentes en

que reposa.

3. Su justificación, es decir, fundamentar la necesidad de encararlo .

El problema científico es un desconocimiento, una laguna que se concreta a través de

preguntas e hipótesis. Las preguntas son la expresión directa de lo desconocido, y las

hipótesis, conjeturas que se hacen para contestar a preguntas.

Existe una estrecha interrelación entre preguntas e hipótesis. Muchas preguntas no

pueden contestarse sino es atravesando la fase de formulación de hipótesis. Por ejemplo

la pregunta: ¿cuáles son los factores que influyen sobre la supervivencia del injerto en

el trasplante renal? refleja un desconocimiento (no se conocen bien estos factores) y

tiene incluso cierto grado de precisión pero no puede responderse sin hipótesis porque

¿QUÉ ES PLANTEAR EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN?

60

no es posible diseñar una investigación para responderla. Solo construyendo una

hipótesis como la siguiente puede encontrarse la vía para responderla:

Los factores que influyen sobre la supervivencia de injerto en el trasplante renal son:

- La edad del receptor y del donante.

- El grupo sanguíneo del receptor y del donante.

- El factor Rh del receptor y del donante.

- La enfermedad renal primaria del receptor.

- El nivel de creatinina del donante.

- La presencia de infección en el riñón donado.

- El tiempo de anoxia del injerto.

- El tiempo de hipotermia del injerto.

- El tiempo de diálisis pre trasplante.

Otras preguntas, realizadas en general bajo una base hipotética no tienen necesidad de

hipótesis para ser resueltas. En general preguntas típicas de la investigación descriptiva,

como las siguientes: ¿Existe asociación entre la concentración plasmática de insulina y

los niveles séricos de lípidos y lipoproteínas en pacientes con diabetes

insulinodependiente? o ¿Cuáles son los signos ultrasonográficos del edema pulmonar?

no necesitan de hipótesis propiamente dichas para ser respondidas.

Por otro lado, tanto las preguntas como las hipótesis deben cumplir con ciertos

requisitos para que puedan ser abordadas por un trabajo de investigación. Los tres

requisitos fundamentales se desglosan y describen a continuación:

ESPECIFICIDAD

No se puede por ejemplo pretender que un trabajo de investigación responda a una

pregunta como ¿Cuál es la etiología de la esclerosis múltiple? Esta pregunta podría ser

mas bien una línea de trabajo investigativo de un grupo de investigadores. Una

pregunta o una hipótesis, como expresiones del problema científico que deberá ser

abordado por una investigación, debe tener cierto grado de especificidad. Si bien,

puede pensarse que no tienen igual grado de especificidad preguntas del área de la

Clínica o de la Epidemiología que las del área de la Biología Molecular, en cualquier

esfera de la Ciencia las preguntas deben tener un grado de especificidad que les

permita ser abordadas por una tarea investigativa.

Hay que recordar que una tarea de investigación es un esfuerzo concreto que se hace

para resolver un problema científico determinado.

CONTRASTABILIDAD EMPÍRICA

Las preguntas e hipótesis deben ser contrastables empíricamente, es decir, se puede

diseñar un trabajo investigativo concreto para resolverlas con datos de la práctica. En

este aspecto habría que recordar los pasos de Bunge, donde se justifica la necesidad de

buscar consecuencias contrastables a las hipótesis.

Las hipótesis o preguntas deben ser formuladas de manera tal que de ellas se puedan

obtener "consecuencias contrastables" y por tanto hacer observaciones en la práctica

para corroborarlas.

Retomemos el ejemplo de los factores que influyen sobre la supervivencia del injerto

en el trasplante renal. A las hipótesis sobre los factores posiblemente influyentes se le

añadirían consecuencias contrastables como las siguientes:

61

- La supervivencia del injerto es menor en pacientes que han presentado infección

en el riñón donado.

- A mayor edad menor supervivencia del injerto.

FUNDAMENTACIÓN CIENTÍFICA

Las hipótesis deben estar basadas en el conocimiento científico existente. El problema

científico surge del conocimiento existente, no es una "creación" del investigador, ni

siquiera un problema suyo, sino que existe como problema de la ciencia,

independientemente de él. La tarea de los investigadores es formularlo claramente y

encontrar la vía para resolverlo.

Formular una pregunta o una hipótesis no fundamentada científicamente constituye una

violación de la ética de la investigación. En el área de la Medicina Clínica, someter a

prueba (en personas) hipótesis no suficientemente fundamentadas atenta además contra

los preceptos de la ética médica (ver capítulo 7).

El segundo elemento en la formulación del problema (marco teórico en que se inserta)

está directamente relacionado con la última característica.

La fundamentación científica del problema implica para el investigador la búsqueda de

los antecedentes más recientes, ¿qué se conoce hasta el momento? ¿en qué línea

trabajan los que han abordado el problema recientemente? ¿qué elementos teóricos

sustentan el planteamiento del problema? ¿qué elementos de la experiencia concreta lo

apoyan?

Para contestar estas preguntas es imprescindible la identificación y evaluación crítica

de la literatura científica sobre el tema. No es posible abordar un problema científico

con rigor si no se revisa exhaustiva y profundamente lo que otros autores

contemporáneos publican. En relación a este punto Silva10

señala la necesidad de ser

escrupulosos en la acreditación y análisis de los esfuerzos precedentes por dilucidar el

problema científico en cuestión. Se refiere especialmente al caso (muy frecuente en

nuestro medio) en que se decide realizar un estudio similar a otros anteriores.

El investigador clínico suele integrar su propia experiencia como médico de asistencia

con la que adquiere de la revisión de la literatura y con los conocimientos teóricos

(bioquímicos, fisiológicos, genéticos, farmacológicos, microbiológicos, etc) que

explican las causas y consecuencias de los fenómenos, para plantear sus problemas de

investigación.

En relación con el tercer elemento de la formulación del problema (su justificación),

hay que apuntar que la investigación es una actividad de carácter eminentemente social,

cuyos resultados han de servir al progreso de la sociedad. Por tal motivo, no se trata

solamente de tener un problema científico bien fundamentado y bien expresado. Se

trata de que la tarea investigativa ha de tener una justificación práctica, debe existir un

problema práctico concreto cuya solución dependa de alguna manera de la solución

del problema científico dado. En otras palabras, el problema científico debe

desprenderse de un problema social que contribuye a resolver. Ese problema de la

práctica resulta el eje de la justificación del problema científico.

En el área que nos ocupa, los problemas científicos están concatenados a problemas de

la medicina asistencial: la etiología, el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico de las

enfermedades.

La mayoría de la preguntas propias de la práctica asistencial pueden responderse de dos

maneras (que no son excluyentes):

62

1) consultando la literatura científica existente y reciente y

2) diseñando investigaciones propias.

Las consultas a la literatura deben hacerse con el mayor espíritu crítico puesto que,

lamentablemente, no todo lo que se publica surge de un trabajo investigativo sólido y

serio. Similarmente, los estudios propios deben seguir un diseño riguroso.

De ambas aristas de un mismo problema (la respuesta a las preguntas que el médico

clínico encara en su práctica) se ocupa la disciplina conocida como "Epidemiología

Clínica" y un derivado o sucedáneo de ésta que muy recientemente se ha dado en

llamar: "Medicina basada en la evidencia" (ver por ejemplo el texto de Sackett).

FORMULACIÓN DE OBJETIVOS

Como se afirmaba anteriormente, la delimitación del problema secundada por la

formulación de hipótesis e interrogantes constituye el momento o paso principal de una

investigación. Sin embargo, los problemas suelen tener diversos grados de complejidad

y el investigador necesita considerar además la disponibilidad de recursos y tiempo, es

decir, que en la búsqueda de soluciones a los problemas científicos suelen surgir varias

posibilidades.

La investigación puede conducir, por ejemplo, a la solución de parte de un problema o

a la solución de varios problemas. Puede solamente abordar determinados aspectos del

mismo problema o contribuir a resolver partes de varios problemas. Puede ser

solamente de carácter descriptivo o explicativo o puede contribuir a explicar una parte

de un problema y sólo describir otra.

En algunas investigaciones existen situaciones en que se abordan necesariamente

aspectos no formulados inicialmente para resolver el problema fundamental pero que

contribuyen a resolver problemas afines. Todo esto fundamenta y justifica la necesidad

de que el investigador, además de delimitar el problema básico (de la manera expuesta

en el acápite anterior), señale concretamente sus objetivos.

En términos generales, los objetivos deben responder a la pregunta: ¿qué se pretende

alcanzar con esta investigación dentro del problema existente? o, en otras palabras, ¿a

qué resultados se pretende arribar con esta investigación? En general, la situación es tal

que dicha pregunta se responde con varios objetivos. Sucede que el llamado problema

muchas veces puede verse más bien como una situación problemática y el

investigador se dispone a contribuir a resolverla.

Los objetivos pueden también definirse como fines alcanzables, o sea, se trata de algo

que se pretende conseguir con la investigación y así resolver el problema planteado

(dentro de la "situación problemática"). En términos de los pasos de Bunge los

objetivos pueden verse como una forma especial de plasmar las hipótesis y sus

consecuencias contrastables.

En nuestro medio se ha popularizado la práctica de definir objetivos generales y

objetivos específicos. Muchas veces las hipótesis constituyen objetivos generales y sus

consecuencias contrastables los objetivos específicos. Por ejemplo el objetivo general

de un estudio podría ser: "Evaluar el efecto del nuevo tratamiento sobre el catarro

común", y uno de los objetivos específicos: "Evaluar el efecto del nuevo tratamiento

sobre el tiempo que demoran en eliminarse los síntomas".

63

En un proyecto de investigación los objetivos constituyen la parte donde se concretan

los resultados que pretenden alcanzarse con la investigación. Formular objetivos no es

una tarea sencilla. Los investigadores suelen cometer errores en su planteamiento que

pueden conducir a mal interpretaciones de lo que realmente se persigue y, por tanto,

evitar que los objetivos cumplan su función.

Errores frecuentes en la formulación de objetivos

La guía principal para no cometer errores en la formulación de objetivos es escribirlos

de manera que éstos plasmen los resultados concretos a alcanzar con la investigación.

Partiendo de aquí pueden señalarse y explicarse algunos errores frecuentes en su

formulación. Estos son:

1. Confundir los objetivos con el método o incluir un procedimiento como parte del

objetivo.

Por ejemplo: “estimar la frecuencia de ciertos antecedentes familiares en los pacientes

con síndrome de mala absorción mediante una encuesta confeccionada al efecto”. A

pesar de que los objetivos han de servir de base o guía para la delimitación de los

métodos o procedimientos que se emplearán para conseguirlos no debe haber una

confusión entre método y objetivos sino que éstos deben quedar nítidamente separados.

Los objetivos son expresión del problema científico y éste es un problema que existe

independientemente del método que se emplee para resolverlo. El mismo objetivo

puede alcanzarse de diferente manera.

Uno de los consejos que deben dársele a un principiante en la confección de

proyectos de investigación es que piense en los objetivos olvidándose

completamente del método.

2. Confundir los objetivos con acciones asistenciales. En el ambiente investigativo de

la medicina clínica (esencialmente asistencial) los objetivos plasmados en un

protocolo de investigación suelen confundirse con acciones de tipo asistencial. Por

ejemplo, en un estudio donde se pretende evaluar el efecto de determinado

tratamiento sobre la evolución o pronóstico de cierta enfermedad, no debe

consignarse como objetivo un enunciado como este: "Seguir a los pacientes en

consulta externa por espacio de dos años." Esto puede ser, o bien una acción de

carácter puramente asistencial, o bien parte del método que se empleará para

evaluar a los pacientes incluidos en el estudio.

3. Confundir los objetivos con los beneficios esperados. Tampoco deben confundirse

los objetivos con los beneficios que se espera obtener como consecuencia de los

resultados de la investigación. Por ejemplo, en un estudio cuyo propósito es

determinar la influencia de ciertos factores sobre la aparición de sepsis

posquirúrgica, no puede ser un objetivo lo siguiente: "desarrollar un plan de

medidas que contribuyan a disminuir la incidencia de sepsis posquirúrgica". Esto

último es, claramente, uno de los beneficios que pueden obtenerse después de haber

identificado los factores más influyentes, pero no es un objetivo del estudio.

Hay que recordar que los objetivos son fines alcanzables en términos de conocimientos

y la posible aplicación práctica de este conocimiento es un beneficio esperado o

consecuencia de haber arribado a esa conclusión.

4. Utilización de palabras que no expresan correctamente lo que debe ser un objetivo.

Con mucha frecuencia se cometen errores esencialmente sintácticos en este acápite.

Lo más frecuente parece ser el uso de verbos inadecuados para expresar lo que se

64

pretende. Si los objetivos son resultados cognoscitivos no es posible, por ejemplo,

redactar un objetivo como el siguiente: correlacionar la presencia de retinopatía

diabética con el tipo de diabetes y el tiempo de evolución.

Las correlaciones no se alcanzan sino que se identifican o se buscan; ellas existen o no,

y esto es independiente de la voluntad del investigador. Concretamente el ejemplo visto

seguramente estará mejor redactado si se expresa así: Identificar la posible existencia

de asociación (o correlación) entre la presencia de retinopatía diabética y el tipo de

diabetes así como el tiempo de evolución de la enfermedad.

Algo similar ocurre cuando se emplean otros verbos como en los ejemplos siguientes:

1. Determinar si los niveles séricos de deshidrogenasa láctica tienen valor en el

diagnóstico diferencial entre linfoma no Hodgkin y Enfermedad de Hodgkin.

El autor probablemente esté interesado en: "Estimar el valor diagnóstico del nivel

sérico de deshidrogenasa láctica en la diferenciación entre linfoma no Hodgkin y

Enfermedad de Hodgkin."

2. Estudiar el efecto del tratamiento trombolítico específico en los AVE de etiología

trombótica. Parecería que el investigador va a buscar un libro de texto sobre este

tema para luego someterse a un examen. En todo caso, ¿de qué otra manera podría

plasmar el resultado de tal objetivo?

Si bien este tipo de errores no suele tener trascendencia puesto que usualmente se

entiende lo que se pretende, especialmente si se ha redactado una buena introducción y

un método adecuado, cultivar el uso correcto del idioma en todos los momentos, no

solamente no está de más, sino que resulta imprescindible para todo a comunicar sus

propias ideas, opiniones o reflexiones.

A continuación se presentan algunos ejemplos que deben servir de modelos de

objetivos según la óptica de este folleto.

EJEMPLO 1

Objetivo general: evaluar el efecto del tratamiento con DNCB en la alopecia areata.

Objetivos específicos:

1. Evaluar el efecto del tratamiento sobre:

- Evolución clínica de la enfermedad.

- Estado inmunológico de los pacientes.

- Aspectos histopatológicos de la lesión.

2. Identificar posibles relaciones entre los resultados del tratamiento y las

características de la enfermedad en relación con:

- Tiempo de evolución de las lesiones.

- Tipo de tratamiento recibido anteriormente.

- Edad del paciente.

3. Identificar la frecuencia de aparición de efectos secundarios o manifestaciones

colaterales a la administración del producto.

EJEMPLO 2

65

Objetivo general: Estimar la frecuencia de distintos tipos de complicaciones

quirúrgicas en el trasplante renal y evaluar la existencia de relaciones entre éstas y

algunas características del procedimiento quirúrgico empleado.

Objetivos específicos:

1. Estimar la frecuencia de complicaciones vasculares, urológicas y sépticas en este

tipo de trasplante.

2. Identificar la posible existencia de asociaciones entre:

1) Aparición de complicaciones vasculares y el tipo de sutura y la técnica

empleadas

2) Aparición de complicaciones urológicas y técnica de implantación del uréter.

3) Aparición de sepsis de la herida y tipo de sutura empleada.

EJEMPLO 3

Objetivos:

1. Describir la frecuencia conque se presentan ciertas alteraciones histológicas y

funcionales del intestino delgado en pacientes con psoriasis.

2. Evaluar la posible existencia de asociación entre la intensidad de las

manifestaciones dermatológicas y la magnitud de las alteraciones intestinales.

3. Evaluar si existe asociación entre el nivel de Vitamina B12 en sangre y la

intensidad de las lesiones intestinales.

Como puede observarse en el ejemplo 3, y se ha comentado anteriormente, no siempre

es absolutamente necesario definir objetivos generales y específicos. Con frecuencia la

redacción del objetivo general se convierte en un ejercicio de sintaxis gramatical (lo

que subvierte su finalidad), y no en la expresión de un posible resultado.

Obviamente, podríamos encontrar un objetivo general para este ejemplo: "Describir la

frecuencia de alteraciones intestinales en pacientes psoriáticos y su relación con la

intensidad de las manifestaciones dermatológicas" pero éste no sería más que una

expresión más corta de lo expresado antes como objetivos, una muestra de capacidad

de síntesis del autor y no una expresión general menos detallada de lo que pretende

alcanzarse. El ejemplo 2 es un caso similar donde podría también prescindirse del

objetivo general.

Por otra parte, la práctica general en Cuba es la de escribir objetivos en forma de

oraciones que indican una intención precisa y que siempre comienzan por la forma

infinitiva del verbo escogido. No en todos los países se sigue esta práctica. Como se

argumentaba en un acápite anterior de este capítulo el problema científico se representa

en forma de preguntas e hipótesis e igualmente pueden escribirse los objetivos en esta

forma. Observemos el ejemplo siguiente:

- ¿Se reducen la mortalidad y la incapacidad física a los seis meses por la infusión

endovenosa de Estreptoquinasa?

- ¿Se reducen la mortalidad y la incapacidad física a los seis meses por la utilización de

aspirina?

- ¿Cuál de ambos tratamientos resulta más eficaz para reducir la mortalidad y/o la

incapacidad?

66

SELECCIÓN DE LOS MÉTODOS

Y LAS TÉCNICAS A EMPLEAR

Una vez formulados los objetivos de la investigación, es necesario determinar qué

métodos, técnicas y procedimientos se utilizarán para alcanzarlos. La relación es obvia:

se trata de escoger y precisar los procedimientos óptimos para alcanzar los objetivos

propuestos. Se necesita de una labor incisiva, creativa y experta del investigador pues

de la idoneidad e los métodos escogidos de- penderá la calidad y la fidelidad de los

resultados.

En este contexto citamos textualmente a Carlevaro: "Si el diseño o procedimiento de

ejecución no se ha establecido correctamente, no se recogerán los datos que permitan

discutir las hipótesis o, lo que quizás sea peor, los datos obtenidos serán

cuestionables.... En el mejor de los casos, los datos podrán servir, pero la inversión en

trabajo humano y costos de la investigación será in-necesariamente mayor".

Estableceremos dos grupos principales de métodos o procedimientos:

1. Los relacionados directamente con el tema en cuestión,

2. Los de carácter general, necesarios para realizar casi cualquier tipo de investigación

en nuestro campo.

MÉTODOS RELACIONADOS DIRECTAMENTE

CON EL TEMA EN CUESTIÓN

Se trata de los procedimientos o técnicas particulares de la investigación. Por ejemplo:

las técnicas de laboratorio que se emplearán para dosificar una sustancia en sangre, los

procedimientos para obtener información del paciente, el procedimiento quirúrgico

cuyos resultados se evalúan, etc.

En cuanto a estos tipos de procedimientos, la orientación metodológica principal

estriba en que el investigador debe precisar todos los detalles con el fin de asegurar la

mayor uniformidad en la recolección de los datos. En general se aconseja tomar

precauciones específicas. Por ejemplo, si uno de los datos que se recoge es la cifra de

tensión arterial, el investigador debe asegurar que en todos los casos se emplee el

mismo procedimiento (sentado o acostado, en el brazo izquierdo o en el derecho, etc.) y

un esfigmomanómetro debidamente calibrado. Muchas veces se procura que se emplee

el mismo instrumento y en ocasiones el mismo ejecutor técnico o ejecutores

uniformemente entrenados.

El investigador médico debe saber distinguir entre la precisión que requiere un dato

para el trabajo asistencial (diagnóstico de un enfermedad en un paciente, por ejemplo)

de la que requiere un dato que ha de servir para verificar una hipótesis científica y, por

tanto para hacer generalizaciones.

OBJETIVOS

El objetivo del estudio es evaluar si se logra una razón riesgo/beneficio favorable a la

Estreptoquinasa o la Aspirina en pacientes con trombosis cerebral aguda.. Para alcanzar

este objetivo responderemos las preguntas siguientes:

En general los cuidados que deben observarse con este tipo de procedimientos

responden a la observación de un principio conocido en investigación: deben evitarse

al máximo errores o diferencias de manipulación que no sean objeto de estudio y

que puedan invalidar o hacer cuestionables los resultados.

Métodos de carácter general Se incluyen en esta categoría los elementos del método de carácter más general y

comunes a la mayoría de las investigaciones que nos ocupan (abordaremos

67

particularmente tres procedimientos de ejecución utilizados en estudios que implican

recolección de datos en personas):

- Delimitación de la población y la muestra.

- Delimitación y operacionalización de las variables.

- Establecimiento del diseño o estrategia general.

- Confección de los formularios para recoger la información.

DELIMITACIÓN DE LA POBLACIÓN Y LA MUESTRA

Este aspecto que aquí consideramos una técnica o procedimiento general, cobra

particular importancia en las investigaciones que, con mayor frecuencia, se realizan en

nuestro centro. Como ya se ha comentado, se trata de estudios realizados en base a

observaciones en personas (generalmente pacientes). Pero el investigador no centra su

interés en los sujetos que observa, ya que eso no tendría sentido. Ellos solo constituyen

la vía de que se vale para extraer conclusiones de orden general. O sea, que siempre el

investigador concibe un problema en su forma general, un problema que afecta a

determinada población, y lo aborda observando una parte de esa población o actuando

sobre esa parte y observando las consecuencias de esa actuación.

La población objeto de estudio es aquélla sobre la cual se pretende que recaigan los

resultados o conclusiones de la investigación; y la muestra es la parte de esta

población que se observa directamente. Estos conceptos de población y muestra están

relacionados con aspectos propios de la estadística. Precisamente si, con una muestra se

pretenden obtener conclusiones válidas para una población entonces es obviamente

necesario que la muestra sea representativa de dicha población, pero, ¿qué se entiende

por representatividad? En otras palabras, se trata de que la muestra que se estudia

refleje o replique las características de la población sobre las que se quieren inferir los

resultados de la investigación.

Si esto no se cumple, el trabajo de investigación, que siempre pretende conclusiones

generales, se pierde. ¿Qué importancia puede tener llegar a la conclusión de que cierto

tratamiento es mejor que otro si la muestra en la cual ha sido evaluado el tratamiento en

cuestión no refleja las características de la población de pacientes sobre la cual ha de

aplicarse esta conclusión? Sin embargo, la seguridad sobre la representatividad de la

muestra no es estrictamente posible pues, paradójicamente, habría que conocer la

población.

En la práctica, lo que hace el investigador es tomar precauciones en el diseño, que

contribuyan a lograr muestras representativas. La sistematización de estas precauciones

o elementos del diseño muestral dependen del tipo de población de que se trate.

TIPOS DE POBLACIÓN Se definen en general dos tipos de poblaciones o universos:

1. Poblaciones finitas.

2. Poblaciones infinitas.

Las poblaciones finitas son las que están claramente delimitadas en tiempo y espacio.

En Salud Pública son frecuentes estas poblaciones en las investigaciones o estudios en

los que se quiere conocer la prevalencia de determinada enfermedad en un área

geográfica dada en un momento del tiempo dados.

68

Como las áreas geográficas suelen ser grandes (país provincia, municipios) y las

poblaciones de estas áreas organizadas de alguna manera (familias, viviendas, escuelas,

etc.) se han establecido una serie de procedimientos que combinan la búsqueda de la

mayor representatividad con la de facilidades en la obtención de resultados. Estos

métodos conforman el contenido de una rama particular la estadística: el muestreo.

En el contexto hospitalario este tipo de poblaciones son propias de estudios donde se

quiere conocer la frecuencia de alguna característica de la atención médica y resulta

caro o difícil obtener información de todo el hospital. Por ejemplo, si se quieren

conocer algunas características de la calidad de la atención médica puede planificarse

la obtención de información de una muestra de pacientes que represente a los que han

sido atendidos en el hospital en un período dado.

Las poblaciones mas frecuentes en el área de la investigación clínica son las infinitas.

Las preguntas propias del área de la clínica no se refieren a poblaciones que pueden

enmarcarse en áreas geográficas y períodos de tiempo delimitados. Como en los

ejemplos que se han mencionado en capítulos anteriores se trata siempre de responder

preguntas válidas para ciertos tipos de pacientes. La investigación se realiza sobre una

muestra de una población caracterizada por cualidades y no por su situación geográfica

o temporal.

En el caso de preguntas e hipótesis sobre la bondad de una medida terapéutica (por

ejemplo: el Dinitroclorobenceno sobre la alopecia) la población básica está constituida

por pacientes con la enfermedad de cuestión. Desde luego, si el tratamiento es efectivo

en la muestra la conclusión práctica es que deberá ser aplicado en todos los pacientes

con la enfermedad que aparezcan en lo adelante, o sea, la inferencia se hace para una

población de hecho infinita en el tiempo y de limites geográficos, cuando más,

borrosos. En general estas poblaciones de pacientes suelen ser restringidas ya que las

preguntas van dirigidas mas bien a ciertos tipos de pacientes.

En el ejemplo sobre los factores que influyen en la supervivencia del trasplante renal la

pregunta podría ser dirigida al trasplante renal autólogo; la población sería la de

pacientes con IRC, sometidos a un trasplante y, probablemente (en aras de simplificar

el diseño y evitar la conjunción de factores extraños al problema) de cierta edad, con

determinado tiempo de evolución, etc.

Esta serie de características que delimitan la población infinita sobre la cual desean

hacerse las inferencias, constituyen los conocidos criterios de inclusión y exclusión de

pacientes. Con estos el investigador está definitivamente delimitando su población. La

definición de las características que debe tener un paciente (o sujeto) para ser incluido,

es exactamente la determinación de la población bajo estudio. Sólo es de interés inferir

(o aplicar conclusiones) a los sujetos que tengan las mismas características de los que

se observarán.

Las técnicas para la obtención de muestras representativas son estudiadas y

establecidas por la Estadística. Cuando se trata de poblaciones finitas se utilizan

técnicas propias del Muestreo (rama de la estadística). Cuando las poblaciones son

infinitas las técnicas apropiadas para obtener conclusiones acerca de la población son

abordadas por lo que se conoce como Inferencia Estadística. No nos extenderemos

sobre este aspecto, basta con enfatizar que para la selección de las muestras es, muchas

veces, necesaria la concurrencia del bioestadístico. Pero el investigador debe tener

claro, cómo método desde el principio, cuál es la población -según el concepto

enunciado antes- de su estudio.

Delimitación y operacionalización de las variables En el tipo de investigación que nos ocupa es imprescindible tener en cuenta este

aspecto. Se ha mencionado ya que en estos estudios se observan sujetos; pero, ¿qué

significa "observar"? En este caso, observar un sujeto es una manera de decir que éste

69

está sirviendo como fuente de datos. Entonces es lógico preguntarse: ¿qué datos se

necesita obtener de los sujetos que se incluyan en la investigación?

El investigador debe responder esta pregunta con todo rigor en base a los objetivos que

se ha trazado y a las hipótesis e interrogantes planteadas. Es imprescindible que se

obtengan sólo los datos verdaderamente necesarios. Un defecto en el número de

variables puede originar el incumplimiento de un objetivo y un exceso implica pérdida

de tiempo y recursos y, lo que es casi peor, atenta contra la importancia que debe

dársele a las variables verdaderamente necesarias.

Hasta aquí empleamos las palabras variable y dato al parecer indistintamente; es

válido apuntar que existe una diferencia entre ambos conceptos. Por ejemplo, la medida

obtenida de la frecuencia cardiaca (FC) en un sujeto es un dato mientras que la FC en sí

es una variable (cada sujeto tiene una medida de FC). Por eso se dice obtener datos

pero delimitar variables. Ahora bien, es necesario especificar las variables que se

observarán, pero esto no es suficiente como método. También hay que

operacionalizarlas o determinar cómo se van a observar. A continuación observemos

algunos ejemplos:

Si se quiere delimitar factores de riesgo en los Accidentes Vasculares Encefálicos

puede ser necesario determinar en cada sujeto el valor de las variables siguientes:

- Hábito de fumar.

- Hipertensión.

- Diabetes.

- Obesidad.

- Nivel de colesterol en sangre.

- Edad.

Pero para poder llevar a cabo la investigación no bastaría con identificar (o

nombrar) estas variables. Habría que establecer, por ejemplo, si del hábito de fumar

se quiere conocer sólo su existencia o si se debe conocer la cantidad de cigarrillos

diarios que consume el sujeto; también debería establecerse si basta con conocer si

el sujeto es hipertenso o si hay que tener elementos.

sobre la gravedad o tipo de la hipertensión, etc. Entonces, en este ejemplo la

identificación y operacionalización de las variables podría concretarse de la forma

siguiente:

Hábito de fumar: en los fumadores se consignará el número de cigarrillos

diarios y la fecha en que comenzó a fumar.

En los exfumadores se consignará la fecha en que dejó el hábito, el tiempo que se

mantuvo fumando y el número de cigarrillos diarios que fumaba. Con estos

datos se conformará una escala que debe reflejar la intensidad del hábito de

cada persona.

Hipertensión arterial: si el paciente es hipertenso conocido (de cualquier

grado) o no.

Diabetes: debe señalarse si es diabético conocido y el tipo (I ó II).

Obesidad: debe señalarse el porcentaje de sobrepeso con respecto al peso ideal.

Como peso ideal se tomará el de las tablas actuales de peso para la talla para

Cuba.

70

Nivel de colesterol en sangre: debe señalarse solamente si es elevado o no

(con respecto a las cifras normales establecidas por el laboratorio del hospital).

Edad: deben señalarse años cumplidos según fecha de nacimiento.

Si no se definen y operacionalizan todas las variables se corre el riesgo de que éstas

no se evalúen uniformemente y por tanto se pierda total o parcialmente la

información.

En el área de la investigación clínica suelen haber conceptos variados sobre un

mismo aspecto, pensemos por un momento en las diferencias que puede haber en la

interpretación de lo que es un fumador entre diferentes personas.

La operacionalización de las variables puede resultar en ocasiones muy compleja.

Muchos conceptos no tienen una manera uniforme de medirse y pueden por

ejemplo conllevar la integración de diversos aspectos. Un ejemplo elocuente de este

tipo de situaciones en el área clínica se tiene cuando se desea evaluar el grado de

gravedad de una enfermedad en un paciente. Varios autores han intentado encontrar

una forma de medir este hecho y se han propuesto diversos índices que resultan

distintos enfoques para evaluar un concepto relativamente claro pero difícil de

concretar en particular cuando se está conduciendo una investigación.

Casi todos los autores concuerdan en que la gravedad de la enfermedad de un

paciente es algo que viene integrado por muchos aspectos. En casos como éste la

operacionalización de la variable grado de gravedad implica la operacionalización

de otros aspectos (también variables) que en última instancia conformarán la

primera. Se habla entonces de la existencia de variables componentes.

Frecuentemente en nuestra área de trabajo se suelen construir índices o escalas que

intentan medir la magnitud de determinado fenómeno. Ejemplos de casos como éste

son el Índice de Karnofsky para medir grado de compromiso neurológico en

algunas enfermedades o el Puntaje APACHE para medir la gravedad de un paciente

en una sala de cuidados intensivos. En muchas ocasiones el investigador necesita

construir este tipo de escalas para su propia investigación.

La decisión sobre cómo específicamente van a estudiarse las variables debe basarse

en factores diversos, pero éstos están relacionados principalmente con la

experiencia y conocimiento sobre el problema que se estudia y con la factibilidad o

posibilidades reales para obtener determinados datos con confiabilidad aceptable.

Tipos de variables en los estudios explicativos Hay otro aspecto importante con respecto a la delimitación de las variables. En

muchos estudios, principalmente de carácter explicativo, se pueden distinguir tres

tipos básicos de variables:

1. Variables dependientes o de respuesta.

2. Variables independientes o explicativas.

3. Variables de control.

En los estudios explicativos, como se señalaba en el acápite correspondiente, se

estudian relaciones causales (o causa-efecto), o sea, se estudia la explicación de una

respuesta. Estos estudios se hacen a partir de hipótesis, es decir, se construyen

71

hipótesis sobre posibles explicaciones de la respuesta y se intenta demostrar la

veracidad o falsedad de las mismas.

Las variables explicativas o independientes son aquellas que caracterizan las

hipótesis sobre las causas y las variables de respuesta las que caracterizan el

efecto.

En un ejemplo visto antes, se trataba de determinar si ciertos factores podían

considerarse como de riesgo para el Accidente Vascular Encefálico (AVE) y por

tanto se trata de variables explicativas o independientes. En este estudio la variable

de respuesta, que medía el efecto era la aparición de AVE (con 2 posibilidades: sí

o no). También podrían estudiarse en este ejemplo como variables de respuesta la

“intensidad del AVE” (según regiones cerebrales afectadas, por ejemplo).

Las variables llamadas de control son aquellas cuya influencia sobre la aparición

del efecto es ya conocida y no es objeto de estudio, pero debido a ese mismo

conocimiento, deben ser controladas. Se trata de variables también asociadas con

alguna de las variables independientes de modo que pueden confundir la relación

entre éstas y el efecto, por lo que a veces se les llama variables confusoras. En ese

mismo ejemplo, la edad se consideró una variable de control, ya que se conoce la

influencia de la edad sobre la aparición de AVE.

Otro tipo de estudios donde suelen identificarse los 3 tipos de variables son

aquellos donde se comparan medidas terapéuticas (ensayos clínicos). Por ejemplo

supongamos que se está comparando un nuevo trombolítico, con la forma

convencional de tratamiento en pacientes con Infarto Agudo del Miocardio (IMA).

La variable independiente o explicativa fundamental es el tratamiento con sus dos

variantes:

1) trombolítico nuevo y

2) trombolítico convencional.

Las variables de respuesta, (las que miden el efecto y permiten comparar sus

acciones) pueden ser varias, por ejemplo: muerte intrahospitalaria y reducción

del tamaño del área de infarto, pero resulta ya conocido que la localización del

infarto y el tiempo que transcurre entre el comienzo de los síntomas y el inicio del

tratamiento, influyen sobre la acción que tiene el trombolítico. Por lo tanto, si los

grupos no son homogéneos con respecto a estas variables los resultados de la

comparación pueden resultar falaces.

Si el investigador se percata de esta situación puede tomar alguna medida para

evitarla lo que convierte a las dos variables de marras en variables de control.

Las formas de control de variables son variadas y se pueden ejercer en el diseño, en

el análisis o en ambos momentos pero es de extrema importancia que el

investigador conozca este concepto y se percate de su importancia. Varios

procedimientos estadísticos se ocupan particularmente de estos tipos de variables

así como de la forma de estudiarlas y analizarlas. Sin embargo, el investigador debe

conocer y manejar los conceptos básicos aquí enunciados.

DISEÑO O ESTRATEGIA GENERAL DEL ESTUDIO

Otro aspecto importante de la etapa de planificación es el diseño general del estudio

propiamente dicho. El investigador debe delimitar, en primer lugar, si su estudio es

72

descriptivo o explicativo y si se trata de este último, si es experimental u

observacional En todos los casos el investigador debe realizar un trabajo de diseño.

En los estudios descriptivos, un aspecto importante a determinar es si se hará uso o

no de las técnicas de muestreo para precisar forma y tamaño necesarios de la

muestra.

En los estudios explicativos el diseño es más complejo pues, tanto en los

experimentales como en los observacionales deben seguirse algunas reglas o

normas cuya violación puede provocar el fracaso de la investigación porque los

resultados son cuestionables. Existe una variedad importante de diseños y la

utilización de uno u otro depende del tipo de estudio, del conocimiento sobre el

tema y de las posibilidades concretas de realizarlo. Hay además una relación

estrecha entre el diseño del estudio y los métodos de análisis de la información.

Esto ha determinado que la Estadística se ocupe de ambos aspectos. Por tanto el

consejo más útil aquí es: "consulte al Bioestadística", pero el investigador debe

tomar conciencia de la necesidad del diseño y su selección.

En este punto del diseño, hay un tema que, sin embargo, le compete básicamente al

investigador, se trata de lo que puede llamarse la estrategia de la recolección de la

información. En la mayoría de los casos se necesita trazar todo un sistema (o

estrategia) para obtener la información. Por ejemplo, los pacientes deben observarse

cada cierto tiempo para evaluar su evolución, o deben realizarse una serie de

pruebas complementarias o deben llenar determinados formularios. En cualquier

caso, el investigador debe dejar bien explicada la manera en que se obtiene

información de cada sujeto (desde que entra en la investigación hasta que sale de

ésta).

CONFECCIÓN DE MODELOS O FORMULARIOS

PARA LA RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN

Generalmente en cada estudio se planifica recoger una cantidad apreciable de datos.

Si se trata de sujetos o pacientes, de cada uno habrá que determinar, por ejemplo:

información sobre su estado actual, información sobre su evolución, etc. y

probablemente cada aspecto implique la observación de varias variables. Es

virtualmente imprescindible decidir dónde anotar y guardar toda la información que

se recoja.

Tal y como se ha mencionado antes, el problema objeto de investigación aparece a raíz

de una dificultad empírica o teórica, a partir de las múltiples necesidades que aquejan al

hombre y que requieren su resolución o aclaración. De ahí que el primer punto en el

proceso de concebir un objeto de investigación es saber plantear adecuadamente un

problema a fin de ubicarlo correctamente.

El planteamiento-delimitación del tema o problema se fundamenta en lo siguiente:

• Todo problema no surge aislado, está condicionado por una multiplicidad y variedad

de factores, forman parte de una totalidad más amplia: histórica, social, económica,

política, ecológica, etc.

73

• El problema constituye “el punto de partida” pero también es el “punto de llegada” y

entre ambos extremos se esconde una gama de aspectos teóricos y empíricos que hay

que identificar.

• El planteamiento-delimitación del problema es el juego de la totalidad global versus

la totalidad parcial, por cuanto que el problema o el fenómeno objeto de estudio es una

totalidad global en sí mismo, constituido por totalidades parciales que lo caracterizan;

pero también más amplio de los elementos de la realidad en la cual está inmerso. En

dicha vinculación se encuentran relaciones de contradicción, determinación,

subordinación, simplicidad o complejidad, etc.

Tan importante es este aspecto en el diseño, que de un adecuado planteamiento-

delimitación del tema o problema, depende el éxito de toda investigación; porque en

esta parte es donde se encuentra el resumen de los componentes y características del

tema o problema estableciendo la dirección del estudio a realizar.

La delimitación de la investigación es un proceso que implica, bajar de los niveles

abstractos, a los más concretos y operativos en la investigación. Para ello se debe tomar

en cuenta lo siguiente:

• Señalar los límites teóricos del problema mediante su conceptualización , o sea, la

exposición de las ideas y conceptos relacionados con el problema que se estudia. En

este proceso de abstracción se podrán precisar los factores o características del problema

que interesa investigar. Se dilucidarán posibles conexiones entre distintos aspectos o

elementos que están presentes en la problemática que se estudia, y se destacarán

soluciones relevantes de otras que no lo son para los propósitos de la investigación.

• Fijar los límites temporales de la investigación, ya que el interés puede radicar en

analizar el problema durante un período determinado, o en conocer sus mutaciones en el

paso del tiempo.

• Establecer los límites espaciales de la investigación, ya que difícilmente un fenómeno

podrá estudiarse en todo el ámbito en que se presenta, por lo que se señala el área

geográfica (región, zona, territorio) que comprenderá la investigación. También se

selecciona una parte del universo de observación (muestra), sobre la cual se realizará el

estudio y los resultados de aquélla se generalizarán para la población de la que se

extrajo.

• Definir las unidades de observación, esto permitirá tener una idea concreta sobre las

características fundamentales que deben reunir los elementos (personas, viviendas, etc.),

para que puedan considerarse dentro de la población objeto de estudio.

• Situar el problema en el contexto socioeconómico, político, histórico y ecológico

respectivo, ya que esto reviste gran importancia, primordialmente si el estudio está

dirigido a aportar elementos de juicio para corregir o solucionar problemas, pues, los

factores mencionados pueden impedir o dificultar la aplicación de las políticas y

estrategias formuladas.

74 La hipótesis

La hipótesis es la herramienta que nos posibilita organizar, sistematizar y dar una

estructuración a la investigación. Es una proposición que explica y responde de manera

temporal un problema. Se puede considerar como el punto medio entre la teoría y el

conocimiento. La hipótesis es una “presunción verosímil” que podrá ser verificada o

refutada por los resultados y conclusiones obtenidas posteriormente.

Mario Bunge, filósofo y físico argentino, explica que “cuando una proposición general

(particular o universal) puede verificarse sólo de manera indirecta —esto es, por el

examen de algunas de sus consecuencias— es conveniente llamarla hipótesis

científica.” (La ciencia. Su método y su filosofía, p. 30.)

La formulación de la hipótesis se da cuando se requiere de la verificación de una

suposición. Ésta puede ser excluida, cuando la investigación se basa en la exposición de

características del objeto de estudio. Por ello, la hipótesis será esencial en aquellos

trabajos que requieran de vincular una variable con otra, que podría interpretarse como

causa-efecto. La relación que existe entre una investigación de tipo descriptivo y una

investigación que se basa en la relación entre variables, son las preguntas de

investigación, que surgen del planteamiento del problema, los objetivos y el marco

teórico.Podemos establecer que la hipótesis satisface dos tipos de función:

Hipótesis

Función

Práctica Teórica

busca

Orientar Completar

es

Probabilidad Integración

obtiene

Leyes, probabilidades Perfeccionar, suplementar

75

Otras funciones relevantes de la hipótesis son:

- Otorgar precisión al problema eje de la investigación.

- Estructuración en cuanto a procedimientos, técnicas y métodos que se usan

dentro de la investigación.

- Identificación de variables a estudiar y analizar.

ELEMENTOS DE LA HIPÓTESIS

La hipótesis guía el desarrollo del trabajo de investigación, por lo que es vital utilizar el

problema de investigación para la redacción de una hipótesis. Además, es necesario

destacar los elementos esenciales con los que debe contar una hipótesis:

1. Redacción simple, clara y precisa.

2. Basada en el planteamiento y observación del problema.

3. Ser lógica.

4. Vincular de manera clara sus variables.

5. Es necesario que contengan variables, unidades de observación, términos

lógicos.

Es necesario abordar el punto 5 de los elementos de la hipótesis con una mayor claridad:

- Variables: Son proposiciones de la relación entre atributos, características,

cualidades y propiedades que determinan el problema de investigación.

- Unidades de observación: Individuos, grupos, instituciones, comunidades, entre

otros, a investigar.

- Términos lógicos: Palabras que relacionan las variables con las unidades de

observación.

DESCUBRIMIENTO DE LA HIPÓTESIS

Existen diversas formas para la obtención de hipótesis, puesto que es difícil el

establecimiento de reglas o algoritmos que permitan descubrir la hipótesis. Se pueden

considerar dos de estas formas: la experiencia y la deducción de resultados.

La hipótesis analógica, se encuentran basada entre la relación y semejanza del objeto de

estudio con otro conocido anteriormente. Una hipótesis se considera inductiva cuando la

probable causa que origina el fenómeno, logra integrar todos los elementos que le

otorgan el término de “antecedente causal”. Éstas surgen del trabajo científico realizado,

además podemos encontrar otros medios para descubrir la hipótesis, como la deducción,

la reflexión o el progreso en la investigación misma.

76

LA NATURALEZA DE UNA HIPÓTESIS

Se pueden considerar tres características que delimiten la formulación de una hipótesis:

- No inventar la hipótesis. Requiere ser propuesta y lograrse verificar mediante los

hechos.

- Ser simple. Entre una serie de hipótesis se debe escoger aquella que represente una

mayor facilidad para ser tratada.

- No entrar en antagonía con una verdad ya aceptada y explicada.

CLASES DE HIPÓTESIS

Existen cuatro tipos de hipótesis diferentes que suelen ser recurrentes en los trabajos de

investigación: la hipótesis de trabajo, nula, estadística y descriptiva.

a) Hipótesis de trabajo

Es la hipótesis que se plantea al iniciar la investigación para dar una supuesta respuesta

al problema. Ejemplo:

Los hijos adolescentes que provienen de familias con una estabilidad económica tienen

un mejor desarrollo educativo que los hijos adolescentes que provienen de familias de

escasos recursos.

b) Hipótesis nula

Esta hipótesis muestra que la información a obtener es contraria a la hipótesis de

trabajo. Nos indica que no hay diferencias significativas entre los grupos. Ejemplo:

Una planta no necesita tener contacto con el sol para poder sobrevivir.

El recibir un entrenamiento intensivo de Hockey no desarrollará una mejor capacidad

de juego que quienes no lo reciban.

c) Hipótesis descriptiva

Son hipótesis que señalan rasgos, características, aspectos, etc. de un fenómeno,

situación o persona. Ejemplo:

Los principales síntomas de crisis económica en una nación son la inflación y la

devaluación.

d) Hipótesis estadística

Son hipótesis que se realizan basadas en términos de estadística. Ejemplo:

El 50% de las familias en México tienen una mascota sin importar su clase social.

77

e) Hipótesis correccionales

Se establece una relación entre las variables y ninguna de las variables antecede a la

otra. Ejemplo:

A mayor número de embarazos de adolescentes entre 15 a 20 años en la Delegación

Iztapalapa, mayor será la deserción educativa.

f) Hipótesis causales

Relacionan las variables de manera dependiente. Una variable representará la causa y la

otra variable representará la consecuencia; esto se logra establecer mediante los

términos lógicos.

Si los adolescentes en México toman refresco con frecuencia, entonces serán más

propensos a presentar insuficiencia renal.

LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS

1. Tomar el problema de investigación como punto de partida para la elaboración

de la hipótesis.

Ejemplo: ¿Son los problemas de delincuencia los que ocasionan que las

personas adolescentes o adultas sufran de paranoias?

2. Identificar las unidades de observación y análisis con las que se trabajará según

sea el caso: edad de los individuos, qué tipo de instituciones, cuáles grupos, etc.

3. Se deben definir las características de las unidades de observación.

Ejemplo: Los individuos adolescentes deben tener una edad de 14 a 19 años y

vivir en el Distrito Federal. Los individuos adultos deben tener una edad de 20 a

40 años y vivir en el Distrito Federal.

4. Identificar las variables. En donde según el ejemplo, por tratarse de una

hipótesis causal, la variable independiente será la causa y la variable dependiente

será el efecto.

Causa: Problemas de delincuencia.

Efecto: Padecimiento de paranoia.

5. Transformas los elementos en variables. Estimar como variable independiente

(V.I.) a la causa y como variable dependiente (V.D.) al efecto.

V.I. = Problemas de delincuencia.

V.D. = Padecimiento de paranoia.

78

6. Debido a que se trata de una hipótesis causal, se deben utilizar nexos

condicionales o términos lógicos como: si, entonces, por tanto, entre otros. Se

utilizan éstos para poder redactar la hipótesis simple y de una mejor manera.

Ejemplo: Si los adolescentes de 14 a 19 años, así como los adultos de 20 a 40

años que habitan en el Distrito Federal experimentan directamente actos de

delincuencia, entonces podrán padecer de paranoia.

La hipótesis causal es el tipo de hipótesis más utilizada en los trabajos de investigación,

por la relación de dependencia que establece entre sus variables, sin embargo se pueden

utilizar o requerir cualquier otro tipo de hipótesis. En cada una de éstas la formulación

es similar y puede darse de una manera explícita o implícita al momento de la redacción

de la hipótesis.

El esquema expuesto nos demuestra el proceso de la formulación de la hipótesis,

desde el problema de investigación como referencia principal y esencial para la

redacción de la hipótesis, hasta el momento en el cual se deberá verificar o

rechazar la hipótesis.

79

VARIABLES

INTRODUCCIÓN: IMPORTANCIA DE LAS VARIABLES EN LA

PREPARACIÓN DE INSTRUMENTOS Y

DISEÑOS.

Es importante conocer qué se entiende por variable y cuáles son los distintos tipos de

variables. El clarificar el término de variable y sus diversas acepciones y modalidades

nos va a ayudar a:

1º Preparar mejor, de manera más completa, nuestros instrumentos de recogida de datos.

Si no pensamos previamente en los diversos tipos de variables que nos pueden interesar,

podemos descuidar el recoger información adicional o necesaria para llevar a cabo

nuestra investigación; no es infrecuente el que algunos caigan en la cuenta de que les

faltan datos importantes cuando ya es demasiado tarde.

2º Pensar y escoger el diseño de investigación más apropiado y el método adecuado

para analizar los datos.

El clarificar el concepto de variable y los distintos tipos de variables es muy importante

como punto de partida al iniciar una investigación; no se trata de una mera disquisición

académica o de una complicación terminológica más o menos irrelevante. En educación

y en psicología solemos centrarnos inicialmente en un tema de interés, en un rasgo o

característica que queremos estudiar, pero hay también otras variables o características

de los sujetos que acompañan necesariamente al rasgo central que queremos investigar.

Este pensar en otras cosas desde el principio nos va a ayudar tanto a planificar el

instrumento de recogida de datos como a buscar la muestra adecuada y a sopesar

distintos métodos para analizar nuestros datos.

VARIABLES EN CUANTAS CARACTERÍSTICAS DE LA SITUACIÓN Y DE

LOS SUJETOS

Básicamente podemos distinguir dos acepciones del término variable:

1º En cuanta característica de los sujetos,

2º En cuantos tipos de datos o modos de obtenerlos; en este mismo sentido se habla de

tipos de escalas.

Aquí nos centramos sobre todo en la primera acepción; es indudablemente la que más

nos interesa ahora. Variable en cuanto característica de los sujetos es el sentido habitual

del término variable. Una variable es lo que podemos observar, codificar o cuantificar

en los sujetos sobre los que investigamos. El término variable viene del hecho de que

los sujetos pueden ser distintos con respecto a distintas variables. Las variables en

cuanto tipo de datos (escalas nominales, ordinales, de intervalo y de razón) lo tratamos

brevemente al final .

80

El término variable, en el contexto de la investigación experimental, puede referirse a

ámbitos muy distintos.

a) Condiciones experimentales

El término variable en cuanto características de los sujetos aplicado a un método,

terapia, pertenencia a un grupo, etc., puede parecer poco apropiado, sin embargo sí

podemos decir que una característica de un sujeto es el haber seguido un determinado

método, el haber pasado por una experiencia, el pertenecer a un determinado grupo, etc.

De hecho estos son los términos que se utilizan.

TIPOS DE VARIABLES Y SUS IMPLICACIONES EN EL DISEÑO DE UNA

INVESTIGACIÓN

Condiciones experimentales pueden ser situaciones, pertenencia a grupos, etc. Por

ejemplo un método didáctico es una variable (los sujetos pueden seguirlo o no seguirlo),

el cursar un tipo u otro de carrera puede ser otra variable. Estas variables, como

veremos enseguida, suelen ser las variables denominadas variables independientes.

b) Características personales de los sujetos

Características personales de los sujetos son las variables demográficas, como sexo,

edad, estado civil, profesión, etc., y también son características personales los rasgos

que solemos denominar constructos: inteligencia, rendimiento académico, actitudes,

rasgos de personalidad, valores, etc. Estos rasgos que medimos suelen ser las variables

dependientes aunque también, como veremos, pueden tratarse como variables

independientes.

Estos rasgos los medimos y cuantificamos mediante tests, escalas, cuestionarios,

observación directa, etc. Cada instrumento (o cada pregunta) mide una variable que

representa un constructo, que lo hace observable y medible (medible entendido en un

sentido amplio).

No siempre la variable medida se ajusta con propiedad a un determinado constructo

previamente especificado (por eso analizamos y depuramos nuestros instrumentos,

escalas, etc.), pero siempre podemos pensar en el constructo que subyace a una

determinada variable que medimos con un instrumento determinado (e incluso podemos

redefinir el constructo en función del instrumento utilizado).

Las variables operacionalizan los constructos, los definen y los hacen medibles. Pero

esto se puede hacer con mayor o menor precisión. Una variable tal como la medimos

(un test, una escala, etc.) puede operacionalizar (hacer medible…) mal un constructo o

medir más de uno.

También es verdad que los constructos (rasgos humanos) se pueden concebir en

diversos niveles de abstracción, pueden ser muy genéricos (gusto por aprender lenguas

extranjeras) o muy específicos (gusto por aprender inglés); la constancia (ser constante)

puede ser un constructo muy específico, y el ser constante y además ser organizado, y

tener objetivos a largo plazo y valoran la independencia y responsabilidad individual (y

todo esto medido con el mismo instrumento) puede responder a la definición de un

81

constructo más complejo (motivación de logro en este caso). Los constructos pueden

definirse por lo tanto a nivel más específico o más genérico, como de manera análoga se

puede hablar de peras o de manzanas (nivel específico) o de frutas (englobando peras y

manzanas; nivel genérico). Conviene analizar bien los instrumentos de medición,

clarificar en lo posible qué miden y definir o explicar bien el constructo implícito en

nuestro instrumento.

Por lo que respecta a los instrumentos de medida que preparamos para nuestra

investigación (cuestionarios), hay constructos que podremos medir de manera muy

sencilla (simples preguntas, una lista de adjetivos en los cada uno representa un

constructo o rasgo) o de manera más elaborada (como un test o una escala de actitudes,

en los que el mismo constructo se operacionaliza a través de varios indicadores o ítems).

Más adelante damos sugerencias más específicas.

VARIABLES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES

Las variables independientes son las que elegimos libremente, o manipulamos, para

verificar su efecto en, o su relación con, las variables dependientes.

Si queremos comprobar la eficacia de un método en un tipo de aprendizaje, el método es

la variable independiente (también denominada en casos como éste variable

experimental) y el aprendizaje (definido por el modo, test, etc. con que lo medimos) es

la variable dependiente.

TIPOS DE VARIABLES Y SUS IMPLICACIONES EN EL DISEÑO DE UNA

INVESTIGACIÓN

Objetivo directo de una investigación es clarificar la relación entre las variables

independientes y las variables dependientes.

La variable independiente puede estar divida en niveles o subclasificaciones: si la

variable independiente es el género, estará dividida en dos niveles (varones y mujeres);

si la variable independiente es la carrera que se está estudiando, los niveles serán las

diversas carreras que entren en la investigación; si la variable independiente es el

método, los niveles serán las modalidades metodológicas que entren en la investigación

(o con un método particular y sin ese método).

Las variables independientes y dependientes se suelen conceptualizar también como

predictores y criterios. Simplificando mucho, estos conceptos se entienden bien si

pensamos en términos de causas y efectos, pero cayendo en la cuenta de que todo lo

más se trata de hipotéticas causas, concausas o condiciones. Variables antecedentes y

variables consecuentes pueden ser términos más adecuados.

En los diseños experimentales, las variables independientes suelen ser cualitativas

(distintos métodos, experiencias, condiciones, etc.) y la variable dependiente suele ser

cuantitativa aunque no necesariamente (medimos los resultados o el cambio mediante

un test, una escala, un cuestionario que nos da unas puntuaciones, etc.).

VARIABLES MODERADORAS Y VARIABLES CONTROLADAS

En el efecto que una variable independiente tiene en la variable dependiente, pueden

influir otras variables. Por ejemplo en la eficacia en el aprendizaje (variable

82

dependiente) de un método didáctico (variable independiente) puede influir la hora de la

clase, el género del alumno, los conocimientos previos, etc.; estas serían las variables

moderadoras.

Estas variables pueden ser conocidas o previstas por el investigador. En la medida en

que se trata de variables conocidas, que pueden influir de alguna manera en la variable

dependiente, y que por lo tanto tenemos en cuenta en nuestros análisis, son también

variables independientes (variables independientes moderadoras), aunque no sean estas

las variables independientes el objeto principal de la investigación.

Estas variables pueden ser utilizadas directamente en la investigación y podemos

determinar su relación o influjo en la variable dependiente (variables moderadoras) o

pueden ser neutralizadas para que no interfieran en la investigación (variables

controladas).

El investigador puede pensar que el influjo del método puede depender, en parte al

menos, del sexo del alumno, o de la hora de la clase (por la mañana temprano o al final

de la mañana o de la tarde). Son variables que el investigador puede utilizar y analizar o

que puede controlar.

Son también variables independientes aunque la variable principal objeto de estudio sea

otra (como puede ser un método didáctico cuya eficacia en la variable dependiente

queremos comprobar).

Con estas otras variables el investigador tiene dos opciones: comprobar su eficacia, su

influjo, o prescindir de ellas, neutralizándolas.

a) Variables moderadoras

Las variables moderadoras son las variables independientes que el investigador utiliza

para comprobar si influyen en la relación entre la variable independiente y la variable

dependiente.

Son variables independientes porque el investigador las escoge libremente, las utiliza en

su investigación para comprobar su relación o influjo en la variable dependiente.

Tipos de variables y sus implicaciones en el diseño de una investigación

Por el ejemplo, el investigador puede comprobar si un método didáctico (variable

independiente principal) funciona de manera distinta en los dos sexos, y puede

consiguientemente incluir el sexo en el análisis, y comprobar, por ejemplo, si el efecto

del método es distinto según el sexo del alumno. Estas variables suelen denominarse

moderadoras, porque moderan, modulan, etc. el influjo del método (en este ejemplo es

la variable independiente principal) en el aprendizaje (variable dependiente).

b) Variables controladas

Puede haber otras variables que el investigador prefiere no incluir en el estudio, no

pretende estudiar su influjo en la variable dependiente. Para que no interfieran en la

interpretación de los resultados, las neutraliza. Son variables controladas.

Hay muchas maneras de neutralizar variables en los distintos diseños. La manera más

sencilla de neutralizar una variable es eliminarla, no incluirla en el estudio (todos

varones, o todos con los mismos conocimientos previos, etc.) y tener en cuenta esta no

inclusión al interpretar los resultados.

83

En términos generales tenemos tres vías para controlar o neutralizar variables

1. Mediante el muestreo aleatorio o probabilístico. Una muestra es aleatoria si

todos los sujetos de la población investigada han tenido idéntica oportunidad de

ser seleccionados; en este caso ninguna característica estará representada en la

muestra en una proporción mayor o menor de lo que está en la población. Es

importante tener una idea clara de los diversos tipos de muestras aleatorias y

cómo hacer un muestreo aleatorio.

2. Mediante el diseño apropiado. Por ejemplo igualando sujetos en la variable (una

o más de una) que queremos controlar (matching en inglés; tendríamos en este

caso muestras relacionadas aunque se trate de sujetos físicamente distintos), o

mediante un diseño de bloques igualados; en este caso el método de análisis

sería un análisis de varianza factorial en el que uno de los factores es la variable

que queremos controlar: en cada nivel de esa variable tenemos un grupo de

sujetos igualados en la variable o variables que queremos controlar.

3. Mediante análisis estadísticos, como pueden ser las correlaciones parciales y el

análisis de covarianza (una condición necesaria en el análisis de covarianza es que los

sujetos estén asignados aleatoriamente a las diversas condiciones, como pueden ser

grupo experimental y de control).

VARIABLES CONFUNDIDAS

Algunas variables o características pueden estar confundidas (confounded) con la o las

variables independientes.

Por ejemplo el participar voluntariamente en una experiencia cuya eficacia se va

investigar, puede estar confundido con características personales de los sujetos

voluntarios (como podría ser una determinada edad, una determinada motivación, etc.,

que tendrán muchos participantes pero no todos) que a su vez pueden influir en la

eficacia de la experiencia. Con frecuencia la pertenencia a un grupo, implica la

pertenencia a otros grupos (entendiendo grupo en un sentido muy genérico) o el

participar de alguna característica más que otros grupos (por Sobre el control de

variables puede verse en la bibliografía el documento de Morales (2012) El control de

variables:

control estadístico (análisis de covarianza) y control experimental mediante diseño

Tipos de variables y sus implicaciones en el diseño de una investigación ejemplo en la

variable nivel socioeconómico pueden estar confundidas otras variables como

niveleducacional).

Esta confusión de variables puede obscurecer las conclusiones: puede ser que lo que

realmente influye más no es la experiencia o actividad investigada, sino otras

características que acompañan a los que participan en la experiencia; al menos estos

influjos pueden ser importantes. No es fácil a veces separar las variables confundidas,

pero sí podemos obtener datos sobre variables sospechosas y tenerlas en cuenta, o hacer

un muestreo estratificado para neutralizar algunas de estas variables, etc.

84

Variables desconocidas

Muchas características individuales nos son desconocidas, al menos por dos razones:ç

a) Porque no podemos obtener datos de todo,

b) Porque ni siquiera se nos ocurre que algunas características pueden ser relevantes y

pueden estar influyendo en el efecto estudiado.

Cada persona lleva consigo su propia historia (familiar, social, etc.), y las personas son

tan únicas que es imposible conocer o controlar todas las variables que pueden interferir

en nuestros resultados. La mejor solución para controlar estas variables desconocidas es

el muestreo aleatorio.

Mediante el muestreo adecuado (aleatorio simple, estratificado, etc.) podemos controlar

también variables conocidas pero irrelevantes en nuestro estudio y cuyo posible influjo

no queremos analizar en una situación dada (experiencia previa, edad, momento en el

que se recogen los datos, etc.).

El muestro aleatorio no es tampoco una solución definitiva en estudios experimentales

(sí puede serlo en la práctica en un sondeo de opiniones en la población general) por eso

diseños experimentales en sentido propio, que permitan mediante el control todas las

variables extrañas, detectar relaciones puras entre variables independientes y

dependientes, no son posibles.

La existencia e influjo de estas variables desconocidas es una limitación de la

investigación en las ciencias humanas; por eso ahora el énfasis no se pone en estudios

experimentales perfectos, sino en la acumulación de resultados de estudios semejantes

(metaanálisis), que permiten llegar a conclusiones más generalizables y matizadas (y

siempre tentativas) sobre el estado de la cuestión en un momento dado.

Tipos de variables en la investigación experimental: visión de conjunto

Es útil tener disponer de una visión de conjunto de los distintos tipos de variables que

pueden estar presentes en nuestra investigación .

Esta visión de conjunto puede ayudarnos a preparar nuestros instrumentos de recogida

de datos; nos va a ayudar a determinar:

a) Cuáles son las variables independientes principales que van a centrar y dar estructura

nuestra investigación,

b) De qué otras variables moderadoras puede ser conveniente obtener información,

c) Qué variables nos interesa controlar, etc.

Tipos de variables y sus implicaciones en el diseño de una investigación

Con esta finalidad (pensar en qué incluimos en nuestro instrumento, cómo elegimos a la

muestra, qué tipos de análisis podemos considerar, etc.) presentamos en la figura 1 una

síntesis de los diversos tipos de variables, para tener una visión de conjunto que facilite

nuestra reflexión.

85

IMPLICACIONES DE LOS TIPOS VARIABLES AL PLANIFICAR LA

INVESTIGACIÓN

Normalmente cuando se inicia una investigación, el interés suele centrarse en pocas

variables; normalmente en una variable independiente principal y en alguna o algunas

variables dependientes.

86

Por ejemplo, se desea investigar la satisfacción de los alumnos de una universidad en

función del tipo de carrera que están estudiando. La variable independiente en este caso

sería la carrera que se está estudiando (una variable independiente, carrera, dividida en

varios niveles que serían las diversas carreras), y la variable dependiente será la

satisfacción, medida con una escala o con cuestionario apropiado (o incluso con una

sola pregunta).

El investigador debe preguntarse en primer lugar ¿Qué otras variables pueden estar

influyendo en la satisfacción además de la carrera que se está estudiando? Puede tratarse

de hipótesis plausibles, o de simples conjeturas, pero pronto saldría (y conviene hacer)

un listado de posibles variables moderadoras que se podrían incluir en la investigación,

incluso por simple curiosidad.

A título de ejemplo podemos mencionar estas variables que pueden estar relacionadas

con la satisfacción con la carrera:

*El género del alumno (en algunas carreras las chicas pueden sentirse mejor que en

otras),

*El tipo de motivación para estudiar esa carrera (y se puede pensar en una breve

tipología

de motivaciones),

*La personalidad del alumno,

*La profesión de sus padres,

*La satisfacción no ya con la carrera en general sino con aspectos específicos

(profesorado,

medios, incluso horario de mañana o de tarde, etc.).

*Determinados valores, actitudes... (nivel de aspiraciones, autoeficacia, motivación de

logro, etc.)

Uno de los primeros pasos en la preparación de una investigación debe ser por

lo tanto hacer una lista con las variables de interés potencial para la investigación.

Ya se han ido señalando algunas implicaciones de los diversos tipos de variables en

varios aspectos o fases de la investigación; merece la pena resumir y subrayar algunas

de estas implicaciones en la práctica de la investigación; son precisamente estas

implicaciones prácticas

las que hacen necesario un estudio inicialmente más teórico y conceptual de las

variables.

IMPLICACIONES EN LOS INSTRUMENTOS DE RECOGIDA DE DATOS

Muchas investigaciones en el ámbito de las ciencias sociales parten de un cuestionario

que va a responder una serie de sujetos. Estos cuestionarios son de la máxima

importancia, porque todo va a salir de ese cuestionario. Lo que no se pregunta no existe,

y a veces se cae en la cuenta demasiado tarde de lo que se debería haber preguntado y

no se preguntó por no haberlo pensado a tiempo.

87

Esta lista inicial de variables se puede después someter a examen: las habrá más y

menos importantes, las habrá centrales y las habrá secundarias. No se trata de medir

cada variable con

largos tests. Muchas se podrán medir con simples preguntas (sexo, pertenencia a grupos,

etc.), o con unos pocos indicadores, sobre todo posibles variables independientes

moderadoras.

Es útil tener a la vista (tanto para medir las variables independientes como las posibles

variables dependientes) una tipología de tipos de preguntas o de cuestionarios. Con

frecuencia la variable dependiente principal requerirá un instrumento más elaborado, en

buena medida para asegurar mejor la fiabilidad, para poder analizar el mismo constructo

(por ejemplo con un análisis factorial) o dividirlo en subconstructos, pero también caben

instrumentos y preguntas adicionales muy simples para obtener datos sobre variables de

interés.

Una tipología sencilla de tipos de cuestionarios o de simples preguntas puede ser ésta2:

• Escalas y tests completos (ya hechos o de construcción propia),

• Subescalas de tests (para medir aspectos de especial interés),

• Unos pocos indicadores o ítems en torno a la misma variable, sin que se trate de una

escala o test en sentido propio (pocas preguntas cuyas respuestas tenga sentido sumar

en un total),

• Simples preguntas (como es normal en cuestionarios sociológicos),

• Listas de adjetivos (para medir diversos rasgos de personalidad o de temperamento),

• Listas de motivaciones, problemas, valores, etc. (una serie de elementos del mismo

ámbito cuya importancia se puede valorar con respuestas idénticas, por ejemplo desde

nada importante hasta muy importante).

Es muy útil tener a la vista modelos de cuestionarios ya utilizados por otros, publicados

en libros y revistas, etc. Además de pensar qué variables nos puede interesar medir,

tenemos que escoger el procedimiento posible y adecuado de medirlas.

88

Implicaciones en la elección de la muestra

El listado de variables de interés también nos puede sugerir cómo elegir y organizar la

muestra que va a ser objeto de nuestro estudio.

No entramos aquí en el tema de los tipos de muestras, cómo seleccionarla, etc., pero

conviene pensar en algunas posibilidades3.

• La utilidad del muestreo estratificado; si hay varios tipos de sujetos (denominados

estratos) en la población (sexos, profesiones, edades, etc.), estos deben estar

representados en la muestra proporcionalmente a su número en la población.

Si en cada estrato o clasificación los sujetos son escogidos aleatoriamente es cuando

se denomina con propiedad muestreo estratificado; si de cada clasificación se escoge

la proporción adecuada de sujetos pero no aleatoriamente se denomina muestreo por

cuotas, que suele ser una buena alternativa (más cómoda que la preferible, si es

posible, elección aleatoria).

• Podemos no incluir en la muestra un determinado tipo de sujetos para eliminar una

variable (sólo niñas), o estudiarlos por separado o en otra ocasión (el investigador se

marca sus propios límites).

Podemos buscar intencionadamente determinados tipos de personas que responden a

características (variables) que nos interesa incluir en la investigación; podemos

circunscribir la investigación a un determinado tipo de población.

• La utilidad del muestreo aleatorio para neutralizar el influjo de variables confundidas

y desconocidas; es éste un requisito de los diseños experimentales en sentido propio,

89

que con frecuencia no se cumple aunque no siempre es tan complicado en la práctica,

sobre todo cuando se investiga sobre poblaciones de tamaño limitado (como los

alumnos de una facultad).

El tipo de muestreo (aleatorio simple, aleatorio estratificado, por cuotas, etc.) no tiene

que ver solamente con las variables, sino con la posibilidad de extrapolar los resultados

a la población representada en la muestra o muestras de nuestro estudio.

IMPLICACIONES EN LOS MÉTODOS

DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Este apartado puede coincidir de hecho con lo dicho en el anterior, pero desde otra

perspectiva que puede ayudar a planificar toda la investigación.

Hay modalidades en los métodos de análisis que permiten controlar variables y en los

que con frecuencia no se piensa. En realidad investigar es responder a preguntas, y los

métodos de análisis estadístico (junto con los diseños) no son otra cosa que un

repertorio de respuestas; hay preguntas, y posibilidades, que no nos hacemos (ni se nos

ocurren) porque a veces tenemos un repertorio de respuestas muy limitado (como

calcular una correlación, comparar dos grupos) y solamente nos preguntamos lo que

sabemos responder.

Sin entrar a fondo en este tema (métodos de análisis estadístico), podemos pensar por

ejemplo que: Con las correlaciones parciales (muy sencillas) podemos controlar una o

más variables (mediante correlaciones parciales podemos comprobar la relación entre

dos variables igualando a los sujetos en una tercera variable).

Mediante correlaciones múltiples (ecuaciones de regresión) podemos verificar el

impacto relativo de una serie de variables independientes en un determinado efecto o

variable dependiente.

Hay modalidades de análisis de varianza especialmente diseñadas para controlar

variables, o para verificar tendencias, etc.

Al comenzar una investigación de carácter experimental (o simplemente empírico,

cuantitativo) es de suma importancia tener a la vista (o repasar) una serie de métodos de

análisis estadísticos. Este repaso puede influir en las hipótesis que nos planteamos, en

el mismo cuestionario para recoger datos, etc. Por ejemplo, si sabemos que podemos

verificar tendencias (a crecer o decrecer) podemos obtener los datos apropiados (curso,

edad, etapa, etc.).

En cualquier caso el disponer de una serie de métodos de análisis (a qué preguntas

responden, cómo se interpretan) puede por supuesto enriquecer una investigación que

de otra manera puede resultar excesivamente simple.

Es frecuente acudir a un consultor experto para que nos diga qué análisis podemos hacer

opara que haga él mismo los análisis que crea oportunos; en estos casos el experto

puede decidir qué análisis se pueden hacer con estos datos y con esta muestra, y como

hay análisis que responden a determinadas hipótesis, el planteamiento de la

investigación puede cambiar bastante o quedar muy enriquecido añadiendo algunos

análisis de interés en los que no se había pensado previamente.

90

Variables en cuanto tipos de datos o escalas

El término variable es de hecho equívoco pues se utiliza con significados distintos,

aunque el contexto suele dejar claro en qué sentido se emplea el término variable. Aun

así y tratando de las variables en el ámbito de la investigación experimental, conviene

decir algo brevemente sobre otro significado del término variable en este mismo

contexto de la investigación. Hablamos también de tipos de variables (o de tipos de

escalas) en otro sentido.

Las variables, en cuanto rasgos o en cuanto características podemos analizarlas porque

sobre las mismas recogemos datos con determinados instrumentos: cuestionarios, tests,

guías para codificar la observación, etc. Estos instrumentos (o escalas en un sentido

genérico) nos dandatos que pueden ser de varios tipos:

Variables nominales o categóricas: los datos son categorías de clasificación, como el

sexo, lugar de procedencia, etc.; no hay números que en sentido propio indiquen orden

o cantidad. Es normal codificar con números las respuestas a estas preguntas, pero

estos números no lo son en sentido propio cuando no tiene sentido hablar de más o

menos. Cuando las categorías de clasificación son dos mutuamente excluyentes (como

responder sío no a una pregunta) se denominan dicotómicas (y suelen codificarse con 1

ó 0). Pueden tener un significado más cuantitativo, o numérico en un sentido más

propio, en la medida en que signifiquen presencia o carencia de algo (por ejemplo los

unos y ceros en las preguntas de los tests objetivos).

Variables continuas son aquellas que pueden adquirir valores numéricos consecutivos

de menos a más (como la edad, rendimiento académico, grado de acuerdo con una

afirmación, etc.) y pueden ser de tres tipos:

1. Ordinales: sólo conocemos, o sólo utilizamos, el número de orden,

prescindiendo de la distancia. Por ejemplo si tres sujetos puntúan en un test 38,

27 y 12, podemos ponerlos por orden y los números anteriores se convierten en

1, 2 y 3; tenemos en este caso una escala o variable ordinal. También puede

suceder que el número de orden (que denominamos rango) sea el único dato

disponible.

2. De intervalo cuando podemos asumir que existe una unidad en sentido propio y

podemos calcular distancias (como cuando medimos longitudes). Esto es más

problemático que suceda con los datos que obtenemos con los instrumentos de medición

psicológica y educacional, aunque de hecho los utilizamos como si se tratara de escalas

de intervalo, y tenemos buenas razones para hacerlo así.

2. De razón, que son escalas de intervalo en las que además hay un origen o un

punto cero real; estas escalas en sentido propio no son propias de nuestras

ciencias sociales; por ejemplo el puntuar cero en un test de inteligencia no

supone tener cero inteligencia, el punto cero es arbitrario.

Las variables continuas podemos también convertirlas en variables dicotomizadas

(como por encima de la mediana = 1 y por debajo de la mediana = 0). Al dicotomizar

una variable perdemos información, aun así los datos pueden ser más seguros que sin

dicotomizar, o los únicos disponibles.

91

Estos tipos de escalas tienen implicaciones importantes en la teoría de la medición,

porque el tipo de dato o escala condiciona los tipos de análisis matemáticos que pueden

hacerse. En rigor las operaciones aritméticas que normalmente hacemos (como calcular

medias) sólo son posibles con datos de intervalo o de razón. Hay sin embargo razones

teóricas y estudios experimentales que justifican suficientemente el tratar muchos de los

datos de las ciencias sociales (psicología, educación) como si fueran realmente datos o

escalas de intervalo, que es lo que de hecho se hace habitualmente (una exposición y

discusión más amplia sobre los tipos de escalas y su relación con las operaciones

permisibles puede verse en el capítulo I de Morales, 2006).

92 La Ley

Ley científica es una proposición científica en la que se afirma una relación

constante entre dos o más variables o factores, cada una(o) de la(o)s cuales

representa (al menos parcial e indirectamente) una propiedad o medición de

sistemas concretos. También se define como regla y norma constantes e invariables

de las cosas, surgida de su causa primera o de sus cualidades y condiciones. Por lo

general se expresa matemáticamente o en lenguaje formalizado

Si bien las teorías científicas y las leyes científicas están basadas en hipótesis, una

teoría es la explicación de un fenómeno observado, mientras que una ley científica es la

descripción de un fenómeno observado. Por ejemplo, las Leyes de Kepler, describen

el movimiento de los planetas, pero no proveen una explicación para esos movimientos.

Tanto las leyes científicas como las teorías están apoyadas por un largo cuerpo de

información empírica. Ambas ayudan a unificar un campo particular de un estudio

científico, y ambas son ampliamente aceptada por la mayoría de los científicos de una

disciplina dada.

Mientras que una teoría científica puede convertirse en una ley científica, no pasa muy

seguido. No ocurre sólo porque una teoría pase un tiempo sin ser rechazada, o porque

haya acumulado una cierta cantidad de información.

Las leyes científicas son aplicadas a disciplinas específicas de la ciencia, como la

biología, la física o la química. Algunas trascienden a más de un campo de la ciencia,

involucrando por ejemplo tanto a la física, la matemática, la biología y la química. Otras

leyes no sólo se aplican a las ciencias naturales, sino también a las ciencias sociales,

como la arqueología, la economía o la lingüística.

Muchas leyes pueden ser reducidas a una ecuación matemática, como por ejemplo la

Ley de la gravedad de Newton: F=Gm1m2/d2.

Algunas disciplinas, como la física o la química, tienen muchas leyes, ya que gran parte

de los principios detrás de esas ciencias están relacionados con ecuaciones matemáticas.

Comparativamente, la biología tiene menos leyes científicas y más teorías, esto es así

porque hay muchos aspectos de ese campo de la ciencia que no puede ser reducido a

términos matemáticos.

Si bien las leyes científicas son universalmente aceptadas por los científicos, están

hechas para ser cuestionadas y desafiadas, no son pruebas irrefutables, ni están hechas

para ser creídas sin duda alguna, como si fuesen dogmas. La mejor ciencia ha surgido

siempre de cuestionar el conocimiento aceptado, como por ejemplo el caso de Albert

Einstein, que cuestionó las leyes de la mecánica de Newton, algo impensable en la

época, pero Einstein demostró que esa ley no explicaba todo. Igualmente, es muy raro

que una ley pueda ser refutada, ya que ha llegado a ser ley porque justamente se han

anulado todas las posibilidades de refutación conocidas, pero claro, siempre puede

haber nuevos descubrimientos que aporten esa posibilidad que siempre debe existir

93 INVESTIGACIÓN

Si bien es obvio que la ciencia se enriquece por diversas vías, el proceso conocido

como investigación científica se reconoce como el procedimiento principal del cual se

vale la ciencia para desarrollar y enriquecer su acervo de conocimientos.

La investigación científica puede definirse como: un conjunto de acciones

planificadas que se emprenden con la finalidad de resolver, total o parcialmente,

un problema científico determinado.

La metodología de la investigación científica constituye por su parte un conjunto de

métodos, categorías, leyes y procedimientos que orientan los esfuerzos de la

investigación hacia la solución de los problemas científicos con un máximo de

eficiencia. Se trata pues, de las formas de aplicación consciente del método científico

en la solución de problemas (o lagunas) del conocimiento.

La metodología de la investigación, o ese conjunto de procedimientos que hemos

mencionado, es el resultado de la actividad de muchas generaciones de hombres de

ciencia. No se trata de que el primer investigador haya esperado por un "manual de

metodología de la investigación" para comenzar sus estudios sino que el propio

quehacer científico, en su perfeccionamiento, ha ido generando procedimientos, hoy en

día aceptados como válidos, para que la búsqueda de soluciones a los problemas

científicos se realice de una manera eficiente.

La búsqueda de eficiencia y calidad en la gestión investigativa es lo que otorga a la

Metodología de la Investigación un sentido claro. La ciencia moderna y su pariente

cercano, la Tecnología, exigen de los científicos de hoy un trabajo rápido y eficaz. No

se puede esperar mucho para confirmar hipótesis o teorías relacionadas con la solución

de problemas prácticos concretos. Moralmente, también el científico se ve presionado

por sus coetáneos. ¿Acaso puede haber demoras en la búsqueda de conocimientos por

los cuales espera la humanidad?

La Metodología se enriquece con el estudio y desarrollo de los procedimientos que

mejoran la eficiencia en la solución de los problemas científicos, o sea, en la búsqueda

y perfeccionamiento del conocimiento.

CLASIFICACIÓN DE LAS INVESTIGACIONES

De acuerdo con la definición dada en la introducción, puede afirmarse que sólo se

concibe una tarea de investigación en la medida que haya que dar respuesta a un

problema científico determinado.

La clasificación de los diferentes tipos de investigación se relaciona de alguna forma

con el problema que pretende resolver o contribuir a resolver. Los ejes de clasificación

más frecuentemente utilizados son los siguientes:

- El que tiene en cuenta el estado del conocimiento alrededor del problema científico en

cuestión y que por tanto considera el alcance de los resultados que se obtendrán, y

- El que tiene en cuenta las posibilidades de aplicación de dichos resultados.

94

TIPOS DE INVESTIGACIONES SEGÚN ESTADO

DEL CONOCIMIENTO Y ALCANCE DE RESULTADOS

De acuerdo al primer eje se consideran tres tipos de investigaciones: las exploratorias,

las descriptivas y las explicativas.

ESTUDIOS EXPLORATORIOS

En los estudios exploratorios se abordan campos poco conocidos donde el problema,

que sólo se vislumbra, necesita ser aclarado y delimitado. Esto último constituye

precisamente el objetivo de una investigación de tipo exploratorio. Las investigaciones

exploratorias suelen incluir amplias revisiones de literatura y consultas con

especialistas. Los resultados de estos estudios incluyen generalmente la delimitación de

uno o varios problemas científicos en el área que se investiga y que requieren de

estudio posterior.

ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Los estudios descriptivos se sitúan sobre una base de conocimientos más sólida que los

exploratorios. En estos casos el problema científico ha alcanzado cierto nivel de

claridad pero aún se necesita información para poder llegar a establecer caminos que

conduzcan al esclarecimiento de relaciones causales. El problema muchas veces es de

naturaleza práctica, y su solución transita por el conocimiento de las causas, pero las

hipótesis causales sólo pueden partir de la descripción completa y profunda del

problema en cuestión.

En el área de la investigación clínica son habituales los estudios que describen la

frecuencia de presentación de las enfermedades, y de los diferentes cuadros clínicos y

los que examinan la asociación de características clínicas con signos radiológicos,

histopatológicos, bioquímicos, etc. La investigación descriptiva está siempre en la base de la explicativa. No puede

formularse una hipótesis causal si no se ha descrito profundamente el problema.

ESTUDIOS EXPLICATIVOS

Los estudios explicativos parten de problemas bien identificados en los cuales es

necesario el conocimiento de relaciones causa- efecto. En este tipo de estudios es

imprescindible la formulación de hipótesis que, de una u otra forma, pretenden explicar

las causas del problema o cuestiones íntimamente relacionadas con éstas.

Se reconocen dos tipos principales de estudios explicativos: los experimentales y los

observacionales. En los primeros el investigador utiliza la experimentación para

someter a prueba sus hipótesis. En los segundos el investigador organiza la observación

de datos de manera tal que le permita también verificar o refutar hipótesis.

En el área de la investigación clínica los estudios explicativos, experimentales por

excelencia, son los llamados ensayos clínicos; estudios especialmente concebidos para

la evaluación comparativa de procedimientos terapéuticos.

95

Los estudios explicativos observacionales más conocidos también en esta área son los

especialmente dedicados a la identificación de factores de riesgo (factores

predisponentes o contribuyentes en la aparición de enfermedades). Son estudios que se

valen sólo de la observación pero conllevan un diseño muy riguroso. Entre éstos se

sitúan como paradigmas los estudios de cohorte y los estudios de casos y controles.

Tanto los ensayos clínicos como estos dos últimos tipos de estudios explicativos

necesitan de diseños especiales en los que muy probablemente el investigador práctico

necesite asesoría por parte de personal especializado. En todo caso la investigación

explicativa más profunda y rigurosa que se realiza en el área de la clínica se vale del

empleo de estos diseños.

En términos generales se supone que desde que se identifica un problema científico

hasta que se encuentran las vías para su solución, la investigación alrededor del mismo

pasa por una fase exploratoria, una descriptiva y una explicativa. Por tal motivo puede

recomendarse que al abordar un tema de investigación, los investigadores se planteen

en qué fase de su conocimiento se encuentran y tener en cuenta este planteamiento para

determinar líneas y formas de acción.

TIPOS DE INVESTIGACIÓN SEGÚN LAS POSIBILIDADES

DE APLICACIÓN DE LOS RESULTADOS

El segundo eje de clasificación toma en consideración el nivel de aplicación que tengan

los resultados del estudio.

LA INVESTIGACIÓN APLICADA

Si el problema surge directamente de la práctica social y genera resultados que pueden

aplicarse (son aplicables y tienen aplicación en el ámbito donde se realizan) la

investigación se considera aplicada. Es obvio, que la aplicación no tiene forzosamente

que ser directa en la producción o en los servicios, pero sus resultados se consideran de

utilidad para aplicaciones prácticas.

En el ámbito de la medicina clínica, las investigaciones aplicadas pueden contribuir a

generar recomendaciones sobre normas de tratamiento, de métodos para diagnóstico o

de medidas de prevención secundaria.

Es necesario destacar que la labor del investigador (y en particular la del investigador

clínico) no termina con el informe de sus resultados sino con la búsqueda de vías para

la introducción de éstos en la práctica.

INVESTIGACIÓN FUNDAMENTAL

Por otro lado, en el mismo proceso que va desde el planteamiento del problema hasta

su solución -por el camino de la investigación- surgen nuevos problemas de los que a

su vez pueden derivarse otros, lo que da lugar a una ramificación de aspectos en los

cuales se necesita investigación. Esta ramificación en la búsqueda de conocimientos,

puede situar los problemas científicos tan alejados de la situación práctica que les dio

origen, que no se percibe ya la relación entre el problema práctico y su solución.

En este caso, en que una investigación se realiza con el ánimo de encontrar un nuevo

conocimiento pero no puede precisarse la relación de éste con un problema de la

práctica social, se dice que se está ante un estudio de tipo fundamental. De modo que la

96

definición de la investigación fundamental se centra en el hecho de que en ésta, la

búsqueda de un nuevo conocimiento no conduce obligatoriamente a la solución de

problemas científicos relacionados con la práctica social. En cuanto a este tipo de investigación es necesario añadir que, en las condiciones de la

investigación en nuestro centro -vinculado directamente a los servicios de la atención

médica- resultaría excepcional que se planteara la realización de una investigación

fundamental y por tal motivo no consideramos útil profundizar en cuestiones teórico-

metodológicas relacionadas con este tipo de estudio.

INVESTIGACIÓN FUNDAMENTAL-ORIENTADA

Para algunos autores existe además un tipo de investigación que no puede considerase

aplicada ni fundamental a la que denominan fundamental-orientada. Se trata de

estudios que se originan de problemas cuya vinculación con la práctica es sólo indirecta

y cuyos resultados no tienen una aplicación inmediata en la misma pero conducen hacia

otros que la tienen.

En el área de la medicina clínica la investigación aplicada es la más frecuente. En la

propia práctica asistencial se generan preguntas e hipótesis que deben ser abordadas

mediante estudios cuyos resultados serán aplicables en el propio trabajo asistencial. Hoy en día se conoce como Epidemiología Clínica a la rama de la medicina que estudia

las diferentes formas de conducir estudios en el área de la medicina asistencial para

responder científica y eficientemente los problemas relacionados con la toma de

decisiones en este campo.

LOS TRABAJOS DE DESARROLLO Y LA EVALUACIÓN DE

TECNOLOGÍA

Por otro lado existe un tipo de investigación enmarcado en el segundo eje de

clasificación cuya realización resulta frecuente e importante en nuestro medio; se trata

de los llamados trabajos de desarrollo. Según se acepta, un trabajo de desarrollo es

principalmente un estudio dedicado a completar, desarrollar y perfeccionar

nuevos materiales, productos o procedimientos. Se incluyen aquí los trabajos de

montaje de nuevas técnicas de laboratorio cuya complicada naturaleza requiere de un

trabajo minucioso y profesional donde a menudo se necesitan conocimientos muy

especializados y donde el investigador muchas veces incluye innovaciones propias.

También se incluyen aquí los trabajos dedicados al perfeccionamiento de la tecnología

instalada.

Muchos trabajos de desarrollo se acompañan de una evaluación práctica de los

resultados. La técnica montada o la tecnología diseñada o perfeccionada requieren de

una evaluación con datos en el contexto donde van a ser aplicadas. Esta segunda fase

de un trabajo de desarrollo conlleva a menudo un estudio investigativo que debe regirse

por iguales patrones metodológicos que cualquier investigación con la peculiaridad de

que en este caso el problema científico se reduce a conocer la validez y confiabilidad

de la técnica o cuantificar los beneficios que produce y la repercusión que ha tenido su

introducción en la práctica.

97

Los trabajos de evaluación tecnológica, que sin dudas pueden enmarcarse entre los

trabajos de desarrollo, están ganando interés en el ámbito científico. El avance

tecnológico requiere de evaluaciones frecuentes de nueva tecnología. Asimismo, los

países que importan nueva tecnología se ven obligados a evaluar el resultado de esa

importación con estudios que hoy se conocen como de costo-beneficio o costo-

efectividad.

Igualmente la evaluación de los resultados de la aplicación de tecnología importada

implica conocer la destreza y habilidad de sus manipuladores en comparación con los

de los países exportadores.

Cabe añadir, en cuanto a la clasificación de las investigaciones, que no siempre una

tarea investigativa puede situarse totalmente dentro de un tipo dado. La delimitación de

la forma y alcance de una investigación depende de cuestiones tales como recursos,

tiempo, experiencia de los investigadores, etc. Algunas tareas pueden ser complejas y

abarcan, por ejemplo, aspectos descriptivos y aspectos explicativos, otras pueden dar

origen a resultados con aplicaciones prácticas directas e indirectas. El conocimiento de los distintos tipos de investigaciones permite, no obstante, ayudar

al investigador a situar su problema particular cerca de uno u otro tipo y orientar así sus

propios esfuerzos investigativos.

ETAPAS EN EL DESARROLLO

DE UNA INVESTIGACIÓN

El sentido común nos diría que es casi imposible dividir una actividad humana, del

carácter más complejo y creativo, en pasos o etapas estrictamente delimitadas. No

obstante, tal como hacen la mayoría de los autores, es evidente que pueden establecerse

estadios o momentos fundamentales, y de cierta manera consecutivos, en el proceso

que, como ya se ha mencionado, va desde el surgimien-to del problema hasta su

solución por el camino de la investigación.

LOS "PASOS DE BUNGE"

Bunge

distingue ocho pasos que denomina serie ordenada de operaciones y que

pueden considerarse como la expresión más concreta de la aplicación del método

científico a la labor de investigación. Tienen por tanto un carácter general y resumen el

camino que debe guiar el pensamiento y acción del investigador en el proceso de la

investigación.

Dichos pasos, en esencia, son los siguientes:

1. Enunciar preguntas bien formuladas en el contexto del conocimiento existente.

2. Formular hipótesis fundadas y contrastables para contestar a las preguntas.

3. Derivar consecuencias lógicas y contrastables de las hipótesis.

4. Identificar técnicas para someter a prueba las hipótesis.

5. Comprobar validez, relevancia y fiabilidad de las técnicas.

6. Llevar a cabo la prueba de las hipótesis (ejecución) y pasar a interpretar los

resultados.

7. Estimar la pretensión de verdad de las hipótesis y la fidelidad de las técnicas.

8. Determinar los dominios en los que valen las hipótesis y las técnicas y formular

nuevos problemas.

98

Los 3 primeros pasos están dedicados a lo que en el próximo capítulo se tratará como

"formulación y delimitación del problema científico" y constituyen la primera fase del

proceso de planificar una investigación.

Los pasos 4 y 5 se refieren a la necesidad de encontrar las técnicas más adecuadas para

llevar a cabo la fase empírica o de recolección de los datos necesarios para probar las

hipótesis. Se incluyen aquí técnicas para la organización del material empírico

(unidades de observación) y técnicas para la realización directa de las observaciones. El

investigador deberá seleccionar esas técnicas y además cerciorarse de que son válidas y

fiables. El paso 6 se refiere a la ejecución propiamente dicha, una vez cumplimentados

los pasos del 1 al 5 bastara con "echar a andar" todo lo proyectado.

El paso 7 se refiere al análisis e interpretación de resultados. En esta etapa el

investigador debe reevaluar la procedencia de las técnicas que empleó y la fidelidad de

las mismas. Por ejemplo, si se han empleado formularios de recogida de datos, el

investigador debe chequear si se cometieron errores e intentar subsanarlos o eliminar

datos erróneos. Igualmente debe contrastar sus resultados con los ya obtenidos y con la

teoría subyacente. En el paso 8 se delimita en qué universo valen las hipótesis y en

general se presentan o enuncian nuevos espacios problemáticos para la investigación.

Los pasos enunciados por Bunge quedan resumidos en la figura. El problema

científico se sitúa dentro del conocimiento hasta el momento disponible. De este

conocimiento es que pueden surgir las hipótesis -se entiende explicativas del problema-

y las técnicas necesarias para la prueba de las mismas.

Ahora bien, en general, ni las hipótesis ni las técnicas pueden unirse directamente. Las

técnicas, como se mencionó antes, necesitan a su vez evaluación metodológica; es

necesario preguntarse si efectivamente la técnica es la idónea para demostrar la

hipótesis y, muchas veces, decidir entre varias técnicas posibles. Las hipótesis, por su lado, necesitan en general ser simplificadas o desglosadas en

aspectos directamente comprobables, "consecuencias contrastables".

Por ejemplo, la hipótesis podría ser: "el hábito de fumar constituye un factor de

riesgo para el cáncer de vejiga". Para demostrarla, es porcentaje de casos con cáncer

de vejiga debe ser mayor entre los fumadores que entre los no fumadores.

Esta afirmación (hipotética) ya puede ser confirmada y, asimismo, podrán encontrarse

otras de las llamadas consecuencias contrastables o factibles de demostrar

prácticamente que, en última ins-tancia, llevarán al rechazo o aprobación de la

hipótesis inicial.

Una vez probada la hipótesis, el cuerpo de conocimientos sufre un cambio renovador

pero, de igual forma, surgen (y esto es inevitable) nuevos problemas, de modo que, el

esquema caracteriza también, de cierta manera, el proceso general de formación y

desarrollo de la ciencia.

Para comprender mejor los pasos de Bunge veamos el ejemplo siguiente:

Problema: no se conoce con certeza todo el proceso de formación y desarrollo de las

metástasis en el cáncer.

99

Preguntas (paso 1):

-¿Cómo se desarrolla el proceso que da origen a la formación de metástasis en el

cáncer de mama (adenocarcinoma mamario)?

-¿Qué factores pueden influir en la formación y desarrollo de las metástasis en este

tipo de cáncer?

-¿Cómo influyen determinados factores en la forma del proceso que da origen a

metástasis en este cáncer?

Hipótesis (paso 2):

El estado de los nódulos linfáticos y el volumen del tumor en el momento en que el

cáncer se detecta son factores que influyen en el desarrollo de las metástasis en el

cáncer de mama.

Consecuencias lógicas y contrastables (paso 3):

Existe una relación directa entre:

- La cantidad de nódulos infiltrados y

- El tamaño del tumor en el momento de su detección y el tiempo que tardan en

aparecer las metástasis.

Técnicas (paso 4):

Se necesita identificar técnicas para:

- Conocer el número de nódulos infiltrados

- Medir el tamaño de los nódulos

- Determinar el momento de aparición e las metástasis

- Seleccionar a las pacientes

- Comprobar la veracidad de las hipótesis

Relevancia y fiabilidad de las técnicas (paso 5):

Se necesita evaluar la validez de las técnicas para medir la cantidad de nódulos

infiltrados y su número.

Determinar cómo se evaluará el momento de aparición de las metástasis. ¿Se harán

surveys radiológicos periódicos? ¿Con qué periodicidad se examinarán clínicamente a

las pacientes?

¿Qué procedimientos estadísticos se utilizarán para examinar la posible relación

entre variables?

Interpretación de resultados, verificación de hipótesis, nuevos problemas (pasos 6, 7,

8):

Se comprueba la relación positiva más fuerte para el "estado de los nódulos". Se

observaron metástasis en 25% de las pacientes que no tenían nódulos lo que hace

surgir la hipótesis de que hay otros factores que influyen en la formación de

metástasis.

Las mujeres incluidas tienen entre 32 y 54 años de edad lo que sugiere que solo en ese

dominio serán válidas las hipótesis y que no puede afirmarse lo que pasará con

mujeres de otras edades,(por ejemplo, las mayores de 60 años), a partir de estos

resultados.

100

ETAPAS EN EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN

EMPÍRICA

En otro orden de cosas aunque, de cierta forma en consonancia con el esquema de ocho

pasos de Bunge, se pueden distinguir, en el desarrollo de una investigación, (de

cualquier tipo pero fundamentalmente de las que se realizan usualmente en la práctica

clínica) cinco etapas desde que comienza con las primeras preguntas hasta que termina

con la confección de un informe final de resultados.

1. Planificación.

2. Ejecución.

3. Procesamiento y análisis de resultados.

4. Confección del informe final.

5. Publicación de resultados e introducción de logros en la práctica social.

La primera, o de planificación, es la más importante y compleja de todo el proceso

investigativo. Durante la misma se gesta y diseña toda la investigación incluyendo las

formas de procesa-miento de la información y los procedimientos que se emplearán

para ayudar al análisis de los da-tos. La etapa de planificación culmina con la

confección del proyecto o protocolo de investigación. La segunda, o de ejecución, es la

etapa donde se pone en práctica todo lo planificado, donde se re-coge la información

que permitirá probar las hipótesis y contestar a las preguntas de investigación.

Una vez recogidos los datos es necesario elaborarlos, procesarlos, analizarlos e

interpretarlos. Los procedimientos que aborda la Estadística juegan aquí un papel

fundamental. Existen métodos para resumir la información y presentarla y para

analizarla y probar adecuadamente las hipótesis en juego. Hoy en día se utilizan métodos de computación como ayuda importante en esta etapa

para organizar la información y elaborarla. Igualmente se utilizan programas de

computación para ayudar al resumen y análisis de ésta, pero la actividad científica

tiene, para nosotros, un papel fundamentalmente social. No se concibe que sus

resultados queden en los papeles (o en las gavetas) del investigador y que no se

divulguen debidamente. El investigador debe escribir un informe final con sus

resultados y publicarlos en algún medio de divulgación científica.

En muchas ocasiones, los logros obtenidos son de tal carácter que necesitan ser

introducidos en la práctica, es necesaria la transición de la Ciencia a la Tecnología. Por

ejemplo, un caso corriente es que se delimite, a través de una o varias investigaciones,

que determinado medicamento es útil para el tratamiento de cierta enfermedad;

entonces no basta con publicar un artículo científico con los resultados, sino lograr

además su introducción en el mercado, en la práctica social∗; sin embargo, en el área de

la Clínica, la mayoría de las veces la publicación de resultados de un trabajo de

investigación terminado, en forma de artículo científico (ver capítulo 6) constituye

también una vía de introducción de resultados en la práctica.

Los resultados a los cuales se llega tras una investigación bien realizada, además de una

base importante para futuras investigaciones, constituyen siempre elementos que

influyen sobre la práctica médica.

No es del caso, en este contexto, agotar las posibilidades de introducción en la práctica

de los logros científicos ni las vías que pueden utilizarse para ello. Se trata, solamente,

de promover en el investigador la comprensión de esta quinta etapa en el desarrollo de

101

su trabajo, de modo, que él mismo analice el alcance y repercusión que pueden tener

sus resultados en la sociedad.

Algunos autores presentan un esquema de etapas o momentos similar al expuesto aquí.

Por ejemplo Polgar y Thomas

proponen el siguiente esquema de pasos para el proceso

investigativo:

1. Planificación.

2. Diseño.

3. Recolección de datos.

4. Organización y presentación.

5. Análisis de datos.

6. Interpretación.

7. Publicación.

La diferencia con el esbozado antes estriba fundamentalmente en que separa

especialmente la parte de diseño de la de planificación y la organización y presentación

de datos del análisis y de la interpretación. Se trata de una discrepancia formal y no

esencial que ejemplifica el acuerdo tácito de los autores en cuanto a etapas o pasos de

investigación se refiere.

Rebagliato et al

sugieren nueve pasos para el proceso de investigación:

1. Identificación del problema.

2. Propósito o justificación.

3. Definición o formulación del problema.

4. Selección de la teoría o modelo teórico.

5. Selección de la metodología.

6. Selección de los métodos.

7. Realización del estudio.

8. Interpretación de resultados.

9. Comunicación.

La analogía de este último esquema con el sistema de pasos de Bunge y con las etapas

de la investigación, enunciadas antes, es clara.

102

LA PLANIFICACIÓN DE UNA TAREA

DE INVESTIGACIÓN

La etapa de planificación es la más importante del proceso investigativo. La

investigación, como toda tarea realizada con un fin, logrará mejores resultados en la

medida que sea mejor su planificación. Durante esta etapa deben quedar delimitados

con precisión por lo menos cinco aspectos. Éstos son:

1. El problema científico que motiva la investigación.

2. Las vías y métodos que se utilizarán para resolverlo.

3. Los recursos necesarios y disponibles.

4. El tiempo requerido para completarla.

5. La forma en que se procesará la información y los métodos que se emplearán para su

análisis.

Durante la etapa de planificación debe quedar estructurado todo el curso de la

investigación con el máximo de detalles posible. Pueden formularse cuatro pasos de la

planificación que se realizan de manera esencialmente consecutiva.

1. Delimitación del problema.

2. Formulación de objetivos.

3. Selección de los métodos y técnicas a emplear.

4. Determinación de formas y procedimientos para la elaboración y análisis de los

resultados.

103 LA TEORIA ESTÁTICA

Las síntesis están más allá de la ciencia inicial, igual que tampoco encuentran en el pensamiento

infantil. La investigación científica, como la curiosidad infantil, arranca de preguntas; pero, a

diferencia de las preguntas infantiles, culmina con la construcción de sistemas de ideas muy

compactos, a saber, las teorías. Es una peculiaridad de la ciencia contemporánea el que la

actividad científica más importante —la más profunda y la más fecunda— se centre en torno a

teorías, y no en torno a la recolección de datos, las clasificaciones de los mismos o hipótesis

sueltas. Los datos se obtienen a la luz de teorías y con la esperanza de concebir nuevas hipótesis

que puedan a su vez ampliarse o sintetizarse en teorías; la observación, la medición y el

experimento se realizan no sólo para recoger información y producir hipótesis, sino también

para someter a contrastación las teorías y para hallar su dominio de validez; las explicaciones y

las predicciones. se realizan también en el seno de teorías; y la misma acción, en la medida en

que es consciente, se basa cada vez más en teorías. Dicho brevemente: lo que caracteriza la

ciencia moderna es la insistencia en la teoría —en la teoría empíricamente contrastable, desde

luego_ y no el interés primordial por la experiencia en bruto.

En una teoría hay que distinguir entre la forma y el contenido, entre la estructura lógica y la

interpretación. Bastan esqueletos con cierta pro piedades puramente lógicas para tener teorías:

hay, en efecto, teorías formales —o sea, teorías lógicas o matemáticas. Pero en una teoría

factual se constituyen simultáneamente los huesos y la carne. Por tanto, aunque

SISTEMA NERVIOSO DE LA CIENCIA

hay que distinguir los unos de la otra, no pueden, en cambio, separarse: la semántica de una

teoría va de la mano de su sintaxis. Pero, como es natural, puede subrayarse en cada momento

uno solo de esos dos aspectos complementarios. El presente capítulo acentúa la estructura,

mientras que el siguiente subraya las referencias factuales, el contenido.

La infancia de toda ciencia se caracteriza por su concentración sobré la búsqueda de variables

relevantes, datos singulares, clasificaciones e hipótesis sueltas que establezcan relaciones entre

esas variables y expliquen aquellos datos la ciencia permanece en este estadio semiempírico

carece de unidad lógica: una fórmula de cualquier rama de la ciencia es una idea auto contenida

que no puede relacionarse lógicamente con fórmulas de otras ramas. Consiguientemente, la

contrastación empírica de cualquiera de ellas puede dejar sin afectar a las demás. Dicho

brevemente:

Mientras se encuentran en el estadio semiempfrico —preteorético—-, las ideas de uña ciencia

no se enriquecen ni controlan las unas a las otras.

A medida que se desarrolla la investigación se descubren o inventan relaciones entre las

hipótesis antes aisladas, y se introducen hipótesis más fuertes que no sólo contienen las viejas,

sino que dan de sí generalizaciones inesperadas: como resultado de ello se constituyen uno o

más sistemas de hipótesis. Estos sistemas son síntesit que incluyen lo conocido, lo meramente

sospechado y lo que puede predecirse acerca de un tema dado. Tales síntesis, caracterizadas por

la existencia de una relación de deducibilidad entre algunas de sus fórmulas, se llaman sistemas

hipotético deductivo modelos o, simplemente, teorías. Ejemplos destacados de teorías

104

científicas son la mecánica de Newton, la teoría evolucionista de Darwin y la teoría conductista

de Hull.

En el lenguaje ordinario y en la metaciencia ordinaria, ‘hipótesis’, ‘ley’ y ‘teoría’ son términos

que se intercambian frecuentemente; y a veces se entiende que las leyes y las teorías son el

núcleo de las hipótesis. En la ciencia progresada y en la Meta ciencia contemporánea suele

distinguirse entre los tres términos: ‘ley’ o ‘fórmula legaliformes’ designa una hipótesis de una

cierta clase, a saber, una hipótesis no singular, no aislada, referente a una estructura o esquema y

corroborada; y ‘teoría’ desgna un sistema de hipótesis entre las cuales destacan las leyes, de

modo que el núcleo de una teoría es un sistema de fórmulas legaliformes. Para minimizar las

confusiones al respecto adoptaremos provisionalmente la siguiente caracterización:

un conjunto de hipótesis científicas es una teoría científica si y sólo si refiere a un determinado

tema factual y cada miembro del conjunto es o bien un supuesto inicial (axioma, supuesto

subsidiario o dato) o bien una consecuencia lógica de uno o más supuestos iniciales. Esta

caracterización se afinará en las secciones siguientes. La caracterización, tal como está ahora,

sugiere diagramas arborescentes como el de la Fig. 7.1, que representa una teoría imaginaria e

ilustra la subclase de las teorías conocidas con el nombre de ‘teorías axiomáticas’, las cuales no

contienen más supuestos que los axiomas. Todo en esas teorías depende de los supuestos inicia

les, o hipótesis del nivel más alto. Si se prefiere el nombre ‘supuesto básico’ al de ‘hipótesis del

nivel más alto’ hay que invertir el árbol; en este caso se obtiene una forma de diagrama

arborescente corriente en el álgebra.

HIPÓTESIS DEL NIVEL MÁS ALTO (AXIOMAS)

Teoremas de nivel bajo

Representación gráfica de una teor{a axiomática imaginaria de dos premisas inicia les

(axiomas). Las flechas simbolizan la relación de consecuencia lógica, 1—. Cuando dos flechas

llevan a un mismo nodo se tiene una representación de la deducción de una fórmula

a partir de dos fórmulas de nivel superior tomadas conjuntamente.

Un manojo de hipótesis sin coordinar, aunque siempre es mejor que la completa falta de

hipótesis, puede compararse con un cúmulo de protoplasmas sin sistema nervioso. Es ineficaz,

no ilumina nada y, además, no da razón de las efectivas interrelaciones que se dan entre algunas

de las estructuras reales (leyes objetivas). El progreso de la ciencia no consiste en amontonar sin

criterio crítico generalizaciones aisladas, y aún menos datos sueltos. El progreso de la ciencia

supone siempre, en menor o mayor medida y entre otras cosas, un aumento de la sistematicidad

o coordinación. La sistematicidad tiene, entre otras, las siguientes virtudes:

(i) una proposición factual puede adquirir pleno sentido sólo dentro de un contexto y por virtud

de sus relaciones lógicas con otros elementos de dicho contexto, mientras que una proposición

aislada —en la medida en que tales proposiciones existan— difícilmente tiene significación; (u)

al quedar absorbida en una teoría, una hipótesis recibe el apoyo (o la refutación) de un campo

factual más amplio, a saber, el campo ditero cubierto por la teoría; mientras que una hipótesis

aislada no tiene más apoyo, si tiene alguno, que el de sus propios casos. Dicho brevemente: la

teorización hace más precisa la significación de las hipótesis y refuerza su contrastabilidad.

Además, explica la mayoría de la hipótesis por el procedimiento de mirarlas bajo supuestos más

fuertes (axiomas y teoremas de nivel intermedio).

105

Teoremas de nivel intermedio

La dimensión y la adecuación relativas del trabajo teorético miden, pues, el grado de progreso

de una ciencia, al modo como la dimensión y la eficiencia relativas del sistema nervioso son un

índice del progreso biológico. Por esta razón la psicología y la sociología, a pesar de su enorme

acervo de datos empíricos y generalizaciones de bajo nivel, siguen considerando aún en un

estadio subdesarrollado: porque no abundan en teorías lo suficientemente amplias y profundas

como para dar razón del material empírico disponible. Pero en esos como en otros

departamentos de la investigación, la teorización se considera frecuentemente como un lujo, y

no se admite como ocupación decente más que la recolección de datos, o sea, la descripción. Y

esto hasta el punto de que está de moda en esas ciencias oponer la teoría (como especulación) a

la investigación (entendida como acarreo de datos). Esta actitud paleocientífica, sostenida por

un tipo primitivo de filosofía empirista, es en gran parte la causa del atraso de las ciencias del

hombre. En realidad, ese punto de vista ignora que los datos no tienen sentido ni pueden ser

relevantes más que en un contexto teoré tico, y que la acumulación al azar de datos, e incluso las

generalizaciones que no son más que condensaciones de datos, son en gran parte pura pérdida

de tiempo si no van acompañadas por una elaboración teorética capaz de manipular esos

resultado. brutos y de orientar la investigación. No se puede saber si un dato es relevante si no

se es capaz de interpretarlo; y la interpretación de datos requiere el uso de teorías. Además, sólo

las teorías pueden sugerir la búsqueda de información no suministrada espontánea mente por

sentidos: imagínese cómo habría sido posible sin una teoría genética la búsqueda del código

genético. Por otra parte, es instructivo reflexionar acerca del descubrimiento de que el pulpo

obtiene de su medio aproximadamente la misma información que recibimos nosotros del nues

tro, o sobre el hecho de que los perros reciben incluso más información sensorial de ciertas

clases que nc pese a lo cual no han desarrollado ninguna ciencia.

Como la comprensión de la ciencia como mera recolección de datos y condensación de ellos en

generalizaciones empíricas ignora los objetivos de la teorización, será conveniente formular

éstos de modo explícito. Los desiderata básicos de la construcción de teorías científicas son los

siguien tes: (i) Sistematizar el conocimiento estableciendo relaciones lógicas entre entidades

antes inconexas; en particular, explicar las generalizaciones empí ricas derivándolas de hipótesis

de nivel superior. (ji) Explicar los hechos por medio de hipótc que impliquen las proposiciones

que expresan dichos hechos. (iii) Incrementar el conocimiento derivando nuevas proposiciones

(por ejemplo, previsiones) de las premisas, en conjunción con información relevante. (iv)

Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis sometiéndolas al control de las demás hipótesis del

si’3tema.

La anterior lista de objetivos básicos de la teorización científica puede usarse como criterio para

separar las teorías científicas de las pseudoteoría

rías. Ningún conjunto de conjeturas se considerará como una teoría cien tífica factual si no

constituye un sistema hipo propiamente dicho, si no suministra explicación y previsión y si no

es contrastable. Esto es lo menos que debe exigirse de una teoría científica, aunque muchas

doctrinas que e consideran teorías —como la psicología de la Gestalt o forma, el psicoanálisis y

la parapsicología— no satisfacen todos esos requisitos.

Unas cuantas teorías científicas satisfacen no sólo los dc.3iderata básicos i-iv, sino, además, los

siguientes objetivos adicionales: (y) Orientar la investigación, ya a) mediante el planteamiento o

la reformulación de problemas científicos fecundos, ya b) mediante sugerencias sobre la

recolección de nuevos datos que serían inimaginables sin la inspiración de la teoría, ya e)

inspirando nuevas línea.3 enteras de investigación. (vi) Ofrecer un mapa de un sector de la

106

realidad, esto es, una representación o modelo (generalmente simbólico, no icónico o

imaginativo) de objetos reales, y no un mero sumario de datos y un procedimiento para producir

datos nuevos (previsiones).

Las teorías que satisfacen los seis desiderata i-vi se con.3ideran general mente grandes teorías

científicas. Entre ellas, las más grandes son las que producen un modo de pensar enteramente

nuevo: éstas son los gigantes del conocimiento científico. Ejemplo de gran teoría científica que

revoluciona el modo de pensar en varias ramas de la ciencia es la teoría darwinista de la

evolución: esa teoría planteó los problemas del origen de las diferencias individuales y de los

mecanismos de formación de especies nuevas y de su distribución geográfica; acostumbró a los

biólogos, y luego a los sociólogos, los psicólogos, los lingüistas y otros, a pensar a base de los

conceptos de origen, adecuación y evolución. No puede, pues, asombrar que las grandes teorías

se consideren como la cima de la ciencia.

¿Cuándo debe empezar la teorización? Esta pregunta presupone que la teorización tiene que

empezar en algún momento. E presupuesto que da aparentemente refutado por la existencia de

disciplinas pre-teoiéticas, como la geografía y la sistemática biológica pre-evolucionista, que

son estrictamente descriptivas y taxonómicas. Pero como no formulan ni con trastan hipótesis,

no tienen ocasión de utilizar el método científico, y, con siguientemente, no son ciencias, sino

disciplinas no-científicas, por exactas que puedan ser. Esas disciplinas suministran y hasta

sistematizan datos que luego puede usar la ciencia, pero ellas mismas no son ciencia sino proto

ciencias a lo sumo. Así, por ejemplo, la geografía suministra información a la geología y a la

sociología, y la sistemática pre-evolucionista la facilita a la biología. Esos datos se convierten en

problemas que tienen que resol verse mediante la construcción de teorías. Donde no hay teoría

no hay ciencia.

Nuestra anterior pregunta —‘ debe empezar la teorización?’— no tiene, pues, más que una

respuesta razonable, aunque sibilina:

Un motivo de la teorización es la sistematizan de un cuerpo de datos obtenidos a la luz de

algunas conjeturas sueltas. ¿Cuál es la masa de datos necesaria para empezar a teorizar?

¿Cuándo no es ni demasiado pronto ni demasiado tarde para empezar? Nadie puede contestar a

esas preguntas. Todo depende de la novedad del campo y de la existen cia de científicos de

orientación teorética dispuestos a correr el riesgo de proponer teorías que acaso no consigan dar

razón de los datos o que sucumban a la primera acometida de nueva información buscada para

contra esto exige bastante valor moral, especialmente en una época dominada por el criterio del

éxito: la mejor manera de asegurarse el éxito académico consiste, naturalmente, en no tocar

problemas serios. Pare cen, a pesar de todo, ciertas dos cosas: que la teorización prematura será

probablemente errada —aunque no estéril—, y que el retraso grande en teorizar es peor que

cualquier número de fracasos, porque (i) promueve la acumulación ciega de información que

puede resultar en su mayor parte inútil, y (u) la gran masa de -información puede hacer casi

imposible el arranque de la teorización.

Mientras que el experimentador se ocupa de la investigación de sistemas reales —por ejemplo,

fluidos reales— en todos sus detalles relevantes, y de averiguar en qué medida las teorías

disponibles dan razón de tales objetos concretos, el teorizador no maneja en absoluto sistemas

reales, sino que crea idealizaciones de los mismos que no conservan sino algún parecido con

ellos. En realidad, toda teoría científica se limita a referirse a unos pocos aspectos del sistema

real que esquematiza —por ejemplo, a sus aspectos mecánicos—. Además, no introduce para

dar cuenta de tales aspectos sino unas pocas variables, despreciando o desconociendo las demás.

107

Por último, tampoco se introducen sino unas pocas relaciones entre esas variables relevantes,

para dar razón del esquema objetivo de la estructura y el comportamiento del correlato real.

Dicho brevemente: las teorías científicas tratan de modelos ideales que se supone representan,

de modo más o menos simbólico y con alguna aproximación, ciertos aspectos de los sistemas

reales, y jamás todos sus aspectos. Por ejemplo, una teoría de las transacciones económicas

puede idealizar a la gente atribuyéndole un comportamiento puramente racional, y puede des

carta todo rasgo no-económico del comportamiento de los sujetos. Por esta razón, aunque

frecuentemente se llama modelos a las teorías, es más correcto decir que las teorías suponen

modelos y que estos modelos, y no las teorías mismas, es lo que se supone que representan los

correlatos de las teorías. Una teoría, tomada en su totalidad, refiere a un sistema —o, más bien,

a una clase de sistemas—, y el modelo supuesto por la teoría representa ese sistema. Cfr. Fig.

7.2. Teorías rivales tendrán el mismo correlato, pero lo presentarán de modos diversos; y no es

necesario que los modelos correspondientes difieran entre sí. Así, por ejemplo, una colección de

partículas puntuales puede servir como modelo en una teoría clásica y en una teoría relativista.

Ninguna teoría retrata una cosa real, o un acontecimiento o un proceso reales. En primer lugar,

porque la mayoría de los aspectos de éstos son desconocidos o irrelevantes, o relevantes pero

secundarios (o considerados tales). En segundo lugar, porque ninguna teoría es un retrato en

sentido propio: las teorías científicas son construcciones realizadas con materiales (conceptos,

hipótesis y relaciones lógicas) que son esencialmente diferentes de sus correlatos, y, en su

mayor parte, de naturaleza no imaginativa.

Toda teoría científica se construye desde el comienzo como una idealización de sistemas o

situaciones reales. O sea, la mera construcción de una teoría científica supone simplificaciones

tanto en la selección de las varia bles relevantes como en la formulación de hipótesis acerca de

relaciones (por ejemplo, enunciados legaliformes) entre ellas. Esas simplificaciones se practican

siempre, nos demos cuenta o pasemos por alto el hecho de que equivalen a errores —no

confusiones, sino errores en el estricto sentido de discrepancias con los hechos reales. Aún más:

lo que acabamos de afirmar no es un mero enunciado descriptivo de costumbres vigentes en la

construcción de teorías; es una regla de la construcción de teorías, la cual prescribe que se hagan

en el punto de partida todas las simplificaciones que sean necesarias, reduciéndolas luego

gradualmente sólo en la medida en que resulten ser amputaciones demasiado brutales. Tales

simplificaciones son, desde luego, discrepancias queridas y buscadas respecto de la verdad.

Las idealizaciones intrínsecamente presentes en los supuestos iniciales se propagarán hasta sus

consecuencias contrastables; además, muchas veces hay que añadir a los axiomas propiamente

dichos, con objeto de poder derivar teoremas comparables con los datos empíricos, supuestos

simplificadores auxiliares de los que se sabe que son falsos (por ejemplo,

El supuesto de que la Tierra es plana, o el de que es perfectamente esférica). Cuando teoremas

se someten a contrastaciones empíricas, surge antes o después una discrepancia con los

resultados de las contrastaciones; la discrepancia aparece tanto más pronto cuanto más finas son

las técnicas empíricas. Y esa discrepancia obligará al teórico a complicar gradualmente el

cuadro teorético, o incluso a tomar otra vez un punto de partida completamente nuevo. Pero la

teoría perfeccionada y más complicada no dejará tampoco de referirse a un modelo ideal, igual

que la teoría anterior. Esto es inevitable, porque las teorías son sistemas conceptuales, no haces

de experiencias.

Como no puede haber teoría perfecta, debemos intentar construir teorías cada vez mejores, o

sea, contribuir al progreso teorético, lo cual sería imposible si la perfección fuera alcanzable.

108

Ahora bien: una condición para poder averiguar si una teoría constituye un perfeccionamiento

respecto de alguna otra es disponer de algunos cánones o criterios de la construcción de teorías

y de su estimación. En las siguientes secciones estudiaremos los requisitos de una buena teoría

científica; y dejaremos para el capítulo 15 los criterios de estimación de las teorías.

Así pues, hace falta un común universo del discurso o conjunto de referencia para establecer

relaciones lógicas entre los miembros de un conjunto de fórmulas, en matemática o en física. (El

hecho de que en el caso de las teorías abstractas, como el álgebra booleana y la teoría de grupos,

o semiabstractas, como la teoría de conjuntos, no se especifique la naturaleza de los elementos

del conjunto de referencia, o básico, no implica que el conjunto de referencia mismo no esté ya

anticipadamente fijado. Y cuando no se indica el universo del discurso, se entiende que es un

conjunto cualquiera, como en el caso de la teoría de la identidad, que vale para todo conjunto

imaginable.)

Otro factor de la consistencia semántica es la condición de que los predicados de la teoría

concuerdan en significación, o sea, que pertenezcan a la misma familia . También podemos

decir que los predicados

La exigencia de homogeneidad semántica es más fácil de ejemplificar que de formular. Por eso

habrá casos límite en los cuales no será fácil decidir si la heterogeneidad semántica es un simple

resultado de falta de comprensión de una unidad subyacente más profunda: en última instancia,

las teorías interdisciplinarias, como la bioquímica y la psicología social, han nacido por el hecho

de haber unido conceptos que inicialmente pertenecían a diferentes familias semánticas. En

consecuencia, el requisito de homogeneidad semántica tiene que considerarse como una guía

grosera y falible. La decisión última sobre la homogeneidad o la heterogeneidad semánticas de

un conjunto de predicados se basará en la existencia o inexistencia de teorías verosímiles en las

que los conceptos aparezcan correlativos, y no en consideraciones semánticas puras. Sea de ello

lo que fuere, el requisito de homogeneidad semántica refleja y consagra la multiplicidad y la

separación de las teorías, y esto, a su vez, parece corresponder de algún modo a la

independencia relativa entre los varios aspectos del mundo. Si la realidad fuera un sólido bloque

(monismo radical) o un montón de entidades totalmente heterogéneas (pluralismo radical), no

sería posible agrupar propiedades en familias sin conexión o, a lo sumo, laxa mente

relacionadas.

Si no fuera por el requisito de cierre semántico podríamos tener la tentación de proceder del

siguiente modo. Supongamos que construimos una teoría, la sometemos a contrastaciones

empíricas y hallamos que no las supera. Podemos intentar salvar la teoría añadiéndole supuestos

ad hoc que contengan, por ejemplo, un predicado que designe una propiedad antes no tenida en

cuenta, pero que elimina cómodamente el resultado desfavorable. Esto puede hacerse añadiendo

la nueva hipótesis al conjunto de postulados, o cambiando el teorema inadecuado, t, por otro

enunciado más débil pero empíricamente confirmado, t y u, en el cual u es precisa mente la

hipótesis ad hoc. (Una tal transformación es lógicamente legítima:

Deducibilidad

Para estudiar la relación de deducibilidad es conveniente atender a cómo funciona en las teorías

axiomáticas, porque éstas son las mejor organizadas. Una teoría axiomática puede representarse

como un tejido que cuelga de sus supuestos iniciales .Estos supuestos son un manojo de

fórmulas relativamente ricas y precisas (proposiciones y/o funciones proposicionales), llamadas

axiomas o postulados, que satisfacen la condición de unidad conceptual. Por debajo de 10.3

axiomas se encuentran todas las demás hipótesis de la teoría; que se llaman teoremas de la

109

misma aunque ésta tenga contenido factual, pues el término ‘teorema’, igual que el término

‘axioma’, indica un estatuto lógico con independencia del contenido.

En una teoría completamente axiomatizada todos los teoremas pueden derivarse de los

supuestos iniciales por medios puramente formales (lógicos o matemáticos), o sea, mediante la

aplicación de las reglas de la inferencia deductiva. Dicho de otro modo: dados los axiomas de la

teoría y las reglas de inferencia presupuestas por la teoría (o sea, lo subyacentes sistemas de

lógica y matemática), todos los teoremas quedan unívocamente determinados, aunque ninguno

de ellos se haya derivado aún efectiva mente. La predeterminación lógica es la única efectiva, y

es peculiar a las teorías axiomáticas.

En la ciencia formal un axioma o postulado es un supuesto no demostrado cuya función consiste

en permitir la demostración de otras fórmulas de la teoría. En la ciencia factual un axioma es

también una fórmula sin demostrar y sirve para demostrar otros enunciados, pero su

introducción está justificada en la medida en que esos otros enunciados (las teoría.3) quedan

convalidados de un modo u otro por la experiencia. La tarea más ambiciosa que puede

plantearse un teórico es la de inventar un conjunto axiomático para cubrir totalmente un campo

dado de conocimiento. (Otra cuestión es la de si ese objetivo puede alcanzarse íntegramente.)

Ninguna acumulación de datos observacionales, por enorme que sea, le solucionará esa tarea: la

información empírica es precisamente lo que él desea explicar, y, por tanto, aunque funcionará

como estímulo y como control de la construcción de teorías, no podrá ser nunca ni su fuente ni

siquiera su guía (cfr. Secc. 7.2). Todo lo que puede hacer el teórico para inventar una buena

teoría es explotar al máximo lo que le suministre su herencia genética y cultural (cfr. Secc. 8.1,

que amplía esto).

Muestreo

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los

elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte

representativa de la población.

El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función

básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de

hacer inferencias sobre dicha población.

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se

reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son

importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo

tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es

decir ejemplificar las características de ésta.

Los errores más comunes que se pueden cometer son:

1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte

de la población, se denomina error de muestreo.

110

2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que

originalmente se tomo la muestra. Error de Inferencia.

En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas si no a

todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa

para describir una porción escogida de la población.

-Tipos de Muestreo

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque

en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos

y métodos de muestreo no probabilísticos.

1.- Muestreo probabilístico: Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que

se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los

individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una

muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño tienen la misma

posibilidad de ser seleccionado. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos

aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más

recomendables. Dentro del muestreo probabilístico se encuentran los siguientes

tipos:

a. Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: primero

se asigna un número a cada individuo de la población y despues a través de

algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,

números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen

tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra

requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula

utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

b. Muestreo aleatorio sistemático: Este procedimiento exige, como el anterior,

numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números

aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio que es un número

elegido al azar El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan

periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con

una periodicidad constante podemos introducir una homogeneidad que no se da

en la población.

c. Muestreo aleatorio estratificado: Consiste en considerar categorías típicas

diferentes entre sí que poseen gran homogeneidad respecto a alguna

característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el

municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con

este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán

111

representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona

independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio

simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte

de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado

grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. La distribución

de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y

puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de

elementos muéstrales.

Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso

(tamaño) de la población en cada estrato.

Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los

resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación

típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

d. Muestreo aleatorio por conglomerados: en el muestreo por conglomerados la

unidad de muestra es un grupo de elementos de la población que forman una

unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los

departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son

conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados

no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los

conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".

consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados y en

investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados

elegidos.

2.- Muestreo no probabilístico: A veces, para estudios exploratorios, el muestreo

probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no

probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar

generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se

tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los

sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general

se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la

medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas

circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los

problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no

probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son

seleccionados aleatoriamente de la población.

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en

investigación encontramos:

112

a. Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se

asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos

de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados"

para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el

muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de

aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un

número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones.

b. Muestreo intencional o de conveniencia: Se caracteriza por un esfuerzo

deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la

muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en

sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado

tendencias de voto.

c. Muestreo de bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales

conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra

suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios

con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de

enfermos, etc.

d. Muestreo Discrecional: A criterio del investigador los elementos son

elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio

Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico.

CARACTERISTICAS VENTAJAS INCONVENIENTES

Aleatorio simple

Se selecciona una

muestra de tamaño n

de una población de N

unidades, cada

elemento tiene una

probabilidad de

inclusión igual y

conocida de n/N.

-Sencillo y de fácil

comprensión.

-Cálculo rápido de

medias y varianzas.

-Se basa en la

teoría estadística, y

por tanto existen

paquetes

informáticos para

analizar los datos

Requiere que se

posea de antemano

un listado completo

de toda la población.

Cuando se trabaja

con muestras

pequeñas es posible

que no represente a

la población

adecuadamente.

Conseguir un listado

de los elementos de la

población.

-Fácil de aplicar.

-No siempre es

necesario tener un

listado de toda la

Si la constante de

muestreo está

asociada con el

fenómeno de interés,

113

Sistemático población.

-Cuando la

población está

ordenada siguiendo

una tendencia

conocida, asegura

una cobertura de

unidades de todos

los tipos.

las estimaciones

obtenidas a partir de

la muestra pueden

contener sesgo de

selección.

Estratificado

En ciertas ocasiones

resultará conveniente

estratificar la muestra

según ciertas variables

de interés.

-Tiende a asegurar

que la muestra

represente

adecuadamente a la

población en

función de unas

variables

seleccionadas.

-Se obtienen

estimaciones más

precisa.

Se ha de conocer la

distribución en la

población de las

variables utilizadas

para la

estratificación.

Conglomerados

Se realizan varias

fases de muestreo

sucesivas

(polietápico)

-Es muy eficiente

cuando la

población es muy

grande y dispersa.

-Es muy eficiente

cuando la

población es muy

grande y dispersa.

El error estándar es

mayor que en el

muestreo aleatorio

simple o

estratificado.

El cálculo del error

estándar es complejo.

114 TEORIA DINAMICA

Como el objetivo de la teorización es la construcción de teorías maduras y verosímiles,

y como lo que distingue una teoría de otros fragmentos de conocimiento científico on

ciertas propiedades lógicas, como la deducibilidad y la unidad conceptual, teníamos que

investigar la lógica de las teorías antes de poder echar un vistazo al proceso efectivo de

la construcción de las teorías y al modo como las teorías dan razón de sus referentes.

La dicotomía forma/contenido que hemos adoptado es metodológicamente conveniente,

pero psicológica e históricamente es artificial, porque en la ciencia factual uno concibe

desde el primer momento teorías interpretadas, utilizando para ello los instrumentos

conceptuales que parecen más adecua dos para la representación de cuestiones de

hecho; teorías abstractas, o modelos puramente conceptuales de las mismas, no se

presentan —si llegan a hacerlo— más que en la reconstrucción lógica (formalización)

de teorías factuales ya existentes, y, desde luego, en la ciencia formal. No menos

artificial es partir de la consideración de teorías ya listas, como hemos hecho, en vez de

partir de embriones teóricos: si deseamos saber cómo se hace la ciencia, no podemos

limitarnos a los manuales de filosofía de la ciencia, pero tampoco podemos ignorar el

producto terminado, puesto que este es el objetivo de la investigación teorética.

Corrijamos entonces la imagen estática que da de sí el planteamiento puramente lógico,

echan do ahora un vistazo a la construcción de las teorías y a su relación con el mundo.

CONSTRUCCIÓN DE TEORÍAS

Las teorías pueden construirse, remodelarse, reconstruirse lógicamente, aplicarse,

destruirse y olvidarse. La construcción de una teoría científica es siempre la edificación

de un sistema más o menos afinado y consistente de enunciados que unifica, amplía y

profundiza ideas, las cuales, en el estadio pre teorético, habían sido más o menos

intuitivas, imprecisas, esquemáticas e inconexas. En los comienzos de la ciencia ese

estadio pre teorético es simplemente el conocimiento ordinario; en disciplinas ya

establecidas un estadio pre teorético no puede presentarse sino en campos particulares;

siempre hay alguna teoría más o menos afín que es una ayuda en la construcción, ya

prestando materiales, ya sugiriendo planteamientos. En cualquier caso, la construcción

de teorías no procede en el vacío, sino en una matriz preexistente. Cuando la matriz es

pobre, los primeros esfuerzos de teorización pueden ser muy difíciles; tal es el caso de

los campos caracterizados por una ciega acumulación de información, con su compa

ñera inevitable, la confusión conceptual.

Los elementos conceptuales utilizados en la construcción de una teoría no dependen

sólo del sistema de problemas que debe resolver la teoría, sino también del

conocimiento y de las técnicas disponibles. Por esta razón diferentes investigadores

basándose en consideración muy diferentes pueden llegar independientemente a la

misma teoría. Además de esa propiedad social tenemos que recoger el trasfondo

peculiar del teórico, sus tendencias, sus fobias, su estilo mental: de no hacerlo así nos

115

será imposible explicar el fenómeno complementario del anterior, a saber, las teorías

diferentes que a menudo se proponen para resolver un mismo sistema de problemas.

No hay técnicas normadas y listas para la construcción de teorías: el teórico puede usar

cualesquiera medios conceptuales, siempre que los claramente erróneos no se presenten

en el producto final o puedan al menos eliminarse de él. Los medios que se utilizan en

la construcción de las teorías, pero que no aparecen en su presentación final, se llaman

ideas heurísticas. La hipótesis del calórico fue una ayuda heurística en la construcción

de la termodinámica, y lo mismo ocurrió con la idea del homúnculo en la primitiva

genética. Además de las hipótesis y las teorías desempeñan frecuentemente un papel

heurístico los experimentos menta les, o sea, experimentos que se planean pero no se

ponen en práctica. (Es curioso que a veces se cree que los experimentos mentales

prueban teorías, cuando ni siquiera los experimentos reales pueden hacer tanto.)

Por último, en la formación de una teoría pueden desempeñar también algún papel

ciertos ejemplos particularmente sugestivos (casos heurísticos, que no son meras

ilustraciones).

En cualquier caso, la construcción de teorías no suele hacerse de un modo clara y

lógicamente consciente; por eso su resultado es lo que puede

llamarse una teoría natural, un borrador poco denso que puede ser ulteriormente

organizado y clarificado —o destruido— por ulteriores desarrollos, aplicaciones y

discusiones.

En ese estadio de borrador, el principal requisito puesto por el teórico es que la teoría

cubra de un modo unitario una buena porción del campo considerado, o sea, el conjunto

de los datos y las generalizaciones de bajo n de que se dispone y que hasta el momento

estaban sin conectar o sólo laxamente conectadas. El dar razón de ese material

disponible, el sistematizarlo, será la “condición mínima”, y el objetivo último del

teórico puede ser la tarea, más ambiciosa, de dar razón también de hechos y gene

realizaciones desconocidas hasta el momento. Hablando metafóricamente, una teoría

científica es como un molusco que tiene un núcleo blando —el conjunto de las hipótesis

de alto nivel— rodeado por una concha algo más dura, pero porosa, el conjunto de las

generalizaciones de nivel bajo, o empíricas (cfr. Fig. 8.1). Por los poros de la parte

periférica penetra información acerca del mundo externo, la cual permite al núcleo

central produce nuevos resultados particulares (predicciones y retro dicciones) que se

proyectan hacia el mundo externo. Algunas veces esas excreciones son más valiosas que

el alimento introducido.

Si llega a emprenderse el proceso de afinamiento de la teoría —como ha ocurrido con la

mecánica clásica—, es posible que no se complete nunca, aunque no sea más que (i)

porque la formalización de la teoría requiere técnicas lógicas y meta científicas que aún

tienen que inventarse o perfeccionarse, y (u) porque la interpretación y comprensión de

cualquier teoría dada está en gran medida condicionada por el estado de las teorías

adyacentes que, al cambiar ellas mismas, alteran aquella interpretación. En cualquier

aso, hay toda una escala de estadios entre el primitivo o natural y el de una

116

reconstrucción lógica cuidadosa (aunque no final). Por lo que hace a la organización

lógica, debemos reconocer grados dentro de la siguiente división esquemática:

Consideremos las siguientes hipótesis no cuantitativas que contienen Conceptos

cuantitativos: “Cuanto mayor es la densidad de población, tanto más numerosos son los

contactos sociales (o mayor es la frecuencia del contacto social)”. Se obtiene una

familia infinita de mate matizaciones posibles de e hipótesis introduciendo una función

sin especificar, monótona y creciente, f, que relacione el número c de los contactos

interpersonales (en un período de tiempo) con la densidad de población d: c = f(d). Pero

mientras no se especifique la forma precisa de la función f, la anterior relación no será

más que un esquema axiomático (una función proposicional); hablando

metodológicamente, es una hipótesis programática que invita a investigar un

determinado problema: el de averiguar la forma pre ci•3a de la relación f En las ciencias

del comportamiento siguen entendiéndose como teorías numerosos esquemas pro

gramáticos, o sea, esquemas teóricos que contienen supuestos indeterminados de ese

tipo, o aún menc’s precisos (como “e depende de d”). Sin duda hay que construir

esquemas programáticos en todo estadio preliminar de exploración, e incluso después,

cuando se intenta unificar conjuntos de teorías.

Pero esos esquemas no agotan la construcción de teorías, ya por el hecho de que

contienen enunciados escasamente significativos y, por tanto, escasamente

contrastables. Sólo pueden contrastarse relaciones plenamente significativas.

CONSTRUCCIÓN DE TEORÍAS

Que tratar con modelos más real de las cosas, se ven obligadas a incluir un mayor

número de variables. En cualquier caso, cuando simplificamos la información empírica

dada descartamos particulares en vez de intentar sistematizarlos todos.

Pero si no hiciéramos más que eliminar o uniformar detalles, nos limitarían., a

simplificar la descripción inicial, sin construir propiamente nada. La variable-clave y las

relaciones-clave entre ellas no son nunca dadas, ni nacen de la mera simplificación;

tienen que introducirse como cosa nueva o, al menos, como producto de un refinado.

Además: muchas de ellas no quedan en absoluto sugeridas por el conocimiento

empírico disponible.. inventan, como se inventan todas las construcciones. (La

invención es compatible con la simplificación si las dos afectan a objetos diferentes: el

material empírico se simplifica gracias al enriquecimiento del cuerpo del conocimiento

mediante la invención de construcciones.) La invención y el trabajo de conjetura

culminan en un modelo del sistema en estudio. Este modelo, y no el correlato real en

que se piensa (que puede resultar irreal), es el objeto propio de la teoría. Como el

modelo supone una simplificación sustancial y deliberada del conocimiento empírico,

así como construcciones originales que no se hallan en la experiencia, no puede

esperarse que sea perfecto. Esto € ya a priori deberíamos saber, por un análisis del mero

proceso de la construcción de teorías, que toda teoría factual es en el mejor de los casos

aproximadamente verdadera, porque supone demasiadas simplificaciones y alguna..

invenciones que tienen que ser por fuerza inadecuadas en alguna medida, pues no

pueden controlarse plenamente ni por la experiencia ni por la lógica.

117

A causa de la eliminación de los particulares —o sea, la concentración sobre lo

esencial— y la introducción de ricos conceptos tra.3empíricos, la teoría puede ser

mucho más general que cualquier conjunto de descripciones particulares y

generalizaciones empíricas que haya provocado su construcción. Así, por ejemplo, una

sola teoría de las ondas electromag néticas, que tiene como centro el modelo de la onda

electromagnética

—caracterizado a su vez por sólo tres variables: amplitud, longitud de onda y fase—,

cubre todo el espectro desde los rayos infrarrojos hasta los rayos gamma, y unifica así

campos de investigación que estaban separados hasta la introducción de la teoría, esto

es, mientras aquellas áreas de la investigación se mantuvieron demasiado cerca de la

experiencia. Una simplificación de lo dado —o, por mejor decir, de lo buscado— junto

con la invención de construcciones, es necesaria para construir cualquier teoría más

fuerte que el conjunto de sus hipótesis de descubrimiento. ¿Es posible estipular un

conjunto de reglas suficientes para la construcción de teorías? Algunos filósofos lo han

intentado a partir del Renacimiento, pero ninguno lo ha conseguido, aunque se han

escrito libros acerca de la lógica del descubrimiento científico y de la técnica, no menos

por nacer, de la construcción de teorías. ¿Es casual ese fracaso? ¿Podemos esperar que

enel futuro se construirá una teoría de la construcción de teorías, y hasta que se

formulará esa teoría de tal modo que podamos programar calcula doras que, mediante

una aplicación mecánica de esas reglas áureas, segreguen teorías científicas? No, no

existe esa esperanza, aunque se esté escribiendo tanto sobre la inminencia de una tal

revolución.

La razón de esto es que la invención, el núcleo de la construcción de teorías, no es un

procedimiento mecanizarle. La invención es sin duda un tema de estudio, aunque muy

descuidado, en parte porque ni siquiera se supone que los científicos inventen, sino que

se cree que se limitan a con templar muchos hechos mondos y a observar

cuidadosamente lo que perciben. Además, la invención científica no es, libre invención

de naturaleza poética, sino que está sujeta a’ restricciones lógicas, metodológicas y

hasta filosóficas: está controlada por reglas, no movida por reglas. Dicho breve mente:

la construcción de las teorías científicas no es una actividad dirigida por reglas, pero sí

controlada por reglas. El estudio de la invención científica, tema por sí mismo

interesante, nos promete un conjunto de reglas necesarias y suficientes para la invención

de nuevas teorías. Y esto por las siguientes razones.

En primer lugar, si se tiene una inteligencia original, no se necesitan reglas para la

construcción de teorías; y si uno se siente perdido sin tales reglas, entonces es que no se

posee un cerebro suficiente para producir trabajo original. En segundo lugar, la mera

idea de un conjunto de prescripciones para conseguir la originalidad es auto-

contradictoria: si uno inventa una idea genuinamente nueva, es precisamente porque la

idea ha nacido sin la ayuda de ninguna regla: no se ha inferido de ideas preexistentes

según alguna receta —aunque sin duda la idea no habrá nacido en un vacío intelectual, y

estará muy probablemente “sometida” a algún conjunto de leyes psicológicas

desconocidas por el momento. En tercer lugar, la propuesta de inventar un conjunto de

reglas para la invención de teorías da lugar a una regresión infinita: en efecto, ¿qué decir

118

entonces de las reglas mismas? Si establecemos que tiene que haber reglas de la

producción de esas reglas, teníamos en un callejón sin salida, y, para evitarlo, tenemos

LA TÉCNICA DE DEMOLICIÓN DE TEORÍAS DE CRAIG. SE HA

ILUSTRADO EL CASO DE UNA

TEORÍA SIN VARIABLES CONTINUAS.

El procedimiento recién descrito no es una técnica para construir teo rías de un cierto

tipo, a saber, teorías que satisfagan estrechas exigencias empiristas o convencionalista

En primer lugar, la teoría “expurgada” T° no es en absoluto una teoría, puesto que no

permite deducciones. Al no ser un conjunto de fórmulas parcialmente ordenado por la

relación de deducibilidad, T* deja de satisfacer las definiciones de “teoría” aceptadas en

la lógica y en la ciencia (cfr. Secc. 7.3). En segundo lugar, la traducción T* de T no

contiene conceptos teoréticos y, por tanto, no se aplica al modelo ideal o

esquematización que constituye el tuétano de las teorías Consiguientemente, T y T° no

pueden referirse a lo mismo; por ejemplo, si T refiere a electrones, T* referirá acaso a

sus huellas visibles en una nube. Esta diferencia en cuanto al correlato —y, por tanto, en

cuanto a significación— es, desde luego, característica de toda teoría de objetos

empíricamente inaccesible’ (aunque tenidos por reales), desde los electrones hasta las

naciones. En tercer lugar, la pseudoteoría T* no puede construirse directamente a partir

de los datos, y, por tanto, no satisface tampoco la exigencia indicativita: efectivamente,

T* presupone T, que es un sistema multinivel que hay que destruir antes de que sus

ruinas puedan disponerse como una alfombra de la “teoría” T*. Esta técnica de

demolición de teorías, lejos de probar que los conceptos teoréticos, las hipótesis no-

observacionales y las teorías son eliminables, da, pues, el tiro de gracia a todo intento de

trivializar la ciencia eliminando sus conceptos e hipótesis tras empíricos.

Dada una clase de hechos —o, por mejor decir, un conjunto de datos de los que se

supone que informan acerca de hechos— pueden construirse diversas teorías para

representarlos. Las teorías más precisas, aunque no necesariamente las más verdaderas,

serán las matemáticas, o, más exacta mente, teorías sustantivas con elementos

matemáticos. Una teoría matemática de la ciencia factual es una teoría cuyos supuestos

iniciales se expresan matemáticamente —son fórmulas matemáticas, en lo que respecta

a su forma—, de tal modo que sus consecuencias pueden derivarse por los

procedimientos matemáticos de deducción (cálculo) que están en gran par te normados.

Puede hacerse una primera y grosera dicotomía entre las teorías matemáticas

distinguiendo las numéricas de las no-numéricas; las primeras contienen variables

numéricas. Los conceptos clave de las teorías matemáticas no numéricas son

algebraicos (por ejemplo, relación ordenadora) o de teoría de conjuntos (por ejemplo,

inclusión entre clases); son las teorías más simples, pero no se han desarrollado sino

recientemente: aún tenemos que aprender a pensar según esas teorías básicas. Las

teorías matemáticas numéricas, que son, con mucho, las más complejas y difundidas en

la ciencia, utilizan sobre todo el álgebra clásica y el análisis. Pueden a su vez dividirse

—interesándonos ya por el problema ontológico del determinismo— en funcionales y

estocásticas. Los supuestos de las teorías funcionales son fórmulas que relacionan las

119

variables numéricas que representan cada una alguna propiedad del modelo ideal

manejado por la teoría; por ejemplo, en una teoría puede representarse el organismo

como una función que proyecta un conjunto de factores (inputs) en un conjunto de

productos (outputs). En las teorías estocástica (o probabilísticas) las fórmulas son

también funcionales, pero una por lo menos de las variables es casual (estocástica), o

sea, es una variable que toma cualquiera de sus valor con una cierta probabilidad.

Tenemos así la siguiente división: En las ciencias del hombre las teorías formuladas

matemáticamente se llaman a menudo modelos matemáticos, quizás para evitar la

ambigüedad del término ‘teoría matemática’, que puede entenderse en el sentido de una

parte de la matemática o en el de una teoría factual que utiliza fórmulas matemáticas.

Otro motivo de preferir ‘modelo’ a ‘teoría’ puede ser el deseo de advertir al lector que

se está construyendo un rudo esquema, un boceto idealizado, más que un fiel retrato de

una parcela de realidad; pero esta advertencia es prácticamente superflua para todo el

que esté familia rizado con las teorías científicas. Una tercera razón puede ser el deseo

de diferenciar la propia especulación, no realística, pero sobria, de los locuaces y

confusos “sistemas” de tipo tradicional que aún se consideran teorías en las ciencias del

hombre. Una cuarta razón puede ser el pudor que los científicos educados en la

tradición empirista sienten ante las teorías: según esa tradición el científico se ocupa de

los “hechos consistentes”, y no de “meras teorías”, pero tiene derecho a descansar

jugando con “modelos”. Los físicos, que empezaron a aprender el lenguaje de las

matemáticas al mismo tiempo que los matemáticos mismos, no suelen hablar de

modelos matemáticos, ni siquiera de teorías matemáticas en ‘su terreno: para ellos está

claro que las ideas físicas más importantes tienen que expresarse matemáticamente. Por

eso hablan simplemente de física teórica —para distinguirla de la física experimental—

y reservan la expresión ‘físico matemática’ para designar la investigación de problemas

puramente matemáticos que se presentan en la física teórica, los cuales tienen un interés

instrumental para los físicos, pero escaso para los matemáticos puros, como no sea en su

condición de posible fuente de otros problemas matemáticos. El mismo proceso de

maduración ocurrirá probablemente en lo que ahora llamamos ‘biología matemática’,

‘psicología matemática’ y ‘sociología matemática’: es posible que un día •se las llame

biología teorética, psicología teorética y sociología teorética respectivamente. Esto

puede ocurrir cuando el actual y revolucionario proceso de matematizaciòn de esas

ciencias haya adelantado tanto que ningún teórico de ellas necesite disculparse de

inventar modelos abreviados, ni de formular las propiedades de esos modelos en un

lenguaje matemático.

Un científico matemáticamente preparado tenderá espontáneamente a estructurar sus

teorías en lenguaje matemático, aunque no sea más que porque encontrará más claro y

más fácil ese lenguaje que la correspondiente formulación verbal en lenguaje común, la

cual será imposible en numerosos casos. Cuando se ha gustado una vez la precisión, el

poder deductivo y la elegancia formal, el paladar se niega al alimento en bruto y tiende

a pen que lo pre matemático es pre teorético. De hecho, la matematizaciòn no depende

tanto de la materia u objeto cuanto (i) del estado de la disciplina, (u) de que el científico

se dé cuenta de que no pueden construirse teorías sin olvidar detalles e inventar modelos

120

esquemáticos, y (iii) de la base matemática de la educación del científico. Es inútil

intentar la matematizaciòn de una disciplina antes de existir un cuerpo mínimo de teoría

científica y de claridad conceptual: imaginamos lo que habría sido un intento de

matematizar la química antes de Lavoisier. Una vez obtenido un grado mínimo de

madurez, la matematizaciòn posibilitará una ulterior clarificación y un mayor

desarrollo; los conceptos se afinarán por la mera “traducción” de los enunciados

verbales a fórmulas matemáticas. Consiguientemente, el fracaso en el intento de

matematizar un campo de conocimiento puede ser un índice del estado confuso de ese

campo o de las limitaciones del teórico. Un científico social con una formación y un

punto de vista clásicos puede ser aficionado a la vaga pomposidad y enemigo del acceso

matemático a la construcción de teorías, mientras que un sociólogo de formación

matemática tenderá naturalmente a pensar de modo matemático. Y sólo esto puede

permitirle el concebir un modelo ideal de su objeto, esto es, un conjunto de relaciones

determinadas entre variables determinadas.

REFERENCIA Y EVIDENCIA

Constantemente inconsistente, pero, en cambio, estaba empíricamente confirmada.

Otros físicos, descontentos por esa inconsistencia lógica, inventaron nuevas teorías que

recogían la hipótesis de Planck sobre la cuantificación de la energía ya en la base

axiomática (la inicial teoría cuántica de Bohr), ya en algunos de los teoremas derivados

de nuevos axiomas (las posteriores teorías de los quanta). En cualquier caso, la hipótesis

ad hoc de Planck resultó verdadera y fecunda, rebasando con mucho las previsiones de

su autor y al quedar recogida en las nuevas teorías dejó de ser una hipótesis ad hoc.

En general, cuando una teoría falla, el primer intento que se hace consiste en practicar

en ella pequeñas modificaciones, reajustando algunos de sus supuestos iniciales o

añadiendo algunas hipótesis ad hoc, consistentes o no con las hipótesis anteriores. Sólo

si también esas modificaciones son insuficientes para recoger toda la evidencia

disponible, o si son incompatibles con el amor del científico por la consistencia, la

unidad y belleza de la teoría, sólo en esos casos se intenta resolver la situación mediante

teorías nuevas, hasta que alguna de ellas da en el blanco. Si además de resolver los

problemas que la anterior teoría permitió plantear, pero no resolvió correctamente, la

nueva teoría tiene un alcance más profundo que la anterior y produce repercusiones en

teorías adyacentes, decimos que su introducción equivale a una revolución científica.

Pero la profundidad de las teorías merece un estudio propio.

121 CONTRASTACION DE LAS IDEAS

CIENTIFICAS DE LA OBSERVACION A LA

INFERENCIA.

Hasta el momento nos hemos ocupdo de las ideas científicas y sus aplicaciones. A

partir de aquí vamos a estudiar como estas ideas se adecuan a los hechos. Como esa

concordancia se averigua o por mejor decir estima a través de la experiencia,

mencionaremos los procedimientos empíricos por los cuales se somete a prueba las

ideas referentes a hechos: Esos procedimientos son la obseracion, la medición y el

experimento. De ese modo cerraremos el circulo que arranca de los hechos, los

cuales plantean preguntas que llevan a ideas que requieren a su vez contrastaciones

empíricas, contrastaciones por los hechos.

1. OBSERVACION

2. ESTADISTICAS

122 OBSERVACION

La observación es una actividad realizada por un ser vivo (como un ser humano),

que detecta y asimila los rasgos de un elemento utilizando los sentidos como

instrumentos principales. El término también puede referirse a

cualquier dato recogido durante esta actividad. La observación, como técnica de

investigación, consiste en "ver" y "oír" los hechos y fenómenos que queremos

estudiar, y se utiliza fundamentalmente para conocer hechos, conductas y

comportamientos colectivos.

El método científico incluye los siguientes pasos:

1. Observar el fenómeno : Observación científica

2. Elaborar una hipótesis como una posible explicación a ese fenómeno,

3. Predecir una consecuencia lógica con ello,

4. Experimentar con la predicción, y

5. revisar para cualquier error de medición o experimental.

6. Llegar a una conclusión.

La observación desempeña papel en el primer y cuarto paso en la lista anterior. En este

recurso se utilizan los cinco sentidos físicos, junto con las técnicas de medición, test

estandarizados y los instrumentos de medición.

123 ESTADISTICA

La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación

de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o

para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado,

de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que

eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el proceso

relacionado con la investigación científica.

Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias

sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma

de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de

datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser

resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros

estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos

son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.

La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y

predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta

la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y

extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden

tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones

de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras

observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de

relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas

de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprenden la estadística aplicada. Hay

también una disciplina llamada estadística matemática, la que se refiere a las bases

teóricas de la materia. La palabra «estadísticas» también se refiere al resultado de

aplicar un algoritmo estadístico a un conjunto de datos, como en estadísticas

económicas, estadísticas criminales, entre otros.

124

Estudios experimentales y observacionales

Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la

causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en

los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta

o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar

causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el

efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el

comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos

tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy

efectivo.

Niveles de medición

Hay cuatro tipos de mediciones o escalas de medición en estadística. Los cuatro tipos

de niveles de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón) tienen diferentes grados de

uso en la investigación estadística. Las medidas de razón, en donde un valor cero y

distancias entre diferentes mediciones son definidas, dan la mayor flexibilidad en

métodos estadísticos que pueden ser usados para analizar los datos. Las medidas de

intervalo tienen distancias interpretables entre mediciones, pero un valor cero sin

significado (como las mediciones de coeficiente intelectual o temperatura en

grados Celsius). Las medidas ordinales tienen imprecisas diferencias entre valores

consecutivos, pero un orden interpretable para sus valores. Las medidas nominales no

tienen ningún rango interpretable entre sus valores.

La escala de medida nominal, puede considerarse la escala de nivel más bajo. Se trata

de agrupar objetos en clases. La escala ordinal, por su parte, recurre a la propiedad de

«orden» de los números. La escala de intervalos iguales está caracterizada por una

unidad de medida común y constante. Es importante destacar que el punto cero en las

escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no refleja en ningún momento ausencia de

la magnitud que estamos midiendo. Esta escala, además de poseer las características de

la escala ordinal, permite determinar la magnitud de los intervalos (distancia) entre

todos los elementos de la escala. La escala de coeficientes o Razones es el nivel de

medida más elevado y se diferencia de las escalas de intervalos iguales únicamente por

poseer un punto cero propio como origen; es decir que el valor cero de esta escala

significa ausencia de la magnitud que estamos midiendo. Si se observa una carencia

total de propiedad, se dispone de una unidad de medida para el efecto. A iguales

diferencias entre los números asignados corresponden iguales diferencias en el grado de

atributo presente en el objeto de estudio.

Técnicas de análisis estadístico

Algunos test s y procedimientos para investigación de observaciones bien conocidos

son:

Prueba t de Student

Prueba de χ²

Análisis de varianza (ANOVA)

U de Mann-Whitney

Análisis de regresión

Correlación

125

Reporte de investigación

Objeto

Generalmente se termina con un texto que tiene por objetivo comunicar los resultados

obtenido del acopio de información y la valoración de las pruebas. Se deben expresar

hechos e ideas, sería incorrecto si el autor da su punto de vista pero no se entiende una

inclinación hacia ningún sentido. Se debe evitar confundir el propósito del informe,

pobreza de contenido, debilidad de argumento, o falta de objetividad en el manejo de las

pruebas encontradas.

Preparación

Revisión del material informativo

Se valoran las notas y los registros con el propósito de localizar algunas que deban ser

llenadas y otras eliminadas del reporte.

Clasificación del material

Reducir el material a grupos manejables, que permitan ser analizables, reducir los

contextos a los que nos referimos en un tema.

Codificación del material

Consiste en asignar a las notas algún distintivo que nos permitan organizarlo

correctamente, generalmente sirven para hacer orden en el bosquejo.

Revisión del esquema

El esquema de acopio de información debe realizarse con coherencia, unidad y

uniformidad al escrito

Ilustración del escrito

La preparación de ilustraciones debe preceder a los textos, en caso de los cuadros son

unidades de análisis y síntesis de datos que se deben interpretar en el texto; sirven para

dar mayor claridad a la exposición y ahorran espacio de redacción en la información,

pero como genera un costo adicional es necesario pensarlo correctamente antes de

incluir una ilustración

Disposición de útiles de trabajo

Se debe asegurar de contar con las herramientas indispensables con objeto de evitar

retardos e interrupciones, figuran los diccionarios, los manuales de investigación,

gramática y estilo y otras obras de consulta.

Redacción del borrador

126

Es la primera exposición organizada de los hecho e ideas que se desean presentar en el

escrito definitivo, es posible tener que preparas dos o más borradores.

Revisiones del borrador

Se recomienda hacer lecturas consecutivas y enteras para ir delimitando cada vez un

aspecto que se desee corregir del trabajo que resultará al final en el escrito definitivo:

Organización; defectos de relación, omisión, exceso, proporción, orden y unidad

Citas y notas; fidelidad en la transcripción de hechos y notas en estos sentidos

Consistencia; coherencia entre índice y encabezados, ilustraciones y pies de foto,

etc.

Sintaxis, ortografía y estilo.

Formato: márgenes, espacios, sangrías, estilo de los cuadros

Concluidas las revisiones parciales es conveniente hacer una última revisión general.

Divisiones

Dependiendo de la extensión del trabajo es que se toma en cuenta la forma que tendrá el

trabajo, se toma en cuenta la preparación del bosquejo y los borradores

1. Portada exterior(cubierta)

2. Portada interior

3. Prefacio

4. Introducción

5. Exposición general

6. Resumen, conclusiones y/o recomendaciones

7. Lista de fuentes de información o bibliografía

8. Anexos

9. Índice de autores o libros

10. Índice analítico de materias

11. Índice de cuadros

12. Índice de graficas

13. Índice general.

Este es el modelo aceptado para Latinoamérica, a continuación un modelo más corto

para trabajos de una extensión menor.

1. Portada

2. Tabla de contenido(sumario o índice)

3. Nota introductoria

4. Exposición general

5. Resumen, conclusiones o recomendaciones

6. Bibliografía

127

Para los trabajos de la tesis se debe incluir la portada de esta forma:

1. Denominación de la universidad

2. Denominación de la escuela

3. Título y subtítulo en su caso

4. Mención de ser una tesis

5. Grado que aspira el pasante

6. Nombre del autor

7. Lugar de presentación

8. Año de presentación.

En los trabajos de tesis es recomendable hacer una distinción entre un prefacio y una

introducción, la primera es una presentación del escrito y en algunos casos del autor, la

otra es una presentación de la materia. Se debe discernir, pues la introducción es parte

del trabajo como tal y el investigador debe despersonalizarse para poder presentar el

trabajo objetivamente.

Encabezamientos

Señalan cuando se trata de una nueva parte o fase del libro dentro de sus divisiones,

debe cubrir adecuadamente toda la información al respecto hasta su próximo

encabezamiento; se caracterizan por estar separados y centrados en el texto; de

cualquier forma, el encabezamiento debe ser lo primero que aparezca en la página, y su

última función es dividir en secciones la investigación, en las cabezas e van dando en

orden jerárquico.

Estilo

Es:

Peculiaridad personal

Técnica de exposición

La más alta de las conquistas de la literatura

Pero lo que a una investigación respecta es una técnica de investigación para exponer

lúcidamente una secuencia de ideas

Prácticas

Se busca mejorar el estilo obteniéndolo directamente de otras fuente de etilo, así sean

revistas de divulgación, libros, periódicos, anuncios, etc. que ayuden a mejorar el

entendimiento y de den un atractivo al texto.

128

El estilo se mejora a través de la práctica continua, y solamente escribiendo textos es

que mejora el estilo cada vez que se busca.

Normas

Facilitan la comunicación entre el autor y el lector de un trabajo presentado, ofrecen un

marco de referencia para hacer mejor ejercicios de comprensión.

Las normas son amplias, variadas, contradictorias y muy muy ajustable y libres para que

un autor haga de lo suyo un estilo propio que se identifique con el tipo de idea que

busca tener en mente, además se pueden añadir algunas nuevas o se pueden ignorar

según sea necesario para presentar formalmente la información.

La aplicación hace que el texto pueda dar una idea nueva y completa aparte de que el

lector pueda tomar la seriedad al respecto y darle validez al trabajo, así mismo se debe

dar a entender que se entiende con completa claridad y uno mimo debe exponerse a una

posible verborrea con tal de no dejar trunco e incompleto un concepto que se encuentre

desarrollando.

Ejemplos de normas:

1. Escribir con corrección: fallas ortográfica y tipográficas dan la sensación de que

el autor desconoce del tema o del idioma

2. Ajustarse al uso culto del idioma: Usa un diccionario

3. Escribe con precisión

4. Cuidar el aspecto de confusión que genera las terceras personas en la escritura

5. Usar un lenguaje especializado apegado a los tratados, glosarios y uso

profesional de los términos.

6. Usar correctamente las mayúsculas

7. Pensar en el idioma que se escribe y no trasladar un texto en otro idioma o

forzando significados

8. Usar términos tal cual en su idioma, siempre y cuando estos no muestren

confusión con el idioma de escritura

9. Respetar escritura original de autores y libros

10. Utilizar el guion para las silabas incompletas

11. Escribir claramente

12. Usar seguidamente paréntesis y guiones

13. Usar los nombres completos de las personas antes de llamarlos simplemente por

sus apellidos

14. Emplear y cuidar la forma de los verbos

15. Utilizar en forma positiva los conceptos

16. Usar los verbos de forma activa

17. Usar párrafos pequeños

18. Hace un párrafo por unidad que se quiera resaltar

19. Dar continuidad

20. Evitar el uso excesivo de signos de puntuación que retrasen la lectura fluida

129

21. Limitar la extensión del escrito, hasta que satisfaga las necesidades

22. Expresarse naturalmente evitando hacer pesada la lectura

23. Emplear un lenguaje propio y personal

24. Utilizar las comilla para las citas textuales

25. Ordenar cuidadosamente los enumerados

26. Ser honesto y decir de donde proviene los conocimientos que se quedan a

medias

27. Escribir con modestia, respetando las limitaciones propias y tolerando las

limitaciones ajenas

28. Evitar afirmarse a sí mismo cada vez que se refiere a un tema

29. Evitar repetir frenéticamente una palabra, genera confusiones

30. Escribir continuamente hasta que el concepto quede delimitado, sin contenerse

al respecto

31. Redactar espontáneamente para que el flujo de ideas sea continuo y generar

nuevas ideas mientras se escriben las anteriores

32. Evitar introducir conocimientos que no se han asimilado, la falta de asimilación

provoca desconocimiento e incertidumbre

33. Evitar hacer listas interminables de cosas por hacer, pues estas no permiten la

división correcta de la información por temas.(irónicamente)

34. Hacer lo más posible paráfrasis de un autor, esto implica haberlo comprendido

correctamente, en caso contrario volver a leer

Ilustraciones

Tablas

Las tablas y cuadros estadísticos sirven para exponer y comparar cantidades e

integraciones en serie y de forma rápida y precisa, que de otra forma serían imposibles

de analizar.

La tablas no deben de ser incluidas si todos los datos en ella contenido son explicados

en el texto y sirven para el entendimiento correcto y más completo del texto que se

redacta.

No se debe de repetir la información de una tabla ni en un texto ni en otra tabla, las

tablas deben buscar ser tan sencillas en lo posible para que vuelva más fácil su análisis.

Las tablas deben situarse lo más cerca posible del texto que refiere a ellas para que la

información que las explique esté a la mano con relación a la información explicada,

aparte incluir pie de foto y abreviaciones usadas en la tabla, su significado y cómo

deben de comprenderse; un número de referencia y un título de referencia.

Las tablas deben de ser interpretables por sí mismas y no en apego a todo el trabajo.

Gráficas

130

Aportan una claridad importante y un llamado de atención a la lectura, deben de

seleccionarse únicamente las pertinentes, pues éstas podrían abarcar demasiado espacio

y perder la coherencia del texto

Las citas

Reconocen un hecho o persona, remiten a la fuente de investigación y reconocen un

antecedente del trabajo. Las citas deben incluirse respetando con escrúpulos las ideas o

el contenido textual.

Las citas no se utilizan cuando se refiere a un texto o se isa información adquirida, se

usan cuando se copia realmente el contenido que hay en un texto para dar la

originalidad

Procedimiento

1. Integrar con el texto las citas que no pasen de dos líneas y marcarlas entre

comillas dobles.

2. Separar con un espacio mayor con sangría propia las citas que tomen más de dos

líneas y al imprimirlo hacerlo con unas letras más pequeñas.

3. Si hay una cita dentro de otra cita se pueden usar comillas sencillas para cada

cita interna

4. Dejar dentro los signos de puntuación que correspondan a la cita

5. Copiar literalmente, respetando sintaxis y ortografía, así hayan errores

6. Si se han de realizar cortes entre la cita para darle claridad a lo que se refiere el

autor se han de poner tres punto entre corchetes

Notas

Tienen la funcione de añadir información adicional al texto sin sacar del contexto de el

que se encuentra originalmente escrito el texto. Las más comunes son:

1. De contenido

2. De referencia cruzada

3. Las notas de la fuente de la información.

Organización

1. Pueden situarse en el pie de página

2. Al final del texto o tema

3. Puede estar inmediatamente después del párrafo

4. Dentro del texto como notas bibliográficas

Generalmente se escriben las notas con un tipo diferente del que se utiliza para escribir

el texto normal.

131

Formas

Breves, uniformes, precisas y claras. Establecen una diferencia según el énfasis del

texto

Referencias completas

Libros y folletos

Para las notas la información esencial es la siguiente:

1. Nombre o denominación del autor

2. Título y subtítulo

3. Nombre del editor, compilador, traductor

4. Número de volumen

5. Número de volúmenes de la obra completa

6. Número de edición

7. Título de la serie(especialmente si se encuentra numerada)

8. Lugar de la publicación (preferentemente el nombre de la ciudad)

9. Nombre o denominación del editor/Impresor

10. Año último de registro de derecho de autor o fecha de publicación

11. Número de hojas, páginas y volúmenes.

Las tesis y documentos tienen la misma forma de organización solamente los

documentos primero tienen el nombre de la organización o del estado que emite el

documento antes del autor o la referencia en sí

Partes y capítulos

Se hace una referencia meramente igual a la anterior, simplemente que se agregan

aparte al final las páginas de donde se adquirió la cita.

Artículos

Las citas de algún artículo en una revista se citan de la siguiente forma:

1. Nombre del autor

2. Título y subtítulo del artículo, entre comillas

3. La palabra en para demostrar que se obtuvo de una revista

4. Número romano del volumen

5. Número arábigo del fascículo

6. Fecha

7. Número de la página o páginas

Cartas y entrevistas

Para las cartas usaré un par de ejemplos:

132

Carta del Dr. Jaime Torres Bodet, Secretario de Educación pública, México, D.F., 11 de

abril de 1964.

Entrevista con el Ing. Jaime Flores, Jefe del Departamento de Ventas, Fábrica de

Vidrios y Ventanas, Monterrey, N.L., 29 de agosto de 1958

Referencia abreviada

Cuando ya se ha hecho una referencia de un tema y se hace una segunda o tercera

referencia se puede hacer una referencia abreviada, cuando suceden do citas

consecutivas se puede usar el término ibídem, para indicar que se ha obtenido del

mismo lugar.

En trabajos muy breves la bibliografía puede sustituir a la referencia completa, de forma

que todas las citas se pueden reducir, y dentro de la misma bibliografía tomar los

apuntes.

Para hacer referencia a un libro al cual se remite mucho puede usarse un sistema de

entre paréntesis, se enumera a los libros presentados, luego en el texto se cita el número

del libro, luego dos puntos y la(s) pagina(s) (8: 204); (11: 105); (3: 395). Otra forma es

citar el apellido del autor de forma reducida, luego dos puntos y luego la(s) pagina(s)

que se desean citar (Garza: 278). La tercera forma más usada es mencionar al autor en el

texto y luego entre paréntesis el año de publicación de la obra.

Ninguna de las formas abreviadas se recomienda para una tesis. Cuando se usan es

conveniente ponerlo en la parte de introducción del trabajo.

Bibliografía

En los trabajos pequeños conviene suprimirla y en su lugar agregar notas referenciales

bien utilizadas, pues las personas y trabajos a citar son mínimos.

Puede ordenare alfabéticamente cuando las fuentes son bastante homogéneas y no muy

numerosas. La bibliografía puede clasificarse por temas, o por tipo de materias, la

bibliografía generalmente no se enumera, a menos que se haga referencia abreviada en

el texto, generalmente enumerar puede ser considerado como un destacamento a las

obra consultadas.

El formato

Se debe escribir en máquina por un solo lado de la hoja con tinta negra de papel de

primer clase, tamaño carta, sin adorno alguno, las ilustraciones deben adaptarse al

tamaño del texto, deben de emplearse máquinas que puedan usar la tilde (´), el acento

grave (`), el circunflejo (^) para la escritura correcta de la citas en otros idiomas, se

deben de conceder espacios generosos de márgenes, así como 2.5 cm de derecha y 3 cm

de izquierda para efectos de encuadernado, antes de una división mayor hasta 5 cm.

Debe concederse sangría de ocho a cinco espacios cada vez que haya un nuevo párrafo.

Se utilizan los números romanos para las páginas que anteceden a la introducción, no se

133

numeran las páginas en blanco. No es prudente imprimir una tesis o una disertación en

nombre de una institución sin su previa autorización.

La conclusión

Índice:

Concepto

Forma de escribirla

Forma interna de la conclusión

Escribir una conclusión

Concepto

En la investigación y en la experimentación, las conclusiones son argumentos y

afirmaciones relativas a datos de mediciones experimentales y de la lógica: ciencia

referente a reglas y procedimientos para discernir si un razonamiento (raciocinio) es

correcto (válido) o incorrecto (inválido). Constituyen la parte final, sustantiva, del texto

de un:

Trabajo de investigación.

Artículo para:

Publicación.

Ponencia en congreso.

Conferencia por invitación.

Libro.

Informe de un contrato de obra.

Los razonamientos son acciones del pensamiento mediante las cuales a partir de algo

conocido se obtiene algo desconocido. Se componen de proposiciones o juicios. A las

proposiciones que sirven de partida (lo conocido) se les denomina premisas; a la que

deriva de esas premisas, conclusión (lo desconocido, lo nuevo). Los razonamientos

pueden ser inductivos o deductivos. La lógica tradicional (aristotélica) sobre todo se

dedicó al análisis de la deducción y de las falacias: razonamientos inválidos y

engañosos

Cuando a partir de hechos conocidos se obtiene un nuevo conocimiento se dice que se

está obtenido una conclusión; todo proceso de razonamiento la genera. Las personas

constantemente están obteniendo conclusiones, por ejemplo: para explicarse por qué

hay tanto tráfico, o si va a llover o va a ser un día soleado. También cuando se realiza

un trabajo de investigación, o se participa en una mesa de discusión sobre un tema en

particular se debe de finalizar con una conclusión, que en estos casos es un argumento o

afirmación que sintetiza el trabajo realizado en donde se toman las ideas principales y

134

se resume lo investigado, explicando con las propias palabras del autor el porqué de los

resultados obtenidos, en el caso de una discusión el punto de vista personal de cada uno

de los integrantes, en donde se exponen causas o consecuencias del tema discutido.

Forma de escribirla

Todo proceso de investigación que se convierte en una tesis presenta en su parte final

las conclusiones, en las cuales el investigador señala lo más resaltante de su

investigación y demuestra o niega la hipótesis planteada, así como el logro de los

objetivos trazados. Sobre la redacción de las conclusiones no existen reglas definidas ni

formas de contenido.

Lo primero que debemos decir es que las conclusiones de una tesis o trabajo de

investigación no deben ocupar más de tres páginas. Es muy importante tener cuidado

con la presentación, redacción y ortografía. También se recomienda señalar las

conclusiones utilizando números, guiones o viñetas y está pensada para cumplir los

siguientes objetivos:

Señalar y resumir los aspectos de la temática que se esperaba que descubriera

mediante el desarrollo.

Estimular la reflexión sobre la importancia del tema para su vida cotidiana o

para el medio en el que vive.

Ofrecer un comentario final sobre los resultados de la actividad que se realizó,

con el fin de retroalimentar.

Verifique que las ideas planteadas dentro de la Conclusión concuerden con los objetivos

iniciales y con la actividad que desarrollaron.

Se debe establecer una relación directa entre la Introducción y la Conclusión, ya que

esta última debe mencionar los aspectos que responden a los interrogantes o problemas

que, para despertar el interés.

Forma interna de la conclusión

La conclusión, en sí, consta de dos partes: la recapitulación de la hipótesis e ideas

desarrolladas durante el cuerpo de la investigación, los argumentos (ya sean a favor o en

contra); y la idea final, reflexión o punto de vista, que proponga al lector una

interpretación de los resultados obtenidos a lo largo de la investigación.

Escribir una conclusión

Algo que debemos tomar en cuenta, y que es esencial al momento de aprender cómo

hacer una conclusión, es retomar la hipótesis y la pregunta principal que nos llevó a

formularla, pero sin repetirlos, cosa que comprenderemos cómo realizar enseguida, al

hablar de la recapitulación de ideas, y que nos funcionará para no parecer repetitivos ni

fastidiar al lector.

135

Es importante que, al momento de recapitular las ideas principales del ensayo,

busquemos no repetirlas de manera idéntica, o con la misma extensión con que las

expusimos. Aprovechemos que, en la mente del lector, esas ideas siguen teniendo una

vigencia temporal casi inmediata para, solamente, propiciar con unas pocas palabras su

resurgimiento. Por ejemplo, si hablamos de que los calcetines fueron creados en una

época remota, justo después de los guantes, y se utilizaban sólo en invierno, pues el

calzado nació siglos antes y no se juzgaban necesarios todavía, podemos remitirnos

simplemente al “tiempo en que aparecieron los calcetines”, sin hacer mención de fechas

ni suposiciones respecto a su origen. Hay que buscar la mejor manera de recapitular,

con el menor número de palabras que podamos (pero con claridad), el cuerpo entero del

ensayo pues, si un argumento está fuera o quedó sin relación con la idea concluyente,

quedarán, como dicen, “cabos sueltos” y el ensayo perderá credibilidad. Debemos tomar

en cuenta que los argumentos se van sumando conforme avanza el ensayo y si, por

ejemplo, el argumento número tres que utilicemos es resultado de los dos primeros

argumentos, podremos sólo recapitular este último. Sin embargo, hay que tener cuidado

de que ese argumento, que sintetiza a otros dos, los refleje o contenga implícitos.

Construya su conclusión así:

recapitulación del desarrollo

idea final.

Para esto, existen de nuevo varias opciones (la siguiente lista no es exhaustiva):

Concluya con una restricción de sus resultados, por ejemplo si éstos sólo aplican

bajo ciertas condiciones.

Concluya con una comparación de los resultados de su investigación con

resultados de otros debates o investigaciones.

Concluya con una extensión de sus resultados hacia otros campos de aplicación.

Concluya con una proyección de sus resultados hacia el futuro.

Concluya con una descripción de posibles aplicaciones prácticas de sus

resultados.

Recuerde ajustar la extensión y estilo de su conclusión a las demás partes del

libro.

Es recomendable tener en cuenta las siguientes recomendaciones al momento de

redactar las conclusiones:

Mencionar los resultados obtenidos a lo largo de la investigación.

Demostrar cómo se han obtenido los resultados.

Señalar la conclusión general de toda la investigación.

Señalar las conclusiones parciales de toda la investigación.

Resaltar los aportes logrados en el campo de la investigación.

Indicar los vacíos que presenta la investigación, los cuales pueden ser resueltos

por otro investigador.

136

Ahora bien, qué es lo que no debe realizar un investigador al momento de elaborar sus

conclusiones:

Recurrir al marco teórico, esto puede crear confusiones en el lector.

Referirse a la importancia personal que tiene el resultado final de la

investigación. Lo importante de una investigación no es probar que tenemos

razón, sino demostrar o negar con pruebas la hipótesis planteada, o en su

defecto, los objetivos trazados.

Incluir citas de autores no referidos en la investigación, pues puede crear

confusiones en el lector.

Finalmente, se recomienda que al igual que la introducción, las conclusiones sean

revisadas o leídas por personas no especialistas en el tema, quienes puedan decir si el

material está redactado en un lenguaje claro. Si estas personas no logran entender

claramente las conclusiones será mejor volver a redactarlas y realizar nuevamente la

prueba.

En resumen, las conclusiones de una investigación o tesis consisten en la demostración

o negación de la hipótesis planteada, o en otros casos, la demostración del cumplimiento

de objetivos generales y específicos. Las conclusiones son pequeños párrafos

presentados de acuerdo a un orden de importancia, razón por la cual son enumerados.

Análisis e interpretación.

Una vez que se concluyó con la aplicación de metodologías y recolección de datos de

campo, se pasa a la etapa de procesamiento (análisis crítico-matemático de los datos).

Primeramente se debe organizar las observaciones obtenidas haciendo uso de alguna de

sus formas de procesamiento ya conocidas.

Formas de procesamiento.

Pueden ordenar los datos en enumerativos y no enumerativos, entre ellos se encuentran:

clasificación, codificación, tabulación y graficación.

Clasificación.

Es el ordenamiento o disposición de las cosas o datos por casualidad, condición o

utilidad.

137

En este caso, lo que se hace es ordenar las observaciones que son de utilidad e

importantes para el investigador, para posteriormente efectuar la interpretación de los

resultados.

Ejemplo: se clasifica por especie.

Codificación.

Es la transformación de la información original utilizando símbolos o cifras para

facilitar su manejo.

Consiste en obtener datos más simples para realizar cálculos con mayor facilidad.

Para codificar nos valemos de símbolos a los que les podemos asignar valores

constantes o variables; también de operaciones aritméticas como la suma, la resta, la

multiplicación y la división.

Tabulación.

Es la presentación de datos numéricos ordenados en cuadros o tablas. El propósito es

mostrar en forma resumida los resultados de las observaciones registradas durante el

trabajo; antes de tabular los datos, estos deben reducirse si así lo requiere.

Graficación.

Es la representación de los datos numéricos por medio de líneas o figuras.

trígo

sorgo

maíz

sorgo maiz trígo

138

Al graficar se facilita la interpretación de los resultados obtenidos durante la

investigación; además de auxiliar al investigador a deducir sus conclusiones y muestra

visualmente el comportamiento y tendencia numérica de una población.

Ordenamiento de datos.

El ordenamiento precede al análisis y sirve para organizar la información levantada en

campo, con el auxilio de las formas de recopilación y control que usan con base en el

tipo de diseño experimental, se contendrán los datos de una repetición de un

tratamiento, estos deben ordenarse primero en secuencia ascendente o descendente, y

después comprobar que todas ellas pertenezcan a un mismo tratamiento. Una vez

ordenados los datos los debemos procesar, concentrándolos en una tabla (cuadro de

sumatorias) que será la base para poder realizar el análisis estadístico posterior.

Análisis de los datos.

Para realizar el análisis se debe identificar las variables independientes que toman parte

en el experimento, y tener presentes las generalidades del tipo de diseño que se utilizó.

Tanto en los experimentos multivariables, como en los experimentos binominales,

interviene la estadística, cuyo objeto es inferir acerca de una población con base en la

información de una muestra; para comprobar la confiabilidad de esta información,

recurrimos a las pruebas estadísticas, que analizan las hipótesis que tienen relación con

los valores de uno o varios parámetros de investigación. Estas pruebas, se conforman

de: “Hipótesis alternativa, hipótesis nula, estadístico de prueba y región de rechazo”.

Entre las pruebas estadísticas comúnmente utilizadas están: las medidas de

centralización y medidas de dispersión.

Medidas de centralización.

Son valores representativos de un grupo de datos, llamados también promedios. Las

medidas más comunes son la media aritmética, la moda y la mediana.

Media aritmética.

Datos numéricos sumados, divididos entre la cantidad de observaciones realizadas.

Este procedimiento es el utilizado para calcular la media de datos agrupados en los

cuales aparecen los siguientes conceptos:

Clase o rango: categoría estadística donde existe un intervalo entre dos valores

de una escala, llamados límites (hay un inferior y un superior).

139

Marca de clase: valor medio que existe entre los límites de una clase

(representado por la letra m).

Frecuencia: número de datos que corresponde a cada clase (representado por la

letra f).

Mediana.

Dato que presenta la mayor frecuencia en un conjunto de observaciones. El cálculo de

esta medida nos permite hallar un valor promedio de un grupo de datos con solo

determinar una clase modal.

Medidas de dispersión.

Son aquellas que muestran que los datos numéricos tienden a extenderse de un valor

medio en una distribución de frecuencias

Estas pruebas nos permiten determinar el grado de variación que presenta el valor de

una o más observaciones en relación con la media de la población.

Varianza.

Se utiliza en los problemas de correlación, en el análisis de la varianza y en el diseño de

experimentos.

Se presenta: es el valor cuadrado, resultante de dividir las desviaciones de las

observaciones respecto a la media, entre el número de observaciones menos la unidad.

Desviación estándar.

Es la raíz cuadrada de la varianza (con signo positivo), y se representa como s. La

desviación estándar convierte los números y las unidades de medida, en las originales.

Juega un papel importante en la parte de inferencia estadística, en la distribución de

frecuencias, en la curva normal; porque es un elemento de relación, o bien, un estimador

de confianza estadística.

Las variables.

Para comprender el análisis estadístico debe recordarse que existen diversos parámetros

que influyen en el desarrollo, y pueden cambiar los resultados; estos parámetros se

conocen como variables y se distinguen con las letras X e Y, y se denominan: variable

independiente (X), variable dependiente o aleatoria (Y).

140

Variable aleatoria: “es la función matemática que toma los valores de sucesos al azar

dentro de un experimento”, y son de dos tipos: variable aleatoria continua y variable

aleatoria discreta.

La variable continua es la que acepta un número infinito de valores medibles, sin que

exista interrupción entre ellos.

La variable aleatoria discreta es la que acepta un número finito de valores contables.

En resume, una variable constituye y representa los cambios que se suscitan en una

prueba o experimento, evidenciándose esto con los valores numéricos que se obtienen.

La inferencia estadística.

La inferencia se ejecuta a partir de una población, apoyándose en los datos u

observaciones que contenga una muestra sea pequeña o grande. La población puede ser

analizada por medio de medidas numéricas llamadas parámetros, las cuales permiten

hacer una descripción de ella.

La inferencia estadística nos permite realizar:

-Toma de decisiones o decisión estadística. Está relacionada con la prueba de hipótesis;

dicha hipótesis requiere ser analizada y juzgada con el fin de determinar cuál de las dos

opciones de acepta o se rechaza.

-La predicción del comportamiento de algún parámetro. Esta información anticipada es

de gran importancia para tomar decisiones oportunas y prevenirnos antes de que las

cosas ocurran, a fin de lograr beneficios de dicha predicción.

La decisión estadística.

Suponiendo que H0 es cierta, podríamos basarnos en la distribución muestral del

estadístico de contraste para saber cuál es el valor esperado para esa distribución. En la

medida en que el valor observado para una muestra aleatoria se aproxime al valor que

cabría esperar si H0 es cierta, habremos obtenido un resultado compatible con H0. Si,

por el contrario, encontramos para una muestra aleatoria un valor del estadístico de

contraste que se aleja del valor que cabría esperar, habremos obtenido un resultado muy

raro, poco probable bajo el supuesto de que H0 sea cierta, y podríamos dudar de la

veracidad de ésta.

141

Por tanto, en caso de que el valor generado por la muestra sea compatible con H0,

mantendremos la hipótesis nula como cierta. En caso contrario, rechazaremos la

hipótesis nula y aceptaremos la hipótesis alternativa. Es decir, la decisión estadística

consiste en mantener o rechazar la hipótesis nula, en función de los resultados obtenidos

al calcular el valor de un estadístico de contraste para una muestra aleatoria extraída de

la población.

Los valores del estadístico de contraste que se alejan mucho del valor esperado bajo Ho

constituyen la denominada región de rechazo(o zona crítica). En cambio, los valores

que: no se alejan tanto de ese valor constituyen la región de aceptación. Los valores del

estadístico de contraste que delimitan la región de rechazo se denominan valores

críticos.

La región de rechazo puede presentar dos formas: cuando consideramos los valores que

se alejan de H0 por ser muy grandes y los valores que se alejan por ser muy pequeños,

estamos ante un contraste bilateral, puesto que la región de rechazo se encuentra a

ambos extremos de los valores esperados bajo H0; cuando consideramos que para

rechazar la hipótesis nula únicamente nos sirven los valores que se alejan de H0 en un

sentido, estaremos ante un contraste unilateral. Si en un contraste unilateral, la región de

rechazo está constituida por los valores que se distancian de H0 por ser muy grandes,

hablaremos de un contraste unilateral derecho. Del mismo modo, cuando la región de

rechazo corresponda a los valores que se distancian de H0 por ser muy pequeños,

hablaremos de contraste unilateral izquierdo.

Puesto que conocemos la distribución muestral del estadístico de contraste, podemos

hablar de las regiones de aceptación y de rechazo en términos de probabilidad. A la

probabilidad de que una muestra aleatoria genere un valor para el estadístico de

contraste que se encuentre dentro de la región de rechazo la llamamos nivel de

significación y suele nombrarse mediante la letra α. A la probabilidad de que la muestra

genere un valor de estadístico que se sitúe fuera de la región de rechazo se le denomina

nivel de confianza, y se representa mediante 1 - α. Las probabilidades α pueden

representarse mediante áreas bajo la curva de la distribución muestral del estadístico de

contraste. En el contraste unilateral, el área α se situará en la parte derecha de la curva o

en la parte izquierda, según el caso. Cuando el contraste es bilateral, el área α se reparte

142

en dos áreas iguales, de una extensión correspondiente a α/2, situadas en cada extremo

de la curva.

Para tomar la decisión de rechazar o no la hipótesis nula es necesario fijar un criterio, es

decir, delimitar claramente cuál va a ser el tamaño de la región de rechazo. En general,

en Ciencias Sociales se toman, de forma convencional, los niveles de significación de α

= 0.05 ó α = 0.01. Es decir, se fijan regiones de rechazo constituidas respectivamente

por el 5% ó el 1% de los valores más alejados de H0.

Pruebas paramétricas (experimentos multivariables controlados) y Pruebas no

paramétricas (experimentos binominales aleatorios).

Se establece la necesidad de elegir un estadístico de contraste adecuado para llevar a

cabo tal prueba. La utilización de ciertos estadísticos de contraste exige el cumplimiento

de determinados requisitos, referidos a los parámetros y a la distribución poblacional.

Estos requisitos son los denominados supuestos paramétricos, entre los que se suelen

encontrar los siguientes:

Las variables consideradas son cuantitativas continuas, medidas por lo menos

en una escala de intervalos.

Las muestras consideradas proceden de poblaciones en las que las variables se

distribuyen según la ley normal.

Se da homoscedasticidad (homogeneidad de varianzas) entre las distintas

distribuciones comparadas, es decir, las muestras proceden de poblaciones con

varianzas similares.

Las muestras consideradas tienen un tamaño grande. Consideraremos grande,

una muestra de tamaño superior a 30 individuos (n>30).

La significación de los resultados que obtengamos dependerá del cumplimiento efectivo

de tales condiciones. Este tipo de pruebas de contraste reciben la denominación

de pruebas paramétricas.

En el caso de otra serie de pruebas no se hacen tantas suposiciones como en las

anteriores acerca de la población, por lo que pueden ser aplicadas sin el cumplimiento

rígido de tales condiciones previas. Este tipo de pruebas se denominan pruebas no

paramétricas.

143

Las pruebas no paramétricas no hacen ningún tipo de suposición acerca de la forma

exacta de la población en la que fueron extraídas las muestras. A lo sumo, se precisa que

la distribución sea continua, o simétrica, pero no se llega a predeterminar rígidamente la

forma de la distribución, como ocurre cuando se exige que éste se adapte a la curva

normal.

1. Simplicidad de deducción. Mientras que la deducción de los contrastes

paramétricos requiere a veces un nivel de conocimientos matemáticos muy por

encima del que suelen poseer la mayoría de los investigadores, los estadísticos no

paramétricos se deducen de expresiones más sencillas.

2. Facilidad de aplicación. Los contrastes no paramétricos son más sencillos de

aplicar. Frecuentemente, requieren sólo operaciones como ordenar por rangos,

contar, sumar y restar.

3. Rapidez de aplicación. Siempre que el tamaño de la muestra no sea demasiado

grande, los contrastes no paramétricos se realizan con mayor rapidez que los

paramétricos.

4. Menos exigentes respecto al nivel de medición. Mientras que os contrastes

paramétricos suelen exigir mediciones en una escala de razón o de intervalos, los

contrastes no paramétricos requieren en general mediciones a nivel ordinal o

nominal.

Siempre que se cumplan los supuesto exigidos, las pruebas paramétricas resultan de

mayor potencia que las no paramétricas, esto es, la probabilidad de rechazar una

hipótesis nula efectivamente falsa es mayor. Teniendo esto en cuenta, el criterio que

habremos de seguir a la hora de elegir entre pruebas paramétricas o no paramétricas es

el de aplicar una del primer tipo siempre que las condiciones exigidas para ello se

cumplan. Pero si no se cumplen tales condiciones, y especialmente si el tamaño

muestral es muy pequeño, es preferible recurrir a las pruebas no paramétricas.

144

Diseño de Investigación

Índice

Diseño de investigación

Cualitativo

Cuantitativo

Mixto

Tipos de diseños para investigar

Diseños experimentales

Un experimento puro

Control y validez interna

Tipología de diseños experimentales

Pre experimentos

Experimentos “Verdaderos”

Validez externa

Contexto experimental

Alcance y enfoque

Cuasi experimentos

Pasos de un cuasi experimento o un experimento

Elementos cualitativos experimentales

Diseño no experimental

Transeccional

Exploratorios

Descriptivos

Correlaciónales/causales

Longitudinal

De tendencia

De evolución de grupo

Panel

Diseño de experimentación

Se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea,

señala lo que se debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio y para contestar las

interrogantes de conocimiento que se ha planteado

145

Cuantitativo

Se utiliza para medir la certeza de la hipótesis planteada en un contexto particular o para

reportar evidencia.

Cualitativo

En este caso el diseño experimental debe de ser uno muy flexible debido a su forma de

investigación, en un enfoque cualitativo se emplea el método para tener una forma de

acercarse al objeto, evento, fenómeno, comunidad o situación a estudiar. Pueden usarse

varios para encontrar un modo de acercamiento óptimo.

Mixto

Resulta al usar más de un diseño y se utiliza para investigaciones más amplias, lo cual

requiere un gasto económico mucho mayor por cada diseño experimental que se

agregue a la investigación

Tipos de diseños para investigar

Dividiremos los tipos en dos bases, experimental y no experimental; en el diseño no

experimental se divide aparte en do el transeccional o transversal y longitudinales.

Los diseños experimentales son prácticamente de los estudios cuantitativos, así los

diseños no experimentales son de ambas formas de estudio

Diseños experimentales

Experimento se define como tomar una acción voluntaria y luego estudiar su reacción, o

como el termino científico lo refiere, “Un estudio en el que se manipulan

intencionalmente una o más variables independientes, para analizar las consecuencias

que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes, dentro de una

situación de control para el investigador”, los experimentos “auténticos o puros” son en

los que se modifica la variable independiente para ver sus efectos en la variable

dependiente.

Un experimento “puro”.

El primero es la manipulación intencional de una o más variables independientes.

Un experimento se lleva a cabo para saber si una o más variables independientes afectan

en alguna forma a una variable dependiente, y porqué lo hacen; las variables

dependientes no se manipulan, se miden, para saber en qué manera y en qué cantidad

fue afectado por la variable dependiente.

146

La manipulación de las variables independientes puede llevarse en dos o más grados, el

mínimo será dos porque indica presencia-ausencia de la variable; luego se comparan

para saber las diferencias entre la que fue expuesta a la variable independiente y la que

no lo fue, al grupo que tiene la variable independiente se le llama grupo experimental y

al que no lo tiene se le llama grupo de control; a la presencia se le conoce como

“tratamiento experimental” o “estímulo experimental”. Un grupo de control debe

someterse a las mismas características de un grupo experimental, con la excepción del

tratamiento experimental.

Para más de dos grados se puede investigar no solo si estos causan un efecto, sino si en

diferentes medidas causan diferentes efectos, para más niveles se requiere un diseño

mucho más grande, más costoso y difícil por cada nivel que se agregue.

Otro método es exponer en distintas formas a la variable independiente, sin variar su

cantidad, así se muestra si la variable dependiente funciona de diferente forma bajo

diferentes condiciones conjuntas, tomando en cuenta que el experimento sea “igual”;

una investigación pura podría llevar a combinar varias de éstas formas y modalidades,

aparte tener investigación quiere decir que se tiene que analizar ese objeto, 3

modalidades requieren 3 objetos.

Al manipular una variable es necesario explicar qué se va a entender por el cambio de

esa variable y así se busca hacer real un concepto abstracto.

A veces resulta difícil trasladar el concepto teórico a la realidad, por eso se requiere lo

siguiente como objeto de definición:

1. Consultar experimentos antecedentes para atender una forma más correcta de

utilizar la variable.

2. Evaluar la manipulación antes de que se haga el experimento, porqué un uso

inadecuado, o un error en la manipulación de variable puede provocar una

variable diferente a la deseada, por consiguiente un error en la investigación.

3. Incluir verificaciones de la variable, para saber si realmente funciono.

El segundo requisito de un experimento “puro” consiste en medir el efecto de la variable

dependiente, la medición de esto debe ser válida y confiable, en un diseño debe incluirse

tanto como se va a manipular las variables y cómo se medirán las consecuencias de este.

Si se desea hacer uso de más de una dependiente debe de hacerse una independencia

entre lo que se va a buscar, aparte de varias independientes que amplían la información

Validez interna

El tercer requisito para un experimento “puro” es su validez interna de situación

experimental. Tener control significa saber qué está ocurriendo realmente con las

relaciones entre las variables independientes y dependientes. Cuando hay control es

posible conocer la relación causal; cuando no se logra el control, no se puede conocer

dicha relación; es lograr control de variables extrañas para poder controlar su influencia,

tener únicamente como variable la independiente y no cualquier externa.

147

Existe un problema, que tiene que ver poco con el experimento, y mucho que ver con su

interpretación, las fuentes de invalidez interna, y se relaciona con la capacidad de

control, al menos en ciencias sociales:

1. Historia, que es lo que pasa durante el experimento y puede afectar mientras se

realizan los estudios sociales

2. Madurez, que afectan por los desarrollos biológicos del individuo

3. Inestabilidad, poca o nula confianza en la investigación o en los sujetos de

prueba tomados para el experimento

4. Administración de pruebas, que es el efecto que causan las mediciones

intermedias a las personas.

5. Instrumentación, es el cambio en los instrumentos de medición, o los

observadores, los cuales podrían tener visiones diferentes

6. Regresión estadística, es un estado en el cual un sujeto alterado vuelve a su

estado normal, pero esto durante el periodo del experimento

7. Selección, que es cuando los grupos de personas que se usan para la muestra no

son equiparables

8. Mortalidad experimental, perdida de participantes notable en el experimento

9. Selección y maduración, error que se tome en cuenta debido a características

biológicas que no se hayan tomado en cuenta durante la selección

10. Otras interacciones, que son interacciones comunes entre las ya mencionadas

antes, y otras no tomadas en cuenta que puedan provocar cierto cambio en los

estándares buscados.

11. El experimentador, que puede o simplemente tener problemas de interacción con

los sujetos de estudio o tener problemas de relacionamiento con los sujetos, los

sujetos no deben conocer la hipótesis, ni técnicas experimentales.

Para evitar los problemas antes mencionados se requiere el apoyo de dos instrumentos,

grupos de comparación y equivalencia entre los grupos.

Los grupos de comparación son utilizados para determinar si el objeto de estudio

realmente responde a lo que deseamos investigar, así poder dar un complejo más útil,

pues de esta forma es muy fácil destacar los errores internos en la experimentación.

La equivalencia de grupos se refiere a que la toma de la muestra sea homogénea, esto

quiere referirse a que las personas y los grupos estén dotados de las mismas

características en cuanto a tamaño, distribución, forma, etc. de tal forma que esto no

afecte a la hora de comparar en busca de un común y determinar y medir correctamente

la variable dependiente. Es importante que la equivalencia se mantenga a todo lo largo

del experimento, de otra forma produciría un cambio estructural que complicaría y haría

poco efectivo y confiable el experimento.

148

Tipología de Diseños experimentales

Símbolos:

R: asignación al azar (personas elegidas aleatoriamente)

G: grupo de sujetos (G1, G2)

X: Tratamiento, o estímulo experimental

0: Medición a los sujetos de un grupo

-: Ausencia de estímulo

Pre experimentos

Son llamados de esta forma por ser muy simples y su grado de control es mínimo,

podría marcarse de esta forma:

G X 0

Esto se refiere a aplicarle un estímulo a un grupo de personas y posteriormente ver si

hay un cambio, pero claro esto no se puede considerar un experimento

G 01 X 02

Este es un diseño para conocer anteriormente el estado en el que se encuentra un grupo

y luego aplicar el estímulo, para finalmente ver si esto hace un cambio, pero los

elementos tomados en cuenta y los eventos pueden alterar y dejar muy poco claro lo que

se demuestra en un estudio tan simple.

Los pre experimentos no son útiles para el establecimiento de una relación entre una

variable independiente y una variable dependiente, son útiles para un primer

acercamiento y exploración.

Experimentos “Verdaderos”

Son aquellos que reúnen los requisitos, grupo de comparación y equivalencia de grupos;

generalmente llegan a abarcar más de una variable dependiente, a continuación algunos

Diseños “verdaderos”

RG1 X 01

RG2 -- 02

El anterior ejemplo es un diseño para corroborar que la dependiente mantiene el cambio,

se puede hacer de la siguiente forma:

RG1 X1 01

RG2 X2 02

149

RG3 X3 03

RG4 X4 04

RG5 X5 05

RGk Xk 0k

…………………..

RGk+1 -- 0k+1

De tal forma que se verifica que los resultados se mantengan; así se pueden formular

entonces varios planteamientos de investigación experimental que determinen conocer

la forma correcta de mantener un orden y comprobar.

Validez externa

Esto refiere a que tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones

no experimentales y a otros sujetos o poblaciones.

Las formas que pueden evitar que se distribuyan a otros campos podríamos

mencionarlos como los siguientes:

Efecto reactivo o de interacción de las pruebas, esto es cuando las mediciones

provocan un cambio que pueda hacer funcionar de diferente manera a el

tratamiento

Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento

experimental, esto es cuando un objeto es propenso en sí a el tratamiento y es

tratado, de tal forma que produce datos superiores o inferiores

Efectos reactivos de los tratamientos experimentales, las personas(o electrones)

se sienten observados y actúan de una manera diferente

Interferencia de tratamientos múltiples, cuando no son reversibles los

tratamientos sólo será comprobable bajo las mismas condiciones, si la

investigación se ha hecho de las mismas formas

Imposibilidad de replicar los tratamientos, cuando es demasiado complejo el

tratamiento no es posible copiarlo y aplicarlo, para evitar esto se pueden hacer

varios grupos y experimentar con todos ellos, buscando que sean del estereotipo

de las persona de quién se va a generalizar.

Contexto experimental

Se pueden dividir en dos grandes espacios, laboratorio y campo, los experimentos de

laboratorio son un campo donde la varianza de casi todas las variables independientes se

mantiene reducidas al mínimo, perfectamente bien controladas, de otra forma es lo que

se conoce como un experimento de campo, en las condiciones en que se dan

naturalmente; los experimentos de laboratorio son más riguroso y exactos, mientras que

los de campo tienen mayor validez externa, ambos son deseables

150

Alcance y enfoque.

Los experimentos, debido a que analizan las relaciones entre uno o varias variables

independientes y una o más variables dependientes, así como los efectos causales de las

primeras sobre las segundas son estudios explicativos, se enfocan en lo cuantitativo y el

paradigma deductivo, se basan en hipótesis preestablecidas, miden variables y sus

condicione deben asemejarse al diseño preconcebido, el investigador se centra en su

validez, el rigor y el control, así la estadística resulta fundamental para los objetivos de

conocimiento.

Cuasi experimentos

Los diseños cuasi experimentales difieren de los experimentales únicamente en el grado

de confiabilidad o seguridad; en estos diseños los sujetos no se eligen al azar a los

grupos ni se emparejan, sino que se forman antes del experimento y son grupos intactos.

Se realizan cuando no es posible asignar sujetos en forma aleatoria a los grupos que

recibirán tratamiento experimental y tienen tendencia a fallar.

Pasos de un experimento o cuasi experimento

1. Determinar el número de variables independientes y dependientes e incluirán,

deben respetar la hipótesis, alcanzar los objetivos y responder las preguntas de

experimentación.

2. Elegir los niveles de manipulación de variables independientes y traducirlos en

tratamientos experimentales, transformación de un concepto teórico en una

acción física.

3. Desarrollar el instrumento para medir la variable dependiente

4. Seleccionar una muestra

5. Reclutar sujetos de experimento de manera persuasiva

6. Seleccionar un diseño experimental apropiado para la hipótesis

7. Planear cómo se va a tratar a los objetos del experimento

8. En experimentos “Verdaderos” dividirlos al azar y analizar las propiedades

9. Aplicar pre pruebas, tratamientos y las pos pruebas.

Es conveniente tomar notas del desarrollo del experimento mientras este está

ocurriendo, esto ayuda a analizar las influencias extrañas del experimento

Elementos cualitativos experimentales

Los experimentos también pueden presentar formas de visión cualitativa, no solo

cuantitativa, en la cual dan un extra de información, el cual si bien no es una forma de

precisar información es un método flexible que permite adicionar información extra que

no se podría obtener de otra forma.

151

Diseños no experimentales

Se trata de la investigación que no altera en forma deliberada las variables, lo que se

hace es observar un fenómeno en su estado natural para después analizarlo. A diferencia

del experimental no se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya

existentes, las variables independientes ya han ocurrido y no es posible cambiarlas.

Tiene alcance iniciales y Finales descriptivos, relacionales y explicativos.

Se pueden dividir en dos tipos, Transeccionales y longitudinales

Transeccional

Recolectan los datos en un solo momento, en un tiempo único, su propósito es describir

variables y analizar sus incidencias e interrelación con el momento dado. Puede abarcar

uno o varios grupos y subgrupos, además se dividen en tres grupos, exploratorios,

descriptivos y correlaciónales/causales.

Exploratorios

El propósito es comenzar a conocer la sociedad y el medio, se trata de la exploración

inicial de un hecho y generalmente son bases de investigación experimental y no

experimental.

Descriptivos

Tienen como objeto indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o más

variables o ubicar y dar una visión de una comunidad, fenómeno u objeto, consiste en

ubicar a las personas, grupos variables en una variable o concepto y su descripción, nos

presentan un panorama en un determinado momento

Correlaciónales/causales

Describen las relaciones que tienen dos variables entre sí, ya sea que estén relacionadas

o tengan causa-efecto dentro de un tiempo específico, de esta forma se hacen relaciones

sin estudiar porqués de estas relaciones.

Pueden ser sumamente complejos y abarcar varias categorías, establecen consecuencias

causales y se vuelven explicativos.

Longitudinal

La intención de eta investigación es analizar los cambios a través del tiempo de

determinadas categorías, conceptos, sucesos, eventos, variables. Buscan la correlación

determinante de varios sucesos en distintos tiempo en distintos tiempos, se dividen en:

de tendencia, de evolución de grupo, y panel

De tendencia

152

Analizan cambios durante el tiempo en una población general, se centra completamente

en una población, pero en tiempos diferentes, como para dar la idea de cambio continuo.

De evolución de grupo

Su campo específico son grupos definidos con características similares o comunes, esto

se hace generalmente con personas por edades, lo cual permite darle seguimiento a los

grupos a través de los años

Panel

Son parecidos a los dos anteriores, solamente que se estudia al mismo grupo de

personas en diferentes tiempos y siempre las mismas personas, de tal forma que se

puede dar fácilmente una investigación mixta cuantitativa-cualitativa de los sujetos.

Plan de trabajo

El plan

Planeación

El plan de trabajo sigue los siguientes propósitos:

1. Determinar los objetivos de estudio

2. Identificar las partes principales y subordinadas del problema

3. Establecer el procedimiento adecuado para realizar el trabajo

4. Fijar el tiempo y orden que se desarrollarán las operaciones.

Redacción

1. Realiza la última valoración exhaustiva del problema

2. Presenta el problema de forma precisa

Aprobación

La aprobación del plan constituye un compromiso moral entre el investigador y la

institución que lo admite. Se obtiene la responsabilidad de terminar los trabajos en los

tiempos propuestos. A lo largo de la investigación el plan sirve como base para la

discusión entre el aprobador y el investigador, cualquier cambio debiese darse cuenta en

ambos lados y en el plan.

Requisitos

Claridad

La claridad de las palabras es necesaria para dar claridad a la expresión de estas ideas,

una falta de claridad puede representar ignorancia en el investigador. Una idea que no se

ha penado y contrapuesto puede ser corto en cuanto a claridad y pude contradecirse,

para evitar esto, se debe familiarizarse con las técnicas de redacción de informes y tesis.

153

Realismo

Debe estar basado en la mejor información disponible en el momento, ésta se obtiene

generalmente por exploración, contacto con especialistas y literatura relacionada con el

asunto. Para identificar y cuantificar la literatura se deben estudiar los catálogos, las

guías, los ensayos bibliográficos, las bibliografías, etc. Para ser realista debe excluir

acciones que no sean posibles o realmente difíciles de lograr, que no se ajusten a la

viabilidad.

Exhaustividad

El plan debe prever las posibles resoluciones del problema, implica el conocimiento

previo de toda la estructura de investigación. Debe incluir todas las implicaciones

relevantes de la resolución del problema, en relación con la aplicación de la misma o su

aprovechamiento para estudios posteriores.

Flexibilidad

Debe permitir el máximo de adaptabilidad como sea posible, aún ante circunstancias

imprevistas sin perjudicar el objetivo. Una recomendación es hacer hipótesis

alternativas ante el debilitamiento del concepto original que se buscaba en un principio,

es importante concentrarse en las condiciones en las que se tratarán los asuntos y los

posibles casos de retirada.

Solidez

Se cumple cuando una investigación presenta los punto necesarios, sin más ni menos de

lo que se requiere para poder hacer valida la hipótesis y cumplir con los objetivos de la

investigación.

Tiempo

Una de las características más importantes que requiere un investigador es la de la

paciencia, porque un principiante puede subestimar el tiempo que se requiere para cada

una de las planeaciones y demás partes del proyecto, como la redacción del trabajo. Se

tiende a posponer y prolongar los tiempos de planeación y redacción indefinidamente,

para evitarlo no se debe perder de vista el propósito de la investigación. Es imposible

generalizar, pero en algo se puede avanzar, en la investigación se tomará cerca de un

60% del tiempo en la investigación, recopilación de datos y asimilación de éstos, y un

40% la planeación y redacción del trabajo, entre ellos un gran tiempo en la selección del

tema.

Partes

Generalmente se divide en tres o cuatro partes: definición del problema, el esquema

para el acopio de la información, el calendario de actividades y en algunos casos los

anexos. Las partes tienden a traslaparse, pero ésta debe cumplir los objetivos de la

investigación, pero generalmente funcionan mejor por separado. Su exposición debe

154

mostrarse con las reglas que las personas de cierta institución piden, para poder

entenderse correctamente.

La definición del problema

Es el instrumento más adecuado para describir los objetivos, el contenido, el

procedimiento, y en general las características del estudio. Es conveniente dividirlo de

la siguiente forma:

1. Título y subtítulo

2. Origen

3. Importancia

4. Objetivos

5. Contenido

6. Hipótesis

7. Procedimiento

8. Limitaciones

9. Definiciones

10. Bibliografía

El esquema

Es un registro visual de lo que ha presentado la investigación a través de su información

en una versión sintética y gráfica. Su objeto es:

1. Identificar las parte principales y subordinadas de un problema

2. Superar los defectos de comunicación de resultados y la incidental omisión,

exceso o unidad, defectos de relación y proporción.

3. Facilitar ordenamiento de la información recolectada

4. Orienta la recopilación faltante

5. Facilita la clasificación y codificación de la información recolectada

6. Establece las secuencias a seguir en el escrito final

7. Suministra lo necesario para hacer la tabla de contenido o índice

Clases de esquema

Existen varios modos, el más común es el de acopio y redacción, se hace un primer

modelo que después se va cambiando según avanza la investigación hasta hacer un

esquema final que será útil para la redacción final. Existen los simples y complejos,

generalmente se trata de hacerlo lo más simple posible, pero puede llegar a ser

realmente complicado obteniendo primero letras mayúscula, luego minúsculas, luego

números arábigos, luego griegos y al final letras griegas, esto sería entonces un esquema

completamente complicado, lo más simple podría ser números y sus subdivisiones de

letras consecutivas.

El simple en comparación del complejo es:

155

1. Mucho más flexible

2. Es más claro

3. Es más manejable

4. Tiene mayor capacidad de expansión

Y un complejo en comparación de un simple:

1. Es más preciso

2. Es más completo

3. Facilita la redacción del escrito final

Tópicos, oraciones y párrafos

Se puede hacer un esquema que mencione las intenciones específicas en forma de tabla

de contenidos así se puede desarrollar de mejor forma el aprendizaje de lo que se intenta

decir, aparte de ser una herramienta de escritura del reporte final, pues centra de nueva

cuenta en los objetivos específicos de cada tema.

Las oraciones y los esquemas de preguntas llevan a cabo la investigación de forma muy

amena, pero en un sentido académico son difíciles de llevar debido a la necesidad de

leer en tono de pregunta y no directamente lo que se quiere saber.

Relación de esquemas

Las relaciones se llevan a cabo por las dos partes: la parte principal y las subordinadas,

las cuales además pueden tener otras subordinadas, para así hacer un complejo mucho

más centrado en el estudio específico, las partes que están ordenadas en un mismo

conjunto se ordenan según:

Tiempo

Área

Causa-efecto

Generalidad

Sencillez

Importancia

Claridad

Puede ordenarse de la forma que se desee y dando prioridad a cada aspecto y en lugar

de ordenar por simple a complejo se puede organizar de complejo a simple, por dar un

ejemplo

Modelos

Se propone que se haga conforme al modelo del plan francés civil, el cual es el

siguiente:

1. Establecimiento del proposito del informe

2. Presentación esquemática de los asuntos que cubrirá el informe

156

3. Desarrollo de los puntos del esquema de la segunda parte

4. Conclusiones con recomendaciones

El plan francés de presentación de ejercicios y exámenes:

1. Introducción

2. Dos o tres partes principales de discusión

3. Conclusión

Cada parte de la discusión debe presentar una idea clara y entendible diferente de las

demás, de cualquier forma la más interesante va al principio, se presta para dualidades

causa-efecto, facultades-deberes anatomía-fisiología. El plan debe etar estructurado para

evitar repeticiones innecesarias.

Se presenta el siguiente trabajo en base a lo experimental:

1. Presentación del campo general o tópicos del experimento

2. Hipótesis

3. Objetos del experimento

4. Aparatos

5. Procedimiento

6. Información recopilada

7. Generalización de resultantes

8. Relación de todo con la teoría general.

Cada esquema funciona mejor en cada sistema que se desee utilizar, los planes franceses

por ejemplo son buenos para investigaciones cortas, pero el diseño de experimento es

mejor para tesis mucho más largas.

Características

En base a lo necesitado para una investigación lo necesario para un esquema bueno es:

1. Sencillez

2. Claridad

3. Flexibilidad

4. Capacidad de expansión

5. Precisión

6. Exhaustividad

7. Orden

8. Uniformidad

9. Facilidad de manejo

El calendario

Sirve para presentar un plan de trabajo en determinado tiempo por acciones, una forma

imple de prepararlo es la siguiente:

157

1. Listar las operaciones en forma específica, de acuerdo con las fases del proyecto de

investigación.

2. Contar, como unidades, las semanas o los meses que se disponga para realizar el

trabajo

3. Asignar a cada operación las unidades de tiempo concediendo prioridad

3.1. En el orden cronológico, a las operaciones cuyos resultados condicionen o

determinen la realización de otras operaciones

3.2. En el número de unidades, a las operaciones más complejas, delicadas o

difíciles

4. Fijar las fecha iniciales y terminales mínimas y máximas, para la realización de las

operaciones, tomando en consideración:

4.1. El tiempo apropiado para realizar las operaciones de acuerdo, por ejemplo

4.1.1. El calendario y día hábiles de bibliotecas, archivos y centros de cómputo

4.1.2. Las temporadas de exceso de correspondencia, que pueden retardar la

recepción de cuestionarios

4.1.3. El momento más apropiado para la observación del terreno y la

celebración de entrevistas

4.2. Un margen razonable de seguridad para anticipaciones y retardos imprevistos.

Los anexos

Generalmente el plan va acompañado de un documento que a podemos designarlo aquí:

Copias de manuscritos, leyes, decretos, reglamentos y convenios de especial

interés para el estudio cuando su extensión es proporcional al del resto del

proyecto

Mapas de regiones y planos de ciudades para la identificación de unidades de

observación y selección de muestras

Directorios y cuestionarios para la realización de encuestas

Cuadros para el registro de información.

Diagramas de Gantt para representar operaciones y tiempos de ejecución.

158 CONCLUSIONES

Hicimos referencia al conjunto de procedimientos racionales utilizados para alcanzar

una gama de objetivos que rigen en una investigación científica, una exposición

doctrinal o tareas que requieran habilidades, conocimientos o cuidados específicos.

Alternativamente puede definirse la metodología como el estudio o elección de un

método pertinente para un determinado objetivo.

No debe llamarse metodología a cualquier procedimiento, ya que es un concepto que en

la gran mayoría de los casos resulta demasiado amplio, siendo preferible usar el

vocablo método.

Términos filosóficos

La metodología es una de las etapas específicas de un trabajo o proyecto que parte de

una posición teórica y conlleva a una selección de técnicas concretas (o métodos) acerca

del procedimiento para realizar las tareas vinculadas con la investigación, el trabajo o el

proyecto.

Al describir una metodología adecuada, la postura filosófica se orienta según términos

como los siguientes:

Racionalismo, en oposición al empirismo, acentúa la función de la razón en la

investigación

Pragmática, que es la manera en que los elementos del proyecto influyen en el

significado.

Constructivismo o constructivismo epistemológico, en el que el conocimiento se

desarrolla a partir de presunciones (hipótesis de partida) del investigador.

Criticismo, también de orden epistemológico, que pone límites al conocimiento

mediante el estudio cuidadoso de posibilidades.

Escepticismo, duda o incredulidad acerca de la verdad o de la eficacia de lo

generalmente admitido como válido.

Positivismo, derivado de la epistemología, afirma que el único conocimiento

auténtico es el saber científico.

Hermenéutica, que interpreta el conocimiento.

Metodología de la investigación científica

Investigación científica.

La metodología depende de los postulados que el investigador considere válidos —de lo

que considere objetivo de la ciencia y del conocimiento científico—, porque será

mediante la acción metodológica como recabe, ordene y analice la realidad estudiada.

No existe una metodología perfecta, por lo que muchas veces concurren mezcladas en

relación simbiótica. La validez otorgada al uso de uno u otro método vendrá dada por

el paradigma científico en el que se sitúe.

La heurística como metodología científica

Heurística.

159

Como metodología científica, la heurística es aplicable a cualquier ciencia e incluye la

elaboración de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que

faciliten la búsqueda de vías de solución a problemas; o sea, para resolver tareas de

cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algorítmico de solución.

Según Horst Müler: Los procedimientos heurísticos son formas de trabajo y de

pensamiento que apoyan la realización consciente de actividades mentales exigentes.

Los procedimientos heurísticos como método científico pueden dividirse en principios,

reglas y estrategias.

Principios heurísticos: constituyen sugerencias para encontrar —directamente— la

idea de solución; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los medios y la vía de

solución. Dentro de estos principios se destacan la analogía y la reducción

(modelización).

Reglas heurísticas: actúan como impulsos generales dentro del proceso de

búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los

problemas. Las reglas heurísticas que más se emplean son:

Separar lo dado de lo buscado.

Confeccionar figuras de análisis: esquemas, tablas, mapas, etc.

Representar magnitudes dadas y buscadas con variables.

Determinar si se tienen fórmulas adecuadas.

Utilizar números —estructuras más simples— en lugar de datos.

Reformular el problema.

Estrategias heurísticas: se comportan como recursos organizativos del proceso de

resolución, que contribuyen especialmente a determinar la vía de solución del

problema abordado. Existen dos estrategias:

El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que

han de conducir a la solución del problema : hipótesis.

El trabajo hacia atrás: se examina primeramente lo que se busca y,

apoyándose en los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados

intermedios de lo que se puede deducir lo buscado, hasta llegar a los dados.

.

Metodología de ciencias sociales

La metodología en las ciencias sociales

(como la sociología, antropología, economía y psicología) es el tipo específico de

metodología que debe usarse en ciencias sociales con el objetivo de obtener

explicaciones veraces de los hechos sociales, usando la observación y la

experimentación común a todas las ciencias, las encuestas y la documentación (trabajo

en biblioteca u otro centro de documentación).

160 ANEXO MAPA

CONCEPTUALES

161 BIBLIOGRAFIA

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