A, LÓPEZ, METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Licenciatura en Educación

Metodología de la Investigación Ana Miriam López Schwerter

Dirección de Programas Especiales y Asistencia Técnica

© METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ANA MIRIAM LÓPEZ SCHWERTER UNIVERSIDAD DE PLAYA ANCHA DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN DIRECCIÓN DE PROGRAMAS ESPECIALES Y ASISTENCIA TÉCNICA Revisión del Diseño Instruccional

Unidad de Planificación Curricular Dirección de Programas Especiales

Diseño Gráfico

Unidad de Diseño Gráfico Dirección de Programas Especiales ISBN 956-7017-81-6 Registro de Propiedad Intelectual 107.099 Derechos exclusivos reservados para todos los países.

Ninguna parte de este libro puede ser reproducida, transmitida o almacenada, sea por procedimientos mecánicos, ópticos o químicos, incluidas las fotocopias, sin permiso del editor, excepto citas en revistas, diarios o libros, siempre que se mencione la procedencia de las mismas. Texto compuesto con Tipografía HELVETICA Se terminó de imprimir la PRIMERA EDICIÓN en la Universidad de Playa Ancha, Avenida Playa Ancha 850, Valparaíso, Chile, en el mes de enero de 1999. 1ª reimpresión: julio de 2000. 2ª reimpresión: junio de 2001. 3ª reimpresión: noviembre de 2001. 4ª reimpresión: junio de 2002. 5ª reimpresión: diciembre de 2003. 6ª reimpresión: junio de 2004. 7ª reimpresión: diciembre de 2004. 8ª reimpresión: julio de 2005. IMPRESO EN CHILE / PRINTED IN CHILE

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Metodología de la Investigación

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Ana Miriam López Schwerter

Universidad de Playa Ancha de Ciencias de la Educación Valparaíso - Chile

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ÍNDICE GENERAL PRESENTACIÓN ............................................................................................................... 5

ORIENTACIONES PARA EL APRENDIZAJE .................................................................... 7

INVITACIÓN ....................................................................................................................... 8

OBJETIVOS GENERALES ................................................................................................ 9

DIAGRAMA DE ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS .................................................... 10

UNIDAD DE APRENDIZAJE 1 «Bases de la Investigación» ............................................................................................ 11

UNIDAD DE APRENDIZAJE 2 «Metodología Cuantitativa» ............................................................................................. 95

UNIDAD DE APRENDIZAJE 3 «Metodología Cualitativa» .............................................................................................. 193

BIBLIOGRAFÍA REFERENCIAL .................................................................................... 267

ANEXO ........................................................................................................................... 270

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PRESENTACIÓN A muchos profesores, gran parte de la investigación educativa les parece que no tiene razón de ser. Apenas participan en la iniciación y conducción de la investigación. Los problemas seleccionados para el estudio no son sus problemas. Se los define con muy escasa atención a las complicaciones cotidianas de la tarea del profesor y se los expone en una jerga incomprensible en medio del misterio metodológico. Lo mismo que cualquier actividad, la realización de una investigación requiere una actitud mental y psicológica adecuada. La investigación es una indagación, una búsqueda de nuevo conocimiento y de nueva comprensión. Por tanto, se ha de ser curioso, se ha de desear saber algo nuevo, se ha de tener algo de espíritu de aventura. Esto implica un reconocimiento de que el conocimiento que se posee es imperfecto e incompleto. El conocimiento pedagógico es, como dice Woods (1995), en primer lugar, el conocimiento que tienen los profesores, no los investigadores en educación. Si se pretende lanzar la investigación a este terreno, son los profesores -no los investigadores- quienes deberían especificar los problemas, y sería necesaria una cierta internalización del método de investigación por parte de los profesores, o de conocimiento pedagógico por parte de los investigadores. En segundo lugar, es el conocimiento lo que al mismo tiempo informa y constituye la acción práctica de enseñar. La situación ideal es en principio amalgamar en una misma persona ambas funciones: la producción de conocimiento y la demostración de su aplicabilidad a la práctica educativa. El trabajo en temas pedagógicos y sociales exigen experiencia en el estudio de los hechos pedagógicos, y es el profesor en su práctica cotidiana el más capacitado para realizarla. Es por esta razón que este texto ha sido diseñado para que Ud. pueda realizar con éxito, si se lo propone, su memoria de título, y más adelante, realizar trabajos para presentarlos en revistas y/o congresos.

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Cualquier investigación, trabajo o memoria, consta de cuatro partes esenciales: problema, marco teórico, marco operativo, conclusiones y sugerencias. Habitualmente los libros de metodología de la investigación educacional suelen presentar con preferencia una perspectiva de aproximación a la realidad social, olvidando o dejando en un segundo plano las restantes perspectivas. El presente libro por el contrario, aspira a ofrecer una visión de conjunto de las diferentes perspectivas de investigación social más utilizadas de un lado y de otro, con el propósito de que el futuro educador encuentre en él una aproximación lo suficientemente rigurosa y precisa a los procedimientos más utilizados de investigación de la realidad social. No se pretende ofrecer una lista exhaustiva de todos los métodos y técnicas de investigación educacional. Sí, como se ha dicho anteriormente, presentar una visión articulada y equilibrada de las perspectivas de investigación más utilizadas en la actualidad en Educación. Este módulo de Metodología de la Investigación es un libro escrito con el propósito de guiar paso a paso a los futuros educadores sobre cómo realizar una investigación. Es un texto completo que trata tanto el enfoque experimental como el no experimental, el cuantitativo y el cualitativo. Abarca desde la concepción de la idea de investigación, el desarrollo del marco teórico, la formulación de hipótesis, la elección del diseño de investigación, algunas técnicas de muestreo, la elaboración de instrumentos de recolección de datos y el análisis correspondiente. Incluye en un anexo ejemplos de informes de investigación en Educación.


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ORIENTACIONES PARA EL APRENDIZAJE Este texto se encuentra dividido en tres unidades. Para cada una de ellas, se han definido los objetivos específicos, contenidos, diagrama de contenidos, desarrollo temático, glosario, y autoevaluación con su correspondiente solución. A medida que vaya avanzando en su estudio, le sugiero realizar sus propios resúmenes. Tenga a mano un cuaderno o block para hacer los ejercicios sugeridos. En el texto Ud. encontrará diversos iconos. Estas figuras tienen por objetivo, atraer su atención o recordarle algo. El símbolo del director, indica la exposición académica del tema. Este símbolo le sugiere que ponga mucha atención a lo que está leyendo. La parte importante de ese tema aparece destacado con el símbolo de un diploma. Al término de cada sección, Ud. se encontrará con un resumen. Los resúmenes aparecerán con el título ennegrecido, aun cuando éstos sean resúmenes parciales. Ellos aparecen graficados con el símbolo del reciclaje, lo que le sugiere a Ud. retroalimentar su información para incorporar la recién obtenida. Todos los ejemplos son relativos a Educación. Estas aplicaciones aparecen frente a este símbolo con el propósito que le sea fácil encontrarlos. Como Ud. sabe, no se aprende leyendo sino que HACIENDO. Por consiguiente, se encontrará con actividades sugeridas. Frente a ellas aparece el icono que representa a un profesor haciendo preguntas. O bien, aparecerá un timón para indicarle que ese ejercicio le guiará en sus aprendizajes futuros. El texto contiene, además, una autoevaluación con sus correspondientes claves. Realícelas. Sólo así verá si ya sabe ese contenido. En caso contrario, vuelva a estudiar la parte no comprendida.

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INVITACIÓN La invitación a estudiar este nuevo tema, es justamente para acercarnos mejor a la realidad educativa. Todo educador debe poseer conocimientos y habilidades para indagar inteligentemente cómo es y cómo funciona el medio educacional que le rodea. Sólo conociendo los procedimientos propios del método científico, podrá Ud. desembarazarse de un espíritu crédulo o apático que le predispone a escuchar y seguir a personas consideradas como expertas. Ahora que ya ha leído las indicaciones anteriores sobre como proceder en su estudio, lo invito cordialmente a destinar esfuerzo y el tiempo suficiente para leer comprensivamente el contenido de este texto, y así, participar en esta aventura de aprender algo nuevo. Deseo que el entusiasmo con el que se ha inscrito para obtener el Grado de Licenciado (a) en Educación se incremente al estudiar este módulo ya que de la aplicación de los conocimientos que en Investigación Educacional adquiera, dependerá en gran parte su crecimiento profesional y el de la Educación en general. Este es el primer paso de un largo camino.

LA AUTORA

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OBJETIVOS GENERALES -

Comprender los distintos paradigmas de investigación y los procesos metodológicos que de ellos se derivan.

-

Valorar la proyección y la importancia de la tarea investigativa en el campo de la educación en general y del aula en particular.

-

Aplicar los conocimientos adquiridos en la detección y la resolución de problemáticas educativas desde orientaciones metodológicas tratadas en el curso.

-

Comprender que la investigación constituye un proceso sujeto a normas y criterios destinados a dar seguridad en los resultados que de ella se derivan.

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DIAGRAMA DE ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS

Análisis e interpretación de la información

Paradigmas 6

Problema de investigación 5

Elementos del método científico 4

El método científico 3

Ciencia: concepto, definición y clasificación 2

Conocimientos 1

BASES DE LA INVESTIGACIÓN A

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Presentación de la información y análisis de datos 11

Métodos e instrumentos de recolección de información 10

Muestreo 9

Investigación experimental 8

Investigación no experimental 7

METODOLOGÍA CUANTITATIVA B

Investigación etnográfica 16

Estudio de casos 15

Investigación-acción 14

Investigación participativa 13

Diferencias entre investigación cuantitativa y cualitativa 12

METODOLOGÍA CUALITATIVA C


Este diagrama tiene por finalidad mostrar la organización de los contenidos del módulo. Las letras indican los nombres de las unidades de aprendizaje y los números señalan la secuencia de los contenidos.

Unidad de aprendizaje 1:

«Bases de la Investigación»

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ÍNDICE ESPECÍFICO Unidad de aprendizaje 1: «Bases de la investigación»

Objetivos específicos ............................................................................... 13 Contenidos ............................................................................................... 13 Diagrama de Contenidos ......................................................................... 14 Desarrollo Temático 1.

Conocimientos ........................................................................ 15

2.

Ciencia: concepto, definición y clasificación ........................... 26

3.

El método científico ................................................................. 31

4.

Elementos del método científico ............................................. 40

5.

Problema de investigación ...................................................... 71

6.

Paradigmas ............................................................................. 83

Resumen .................................................................................................. 88 Glosario .................................................................................................... 89 Autoevaluación ......................................................................................... 90

UNIDAD DE APRENDIZAJE 1: «Bases de la Investigación»

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OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1.

Diferenciar conocimiento vulgar y conocimiento científico.

2.

Reconocer el problema y señalar los requisitos para su estudio.

3.

Establecer las diferencias entre positivismo y naturalismo.

4.

Establecer las características de las etapas o pasos del método científico.

5.

Reconocer el método científico como proceso destinado a describir, controlar, explicar y predecir fenómenos o hechos.

6.

Señalar las características principales de los conceptos fácticos.

7.

Clasificar las variables según su rol, expresión y valor.

8.

Formular hipótesis verificables en la realidad.

9.

Formular problemas de investigación referidos a situaciones que se dan en su aula, en su escuela o en su comunidad de la cual ésta forma parte.

CONTENIDOS •

Conocimientos

•

Ciencia

•

Método científico

•

El problema

•

Paradigmas

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DIAGRAMA DE CONTENIDOS Relevancia o valor de la investigación 19

Condiciones personales para resolver un problema 18

Teoría 13

Conocimiento científico 3

Conocimiento de divulgación 2

Conocimiento popular 1

CONOCIMIENTOS

A

Clasificación de las ciencias 6

Definición de ciencia 5

Concepto 4

CIENCIA: CONCEPTO, DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN B

Técnica

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9

Etapas del métodocientífico

Relación entre concepto y variable 11

8

Concepto y definición 7

Los conceptos 10

EL MÉTODO CIENTÍFICO C

Hipótesis

ELEMENTOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO D

¿Qué es el análisis del problema? 17

¿Qué es el planteamiento de un problema? 16

¿De dónde surgen los problemas? 15

¿Qué es un problema? 14

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN E

PARADIGMAS

F


Este diagrama tiene por finalidad mostrar la organización de los contenidos de la Unidad de Aprendizaje 1.


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DESARROLLO TEMÁTICO • • • • • •

1.

Conocimientos Ciencia: concepto, definición y clasificación El método científico Elementos del método científico Problema de investigación Paradigmas

Conocimientos

Por el sólo hecho de vivir, el hombre entra en relación con la realidad, es más, el hombre está inserto en la trama de la realidad. Pero ¿qué es la realidad?...La realidad es simplemente lo dado, lo que existe. A lo largo de la historia de la humanidad el hombre se ha preocupado por conocer la realidad social en la que vive. Mientras los animales inferiores sólo están en el mundo, el hombre trata de entenderlo y en base a su inteligencia, intenta enseñorearse de él para hacerlo más confortable. Al respecto, Bunge (1985:7) dice: «El mundo le es dado al hombre; su gloria no es soportar o despreciar este mundo, sino enriquecerlo, construyendo otros universos. Amansa y remoldea la naturaleza sometiéndola a sus propias necesidades; construye la sociedad y es a su vez construido por ella; trata luego de remoldear este ambiente para adaptarlo a sus propias necesidades animales y espirituales, así como a sus sueños: crea así el mundo de los artefactos y el mundo de la cultura». Como la realidad no es constantemente igual a sí misma sino esencialmente dinámica, las relaciones entre los hombres y las de estos con la naturaleza se dan en un proceso dinámico. El ser humano inserto en el tejido socio-natural es un ser en transformación con una naturaleza cambiante y una sociedad también en proceso de cambio. Todo el problema de

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la metodología de la investigación consistirá entonces, en resolver problemas productos de estos cambios. Las relaciones existentes entre los hombres se dan en un contexto determinado, que establecen y condicionan una determinada manera de ver la realidad. Como afirma Ander-Egg (1995:25). «La posición del individuo en la sociedad determina una cierta manera de «ver» la realidad y la formulación de sus ideas lleva un sello, más o menos modificado, de su personalidad. Vemos la realidad desde categorías, significaciones, creencias, etc., que pueden ser muy elementales, simples prejuicios, o muy sofisticadas, formulaciones científicas, pero que siempre condicionan la «lectura» y el modo de abordar la realidad. En efecto, nuestra lectura de la realidad sufre siempre una selección condicionada por la ideología que tenemos y el enfoque científico desde el que interrogamos la realidad». Para realizar el análisis de esta realidad, se precisa del conocimiento y del uso de una metodología. Ahora podemos preguntarnos ¿qué es el análisis de la realidad? Pérez Serrano (1994:15) nos dice: «el análisis de la realidad consiste en acercarse a ella, develarla y conocerla, con el fin de mejorarla, pues la realidad es algo que nos viene dado, lo que existe, el ámbito en el que se desarrolla la vida del hombre y todo aquello con lo que se relaciona. Implica el saber dónde se está, a dónde se quiere ir y cómo hacerlo». Ander-Egg agrega: «la realidad es la base y el punto de partida de las ideas; el conocimiento es producto de condiciones históricas; el objeto influye sobre el sujeto, éste asimila y se modifica con esta influencia pero a su vez también actúa sobre el objeto». La investigación de la realidad, como nos dice Pérez Serrano, es una actividad sistemática y planificada, cuyo propósito consiste en proporcionar información para la toma de decisiones con vista a transformar la realidad, facilitando los medios para llevarla a cabo. Todo esto equivale a decir, desde otro punto de vista, que la investigación educacional se propone producir la información necesaria para introducir cambios en la educación. Si bien es cierto que esta información debería tener la forma de conocimientos nuevos para que fuera realmente útil, tendría que ser válida desde el punto de vista científico y consistir en explicaciones más que en simples descripciones.


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La investigación en general y también la educacional es un proceso o conjunto de actuaciones sucesivas orientadas a conceptualizar la realidad, en nuestro caso, la realidad educativa. Con ello, lo que la investigación educacional pretende, es adquirir conocimientos nuevos, ideas, sobre esta realidad social, que sean expresiones lo más exacta posible de ella y contribuyan a engrosar el acervo teórico de las ciencias de la educación. El proceso de investigación empieza con ideas y termina con ideas. A la realidad educacional, a los hechos, hay que ir con ideas, los hechos de por sí, no dicen nada. Igualmente, no se puede uno quedar en los hechos, estos solos y aislados, no tienen significación científica. Nadie hace investigación si no está iniciado en los métodos de investigación. ¿Por qué un Profesor de Educación debe conocer y tener un cierto entrenamiento en métodos y técnicas de investigación? Porque los educadores cualquiera sea la disciplina que enseñen, no pueden permanecer ajenos a los adelantos científicos y tecnológicos. Y conocer «algo» sobre la ciencia y la tecnología supone conocer «algo» sobre el método con el que se adquieren esos saberes y esas capacidades de actuación. Al respecto, Bunge afirma que «por medio de la investigación científica, el hombre ha alcanzado una reconstrucción conceptual del mundo que es cada vez más amplia, profunda , exacta». Y en párrafos siguientes leemos: «La ciencia es un estilo de pensamiento y de acción: precisamente el más reciente, el más universal y el más provechoso de todos los estilos». La ciencia como actividad, como investigación, pertenece a la vida social ya que se la aplica al mejoramiento de nuestro medio natural y artificial. El conocimiento no es algo existente en sí mismo ni puede desarrollarse prescindiendo de las condiciones materiales de existencia. La producción del conocimiento está históricamente condicionada: ninguna producción cultural nace y se desarrolla con prescindencia de su contexto el que constituye la fuente donde se engendra y se desarrolla el pensamiento. AnderEgg dice: «un pensamiento desvinculado de lo real funciona en el vacío de la especulación desencarnada y abstracta».

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El conocimiento no es ni una simple y exclusiva elucubración intelectual, ni un mero reflejo de experiencias. Además, el conocer no es neutro en su intencionalidad, siempre se conoce para algo. ¿Para qué se conoce? En nuestro caso, como ya se dijo, para mejorar la realidad de la educación. Para poder diferenciar con facilidad estos tres tipos de conocimientos, necesitamos en primer lugar conocer qué se entiende por información de primera mano, de segunda mano, de tercera mano, etc. ¿Por qué son importantes estos niveles de información? Es importante, porque a medida que la información pasa de una persona a otra, la información cambia. La información cambia, debido a que la primera persona procesa la información que recibe de acuerdo con sus peculiares características de conocimiento, de formación, de expectativas etc. Y en la medida que la información pasa de una persona a otra, debido a este procesamiento, va perdiendo su esencia de veracidad, tornándose menos confiable y menos veraz. Definiremos información de primera mano, o datos primarios a aquellos datos que han sido recogidos, formulados y organizados por el investigador y/o por su equipo. Por ejemplo: cuando Ud. como profesor o profesora, llena fichas informativas de sus alumnos, con datos tales como antecedentes familiares (edad y trabajo que realizan los padres, domicilio, con quién vive el niño,) antecedentes escolares (cursos o años repetidos, rendimiento escolar de años anteriores) antecedentes biológicos (edad, peso, estatura), antecedentes de salud (enfermedades, accidentes físicos etc.), está generando información de primera mano o datos primarios. Información de segunda mano o datos secundarios o datos de segunda mano, son aquellos datos que el investigador ha recogido de otros investigadores. Un ejemplo típico de información secundaria, la constituyen los datos estadísticos de un establecimiento que es originada de los antecedentes estadísticos que presentan los docentes a los consejos de profesores. Lo mismo ocurre con los datos obtenidos de los censos.


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Siguiendo este proceso, definiremos información de tercera mano o datos de tercera mano o datos terciarios, como los datos de un autor que ha recogido su información de otro escritor que sólo divulga el trabajo de un investigador. Pongamos un ejemplo: El naturalista inglés Charles Darwin estructuró una teoría llamada «evolución de las especies» en la que describe que desde hace milenios, los seres vivos han ido transformándose lentamente para adaptarse mejor a las condiciones de vida. Los libros o artículos en que Darwin expone su teoría, son los datos de primera mano. Un escritor lee los libros y apuntes de Darwin y publica un artículo sobre la selección natural, explicando que los seres más débiles e inadaptados desaparecen para dejar paso a los más fuertes, que evolucionan constantemente. Tenemos aquí, información de segunda mano. Un estudiante lee el artículo de este segundo escritor y a su vez escribe en una revista un artículo sobre la selección natural. Tenemos aquí, información de tercera mano. Alguien tiene que dar una conferencia y encuentra en la revista el artículo del estudiante y tomando las ideas contenidas en él, las comunica a su auditorio. (Información de cuarta mano). Finalmente, un miembro del auditorio conversa con sus familiares respecto de lo que oyó en la conferencia. Tenemos aquí una cadena cuya conclusión es la conversación de la familia que recibe una información de quinta mano respecto a una teoría científica. La probable distorsión de la información mediante una cadena, Ud. la puede comprobar con un juego llamado «el teléfono». En este juego, una persona le cuenta algo al oído a su vecino y éste se la transmite al que está a su lado. Esta tercera persona se la cuenta a otro y así sucesivamente. El último que recibe la información, la dice en voz alta y... Ud. ya sabe lo que sucede.

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Ejercicio: ¿Le parece conocida esta cadena? Como ejercicio, piense ¿cuánta información de primera mano, de segunda mano, de tercera mano, etc. ha recibido esta semana? Escriba algunos ejemplos.

1.1 Conocimiento popular Llamaremos conocimiento común, ordinario, vulgar (estas palabras no están dichas en sentido peyorativo), sentido común o saber de la vida cotidiana, a toda información recibida o transmitida sin una crítica expresa de las fuentes de la cual está tomada o de las razones que le dan validez. Son una serie de proposiciones informativas, que en algunos casos pueden estar acompañadas de un intento de explicación, sin que esta explicación a su vez, esté comprobada. El conocimiento común se adquiere en la experiencia cotidiana. AnderEgg escribe «Se trata de conocimientos inconexos entre sí, a veces superficiales, constituidos por una yuxtaposición de casos y hechos. Es el modo común, corriente y espontáneo de conocer que se adquiere en el trato directo con los hombres y con las cosas, es ese saber que llena nuestra vida diaria y que se posee sin haberlo buscado o estudiado, sin aplicar un método y sin haber reflexionado sobre algo». Y agrega que, su contenido es la suma de todos nuestros conocimientos sobre la realidad que utilizamos de un modo efectivo en la vida cotidiana y del modo más heterogéneo, como guía para las acciones, como tema de conversación, etc. Cada persona tiene un «determinado mínimo de saber cotidiano», y que ese mínimo es la «suma de los conocimientos que todo sujeto debe interiorizar para poder existir y moverse en su ambiente». Según las épocas y los estratos sociales, cambia el contenido y la extensión del saber cotidiano. Como fuentes de conocimiento común tenemos la información periodística, televisiva o radiofónica, la conversación diaria, incluso una conversación casualmente escuchada, la lectura de revistas populares, etc. En consecuencia, el lenguaje de estos conocimientos, es un lenguaje sencillo, al alcance de todas las personas. El conocimiento común se caracteriza por ser superficial, no sistemático y acrítico.


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Cuando decimos que es superficial, no lo decimos en el sentido de frívolo, insustancial o ligero, sino porque se conforma con lo aparente, con lo que comprueba en el simple pasar junto a las cosas. Se expresa en frases del lenguaje común, tales como «porque me lo dijeron», «porque lo vi», «porque lo leí», «porque todo el mundo lo dice». Para este tipo de conocimientos, el criterio de evidencia inmediata es suficiente. De este modo, el conocimiento común no puede conseguir más que una objetividad limitada porque está estrechamente vinculado a la percepción y a la acción, y cuando va más allá de la percepción o de la acción lo hace a menudo en la forma del mito. Bunge dice: «Sólo la ciencia inventa teorías». Otra característica que se le atribuye al saber de la vida cotidiana, es el de ser no sistemático, tanto en la forma de adquirirlos y vincularlos como en el modo de establecer cánones de validación. Ander-Egg agrega «se limita a percibir lo inmediato a través de experiencias, vivencias, estados de ánimo y emociones de la vida diaria, permaneciendo a nivel de certeza sensorial. El mismo sujeto organiza las experiencias y conocimientos de un modo no sistemático». La tercera característica que nombramos es la de ser acrítico. Decimos que es a-crítico, porque se apoya sólo en la evidencia inmediata. AnderEgg comenta: «sólo percibe la epidermis de la realidad». Los conocimientos del saber vulgar pueden ser verdaderos o no, ya que como se dijo, es un conocimiento que está a nivel de certeza sensorial, o sea, un conocimiento que puede decir «acerca de lo que pasa, pero no por qué pasa lo que pasa». Hoy día, el conocimiento vulgar está «penetrado» por el saber científico. Heller, citado por Ander-Egg acota que, debido a la difusión que hacen los medios de comunicación de masas «el saber cotidiano acoge (o puede suceder que acoja), ciertas adquisiciones científicas, pero no el saber científico como tal. Cuando un conocimiento científico cala en el pensamiento cotidiano lo asimila englobándolo en su propia estructura».., estos saberes científicos están implicados «en el pragmatismo del pensamiento cotidiano», hay informaciones y conocimientos científicos que forman parte de la cultura». La investigación científica parte con la percepción de que el acervo de conocimientos disponibles es insuficiente para manejar determinados problemas. Decimos que la Investigación se ocupa de problemas, pero no le es posible formular una pregunta fuera de algún cuerpo de conocimientos.

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Bunge (1983:19) dice: «sólo quienes ven pueden darse cuenta de que falta algo». El citado epistemólogo agrega que, parte del conocimiento previo de que nace toda investigación es conocimiento ordinario, o sea, conocimiento no especializado, y parte de él es conocimiento científico, es decir, 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 del acervo del conocimiento ordinario. Así se enriquece este último con los resultados de la ciencia: parte del conocimiento común de hoy día es resultado de la investigación científica de ayer. Se afirma que la ciencia crece a partir del conocimiento común. De hecho la investigación científica empieza en el lugar mismo en que la experiencia y el conocimiento ordinario dejan de resolver problemas o hasta de plantearlos. Los enunciados científicos, al igual que los de la experiencia común, son opiniones, pero opiniones fundadas y contrastables. Por el sólo hecho de vivir se tienen conocimientos comunes, y se tiene conocimientos científicos cuando se los adquiere ajustado a ciertos procedimientos. Como vemos, los conocimientos vulgar y científico están en polos opuestos, y como decíamos en párrafos anteriores, parte del conocimiento común de hoy, fue conocimiento científico ayer. Ud. se preguntará: ¿Cómo se produce este acercamiento? La respuesta es simple: los medios de comunicación de masas lo hacen posible.

1.2 Conocimiento de divulgación Llamaremos conocimiento de divulgación a todas aquellas informaciones recibidas o transmitidas que se caracterizan particularmente por tres cualidades: -

una crítica razonada de las afirmaciones expuestas, una exposición somera de las fuentes de la información transmitida y, que esta información esté constituida por datos de segunda mano, o sea, recogidos directamente de las obras de investigadores.


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A veces se acepta que los datos sean de tercera o cuarta mano. Se dice entonces que se trata de conocimientos de media divulgación o de baja divulgación, respectivamente. Las fuentes del conocimiento de divulgación dependerán del nivel de divulgación que pretendemos dar al escrito o a la exposición oral y del destinatario a quienes está dedicada. Brevemente, diremos que está destinada a lectores especializados, o bien, a lectores de capacidades y actividades intelectuales desarrolladas. La producción científica de primera mano es hoy día tan abundante, que no alcanza la vida de un hombre para seguir los progresos de una sola especialización. Por eso debemos recurrir a «traductores de información». Citaremos revistas de conocimientos de divulgación que están a nuestro alcance. Algunas de ellas son: Creces, Conozca más, Año cero, Conocer, Muy interesante, National Geographic, etc. Como ejercicio, verifique Ud. en los artículos de esas revistas, las tres cualidades citadas al comienzo.

1.3 Conocimiento científico Decíamos antes que la ciencia crece a partir del conocimiento común y que la investigación científica empieza en el lugar mismo en que la experiencia y el conocimiento ordinario dejan de resolver problemas o hasta de plantearlos. En su vida cotidiana el hombre se enfrenta a una serie de problemas que no puede resolver con los conocimientos corrientes, ni por el sentido común. En un sentido estricto se entiende que el conocimiento científico es únicamente aquel ocupado de la obtención y publicación de conocimientos desconocidos hasta el momento y cuya finalidad es la explicación y/o predicción de la conducta de ciertos fenómenos. En un sentido menos estricto, podemos decir que el conocimiento científico es la obtención y publicación acumulativa de nuevas informaciones

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con la finalidad de explicar y predecir la conducta de fenómenos, basados en una severa crítica del procedimiento seguido para obtenerlos y de las fuentes utilizadas durante ese procedimiento. Decimos que el conocimiento científico tiene carácter acumulativo, debido a que todo trabajo científico sirve de base para nuevos conocimientos y para la generalización de ellos y para el progreso de las ciencias. Entenderemos por generalización la cualidad que tiene una proposición de ser verificada o verificable en una clase de fenómenos. El conocimiento científico se caracteriza por ser: general, abstracto, racional, perfectible y objetivo.

Se dice que el conocimiento científico es general, porque se ocupa de hechos o fenómenos que presentan una regularidad entre ellos. El conocimiento científico es abstracto, es decir, es absolutamente conceptual; puede referirse a hechos concretos, pero su enunciación separa o distingue intelectualmente lo que es esencial de lo que no lo es. El conocimiento científico es racional, dicho en otros términos, es consistente, coherente y se ha construido sobre la base de los más rigurosos raciocinios. Es consistente, porque se refiere a «algo», no existe conocimiento científico sobre nada. Es coherente, o sea, no tiene contradicción interna entre sus enunciados. Que el conocimiento científico sea perfectible significa que está sujeto a revisiones y progresos permanentes, o sea, se va construyendo a través de aproximaciones sucesivas. Decimos, finalmente, que el conocimiento científico es objetivo. Esto significa que el conocimiento científico intenta distinguir lo que son los hechos y sus relaciones, de los puntos de vista particulares, de las emociones, de los sentimientos, de los dogmas y de las creencias de quienes investigan. Si bien en la construcción del conocimiento científico hay puntos de partida y numerosas instancias entremezcladas con aspectos valóricos, lo que se pretende es llegar a separar analíticamente lo que es axiológico de lo que realmente ocurre o se produce cuando se dan tales o cuales circunstancias.


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El conocimiento científico no es un simple afinamiento del conocimientos ordinario, ni menos su prolongación. El conocimiento científico es un conocimiento de naturaleza especial; trata fundamentalmente aunque no exclusivamente, de acontecimientos que son inobservables e insospechados por el común de las personas. Sin embargo, el sentido común también aspira a ser racional y objetivo. Pero como el conocimiento común, es reticente ante lo inobservable, ha tenido a veces un efecto paralizador de la imaginación científica. El conocer científico, a diferencia del conocimiento vulgar de la vida cotidiana, compuesto como decíamos de saberes yuxtapuestos, pretende relacionar de manera sistemática todos los conocimientos adquiridos acerca de un determinado ámbito de la realidad . Los conocimientos científicos surgen de la práctica, aunque no sólo de la práctica: el hombre interroga la realidad desde un determinado marco referencial, y da respuestas no ajenas a ese marco. Ya vimos antes que la posición del individuo en la sociedad, determina una forma característica de ver la realidad. Pero las respuestas sin las pruebas de verificación que da esa práctica, no pueden ser consideradas como tales. En principio pues, el objeto o tema no es lo que distingue a la ciencia de la no-ciencia. Aunque algunos problemas determinados difícilmente podrían formularse fuera del contexto científico, lo que diferencia a ambos conocimientos, no es el objeto o tema, ya que un mismo objeto, por ejemplo, las relaciones entre padres e hijos, pueden ser motivo de observación tanto de un científico como de un «hombre de la calle». Si el 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 algún objetivo determinado, o sea, en el método científico y en la finalidad para la cual se aplica dicho método. Entonces, entre el conocimiento común y el conocimiento científico hay una separación que no es cualitativa sino de grado; lo que las diferencia no está en la naturaleza del objeto de estudio, sino en la forma o procedimiento para adquirirlo.

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Insistimos, la diferencia radica fundamentalmente en que el conocimiento científico se obtiene mediante procedimientos metódicos con pretensión de validez, utilizando la reflexión sistemática, los razonamientos lógicos y, respondiendo a una búsqueda intencionada. «Ni la veracidad ni la naturaleza del objeto conocido, son notas esenciales que distinguen uno de otro conocimiento, lo que las diferencia es la forma de la adquisición, el modo y los instrumentos de conocer». (Bunge, 1983).

2.

Ciencia: concepto, definición y clasificación 2.1 Concepto

El término Ciencia deriva etimológicamente del latín «scire» que significa «conocer». En el latín ciencia tiene un sentido muy amplio y significa: conocimiento, práctica, doctrina, erudición. Por lo tanto, ciencia, en su acepción original y más general, equivale a toda clase de saber. Sin embargo, agrega Sierra Bravo (1995:17), históricamente, ciencia vino a significar, de modo más preciso, un conjunto de conocimientos sistematizados sobre una materia. Para llegar a lo que hoy denominamos ciencia, agrega Ander-Egg, existe un largo camino de siglos que nacen con la curiosidad por conocer y problematizar (hacer problemática) algún aspecto de la realidad. En sentido estricto, la ciencia se puede definir como un conjunto de conocimientos sobre la realidad observable, obtenidos mediante el método científico y acumulado a lo largo de la historia de la humanidad. La ciencia es, entonces, producto de la experiencia colectiva. Al respecto Bunge (1985: 35) agrega: “una ciencia no es un agregado de informaciones inconexas, sino un sistema de ideas conectadas lógicamente entre sí”. Estos conocimientos pueden ser más o menos consistentes, más o menos demostrados o contrastables, pero se refieren siempre a aspectos esenciales del fenómeno o hecho. Además, estos conocimientos se han obtenido a partir de alguna forma de método científico que puede ser expuesta, repetida y validada. Estas formas de método científico pueden ser la demostración, la observación, la experimentación, etc.


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2.2 Definición de Ciencia La definición dada por Ander-Egg (1995:33), engloba todo lo antes dicho. “Ciencia es un conjunto de conocimientos racionales, ciertos o probables, que obtenidos de manera metódica y verificados en su contrastación con la realidad se sistematizan orgánicamente, haciendo referencia a objetos de una misma naturaleza, cuyos contenidos son susceptibles de ser transmitidos”.

2.3 Clasificación de las Ciencias Las ciencias se clasifican de varias formas. Para los efectos de este curso, se ha escogido la que ha desarrollado Mario Bunge. Este autor clasifica las ciencias en dos grandes grupos: ciencias formales y ciencias factuales, o sea, ciencias que estudian ideas y las que estudian hechos. La lógica y la matemática, se ubican dentro de las ciencias formales ya que no se refieren a nada que se encuentre en la realidad, y, por lo tanto, no pueden utilizar los contactos con la realidad para convalidar sus fórmulas. La lógica y la matemática tratan de entes ideales, los cuales sólo existen en la mente humana. A los lógicos y matemáticos no se les da objetos de estudio; ellos construyen sus propios objetos. Es verdad que a menudo lo hacen por abstracción de objetos reales, naturales o sociales y que el trabajo del lógico y del matemático satisface a menudo las necesidades del naturalista, del sociólogo o del tecnólogo. Pero la materia prima que emplean los lógicos y los matemáticos no es fáctica sino ideal. Como Ud. recordará, en el origen de los números naturales, el concepto de número abstracto nació de la correspondencia biunívoca de conjunto de objetos materiales, tales como: los dedos o los animales que poseían, por una parte y marcas o piedrecillas por la otra; pero no por esto el concepto se reduce a esta operación manual, ni a los signos que se emplean para representarlos. Los números no existen fuera de nuestros cerebros y aun allí dentro existen al nivel conceptual y no al nivel fisiológico. En el mundo real encontramos 3 libros, en el mundo de la ficción construimos 3 platillos voladores, pero nadie ha visto jamás un 3. Siguiendo con la clasificación, las ciencias factuales a su vez, las clasifica en dos grandes grupos: Ciencias naturales (o de la naturaleza) y Ciencias culturales (o de la sociedad). Ambos grupos se refieren a hechos que se su-

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pone ocurren en el mundo, y, por consiguiente, tienen que apelar a la experiencia para contrastar sus ideas. Pero es necesario darse cuenta que la ciencia factual, aunque se refieren a la realidad empírica, no está formada por hechos sino por ideas. El hombre sólo puede captar la realidad conceptualmente. El campo de actuación propio y único de las ciencias fácticas, es la realidad observable, la realidad de este mundo en que vivimos. Entre las ciencias naturales, Bunge ubica a la física, a la química, a la biología y a la psicología individual. Y todas las restantes ciencias que conocemos, quedan en el otro subgrupo. O sea, aquí ubicamos, por ejemplo, a la sociología, a la economía, a la historia, y a la más importante para nosotros, la Educación. Pero, la física, la química, la educación y las demás ciencias culturales recurren a la matemática, empleándola como herramienta para realizar la más precisa reconstrucción de las complejas relaciones que se encuentran entre los hechos y entre los diversos aspectos de los hechos; dichas ciencias no identifican las formas ideales con los objetos concretos, sino que interpretan las primeras en términos de hechos y de experiencias. En otras palabras, el significado fáctico o empírico que se le asignan a los objetos formales no es una propiedad intrínseca de ellos. De esta manera, las ciencias formales jamás entran en conflicto con la realidad. Esto explica la paradoja de que, siendo formales, se “aplican” a la realidad: en rigor no se aplican, sino que se emplean en la vida cotidiana y en las ciencias fácticas. En suma, la lógica y la matemática establecen contactos con la realidad a través del puente del lenguaje, tanto el ordinario como el científico. Gráficamente, tenemos:

Matemática Formales Lógica Ciencias Naturales

Física Química Biología Psicología humana

Fácticas

Culturales

Sociología Antropología Historia Economía Educación


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Tenemos así una primera gran división de las ciencias, en formales o ideales y fácticas o materiales. Esta ramificación preliminar tiene en cuenta el objeto o tema de las respectivas disciplinas. También da cuenta de la diferencia de especie entre los enunciados que se proponen establecer las ciencias formales y las fácticas: mientras los enunciados formales consisten en relaciones entre signos, los enunciados de las ciencias fácticas se refieren en su mayoría a sucesos y procesos. Nuestra división tambien tiene en cuenta el método por el cual se ponen a prueba los enunciados verificables: mientras las ciencias formales se contentan con la lógica para demostrar rigurosamente sus teoremas, las ciencias fácticas necesitan más que la lógica formal, necesitan de la observación y/o experimento. En otras palabras, las ciencias fácticas tienen que mirar las cosas y, siempre que les sea posible, deben procurar cambiarlas deliberadamente para intentar descubrir en qué medida sus hipótesis se adecuan a los hechos. Cuando se demuestra un teorema lógico o matemático no se recurre a la experiencia. El conjunto de postulados, definiciones, reglas de formación e inferencia deductiva son necesarias y suficientes para este propósito. La demostración de los teoremas no es sino una deducción. Sin embargo, en las ciencias fácticas, la situación es enteramente diferente. Ellas no emplean variables lógicas, sólo usan símbolos interpretados. Esto implica que sólo la experiencia puede decirnos si una hipótesis relativa a cierto grupo de hechos materiales es adecuada o no. El mejor fundamento de esta regla metodológica que acabamos de enunciar le ha enseñado a la humanidad que el conocimiento de hechos no es convencional, que si se busca la comprensión y el control de los hechos debe partirse de la experiencia. Pero la experiencia no garantizará que la hipótesis propuesta sea la única verdadera, sólo nos dirá que es probablemente adecuada, sin excluir por ello la posibilidad de que un estudio posterior pueda dar mejores aproximaciones en la recostrucción conceptual del trozo de realidad escogido. El conocimiento fáctico, aunque racional, es esencialmente probable. Las ciencias formales demuestran o prueban; las ciencias fácticas verifican hipótesis que en su mayoría son provisionales (confirman o disconfirman). La demostración es completa y final; la verificación es incompleta y por ello temporaria. Por ello, mientras las teorías formales pueden ser llevadas a un estado de perfección, o estancamiento, los sistemas teóricos relativos a los hechos son esencialmente defectuosos: cumplen, pues, la condición necesaria de ser perfectibles.

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En consecuencia, “si el estudio de las ciencias formales puede vigorizar el hábito del rigor, el estudio de las ciencias fácticas puede inducirnos a considerar el mundo como inagotable y al hombre como una empresa inconclusa e interminable”. (Bunge, 1985:16). De la finalidad de la aplicación del método científico, surge otra clasificación de las ciencias: ciencias puras y ciencias aplicadas. Si el método científico se utiliza para incrementar nuestro conocimiento, (objetivo intrínseco o cognitivo), o sea, si se persigue un fin puramente cognitivo, se obtiene ciencia pura. En otro sentido, si se utiliza para aumentar nuestro bienestar y nuestro poder, (objetivos extrínsecos o utilitarios), se obtiene ciencia aplicada. La ciencia aplicada o tecnología utiliza el mismo método general de la ciencia pura y varios métodos especiales de ella, pero los aplica a fines que son en última instancia prácticos. Se dice a veces que no hay tal división de las ciencias puras y aplicadas, porque la ciencia apunta en última instancia a la satisfacción de necesidades de una u otra naturaleza; pero esta opinión pasa por alto los objetivos de una y otras ciencias y no consigue explicar las diferencias de actitud y motivación entre el investigador que busca una nueva ley natural y el investigador que busca una nueva cosa: el primero desea entender las cosas mejor, el segundo desea mejorar nuestro dominio de ellas. Así como las ciencias fácticas presuponen el desarrollo de las ciencias formales, porque las utiliza, surge la pregunta acerca de quién necesita a quién, ¿la ciencia pura o la ciencia aplicada?, ¿quién debe desarrollarse primero? La respuesta es la ciencia pura ya que si bien la acción frecuentemente plantea problemas, esos problemas sólo la ciencia pura puede resolverlos. Dicho brevemente: la práctica, junto con la mera curiosidad intelectual, es una fuente de problemas científicos. Al respecto Bunge acota “pero dar a luz no es criar. Hay que cubrir un ciclo entero antes de que salga algo científico de la práctica”.


3.

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El método científico 3.1 Concepto y definición

La investigación científica implica una manera organizada y sistemática para obtener conocimientos nuevos referentes a un conjunto de hechos. Este procedimiento recibe el nombre de método científico. Por consiguiente, Método es cualquier modo ordenado de proceder. Bunge sostiene que el método científico es la estrategia común a todas las disciplinas que pretenden el conocimiento y que cada una de ellas desarrolla tácticas o métodos especiales para investigar sus problemas particulares. El citado epistemólogo insiste: «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». (Bunge, 1985:38). Si analizamos etimológicamente la palabra método, vemos que deriva de las raíces griegas metá y odos. Metá (hacia, a lo largo) es una proposición que da idea de movimiento y odos significa camino. Por esto, en su estructura verbal, la palabra método quiere decir “camino hacia algo”, “persecución”, o sea, esfuerzo para alcanzar un fin o realizar una búsqueda. De ahí que el método pueda definirse como: El camino a seguir mediante una serie de operaciones, reglas y procedimientos fijados de antemano de manera voluntaria y reflexiva, para alcanzar un determinado fin que puede ser material o conceptual. La noción de método cubre varias significaciones. En primer lugar, se habla de método en sentido filosófico. Se trata de la acepción más general y global del término, y con él se hace referencia al conjunto de actividades intelectuales, que con prescindencia de los contenidos específicos, establece los procedimientos lógicos, formas de razonar, reglas, etc., que permiten el acceso a la realidad a captar. Una razón importante para que todo pedagogo tenga una iniciación al método científico, como lo expresa Ander-Egg en una forma más modesta, es para que adquiera un modo de pensar y un modo de hacer, de acuerdo con las exigencias del método científico. Y, agrega, que ello nos haría menos

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propenso a los fanatismos, a los dogmatismos, a los comportamientos sectarios y a las reacciones irracionales frente a diferentes problemas y situaciones. “Nos haría más cautos, sin duda, como dice Bunge, a la recepción de información, a la admisión de creencias y en la formulación de previsiones; nos haría más exigentes en la contrastación de nuestras opiniones, y más tolerantes con las de otros, y nos animaría a tener una visión realista de la vida humana, una visión equilibrada, no optimista, ni pesimista”. Un método, no es una receta mágica. Más bien es como una caja de herramientas, en la que se toma la que sirve para cada caso y para cada momento. Una herramienta se usa tanto cuanto se necesita para alcanzar determinados objetivos. Lo que hoy se llama método científico, no es una lista de recetas para dar con las respuestas correctas a las preguntas científicas, sino el conjunto de procedimientos por los cuales se plantean los problemas científicos, o sea, preguntas que son significativas, no triviales, y que probablemente puedan ser respondidas dentro de una teoría existente o concebible y se ponen a prueba las hipótesis científicas. El estudio del método científico es, en una palabra, la teoría de la investigación. Esta teoría es descriptiva en la medida en que descubre pautas en la investigación científica. La metodología es normativa en la medida que muestra cuáles son las reglas de procedimientos que pueden aumentar la probabilidad de que el trabajo sea fecundo. Pero las reglas discernibles en la práctica científica exitosa son perfectibles: no son cánones intocables porque no garantizan la obtención de la verdad, pero, en cambio, facilitan la detección de errores. La aplicación del método científico consiste en formular problemas sobre la realidad del mundo y los hombres, basados en la observación de la realidad y ayudados por las teorías que existen, en proponer o anticipar soluciones a estos problemas y en contrastarlas o verificarlas en la misma realidad mediante la observación de los hechos. Los objetivos fundamentales de la ciencia, o del conocimiento científico, también llamadas las metas del científico, en relación a su campo de actuación y la realidad de este mundo, son cuatro: describir o analizar, explicar, prever o predecir y controlar o actuar. El primer objetivo de la ciencia es saber cómo es la realidad, qué elementos la forman y cuáles son sus características.


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Después de conocer cómo es la realidad, el segundo objetivo de la ciencia es explicarla, llegar a establecer cómo se relacionan sus distintas partes o elementos, por qué es como es la realidad. Por una parte si la ciencia logra saber cómo es un sector de la realidad y los factores que la explican, entonces está en condiciones de prever los acontecimientos que tendrán lugar en dicho sector de la realidad. Por otra parte, el mismo conocimiento del cómo y por qué de un sector de la realidad, faculta también para actuar, da poder para transformar esa realidad e influir en ella, en mayor o menor grado. Estas metas científicas se aplican y se observan claramente en las Ciencias naturales, no así en las Ciencias culturales. Ello se debe fundamentalmente a la complejidad del objeto en estudio: el hombre y sus relaciones. Esta dificultad se traduce en no poder establecer regularidades y generalizaciones. A esto se une la ausencia de instrumentos de observación tan potentes como en las ciencias naturales y la dificultad de aplicar técnicas de observaciónes experimentales. La consecuencia es que, en general, no se puede emplear en las ciencias sociales el método científico de modo tan riguroso como en las ciencias naturales, ni es posible hasta ahora llegar en ella a resultados tan exactos, exhaustivos, constantes y generales como en las ciencias naturales. Las dificultades de aplicación del método científico según los distintos campos de estudios, no impide que sea uno y único y el mismo en todos ellos. Para elaborar conocimiento fáctico no se conoce mejor camino que el de la ciencia. El método científico no es por cierto seguro, pero es intrinsecamente progresivo, porque es autocorrectivo, exige la continua comprobación de los puntos de partida y requiere que todo resultado sea considerado como fuente de nuevas preguntas. El método científico en el estado actual de las ciencias es, en primer lugar, un método teórico en su origen y en su fin. Sierra (1991:20) explica que con ello se quiere decir que el punto de partida es, en general, una teoría previa o un conjunto racional y sistemático de ideas sobre la realidad de que se trate. Es también su fin, porque de los resultados de la observación e inducción empíricas realizadas, se deben deducir nuevos principios que reformen, completen o confirmen las teorías iniciales.

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Además, también es necesaria la teoría para observar la realidad. Los hechos de por sí son muchos y nada dicen si no se sabe interpretarlos y se va a ellos con ideas y enfoques previos. Y agrega, en segundo lugar, que el método científico es problemático -hipotético, en cuanto se basa en la formulación de problemas o interrogantes sobre la realidad y en adelantar conjeturas o soluciones probables a dichas preguntas.

3.2 Etapas del método científico El método científico consiste en establecer reglas o procedimientos generales que aseguren una investigación científicamente significativa. Las etapas del método científico constituyen una serie ordenada de operaciones. Ellas son: a)

Formular preguntas significativas, que tengan la cualidad de estimular el proceso de investigación, que sean factibles de responder. Por ejemplo, para la educación pueden ser fructíferas preguntas como éstas: -

¿Es mejor el trabajo grupal que el trabajo individual en la enseñanza de las matemáticas? ¿Es necesaria la participación de los padres en el proceso educativo de sus hijos? ¿Cómo influye el ambiente del hogar en las expectativas de los niños? A modo de ejercicio, formule Ud. tres preguntas relativas a su quehacer educacional cuya respuesta le interesaría conocer.

El planteamiento de una o varias preguntas significativas conlleva la idea de la selección y delimitación del tema de investigación. Por lo menos, ya sabemos qué nos interesa y sobre qué bases podemos precisar el problema. b)

Proponer una tentativa de explicación verosímil y contrastable con la experiencia. Esta explicación se denomina hipótesis.


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La hipótesis constituye una afirmación a priori que deberá ser puesta a prueba y es una proposición que liga los conceptos principales involucrados en la investigación. Este tema será estudiado más adelante en esta unidad de aprendizaje. Los marcos teóricos elaborados a nivel de las distintas disciplinas, sugieren a menudo útiles respuestas a las preguntas de investigación que se formulan. El hecho de extraer desde allí una o varias proposiciones, confiere a la investigación la cualidad de ser sistemática, puesto que el nuevo estudio proporcionará nuevas evidencias que apoyen la teoría, o bien las evidencias recogidas no la apoyarán. ¿Cuáles podrían ser las respuestas a sus tres preguntas formuladas?

c)

Derivar consecuencias lógicas de esas suposiciones. Las hipótesis constituyen un supuesto inicial de carácter general, del cual pueden inferirse un conjunto de consecuencias más específicas, o sea, qué es lo que realmente implica la afirmación general que se ha formulado. Estas consecuencias lógicas constituyen lo que se somete a prueba. En la investigación factual, las consecuencias toman la forma de aspectos observables. Este paso del método científico se desarrolla al convertir la hipótesis general en un conjunto de “hipótesis de trabajo” las cuales son supuestos expresados en un lenguaje observable y, por lo tanto, menos abstracto.

d)

Proponer un conjunto de procedimientos, métodos y técnicas especiales, para someter a contrastación las hipótesis. Cada disciplina ha creado métodos y técnicas particulares para someter a prueba sus proposiciones. Así, por ejemplo, las ciencias naturales han creado el método experimental de laboratorio. En cambio, las ciencias culturales, han tenido que idear métodos y técnicas distintos. Por ejemplo, la antropología social creó la observación de

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campo y la observación participante; la sociología, la encuesta socuial y el cuestionario, y la psicología, el método clínico, la introspección y la entrevista en profundidad, etc. El investigador puede escoger los métodos y técnicas más apropiados a su problema, y también puede idear nuevos procedimientos. e)

Someter a contrastación esas técnicas para comprobar su validez y confiabilidad. Esto implica estudiar si los procedimientos lograrán captar realmente el problema elegido en toda su complejidad, y enterarse si estos mismos procedimientos son confiables, es decir, si se repite el estudio, por el mismo investigador o por otros, se llegará a los mismos o similares resultados y si estos resultados conducirán a las mismas o muy semejantes conclusiones.

f)

Llevar a cabo la contrastación e interpretación de los resultados. En las ciencias fácticas el proceso se lleva a cabo mediante la recolección de evidencias (hechos) con los cuales se contrastarán las proposiciones, analizando los resultados. En las investigaciones de carácter cuantitativo, los procedimientos estadísticos, descriptivos e inferenciales, constituyen herramientas de mucha utilidad, ya que permiten aclarar si los resultados son o no significativos.

g)

Estimar la pretensión de verdad de las hipótesis, o sea, analizar e interpretar los datos recogidos. En las disciplinas fácticas, por utilizar la verificación o confrontación con la realidad en recortes o pedazos de esa realidad, subdividida a veces artificialmente, conduce a resultados provisorios. Por eso se dice que la proposición es ahora más probable que antes. Por otra parte, el tipo de técnica adoptada, permite recoger evidencias válidas sólo para un determinado grupo que no pueden extenderse a otras colectividades.

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Por estas razones es parte del método el dar a conocer las limitaciones que tienen nuestras conclusiones y explicitarlas con toda claridad. h)

Formular los nuevos problemas originados por la investigación. Es decir, sugerir nuevas preguntas significativas, basadas en la experiencia realizada. El método científico, por tanto, conlleva la idea de la retroalimentación, característica consistente en las de aproximaciones sucesivas y perfectibilidad del conocimiento científico. Este ciclo se representa esquemáticamente en la figura:

Cuerpo de conocimientos disponibles Problema

Hipótesis

Consecuencias contrastables Estimación de hipótesis Técnica de contrastación

Evidencia

Nuevo cuerpo de conocimiento Nuevo problema

No debemos olvidar que la realidad es dinámica, es cambiante, es imprevisible. De ahí que toda aplicación rígida y mecánica de un método, es un modo «no metodológico» de emplearlo. Briones (1992:29) dice: «En la práctica misma de la investigación -y estamos seguro que Ud. recordará esta observación cuando se encuentre realizando su propia investigación, no se sigue un mismo camino lineal, continuo, sino uno que avanza y retrocede, se inicia una búsqueda en un sentido y luego en otro, a veces opuesto; que el punto de partida no es siempre el mismo, etc. Con estas afirmaciones no queremos desconocer que en el trabajo científico se dan diversos momentos o tareas distintivas, sino acentuar que el proceso de investigación no sigue modelos ni esquemas rígidos ni que sus diversos componentes se den en un orden o estructura mecánica».

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Las palabras de Briones implican que resultaría arbitrario intentar establecer etapas perfectamente delimitadas o determinar un orden rígido que debe seguirse siempre, cualquiera sea la característica del hecho que se investiga, ya que la experiencia ha indicado que uno de los rasgos más típicos de la investigación, es la interdependencia entre sus etapas. A veces, mientras se buscan evidencias en un sentido señalado por la teoría, ocurre un hallazgo imprevisto que hace reformular el problema completamente; en otras ocasiones, es necesario observar primero la realidad antes de proceder a la formulación del problema. Sin embargo, es posible reconocer dentro de un estudio, especialmente cuando éste es de carácter fáctico, un conjunto de fases interdependientes, que guardan una relación paralela con los pasos del método científico. En el esquema siguiente se comparan ambos procesos.

Pasos del Método científico

Etapas de una investigación

1) Formular preguntas significativas. 2) Enunciar proposiciones. 3) Derivar consecuencias lógicas.

I. Planteamiento del Problema de investigación. Diseño, Plan o Proyecto.

4) Proponer procedimientos de prueba.

II. Reunir las evidencias para someter a prueba las proposiciones.

5) Someter a prueba los procedimientos. 6) Someter a prueba las hipótesis.

III. Procesar y analizar la información recogida.

7) Concluir respecto de las hipótesis. 8) Sugerir nuevas preguntas.

IV. Concluir respecto de los conocimientos obtenidos. Informe de la investigación.

¿Existen reglas que guíen la ejecución adecuada de las operaciones que hemos indicado? O sea, ¿hay instrucciones concretas para tratar los problemas científicos? Bunge (1983:26) responde: «seguramente hay algunas, pero nadie ha establecido una lista que las agote y aunque todo el mundo deba resistirse a hacerlo, escarmentado por el fracaso de los filósofos que, desde Bacon y Descartes, han pretendido conocer las reglas infalibles de la dirección de la investigación.”


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No debemos esperar que las reglas del método científico puedan sustituir a la inteligencia por un mero paciente adiestramiento. La capacidad de formular preguntas sutiles y fecundas, la de construir teorías fuertes y fecundas y la de arbitrar contrastaciones empíricas finas y originales no son actividades orientadas por reglas, si lo fueran, como han supuesto algunos filósofos, todo el mundo podría llevar a cabo con éxito investigaciones científicas, y las máquinas de calcular podrían convertirse en investigadores, en vez de limitarse a ser lo que son, instrumentos de la investigación. La metodología científica es capaz de dar indicaciones y suministrar de hecho medios para evitar errores, pero no puede suplantar a la creación original, ni siquiera ahorrarnos todos los errores». Para una mejor comprensión de lo que es el método científico, digamos una vez más que ellos ayudan a una mejor utilización de los medios para acceder al conocimiento de la realidad, a fijar de antemano una manera de actuar racional y eficaz, a operar sobre la misma realidad y a evaluar los resultados de la acción, pero por sí mismos no llevan al conocimiento, a la acción más eficaz, ni a la mejor manera de evaluar los resultados. AnderEgg (1995:42) lo refuerza diciendo: «Un método es una guía, un camino, un modo de aproximación y no un conjunto de certezas apodícticas, ya sea en relación con el conocimiento o las acciones concretas. Ningún método es un camino infalible y, aún más, es necesario cambiar de método para el progreso científico».

En resumen: El método científico es un rasgo característico de la ciencia, tanto de la pura como de la aplicada: donde no hay 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 puede operar en un vacío de conocimientos, sino que requiere algún conocimiento previo que pueda luego ajustarse y elaborarse, y tiene que complementarse mediante métodos especiales adaptados a las peculiaridades de cada tema. (Bunge, 1983:29).

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3.4 Técnica Es común confundir método con técnica. Esta confusión proviene de la unión que existe entre ambos ya que el método no basta, se necesitan procedimientos y medios que hagan operativos los métodos. Por consiguiente, si el método es el camino o procedimiento general del conocimiento científico, las técnicas son los procedimientos de actuación concretos que deben seguirse para recorrer las diferentes fases del método científico. La relación existente, agrega Sierra (1995:26) entre método científico y técnicas científicas parece clara. Su naturaleza es la misma. Ambos son procedimientos, formas de actuación científica. Su diferencia consiste en su amplitud. El método es el procedimiento general de conocimiento científico y es común, en lo fundamental, a todas las ciencias. Las técnicas, por el contrario, son procedimientos de actuación concretos y particulares, relacionados con las distintas fases del método científico.

4.

Elementos del método científico Los elementos que intervienen en la estructura del método científico

son: -

los conceptos, las variables, las hipótesis y las teorías.

4.1 Los conceptos La gente se expresa a través de un lenguaje que ya es un modo de leer y designar la realidad. Algunos lenguajes son creaciones históricas más o menos espontáneas: se denominan lenguajes naturales; por ejemplo, el español, el inglés. Un lenguaje natural sirve, primariamente, a fines de elaboración, almacenamiento y comunicación del conocimiento común. Ningún sector de la ciencia puede prescindir del lenguaje ordinario, pero ninguno puede tampoco seguir adelante sin construirse uno propio. Toda ciencia construye un lenguaje artificial propio que contiene elementos tomados del


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lenguaje ordinario, pero se caracteriza por otros signos y combinaciones de signos que se introducen junto con ideas peculiares de esa ciencia. El lenguaje cotidiano es el origen del lenguaje científico, aún cuando éste haya sido recodificado por los hombres de ciencia y, en otros casos, haya sido ampliado por términos creados para designar nuevos hechos o nuevos fenómenos. Ambos lenguajes, el natural y el artificial, son no sólo instrumentos de comunicación, sino también instrumentos para pensar. El sistema teórico de la ciencia, es un sistema conceptual. Los conceptos son elementos tan básicos del método científico como las hipótesis; es más, las hipótesis no podrían existir sin los conceptos. Todo lenguaje científico tiene como matriz el lenguaje cotidiano. En efecto, los conceptos del lenguaje aprendido condicionan la configuración de nuestra forma de pensar acerca de los problemas de la realidad y condicionan nuestra manera de interrogar la realidad, de preguntar acerca de los problemas. Mas aún, sin esa estructuración lingüística ni siquiera es posible el lenguaje coloquial en nuestra vida cotidiana, que es el que expresa el vocabulario de nuestra lengua materna y de nuestra habla a través de palabras que traducen conceptos. (Ander-Egg, 1992:91). Se deduce entonces que los conceptos desempeñan una función fundamental en la comunicación humana.

Los conceptos son siempre construcciones abstractas, puesto que se refiere n a la idea esencial que se tiene sobre algo. Pueden partir o no de la percepción de un objeto concreto existente en la realidad. Cualquiera sea su origen, siempre los conceptos apuntan a lo que es común a los elementos a los cuales se refieren. Como dice Ander-Egg, «los conceptos son abstracciones, construcciones lógicas que el científico produce, expresadas de modo que puedan dar cuenta de un hecho o fenómeno que representan, simbolismo lógico, y que se expresa en un término concreto, simbolismo gramatical». El concepto, pues, es distinto del fenómeno o cosa que representa, designa o simboliza, pero es básico como instrumento del método científico donde cumple con una serie de funciones generales. El conocimiento científico es enteramente conceptual: consta de sistemas de conceptos interrelacionados de determinados modos. Los concep-

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tos no son datos de la experiencia, sino que hay que buscarlos mediante el análisis de las expresiones lingüísticas del conocimiento, puesto que el conocimiento conceptual aparece envuelto en signos: palabras, símbolos, diagramas, etc. Los científicos objetivizan sus ideas por medio de signos que pueden ser percibidos y entendidos por todo el que lo desee. Así facilitan su propio trabajo y lo presentan al control y al uso público. Dicho de otro modo: la conversión del conocimiento personal en conocimiento científico va acompañada por la representación del primero con la ayuda de un conjunto de señales materiales convencionales (signos) que pertenecen a uno o más lenguajes. Nuestro acceso al conocimiento científico tiene, por tanto, lugar a través del conjunto de signos artificiales arbitrarios para transportar ideas. (Bunge,1983:65).

Resumiendo: Los conceptos son la unidad de pensamiento. Los conceptos desempeñan una función fundamental en la comunicación humana. Son siempre construcciones abstractas, puesto que se refieren a la idea esencial que se tiene sobre algo. Puede partir o no de la percepción de un objeto concreto existente en la realidad. Cualquiera sea su origen, siempre los conceptos apuntan a lo que es común a los elementos a los cuales se refiere. Ya sabemos que las ciencias se clasifican en Formales y Fácticas, por consiguiente, los conceptos científicos pueden ser formales o bien fácticos. Los conceptos formales son más abstractos que los factuales y no tiene referentes en la realidad, no tienen expresión o existencia concreta. Todas las disciplinas, especialmente la lógica y la matemática, crean y hacen uso constante de conceptos formales. Son ejemplos de conceptos formales: números reales, media aritmética, probabilidad, curva normal, sociedad, cultura, modelo económico, etc. ¿Qué otros conceptos formales conoce Ud.? Estamos seguros que Ud. conoce varios. Escríbalos en su cuaderno.

Los conceptos factuales son característicos de las disciplinas de predominio empírico, ya que se preocupan de las realidades concretas. Estos

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referentes pueden estar más o menos cerca de la idea central o esencia y son, a menudo, fácilmente distinguibles mediante los sentidos. Son ejemplos de conceptos factuales los siguientes: alumno, célula, familia, ser humano, certificado de nacimiento, profesor, etc. Estos conceptos son, los que nos permiten dar cuenta del mundo y planear nuestra investigación. A modo de ejercicio, anote los conceptos fácticos que aparecen en las tres preguntas que Ud. se formuló en el aprendizaje de las etapas del método científico. Los conceptos fácticos se pueden esquematizar por medio de un triángulo: en el vértice superior está el concepto o idea; en el vértice izquierdo el nombre o denominación que recibe el concepto en el idioma respectivo; y en el vértice derecho, aparece el referente u objeto que ha dado origen al concepto.

EN ES PR RE

nivel lingüístico Término

A IZ OL MB SI

TA

Nivel Conceptual (Idea de lo que es un alumno)

SE REFIERE

nivel fáctico Referente

La idea se refiere a todos los alumnos que existieron, existen y existirán en el futuro. La definición desempeña a este respecto una función fundamental. Mientras más esencial es la definición, más claro es el significado o connotación que se atribuye al concepto y más específicos serán los límites o extensión del concepto. Este tipo de definición apunta a lo más característico y permite distinguir al concepto elegido de otro concepto. Una definición que se remita a la esencia de algo, constituye una abstracción acerca de las cualidades o atributos comunes que deben poseer todos los elementos que pertenecen a la clase o conjunto y facilita la inclusión o la exclusión de los elementos concretos.

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Veamos ahora que podemos comentar en relación con el vértice izquierdo. Allí aparece el término o palabra o conjunto de términos con los cuales se denomina al concepto. Esta denominación es absolutamente convencional. En nuestro idioma, el concepto del ejemplo recibe el nombre de «alumno, discente, pupilo» pero en inglés, o en alemán, estos nombres naturalmente cambiarán. El hecho de colocarle un nombre a un concepto equivale a lo que en lógica se llama definirlo nominalmente. En la teorización científica hay conceptos que se denominan de la misma manera y, sin embargo, tienen significados distintos. Por ejemplo: banco (¿asiento o financiero?), término (¿fin o palabra?). Del mismo modo, un mismo concepto puede denominarse de maneras diferentes. Por ejemplo: profesor, docente, maestro. Esta falta de acuerdo en el lenguaje contribuye a aumentar la vaguedad, crea confusión y dificulta el proceso de investigación. ¿Conoce Ud. otros términos, totalmente iguales, que tengan significados diferentes?

Se sostiene a menudo que los términos que se usan en educación frecuentemente sufren de vaguedad, no se sabe bien cuáles son sus límites, que es lo que abarcan, y de ambigüedad, porque se usan con muy diversas significaciones y de opacidad porque no está claro cuál es su referente empírico, la realidad a la que se refieren. Los conceptos científicos adquieren significados dentro del sistema conceptual que los creó, por consiguiente, debe respetarse también el término con que en ese contexto se les nombra. Si se procede de esta manera, se contribuirá a la claridad en la comunicación. La definición de conceptos constituye una tarea esencial para la comunicación entre profesionales y ello es un síntoma de la madurez que alcanza una disciplina. Una definición es un enunciado que establece el significado de una expresión. Se realiza refiriendo el término definido, el «definiendum», a otros términos, los «definiens», ya disponibles.


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Los términos se pueden definir como símbolos lingüísticos que designan las realidades y características que constituyen las unidades de observación y las variables. En los términos se pueden distinguir dos elementos fundamentales: su intención o connotación y su extensión o dominio de aplicabilidad. La intención significa el contenido del término, el conjunto de propiedades y las relaciones que comprende. La extensión es el conjunto de sujetos a los que se aplica o puede aplicar el término. La mayor o menor intención y extensión de los términos determina su grado de abstracción o concreción, es decir, la separación o cercanía respecto a la realidad. Esto es ejemplificado por Bunge (1983:84) con los términos «vida» y «alma». Al respecto dice: «la intención de ‘vida’ es el conjunto de los propiedades que caracterizan a los seres vivos, o sea, el metabolismo, la autorregulación, la adaptación, la conducta teleológica, etc.; y la extensión de ‘vida’ es la clase de los seres vivos presentes, pasados y futuros. La intención de ‘alma’ está constituida por los signos de inmaterialidad, separabilidad del cuerpo, acción rectora sobre el cuerpo, etc.; la extensión de este concepto es el conjunto vacío: no hay objeto real que lo satisfaga. Ningún concepto propiamente dicho carece de intención, pero un concepto puede ser genuinamente tal y tener una extensión vacía». La extensión es mínima en los términos concretos, individuales, y máxima en los términos abstractos, por ejemplo, la humanidad. La intención de los conceptos se comporta inversamente respecto de su extensión: cuantas más son las propiedades reunidas, tanto menos los individuos que las presentan. Por ejemplo, en los términos: clase social, clase alta y directores de grandes escuelas, el concepto de clase social que es el más abstracto de los tres, es también el más amplio en contenido y extensión.

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Definición de términos

El riesgo del uso de los vocablos en el trabajo científico consiste en la multitud de significados que los términos suelen tener en diferentes contextos de la comunicación. Por lo tanto, el primer trabajo para la formulación de

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proposiciones teóricas consiste en la definición de los términos. La definición de los términos debe ser: válida, empírica, operativa y fidedigna. Definir válidamente un término quiere decir indicar la clase general y la subclase de fenómenos a que ese término efectivamente pertenece. Por ejemplo, decir que «comunidad es un agregado de gentes», es limitarse a la clase más general y remota. En cambio, si decimos que «comunidad es un conjunto de seres humanos ligados por un propósito común», hemos dicho la clase general, agregado de gentes, y la subclase, ligados por un propósito común. La definición debe ser empírica, o sea, verificable por la experiencia. Esto significa que sea descrita por medio de términos observables. La definición debe ser operativa; operatividad es la cualidad de una definición por la cual y dentro de ella, expresamos la operación por cuyo medio llega a determinarse empíricamente el objeto del que estamos hablando. Que sea fidedigna que quiere decir que la definición esté formulada de tal manera que dadas las condiciones expuestas en ella cualquier investigador pueda distinguir el objeto definido de los demás objetos. Por ejemplo, al definir un estudiante como «una persona que anhela saber», se ha introducido en la definición la palabra anhelo nos deja en un terreno de observar si no es por medio de deducciones más o menos inciertas. Si, en cambio, defino estudiante como «la persona que ha sido inscrita en una universidad o colegio reconocido para presentar cinco materias en el término de un semestre dentro de un curso académico que aparece en los documentos de esa institución», todos y cada uno de los términos son verificables y por lo tanto comparables.

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Referentes e indicadores

Volvamos al triángulo, y veamos ahora el vértice derecho, el nivel fáctico o de los hechos. Ahí aparecen los referentes. Estos elementos existentes en la realidad son los que desencadenan las funciones perceptivas y dan origen al concepto factual. En la mayoría de las investigaciones empíricas, los referentes corresponden a las unidades de observación y/o análisis. La elección de las unidades de observación debe realizarse de tal forma que sean perfectamente identificables en la realidad para evitar la confusión con otras similares, y no caer en errores de atribución.


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El referente constituye el elemento concreto al cual se atribuye la idea o concepto. Este referente, además de contener la esencia de lo definido a nivel conceptual, posee un conjunto de atributos particulares que lo identifican como único. Los referentes contienen dentro de sí un conjunto de huellas, síntomas, o indicios, o asumen determinadas conductas muy concretas. Estos indicios, que son observables por el investigador, se llaman indicadores y nos permiten saber si el referente que estamos observando, pertenece o no a la clase definida por el concepto. A este respecto, Ander-Egg (1995:104) escribe: «los indicadores son un antídoto contra la vaguedad y una garantía para la precisión y concreción en la investigación social. Sin embargo, a pesar de su gran utilidad, no hay que fetichizarlos: no basta con disponer de un buen sistema de indicadores sociales para realizar una buena investigación social. El error está en tomar el indicador como instrumento para comprender la realidad. Esto sólo puede hacerse desde una teoría que rinda cuenta de algunos fenómenos empíricos, los que se estudian y de los que forma parte el indicador. Los indicadores son instrumentos, no operan por sí mismos; ellos indican o sirven para indicar, y no más. Y esta «indicación» la hacen desde el campo ideológico y desde la escala de valores del científico social que elabora los indicadores». Es necesario aclarar que un concepto factual no debe ser observado a través de un indicador único, sino mediante un conjunto de ellos, de cuya combinación es posible inferir respecto de la existencia del concepto. El siguiente ejemplo permite aclarar lo que queremos expresar con esta recomendación. Un indicador para el concepto «sexo» puede ser el «nombre de pila», pero este indicador puede ser totalmente insuficiente para clasificar las unidades de análisis; piense, por ejemplo, en nombres tales como: Tránsito, María y José, entre varios otros, que se colocan tanto a hombres como a mujeres. Con este solo indicador, no podríamos separar las unidades de análisis. Los indicadores, para la variable sexo podrían ser la declaración de la persona, su nombre de pila, sus características físicas, etc. Son indicadores para la variable profesión la declaración de la persona, sus certificados de título, entre otros.

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Con respecto a la elaboración de los indicadores, ésta no se realiza a priori, sino que su elección surge de la observación generadora. Esto no significa, sin embargo, que exista certeza de que el indicador mida lo que dice medir.

4.2 Relación entre concepto y variable Ya hemos dicho que una investigación tiene siempre como punto de partida una pregunta significativa, la cuál, previa reflexión, se transformará en la formulación del problema. Al identificar y delimitar el problema, estamos tratando de aclarar cuál es el concepto principal involucrado en el estudio; queremos saber cuál es el conocimiento teórico y práctico acumulado hasta el momento, es decir, cómo se lo ha definido, qué se sabe acerca de sus características, etc. Por ejemplo, supongamos que vamos a efectuar una investigación acerca del trabajo infantil remunerado que realizan los alumnos de Enseñanza General Básica. El concepto principal es, por lo tanto, trabajo infantil remunerado. Podemos observar que se trata de un concepto fáctico. Al revisar un diccionario corriente, tratamos de aclarar en primer término cuál es el significado que tal concepto tiene en el lenguaje usual; esta consulta nos entrega una primera perspectiva que no es suficiente. Los conceptos adquieren significados más específicos al interior de las disciplinas científicas, concretamente a nivel de las teorías u otro tipo de sistemas conceptuales. Indagando en la literatura nos enteramos que el concepto trabajo infantil remunerado se está utilizando para referirse al trabajo pagado que realizan niños menores de edad. Una vez que hemos llegado a este punto, podemos apreciar que las definiciones reales sirven como punto de partida pero aún no son suficientes para proceder a la observación. Por ejemplo, ¿qué se entiende por niños menores de edad? Llegamos a la conclusión que el concepto debemos dimensionarlo, o sea, descomponerlo en sus variables o dimensiones.


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Variables Una variable es, un concepto menos abstracto del concepto del cual proviene y se puede observar en la realidad. Una variable es la traducción del concepto a un lenguaje más concreto y, por lo tanto, contiene indicadores o indicios a través de los cuales se pueden contar y/o medir aspectos concretos del concepto. Las variables son, lógica y gramaticalmente, términos conceptuales o referentes a conceptos.

Las variables presentan dos características fundamentales: primero, ser características observables de algo, y segundo, ser susceptibles de cambio o variación con relación al mismo o diferentes objetos. Y ¿qué es una variable? El término está tomado de las matemáticas, utilizándose en forma bastante elástica en el ámbito de las ciencias sociales. Por lo general, se utiliza como sinónimo de «aspecto», «propiedad» o «dimensión» Se trata de una característica observable o un aspecto discernible en un objeto de estudio que puede adoptar diferentes valores o expresarse en varias categorías. Usado con este alcance de máxima generalidad, todas las cosas, todos los fenómenos y todas las propiedades y características que pueden cambiar, cualitativamente o cuantitativamente, se denominan variables. Esto quiere decir que incluso todas las cosas y realidades del mundo, que constituyen el objeto de la ciencia, y no sólo sus características, pueden ser consideradas como variables. En forma más breve definiremos variable como un factor, atributo o característica que se expresa en la realidad mediante valores, los cuales , a su vez, asumen la forma de un sistema clasificatorio. O sea, las variables son, «características observables de algo que son susceptibles de adoptar distintos valores o de ser expresadas en varias categorías» Por ejemplo, una variable es el color que pueden representar las categorías de blanco, negro, verde, azul, etc. u otra el peso de una persona que puede tomar los valores de 60 kilogramos, 70, 80, etc.

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La finalidad del trabajo científico no es otra que descubrir la existencia de las variables y su magnitud y probar las relaciones que las unen entre sí. Pero no sólo constituyen el fin inmediato y directo de la investigación científica según lo anterior, sino que forman también su objeto, en cuanto se opera con ellas en todas las fases de la investigación, en la observación, clasificación, análisis y explicación, de las que constituyen los elementos claves y los términos operativos. En efecto, se opera con ellas en todas las fases principales de la investigación. En la observación se las descubre y mide. En la clasificación se las agrupa. En la tabulación se las relaciona. En el análisis se las estudia e interpreta. (Sierra, 1995:87). Las variables se pueden clasificar, entre otros modos según: a) b) c) d) e)

su naturaleza, la amplitud de las unidades de observación a que se refieren, su nivel de abstracción, el carácter de los elementos de variación que comprenden y su posición en la relación que une dos o más variables entre sí.

Según su naturaleza se pueden distinguir las variables cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas son aquellas cuyos elementos de variación tienen carácter cualitativo o no numérico, y las variables cuantitativas son aquellas en las que dichos elementos tienen carácter numérico o cuantitativo. Por ejemplo: Son variables cualitativas: el sexo, la profesión, el domicilio, la nacionalidad, la religión etc. y son ejemplos de variables cuantitativas: la estatura, la edad, el ingreso económico, la cantidad de pruebas, las notas de una prueba, etc. Las variables cuantitativas se pueden subdividir, dependiendo de los valores que pueden tomar, en discretas y continuas. Las variables continuas pueden tomar cualquier valor dentro de su rango (matemáticamente, cualquier número real), mientras que las discretas, se hayan restringidas a determinados valores dentro de su rango (sólo valores enteros).


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Son ejemplos de variables cuantitativas discretas: el número de hijos, la cantidad de abrigos, el número de alumnos, la cantidad de libros, etc. y de variables cuantitativas continuas: las notas de las pruebas, el peso, la edad, el C.I., la temperatura, etc. ¿Cuáles son las variables consideradas en las tres preguntas que Ud. se formuló en la sección 3.2 ? Intente clasificarlas, usando los ejemplos dados. Según la amplitud de las unidades de observación se pueden hablar de variables individuales y de variables colectivas. Según su posición en la relación que une las variables entre sí, se dividen en dependientes e independientes. Las variables dependientes designan las variables a explicar, los efectos o resultados respecto a los cuales hay que buscar un motivo o razón de ser. Las independientes son las variables explicativas, cuya asociación o influencia en la variable dependiente se pretende descubrir en la investigación. Por ejemplo: el rendimiento escolar es una variable dependiente con respecto al tiempo dedicado a estudiar (variable independiente). El nivel de escolaridad de las personas es variable independiente respecto a sus ingresos. El estilo de enseñanza de los profesores es una variable independiente con respecto al rendimiento escolar de sus alumnos (variable dependiente). En muchos casos, dada la interacción entre ellas, no se puede determinar de modo absoluto en las variables sociales las que son dependientes o independientes. Frecuentemente, que tengan un carácter u otro en la investigación, es convencional y depende del objetivo perseguido en una investigación. Por ejemplo, dice Sierra Bravo (1995:93), «es claro que la edad de las mujeres puede influir en la compra de determinado tipo de zapatos, y no al revés, sin embargo, nada impide que, considerando los tipos de zapatos comprados como variable independiente, se quiera conocer la distribución proporcional por edades de las mujeres que los compran».

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Esta división de las variables en independientes y dependientes se refiere, obviamente, no a las variables aisladas sino a los enunciados o hipótesis en los que se relacionan variables entre sí de diversos modos. ¿Qué papel desempeñan sus variables? ¿Cuáles son dependientes, y cuáles son variables independientes?

Por su nivel de abstracción, se tienen las variables generales que se refieren a realidades no inmediatamente medibles empíricamente, las variables intermedias que expresan dimensiones o aspectos parciales de estas variables y, por lo tanto, más concretos y cercanos a la realidad, y las variables empíricas o indicadores que representan aspectos de estas dimensiones directamente medibles y observables. El interés práctico de esta clasificación reside en que, como se verá, el proceso de hacer operativas la variables no consiste en otra cosa que en traducirlas en variables intermedias e indicadores. (Sierra Bravo, 1995:93). Se puede preguntar por qué no prescindir de las variables intermedias y buscar directamente los indicadores, sin pasar por aquellas previamente. La contestación, que es la manera de proceder con orden y es la forma de abarcar todos los aspectos de la variable general, lo que facilita la búsqueda de indicadores al concretar y subdividir su objeto. En educación, casi todas las variables a investigar son hechos frecuentemente internos, no aparentes, expresados por términos sin una referencia empírica externa. Por ejemplo: conocimientos, autoestima, autoritarismo, etc. Como decía Durkheim, para estudiar la solidaridad, un hecho interno, hay que sustituirla por indicadores que la simbolicen. Esto es lo que hace la operacionalización de variables de una manera sistemática. Mediante ella, vamos construyendo una red que nos permita captar la realidad. De la perfección de esta red, de que verdaderamente contenga todos los aspectos significativos de la realidad, depende el éxito de la investigación. Los indicadores tomados por separado, representan sólo fragmentos muy reducidos de la realidad, de manera estática, y manifiestan lo interno por los signos externos. De ahí que su interpretación no pueda hacerse aislada, sino en conjunto, y teniendo en cuenta la totalidad que representan y el aspecto dinámico de ésta.


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Operacionalización de las variables

La operacionalización de variables es el paso deductivo de variables generales, no observables directamente, a variables empíricas o indicadores. Por ejemplo, una variable intermedia o dimensión de la variable general clase social, es el nivel económico, e indicadores de éste son el importe de todas las fuentes de renta: sueldo, arriendo de casas, intereses de capitales, dividendos de acciones, ausencia de deudas, capacidad de obtener créditos, etc. Para Blalock (1989:21), una definición operacional o de trabajo «constituye un conjunto detallado de instrucciones que permitirán clasificar a las unidades de análisis de manera inequívoca» y agrega «las definiciones operativas son definiciones que enuncian efectivamente los procedimientos empleados en la medición -y, por lo tanto, se puede añadir, también en la observación, dado que, como veremos, la medición se puede considerar como el resultado de la medición-. La definición operativa «longitud», por ejemplo indicará exactamente como debe medirse el largo del cuerpo». Briones (1992:71) al respecto dice «de manera abreviada, la definición operacional se da, habitualmente, señalando el instrumento mediante el cual la variable será medida». Por ejemplo, la inteligencia quedará definida operacionalmente al decir que será medida por tal o cual prueba. Otros ejemplos explícitos son los siguientes: -

definición operacional de status económico: combinación de tipos de ocupación y educación en la siguiente forma: ocupación no manuales ......... 2 ocupación manuales .............. 1 educación universitaria .......... 5 educación secundaria ............ 3 educación primaria ................. 1

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definición operacional de actitud autoritaria: la actitud será medida con las respuestas dadas a las siguientes dos proposiciones: *

la obediencia es la mejor virtud que aprenden los niños de acuerdo indiferente desacuerdo 3 2 1

*

las personas pueden se calificadas en dos clases únicas: las personas débiles y las personas fuertes: de acuerdo indiferente desacuerdo 3 2 1

En los ejemplos anteriores los números en los indicadores son los valores que toma la variable del caso. Para una persona particular el valor total de la suma de los indicadores es su valor en la variable. Así, una persona con ocupación manual y educación primaria tendría un valor de 2 puntos (uno por la ocupación y otro por su escolaridad). -

definición operacional de la variable «capacidad organizativa del profesor». -

capacidad de organizar a los alumnos en grupos, utilización de un plan de clases, exposición ordenada de las materias de clases, uso apropiado de materiales didácticos.

Insistimos, la operacionalización de variables consiste, en último término, en la sustitución de unas variables por otras más concretas. Por tanto, para que sea válida esta operación es necesario que las variables, que sustituyan a otras, sean representativas de ellas. En resumen: para operacionalizar una variable se siguen los siguientes pasos: 1º 2º 3º

se enuncia o se define la variable, se deducen sus dimensiones o aspectos principales y se buscan indicadores para cada dimensión.

Muchas personas tienen dificultades para construir las definición de trabajo. Con frecuencia, al dimensionar el concepto, le atribuyen variables que pertenecen a otros; por ejemplo, al definir «rendimiento escolar», asig-


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narle como una de sus dimensiones la variable «coeficiente intelectual» (C.I.); si bien es cierto que la variable C.I. pertenece al concepto «inteligencia» y que es un factor que condiciona el rendimiento en la escuela, no por ello forma parte de él. En cambio, pueden ser indicadores de rendimiento escolar, las calificaciones en castellano, en matemáticas, en ciencias sociales, etc. Por último, según el carácter de las escalas o conjuntos que forman los elementos que comprenden las variables, éstas se pueden dividir en nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Las variables de escala nominal son las que comprenden la distinción de diversas categorías como elementos sin implicar ningún orden entre ellas. Por ejemplo: credo religioso, la profesión, las enfermedades, etc. Las variables de escala ordinal implican orden entre sus categorías, pero no grados de distancia iguales entre ellas. Por ejemplo: el nivel socioeconómico. Las variables intervalares suponen a la vez orden y grados de distancias iguales entre las diversas categorías, pero no tienen origen natural, sino convencional. Por ejemplo: notas en una prueba, el C.I., la temperatura en grados Celsius, etc. Por último, las de razón comprenden a la vez todos estos aspectos, distinción, orden, distancia y origen único natural. Por ejemplo: edad, peso, temperatura absoluta (∞Kelvin), estatura, etc. Esta clasificación es sobre todo importante para los efectos de análisis estadístico de los resultados obtenidos en la investigación. Como práctica de lo aprendido en esta parte, intente escribir dos variables, diferentes de las ejemplificadas, de cada tipo de escala. También estos conceptos pueden ser medidos por escalas nominales, caso en el cual sufren una reducción, puesto que su categorización sería más tosca. Por ejemplo, en lugar de hacer distinciones de grados de inteligencia mediante el uso de una escala ordinal, podemos agrupar a los sujetos en inteligentes y no inteligentes, es decir, emplearíamos solamente una escala nominal.

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Por otra parte, el progreso en la construcción de escalas de medición ha permitido que algunos conceptos típicamente relacionales puedan ser medidos a través de escalas cuantitativas, como por ejemplo, los test de inteligencia, que traducen a un puntaje «la cuota» de inteligencia observada en los sujetos. Ahora bien, cuando se logra descubrir que uno o varios indicadores del concepto pueden ser medidos por escalas cuantitativas, el problema se reduce. Por ejemplo, se ha logrado establecer que uno de los indicadores del concepto «miedo» es la alteración que se produce a nivel de la adrenalina, siendo mayor la cantidad de este elementos cuanto mayor es la emoción que se experimenta. En este caso, basta medir la cantidad de adrenalina para catalogar al sujeto en cuanto a su grado de miedo. Los conceptos cuantitativos denotan magnitud y/o cantidad y, al mismo tiempo, un conocimiento exacto de las distancias existentes entre uno y otro grado de variabilidad. Los conceptos altura, peso, velocidad, ingresos monetarios, edad, tiempo, índice de natalidad, índice de fecundidad, son eminentemente cuantitativos. Estos conceptos pueden ser medidos por medio de escalas intervalares (tienen un cero relativo) o a través de escalas de razón (tienen un cero absoluto que indica la ausencia de la cualidad), las cuales han logrado establecer unidades de medida. Con estos instrumentos, es posible precisar cuánto exactamente tienen de la cualidad buscada las unidades de análisis observadas, lo que a su vez permite estudiar conjuntos y establecer comparaciones precisas. Mediante estas escalas podemos conocer por ejemplo, que altura en centímetros tiene un conjunto de niños desnutridos y cuánto difiere cada uno de ellos del promedio del grupo y de un grupo de niños de la misma edad, pero no desnutridos. Podemos también saber de cuántos ingresos disponen sus familias, quiénes perciben la cuarta parte o la mitad de un sueldo mínimo, quiénes reciben el doble, etc. Estos conceptos al igual que los ordinales, son susceptibles de una reducción, es decir, ser medidos por una escala de inferior nivel de medición. Así, después de medir a un grupo de sujetos en cuanto a su estatura, podemos reducir los datos a 5 categorías muy altos, altos, medianos, bajos y muy bajos, para lo cual establecemos cortes convencionales en la escala primitiva. Es posible también reducir los datos mediante una escala nominal y establecer solamente dos categorías: altos y bajos.


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4.3 Hipótesis El centro de la actividad cognoscitiva de los seres humanos, son las hipótesis y no los datos. Frecuentemente se ignora el papel central de la hipótesis en la ciencia, a causa de que, en el lenguaje común, «hipótesis» sigue usándose en un sentido peyorativo, a saber, como suposiciones sin fundamento ni contrastación, como conjetura dudosa y probablemente falsa que no tiene lugar alguno en la ciencia. En la vida ordinaria, estamos construyendo hipótesis durante todo el día: incluso cuando obramos automáticamente, lo hacemos en base a ciertas hipótesis tácitamente aceptadas, o sea, en base a presuposiciones. En todo momento percibimos una reducida porción del campo en que se desarrollan nuestras actividades: la mayor parte de ese campo, aunque existe en sí, tiene que reconstruirse hipotéticamente, aunque sea en esbozo. Puesto que el mundo no está nunca dado enteramente para nosotros, tenemos que formular hipótesis en alguna medida. Toda actividad implica supuestos que van más allá de nuestra información en la medida en que se trata de una actividad racional, o sea, de una actividad llevada a cabo con la ayuda de conocimientos o construida por reflejos condicionados que llevan a determinados fines conscientes y previamente fijados. Bunge dice «la sensibilidad es el requisito animal y precientífico del pensamiento sobre el mundo y concebir el mundo, no es más que formular hipótesis acerca de él». Las hipótesis son suposiciones. Se puede decir que casi todos los enunciados, afirmaciones o negaciones que utilizamos en el lenguaje oral y en el escrito se pueden considerar, en algún aspecto, hipótesis. Las hipótesis científicas también son, en general, suposiciones. Desde este punto de vista, son enunciados teóricos supuestos, no verificados pero probables, referentes a variables o a relaciones entre variables. Los datos se acumulan para utilizarlos como evidencias en favor o en contra de hipótesis, y hasta la mera recolección de datos, presupone un núcleo de hipótesis. Por ejemplo, que hay algo observable, que los medios de observación son adecuados o pueden corregirse. La misma recolección de da-

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tos va guiada y justificada por ciertas hipótesis que yacen en su procedimiento empírico. Después de haberse preguntado qué investigar y buscando qué en la determinación del problema, debe inquirir ahora ¿cuál es la solución probable a la pregunta planteada? Esta nueva interrogante implica una nueva elección. Se puede decir que la formulación de la hipótesis, es la operación subsiguiente a la determinación del problema en el proceso investigador. Sierra (1995:64) dice que las hipótesis presentan una nueva concreción del tema a investigar, necesaria para proceder con el debido orden en la comprobación científica. Precisan, en general, el objetivo de ésta y orientan la búsqueda de explicación al problema planteado, lo que equivale a decir que iluminan el proceso de la investigación en sus distintas fases. Es decir, no es posible avanzar un solo paso en una investigación si no se comienza por sugerir una explicación o solución de la dificultad que la originó. Con toda la importancia que tiene la hipótesis en la investigación social, no toda investigación contiene hipótesis. Briones (1992:60) dice: «aquí deberíamos decir: no contiene hipótesis formulada explícitamente y de contenido claramente especificados. Pero frente a esa afirmación debemos hacer notar que detrás de todo objetivo de investigación se encuentra una hipótesis implícita de carácter general. Por ejemplo, en el objetivo determinar las interacciones profesor-alumno está la hipótesis general «resuelta», según la cual existen formas características en ese proceso de interacción según la conducta del profesor hacia sus alumnos y viceversa». Como el problema de investigación es una pregunta que se plantea el investigador con el propósito de encontrarle respuesta, también se puede decir que la hipótesis es la respuesta anticipada que el investigador propone a tal pregunta y someterá a comprobación de los datos que recoja y analice, ya sea de manera directa o indirecta. Agreguemos, todavía, que no toda suposición es una hipótesis: lo es cuando se formula dentro de un conjunto de conocimiento ya acumulados sobre una zona de la realidad o dentro de una teoría. En tal caso, esos conocimientos constituyen la fundamentación teórica de la hipótesis. (Briones, 1992:56). Como es obvio, la especificación del problema a investigar no anticipa nada sobre su solución, pues en otro caso dejaría de ser problema. Pero ocurre, que planteada una pregunta, se abren en la realidad ante el investi-


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gador, muchas respuestas, entre las cuales ignora, por supuesto, cuál es la verdadera.

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Definición de hipótesis

Hasta aquí hemos hablado de hipótesis sin especificar qué es una hipótesis. Etimológicamente, el término hipótesis tiene su origen en las palabras griegas: «thesis», que hace referencia a «lo que se pone», e «hipo», que significa «por debajo». Hipótesis es, si nos atenemos a la estructura verbal de la palabra, lo que se pone por debajo o se supone. Briones (1992:56) define hipótesis como una suposición o conjetura sobre características que posee algún fenómeno de la realidad o bien conjeturas sobre sus relaciones con otros fenómenos. Aróstegui, citado por Ander-Egg (1995:97) define hipótesis diciendo: «Por hipótesis se entiende, en el más amplio sentido, cualquier proposición, supuesto o predicción que se basa, bien en los conocimiento ya existentes, o bien en hechos nuevos y reales, o también, como sucede con mayor frecuencia, en unos y otros». En el ámbito de las ciencias, las hipótesis son tentativas de explicación de los hechos y fenómenos a estudiar que se formulan al comienzo de una investigación mediante una suposición o conjetura verosímil destinada a ser probada con la comprobación de los hechos. Se trata de la afirmación de un resultado o relación que, a modo de orientación o directriz, guía la investigación y que debe ser mantenida o rectificada una vez obtenidos los resultados de la investigación. Y ¿de dónde surgen las hipótesis? Las fuentes principales para generar hipótesis son el conocimiento de las realidades sociales, el dominio crítico de la teoría de la disciplina con atención especial a sus imperfecciones y lagunas, y la cultura científica en general.

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Funciones de la hipótesis

Las principales funciones de la hipótesis son: a)

Guía de la investigación: La hipótesis de una investigación guía toda su marcha. De las hipótesis se derivan las variables a estudiar, la caracterización de la población a la cual se refiere y necesita para su comprobación empírica, la información a recoger, el manejo de trabajo de campo y las técnicas más adecuadas para el análisis de datos.

b)

Generalización de la experiencia: Toda hipótesis es comprobada, cuando se logra hacerlo, en un determinado grupo o muestra de una población. Si la muestra es representativa de la población, la validez de la hipótesis, el contenido de lo que afirma, se extiende a esa población de la cual proviene. En caso de un grupo que no es estadísticamente representativo, a partir de la hipótesis comprobada en él se pueden formular juicios hipotéticos referidos a otro grupo con propiedades semejantes a las del primero, sin seguridad que lo que afirma se puede afirmar de esos otros. (Briones, 1992:56).

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Tipos de hipótesis

Desde el punto de vista de las variables utilizadas y de las relaciones entre ellas se pueden distinguir tres tipos de hipótesis: -

hipótesis con una sola variable (postula uniformidades o regularidades empíricas). Por ejemplo: en tales situaciones de aprendizaje a lo más el 80% de los educandos logran alcanzar las metas.

-

hipótesis con dos o más variables y relación de asociación o covarianza, o sea, el cambio de una variable influye en el cambio de la otra. Por ejemplo: A mayor autoestima, mayor rendimiento en matemáticas.

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hipótesis con dos o más variables y relación de dependencia, es decir, busca explicar o conocer las causas o razones de los fenómenos. Por ejemplo: Una alimentación deficiente, produce poco interés en las tareas escolares.


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Condiciones de las hipótesis

Las condiciones que deben reunir las hipótesis, como en el caso de los requisitos del problema a investigar, pueden ser utilizadas para ver si una hipótesis es o no correcta. a)

Las hipótesis deben ser conceptualmente claras y fácilmente comprensibles: Esto implica no sólo que no deben contener términos rebuscados y artificiosos, ni siquiera, a ser posible, excesivamente técnicos, de forma que sean accesibles al mayor número de personas, sino también que los conceptos empleados deben utilizarse en un sentido riguroso y preciso, definido previamente con el mayor cuidado, de forma que se excluya toda ambigüedad. No hay posibilidad de probar una hipótesis si ésta no es conceptualmente clara. Este requisito es de sentido común: puesto que a partir de la formulación de la hipótesis se han de efectuar las deducciones. Por esta razón, debe establecerse claramente la relación de las variables y las implicaciones de las relaciones establecidas, lo que no puede hacerse si la hipótesis está formulada de manera ambigua.

b)

Los términos usados deben poseer una realidad empírica: Esta condición prohibe el uso de términos morales y trascendentes y exige que se puedan observar empíricamente las cualidades o significados que denotan. No basta que la hipótesis haya sido formulada con claridad conceptual, es necesario traducirla a un nivel operacional con una clara explicitación de los indicadores que se han de utilizar.

c)

Las hipótesis deben ser susceptibles de verificación mediante el empleo de técnicas asequibles: Esta condición es una consecuencia de la anterior. Que los términos empleados posean un alcance empírico lleva consigo la posibilidad de verificación de la hipótesis, si existen técnicas adecuadas. Al caracterizar el método científico se señaló la exigencia ineludible y esencial a la referencia empírica de las afirmaciones. Una hipótesis sin esta referencia constituye una opinión o un juicio de valor. La comprobabilidad o verificación está ligada a lo anterior y constituye otro requisito esencial; si una hipótesis no puede ser sometida a la verificación empírica, desde el punto de vista científico, no tiene ninguna validez. Las posibilidades de comprobación están condicionadas al grado de desarrollo de las formulaciones teóricas y de las técnicas específicas de una determinada especialidad científica. Para que una hipótesis sea verificable es necesario que se cumplan dos requisitos:

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-

que las variables consideradas en la hipótesis puedan ser traducidas en indicadores, que exista una técnica que permita la confrontación empírica de las hipótesis.

Desde un punto de vista lógico, no es la verificabilidad lo que da valor a una hipótesis sino la «refutabilidad» o «falsación», es decir, la posibilidad de ser puesta a prueba bajo un esfuerzo de refutación y de salir sin contradicciones, luego de haber corrido riesgos de falsación. (Ander-Egg,1995:100). d)

Las hipótesis deben ser específicas o capaces de especificación: Esta condición exige que si las hipótesis son demasiado amplias y no se pueden verificar directamente, se pueda concretar o especificar su sentido y desarrollarlo en sub-hipótesis aclaratorias. Generalidad y especificidad: se trata de dos cualidades que deben complementarse en un adecuado y prudente equilibrio. La hipótesis debe ser general en cuanto que trasciende la explicación conjetural de lo singular, pero una exagerada amplitud impide que sea sometida a verificación empírica pues hace imposible, o muy difícil, que los conceptos y operaciones a realizar sean explícitos. De ahí la otra cualidad, la especificidad, que permita el desmenuzamiento de las operaciones y predicciones de modo que pueda explicar todos los hechos que se encierran en su formulación. (Ander-Egg,1995:100).

e)

Las hipótesis deben hallarse en conexión con las teorías precedentes: Según este criterio se debe procurar que las hipótesis elegidas estén vinculadas en forma de confirmación, precisión, revisión, etc. a logros teóricos anteriores. Los logros científicos tienen lugar, generalmente, mediante nuevas aportaciones que enriquecen, revisan, transforman o puntualizan anteriores adquisiciones.

f)

Las hipótesis deben poseer un cierto alcance general: Las hipótesis no deben referirse a uno o unos pocos hechos, sino que deben presentar un valor de generalidad en el campo o sector al que se refieren. Sólo así se podrá descubrir regularidades en los fenómenos y la investigación tendrá un valor científico.

g)

Las hipótesis deben ofrecer una respuesta probable al problema objeto de la investigación: Si bien la hipótesis es conjetural, esta conjetura debe tener la probabilidad de ser verídica.


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Ejercicio: Formule dos hipótesis diferentes que puedan explicar o responder a sus preguntas formuladas en la sección 3.2.

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Hipótesis nula El tipo de hipótesis a que nos hemos referido, se denomina a menudo « hipótesis de investigación», «hipótesis de trabajo», «hipótesis empírica», «hipótesis positiva», «hipótesis problemática» o «hipótesis fundamental». Se acostumbra designarla por H1.

Para probar esta hipótesis de manera estadística, el investigador debe transformarla en una hipótesis estadística o «hipótesis nula». En la investigación social, una hipótesis estadística de gran utilidad es aquella que se refiere a la diferencia entre medias aritméticas calculadas en dos grupos de una misma muestra, o de dos muestras tomadas de una misma población. La hipótesis nula se designa por Ho. La hipótesis de trabajo, generalmente predice una relación entre dos o más variables. La hipótesis nula, contradice lo esperado por la hipótesis de trabajo, o sea, niega la existencia de tal relación, al especificar que no existe diferencia entre dos condiciones dadas. Por ejemplo: si la hipótesis de trabajo es «A mayor cantidad de horas de ejercitación, mayor rendimiento en matemáticas», la hipótesis nula dirá: «No existe relación entre la cantidad de horas de ejercitación y el rendimiento en matemáticas».

Ejercicio: Redacte las hipótesis nulas correspondientes a sus hipótesis planteadas.

Por lo general, cuando se formula una hipótesis nula, se espera que ella sea rechazada. Si esto ocurre, se acepta la hipótesis de investigación. Para aceptar o rechazar la hipótesis nula, se trabaja con un nivel de

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significatividad ( a ) que en el caso de investigaciones sociales, es de 0.05. Esto significa que en el 95% de los casos, la diferencia observada se debe al tratamiento de las variables, o a la relación esperada entre ellas, y sólo en el 5% restante, la probabilidad de ocurrencia, se debe al azar. Para aceptar o rechazar la hipótesis, el investigador debe recoger datos de la realidad (contrastación empírica). Si al recoger los datos y/o al analizarlos surgen nuevas hipótesis, éstas deben ser comprobadas con nuevos datos, o sea, los datos que las producen, no sirven para probar la hipótesis a que da origen.

4.4 Teoría El cuarto elemento fundamental del sistema científico es la teoría. El quehacer investigativo no finaliza con la acumulación de conocimientos variados y dispersos, sino continúa, dándoles a éstos una sistematización coherente. Estos conjuntos sistemáticos son los que se conocen con la denominación de teoría. Tanto en la literatura como en la práctica de lenguaje existen diversas acepciones con las cuales se utiliza el término teoría. En la vida diaria se dice con frecuencia que una persona tiene su propia teoría ya sea para hacer algo o para explicar un cierto acontecimiento con lo cual se quiere decir que tiene un conjunto de ideas para esos efectos. Así, por ejemplo, se afirma que tal o cual persona posee una teoría para resolver el problema del desempleo, o para explicar la falta de interés de los estudiantes por la lectura, etc. El término se usa también para referirse a una idea irrealizable, a un evento utópico que, como tal, se contrapone a una situación posible de darse en la realidad: «Eso es pura teoría» se dice para calificar una opinión o idea que expresa una o más personas. (Briones,1992:20).

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Definición de teoría

La idea de que la teoría es especulación puramente racional y carente de nexos con la realidad, se ha ido superando debido a la familiarización con las teorías de la personalidad, las teorías de los grupos, las teorías del desarrollo humano, las teorías del desarrollo económico, las teorías de la socialización, teorías de la cultura, etc. El lenguaje cotidiano alude corrientemente a estos sistemas teóricos, lo que nos permite sostener que el hom-


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bre común tiene una noción, aunque un tanto difusa, de su significado. A lo menos, ha comprendido por propia experiencia, que los avances tecnológicos que perfeccionan su hábitat, tiene sus raíces en la teorización científica. Así, en distintos ámbitos se mencionan por ejemplo, la teoría de la relatividad de Einstein, la teoría de la evolución de Darwin, la teoría psicoanalítica de Freud, etc. Para Bunge, «donde no hay teoría no hay ciencia» (1983:417) y la teoría constituye para él, «el sistema nervioso de las disciplinas». Cada disciplina aspira a contar con sistemas teóricos coherentes. Sobre un mismo aspecto o hecho pueden existir una, dos o más teorías, a veces opuestas entre sí, lo que estimula la búsqueda de sistemas probatorios que produzcan superaciones permanentes de los estados del conocimiento alcanzado. Bunge (1983:425) define una teoría como un sistema de hipótesis que se supone da una explicación aproximada de un sector de la realidad. A medida que se desarrolla la investigación se descubren o se 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 síntesis que incluyen lo conocido, lo meramente sospechado y lo que puede predecirse a cerca de un tema dado. Tales síntesis, caracterizadas por la existencia de una relación de deducibilidad entre alguna de sus fórmulas, se llaman sistemas hipotéticodeductivos, modelos o, simplemente, teorías. Ejemplos destacados de teorías científicas son: la teoría mecánica de Newton, la teoría evolucionista de Darwin, la teoría de la relatividad de Einstein, etc. Explicar un conjunto de hechos consiste en formular una teoría sobre éstos. El proceso de formulación de teorías siempre comienza con la identificación de una serie de uniformidades separadas, pero comparables que parecen relacionarse entre sí y, por lo tanto, parecen pertenecer a un conjunto. Ernest Greenwood (1973) grafica la relación de la teoría con los restantes elementos del método científico al decir que la teoría es un sistema

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de hipótesis, donde los nudos son los conceptos, y las hipótesis son los hilos que unen tales conceptos.

hipótesis

teoría

concepto

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Tipos de teorías

Así como las disciplinas científicas pueden clasificarse en formales y fácticas, sus teorías respectivas pueden catalogarse de la misma manera. Tenemos entonces, teorías formales y teorías fácticas. Las teorías formales han sido desarrolladas a nivel de las matemáticas, la lógica y la estadística y son elaboraciones abstractas que se refieren a símbolos y relaciones no materiales. Ejemplos de teorías formales que conocemos son: la teoría de los conjuntos, la teoría de las decisiones para someter a prueba hipótesis estadísticas, las teorías muestrales, etc. Las teorías formales son sistemas hipotético-deductivos de extraordinaria consistencia y su utilización se ha extendido prácticamente a todos los ámbitos. Es así como la gran mayoría de las investigaciones se apoyan en supuestos elaborados a este nivel. En cambio, las teorías factuales tienen que ver con aspectos de la realidad; intentan describirla y explicarla y adelantan predicciones respecto de lo que acontecerá si ocurre tal o cual condición. Ejemplos de teorías


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fácticas son la teoría de la evolución de Darwin; las teorías sobre el origen del universo; la teoría de la relatividad de Einstein, etc. Las ciencias también las habíamos clasificado en básicas y tecnológicas; por consiguiente, sus teorías reciben las mismas denominaciones. Recordemos que las ciencias básicas ponen el acento en el conocimiento en sí y las tecnologías lo colocan en el conocimiento para la aplicación y la transformación. Las teorías fundamentales o básicas se ocupan predominantemente de la naturaleza de los símbolos o de los hechos, desentrañando las relaciones entre ellos, tal como éstas se dan en el terreno de lo formal o de lo real. Todas estas teorías tienen dentro de sí el germen de la transformación, es decir, tienen el poder potencial para la aplicación y para inducir el cambio, pero no se preocupan de desarrollar estos aspectos. Son ejemplos de teorías fundamentales: la teoría de las probabilidades, la teoría de la relatividad, las teorías sobre el origen de la tierra, las teorías sobre el origen del hombre, las teorías sobre el funcionamiento de los organismos vivos, las teorías sobre la herencia genética, las teorías sobre la herencia social, las teorías sobre las culturas, etc. Por los ejemplos dados, se puede deducir que no existe equivalencia entre teoría formal y teoría fundamental. Lo mismo ocurre con las teorías fácticas y las teorías tecnológicas. Ello se debe a que teorías formales y fácticas, y teorías básicas y tecnológicas son dos clasificaciones diferentes. Las teorías tecnológicas se preocupan de precisar cómo se puede convertir el conocimiento fundamental en aplicaciones útiles. Son ejemplos de teorías tecnológicas: las teorías médicas, las teorías pedagógicas, etc. Las teorías pueden tener diferentes ámbitos de aplicación según el número de fenómenos que pueden explicar. Por otro lado, las interrelaciones entre sus proposiciones pueden tener mayor o menor consistencia lógica. Es mayor cuando unas proposiciones se pueden deducir de otras, de modo tal, que las primeras aparecen como consecuencias o casos específicos de las últimas que son, desde luego, más generales. En la medida que las proposiciones derivadas de otras son contrastadas y confirmadas empíricamente, mediante la observación o la experimentación empírica, la teoría a la cual pertenecen esas proposiciones gana en validez. Pero no existe ninguna teoría de la cual podamos afirmar que es definitivamente válida (o verdadera como suele decir-

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se). Siempre existe la posibilidad que alguna proposición derivada del cuerpo conceptual de esa teoría no sea confirmada en la realidad.

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Utilidad de la teoría

¿Para qué sirve una teoría? Cada vez son menos las personas que dudan de la utilidad de una buena teoría. Hernández (1998:41) dice: «en ocasiones no sabemos cómo aplicar una teoría al mundo real, y no es que la teoría no pueda aplicarse sino que somos nosotros quienes no encontramos la manera de hacerlo». Todas las teorías son igualmente útiles y algunas teorías son mejores que otras, pero algunas se encuentran más desarrolladas que otras y, por consiguiente, cumplen mejor con sus funciones. Por otro lado, Ud. se preguntará ¿y qué tiene que ver la teoría con mi futura investigación? La respuesta es muy simple. Al efectuar una investigación una de las operaciones claves es la búsqueda de un Marco Teórico donde insertar el problema elegido. Lo ideal es encontrar una teoría que sea capaz de explicar tentativamente el problema. La teoría nos proporcionaría definiciones de conceptos, clasificaciones, modelos, etc. y establecería un puente entre nuestro estudio y otros que se han efectuado en distintos ámbitos sobre la base del mismo marco teórico. Briones dice «el marco teórico, es finalmente, un conjunto de proposiciones referidas al problema de investigación tomadas de una o más teorías existentes sobre el campo donde éste se ubica (por ejemplo: tomadas de teorías del aprendizaje), con las modificaciones que el investigador esté en condiciones o capacidad de introducirles. En este marco que también contiene elementos propios de un marco conceptual y que en todo caso siempre debe contener los antecedentes que se tienen sobre el problema, las proposiciones suelen tener una mayor consistencia lógica, de tal modo, que el problema resulte como derivado o deducido de ese conjunto conceptual». La estrategia para construir nuestro marco teórico o de referencia depende de lo que nos revele la revisión de la literatura. Para elaborar el marco teórico es necesario detectar, obtener y consultar la literatura y otros documentos pertinentes para el problema de investigación, así como ex-


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traer y recopilar de ellos la información de interés. La revisión de la literatura nos podría ofrecer tanto teorías fundamentales como teorías tecnológicas; y al enterarnos sobre investigaciones efectuadas, podríamos informarnos sobre hallazgos, así como eventuales dificultades que podría presentar la observación del problema en la realidad. De la revisión de la literatura podemos deducir: a) b) c) d)

que existe una teoría completamente desarrollada que se aplica a nuestro problema; que hay varias teorías que se aplican al problema de investigación; que hay generalizaciones empíricas que se aplican a dicho problema o que solamente existen guías aún no estudiadas o ideas vagamente relacionadas con el problema de investigación. En este caso varía la estrategia para construir el marco teórico.

Si hemos encontrado varias teorías ¿cuáles son los criterios para evaluar cuál es la más adecuada a nuestro trabajo? Hernández (1998:43) nos responde que los criterios más comunes para evaluar una teoría son cinco: a) b) c) d) e) a)

capacidad de descripción, explicación y predicción; consistencia lógica; perspectiva; fructificación y parsimonia.

Capacidad de descripción, explicación y predicción: Una teoría debe ser capaz de describir y explicar el fenómeno o fenómenos a que hace referencia. Describir implica varias cuestiones: definir al fenómeno, sus características y componentes, así como definir las condiciones en que se presenta y las distintas maneras en que puede manifestarse. Explicar tiene dos significados importantes. En primer término significa incrementar el entendimiento de las causas del fenómeno. En segundo término se refiere a la prueba empírica de las proposiciones de las teorías. Si éstas se encuentran apoyadas por los resultados, «la teoría subyacente debe supuestamente explicar parte de los datos». Pero si las proposiciones no están confirmadas (verificadas) en la realidad, «la teoría no se considera como una explicación efectiva».

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La predicción está asociada con este segundo significado de explicación -que depende de la evidencia empírica de las proposiciones de la teoría-. Si las proposiciones de una teoría poseen apoyo empírico (es decir, han demostrado que ocurren una y otra vez tal como lo explica la teoría) es de esperarse que en lo sucesivo vuelvan a manifestarse del mismo modo (tal y como lo predice la teoría). Cuanta más evidencia empírica apoye a la teoría, mejor podrá ésta describir, explicar y predecir el fenómeno o fenómenos estudiados por ella. b)

Consistencia lógica: Una teoría tiene que ser lógicamente consistente. Es decir, las proposiciones que la integran deberán estar interrelacionadas (no puede contener proposiciones sobre fenómenos que no están relacionados entre sí), ser mutuamente excluyente (no puede haber repetición o duplicación) y no caer en contradicciones internas o incoherencias.

c)

Perspectiva: La perspectiva se refiere al nivel de generalidad. Una teoría posee más perspectiva cuanto mayor cantidad de fenómenos explica y mayor número de aplicaciones admita.

d)

Fructificación (heurística): La fructificación es «la capacidad que tiene una teoría de generar nuevas interrogantes y descubrimientos. Las teorías que originan -en mayor medida- la búsqueda de nuevos conocimientos son las que permiten que una ciencia avance más.

e)

Parsimonia: Una teoría parsimoniosa es una teoría simple, sencilla. Este no es un requisito, sino una cualidad deseable de una teoría. Sin lugar a dudas, aquellas teorías que puedan explicar uno o varios fenómenos en una cuantas proposiciones (sin dejar de explicar ningún aspecto de ellos) son más útiles que las que necesitan un gran número de proposiciones para ello. Desde luego, sencillez no significa superficialidad.

El marco teórico orientará el rumbo de las etapas subsecuentes del proceso de investigación. Para finalizar diremos que ninguna teoría retrata una cosa real, o un acontecimiento o un proceso real, porque ninguna teoría es un retrato en

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sentido propio. Como dice Bunge (1983:420) «las teorías no son modelos, sino que incluyen modelos. Un modelo es una representación idealizada de una clase de objetos reales» Y lo grafica de la siguiente manera:

Modelo

TEORÍA Referencia Representación

5.

12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123 12345678901234567890123

Sistema real

Problema de investigación

Parece que todos los vertebrados tienen cierta capacidad de notar problemas de algún tipo y de investigarlos en cierta dimensión. La psicología animal estudia el reflejo investigador o impulso exploratorio, un esquema de comportamiento, en parte innato y en parte adquirido, por el cual el animal percibe y examina ciertos cambios del medio con el fin de maximizar su utilidad o minimizar su peligro para el organismo. Todos los animales buscan cosas y modifican sus estructuras de comportamiento para eludir o resolver los problemas que les plantean nuevas situaciones, esto es, estados del mundo que no son fáciles de superar con el mero depósito de reflejos ya acumulado por ellos. Pero sólo el hombre inventa problemas nuevos: él es el único ser problematizador, el único que puede sentir la necesidad y el gusto de añadir dificultades a las que ya le plantea el medio natural y el medio social. Aún más: la capacidad de «percibir» novedad , de «ver» nuevos problemas y de inventarlos es un indicador del talento científico, y consiguientemente, un

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índice del lugar ocupado por el organismo en la escala de la evolución. (Bunge, 1983:179).

5.1 ¿Qué es un problema? El término problema designa una dificultad que no puede resolverse automáticamente, sino que requiere una investigación. Un problema es el primer eslabón de la cadena:

Problema - Investigación - Solución

Un problema es una oración o aseveración interrogativa en la cual se pregunta ¿Qué relación existe entre dos o más variables? La respuesta se busca a través de la investigación. La investigación empieza de manera usual con un problema; se afirma que primero hay una situación indeterminada en la cual las ideas son vagas, surgen dudas y la persona que piensa se asombra; además, el problema no es enunciado, en realidad no lo puede ser, hasta que no se haya tenido experiencia en dicha situación indeterminada. Sin embargo, la indeterminación debe desaparecer al final. Aun cuando es cierto, como se señaló antes, que el investigador a menudo puede poseer sólo una noción general y difusa de su problema, tarde o temprano debe tener una idea clara acerca de lo que es el problema. El sentimiento indefinido de que algo no está bien o la sospecha de que cierta teoría no es adecuada, no constituyen en realidad un problema, pero estas dudas indican un área en la que puede surgir un problema. Hasta que el profesor no descubra los factores que provocan sus dificultades, no podrá resolver problemas. El reconocimiento de una situación problemática proporciona un punto de partida para una investigación, pero antes de proseguir el trabajo es necesario aislar, precisar y aclarar los hechos que originan el problema.


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5.2 ¿De dónde surgen los problemas? Los problemas se encuentran en la sala de clases, en la clase misma, en la experiencia diaria de los profesores con la comunidad, etc. No sólo los problemas de la vida diaria, sino también los problemas científicos, se originan a partir de los hechos de la realidad que nos preocupan. Los cambios técnicos y sociales generan problemas. Por ejemplo: el problema se materializa cuando el profesor percibe que algo no está bien o requiere una explicación más profunda. Tal vez la dificultad reside en el hecho de que no logra producir los resultados habituales en sus clases, quizás encuentre algunos hechos que no concuerdan con las teorías o creencias aceptadas o advierte que existen contradicciones entre las conclusiones a que han llegado diversos trabajos de investigación, también puede ocurrir que halle desacuerdo entre sus observaciones y las teorías, o que observe algún hecho que no pueda explicar. El profesor debe aprender a reconocer y definir un problema, puesto que para llevar a cabo una investigación es necesario identificar con exactitud la naturaleza y dimensiones de este último. ¿Cómo se localizan los problemas? ¿Qué condiciones los originan? Dewey respondió estas preguntas al sugerir que los problemas aparecen cuando se encuentra una dificultad. «Algún hecho confunde o provoca molestias a alguien; una inquietud corroe su tranquilidad de espíritu, hasta que después de determinar con precisión qué es lo que lo perturba, encuentra algún medio para resolverlo». Teniendo en mente esta dificultad, se puede establecer un principio básico: si se quiere resolver el problema, debe saberse al principio cual es éste. Se puede decir que gran parte de su solución radica en conocer qué es lo que se pretende hacer. La investigación se origina con ideas. Para iniciar una investigación siempre se necesita una idea. Las ideas constituyen el primer acercamiento a la realidad que habrá de investigar. Además, los problemas no surgen, no son impersonalmente dados, es el profesor que con su acervo de conocimientos, su curiosidad, su visión, sus impulsos y sus tendencias, registra el problema o incluso lo busca. La simple curiosidad no engendra problemas: rara vez nos planteamos problemas para cuyo tratamiento carezcamos de todo conocimiento.

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En general, todo problema se plantea respecto de un cierto fondo previo constituido por el conocimiento preexistente formado por datos, generalizaciones empíricas, teorías y técnicas y, en particular, por los supuestos específicos del problema. Los presupuestos del problema son las afirmaciones que están de un modo u otro implicadas, pero no puestas en tela de juicio, por la formulación del problema y la investigación que el problema desencadena. Briones (1992) denomina a estos conocimientos «capital intelectual de base». Sobre esos conocimientos, en algún momento y por diversas circunstancias, surgen los problemas. La posesión de un acervo de datos, técnicas y teorías es pues necesaria para plantear y atacar unproblema científico. Pero no es suficiente. Tenemos que estar razonablemente seguros de que seremos capaces de reconocer la solución una vez que la hallamos encontrado. Además tenemos que estipular por anticipado: (i) qué clase de solución va a considerarse adecuada y (ii) qué clases de comprobación de la solución propuesta se considerará satisfactoria. De no ser así podremos perdernos en una investigación estéril o una discusión sin fin. Entonces, la sola selección de problemas ya está determinada por el estado del conocimiento, particularmente, por sus lagunas, por nuestros fines y nuestras posibilidades metodológicas. Cuando el conocimiento que hace de trasfondo es escaso, los problemas importantes no pueden formularse sino vagamente, y por lo tanto, es difícil que se resuelvan. Retomamos la idea inicial: no hay investigación sin problema que investigar, a su vez, la investigación siempre se dirige a la solución de ese problema mediante la información que se recoja y su respectivo análisis. Dada la gran variedad de fuentes de la que pueden sugerir problemas para investigar, ¿cómo hacen los investigadores para seleccionar un tema de estudio? Entre los factores importantes determinantes de la elección se encuentran las inclinaciones personales y los juicios de valor de los investigadores. A veces se piensa que los valores no tienen cabida en la ciencia, pero esto es una concepción errónea, basada en no saber distinguir entre la selección de un tema para investigar y el proceso mediante el cual el investigador lo lleva a cabo. La selección del tema de investigación puede surgir de cierto interés por algún problema social o educacional. Por ejemplo, el desempleo de los padres de nuestros alumnos, los niños que trabajan y estudian, los problemas urbanos, la alienación, la contaminación, o bien, de un interés de cierto


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tema general o área de conducta, por ejemplo, la agresividad de los alumnos, la motivación para lograr algo, el cambio de actitud o bien por un cuerpo de teorías, por ejemplo, la naturaleza del aprendizaje. En todo caso, la selección del problema coincide con la elección de la línea de investigación, puesto que investigar es investigar problemas. Hay que tener presente que un mismo tema de investigación puede dar origen no sólo a muchas preguntas, sino también dar origen a otra serie de preguntas que configuran un problema de investigación diferente. Por ejemplo: la drogadicción en la juventud es un problema social de mucha gravedad en muchos de nuestros países. Al respecto Briones (1992:33) dice: «tal problema se constituye en un objeto de problema o investigación cuando nos hacemos preguntas como éstas: -

¿cuál es la magnitud de ese problema? ¿qué características sociales y psicológicas tienen los jóvenes drogadictos? ¿cuáles son las principales consecuencias para su vida escolar, familiar y de trabajo? ¿cuáles son los principales factores o situaciones que los inducen a la drogadicción?».

Pero, por importante que pueda ser la influencia de los propios valores en la elección del problema a investigar, resulta obvio que no se permite que esos valores influyan en el resultado de la investigación. Naturalmente, los profesores son humanos, desearían que sus hallazgos de investigación resultasen de la forma como ellos piensan que es el mundo, o que concordasen con la teoría concreta en que han confiado.

5.3 ¿Qué es el planteamiento de un problema? Normalmente, el proceso de pasar desde un tema de investigación a un problema investigable implica un afinamiento progresivo de conceptos y un estrechamiento progresivo del campo. Es muy frecuente que este proceso vaya a «saltos» con súbitas intuiciones estimuladoras, al mismo tiempo que con súbita constataciones de que uno ha avanzado por un callejón sin salida, así como largos períodos de tiempo en que parece que no ocurre nada de nada, y uno se desespera pensando si va a llegar algún día a un problema investigable y mucho más de llevar a cabo la investigación.

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Un enunciado completo del problema incluye todos los hechos, relaciones y explicaciones que se revelaron durante el análisis del problema. Pero no basta con enumerar esos factores o incluirlos en una lista, sino que es necesario poner de manifiesto las relaciones que existen entre ellos. Debe encuadrárselos en un enunciado descriptivo o en una pregunta que indique con claridad que información ha de obtener el investigador para resolver el problema. La mayoría de las ideas iniciales son vagas y requieren analizarse cuidadosamente para que sean transformadas en planteamientos más precisos y estructurados. Cuando una persona desarrolla una idea de investigación debe familiarizarse con el campo de conocimiento donde se ubica esa idea. Sin embargo, hasta ese momento su idea es vaga y debe especificar qué aspectos, de todos lo posibles piensa incluir en su estudio. Para ello deberá leer sobre el problema, conversar con otras personas que conocen el tema, buscar información o datos relativos a él. Una vez que se haya adentrado en el tema, estará en condiciones de precisar su idea de investigación. Para adentrarse en el tema es necesario conocer los estudios, investigaciones y trabajos anteriores. El conocer lo que se ha hecho con respecto a un tema, según Hernández S. (1998:3) ayuda a: 1) 2) 3)

No investigar de la misma manera alguna cuestión que ya haya sido estudiada muy a fondo. Estructurar más formalmente la idea de investigación. Seleccionar la perspectiva principal desde la cual se abordará la idea de investigación.

Es evidente que, cuanto mejor se conozca un tema, el proceso de afinar la idea será más eficiente y rápido. ¿Recuerda lo estudiado en la sección sobre la utilidad de da teoría? Desde luego, hay temas que han sido más investigados que otros y, en consecuencia, su campo de conocimiento se encuentra más estructurado. Estos casos requieren planteamientos más específicos. Recordémoslo. Podríamos decir que hay: a)

b)

temas ya investigados, estructurados y formalizados sobre los cuales se pueden encontrar documentos escritos y otros materiales que reportan los resultados de investigación y/o análisis anteriores; temas ya investigados pero menos estructurados y formalizados sobre los cuales hay investigación hecha pero pocos documentos escri-


c)

d)

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tos y otros materiales que reporten esta investigación; el conocimiento puede estar disperso, o no ser accesible. De ser así, habrá que buscar las investigaciones no publicadas y acudir a medios informales como expertos en el tema, profesores, amigos, etc.; temas poco investigados y poco estructurados los cuales requieren un esfuerzo para encontrar lo que se ha investigado, aunque sea escaso, y temas no investigados.

Retomando la idea, «plantear el problema no es sino afinar y estructurar más formalmente la idea de investigación. El paso de la idea al planteamiento del problema puede ser en ocasiones inmediato, casi automático, o bien llevar una considerable cantidad de tiempo; lo que depende de qué tan familiarizado esté el investigador con el tema a tratar, la complejidad misma de la idea, la existencia de estudios antecedentes, el empeño del investigador y las habilidades personales de éste. El seleccionar un tema, una idea, no coloca inmediatamente al investigador en una posición que le permita comenzar a considerar qué información habrá de recolectar, por qué métodos y cómo analizará los datos que obtenga. Antes necesita formular el problema específico en términos concretos y explícitos y de manera que sea susceptible de ser investigado por procedimientos científicos» (Hernández,1998:10). Un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto, a mayor exactitud corresponden más posibilidades de obtener una solución satisfactoria. El investigador debe ser capaz no sólo de conceptuar el problema sino también de verbalizarlo de forma clara, precisa y accesible. En algunas ocasiones el investigador sabe lo que desea hacer, pero no puede comunicarlo a los demás y es necesario que realice un esfuerzo por traducir su pensamiento a términos que sean comprensibles, pues en la actualidad la mayoría de las investigaciones requieren de la colaboración de otras personas. El primer enunciado del problema se va a modificar varias veces durante el análisis del mismo. Es más, el enunciado que se incluye en el informe final casi nunca es el mismo que se formuló al iniciar el trabajo de investigación. Una dificultad que el investigador muchas veces enfrenta y que probablemente a Ud. también le ocurra, es la generalidad y especificidad del problema. Si un problema es muy general, no tiene objeto que sea estudiado.

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Un problema así planteado, aun cuando pueda ser interesante para leer, no tiene ninguna aplicación científica. El otro extremo del problema es la pronunciada especificidad. Es necesario reducir el problema a una dimensión con la que pueda trabajar. Pero por desgracia se corre el riesgo de reducir tanto el problema, que se termina eliminándolo por completo. En general, entre más específico es el problema, más claras son sus implicaciones empíricas. Resumimos, insistiendo, no siempre es posible que el investigador formule inmediatamente el problema de manera sencilla, clara y completa. Con frecuencia puede tener tan sólo una idea general, vaga e incluso confusa del problema. Esto forma parte de la compleja naturaleza de la investigación científica. Pero un problema expuesto con vaguedad o de manera ambigua confundirá al investigador y no le permitirá identificar las fuentes de información necesarias para alcanzar su solución. El hecho de que sea difícil plantear el problema satisfactoriamente en forma inmediata, no debe desanimarnos. Ud. se preguntará ¿cuándo está bien planteado el problema? Aun cuando los problemas de investigación educativa difieren en gran medida y no hay una forma correcta para su planteamiento, existen, según Kerlinger (1975), tres criterios que ayudan a lograrlo. Primero, el problema debe expresar la relación entre dos o más variables. En él se elaboran preguntas como éstas: ¿está A relacionado con B?, ¿cómo están relacionados A y B?, etc. Segundo, el problema se debe establecer claramente y sin ambigüedades en forma de pregunta. Por ejemplo, en lugar de decir «el problema es...» o «el propósito del estudio es...» se debe hacer una pregunta. Por ejemplo: ¿qué efecto produce...?, o ¿en qué condiciones....?, o ¿cómo se relaciona...?, etc.. Las preguntas producen el efecto de plantear el problema de un modo directo. El propósito del estudio no es necesariamente el mismo que el problema en estudio. El tercer criterio es a menudo difícil de satisfacer, ya que requiere que el problema y su planteamiento se hagan de tal forma que signifiquen posibilidades de prueba empírica. Un problema que no tiene implicaciones para ser probadas, expresa una relación que no constituye un problema científico. Esto quiere decir no sólo que se exprese una relación real, sino también


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que las variables mencionadas en dicha relación, puedan, de algún modo, ser observadas o medidas. Muchas preguntas interesantes e importantes no son científicas, sencillamente porque no son susceptibles de ser probadas de manera empírica. Esto ocurre con algunas preguntas filosóficas y teológicas o epistemológicas, por ej.: si alguien piensa estudiar qué tan sublime es el alma de los adolescentes, está planteando un problema que no puede probarse empíricamente pues «lo sublime» y «el alma» no son observables. La educación tiene muchas preguntas interesantes, pero no científicas, como por ejemplo: ¿mejora la educación democrática el aprendizaje de los niños? o ¿cómo aprendemos? La dificultad crucial se encuentra en que algunas de ellas no son relaciones y que muchos de sus constructos son tan difíciles o imposibles de definir que no pueden observarse ni medirse. Si bien los ejemplos dados son extremos, nos recuerda que las ciencias trabajan con aspectos observables y medibles en la realidad.

Resumiendo: Un problema es investigable cuando primeramente, los conceptos son lo suficientemente claros para que uno pueda especificar con palabras cuál es la pregunta exactamente. Segundo, los conceptos han de ser tales, que puedan ser representados por algún tipo de evidencia que se pueda obtener por medio de observación directa o mediante otras actividades menos directas. Tercero, debe resultar factible a realizar tales operaciones o actividades.

5.4 ¿Qué es el análisis del problema? El análisis del problema, es decir, la identificación de las variables que intervienen y de las relaciones existentes entre ellas, puede requerir más tiempo que cualquier otro aspecto del estudio. Cuando se trata de realizar un trabajo de investigación es imprescindible planearlo hasta los últimos detalles. La tarea de llevar a cabo el plan, hacer observaciones y acumular datos, constituye en gran medida, un proceso mecánico que demanda más perseverancia que profundidad. El afán de analizar un problema con excesiva rapidez puede perjudicar toda la investigación. Las conjeturas burdas permiten hallar respuestas inmediatas, pero éstas casi nunca proporcionan soluciones exitosas. No existe ninguna fórmula mágica que acelere el proceso de análisis del pro-

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blema. La identificación de las variables importantes y de las relaciones existentes entre ellas es una tarea que requiere cuidados y profundidad intelectual. Por lo general, cuando se analiza el más simple problema educacional, se descubre que los fenómenos presentan un considerable grado de complejidad. Encarar todos los factores pertinentes insume bastante tiempo, pero sin ese trabajo será imposible resolver el problema. Para que la lista de los factores del problema adquiera verdadero significado, el profesor debe hallar las relaciones que existen entre los hechos, por una parte, y las explicaciones, por otra. Para ello deberá buscar datos que le permitan confirmar sus hallazgos, verificar la exactitud de sus conclusiones con respecto a la naturaleza del problema y determinar si no existen otros hechos, explicaciones y relaciones que desempeñen cierto papel en el problema estudiado. A medida que ahonda en el problema, el profesor puede descubrir que los hechos que al comienzo aparecieron como la causa de la dificultad resultan luego no ser los factores determinantes de ella. Los factores que al comienzo del análisis fueron considerados los más importantes, pueden ser sólo indicios que sugieran las causas reales de la dificultad. Van Dalen (1989) expone un resumen de los procedimientos empleados en el análisis del problema. Lo antes visto pone de manifiesto que un investigador se entrega a muchas actividades cuando analiza una situación problemática. «La siguiente lista resume esas tareas: a) b) c) d) e) f) g)

reunir hechos que pudieran relacionarse con el problema, decidir mediante la observación si los hechos hallados son importantes, identificar las posibles relaciones existentes entre los hechos que pudieran indicar la causa de la dificultad, proponer diversas explicaciones de la causa de la dificultad, cerciorarse, mediante la observación y el análisis de si ellas son importantes para el problema, encontrar entre las explicaciones, aquellas relaciones que permitan adquirir una visión más profunda de la situación del problema, hallar relaciones entre los hechos y las explicaciones.»

Esta somera descripción de una investigación permite comprender en cierta medida la necesidad de explorar los factores incluidos en una situación problemática antes de tratar de enunciar y delimitar un determinado


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problema. Pone de manifiesto cómo un análisis general de éste facilita la identificación de las posibles dificultades y permite determinar qué información será necesario buscar durante el estudio. Cuando se trata de llevar a cabo un trabajo de investigación, la tarea de identificar y analizar el problema constituye una condición previa indispensable.

5.5 Condiciones personales para resolver un problema Un buen problema de investigación tiene las cualidades de importancia, originalidad y factibilidad. El profesor debería evaluar un problema a la luz de su competencia, la posibilidad de adquirir los datos, las exigencias financieras del proyecto, las limitaciones del tiempo y las posibles dificultades que lleva consigo. Puesto que el interés es un importante estímulo para encarar cualquier tipo de empresa, el profesor debe escoger un problema que despierte en él un intenso deseo de resolverlo. Es difícil realizar el esfuerzo que requiere una investigación si se piensa que el tema es aburrido o carece de significación. La curiosidad insaciable acerca de un tema determinado proporciona al investigador el entusiasmo y el empuje necesarios para sobrellevar un período prolongado de trabajo intensivo. La selección de un problema adecuado para un estudio requiere que el profesor considere sus propias posibilidades e identifique el sector de la investigación educacional en el que su conocimiento, talento y capacidad le permitirán aportar la contribución más fructífera. Preguntas prácticas que debe contestar. La primera de éstas es si cuenta con la formación y la experiencia requerida para realizar la investigación. Una segunda pregunta, algo prosaica pero, sin embargo, importante, es si el estudio entra dentro del presupuesto con que pueda contar. A veces no puede emprenderse el estudio porque no se dispone del dinero adecuado. Una tercera consideración muy práctica es si puede obtenerse la cooperación necesaria de quienes deben participar en la investigación como sujetos. Hay estudios que requieren de la colaboración de las escuelas, y aunque éstas cooperan generalmente en los proyectos de investigación,

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las corporaciones podrían estar menos dispuestas a permitir la investigación. Esto implica que si se carece de preparación, las facilidades o el apoyo necesario para llevar a cabo una investigación, es una temeridad abocarse de lleno a la realización del trabajo.

5.6 Relevancia o valor de la investigación Una vez propuesto un problema de investigación, hay que estimar su valor. Pero tampoco se conocen reglas ya listas para estimar a priori la importancia de los problemas. Pero todo problema si se estudia seriamente, dará algún fruto antes o después, porque los problemas científicos son por definición sistémicos: se presentan o pueden introducirse en un sistema y ya esto garantiza que su investigación tendrá algún efecto. ¿Qué viene después de la solución del Problema? Cuando un animal o una calculadora han resuelto un problema quedan en reposo. Cuando el hombre ha resuelto un problema cognitivo, lo más probable es que el investigador mismo u otra persona, inmediatamente o poco después, suscite toda una nueva serie de preguntas problemáticas relacionadas con la resuelta. La investigación es una reacción en cadena autosostenida a causa del carácter imperfecto y sistémico del conocimiento científico: la solución recientemente conseguida puede sin duda mejorarse y puede provocar correcciones en el conocimiento anterior, correcciones que pueden a su vez suscitar líneas enteras de investigación. La marcha de la ciencia consiste en construir nuevos problemas sistemáticos, más que en descubrir problemas existentes. El mejor criterio aplicable para averiguar si una disciplina sigue viva consiste en mirar si aún plantea nuevos problemas cuyas soluciones aumentarían substancialmente nuestro conocimiento. El rasgo peculiar que distingue al investigador original de toda otra persona es la capacidad de hallar, inventar y tratar problemas nuevos. A la solución del problema se le llama «conclusiones», porque sugiere que se trata de conocimientos que cierran o concluyen la investigación; pero


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la solución de cualquier problema educativo puede convertirse a su vez en punto de partida de una nueva investigación, ya que los problemas se presentan en haces y no desaparecen sin dar nacimiento a nuevas preguntas. De ahí la importancia de las sugerencias. Finalmente, utilizando las palabras de Bunge (1983:237) diremos que: «El progreso humano depende cada vez más del investigador que busca problemas, y una sociedad libre es aquella en la cual el planteamiento de problemas de toda clase y la investigación de los mismos no conoce más límite que los impuestos por el estado de los conocimientos. El reconocer que son los problemas los que, irradiando ideas, mantienen en movimiento el aparato de las ciencias debería modificar la corriente filosófica de la ciencia, centrada hoy sobre los datos más que sobre lo buscado. Además debería tal vez producir cambios profundos en la habitual psicología de la inteligencia, que está hoy comprometida por la definición de «inteligencia» como la capacidad de dar respuesta a preguntas (demasiadas veces formuladas por investigadores poco inteligentes) en vez de como la capacidad de responder y de formular preguntas originales”.

6.

Paradigmas

Cada proyecto o estudio de investigación utiliza las estrategias empíricas que considera más adecuadas, según el modelo conceptual en el que se apoya, ya sea implícita o abiertamente. Bunge afirma que un modelo conceptual es una representación mental de un sistema real, que emerge de los datos observados. Toda investigación científica trabaja con arreglo a modelos conceptuales o paradigmas, buscando las evidencias para aceptarlos, rechazarlos o modificarlos. La indefinición del término paradigma no es obstáculo para que exista un consenso sobre la idea del mismo, entendido como un conjunto de creencias y actitudes, una visión del mundo compartida por un grupo de científicos que implica explícitamente una metodología determinada. El paradigma como «fuente de métodos, problemas y normas de resolución aceptados por una comunidad de científicos» señala las tesis e hipótesis que deben ser contrastadas y el método y la instrumentación necesarios para la contrastación.

84


El paradigma que adoptemos condicionará los procedimientos de estudio que se sigan en la investigación. Es evidente que cada paradigma mantiene una concepción diferente de lo qué es la investigación: desde cómo investigar, qué investigar y para qué sirve la investigación. A grandes rasgos podemos afirmar que en las ciencias sociales han prevalecido dos grandes perspectivas teóricas. La primera, el positivismo que reconoce su origen en los grandes teóricos del siglo XIX y en las primeras décadas del siglo XX. Especialmente significativos son August Comte (1857) y Emile Durkheim (1917). En esencia, los positivistas buscan los hechos o causas de los fenómenos sociales con independencia de los estados subjetivos de los individuos. Para el positivismo el único conocimiento aceptable es el conocimiento científico que obedece a ciertos principios metodológicos. Durkheim afirma que el científico social debe tratar los hechos sociales como si fueran «cosas» que ejercen influencia externa sobre las personas. La segunda perspectiva, es la fenomenología que posee una larga historia en la filosofía y sociología. (Pérez, S., 1994:18). En la actualidad los diseños de investigación, a grandes rasgos, se elaboran desde dos paradigmas fundamentales: -

paradigma/modelo «racionalista» o «explicativo» o cuantitativo, paradigma/modelo «naturalista» o «interpretativo» o cualitativo.

Cook y Reinhardt (1995:29) han señalado que los paradigmas más aceptados dentro de las ciencias sociales son los denominados paradigmas cualitativo y cuantitativo con las características que se detallan en el cuadro siguiente:

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ATRIBUTOS DE LOS PARADIGMAS CUALITATIVO Y CUANTITATIVO Paradigma cualitativo

Paradigma cuantitativo

Aboga por el empleo de los métodos cualitativos.

Aboga por el empleo de los métodos cuantitativos.

Fenomenologismo y verstehen (comprensión) «interesado en comprender la conducta humana desde el propio marco de referencia de quién actúa».

Positivismo lógico; “busca los hechos o causas de los fenómenos sociales, prestando escasa atención a los estados subjetivos de los individuos”.

Observación naturalista y sin control.

Medición penetrante y controlada.

Subjetivo.

Objetivo.

Próximo a los datos; perspectiva «desde dentro».

Al margen de los datos; perspectiva “desde fuera”.

Fundamentado en la realidad, orientado a los descubrimientos exploratorio, expansionista descriptivo e inductivo.

No fundamentado en la realidad, orientado a la comprobación, confirmatorio, reduccionista, inferencial e hipotético deductivo.

Orientado al proceso.

Orientado al resultado.

Válido: datos «reales», “ricos” y «profundos» .

Fiable: datos «sólidos» y repetibles.

No generalizable: estudio de de casos aislados.

Generalizable: estudio de casos múltiples.

Holista.

Particularista.

Asume una realidad dinámica.

Asume una realidad estable.

Otra caracterización de estos paradigmas la proporciona Firestone (1987), con base en autores como Taylor, Bogdan, Cronbach, Goodenough y Powdermaker. 1)

Supuestos sobre el mundo. La investigación cuantitativa se basa en una filosofía positivista que asume que existen hechos sociales con una realidad objetiva aparte de las creencias de las personas. La in-

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vestigación cualitativa está enraizada en un paradigma fenomenológico que sostiene que la realidad se construye socialmente a través de definiciones de la situación de naturaleza individual o colectiva. 2)

Propósito. La investigación cuantitativa busca explicar las causas de los cambios en los hechos sociales, especialmente a través de la medición y del análisis cuantitativo. La investigación cualitativa se preocupa mayormente de comprender (vertehen) los fenómenos sociales desde la perspectiva de los actores a través de la participación en la vida de esos actores.

3)

Enfoque. La investigación cuantitativa de manera típica emplea diseños experimentales o correlacionales para reducir el error, el sesgo y otros factores que pueden impedir percibir claramente los hechos sociales. El estudio prototipo de la investigación cualitativa es el etnográfico que le ayuda al lector a comprender las definiciones de la situación de las personas estudiadas.

4)

Papel del investigador. El investigador cuantitativo ideal es aquel que se aleja para evitar los sesgos. El investigador cualitativo resulta inmerso en el fenómeno de su interés. (Briones, 1993:8). Dado que los positivistas y los fenomenólogos abordan diferentes tipos de problemas y buscan diferentes clases de respuestas, sus investigaciones exigen metodologías diferentes. El positivista adopta como modelo de investigación el tomado de las ciencias naturales, busca el conocimiento de las causas mediante métodos que permitan el análisis estadístico. El fenomenólogo, en cambio, busca la comprensión de los hechos mediante métodos cualitativos que le proporcionen un mayor nivel de comprensión personal de los motivos y creencias que están detrás de las acciones de las personas.

No hay base para elegir uno sobre el otro en todas y cada una de las situaciones de investigación. Cada paradigma descansa sobre ciertos supuestos que se deben comprobar en el contexto de su aplicación. Así, es adecuado seleccionar el paradigma cuyos supuestos se acomoden mejor al fenómeno que se está investigando. Sin embargo, los métodos particulares se pueden usar en apoyo de cualquiera de ellos. Según Taylor y Bogdan (1996:15): «el término metodología designa el modo en que enfocamos los problemas y buscamos respuestas. En las ciencias sociales se aplica a la


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manera de realizar la investigación. Nuestros supuestos, intereses y propósitos nos llevan a elegir una u otra metodología. Reducidos a sus rasgos esenciales, los debates sobre metodología tratan sobre supuestos y propósitos, sobre teorías y perspectiva». Por método entendemos el conjunto de operaciones y actividades que, dentro de un proceso preestablecido, se realizan de una manera sistemática para conocer y actuar sobre la realidad. (Pérez, S. 1994:18). Por su lado, las técnicas de investigación son compatibles con estudios que se realicen dentro de cualquiera de los dos paradigmas en referencia. Cualquier técnica puede ser empleada en investigaciones que traten de explicar o de encontrar la significación de un fenómeno (Guba y Lincoln, 1988). Por ejemplo, en un estudio realizado con una encuesta estructurada, se puede utilizar una entrevista en profundidad para ampliar respuestas que han sido contestadas de manera muy reducida en el primer instrumento. Lo mismo puede hacerse en una investigación experimental en la cual los sujetos pueden ser observados con una pauta abierta o bien entrevistados, también, en profundidad sobre el tema al cual se refiere el experimento. (Briones 1993:14). En general, diremos que las técnicas de investigación son compatibles con cualquiera de los paradigmas estudiados: paradigma cuantitativo o paradigma cualitativo.

88


RESUMEN La investigación científica es un proceso activo que se inicia con la identificación de una deficiencia para entender la realidad. Esta deficiencia se conoce con el nombre de problema de investigación. Para llevar adelante la tarea de resolver el problema, se necesita una cultura básica muy sólida, una curiosidad para saber cómo actúan las personas y un espíritu sereno y neutral para observar con imparcialidad el mundo social. Para llevar adelante esta tarea, la investigación requiere de procedimientos rigurosos para averiguar los hechos y sus causas. El método científico utiliza algunos elementos claves, entre ellos se destaca el término “variable” que es un concepto que indica una característica observable y medible. A las variables que desempeñan el papel de causas, se las conoce con el nombre de variables independientes y a las que hacen el papel de efecto se las conoce como variables dependientes. Todo proyecto de investigación está constituido por las siguientes etapas: identificación del problema; objetivos, marco teórico, formulación de hipótesis, recolección de datos, análisis e interpretación de ellos y conclusiones. Sin embargo, en algunos casos, en vez de hipótesis pueden plantearse interrogantes que orientarán todo el proceso de búsqueda de información.


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GLOSARIO Ciencias fácticas: Ciencias propias del mundo real. Ciencias formales: Son la lógica y la matemática. Concepto: Construcción abstracta para representar una idea. Conocimiento científico: Conocimiento obtenido por medio del método científico. Conocimiento común: Es el pensar cotidiano de la vida diaria. Factuales: Empíricas, basadas en la experiencia. Empíricas: Basadas en la experiencia real. Hipótesis: Suposición acerca de algo. Método: Forma de hacer algo. Paradigma: Modelo conceptual. Problema: Dificultad que no puede resolverse automáticamente. Técnica: Procedimiento de actuación concreto para aplicar el método científico. Teoría: Sistema de hipótesis para explicar un sector de la realidad. Referente: A quien se refiere. Variable: Aspecto en un objeto de estudio que puede adoptar diferentes valores.

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AUTOEVALUACIÓN Preguntas de Seleccción Múltiple Marque la alternativa correcta. 1)

En relación con las proposiciones siguientes: I. II.

Datos primarios son aquellos recogidos, organizados y formulados por el investigador y/o su equipo. Datos secundarios son datos de un autor que ha recogido su información de los comentarios de un profesor sobre la obra de Einstein.

Es(son) verdadera(s): a) b) c) d) 2)

solo I solo II I y II ninguna

¿Cuál de las siguientes proposiciones es (son) verdadera(s) en relación con las características del conocimiento común? El conocimiento común: I. II. III.

emplea los conceptos en forma imprecisa. emplea la contrastación empírica. controla variables.

Es(son) verdadera(s): a) b) c) d)

solo I solo II I y III I y II


3)

El conocimiento científico se caracteriza por: a) b) c) d)

4)

ser estático. su rigidez. su dinamismo. ninguna de las anteriores.

El investigador debe considerar el método científico como un: a) b) c) d)

5)

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fin. objetivo. propósito. medio.

¿Cuáles de las siguientes proposiciones son verdaderas en relación con las características de la ciencia?. El científico: I. II. III.

emplea la contrastación empírica. controla variables. rechaza lo que no está de acuerdo con sus teorías.

Son verdaderas: a) b) c) d) 6)

I y II I y III II y III I, II y III

Las diferencias entre ciencias culturales o sociales y ciencias de la naturaleza se centran principalmente en: I. II. III.

La actitud del investigador. La aplicación del método científico. La complejidad del objeto de estudio.


solo I solo III I y II II y III

92

7)


¿Cuál de las siguientes afirmaciones es (son) falsa(s)? I. II. III.

Los fenómenos sociales son menos uniformes que los naturales. Si un fenómeno se puede predecir, entonces se puede controlar. Los científicos han logrado mayores progresos en lo que respecta al control de los fenómenos naturales que en el de los problemas sociales.

Es(son) verdadera(s): a) b) c) d) 8)

Cuando un investigador se refiere a datos, está hablando de: a) b) c) d)

9)

solo I solo II solo III las tres

hechos dados al azar que no pueden ser cuantificables. sólo datos numéricos registrados y tabulados o graficados. información claramente identificable, reunida en una situación. hechos aislados que no tienen una frecuencia de ocurrencia.

Un buen problema tiene las cualidades de I. II. III. IV.

importancia. significancia. originalidad. factibilidad.

Son verdaderas: a) b) c) d)

I, II y III II, III y IV I, III y IV I, II, III y IV

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10) Cuando para seleccionar un problema se analiza el posible aporte de su solución a los conocimientos existentes se está dando importancia a su relevancia: humana. contemporánea. histórica. científica.

CLAVE DE RESPUESTAS CORRECTAS Preguntas de Seleccción Múltiple

1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10)

a a c d a b b c d d

a) b) c) d)


«Metodología Cuantitativa»

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ÍNDICE ESPECÍFICO Unidad de aprendizaje 2: «Metodología Cuantitativa»

Objetivos específicos ............................................................................... 97 Contenidos ............................................................................................... 97 Diagrama de Contenidos ......................................................................... 98 Desarrollo Temático ................................................................................. 99 1.

Investigación no experimental ............................................... 100

2.

Investigación experimental .................................................... 116

3.

Muestreo ............................................................................... 127

4.

Métodos e instrumentos de recolección de la información ................................................................... 136

5.

Presentación de la información y análisis de datos ................................................................................ 161

Resumen ................................................................................................ 187 Glosario .................................................................................................. 188 Autoevaluación ....................................................................................... 189

UNIDAD DE APRENDIZAJE 2: «Metodología Cuantitativa»

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Reconocer tipos de estudios en investigación cuantitativa.

2.

Diferenciar población y muestra.

3.

Utilizar muestreos simples.

4.

Crear observación, entrevistas, cuestionarios u otros según corresponda al problema investigado.

5.

Conocer el análisis cuantitativo.

6.

Caracterizar las principales técnicas para el análisis de los datos recolectados durante el desarrollo de su investigación.

7.

Establecer las características y utilidad de los estadísticos descriptivos en una investigación.

8.

Diferenciar investigaciones no experimentales de las experimentales.

CONTENIDOS •

Investigación no experimental

•

Investigación experimental

•

Muestreo

•

Métodos e instrumentos de recolección de la información

•

Presentación de la información obtenida

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DIAGRAMA DE CONTENIDOS Investigación explicativa 4

Investigación asociativa o correlacional

Instrumentos de medición

3

Investigación descriptiva 2

Investigación exploratoria 1

INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL A

11

Factores que deben controlarse 6

Bases en un experimento 5

INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL B

Confiabilidad y validez

Tipos de muestra 8

Población y muestreo

10

¿Qué significa medir?

7

MUESTREO

9

MÉTODOS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN

C

D

Ejemplos de pruebas de hipótesis que implican asociación entre variables 14

Pruebas paramétricas estadísticas 13

Representación gráfica 12

PRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS E

METODOLOGÍA CUANTITATIVA



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DESARROLLO TEMÁTICO • • • •

Investigación no experimental Investigación experimental Muestreo Métodos e instrumentos de recolección de información • Presentación de la información y análisis de datos

Si realizada la revisión de la literatura hemos decidido realizar nuestra investigación, ya sea por razones teóricas y/o prácticas, el siguiente paso consiste en elegir el tipo de estudio que efectuaremos. Con esta elección estamos iniciando el Marco Operativo. Como ya dijimos anteriormente, el Marco Operativo consta de varios puntos. Recordémoslos: tipo de estudio, población y muestra, instrumentos de recolección de información, presentación de la información y análisis. Todos estos puntos, serán estudiados en esta unidad.

•

Tipos de estudios

Los estudios investigativos se clasifican en dos grandes grupos: la investigación experimental y la investigación no experimental.

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1.


Investigación no experimental

En este texto adoptaremos la clasificación hecha por Dankhe (1986) quién los divide en: -

exploratoria, descriptiva, correlacional o asociativa, explicativa.

Cada uno de estos niveles indica diversos grados de profundidad y, en consecuencia, diferentes exigencias y dificultades metodológicas. Esta clasificación es muy importante, debido a que según el tipo de estudio de que se trata varía la estrategia de investigación. El diseño, los datos que se recolectan, la manera de obtenerlos, el muestreo y otros componentes del proceso de investigación son distintos en estudios exploratorios, descriptivos, correlacionales o explicativos. El conocimiento científico no se alcanza fácil ni rápidamente. Por lo general, los sistemas teóricos se van construyendo como una pirámide, piedra sobre piedra, siendo necesaria la existencia de una base para colocar una más. De aquí derivan formas o tipos de investigación, cuya clasificación depende del conocimiento que se haya logrado anteriormente sobre el tema o problema, hecho que, de algún modo, determinará el nivel de abstracción que tendrá el nuevo estudio, puesto que el conocimiento acumulado es la principal base desde la cual el investigador parte. Someramente diremos que los estudios exploratorios sirven para «preparar el terreno» y ordinariamente anteceden a los otros tres tipos. Los estudios descriptivos, por lo general, fundamentan las investigaciones correlacionales, las cuales a su vez proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan un sentido de entendimiento y son altamente estructurados. Las investigaciones que se están realizando en un campo de conocimiento específico pueden incluir los tipos de estudios en las distintas etapas de su desarrollo. Una investigación puede iniciarse como exploratoria,


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después ser descriptiva y correlacional y terminar como explicativa. Que un estudio se inicie como exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo depende básicamente de dos factores: el estado del conocimiento en el tema de investigación que nos revele la revisión de la literatura y el enfoque que el investigador le pretenda dar a su estudio.

1.1 Investigación exploratoria Los estudios exploratorios se efectúan cuando no se sabe nada acerca del problema que interesa o se sabe tan poco que sus contornos son aún muy difusos. Esta vaguedad puede referirse a aspectos teóricos sobre el tema, o bien a situaciones concretas donde el aspecto o tema nunca se ha investigado, o se ha estudiado muy someramente. Es decir, cuando la revisión de la literatura revela que únicamente hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de estudio. A veces se encuentra que se han hecho muchos estudios similares pero en otros contextos, otras escuelas del mismo país o del extranjero. Estos estudios le servirán para ver cómo han abordado la situación de investigar y le sugerirán preguntas que puede hacer; sin embargo, los estudios son diferentes. «Los estudios exploratorios son como cuando viajamos a un lugar que no conocemos, del cual no hemos visto ningún documental ni leído algún libro (a pesar de que hemos buscado información al respecto), sino simplemente alguien nos ha hecho un breve comentario sobre el lugar. Al llegar no sabemos qué atracciones visitar, a qué museo ir, en qué lugares se come sabroso, cómo es la gente, desconocemos mucho del sitio. Lo primero que hacemos es explorar: preguntar sobre qué hacer y a dónde ir al taxista o al chofer del autobús que nos llevará al hotel donde nos instalaremos, en la recepción, al camarero del bar del hotel y, en fin, a cuanta persona veamos amigable. Desde luego, si no buscamos información del lugar y ésta existía (había varias guías turísticas completas e incluso con indicaciones precisas sobre qué restaurantes, museos y oros atractivos acudir; qué autobuses abordar para ir a un determinado sitio) podemos perder mucho tiempo y gastar dinero innecesariamente. Por ejemplo: vemos un espectáculo que nos desagrade y cueste mucho, y perdemos uno que nos hubiera fascinado y hubiera costado poco (por supuesto, en el caso de la investigación científica la inadecuada revisión de la literatura tiene consecuencias más negativas que la frustración de gastar en algo que finalmente nos desagradó)» (Hernández, 1998:59).

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Danhke (1986:412) citado por Hernández dice que los estudios exploratorios nos sirven para aumentar el grado de familiaridad con fenómenos relativamente desconocidos, obtener información sobre la posibilidad de llevar a cabo una investigación más completa sobre un contexto particular de la vida real, investigar problemas del comportamiento humano que consideren cruciales los profesionales de determinada área, identificar conceptos o variables promisorias, establecer prioridades para investigaciones posteriores o sugerir afirmaciones verificables. Esta clase de estudios son comunes en la investigación del comportamiento, sobre todo en situaciones donde hay poca información. En una investigación exploratoria la formulación del problema será vaga e imprecisa; las preguntas podrán ser numerosas, pero no habrá un sistema teórico que proporcione una respuesta bien fundada. En este contexto, la investigación tendrá como objetivo principal aclarar aspectos del problema, o definir más precisamente los conceptos involucrados y, sobre estas bases, enunciar hipótesis plausibles una vez que la exploración haya finalizado. Los estudios exploratorios en pocas ocasiones constituyen un fin en sí mismo, «por lo general determinan tendencias, identifican relaciones potenciales entre variables y establecen el «tono» de investigaciones más rigurosas» (Dankhe, 1986:412). Otra característica de la investigación exploratoria es la variedad de situaciones y de unidades de análisis que incluye, pero también es perfectamente posible explorar profundamente en una sola unidad de análisis, en la cual se investiga una gran variedad de aspectos. Los procedimientos que más se emplean son la observación de campo, el estudio de casos y la encuesta aplicada como una modalidad de sondeo. La observación de campo y el estudio de casos permiten captar procesos, interacciones o realidades globales. La encuesta de sondeo recoge, una variedad de situaciones mediante procedimientos de interrogación con preguntas abiertas. Cualquiera sea el método que se adopte, las técnicas utilizadas serán poco estructuradas. Asimismo, las categorías de análisis, serán amplias y solamente al finalizar el estudio, emergerán clasificaciones más finas. En general, la investigación exploratoria se caracteriza por ser más flexible en su metodología, en comparación con los estudios descriptivos o explicativos y son más amplios y dispersos que estos otros dos tipos. Asi-


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mismo, implican un mayor «riesgo» y requieren gran paciencia, serenidad y receptividad por parte del investigador. (Hernández, 199:60). Son ejemplos de posibles investigaciones exploratorias: -

los estudios cuya finalidad es conocer lo que les gusta o disgusta a los alumnos de sus profesores; las investigaciones para conocer la actitud de los profesores hacia la confección de los nuevos programas escolares. A modo de ejercicio, analice qué otras investigaciones de este tipo se podrían realizar.

1.2 Investigación descriptiva La investigación descriptiva surge cuando se requiere precisar la extensión y las características que asume un hecho cuando ya ha sido conceptualizado. Fundamentalmente consiste en caracterizar un fenómeno o situación concreta, indicando sus rasgos más peculiares o diferenciadores. Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis. Miden o evalúan diversos aspectos, dimensiones o componentes del fenómeno o fenómenos a investigar. Desde el punto de vista científico, describir es medir. Esto es, en un estudio descriptivo se selecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, para así y valga la redundancia, describir lo que se investiga. Por ejemplo: un censo nacional de población es un estudio descriptivo; su objetivo es medir una serie de características de un país en determinado momento. Así como los estudios exploratorios se interesan fundamentalmente en descubrir, los descriptivos se centran en medir con la mayor precisión posible. En esta clase de estudios el investigador debe ser capaz de definir qué se va a medir y cómo se va a lograr precisión en esa medición. Asimismo, debe ser capaz de especificar a quién o a quiénes tiene que incluir en la medición.

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Por ejemplo: si vamos a medir variables en establecimientos educacionales es necesario indicar qué tipos de establecimientos, qué variables educativas considerar: profesores, alumnos, textos, horarios, jornadas, salas de clase, etc. En las ciencias fácticas la descripción consiste, según Bunge (1983:421), en responder a las siguientes preguntas: -

¿qué es? ................................................... correlato ¿cómo es? ................................................ propiedades ¿dónde está? ............................................ lugar ¿de qué está hecho? ................................ composición ¿cómo están sus partes, si las tiene, interrelacionadas? ..................................... configuración ¿cuánto? ................................................... cantidad

Se trata de una enumeración, en la que se hace una especie de inventario de las respuestas a las preguntas indicadas. Es una forma de producir información que puede ser utilizada en todo tipo de trabajo. Los estudios descriptivos miden conceptos. Los estudios descriptivos miden de manera, más bien, independiente los conceptos o variables con los que tiene que ver, debido a que su objetivo no es indicar cómo se relacionan las variables. Por ejemplo: un investigador educacional puede pretender describir varios establecimientos educacionales en término de su rendimiento en el SIMCE, tamaño, número de alumnos, número de profesores, centralización, recursos tecnológicos utilizados, capacidad de innovación, de perfeccionamiento, etc. Entonces los mide en dichas variables y así puede describirlos en los términos deseados. A través de sus resultados, describirá qué tan eficientes son en su enseñanza, rendimiento, cuánta es la libertad en la toma de decisiones que tienen los distintos niveles y cuántos tienen acceso a la toma de decisiones, centralización de las decisiones, en qué medida pueden innovar o realizar cambios en los métodos de trabajo, capacidad de innovación, etc. En la investigación descriptiva, la formulación del problema es mucho más precisa que en la investigación exploratoria. La atención está puesta en el problema o tema principal ya que su objetivo es caracterizar el problema estudiado en la forma más amplia y completa posible, dejando para una


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etapa posterior la búsqueda de los factores con los cuales está siempre asociado. Puede ocurrir, que tal separación resulte arbitraria y que al describir, se aluda en menor o mayor medida a los hechos que aparecen junto al problema. La investigación descriptiva, en comparación con la naturaleza poco estructurada de los estudios exploratorios, requiere considerable conocimiento del área que se investiga para formular las preguntas específicas que busca responder. La descripción puede ser más o menos profunda, pero en cualquier caso se basa en la medición de uno o más atributos del fenómeno descrito. (Hernández; 1998:62). En este tipo de investigación es usual que se prescinda de formular una hipótesis en forma explícita, pero si se prefiere explicitar la hipótesis, ella se referirá, por ejemplo, a que un determinado hecho constituye una regularidad, o que hay una proporción importante de ocurrencia. Los métodos que más se emplean en la investigación descriptiva son: la encuesta y la observación de campo. Las unidades de análisis pueden ser de diversa naturaleza y de variado número. Pero hay una preferencia por investigar en unidades que constituyen muestras aleatorias y que sean además representativas del universo, o bien poblaciones completas. Esta preferencia es explicable, puesto que uno de los aspectos que más interesa es llegar a precisar cuál es la extensión del hecho estudiado. A veces se llega a la determinación de describir exhaustivamente una sola unidad, como por ejemplo, un alumno típico, un grupo humano, un establecimiento educacional, etc. Si se considera el tiempo en el estudio, las investigaciones descriptivas se clasifican en estudios sincrónicos o estáticos, como por ejemplo, un estudio sobre una institución educacional, y estudios diacrónicos, como por ejemplo, procesos en el tiempo. Si la investigación descriptiva tiene una orientación cuantitativa, la estadística es fundamental para el análisis de los datos, la presentación en tablas, la construcción de gráficos y el cálculo estadístico.

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Ejemplos: Los siguientes temas, podrían desarrollarse mediante una investigación descriptiva: -

el estudio sobre una comunidad rural, situada en una región muy atrasada económica y culturalmente; una investigación sobre las bibliotecas municipales de una ciudad.

A modo de ejercicio, piense qué otras investigaciones de este tipo Ud. podría realizar.

1.3 Investigación asociativa o correlacional

Los estudios correlacionales se distinguen de los descriptivos principalmente en que, mientras los descriptivos se centran en medir con precisión las variables individuales, los estudios correlacionales evalúan el grado de relación entre dos variables, pudiéndose incluir varios pares de variables en una sola investigación. La investigación correlacional constituye un primer intento de explicación, pues apunta a la búsqueda de los factores con los cuales el problema aparece siempre asociado, o bien, cuáles de ellos tienen la mayor probabilidad de encontrarse siempre presentes. La necesidad de aclarar tales dilemas ocurre cuando hay ya una descripción bastante explícita del problema, se conocen sus características esenciales y, en el caso de hechos fácticos, se conocen su extensión y magnitud. Los estudios correlacionales miden las dos o más variables que se pretende ver si están o no relacionadas en los mismos sujetos y después se analiza la correlación. Por ejemplo, un investigador que desee analizar la relación entre la autoestima y el rendimiento escolar de los alumnos de un establecimiento educacional, mediría en cada uno de esos alumnos su autoestima y su rendimiento académico, y después analizaría si los estudiantes con mayor autoestima son o no los que tienen mayor rendimiento escolar. Este tipo de estudio tiene como propósito medir el grado de relación que existe entre dos o más conceptos o variables, en un contexto específico. En ocasiones sólo se analiza la relación entre dos variables, lo que po-


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dría representarse como X—Y; pero frecuentemente se ubican en el estudio relaciones entre tres variables, lo que se podría representar así X – Y; \ / Z también relaciones múltiples, por ejemplo X – Y – W \ / Z → F En este último caso se plantean cinco correlaciones X con Y, X con Z, Y con Z, Y con W y Z con F. En este ejemplo no están correlacionando X con F, X con W, Z con W, ni W con F. En las investigaciones de la realidad social los factores asociados con el hecho estudiado son habitualmente numerosos y constituyen un sistema de complejas inter-relaciones, puesto que se entrelazan las variables personales potenciándose mutuamente. Por lo tanto, la búsqueda de asociaciones resulta más compleja que en otros ámbitos. La utilidad y el propósito principal de los estudios asociativos son saber cómo se puede comportar un concepto o variable, conociendo el comportamiento de otras variables relacionadas. Es decir, para intentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de individuos en una variable, a partir del valor que tienen en la variable con la que está relacionada. Un ejemplo tal vez simple, pero que ayuda a comprender el propósito predictivo de los estudios correlacionales, sería el correlacionar tiempo dedicado a estudiar para una prueba de matemáticas con la calificación obtenida en ella. Entonces, más adelante, a partir del tiempo dedicado a estudiar otra prueba de matemáticas, predecir la nota que se obtendrá. Las investigaciones correlacionales contribuyen a ir despejando las principales incógnitas sobre los factores que explican los hechos, precisando relaciones de concomitancia y, aportando modelos para explicar en otra etapa, el funcionamiento del hecho estudiado. En este tipo de investigación, la formulación del problema es clara y precisa. En ella ya es posible reconocer variables dependientes y pueden identificarse variables independientes o factores con los cuales los hechos estarían asociados. Por ejemplo: una investigación para probar que la cantidad de horas viendo televisión influye en el vocabulario de los alumnos. En esta hipótesis

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la variable independiente son las horas viendo televisión y la variable dependiente es el vocabulario de esos alumnos. Para someter a prueba proposiciones que establezcan probables asociaciones, como la recién expuesta, se requiere de situaciones y de métodos que planteen condiciones de contraste o de comparación. También es necesario tener unidades de análisis que presenten el efecto, y unidades sin la presencia del efecto con el propósito de contrastación. Por ejemplo: supongamos que vamos a estudiar la probable asociación entre la incomunicación familiar y el consumo de drogas por la juventud. Tomamos para ello, un grupo de 100 jóvenes que han sido detenidos por consumir marihuana, neoprén u otro tipo de sustancias alucinógenas. La opción tomada servirá para tener un antecedente más sobre el problema, pero no será útil para contrastar la proposición, tal como podemos observar en el diagrama siguiente: Incomunicación familiar Consumo de drogas

Hay

No hay

Hay

80

20

No hay

?

?

Total 100 ?

Puede verse claramente que la ausencia de consumo de drogas no aparece en el esquema y, por lo tanto, no sabemos qué relación tiene ese aspecto de la variable con el factor incomunicación familiar. Esta falta de información impedirá observar la situación de «contraste» y, por lo tanto, no tendremos los elementos suficientes para concluir. De todos modos, lo correcto no es desestimar posibilidades de investigación como las aludidas en el ejemplo, sino comprender las limitaciones que tendrían para establecer generalizaciones. (Ottenberger, 1983). Para poder generalizar, en los estudios asociativos, es muy importante contar con unidades de análisis que contengan toda la posible variabilidad de cada una de las variables estudiadas. Bastaría que una sola de estas variables no cumpliera con esta condición, para que de inmediato se estuviera en presencia de una situación «sesgada», lo que impediría generalizar.


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La cantidad y tipo de unidades de análisis determinará la posibilidad de generalización. Así, por ejemplo, el estudio de unos pocos casos que presenten el hecho, comparados con otros pocos que no presenten el hecho, puede adelantar importantes conclusiones, pero no permite generalizar. Si se desea generalizar o si se desea saber cuán común es el tipo construido en la realidad, tendría que estudiarse el tema con muestras aleatorias. La investigación correlacional tiene, en gran medida, un valor predictivo aunque parcial. Al saber que dos conceptos o variables están relacionadas se aporta cierta información explicativa. Por ejemplo: si la adquisición de vocabulario por parte de un determinado grupo de niños de cierta edad (digamos entre los 3 y los 5 años) se encuentra relacionada con la exposición a un programa de televisión educativo, ese hecho puede proporcionar cierto grado de explicación sobre cómo los niños adquieren ciertos conceptos. (Hernández, 1998:65). Dada la naturaleza de los hechos sociales, puede darse el caso de que dos variables estén aparentemente relacionadas, pero que en la realidad no lo estén, lo que se conoce en el lenguaje de la investigación como «correlación espuria». Por ejemplo, supóngase que lleváramos a cabo una investigación con niños -cuyas edades oscilaran entre los 8 y los 12 añoscon el propósito de analizar qué variables se encuentran relacionadas con la inteligencia y midiéramos su inteligencia por medio de alguna prueba. Nos daríamos cuenta de que se da la siguiente tendencia: «a mayor estatura, mayor inteligencia»; es decir, los niños con más estatura tenderían a obtener una calificación más alta en la prueba de inteligencia, con respecto a los niños con menor estatura. Estos resultados no tendrían sentido; no podríamos decir que la estatura está correlacionada con la inteligencia aunque los resultados del estudio así lo indicaran. Lo que sucede es lo siguiente: la maduración está asociada con las respuestas a una prueba de inteligencia, los niños de 12 años (en promedio más altos) han desarrollado mayores habilidades cognitivas para responder a la prueba (comprensión, asociación, retención, etc.) que los niños de 11 años y éstos a su vez las han desarrollado en mayor medida que los de 10 años; y así sucesivamente hasta llegar a los niños de 8 años (en promedio los de menor estatura), quienes poseen menos habilidades que los demás para responder la prueba de inteligencia (incluso si aplicáramos la prueba a niños de 5 años no podrían responderla). Estamos ante una correlación espuria cuya «explicación» no sólo es parcial sino errónea; se requeriría una investigación a nivel explicativo para saber cómo y por qué las variables están supuestamente relacionadas. En el ejemplo citado resulta obvio, pero en ciertas ocasiones

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no es tan sencillo detectar cuándo una correlación carece de sentido. (Hernández,1998:66). El siguiente ejemplo, de por sí absurdo, puede aclarar lo recién afirmado; puede probarse que mientras más bajo es el consumo de helados, mayor es la cantidad de delitos contra la propiedad y viceversa. Pero tal relación, altamente significativa desde el punto de vista estadístico, nada tiene que ver con una asociación válida. Un ejemplo humorístico de falsas relaciones causales es el del hombre que se embriagaba cuando bebía agua mezclada con ginebra, agua mezclada con whisky y agua mezclada con coñac. Dedujo que si el agua se hallaba asociada en todos los casos como causa aparente, el modo de curarse (sanarse) era abandonando el agua. (Best; 1982:74). Es obvio que al calcular correlaciones entre variables, se correlacionen mediciones de una variable hechas en algunas personas con mediciones de la otra variable realizadas en esas mismas personas. También es necesario establecer la diferencia entre encontrar una correlación significativa y sostener que ambos factores están asociados causalmente. De hecho, muchas variables pueden aparecer asociadas, pero entre ellas no necesariamente hay una relación causal. Por ejemplo: la investigación médica ha comprobado que el hecho de fumar está altamente asociado con el hecho de enfermar de cáncer al pulmón y la investigación educativa ha determinado que la cantidad de horas dedicadas a cumplir una tarea escolar, está correlacionada con el rendimiento académico (Bloom). Pero esto no es suficiente para probar que las condiciones mencionadas son causa de los anteriores hechos, puesto que hay gente que fuma y que nunca ha enfermado de cáncer, y existen alumnos que casi no estudian y tienen buen rendimiento. Para que exista una relación causal entre dos variables, por ejemplo, entre A y B, deben cumplirse tres condiciones: -

A y B deben estar asociadas, es decir, siempre que se da A, se da B; o bien, siempre que se da A, B aparece con una alta probabilidad. Estas variables pueden estar asociadas directa o inversamente. Por ejemplo: mientras más tiempo dedique a estudiar ciencias sociales, mayor será su rendimiento en esa asignatura, y mientras más practique la escritura a máquina menor es la cantidad de errores que cometerá.


-

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Si A es la variable independiente causal y B su consecuencia o efecto, A debe presentarse en el tiempo antes que B. B debe ocurrir sólo como consecuencia de A, es decir, A será la causa si es capaz de producir el efecto, independientemente de otros factores. En los ejemplos anteriores, primero debe estudiar ciencias sociales o practicar escritura a máquina (Variable Independiente) y luego aparecerá el buen rendimiento escolar o la disminución de errores (Variable Dependiente). Otros ejemplos de investigación asociativa podrán ser:

-

un trabajo sobre los factores asociados con la delincuencia en un grupo de jóvenes de doce a quince años; una investigación sobre la naturaleza, magnitud y causas de los accidentes automovilísticos durante el año, en una determinada región. Como ejercicio, identifique qué otras investigaciones educacionales de este tipo podría realizar.

1.4 Investigación explicativa Las investigaciones explicativas son más estructuradas que las investigaciones recién estudiadas, de hecho implican los propósitos de ellas, exploración, descripción y correlación, además de que proporcionan un sentido de entendimiento del fenómeno a que hacen referencia. Una cosa es recoger datos, descubrir hechos, describir situaciones o clasificar los fenómenos, y otra, es saber por qué ocurren, cuáles son sus factores determinantes, de dónde proceden, cómo se transforman. En el nivel explicativo se intenta dar cuenta de la realidad o de hacerla comprender a través de leyes científicas o de teorías. Las leyes señalan aquellos hechos o fenómenos que se dan en determinadas condiciones. La teoría -en la que se integran leyes- constituye un sistema explicativo global que culmina con la comprensión de la realidad. (Ander-Egg,1995:63). La investigación explicativa intenta dilucidar cuál o cuáles de los factores con que los hechos están asociados, determinan en mayor medida el efecto observado, como asimismo, intenta despejar el papel que le corresponde a cada una de las variables

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involucradas, o sea, se trata de precisar las relaciones entre variables dependientes e independientes. Explicar es siempre un intento de responder a los porqués. ¿Por qué algo sucede cómo sucede?, ¿por qué algo es como es? Aquí nos encontramos en el nivel más profundo de investigación social. La explicación, como nivel de conocimiento, tiene como objetivos principales: a) b)

explicar la causa de un fenómeno, e insertar el fenómeno en un contexto teórico, de modo que permita incluirlo en una determinada generalización.

Los estudios explicativos van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos, están dirigidos a responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Como su nombre lo indica, su interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se da éste, o por qué dos o más variables están relacionadas. Por ejemplo: en educación tenemos que el rendimiento en lectura de un alumno de primer año básico depende de múltiples factores, tales como: motivación para leer, madurez biológica, desarrollo de la motricidad, alimentación, horas de descanso (sueño) adecuadas, desarrollo de su coeficiente intelectual, materiales de lectura apropiados a su edad, condiciones ambientales para estudiar, metodología del profesor para enseñar, tiempo dedicado a practicar la lectura, forma de leer, y muchos factores más. De todas las variables nombradas en este ejemplo, ¿cuáles son variables independientes y cuáles son variables dependientes?

Las variables independientes recién nombradas afectan de diferente manera a la variable dependiente (rendimiento en lectura), actuando con papeles de distinta intensidad e importancia. Pueden actuar como condición necesaria, pero no como causa verdadera, es decir, su presencia sólo hace posible la relación causal, es un requisito para que la variable causal fundamental ejerza su acción. Por ejemplo: Las papilas gustativas son una condición necesaria para el sentido del gusto, pero no la causa de éste. Asimismo, en el terreno educacional es necesario que el niño haya desarrollado su motricidad (coordinación de ojos),


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y su coeficiente intelectual para que pueda aprender a leer. En este caso la variable coordinación de los ojos o la variable coeficiente intelectual es condición necesaria para aprender a leer pero no el factor causal fundamental; sin embargo, la adquisición de la lectura no podría darse de no existir la motricidad y el coeficiente intelectual desarrollados. Otras variables desempeñan el papel de contribuyentes, es decir, refuerzan o aumentan la probabilidad de que ocurra un determinado fenómeno. Por ejemplo, en educación, la motivación es una variable contribuyente para el rendimiento escolar. En el terreno de lo educativo, es corriente encontrar proposiciones que plantean este tipo de relación. Así, por ejemplo: «el refuerzo positivo contribuye al aprendizaje»; «el bajo ingreso económico es uno de los factores que más influye en el alcoholismo». Estas son afirmaciones que atribuyen a las variables independientes el papel de contribuyentes. Es diferente desempeñar el papel de condición necesaria que el rol de factor contribuyente. Mientras la condición necesaria es imprescindible para que el fenómeno ocurra, la condición contribuyente puede no existir y el fenómeno ocurrirá tarde o temprano.

Ejercicio: ¿Cuáles de las variables independientes del ejemplo dado sobre el rendimiento en lectura, son condiciones necesarias y/o contribuyentes? Hay otras variables independientes que desempeñan el papel de condición suficiente; en este caso, basta que ese factor se presente para que aparezca el fenómeno. En los fenómenos educativos o sociales, no es fácil encontrar ejemplos de este tipo de relaciones, pero puede servir de ejemplo la forma como actúa una amenaza externa sobre la cohesión interna de un grupo, ya que la investigación ha probado que es suficiente esa amenaza para que el grupo reaccione aumentando su cohesión. Sin embargo, es perfectamente posible producir la cohesión interna de un grupo humano mediante la acción de otros factores, razón que impide darle a la variable, amenaza externa, que cumple sólo el rol de condición suficiente, la categoría de causa.

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Otras variables cumplen el rol de variables intervinientes dentro de la relación entre distintos factores. Estas variables son hechos que mediatizan la relación causal, constituyendo una reacción en cadena, esta relación asume la forma de X—Z—Y, siendo Z la variable interviniente. Por ejemplo: una hipótesis que proponga que los bajos ingresos (X), bajos salarios, cesantía, familia numerosa en relación con las entradas, etc., determina una alimentación insuficiente (Z) en calidad y en cantidad en forma prolongada y esto, a su vez, produce desnutrición (Y). Aquí la variable Z desempeña el papel de interviniente. Una variable es considerada variable causal, cuando cada vez que se presente, debe ser capaz de producir el efecto y a su vez, el efecto no podrá darse sin que medie la presencia del factor que lo provoca. En otros términos, las condiciones necesarias y suficientes se presentan simultáneamente. Son ejemplos de investigaciones explicativas: -

los estudios relacionados con el valor predictivo de la Prueba de Aptitud Académica y el éxito en la Universidad; los estudios que especifican que la incomunicación familiar es el factor que más contribuye a las conductas evasivas del adolescente.

Resumen: Que una investigación se inicie como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa, depende fundamentalmente de dos factores: el estado del conocimiento en el tema de investigación que nos revele la revisión de la literatura y el enfoque que el investigador pretenda dar a su estudio. En el capítulo anterior, en la formulación del Marco Teórico, vimos que la revisión de la literatura nos conducía a cuatro tipos de respuesta, que retomamos nuevamente y, esta vez, la relacionamos con el tipo de investigación no experimental. En primer término, la revisión de la literatura nos puede revelar que no hay antecedentes sobre el tema a investigar o que no son aplicables al contexto en el cual habrá de desarrollarse el estudio, en cuyo caso la investigación tendrá que iniciarse como exploratoria. Si la literatura nos revela


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guías aún no estudiadas e ideas vagamente vinculadas con el problema de investigación, la situación es similar, el estudio se iniciará como exploratorio. En segundo término, la revisión de la literatura nos puede revelar que hay «piezas y trozos» de teoría con apoyo empírico moderado, o sea, estudios descriptivos que han detectado y definido ciertas variables. En este caso nuestra investigación puede iniciarse como descriptiva debido a que hay detectada ciertas variables en las cuales se puede fundamentar el estudio. En tercer término, la revisión de la literatura nos puede revelar la existencia de una o varias relaciones entre concepto o variables. En estas circunstancias la investigación se iniciará como correlacional. En cuarto término, la revisión de la literatura nos puede revelar que existe una o varias teorías que se aplican a nuestro problema de investigación, en estos casos el estudio puede iniciarse como explicativo. Por ejemplo: si pensamos analizar por qué algunos alumnos están más motivados intrínsecamente hacia sus estudios que otros alumnos, y al revisar la literatura nos encontramos con la teoría psicológica de la motivación, podríamos iniciar un estudio explicativo sobre la motivación de nuestros alumnos. Por otra parte, el enfoque que el investigador le dé a su estudio determinará cómo se iniciará éste. Si un investigador piensa en realizar un estudio sobre un tema ya estudiado previamente, pero dándole un enfoque diferente, el estudio puede iniciarse como exploratorio. (Hernández, 1998:70). Todos los tipos de investigación son igualmente válidos e importantes, ya que todos han contribuido al avance de las ciencias. Cada uno tiene sus objetivos y razón de ser. Insistimos, el que la investigación sea de un tipo u otro depende de cómo se plantee el problema de investigación, preguntas y objetivos, y de lo que entregue la revisión bibliográfica. El siguiente ejemplo tomado de Hernández (1998:67) muestra las diferencias entre un estudio explicativo, uno descriptivo y uno correlacional. Los estudios explicativos responderían a preguntas, tales como: ¿qué efectos tiene que los adolescentes -que viven en zonas urbanas y cuyo nivel socioeconómico es elevado- se exponga a videos televisivos musicales con alto contenido de sexo?, ¿a qué se deben estos efectos?, ¿qué variables mediatizan los efectos y de qué modo?, ¿por qué prefieren dichos adoles-

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centes ver videos musicales con alto contenido de sexo respecto a otros programas y videos musicales?, ¿qué usos dan los adolescentes al contenido sexual de los videos musicales?, ¿qué gratificaciones derivan de exponerse a los contenidos sexuales de los videos musicales?, etc. Un estudio descriptivo solamente respondería a preguntas como ¿cuánto tiempo dedican dichos adolescentes a ver videos televisivos musicales y especialmente videos con alto contenido de sexo?, ¿en qué medida les interesa ver este tipo de videos?, en su jerarquía de preferencias por ciertos contenidos televisivos ¿qué lugar ocupan los videos musicales?, ¿prefieren los videos musicales con alto, medio, bajo o nulo contenido de sexo?, etc., y un estudio correlacional contestaría a preguntas como ¿está relacionada la exposición a videos musicales con alto contenido de sexo por parte de los mencionados adolescentes con el control que ejercen sus padres sobre la elección de programas de aquéllos?, ¿a mayor exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual?, ¿a mayor exposición por parte de los adolescentes a dichos videos, se presenta una actitud más favorable hacia el aborto?, etc.

2.

Investigación experimental

Para alcanzar los objetivos propios de la investigación científica - explicar, predecir y controlar la conducta y los hechos - es necesario descubrir las conexiones causales que existen entre los fenómenos de un campo determinado. Mediante la manipulación de una variable experimental, en condiciones de riguroso control, el investigador se esfuerza por descubrir de qué modo y por qué causa se produce una situación o acontecimiento particular. La experimentación consiste en modificar deliberadamente y de manera controlada las condiciones que determinan un hecho, y en observar e interpretar los cambios que ocurren en este último. Campbell y Stanley (1993:9) definen experimento como «aquella parte de la investigación en la cual se manipulan ciertas variables y se observan sus efectos sobre otras». Manipular es sinónimo de hacer variar o dar distintos valores a la variable independiente.


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La experimentación consiste en crear dos situaciones homogéneas, una de las cuales será intervenida por una variable independiente ( situación experimental), y la otra permanecerá igual (situación de control). El investigador mantiene constante todos los factores que pueden influir en el experimento, con excepción de la variable independiente, la cual es manipulada por el investigador. Este control se ejerce tanto al introducir la variable, como al efectuar la observación de los efectos. Este control del estímulo es lo más típico del experimento. Los elementos básicos que intervienen en la observación experimental son: a) b) c)

el ambiente en el que se efectúa el experimento, los grupos que se contraponen o comparan y el estímulo o variable experimental que se hace incidir sobre el grupo experimental.

El control del ambiente se realiza mediante el aislamiento experimental, es decir, efectuando el experimento en un laboratorio donde el investigador puede controlar o mantener constante las variables ambientales: luz, temperatura, presión atmosférica etc. que pueden influir en los grupos sujetos a experimentos. Este control del ambiente, es, sin duda, importante en los experimentos físicos y biológicos, pero en los experimentos sociales presenta el gran inconveniente de constituir el laboratorio un ambiente artificial, que como tal puede influir física y psíquicamente de manera importante en las personas sujetas a experimento. (Sierra B., 1995:224). Las intrincadas relaciones de causalidad en el mundo social ofrece dificultades para aislar las variables con el propósito de estudiar los efectos de cada una de ellas. Los hechos sociales se originan en una configuración de factores muy interrelacionados entre sí, los que a su vez se van modificando por su propia dinámica interna. Por estas razones, aislar una o más variables implica parcelar de manera artificial la realidad, sin lograr reproducirla.

2.1 Bases en un experimento En Educación, por ejemplo, podría estudiarse hasta qué punto ciertos cambios metodológicos producen o no resultados eficaces, constituyendo

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las acciones de los profesores las variables independientes que intentan provocar determinados resultados. El primer paso de una investigación experimental consiste en la identificación del problema y su riguroso análisis lógico. Los aspectos incluidos se especifican mediante la formulación de hipótesis y la deducción de las consecuencias lógicas que las hipótesis implican. En consecuencia, los procedimientos de prueba se emplean para determinar si las consecuencias que deberían producirse al confirmarse la hipótesis se observan realmente. Cuando una hipótesis y las consecuencias deducidas a partir de ella han sido formuladas claramente, se identifican dos factores: 1)

una variable independiente, y 2) una variable dependiente ↓ ↓ Condición X está relacionada con Condición Y

En el experimento las variables independientes son las que el investigador hace variar y las variables dependientes son las que se observa para ver si varían a causa de la variación provocada por el investigador en las variables independientes. Una hipótesis sugiere que una condición antecedente (variable independiente) está relacionada con la aparición de otra condición, hecho o efecto (variable dependiente). Para poner a prueba una conclusión deducida a partir de una hipótesis, un investigador intenta controlar todas las condiciones, excepto la variable independiente, que es la que manipula deliberadamente. Una vez hecho esto, observa lo que sucede con la variable dependiente. La variable dependiente es el fenómeno que aparece, desaparece o cambia cuando el investigador aplica, suprime o modifica la variable independiente. En el campo de la educación, un investigador puede intentar modificar algunas condiciones del ambiente en que se encuentran los estudiantes y observar los efectos que ello produce en el nivel de rendimiento escolar. Por ejemplo: puede suponer que los niños aprenderán a escribir más rápidamente si la enseñanza y práctica se realiza diariamente en períodos cortos de tiempo que si se somete a períodos de enseñanza y ejercitación prolongados.


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La variable independiente que él manipula para poner a prueba esta hipótesis es «el tiempo que dura la enseñanza y la práctica». En cambio, la variable dependiente que experimenta el efecto de esa manipulación consiste en la «habilidad para la escritura». Durante el experimento, el investigador trata de mantener idénticas las condiciones de ambos grupos, pero uno de ellos aprende a escribir durante treinta minutos todos los días, en tanto que el otro tiene una clase tres veces por semana de sesenta minutos de duración. En otras palabras, todas las condiciones se mantienen constantes, exceptuando la variable experimental -duración y frecuencia de la práctica- que es la que maneja el investigador. En consecuencia, cualquier diferencia que se encuentre en relación con la habilidad para escribir al término del experimento, puede atribuirse a la manipulación de la variable independiente. La identificación y el control de otras variables que influyen sobre la variable dependiente constituye una tarea difícil e importante. Si el profesor que lleva a cabo el experimento relacionado con la habilidad para la escritura no controla la selección de las palabras que los alumnos deben escribir, y/o la selección de los alumnos a los grupos, puede ocurrir que un grupo de alumnos tenga palabras más fáciles y/o mayor habilidad para la escritura, previa a la realización del experimento. Si esto sucede, al concluir el experimento, el investigador no sabrá si la causa de la diferencia que existe entre ambos grupos reside en la manipulación de la variable independiente o en los factores no controlados. Por lo general, en las ciencias sociales el control riguroso del ambiente, de los grupos y de la variable experimental como lo exige el experimento y se realiza en las ciencias naturales, es casi imposible. Para impedir que otro factor que no sea la variable independiente influya sobre la variable dependiente, el investigador puede eliminar el factor interfiriente o no deseado, o bien, mantener constantes sus efectos o igualar su presencia en el grupo experimental y en el de control. El experimento clásico, está planteado como una situación de laboratorio, capaz de reproducir lo real, pero aislado de todos los factores externos con excepción de la variable experimental, la que se deja libre, al igual que el efecto que se produce. Debido al estricto control que se ejerce sobre las variables extrañas, los efectos que se observan se atribuyen a la variable experimental.

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Homogénea

El diagrama siguiente ilustra la idea del experimento clásico:

Situación experimental

Variable independiente o experimental (X)

Variable dependiente o efecto (Y)

Se introduce

Se produce Y Consecuencia: X Causa Y

Situación de control

No se introduce

No se produce Y

El control de los grupos con los que se realiza el experimento tiene lugar principalmente, por medio de la igualación de los grupos experimentales y de control. Este modelo exige que se cuente, con dos grupos provenientes de la misma población, uno de los cuales es el grupo experimental y el otro es el grupo de control. El investigador, por lo general, mide u observa ambos grupos antes de la introducción del estímulo experimental, siendo estas mediciones simultáneas en el tiempo. Luego manipula la variable independiente (X) y posteriormente mide nuevamente ambos grupos para observar los efectos. En la investigación experimental en educación podemos distinguir dos modelos diferentes de acuerdo a su desarrollo o perfección, (existen varios más): a) b)

experimentales clásicos o verdaderos y cuasi- experimentales.

a)

Diseño experimental clásico o verdadero

Este diseño corresponde al del experimento clásico, recién expuesto. Se utiliza fundamentalmente cuando se desea despejar relaciones de tipo causal, o sea, son modelos explicativos. Esta característica exige que el

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tema o problema haya sido suficientemente estudiado con anterioridad, de manera que sea posible plantear hipótesis que aclaren cuáles son las variables independientes, cuáles las dependientes y cuáles deben controlarse para observar con nitidez la relación entre las variables independientes y dependientes.

b)

Diseño cuasi- experimental

Fueron ideados para experimentar en situaciones sociales que ya tienen una estructura, la que no es posible alterar con miras a efectuar una investigación, por ejemplo: los grupo-curso de los establecimientos educacionales, las agrupaciones comunitarias ya constituidas, el personal de una organización o empresa, etc. La diferencia esencial de este diseño con el diseño clásico radica en que la conformación de los grupos no es aleatoria, sino que se toman grupos ya constituidos o estructurados, siguiendo criterios distintos de los del azar. El siguiente diagrama muestra el diseño cuasi-experimetal:

Medición antes

Variable experimental

Medición después

Experimental

O

X

O (se espera Y)

Control

O

–

O

Grupos

Comparables, pero no se tiene la certeza de que provienen de la misma población.

Este modelo cuasi- experimental es muy aplicable en la realidad educativa. El diseño consiste en seleccionar dos o más grupos que el profesorinvestigador considera muy semejantes, o a lo menos comparables, por ejemplo, los grupo-cursos de un establecimiento educacional. Luego, el investigador determina, mediante sorteo, cuál o cuáles serán sometidos a la influencia de la variable experimental o independiente y cuál o cuáles serán

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los grupos de control. Este modelo contempla, además, mediciones antes y después de la introducción de la variable independiente, lo que lo asemeja mucho al experimento clásico. Aquí se contaría con varios elementos para la comparación: en primer término, podría apreciarse si cada grupo ha experimentado algún cambio entre la medición antes y la medición después; en segundo término, al comparar las mediciones «después» de ambos grupos, se contaría con los datos para saber si los cambios fueron o no significativos.

2.2 Factores que deben controlarse En los experimentos, pueden intervenir otras variables, además de las experimentales. El investigador debe controlarlas manteniéndolas a lo largo del experimento sin variación, a fin de que no puedan influir en la variación a observar de las variables dependientes. Seleccionar un diseño experimental es una de las decisiones más importantes que debe adoptar el experimentador. Si un procedimiento es válido, el resultado de la investigación también lo será y podrá ser interpretado como tal. Existen dos tipos de validez: interna y externa.

•

Validez interna

Cuando se pone a prueba la validez interna de un diseño, el experimentador se pregunta si la modificación sufrida por la variable dependiente fue realmente provocada por la variable experimental (X).

Antes de responder de manera afirmativa debe cerciorarse de que alguna de las variables ajenas al experimento no ha producido el efecto observado. Algunas de estas posibles variables ajenas al experimento son: 1)

Historia contemporánea: La historia son acontecimientos ocurridos entre la primera y la segunda medición, además de la variable experimental. A veces los sujetos experimentan, además de la exposición a X, una situación que puede hallarse dentro o fuera del marco del


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experimento pero que es capaz de afectar sus puntajes en la variables dependiente (Y). Por ejemplo: supongamos que deseamos cambiar los hábitos higiénicos de nuestros alumnos. Para ello se diseña un experimento que incluye cambios metodológicos, y material de uso común. La variable independiente son las nuevas metodologías y la variable dependiente corresponde a las prácticas higiénicas de los estudiantes. Pero a medida que transcurre el experimento, ocurre en la ciudad una epidemia provocada por los malos hábitos higiénicos y los medios de comunicación social inician una campaña para erradicarla. Al término del experimento, es más probable que las modificaciones introducidas en los hábitos higiénicos de nuestros alumnos, se deban a la campaña de los medios sociales que a la influencia de la variable experimental (X). 2)

Procesos de maduración: Los procesos biológicos y psicológicos que se producen en los sujetos pueden cambiar durante el desarrollo del experimento, lo que afectará sus respuestas. En estos procesos se incluye el aumento de edad, el hambre, el cansancio y, en general, todas las variaciones físicas y psíquicas de los sujetos que pueden ocurrir de un tiempo a otro. Los sujetos pueden alcanzar un rendimiento superior o inferior en el postest a causa de que tienen más edad, están más fatigados o sienten menos interés que cuando se les administró el pretest, y no por la acción de X. Su edad, fatiga o interés podrían confundir la interpretación del efecto X.

3)

Procedimientos de pretest: El pretest puede servir como una experiencia de aprendizaje, a causa de la cual los sujetos modificarán sus respuestas en el postest, sea que se aplique o no la variable experimental.

4)

Instrumentos de selección: Los cambios en los instrumentos de una medición a otra o de uno a otro grupo, o los cambios en los observadores participantes o en quienes se ocupan de realizar las entrevistas, pueden afectar las mediciones obtenidas. Si el postest es más difícil que el pretest, o si los sujetos fueron evaluados por distintas personas, ello puede producir diferencias entre los dos puntajes, los cuales no tendrán relación ninguna con X. Ligeras fluctuaciones en los instru-

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mentos mecánicos de medición también pueden provocar diferencias. Si la misma persona evalúa sucesivamente el rendimiento de los dos grupos, o del mismo grupo antes y después de la aplicación de X, su juicio puede variar a causa de que ha adquirido más experiencia y capacidad de discriminación o, porque se halla más fatigado. 5)

Selección diferencial de los sujetos: Aquí entran todos los sesgos que suponen una desigualdad entre los grupos que intervienen en el experimento, derivado de una selección sesgada de los elementos de ambos grupos. Estas diferencias además, pueden actuar con otras variables, por ejemplo, la maduración. En el experimento antes expuesto sobre enseñanza de la escritura, vemos que cuando se expone a los grupos experimental y de control a los efectos de X, el tipo de enseñanza y práctica de la escritura, y luego se les administra un test, es probable que los resultados de este último reflejen diferencias entre los dos grupos, que bien pueden ser previas a X. Tal vez el grupo experimental tenía mayor habilidad para la escritura que el grupo de control, antes de que ambos fueran sometidos a la acción de X.

6)

Mortalidad experimental: Se refiere a la desaparición con el tiempo, por deserción, muerte, traslado, negativa, de una a otra observación, de los elementos de los grupos del experimento. O sea, si un grupo particular de sujetos se retira de un grupo una vez que el experimento ha comenzado, esta pérdida diferencial puede afectar los resultados de la investigación. Supongamos que los sujetos del grupo experimental que obtuvieron los puntajes más bajos en el pretest se retiran después de realizar el test. Los que permanecen en el grupo experimental pueden alcanzar en el postest, un rendimiento más elevado que el grupo de control, pero ello no se deberá a la acción de X sino al hecho de que se han retirado los sujetos de bajo puntaje.

¿Cuáles de estas variables intervinientes le parece que se pueden controlar fácilmente?


•

125

Validez externa

Por su parte la validez externa plantea la interrogante de la posibilidad de generalización: ¿A qué poblaciones o situaciones puede generalizarse este efecto? ¿ Qué relevancia tienen los descubrimientos referentes al efecto de X, más allá de los límites del experimento? Cuando un investigador examina la validez externa de un diseño, debe controlar los siguientes factores que pueden amenazar la representatividad de los resultados obtenidos: 1)

Efectos de la interacción entre los errores de selección y la variable experimental X: Las características de los sujetos seleccionados para participar en un experimento determinan la medida en que es posible generalizar los resultados. Por ejemplo: una muestra aleatoria de estudiantes de séptimo básico de una escuela no podrá ser representativa de todos los alumnos de séptimo básico. La inteligencia, la condición socioeconómica o alguna otra característica de esos niños pueden hacer que la acción de la variable experimental X sea más eficaz para ellos que para otros alumnos de séptimo año. Si X es un nuevo libro de texto, puede producir excelentes resultados en la escuela A, donde la mayoría de los alumnos tiene un elevado C.I. Pero un investigador no puede extraer la conclusión de que X producirá el mismo resultado en todas las clases de séptimo grado, puesto que es probable que el libro no sea igualmente efectivo en la escuela B, en la que la mayoría de los alumnos tiene C.I. bajo.

2)

Efectos reactivos o interactivos del pretest: La administración de un pretest puede limitar el poder de generalización de las conclusiones de un experimento. Un pretest puede incrementar o disminuir la sensibilidad de los sujetos hacia X; es posible que les haga notar ciertos ítemes, problemas o hechos que de otra manera, quizás no hubieran advertido. En consecuencia, esos sujetos pueden dejar de ser representativos de la población de la cual provienen, a la que no se le ha aplicado el pretest. Por ejemplo: supongamos que a 50 alumnos de Enseñanza Media se les administra un test para evaluar su actitud hacia los ancianos, antes y después de exponerlos a la variable experimental, X, una película romántica cuyo tema se relaciona con los ancianos. Es probable que sus respuestas al postest no reflejen tanto el efecto de la película como el incremento de la sensibilidad hacia las personas mayores, que les produjo la administración del pretest. El efecto de la pelí-

126


cula para los sujetos experimentales puede no ser representativo de los efectos que ejerce en los alumnos de Enseñanza Media que no fueron sometidos al pretest. Recuerde que el efecto del pretest, también afecta a la validez interna del diseño. 3)

Efectos reactivos de los procedimientos experimentales: La artificialidad de la situación experimental y la conciencia de los sujetos de estar participando de un experimento, pueden impedir generalizar el efecto de la variable experimental a las personas expuestas a ella en una situación no experimental. Por ejemplo: si a causa de la presencia de observadores y del equipo experimental, los alumnos y profesores toman conciencia del hecho de estar participando en un experimento, ello puede modificar su conducta normal. Si la alteración se produce precisamente en la conducta que se pretende medir, el investigador no puede sostener que el efecto de X para la población de la muestra será el mismo en el caso de los sujetos expuestos a X en situaciones no experimentales.

4)

Interferencia del tratamiento múltiple: Cuando se expone repetidamente a los mismos sujetos a dos o más variables experimentales, por lo general, no es posible borrar los efectos de las variables experimentales previas; en consecuencia, las conclusiones sólo podrán hacerse extensivas a las personas que experimentaron la misma secuencia de tratamiento repetido. Ambos criterios, validez interna y validez externa, son sin duda importantes, aunque con frecuencia se contraponen en el sentido de que ciertos aspectos que favorecen a uno de ellos, perjudican al otro. Siendo la validez interna lo más importante en un diseño experimental, no es menos cierto que en educación, la validez externa, que es la que permite generalizar, es imprescindible. Esto es válido, fundamentalmente, en la investigación sobre métodos de enseñanza y/o prueba de material didáctico, donde el fin último, es la generalización a otros grupos de estudiantes.

Finalmente diremos, que en términos generales no se considera que un tipo de investigación sea mejor que otro, experimental versus no experimental. Como menciona Kerlinger (1988): «Los dos tipos de investigación


127

son relevantes y necesarios, tienen un valor propio y ambos deben llevarse a cabo». Cada uno posee sus características y la elección sobre qué clase de investigación y diseño específico hemos de seleccionar, depende de los objetivos que nos hayamos trazado, las preguntas planteadas, el tipo de estudio a realizar y las hipótesis formuladas.

3.

Muestreo

Una vez que se ha definido el problema a investigar, se han formulado las hipótesis, se han determinado las dimensiones o indicadores de las variables y se ha determinado el tipo de investigación, se hace preciso realizar, además de las anteriores decisiones, otra opción antes de empezar con el trabajo de campo, la recogida de datos mediante la aplicación de los métodos elegidos. Esta nueva opción consiste en la decisión de si las unidades objeto de observación o estudio, van a ser todas las que forman el universo, o únicamente se va a extender la indagación a una parte representativa o muestra de ese universo. En el caso de poblaciones pequeñas, esta última solución es la que se impone en la realidad. En los demás casos, por razones de tiempo, costo y complejidad de las operaciones de recogida, clasificación y análisis de datos, se descarta en la práctica la posibilidad de que el estudio abarque individualmente a todas las unidades que comprende el universo.

3.1 Población y Muestra Hemos hablado de población y de muestra. Definiremos ahora ambos conceptos. Universo o población, son palabras utilizadas técnicamente para referirse al conjunto total de elementos que constituyen un área de interés específico. Lo que constituye la población total está delimitado por problemáticas de tipo teórico. Si la referencia es hacia individuos humanos, el univer-

128


so o población estará constituido por la población total de la humanidad, o por la población de un país, o la de un área determinada, etc., según sea la definición del problema de investigación. (Padua, 1992:63). Dicho más brevemente, el universo está formado por toda la población o conjunto de unidades que se quiere estudiar y que podrían ser observadas individualmente en el estudio. Se denomina muestra, a un subconjunto del conjunto total que es el universo o población. O sea, una muestra es una parte de un conjunto o población. La teoría del muestreo tiene como propósito establecer los pasos o procedimientos para hacer posible la generalización a la población, de los datos obtenidos a través de una muestra y esto con un grado mínimo de error. Según Galtung (1995), una muestra debe en general satisfacer dos condiciones: a)

b)

En ella debe ser posible poner a prueba la hipótesis, o sea, la muestra debe ser lo suficientemente «buena» como para permitirle al investigador extraer conclusiones en cuanto a las relaciones entre sus variables. Debe hacer posible la generalización al universo, de las proposiciones establecidas en la muestra.

Las muestras tienen un fundamento matemático estadístico. Este consiste en que los resultados que fueron obtenidos en una muestra, elegida correctamente y en proporción adecuada, se pueda hacer la inferencia o generalización, fundada matemáticamente, de que dichos resultados son válidos para el universo del que se ha extraído la muestra, dentro de unos límites de error y probabilidad, que se pueden determinar estadísticamente en cada caso. (Sierra, 1995:129). Para poder inferir los resultados a toda la población es necesario que la muestra sea representativa o reflejo fiel del universo, de tal modo que reproduzca sus características básicas. Esto quiere decir, que si hay sectores en la población que se supone ofrecen características especiales, la muestra también deberá comprenderlos y precisamente en la misma proporción, es decir, deberá estar estratificada como el universo.

129


De estas condiciones se deduce que una muestra es simplemente, una parte representativa de un conjunto, población o universo, cuyas características debe reproducir en pequeño lo más exacto posible. Gráficamente tenemos:

123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678 123456789012345678

Población

Muestra

La muestra como se ve en el gráfico, es una parte reducida de una determinada población o universo, y tiene la misma forma circular que el universo. Con ello se pretende indicar que, cualitativamente, la muestra debe tener las mismas características que la población que representa.

3.2 Tipos de muestra La teoría del muestreo establece las condiciones mediante las cuales las unidades son seleccionadas de manera tal que el subconjunto resultante, la muestra, contenga el mínimo de sesgos posibles. Existen varios tipos de muestreo. Los tipos de muestreo que estudiaremos son: a)

Muestras probabilísticas -

Muestra simple al azar. Muestra sistemática. Muestra estratificada. Muestra por conglomerados.

130

b)


Muestras no probabilísticas -

Muestra casual. Muestra intencional.

a)

Muestras probabilísticas

-

Muestreo simple al azar o muestreo aleatorio simple

En el muestreo aleatorio simple, cada elemento del universo tiene la misma probabilidad de ser elegido para integrar la muestra, y la selección de una unidad, no condiciona la elección de otra. De un listado total de unidades, se extrae mediante algún procedimiento de azar como, por ejemplo, una lotería, o una tabla de números aleatorios (casi todos los libros de estadística traen una), el total de unidades que incluirá la muestra. Si empleamos una lotería, debemos asegurarnos que dentro de la bolsa aparezcan todos los números que representan el total de unidades del universo; luego, seleccionamos los números, revolviendo cada vez, y sin reponer el que salió sorteado. Si el universo es muy numeroso, entonces conviene utilizar una tabla de números aleatorios; éstas contienen una serie de números que no siguen ningún orden y que están agrupados en columnas. Se eligen tantas columnas como dígitos tenga el universo. Por ejemplo, si el universo está constituido por 1.200 unidades, hay que seleccionar 4 columnas y luego se sortea la columna por donde se va a partir; enseguida se van recorriendo las columnas y anotando los números que van apareciendo y que caen dentro de los límites del universo (en el ejemplo, que vayan de 0001 a 1.200). Los números que se repiten se eliminan y se continúa seleccionando hasta completar el tamaño de la muestra.

Ventajas: a) b)

No supone el conocimiento previo de ninguna de las características de la población de la cual se va a extraer la muestra. Cuando el tamaño de la muestra crece, tiende a reflejar todas las características del universo. O sea, mientras más grande es la muestra, ésta se hace cada vez más representativa del universo o población.


131

Desventajas: a) b)

c)

d)

Supone un listado completo de todas las unidades que componen la población, lo que impide el empleo de este diseño muestral. Aun cuando se cuente con este listado, su numeración demanda mucho tiempo y trabajo que pueden ser ahorrados si se emplea un diseño muestral distinto. Supone un tamaño de muestra mayor que otros diseños para obtener un mismo nivel de confiabilidad. Esto significa que para un mismo tamaño de muestra, las estimaciones hechas a apartir de una muestra estratificada son más precisas que las mismas estimaciones hechas a partir de una muestra aleatoria simple. Es probable que las unidades muestreadas (si son individuos que viven en una ciudad, por ejemplo) queden muy distantes unas de otras, con lo cual el costo para obtener la información de estas unidades crece con la dispersión espacial de las mismas. Otros diseños muestrales permiten reducir al mínimo esta dispersión. (Padua, 1992:70).

-

Muestreo sistemático

El muestreo sistemático consiste en elegir una unidad del universo cada cierto número. Previamente, el universo ha sido ordenado mediante algún sistema. Este procedimiento se emplea generalmente cuando las unidades están ordenadas en forma correlativa; por ejemplo, una lista de curso. Primero se determina el tamaño de la muestra, luego se calcula la proporción que esta muestra representa con respecto al universo. Esta proporción determina cada cuántas unidades se elige una. El punto de partida debe determinarse por algún sistema de azar. Por ejemplo: supongamos que el universo es de 5.000 unidades y que necesitamos 170 casos, entonces debemos elegir uno de cada 30 casos. (5.000 : 170 = 29,4) Sorteamos entonces el primer número y resulta 56; quiere decir que el próximo caso que entrará en la muestra es el número 86 (56 + 30) y que el que le sigue será el número 116 (86 + 30), y así sucesivamente.

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Ventajas: a) b)

Las ventajas técnicas son similares a las del muestreo aleatorio simple. Tiene una gran ventaja económica ya que facilita la selección de la muestra, sobre todo en aquellos casos en los que ya existe un listado. Desventajas:

a)

b)

Desde el punto de vista estrictamente estadístico este tipo de muestreo no es probabilístico ya que, si bien es correcto que una vez iniciado el muestreo las probabilidades son las mismas para la primera selección -es decir estrictamente para los n sujetos que están incluidos en el número fijo-, una vez elegido este número, la muestra pasa a ser finalista (en nuestro ejemplo, la probabilidad de los sujetos 56, 86, 116,... es 1, mientras que la probabilidad de cualquier otro sujeto en el listado es cero. La desventaja más sobresaliente es la que puede resultar de los sesgos propios del listado que estamos utilizando. (Padua, 1992: 72).

-

Muestreo estratificado

Este tipo de muestra es conveniente cuando la población o universo puede ser dividido en categorías, estratos o grupos. La ventaja que ofrece la estratificación es que mediante ella se logra una mayor representatividad. Por ejemplo: uno puede estratificar una población según sexo, edad, status socioeconómico, nivel ocupacional, características de personalidad, educacionales, etc. Una vez determinada la proporción se seleccionan las muestras dentro de cada estrato según los procedimientos del muestreo aleatorio simple. Por ejemplo: supongamos que en un establecimiento tenemos 500 alumnos y que por necesidad del estudio, los agrupamos según su nivel socioeconómico. Así tenemos que 50 alumnos provienen de clase alta, 300 alumnos provienen de clase media y 150 alumnos provienen de clase baja. Necesitamos una muestra de 50 casos. Para calcularla se siguen los siguientes pasos.

133


Primero calculamos la proporción, dividiendo el tamaño de la muestra por el tamaño del universo (50 : 500 = 0,10). El resultado (0,10) es el factor que multiplica a cada estrato. Segundo, multiplicamos cada estrato por el factor y obtenemos: -

clase alta: clase media: clase baja:

50 x 0,10 = 5 300 x 0,10 = 30 150 x 0,10 = 15

Tercero, se procede a la selección por los métodos indicados en el muestro aleatorio simple, de 5 casos en la lista de clase alta, 30 casos en la lista de clase media y 15 casos en la lista de clase baja. Con ello logro que la muestra de cincuenta casos sea una réplica proporcional exacta del universo, en lo que a clase social se refiere. Veamos otro caso. Por ejemplo: deseamos conocer la opinión de los estudiantes de enseñanza media de una región, con respecto al aborto. Organizamos el universo según los siguientes criterios de estratificación: curso, tipo de establecimiento y sexo de los estudiantes. Supongamos que en la región hay dos liceos fiscales y tres particulares, y que a su vez, son dos femeninos y tres masculinos. La tabla de distribución quedaría como sigue: TIPO DE ESTABLECIMIENTO FISCAL

PARTICULAR

CURSO

1º 2º 3º 4º

Femenino

Masculino

Femenino

Masculino

a e i m

b f j n

c g k ñ

d h l o

Tendríamos así, 16 estratos diferentes pero homogéneos en el interior. Cada uno de ellos tendría características distintivas. El estrato «k», por

134


ejemplo, agruparía a los estudiantes de tercero medio, que son mujeres y que estudian en un establecimiento particular. Esta distribución nos asegura desde la partida, que todos estos estratos serán debidamente considerados dentro de la muestra y ninguna de ellos estará ni sobre ni bajo representados. Los pasos siguientes son los mismos del ejemplo anterior. Se calcula qué proporción del universo representa la muestra, y ese factor se multiplica por el total de unidades de cada estrato. Por ejemplo: si el tamaño de la muestra resultó ser igual a 320 y eso a su vez, representa el 0,12 (o 12%) del universo y en el estrato j tenemos un total de 200 alumnos, en ese estrato tendríamos que seleccionar mediante algún sistema de azar un total de 24 alumnos (200 x 0,12 = 24). Y así procederíamos con cada uno de los estratos.

-

Muestreo por conglomerado

El muestreo por conglomerados exige conocer a lo menos un conjunto de características básicas del colectivo, de la misma manera como ocurre con el muestreo estratificado. Se estudian primero estas características y luego todas las unidades se reagrupan estableciendo bloques heterogéneos donde estén presentes cada una de aquellas. Resultan así varios conglomerados que en su composición interna son muy variados, pero que son iguales entre sí. Lo ideal es que el tamaño de cada conglomerado coincida con el tamaño de muestra. Por ejemplo, supongamos que vamos a efectuar una encuesta, tendríamos que establecer conglomerados, en lo posible del mismo tamaño, o con un número de unidades muy semejantes que contuviesen cada uno en su interior alumnos de 1º, 2º, 3º y 4º Año Medio, distribuidos, a su vez en cuanto a tipo de establecimiento (fiscal y particular) y según sexo ( masculino y femenino). Así, cada conglomerado contendría características de todo el conjunto, es decir, sería muy heterogéneo, y los conglomerados serían, entre sí, iguales en su composición. De tal modo, que bastaría elegir al azar uno solo de ellos para disponer de un muestrario completo de las características del universo relevantes para la investigación.


b)

Muestras no probabilísticas

-

Muestras casuales

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Es la muestra que tenemos a mano, llamada también muestra cómoda. La técnica consiste, simplemente en elegir a sujetos en forma casual, por ejemplo, uno de cada diez individuos que pasan por una esquina determinada de la ciudad. A partir de ellas es casi imposible hacer una generalización válida que vaya más allá de las características de esas personas. En el ejemplo dado, los individuos que andan a pie, en determinada horas, por determinadas calles, etc.

-

Muestras intencionales

Son el producto de una selección de casos según un criterio específico. Por medio de esto se seleccionan algunos casos que resultan ser «típicos». Estas muestras no permiten generalizar, pero resultan de importancia en las etapas exploratorias de la investigación, sobretodo si se utiliza a estos casos como «informantes claves» sobre situaciones específicas.

Resumen: Para que la muestra sea representativa de la población, es necesario que las variables en estudio estén representadas en todos sus valores; mientras más valores tiene una variable, es decir, mientras más heterogéneo sea el universo, se requiere mayor tamaño de muestra. Por esta razón, es indispensable que el investigador tenga alguna noción de la composición de su población, para que pueda adoptar las soluciones que conviertan su muestra en un universo en miniatura. Si se trata de poblaciones muy heterogéneas, lo aconsejable será adoptar un muestreo estratificado. En cambio, si es homogéneo, una muestra aleatoria simple, o un muestreo sistemático serán los más apropiados.

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Ejercicios: 1)

De la lista de los alumnos de la Universidad, se eligen todos los alumnos cuya última cifra de su rol universitario sea 6. Esta muestra así determinada: a) b) c)

2)

Se elige una muestra de 40 alumnos de un grupo de 240 personas, de las cuales 100 son damas y 140 son varones. a) b) c)

3)

¿cuántas mujeres y cuántos hombres hay que seleccionar? ¿qué tipo de muestreo se utilizó? esta muestra así formada ¿es representativa?

Para realizar su trabajo de investigación, un estudiante aplica un test a un grupo curso, conseguido debido a su amistad con el profesor jefe del curso. Esta muestra así obtenida: a) b) c)

4.

¿es representativa? ¿qué tipo de muestreo se usó? ¿es al azar?

¿es al azar? ¿es representativa? ¿qué tipo de muestreo se utilizó?

Métodos e instrumentos de recolección de la información

En esta sección estudiaremos los diversos instrumentos utilizados en la investigación cuantitativa. Debemos recordar como se expuso en la Unidad 1, que los instrumentos no son exclusivos de un paradigma. Esto significa que un mismo instrumento se puede usar tanto en investigación cuantitativa como en la investigación cualitativa. Una vez que hemos seleccionado el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las variables involucradas en la investigación.


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Cualquier estudio en Educación suele comenzar por unos hechos educacionales sobre los que recae nuestra atención y que queremos analizar, conocer mejor. Nuestras observaciones, al principio, se presentan vagamente identificadas en una serie de conceptos que entonces utilizamos en un sentido genérico más o menos vulgar. Esas observaciones las hacemos sobre unidades concretas, individuales o colectivas, que presentan ciertas propiedades, atributos o formas de comportamiento que por ser externas son, por lo tanto, observables. El problema surge al querer captar más finamente esa realidad observada, al tratar de medirla e intentar plasmar las observaciones en datos. Entonces debemos hacer operativos nuestros conceptos y mensurables nuestras observaciones. Lo primero que encontramos en nuestro camino es que los conceptos muy amplios son difícilmente medibles precisamente por la complejidad que encierran y por la vaguedad de su contenido. (García F.,1994:278). Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre sí: a)

b)

c)

Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles en el estudio del comportamiento o desarrollar uno (el instrumento de recolección de datos). Este instrumento debe ser válido y confiable, de lo contrario no podemos basarnos en sus resultados; Aplicar ese instrumento de medición. Es decir, obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés para nuestro estudio (medir variables); Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente. A esta actividad se le denomina codificación de los datos. (Hernández; 1998:241).

4.1 ¿Qué significa medir? Medir en su concepción más general, es comparar una magnitud con otra de su misma especie, considerada como unidad o con otra magnitud adecuada al caso, para conocer su extensión o cantidad. Este enfoque común de lo que significa medir no recoge suficientemente bien algunos aspectos de las mediciones que se realizan en educación, ya que en ésta es necesario abordar el problema de medir, por ejemplo, actitudes sociales cuyas «unidades» son difícilmente identificables y

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cuyas «extensión» o «cantidad» no son tan relevantes a menos que se consideren esos conceptos de extensión-cantidad en un sentido muy amplio. Por ello desde una óptica que abarque también la acción de medir en las ciencias sociales, parece preferible considerar la medición como el establecimiento de correspondencia entre dos conjuntos. Generalmente cuando en educación se habla de medir algo se entiende el asignar unos símbolos numéricos a alguna magnitud, o atributo de objetos, así como a acontecimientos o hechos sociales. (García, 1994:275). Un instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que representan verdaderamente a los conceptos o variables que el investigador tiene en mente. Esa medición es efectiva cuando el instrumento de recolección de datos representa a las variables que tenemos en mente. Si no es así, nuestra medición es deficiente y, por lo tanto, la investigación no es digna de tomarse en cuenta. Desde luego, no hay medición perfecta, es prácticamente imposible que representemos fielmente variables tales como la inteligencia, la motivación, el nivel socioeconómico, el liderazgo democrático, la actitud hacia el sexo y otras más, pero sí debemos acercarnos lo más posible a la representación fiel de las variables a observar, mediante el instrumento de medición que desarrollemos. (Hernández, 1998:242).

4.2 Confiabilidad y validez Toda medición o instrumento de recolección de los datos debe reunir dos requisitos: confiabilidad y validez. La confiabilidad y la validez son cualidades esenciales que deben tener todas las pruebas o instrumentos de carácter científico para la recogida de datos. Si el instrumento reúne estos requisitos habrá cierta garantía de los resultados obtenidos en un determinado estudio y, por lo tanto, las conclusiones pueden ser creíbles y merecedoras de una mayor confianza. Un instrumento es confiable cuando es estable, equivalente o muestra consistencia interna. Esta cualidad hace referencia a lo que el instrumento mide con exactitud y certeza en diferentes ocasiones. Una prueba alcanza un elevado coeficiente de confiabilidad si los errores de medida quedan reducidos al mínimo. Las pruebas se consideran confiables cuando, midan lo que midan, proporcionan puntuaciones comparables cuando se repite su aplicación o se compara con otra equivalente. Pérez S. (1994:71) dice: “un


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test puede ser confiable aún cuando no sea válido, pero el test válido siempre es confiable”. La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados. Hernández (1998:242) nos pone el siguiente ejemplo: «si yo midiera en este momento la temperatura ambiental mediante un termómetro y me indicara que hay 22°C. Un minuto más tarde consultara otra vez y el termómetro me indicara que hay 5°C; tres minutos después observara el termómetro y ahora me indicara que hay 40°C, este termómetro no será confiable (su aplicación repetida produce resultados distintos)». La validez es una condición imprescindible. En general, decimos que un test es válido si mide lo que dice medir. Por ejemplo , para medir la inteligencia válidamente debe medir inteligencia y no memoria. Aparentemente es sencillo lograr la validez. Sin embargo, la situación no es tan simple cuando se trata de variables como la motivación, la actitud hacia una asignatura, los sentimientos, las emociones, etc. Existen varios tipos de validez. En Educación nos preocupan tres de ellas: 1) 2) 3)

evidencia relacionada con el contenido, evidencia relacionada con el criterio y evidencia relacionada con el constructo, siendo la evidencia relacionada con el contenido la más importante.

La validez de contenido se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. Es el grado en que la medición representa al concepto medido. Por ejemplo, una prueba de operaciones aritméticas no tendrá validez de contenido si incluye sólo problemas de resta y excluye problemas de suma, multiplicación o división. Un instrumento de medición debe contener representados a todos los ítemes del dominio de contenido de las variables a medir. Para asegurar este tipo de validez se utiliza la denominada «tabla de especificaciones» que probablemente Ud. ya estudió en Evaluación.

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Hay diversos factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez de los instrumentos de medición. «El primero de ellos es la improvisación. Algunas personas creen que elegir un instrumento de medición o desarrollar uno es algo que puede tomarse a la ligera. Para poder construir un instrumento de medición se requiere conocer muy bien la variable que se pretende medir y la teoría que la sustenta. El segundo factor es que a veces se utilizan instrumentos desarrollados en el extranjero que no han sido validados a nuestro contexto: cultura y tiempo. Traducir un instrumento -aun cuando adaptemos los términos a nuestro lenguaje y los contextualicemos- no es de ninguna manera (ni remotamente) validarlo. Un tercer factor es que en ocasiones el instrumento resulta inadecuado para las personas a las que se les aplica: no es empático. Utilizar un lenguaje muy elevado para el respondiente, no tomar en cuenta diferencias en cuanto a sexo, edad, conocimientos, capacidad de respuesta, memoria, nivel ocupacional y educativo, motivación para responder y otras diferencias entre los respondientes, son errores que pueden afectar la validez y la confiabilidad del instrumento de medición. Un cuarto factor que puede influir está constituido por las condiciones en que se aplica el instrumento de medición. Si hay ruido, hace mucho frío, el instrumento es demasiado largo o tedioso, son aspectos que pueden afectar negativamente la validez y la confiabilidad. Por otra parte, aspectos mecánicos tales como que si el instrumento es escrito, no se lean bien las instrucciones, falten páginas, no haya espacio adecuado para contestar, no se comprenden las instrucciones, también puede influir de manera negativa». (Hernández, 1998:247). En la práctica es casi imposible que la medición sea perfecta. Generalmente se tiene un grado de error y es importante que el error sea reducido lo más posible. El grado de error que tenemos en una medición se conoce calculando la confiabilidad y la validez. Existen diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumento de medición. Todos ellos utilizan fórmulas que producen coeficientes de confiabilidad. Estos coeficientes oscilan entre 0 y 1. Un coeficien-


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te de 0 significa confiabilidad nula y un coeficiente de 1 representa un máximo de confiabilidad. Mientras más se acerque el coeficiente a cero, hay mayor error en la medición. La confiabilidad varía de acuerdo con el número de ítemes que incluya el instrumento de medición. Cuanto más ítemes la confiabilidad aumenta (desde luego que se refieran a la misma variable). Esto resulta lógico, dice Hernández (1998:250),veámoslo en un ejemplo cotidiano: si se desea probar que tan confiable o consistente es la lealtad de un amigo hacia nuestra persona, cuantas más pruebas le pongamos, su confiabilidad será mayor. Claro que demasiados ítemes provocarán cansancio en el respondiente.

4.3 Instrumentos de medición •

Construcción de un instrumento de medición

Para construir un instrumento de medición se siguen los siguientes pasos: a)

listar las variables que se pretende medir u observar;

b)

analizar su definición conceptual para comprender su significado. Por ejemplo, comprender bien qué es la motivación intrínseca y qué dimensiones la integran;

c)

revisar las definiciones operacionales de las variables;

d)

elegir el instrumento que se utilizará;

e)

indicar el nivel de medición de cada variable;

f)

especificar cómo se codificarán los datos en cada item o variable. Codificar los datos significa asignarles un valor numérico que los represente. Cada ítem y variable deberán tener una codificación para sus categorías. La codificación es necesaria para poder analizar cuantitativamente los datos.

142


Por ejemplo: si tuviéramos la variable «sexo» con sus respectivas categorías «masculino» y «femenino», a cada categoría le asignaríamos un valor. Este podría ser: Categoría -

Masculino Femenino

Codificación (valor asignado) 1 2

Así, la alumna Gloria Pérez en la variable sexo sería un «2». Carlos Vera y Luis Hernández serían un «1» etc. Otro ejemplo sería la variable «horas de exposición diaria a la televisión», que podría codificarse de la siguiente manera: Categoría -

No ve televisión. Menos de una hora. Una hora. Más de una hora, y menos de dos. Dos horas. Más de dos horas, y menos de tres. Tres horas. Más de tres horas, y menos de cuatro. Cuatro horas. Más de cuatro horas.

Codificación (valor asignado) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Los datos sin teoría no son interpretables, puesto que los datos no hablan por sí solos; más aún, los datos no existen «ahí afuera» ni se recogen, sino que se construyen desde una teoría. Existen muchos modos de analizar la realidad social, todos son perfectamente válidos. Por consiguiente, los siguientes instrumentos deben estar en relación con la teoría que los sustenta.


•

143

La observación

Todos «miramos» diariamente muchos objetos y a otros muchos hombres. El «mirar» es una cualidad innata a todos los individuos, no así «el observar» con un fin determinado. Este observar requiere un esquema de trabajo para captar los aspectos y manifestaciones concretas de lo que deseamos estudiar. La observación entendida en sentido amplio, engloba todos los procedimientos utilizados en las ciencias sociales no sólo para examinar las fuentes donde se encuentran los hechos y datos objetos de estudio, sino también para obtenerlos y registrarlos con el fin de que nos faciliten el conocimiento de la realidad. La observación proporciona al investigador la materia de trabajo que será objeto después de tratamiento definitivo, mediante la clasificación, tabulación, análisis y explicación. (Sierra, 1995:200). La observación para De Ketele (1984:21), citado por Pérez S. (1994:24) «es un proceso que requiere atención voluntaria e inteligencia, orientado por un objetivo terminal y organizador y dirigido hacia un objeto con el fin de obtener información». La observación consiste en el registro sistemático, válido y confiable de comportamientos o conductas manifiestas. La observación, por principio, es susceptible de ser aplicada a cualquier conducta o situación. Pero una observación indiscriminada perderá interés si no selecciona un objeto o tema a observar. «Saber observar es saber seleccionar», es decir, plantearse previamente qué es lo que interesa observar. Todos observamos a los demás, sus conductas, conversaciones, su silencio y nivel de comunicación y también nos observamos a nosotros mismos. La observación puede transformarse en una poderosa técnica de investigación social en la medida en que se: a) b) c) d)

Orienta a un objetivo de investigación formulado previamente. Planifica sistemáticamente en fases, aspectos, lugares y personas. Controla y relaciona con proposiciones generales en vez de ser presentada como una serie de curiosidades interesantes. Somete a comprobaciones de confiabilidad y validez.

144


a)

b) c)

Ventajas de la observación:

Son técnicas de medición no obstructivas. Esto quiere decir que el instrumento de medición no «estimula» el comportamiento de los sujetos, en cambio, las escalas de actitud y los cuestionarios pretenden «estimular» una respuesta a cada ítem. Aceptan material no estructurado. Pueden trabajar con grandes volúmenes de datos, o sea, con gran cantidad de material.

Tipos de observación según el grado de participación del observador. En este sentido las podemos clasificar en: a) b)

externa o no participante; interna o participante.

Los datos que recoge el investigador dependen de cómo él participe. En una participación pasiva, el observador interactúa lo menos posible, consiguiendo una mayor objetividad, pero quizás provoque hostilidad en los sujetos. En una participación activa, el observador maximiza su intervención de integrar su rol con los demás y adentrarse en las tareas cotidianas que los individuos desarrollan: conoce más de cerca las expectativas de la gente, sus actitudes y conductas ante determinados estímulos, las situaciones que los llevan a actuar de un modo u otro, la manera de resolver los problemas familiares o de la comunidad, etc. Tiene el riesgo, sin embargo, de la subjetividad. a)

La observación externa o no participante es aquella en que el observador no pertenece al grupo que se estudia. Existen dos grupos de observación no participante: i)

Directa Comprende todas las formas de investigación sobre el terreno en contacto inmediato con la realidad y se fundamenta en la entrevista y el cuestionario.

ii)

Indirecta Consiste en poner en contacto la realidad a estudiar con lo que otros vieron y lo que estudiaron sobre ella. Los documentos pueden ser personales (cartas, diarios, notas...) o fuentes documentales (actas, informes, programas, archivos, datos estadísticos (censos) etc.). El investigador no participa en la obtención de estos datos.


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La principal ventaja de esta observación consiste en que el observador puede dedicar a ella toda su atención y realizar anotaciones a medida que se originan los fenómenos. Su mayor inconveniente es que no puede realizarse sin conocimiento de lo observado, lo que puede influenciar negativamente la validez de los resultados. b)

Observación interna o participante. En ella el observador participa en la vida del grupo u organización que estudia, entrando en la conversación con sus miembros, estableciendo un estrecho contacto con ellos, de manera que su presencia no perturbe o interfiera de algún modo el curso natural de los acontecimientos. En este caso el investigador se somete a las reglas formales e informales del grupo social, participa en los distintos actos y manifestaciones de la vida; tiene acceso a sitios de reunión exclusivos del núcleo, etc. De ahí su nombre participante. (Pérez S. 1994:25). La observación participante es un medio para llegar profundamente a la comprensión y explicación de la realidad por la cual el investigador «participa» de la situación que quiere observar, es decir, penetra en la experiencia de los otros, dentro de un grupo o institución. Y pretende convertirse en uno más, analizando sus propias reacciones, intenciones y motivos con los de los demás... Debe intentar combinar la profunda implicación personal con un cierto distanciamiento. (Woods, 1989:50).

El mayor inconveniente, sin embargo, es la subjetividad del observador que puede atribuir al grupo sus propios sentimientos o prejuicios.

Hargreaves (1967:193) citado por Pérez señala como ventajas de la observación participante la de permitir una entrada fácil en la situación social. Al reducir la resistencia de los miembros del grupo, disminuye la extensión de la perturbación que el investigador introduce en la situación «natural» y le permite experimentar y observar normas, valores, conflictos y presiones del grupo, que en un período prolongado no pueden permanecer ocultos a quien desempeña un papel destacado en el interjuego social del grupo.

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Este tipo de observación se considera típico de la investigación cualitativa. Todos estamos conscientes de la necesidad de registrar lo observado si queremos reducir los errores al mínimo. En ocasiones, el registro debe hacerse algún tiempo después de la observación, aunque, por lo general, es conveniente hacerlo cuando aún están recientes las manifestaciones del fenómeno o conducta observados. Para ello, el observador cuenta con un tipo de rejilla, listas y escalas en las que puede anotar no sólo la presencia o ausencia de un determinado comportamiento, sino la intensidad y frecuencia con que se produce.

•

Listas de control o pautas de cotejo

Son un método sencillo de registro que consiste en una relación nominal de características, elaboradas con anterioridad a la observación. Las listas de control son sencillamente listas de conducta. Su objetivo básico es recordarnos que se debe detectar la presencia o ausencia de comportamientos que nos parecen importantes, sin añadir a esta constatación ninguna apreciación cualitativa. El siguiente ejemplo, tomado de Pérez S. (1994:67) con algunas modificaciones, es una pauta para la observación de una comunidad. 1.

Ubicación geográfica.

2.

Comunicaciones. 2.1. Vías de acceso al barrio: carreteras, pavimento, brechas. 2.2. Tipo de transporte. Periodicidad. 2.3. Medios de comunicación: teléfono, telégrafo, correo, radio, TV, prensa.

3.

Servicios municipales de la comunidad. 3.1. Agua potable. 3.2. Alcantarillado. 3.3. Luz.


4.

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Condiciones de vivienda. 4.1. Tipo de material de construcción de: paredes, techos, suelos, puertas. 4.2. Servicios de que disponen. 4.3. Metros cuadrados por habitante.

5.

Condiciones ambientales de la comunidad. 5.1. Áreas verdes. 5.2. Nivel de contaminación.

6.

Condiciones sanitarias. Servicios. 6.1. 6.2. 6.3. 6.4.

7.

Centros de salud. Posta de primeros auxilios. Hospital. Número de médicos por habitante.

Nivel educativo: Servicios. 7.1. Establecimientos educacionales . 7.2. Centros culturales. 7.3. Centros de recreación y tiempo libre.

8.

Fuentes de trabajo.

9.

Problemas más importantes de la comunidad.

Como ejercicio elabore una lista de control o pauta de observación sobre algún tema de su interés.

•

Escalas para medir actitudes

Una actitud es una predisposición aprendida para responder consistentemente de una manera favorable o desfavorable respecto a un objeto o sus símbolos. Así, los seres humanos tenemos actitudes hacia muy diversos objetos o símbolos, por ejemplo: actitud hacia el aborto, la

148


política económica, la familia, un profesor, nuestro trabajo, hacia nosotros mismos, etc. Padua (1992:161) afirma que las actitudes sólo son un indicador de la conducta, pero no la conducta en sí. Es por ello que las mediciones de actitudes deben interpretarse como síntomas y no como hechos. Por ejemplo, si detecto que la actitud de un grupo es desfavorable hacia la contaminación, esto no significa que las personas están adoptando acciones para evitar contaminar el ambiente, pero sí es un indicador de que las pueden ir adoptando paulatinamente. La actitud es como una «semilla», que bajo ciertas condiciones puede «germinar en conocimiento». Las actitudes tienen diversas propiedades que forman parte de la medición, entre las que se destacan: la intensidad (alta o baja), y la dirección (positiva o negativa). Los métodos más conocidos para medir, por escalas, las variables que constituyen actitudes son: el método de escalamiento Likert, el diferencial semántico y la escala de Guttman. Hablaremos sólo de las dos primeras, por ser las más usadas en Educación.

•

Escala tipo Likert

Consiste en un conjunto de ítemes presentados en forma de afirmaciones o juicios ante los cuales se pide la reacción de los sujetos a los que se les administra. Es decir, se presenta cada afirmación y se pide al sujeto que externe su reacción, eligiendo uno de los cinco puntos de la escala. A cada punto se le asigna un valor numérico. Así, el sujeto obtiene una puntuación respecto a la afirmación y al final se obtiene su puntuación total, sumando las puntuaciones obtenidas en relación a todas las afirmaciones. Las afirmaciones califican al objeto de actitud que se está midiendo y deben expresar sólo una relación lógica; además es muy recomendable que no excedan de aproximadamente 20 palabras.

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Ejemplo: Objeto de actitud medido El estudio

Afirmación “Estudiar es una obligación de todo alumno responsable”

Las alternativas de respuesta o puntos de la escala son cinco e indican cuánto se está de acuerdo con la afirmación correspondiente, o sea, estamos midiendo la intensidad. ( ( ( ( (

) ) ) ) )

muy de acuerdo de acuerdo ni de acuerdo, ni en desacuerdo en desacuerdo muy en desacuerdo o

( ( ( ( (

) ) ) ) )

totalmente de acuerdo de acuerdo neutral en desacuerdo muy en desacuerdo o

( ( ( ( (

) ) ) ) )

definitivamente sí probablemente sí indeciso probablemente no definitivamente no

En todas las afirmaciones el número de categorias de respuesta debe ser el mismo. Las afirmaciones pueden tener dirección: favorable o positiva y desfavorable o negativa. Esta dirección es muy importante para saber cómo se codifican las alternativas de respuesta. Ejemplo: «El trabajo en grupo es más productivo que el trabajo individual»

150


Si estamos «muy de acuerdo» implica una actitud más favorable hacia el trabajo grupal que si estamos «de acuerdo». En cambio, si estamos «muy en desacuerdo» implica una actitud muy desfavorable. Por lo tanto, cuando las afirmaciones son positivas se califican de la siguiente manera: (5) (4) (3) (2) (1)

muy de acuerdo de acuerdo ni de acuerdo, ni en desacuerdo en desacuerdo muy en desacuerdo

Es decir, estar más de acuerdo implica una puntuación mayor. Si la afirmación es negativa significa que califica desfavorablemente al objeto de actitud, y mientras más de acuerdo estén con la afirmación, su actitud es menos favorable, o sea, es más desfavorable. Ejemplo: «No conviene que los alumnos intervengan en la confección de los programas de estudio». Si estamos «muy de acuerdo» implica una actitud más desfavorable hacia la participación de los alumnos en la confección de los programas, que si estamos «de acuerdo». En contraste, si estamos «muy en desacuerdo» implica una actitud favorable. Rechazamos la frase, porque califica negativamente al objeto de actitud. Es decir, estar más de acuerdo implica una puntuación menor. Cuando las afirmaciones son negativas se califican al contrario de las positivas. Ejemplo: (1) (2) (3) (4) (5)

totalmente de acuerdo de acuerdo ni de acuerdo, ni en desacuerdo en desacuerdo totalmente en desacuerdo

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Una puntuación se considera alta o baja según el número de ítemes o afirmaciones que se tenga para evaluar la actitud. Por ejemplo, si para evaluar la actitud hacia el trabajo grupal tenemos 8 ítemes o afirmaciones, la puntuación mínima posible es de 8 (1+1+1+1+1+1+1+1) y la máxima es de 40 (5+5+5+5+5+5+5+5), porque hay ocho afirmaciones. Si una persona obtuvo «12 puntos», su actitud hacia el trabajo grupal es más bien sumamente desfavorable. Veámoslo en el siguiente gráfico:

12 8 actitud muy desfavorable

16

24

32 40 actitud muy favorable

La escala Likert es, en estricto sentido, una medición ordinal, sin embargo, es común que se le trabaje como si fuera de intervalo. A veces se acorta o incrementa el número de categorías, sobre todo cuando los respondientes potenciales pueden tener una capacidad muy limitada de discriminación o por el contrario muy amplia. Un aspecto muy importante de la escala de Likert es que asume que los ítemes o afirmaciones miden la actitud hacia un único concepto subyacente. Si se van a medir actitudes hacia varios objetos diferentes, deberá incluirse una escala por objeto. Si se presentan en un solo instrumento, deberán calificarse por separado. En cada escala se considera que los ítemes tienen igual peso. Existen dos formas básicas de aplicar una escala Likert. La primera forma es de manera autoadministrada: se le entrega la escala al respondiente y éste marca respecto a cada afirmación, la categoría que mejor describe su reacción o respuesta. Es decir, marcan su respuesta. La segunda forma es la entrevista; un entrevistador lee las afirmaciones y alternativas de respuesta al sujeto y anota lo que éste contesta. Cuando se aplica vía entrevista, es muy necesario que se le entregue al respondiente una tarjeta donde se muestran las alternativas de respuesta o categorías.

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•

Diferencial semántico

El diferencial semántico fue desarrollado originalmente por Osgood, Suci y Tannenbaum (1957) para explorar las dimensiones del significado. Hoy en día consiste en una serie de adjetivos extremos que califican al objeto de actitud, ante los cuales se solicita la reacción del sujeto. Es decir, éste tiene que calificar al objeto de actitud en un conjunto de adjetivos bipolares: entre cada par de adjetivos se presentan varias opciones y el sujeto selecciona aquella que refleje su actitud en mayor medida. Debe observarse que los adjetivos son extremos y que entre ellos hay siete opciones de respuesta. Por ejemplo: cada sujeto califica al Profesor «A» en términos de esta escala de adjetivos bipolares. Osgood, Suci y Tannenbaum (1957) nos indican que, si el respondiente considera que el objeto de actitud se relaciona muy estrechamente con uno u otro extremo de la escala, la respuesta se marca así: justo:

x

,_____, _____, _____, x , injusto

Es decir, en el ejemplo, cuanto más justo considere al Profesor «A» más me acerco al extremo «justo» , y viceversa, entre más injusto lo considero, más me acerco al extremo opuesto. Ejemplos de adjetivos bipolares: fuerte - débil grande - pequeño simpático - antipático bonito - feo alto - bajo sincero - falso claro - oscuro caliente - frío costoso - barato activo - pasivo honrado - sinvergüenza seguro - peligroso dulce - ácido profundo - superficial

poderoso - impotente vivo - muerto vago - trabajador joven - viejo rápido - lento derrochador - ahorrativo gigante - enano perfecto - imperfecto agradable - desagradable bendito - maldito útil - inútil arriba - abajo favorable - desfavorable agresivo - pasivo


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La aplicación del diferencial semántico es idéntica a la aplicación de la Escala Lickert. Puede ser autoadministrada (se le proporciona la escala al sujeto y éste marca la categoría que describe su reacción o considera conveniente) o mediante entrevista (el entrevistador marca la categoría que corresponde a la respuesta del sujeto). En esta segunda situación, es muy conveniente mostrar una tarjeta al respondiente, la cual incluye los adjetivos bipolares y sus categorías respectivas. Entretenido Activo Bueno Seguro Perfecto Importante Agradable Completo Util

_____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____ _____, _____, _____, _____, _____, _____, _____

Aburrido Pasivo Malo Peligroso Imperfecto No importante Desagradable Incompleto Inútil

Ejemplo parcial de un diferencial semántico para medir la actitud de un alumno hacia un trabajo específico.

•

Los Cuestionarios

Tal vez el instrumento más utilizado para recolectar los datos es el cuestionario. Un cuestionario consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más variables a medir. El cuestionario es el instrumento más utilizado para la obtención de datos en los estudios sobre Educación. Pese a su rigidez, pues se trata de una lista de preguntas que se han de formular de idéntica manera a todos los entrevistados, presenta otras ventajas que superan claramente a sus inconvenientes. La función de un cuestionario en el proceso de investigación social es doble. Por un lado, pretende colocar a todos los entrevistados en la misma situación psicológica, y por otro, mediante un sistema de notaciones simples, facilita el examen y asegura la comparabilidad de las respuestas. El cuestionario ocupa un lugar preciso en el proceso global de la investigación. Se debe construir después de haber formulado los temas de la investigación, de haber explicitado sus objetivos y de haber redactado las preguntas que se vayan a realizar. Si se tienen claros los objetivos de la investigación, será más fácil decidir y escoger las preguntas que conviene realizar. (García F. 1994:159).

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El contenido de las preguntas de un cuestionario puede ser tan variado como los aspectos que se midan a través de él. Las preguntas pueden ser de dos tipos: cerradas y abiertas. Una de las principales decisiones que se han de tomar en la formulación de preguntas está relacionada con la forma de la respuesta: esto es si el entrevistado, ha de responder en sus propias palabras o, por el contrario, debe seleccionar de una serie preasignada de categorías de respuestas que mejor se aproxime a su opinión. Si ocurre lo primero, se trata de preguntas abiertas, y si ocurre lo segundo, se trata de preguntas cerradas. Se ha discutido mucho sobre el tipo de pregunta que resulta más adecuada para obtener buenos resultados, aunque conviene decir desde el principio que la tendencia en los cuestionarios estandarizados es a utilizar preferentemente preguntas cerradas y dejar las preguntas abiertas para indagar sobre aspectos muy puntuales. Desde el punto de vista de la economía del esfuerzo, es más ventajoso optar por preguntas cerradas, ya que resulta más sencillo el examen comparativo de las respuestas dadas por todos los entrevistados. Sin embargo, no siempre es posible construir el cuestionario sólo con preguntas cerradas, entonces se han de introducir preguntas abiertas. La elección de preguntas abiertas o cerradas depende de un cierto número de factores situacionales, tales como: a) b) c) d) e)

los objetivos de la entrevista; el grado de conocimiento o el nivel de información que la población posee sobre el tema de la pregunta; el grado en que el tema ha sido pensado previamente por los entrevistados; el grado en que la población está motivada a comunicar sobre el tema y el grado en que la situación de la población que se va a encuestar en relación con los cuatro aspectos anteriores es conocida previamente por el entrevistador.

Por lo que se refiere a los objetivos de la entrevista, el principio básico que formula Lazarsfeld es el de que la pregunta cerrada suele ser más útil cuando el objetivo de la entrevista es clasificar a los entrevistados, esto es, cuando se pretende que expresen su acuerdo o desacuerdo con un determinado punto de vista.


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Pero si el objetivo de la encuesta va más allá de la mera clasificación de la población, e incluye el deseo de conocer algo sobre el marco de referencia de los entrevistados o del proceso por el que han llegado a sustentar sus puntos de vista particular, lo más apropiado es formular una pregunta abierta. (García F., 1994:163). Las preguntas cerradas contienen categorías o alternativas de respuestas que han sido delimitadas. Es decir , se presentan a los sujetos las posibilidades de respuesta y ellos deben elegir una de ellas. Las preguntas cerradas pueden ser dicotómicas (dos alternativas de respuesta) o incluir varias alternativas de respuestas. Por ejemplo una pregunta cerrada dicotómica es: ¿estudia Ud. actualmente? (

) sí

(

) no

Ejemplo de pregunta cerrada con varias alternativas de respuesta: ¿cuánta T.V. ves los domingos? ( ( ( ( ( (

) ) ) ) ) )

no veo T. V. menos de una hora 1 ó 2 horas 3 horas 4 horas 5 horas o más

También hay preguntas cerradas, donde el respondiente puede seleccionar más de una opción o categoría de respuesta. Ejemplo: Esta familia tiene: ( ( ( ( ( (

) ) ) ) ) )

radio? V? videocassetera? teléfono? automóvil o camioneta? ninguno de los anteriores

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Algunos respondientes pudieran marcar una, dos, tres, cuatro o cinco opciones de respuesta, ya que las categorías no son mutuamente excluyentes. En cambio, las preguntas abiertas no delimitan de antemano las alternativas de respuesta. Por lo cual, el número de categorías de respuesta es muy elevado. Cada cuestionario obedece a diferentes necesidades y problemas de investigación, lo que origina que en cada caso el tipo de preguntas a utilizar sea diferente. Algunas veces se incluyen solamente preguntas «cerradas», otras veces únicamente preguntas «abiertas» y, en ciertos casos, ambos tipos de preguntas. Cada clase de pregunta tiene sus ventajas y desventajas. La elección del tipo de preguntas que contenga el cuestionario depende del grado en que se puedan anticipar las posibles respuestas, los tiempos de que se disponga para codificar y si se quiere una respuesta más precisa o profunda. Las preguntas «cerradas» son fáciles de codificar y preparar para su análisis. Asimismo, estas preguntas requieren de un menor esfuerzo por parte de los respondientes. Estos no tienen que escribir o verbalizar pensamientos, sino simplemente, seleccionar la alternativa que describa mejor su respuesta. Responder a un cuestionario con preguntas cerradas toma menos tiempo que contestar a uno con preguntas abiertas. La principal desventaja de las preguntas «cerradas» reside en que limitan las respuestas de la muestra y, en ocasiones, ninguna de las categorías describe con exactitud lo que las personas tienen en mente. Para poder formular preguntas «cerradas» es necesario anticipar las posibles alternativas de las respuestas. Las preguntas «abiertas» son particularmente útiles cuando no tenemos información sobre las posibles respuestas de las personas, o cuando esta información es insuficiente. También sirven en situaciones donde se desea profundizar una opinión o los motivos de un comportamiento. Su mayor desventaja es que son más difíciles de codificar, clasificar y preparar para su análisis. Además, pueden presentar sesgos derivados de distintas fuentes: por ejemplo, quienes tienen dificultades para expresarse oralmente y por escrito, pueden no responder con precisión lo que realmente desean o generar confusión en sus respuestas. El nivel educativo, la capacidad de manejo del lenguaje y otros factores pueden afectar la calidad de las respuestas. Asimismo, responder a preguntas «abiertas» requiere de un mayor esfuerzo y tiempo. (Hernández, 1998:289).


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En ocasiones sólo basta una pregunta para recolectar la información necesaria sobre la variable a medir. Si se justifica hacer varias preguntas, entonces es conveniente plantearlas en el cuestionario. Esto último ocurre con frecuencia en el caso de variables con varias dimensiones o componentes a medir, en donde se incluyen varias preguntas para medir las distintas dimensiones. Por ejemplo, para medir el nivel de escolaridad de una muestra, basta con preguntar: ¿hasta que año escolar cursó? o ¿cuál es su grado máximo de estudio? Es recomendable hacer solamente las preguntas necesarias para obtener la información deseada o medir la variable. Si una pregunta es suficiente no es necesario incluir más, ya que más no tiene sentido.

•

Características que debe tener una pregunta

Independientemente de que las preguntas sean abiertas o cerradas y sus respuestas estén precodificadas o no, hay una serie de características que deben cubrirse al plantearlas: a)

«Las preguntas deben ser claras y comprensibles para los respondientes. Deben evitarse términos confusos o ambiguos y como menciona Rojas (1981:138) no es nada recomendable sacrificar la claridad por concisión. Es indispensable incluir las palabras que sean necesarias para que se comprenda la pregunta. Desde luego, sin ser repetitivos o barrocos.

b)

Las preguntas no deben incomodar al respondiente. Preguntas como: ¿Acostumbra consumir algún tipo de bebida alcohólica?, tienden a provocar rechazo. Es mejor preguntar: ¿Algunos de sus amigos acostumbran consumir algún tipo de bebida alcohólica? y después utilizar preguntas sutiles que indirectamente nos indiquen si la persona acostumbra consumir bebidas alcohólicas (por ejemplo: ¿cuál es su tipo de bebida favorita?, etc.). Y hay temáticas donde a pesar de que se utilicen preguntas sutiles, el respondiente se sentirá molesto. En estos casos pueden utilizarse escalas de actitud en lugar de preguntas o aún otras formas de medición. Tal es el caso de temas como el homosexualismo, la prostitución, la pornografía, los anticonceptivos y la drogadicción.

c)

Las preguntas deben preferentemente referirse a un sólo aspecto o relación lógica. Por ejemplo, la pregunta: ¿Acostumbra usted ver tele-

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visión y escuchar radio diariamente?, expresa dos aspectos y puede confundir. Es mucho mejor dividirla en dos preguntas, una relacionada con la televisión y una relacionada con la radio. d)

Las preguntas no deben incluir las respuestas (Rojas, 1981:138). Se deben evitar las preguntas tendenciosas o que den pie a elegir un tipo de respuesta. Por ejemplo: ¿Considera usted a Ricardo Hernández el mejor candidato para dirigir nuestro sindicato?, es una pregunta tendenciosa, induce la respuesta.

e)

Las preguntas no pueden apoyarse en instituciones, ideas respaldadas socialmente ni en evidencia comprobada. Es también una manera de inducir respuestas. Por ejemplo, la pregunta: La organización mundial de la salud ha realizado diversos estudios y concluyó que el tabaquismo provoca diversos daños al organismo, ¿usted considera que fumar es nocivo para la salud? Esquemas del tipo: «La mayoría de las personas opinan que...», «La Iglesia considera...», «Los padres de familia piensan que...», etc. no deben anteceder a una pregunta, sesgan las respuestas.

f)

En las preguntas con varias alternativas o categorías de respuestas, donde el respondiente sólo tiene que elegir una, puede ocurrir que el orden en que se presenten dichas alternativas afecten las respuestas de los sujetos (v.gr.,tiendan a favorecer a la primera o a la última alternativa de respuesta). Entonces resulta conveniente rotar el orden de lectura de las alternativas de manera proporcional.

g)

El lenguaje utilizado en las preguntas debe ser adaptado a las características del respondiente (tomar en cuenta su nivel educativo, socioeconómico, palabras que maneja, etc.). Este aspecto es igual al que se comentó sobre las escalas de actitudes». (Hernández, 1998:292).

En algunos casos es conveniente iniciar el cuestionario con preguntas neutrales o fáciles de contestar, para que el respondiente vaya adentrándose en la situación. No se recomienda comenzar con preguntas difíciles de responder o preguntas muy directas. Cuando construimos un cuestionario es indispensable que pensemos cuáles son las preguntas ideales para iniciar. Las preguntas introductoras del cuestionario deberán ser atrayentes sin provocar controversias. Se aconseja comenzar con preguntas aparentemente irrelevantes, inofensivas o neutras, que despierten


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simultáneamente los intereses del respondiente y lo introduzcan en el cuestionario. Además de las preguntas y categorías de respuestas, un cuestionario está formado por instrucciones que nos indican cómo contestar. Las instrucciones son tan importantes como las preguntas y es necesario que sean claras para los usuarios a quienes van dirigidas. El cuestionario debe finalizar con expresiones de agradecimiento por la colaboración prestada por el entrevistado, lo que facilitará el contacto para eventuales entrevistas futuras, de la misma o de otra investigación. También es frecuente incluir una carta de presentación donde se expliquen los propósitos del cuestionario y se garantice la confidencialidad de la información, esto ayuda a ganar la confianza del respondiente. Con respecto al tamaño del cuestionario, no existe una regla al respecto, aunque como menciona Padua (1992:89), si es muy corto se pierde información y si resulta largo puede resultar tedioso de responder. En este último caso, las personas pueden negarse a responder o, al menos, no completar el cuestionario. El tamaño depende del número de variables y dimensiones a medir, el interés de los respondientes y la manera como es administrado. Cuestionarios que duran más de treinta y cinco minutos pueden resultar tediosos a menos que los respondientes estén muy motivados para contestar. Los cuestionarios pueden ser aplicados de diversas maneras: a)

Autoadministrado. En este caso el cuestionario se les proporciona directamente a los respondientes, quienes lo contestan. No hay intermediarios y las respuestas las marcan ellos. Obviamente que esta manera de aplicar el cuestionario es impropia para analfabetos, personas que tienen dificultades de lectura o niños que todavía no leen adecuadamente.

b)

Por entrevista personal. En esta situación, un entrevistador aplica el cuestionario a los respondientes. El entrevistador va haciéndole las preguntas al respondientes y va anotando las respuestas. Las instrucciones son para el entrevistador. Normalmente se tienen varios entrevistadores, quienes deberán estar capacitados en el arte de entrevistar y conocer a fondo el cuestionario, y no deben sesgar o influir las respuestas.

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c)

Por entrevista telefónica. Esta situación es similar a la anterior, solamente que la entrevista no es cara a cara. El entrevistador le hace las preguntas al respondiente por este medio de comunicación.

d)

Administrado y enviado por correo postal o electrónico. En este caso también los respondientes contestan directamente el cuestionario, ellos marcan o anotan las respuestas, no hay intermediarios. Solamente que no se entregan los cuestionarios directamente a los respondientes. No hay retroalimentación inmediata, si los sujetos tienen alguna duda no se les puede aclarar en el momento.

•

Pruebas e inventarios estandarizados

En la actualidad existe una amplia diversidad de pruebas e inventarios desarrollados por diversos investigadores para medir un gran número de variables. Estas pruebas tienen su propio procedimiento de aplicación, codificación e interpretación, y se encuentran disponibles en centros de investigación y difusión del conocimiento. Hay pruebas para medir habilidades y aptitudes, por ejemplo: habilidad verbal, razonamiento, memoria, inteligencia, percepción, habilidad numérica, la personalidad, los intereses, los valores, el desempeño, la motivación, el aprendizaje, el clima laboral en una organización, etc. Cuando se utiliza como instrumento de medición una prueba estandarizada es conveniente que se seleccione una prueba desarrollada o adaptada por algún investigador para el mismo contexto de nuestro estudio y que sea válida y confiable (debemos tener información a este respecto). En el caso que elijamos una prueba diseñada en otro contexto, es necesario adaptarla y aplicar pruebas piloto para calcular su validez y confiabilidad, así como ajustarla a las condiciones de nuestra investigación. El instrumento o prueba debe demostrar que es válido y confiable para el contexto en el cual se va aplicar.


5.

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Presentación de la información y análisis de datos

En la sección 4 de la Unidad 1, vimos que las variables se clasificaban de acuerdo al nivel de medición en nominales, ordinales, intervalares y de razón. Este tipo de clasificación va a determinar el tipo de prueba estadística que podamos hacer, y el tipo de gráfico con el que podamos representar los datos obtenidos. Por otro lado, en las secciones 1 y 2 de esta Unidad vimos los tipos de investigación más común en investigación educacional. Esos tipos de investigación, unidos a los datos medidos en diferentes escalas, condicionan las pruebas con que se verifica una hipótesis. De esto trata esta sección: presentación de la información y análisis de datos. Entonces, los análisis que vayamos a practicar a los datos dependen de tres factores: a) b) c)

nivel de medición de las variables; la manera como se haya formulado las hipótesis y el interés del investigador.

Por ejemplo, no es lo mismo los análisis que se le realizan a una variable nominal que a una por intervalos, a un estudio con hipótesis que a otro sin hipótesis. Brevemente diremos que la estadística apropiada para variables medidas en escala nominal es el modo, cálculo de frecuencia y el coeficiente de contingencia. Para variables medidas en escala ordinal se utilizan la mediana, los percentiles, el coeficiente de correlación de Spearman y el coeficiente de correlación de Kendall, además de las anteriores. Para variables medidas en escalas intervalares o de razón, se utilizan, además de las ya nombradas, la media aritmética, la desviación estándar y el coeficiente de correlación de Pearson. Usualmente el investigador busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente, efectuar análisis estadístico para relacionar sus variables. Es decir, realiza análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y luego describe la relación entre éstas. Pero cabe señalar que el análisis no es indiscriminado, cada método tiene su razón

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de ser y un propósito específico, no deben hacerse más análisis que los necesarios. Decíamos que la primera tarea es describir los datos, valores o puntuaciones obtenidas para cada variable. Esto se realiza describiendo la distribución de las puntuaciones o frecuencias. Una distribución de frecuencia es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías.

Por ejemplo: Con un test de 60 puntos máximo, se mide la autoestima a 50 alumnos, y se obtienen las siguientes puntuaciones: 53-36-43-28-34-56-36-38-44-38-34-48-47-36-57-54-19-38-24-41-40-41-1638-26-36-43-47-38-38-42-42-39-43-21-49-53-30-34-49-45-47-48-32-48-2934-41-24-31 Ud. ve que esta información, así presentada, no nos indica nada. Son puros números aislados. Los describiremos entonces, en una distribución de frecuencias quedando de la siguiente forma: categoría

frecuencia

16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

2 3 4 6 12 10 8 3 2 50

Pero esta presentación tan escueta, no es suficiente para interpretar la información. Es necesario, a veces, calcular las medidas de tendencia central y de variabilidad o dispersión. En el anexo de estadística, Ud. encontrará toda la información detallada sobre este tema.

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Análisis de esta información: De los cálculos estadísticos se deduce que el promedio aritmético en autoestima es de 39 puntos sobre un máximo de 60 puntos. La desviación estándar es de 10 puntos y llama la atención que el 50% de los alumnos se encuentra sobre 40 puntos. El rango de variabilidad fluctuó entre 16 y 57 puntos.

5.1 Representación gráfica Las distribuciones de frecuencia, especialmente cuando utilizamos las frecuencias relativas, pueden representarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo. categoría 16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

frecuencia

frecuencia relativa

2 3 4 6 12 10 8 3 2

4 6 8 12 24 20 16 6 4

50

100

En este caso, lo representaremos mediante un gráfico de barras separadas, debido a que la variable «autoestima» ha sido medida como variable discreta, (puntos).

12 10 8 6 4 2

123 123 123 123 123123 123 123 123123 123 123123 123123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123 123123123123123123 1231234 123 123 123 123 123 1231234 1234 123 123 123 123 123 123 123123123123123123123 1231234 12341234 1234 12312312312312312312312341234

164


Veamos otro ejemplo, con menos categorías: En una investigación descriptiva sobre trabajo remunerado que realizan los alumnos de Enseñanza Básica paralelo a sus estudios, se les aplica a 80 profesores de esos alumnos, un cuestionario para identificar ciertas variables. Una de las preguntas de él dice: «¿Sabe Ud. cuántos de sus alumnos realizan trabajos remunerados?» La respuesta se tabula en el siguiente cuadro: Respuesta

frecuencia

Porcentajes

sí no no responde

30 40 10

37,5 % 50,0 % 12,5 %

Total

80

100,0%

no

sí

no responde

Análisis: Prácticamente la tercera parte de los profesores conoce cuántos alumnos de su curso realizan trabajos remunerados fuera del horario de clases. Llama la atención que la mitad de los profesores ignoran esta realidad. Esto podría deberse a que los niños no cuentan que trabajan, ya que los profesores, normalmente, se preocupan de lo que les sucede a sus alumnos. Otra forma de graficar la presentación de la información es por medio de polígono de frecuencia. Este tipo de representación es propio de un nivel de medición por intervalos. Por ejemplo: en la misma investigación anterior, mediante una entrevista a 30 alumnos que realizan trabajos remunerados se le pregunta por su ingreso mensual estimado. Se obtienen los siguientes datos:

165


ingreso mensual $5.000 - $10.000 $10.001 - $15.000 $15.001 - $20.000 $20.001 - $25.000 $25.001 - $30.000

frecuencia 3 11 5 7 4 30

Gráfico: Como la variable ingreso económico se encuentra en el nivel de escala intervalar, el gráfico más adecuado es el gráfico de barras juntas denominado histograma.

12 10 8 6 4 2

1234 1234 1234 1234 1234 1234 1234 123 1234 123 12341234123 12341234 123 123 1234 123 123 12341234 1234 123123 123 123 1234 1234 123 123 12341234 123123 123 123 12341234 123123 123 12341234123123

La unión de los puntos medios de las barras de un histograma constituye un polígono de frecuencia.

12 10 8 6 4 2

166


•

Análisis e interpretación de esta información

El ingreso promedio de los niños es de $17.168 con una desviación estándar de $6.150. Sin embargo, el 50% de los niños reciben una remuneración mensual que no sobrepasa los $16.000 Frecuentemente, el propósito de la investigación va más allá de describir las distribuciones de las variables, como lo hemos hecho hasta ahora. Normalmente se pretende generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población de la cual proviene dicha muestra. Los datos casi siempre son recolectados de una muestra y sus resultados estadísticos se denominan «estadígrafos». La media aritmética, la mediana y la desviación estándar que hemos utilizado en los ejemplos anteriores son estadígrafos de la muestra. A las estadísticas de la población o universo, se les conoce con el nombre de «parámetros». Los parámetros no son calculados, porque no se recolectan datos de toda la población, pero pueden ser inferidos de los estadígrafos. La estadística que hace inferencias a partir de los estadígrafos, se denomina estadística inferencial. La estadística inferencial puede ser utilizada para: a) b)

probar hipótesis y estimar parámetros.

•

La elección de la prueba estadística

El campo de la estadística se ha desarrollado hasta el grado en que actualmente se cuenta, para casi todos los propósitos de investigación, con pruebas estadísticas susceptibles de usarse para tomar decisiones acerca de hipótesis. Al comparar las pruebas, necesitamos una base racional para escoger entre ellas. En la elección debemos considerar la manera en que la muestra de puntajes fue obtenida, la naturaleza de la población de la cual se sacó la muestra y la clase de medición o escala que se empleó en las definiciones operacionales de las variables involucradas. Al haber afirmado la naturaleza de la población y el método de muestreo, hemos establecido un modelo estadístico. Cualquier prueba estadística implica un modelo y un requisito de medida; la prueba es válida en ciertas condiciones que especifican el modelo y el requisito de medida. A veces podremos verificar que las condiciones de un modelo estadístico particular


167

se cumplen, pero es más frecuente que tengamos que suponerlo solamente. (Siege, 1985:38).

•

En qué consiste una prueba de hipótesis

Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto a uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace a través de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis es consistente con los datos obtenidos en la muestra. Si la hipótesis es consistente con los datos, ésta es retenida como un valor aceptable del parámetro. Si la hipótesis no es consistente con los datos, se rechaza la hipótesis. (Pero los datos no son descartados). (Hernández, 1998:374). En todo caso, debemos recordar como se dijo antes, que la hipótesis se acepta o se rechaza, pero nunca tendremos la certeza de su veracidad o falsedad. Nunca podemos estar seguros de nuestra estimación. Aún trabajando con altos niveles de confianza o seguridad, el riesgo de cometer errores existe.

5.2 Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas Una prueba estadística paramétrica es aquella cuyo modelo especifica ciertas condiciones (recién dadas) acerca de los parámetros de la población de la que se obtuvo la muestra investigada, que no se prueban ordinariamente, sino que se supone que se mantienen. Una prueba estadística no paramétrica es aquella cuyo modelo no especifica las condiciones de los parámetros de la población de la que se sacó la muestra.

•

Análisis paramétrico

Ya vimos que hay dos tipos de análisis que pueden realizarse: los análisis paramétrico y los no paramétricos. Cada tipo posee sus características y presuposiciones que lo sustentan y la elección del investigador sobre qué clase de análisis efectuar depende de estas presuposiciones. Asimismo, cabe destacar que en una misma investigación pueden llevarse a cabo

168


análisis paramétricos para algunas hipótesis y variables y análisis no paramétrico para otras. Para realizar análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos: 1º

La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución normal.

2º

El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o de razón. Las pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas son: -

Coeficiente de correlación de Pearson Prueba «t»

•

Análisis no paramétrico

Para realizar un análisis no paramétrico debe partirse de las siguientes consideraciones: 1º

la mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribución poblacional. Aceptan distribuciones no normales;

2º

las variables no necesariamente deben de estar medidas en un nivel por intervalos o de razón, pueden analizarse datos nominales u ordinales. De hecho, si se quieren aplicar análisis no paramétricos a datos por intervalos o razón, estos deben ser resumidos a categorías discretas (a unas cuantas). Las variables deben ser categóricas. Las pruebas no paramétricas más utilizadas son: a) b) c)

Chi cuadrado; el coeficiente de correlación por rangos ordenados de Spearman; el coeficiente phi.

169


5.3 Ejemplos de pruebas de hipótesis que implican asociación entre variables •

Coeficientes de correlación

La correlación es una medida de asociación entre variables. El coeficiente de correlación varía entre +1 y -1. +1 implica una correlación positiva perfecta y -1 implica una correlación negativa perfecta. Los diagramas de dispersión son una manera de visualizar gráficamente una correlación. Si graficamos estas correlaciones perfectas, se obtiene una línea recta. En todos los demás casos (valores entre +1 y -1) se obtiene una nube de puntos. Ejemplos:

CASO 1

y 10

X

Y

3 4 5 6 7 8

5 6 7 8 9 10

8 6

r = +1,00

4 2 2

CASO 2

4

6

8

x

y 10

X

Y

3 4 5 6 7 8

10 9 8 7 6 5

8 6

r = -1,00

4 2 2

4

6

8

x

170


CASO 3 y X

Y

13 12 10 10 8 6 6 5 3 2

11 14 11 7 9 11 3 7 6 1

14 12 10 8

r = 0,76

6 4 2

2

4

6

8

10

12

14

x

CASO 4 y X

Y

12 10 9 8 7 7 6 5 4 2

7 3 8 5 7 12 10 9 13 11

14 12 10 8

r = 0,69

6 4 2

2

4

6

8

10

12

14

x

171


CASO 5 y X

Y

13 12 10 8 7 6 6 4 3 1

7 11 3 7 2 12 6 2 9 6

14 12 10 8

r = 0,14

6 4 2

2

4

6

8

10

12

14

x

De manera habitual, sin que haya total consenso, las magnitudes que puede tomar el coeficiente de correlación se interpreta con las siguientes denominaciones: + 1 a 0,80 0,80 a 0,60 0,60 a 0,40 0,40 a 0,20 0,20 a -0,20

- 0,20 a - 0,40 - 0,40 a - 0,60 - 0,60 a - 0,80 - 0,80 a - 1,00

correlación positiva muy alta correlación positiva alta correlación positiva moderada correlación positiva baja probablemente no existe correlación. El valor puede deberse al azar, salvo que el número de casos sea superior a 100 correlación negativa baja correlación negativa moderada correlación negativa alta correlación negativa muy alta

172


•

Coeficiente de correlación de Spearman (llamada también coeficiente de correlación por rangos)

Definición: Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en escala ordinal. Se simboliza por rho (r) y se calcula mediante la siguiente fórmula: 6 Σ D2 r = 1 rho n(n2 - 1)

Siendo n el número de casos y D, la diferencia entre el orden de las variables. Ejemplo: Supongamos que Ud. profesor desea probar que la inteligencia y la aptitud de liderazgo son variables fuertemente asociadas. En tal caso, su hipótesis dirá: «A mayor coeficiente intelectual, mayor capacidad de liderazgo». Para probar su hipótesis en esta investigación, que es un estudio asociativo o explicativo, Ud. seleccionó al azar 15 alumnos a los que les aplicó un test para medir su capacidad intelectual (C.I.). Para evitarse complicaciones Ud. numeró los alumnos en forma correlativa de acuerdo con su puntuación en el test, del 1 (mayor puntaje) hasta el 15 (menor puntaje). En seguida, como no dispone de un instrumento para medir aptitud de líder, los jerarquiza de acuerdo con las numerosas observaciones que Ud. ha hecho de ellos en numerosas oportunidades (por ejemplo, en los consejos de curso, a través de sus trabajos grupales, etc.). Se obtiene entonces la siguiente tabla:

173


alumno

A B C D E F G H I J K L M N O

orden en C.I. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

orden en líder. 4 2 9 1 7 10 8 13 5 3 11 6 12 15 14

diferencia D D2 -3 0 -6 3 -2 -4 -1 -5 4 7 0 6 1 -1 1

9 0 36 9 4 16 1 25 16 49 0 36 1 1 1 Σ D2 = 204

1224 6 · 204 = 1 r = 1 15224 rho 15(225 - 1)

= 1 -

1224

= 1 - 0,36 = 0,64

3360

Con este valor calculado, podemos afirmar que existe una alta correlación entre las variables medidas. O sea, podemos afirmar que existe una alta asociación entre el coeficiente intelectual y las aptitudes de líder. Es decir, a mayor C.I. mayor aptitud de liderazgo y a menos C.I. menor aptitud para líder. Lo que implica que Ud. puede mantener o afirmar su hipótesis con un cierto grado de seguridad.

Para ejercitar el coeficiente de correlación de Spearman, calcule la correlación que existe entre las notas de una asignatura o área y la cantidad de horas que el alumno dedica a ver televisión.

•

Coeficiente Phi ( ϕ )

Definición: Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables dicotómicas, medidas en escala nominal.

174


Se simboliza por ϕ y corresponde a la siguiente situación: Variable X Variable Y

Si

No

Total

Si

(a)

(b)

(a+b)

No

(c)

(d)

(c+d)

Total

(a+c)

(b+d)

ad-bc ϕ = (a+c)(b+d)(a+b)(c+d)

Ejemplo: Supongamos que Ud. está realizando un estudio para probar que los niños que asisten a un Jardín Infantil, tienen más probabilidades de éxito en el primer año de enseñanza básica, que aquellos que no han asistido a él. Para probar su hipótesis Ud. revisa el libro de matrículas con el objeto de conocer cuáles de sus 43 alumnos han asistido a un Jardín Infantil. Enseguida analiza la situación académica de cada uno de sus alumnos. Y obtiene la siguiente información: Alumnos que provienen de un Jardín Infantil: 28; 22 de ellos tienen buen rendimiento escolar y 6 tienen mal rendimiento. Rendimiento escolar Asistió a Jardín Infantil Sí

Bueno

Deficiente

Total

22

6

28

No Total

Alumnos que no provienen de un Jardín Infantil: 15; 8 de ellos tienen buen rendimiento y 7 tienen mal rendimiento.

175


Rendimiento escolar Asistió a Jardín Infantil

Bueno

Deficiente

Total

8

7

15

Sí No Total

A la asistencia o no al Jardín Infantil la llamaremos variable X y el rendimiento escolar, será nuestra variable Y Resumimos entonces, la información en la siguiente tabla: Rendimiento escolar Asistió a Jardín Infantil

Bueno

Deficiente

Total

Sí

22

6

28

No

8

7

15

30

13

43

Total ad-bc

ϕ =

(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)

ϕ =

22 · 7 - 6 · 8 30 13 28 15

=

154 - 48 163.800

=

106

= 0,26

404,72

Interpretación: El coeficiente de correlación tiene un valor bajo, o sea, la asociación entre las variables asistencia previa al Jardín Infantil y rendimiento escolar en el primero básico, es poca. Esto significa que Ud. con estos valores, no puede mantener su hipótesis. Tal vez, si amplía su estudio, podría encontrar un alto grado de asociación, tal como lo habrá desarrollado en su marco teórico, ya que otros estudios afirman que existe tal asociación.

176


¿Podría Ud. diseñar otra investigación en la que se pueda utilizar el coeficiente ϕ?

•

Chi cuadrado

Definición: Es una prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas, medidas en escalas nominal u ordinal. (Si se han medido en otras escalas, deben ser reducidas a escala ordinal). La prueba chi cuadrado se calcula a través de una tabla de contingencia o tabulación cruzada, que es una tabla de dos dimensiones y cada dimensión contiene una variable. A su vez, cada variable se subdivide en dos o más categorías. Ejemplo: voto candidato A

candidato B

masculino sexo femenino

Dos variables: voto y sexo. Cada variable con dos categorías o niveles Se dice que se trata de una tabla de 2 x 2, donde cada dígito significa una variable y el valor de éste indica el número de categorías de la variable. 2 una variable con dos categorías

x

2 otra variable con dos categorías

Ejemplo de una tabla de contingencia 2 x 3. Dos variables: una variable (tipo de estudios) con dos categorías: universitarios o técnicos y otra variable (clase social) con tres categorías: alta, media y baja, se muestra en el siguiente ejemplo:

177


Clase social Tipo de Estudios

Alta

Media

Baja

Universitarios Técnicos

En la tabla de contingencia se anotan las frecuencias observadas en la muestra de la investigación. Posteriormente, se calculan las frecuencias esperadas para cada celda. En esencia, chi cuadrado es una comparación entre la tabla de frecuencias observadas y la denominada tabla de frecuencia esperadas. La prueba chi cuadrado es una prueba que parte del supuesto de «no relación entre variables» y el investigador evalúa si en su caso esto es cierto o no, analizando si sus frecuencias observadas son diferentes de lo que pudiera esperarse en caso de ausencia de correlación. La lógica es así: «Si no hay relación entre las variables, debe de tenerse una tabla así, (la de las frecuencias esperadas). Si hay relación, la tabla que obtengamos como resultado en nuestra investigación debe ser muy diferente respecto a la tabla de frecuencias esperadas». La frecuencia esperada de cada celda, casilla o recuadro, se calcula mediante la siguiente fórmula aplicada a la tabla de frecuencias observadas: (total de renglón) (total de columna) fe = N donde «N» es el número total de valores observados. Ejemplo: Supongamos que Ud. está realizando una investigación para conocer la participación de los padres en el proceso educativo de sus hijos. En ese contexto, Ud. desea conocer el control que ejercen los padres en el cumplimiento de las tareas escolares. Ud. sospecha que el control más estricto lo

178


ejercen las madres. Para verificar su hipótesis, Ud. aplica un cuestionario. Las respuestas a una afirmación específica como ésta: «autorizo a mi hijo/ hija para ver televisión solamente cuando ha realizado sus tareas escolares», arrojan los siguientes datos: TABLA DE FRECUENCIAS OBSERVADAS Respuesta a la pregunta Aprueba

Desaprueba

Total

Padre

44

10

54

Madre

81

35

116

125

45

170

Sexo

Total

O sea, de 54 padres, 44 están de acuerdo con la afirmación anterior y de 116 madres, 81 están de acuerdo con ella. TABLA DE FRECUENCIAS ESPERADAS Respuesta a la pregunta Aprueba

Desaprueba

Total

Padre

39,7

14,3

54

Madre

85,3

30,7

116

Total

125

45

170

Sexo

Una vez obtenidas las frecuencias observadas y esperadas, se aplica la siguiente fórmula de chi cuadrado:

χ = 2

Donde:

Σ

(O - E)2 E

«Σ» implica sumatoria «O» es la frecuencia observada en cada celda «E» es la frecuencia esperada en cada celda


179

Es decir, se calcula para cada celda la diferencia entre la frecuencia observada y la frecuencia esperada, esta diferencia se eleva al cuadrado, y se divide por la frecuencia esperada. Finalmente se suman estos resultados y la sumatoria es el valor de χ2 obtenida. En el ejemplo que estamos desarrollando tenemos: χ2 = 2,578 Para poder interpretar este resultado debemos utilizar la tabla de distribución χ2, que aparece al final del texto. Los resultados de esa tabla están identificados por los grados de libertad. Los grados de libertad constituyen el número de maneras cómo los datos pueden variar libremente. Por consiguiente, para saber si un valor de χ2 es o no significativo, debemos calcular los grados de libertad. Estos se obtienen mediante la siguiente fórmula gl = (r-1)(c-1) En donde «r» es el número de renglones de la tabla de contingencia y «c» el número de columnas. En este caso: gl = (2-1)(2-1) = 1 y acudimos con los grados de libertad que nos corresponden a la tabla (distribución de χ2), eligiendo nuestro nivel de confianza 0,05 (recuerde lo aprendido en la sección de Hipótesis nula, página 63). Si nuestro valor calculado de χ2 es igual o superior al de la tabla, decimos que las variables están relacionadas, o sea, χ2 fue significativo. En este caso concreto, χ2 teórico (el de la tabla) es 3,84; por consiguiente, no podemos afirmar que existe relación entre las variables estudiadas. O sea, no existe diferencia entre la aprobación o rechazo de parte del padre o de la madre. Veamos otro ejemplo: En una investigación sobre participación de los padres en el proceso educativo de sus hijos, queremos probar que las expectativas de los padres

180


con respecto al futuro de sus hijos, están relacionadas con su propio nivel de escolaridad. Para ello, encuestamos en forma estratificada de acuerdo al nivel de escolaridad alcanzado, a 95 padres de nuestros alumnos y les preguntamos qué expectativas futuras tienen para sus hijos. Los datos obtenidos se exponen en el cuadro siguiente: Nivel educacional Expectativas

Básico

Medio

Profesional

Total

Altas

6

14

32

52

Bajas

9

22

12

43

Total

15

36

44

95

Esta tabla muestra las frecuencias observadas. La tabla siguiente muestra las frecuencias esperadas (calculadas): Nivel educacional Expectativas

Básico

Medio

Profesional

Total

Altas

8,2

19,7

24,1

52

Bajas

6,8

16,3

19,9

43

36

44

95

Total

15

A modo de ejercicio, verifique los cálculos de las celdas y realice los cálculos de χ2. Para ayudarle, le diré que el resultado final es:

181


grados de libertad:

χ2 = 9,03 g.l. = (r - 1)(c - 1) g.l. = (2 - 1)(3 - 1) = 2

χ2 teórico = 5,99 Por consiguiente, se acepta la hipótesis de trabajo que especifica que hay una asociación entre el nivel cultural de los padres y las aspiraciones que ellos tienen para con sus hijos. En los artículos de revistas científicas, trabajos o textos, se suele indicar la significancia así: 9,03 * p < 0,05 Quiere decir que el coeficiente es significativo al nivel del 0,05. Es decir, la probabilidad de error es menor del 5%. Si p < 0,01, el coeficiente es significativo al nivel de 0,01 y significa que la probabilidad de error es menor del 1%.

•

Coeficiente de correlación de Pearson

Definición: Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón. Se simboliza «r». Hipótesis a probar: Correlacional, del tipo de «A mayor X, mayor Y», A mayor X, menor Y», Altos valores de X están asociados con altos valores en Y», Altos valores en X se asocian con bajos valores de Y», etc. La fórmula para calcular este coeficiente es:

r =

Mxy - Mx · My sX · sy

182


El coeficiente de correlación de Pearson se calcula a partir de las puntuaciones obtenidas en una muestra en dos variables. Se relacionan las puntuaciones obtenidas de una variable con las puntuaciones obtenidas de otra variable, en los mismos sujetos. Cuando el coeficiente de Pearson se eleva al cuadrado (r2), el resultado indica la varianza de factores comunes. Esto es, el porcentaje de la variación de una variable debido a la variación de la otra variable y viceversa. Por ejemplo: si la correlación entre «horas de estudio» y «rendimiento en la asignatura» es de 0,80 el valor de r2 es 0,64 e indica que «las horas de estudio» contribuye a/o explica el 64% de la variación del «rendimiento en la asignatura» . Ejemplo: Supongamos que Ud. está realizando un estudio sobre la relación que existe entre la autoestima y el éxito o buen rendimiento en matemáticas. A través de sus años como profesor ha observado que los alumnos con alta autoestima tienen mejores notas en matemáticas que aquellos con baja autoestima. Supone entonces que estas dos variables están asociadas. Para verificar su hipótesis Ud. elige al azar a 10 alumnos y les aplica un test para medir la autoestima. (Probablemente Ud. conoce varios y elige el que le merece más confianza). Enseguida verifica en el libro de clases, el promedio en la asignatura que poseen estos 10 alumnos seleccionados y obtiene la siguiente tabla: alumno

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.-

puntuación en autoestima X 25 48 95 90 85 70 65 55 40 30

promedio en matemáticas Y 4,0 5,3 6,7 6,7 6,0 6,0 6,0 5,5 3,0 2,5

Para realizar el cálculo debemos calcular los promedios aritméticos de ambas variables y sus respectivas desviaciones estándar, además del promedio del producto de las variables.

183


Promedios aritméticos: variable X variable Y producto de variables

= 60,3 = 5,11 = 341,14

Desviaciones estándar: variable X variable Y

= 23,6 = 1,42

Reemplazando los valores en la fórmula, tenemos: r = 0,88

Interpretación: Este valor del coeficiente de correlación es muy alto, lo que implica que hay una alta asociación en las variables estudiadas. Y Ud. puede mantener su hipótesis. Como r r2

= 0,88, entonces, = 0,7744

Este valor significa que el 77,44% de la variabilidad de los promedios de las notas de matemáticas se deben a la autoestima, y al revés, el 77,44% de la variabilidad de los puntajes de la autoestima se deben a los promedios de las notas de matemáticas. O sea, X no es causa de Y, ni Y es causa de X.

¿Qué puede decirse si el coeficiente de correlación de Pearson calculado entre los promedios de notas anuales de las asignaturas de Castellano y de Ciencias Sociales es 0,65? ¿Qué “explicación” podría dar a este valor de r?

184


•

Prueba «t»

Definición: Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias, (promedios aritméticos). La hipótesis que se prueba es una hipótesis de diferencia entre dos grupos. La hipótesis de investigación supone que los dos grupos difieren significativamente entre sí y la hipótesis nula propone que los grupos no difieren significativamente. La comparación se realiza sobre una variable. Si hay diferentes variables, se efectúan varias pruebas «t» (una por cada variable). La razón que motiva la creación de dos grupos es normalmente una variable independiente. Esta prueba estadística se utiliza, generalmente, en diseños del tipo experimental. Por ejemplo: un experimento con dos grupos, uno al cual se le aplica una metodología innovadora (estímulo experimental) y el otro grupo el de control, sigue con la metodología tradicional. El nivel de medición de la variable es de intervalos o de razón. El valor «t» se obtiene en muestras grandes mediante la fórmula: X1 – X2

t = σ

1 + 1 N2 N1

Donde X1 es la media de un grupo y X2 es la media del otro grupo, S21 es la desviación estándar del primer grupo elevada al cuadrado, N1 es el tamaño del primer grupo, S22 es la desviación estándar del segundo grupo elevada al cuadrado y N2 es el tamaño del segundo grupo. En realidad, el denominador es el error estándar de la distribución muestral de la diferencia entre medias (σ). Para saber si el valor «t» es significativo, se aplica la fórmula y se calculan los grados de libertad. La prueba «t» se basa en una distribución muestral o poblacional de diferencia de medias conocida como la distribución «t» de Student. Esta distribución es significativa por los grados de libertad. Los grados de libertad son determinantes ya que nos indican qué valor debemos espera de «t» dependiendo del tamaño de los grupos que se com-

185


paran. Entre mayor número de grados de libertad se tengan, la distribución «t» de Student se acerca más a ser una distribución normal. Para la prueba «t», los grados de libertad se calculan así: gl = (N1 + N2) - 2 N1 y N2 son los tamaños de los grupos que se comparan. Ejemplo: Un profesor desea determinar si el refuerzo inmediato tiene o no efecto en los errores que cometen los estudiantes en lectura. Para ello, escoge al azar a 19 alumnos. Nueve alumnos, constituirán el grupo experimental, o sea, el grupo que recibirá refuerzo cada vez que realice una lectura. Los diez alumnos restantes, constituirán el grupo de control, o sea, serán alumnos sin refuerzo. Después de cierto tiempo (por ejemplo: dos semanas), se analizan los resultados de una prueba de lectura aplicada al curso. Nuestra hipótesis de trabajo dirá que existe una diferencia significativa entre las medias de los errores cometidos en lectura de los dos grupos participantes. La cantidad de errores cometidos por los alumnos de ambos grupos se exponen en la tabla siguiente: Cantidad de errores de los dos grupos de alumnos en una prueba de lectura Grupo 1 Experimental X

X2

12 14 10 8 16 5 3 9 11

144 196 100 64 256 25 9 81 121

Σ 88

996

Grupo 2 Control X2

X 21 18 14 20 11 19 8 12 13 15

441 324 196 400 121 361 64 144 169 225

Σ 151

2445

N1 = 9

N2 = 10

X1 = 9,778

X2 = 15,100

s1 = 3,88

s2 = 4,06

σ = 4,20

186


Reemplazando los valores calculados en la fórmula de «t» tenemos: t = 2,76 Leyendo en la tabla «t» con 17 grados de libertad, al 0,05 tenemos: 2,11.

Interpretación: Como el «t» calculado es mayor, se rechaza la hipótesis nula (H0) y se acepta la hipótesis de trabajo. O sea, hemos probado que la diferencia en los promedios de errores es significativa y que esta diferencia es efecto de la variable tratamiento: el refuerzo inmediato. A modo de ejercicio realice todos los cálculos de las desviaciones estándar y del error estándar de la distribución muestral. Ellos aparecen detallados en el anexo de Estadística.


187

RESUMEN En la investigación cuantitativa se distinguen dos grandes métodos: el método experimental y el método no experimental. Dentro del método no experimental tenemos cuatro niveles: exploratorio, descriptivo, asociativo y explicativo. La investigación exploratoria pretende caracterizar una realidad poco conocida. La investigación descriptiva está dirigida a contestar preguntas tales como: ¿cómo es el sujeto o el proceso social?, ¿cuándo se produce?, ¿quiénes participan?, ¿cómo se relaciona con otros procesos sociales?, etc. La investigación asociativa pretende probar que dos o más variables están relacionadas de alguna manera. Y la investigación explicativa está orientada a contestar preguntas tales como: ¿cuáles son los factores que originan o modifican tal o cual fenómeno? Por su parte, la investigación experimental pretende manipular las variables que intervienen en un determinado fenómeno, con el propósito de averiguar su comportamiento. Dicho de otra manera, el investigador provoca la aparición o desaparición del fenómeno a su voluntad. Es necesario recordar aquí, la parte ética que está presente en todas nuestras actuaciones con los seres vivos, especialmente con las personas.

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GLOSARIO Aleatorio: Asignado al azar. Desviación estándar: Es la distancia relativa de los puntajes de una distribución con respecto a su media. Contrastación: Comparación. Correlación: Grado de asociación entre variables. Diseño: Patrón, modelo, bosquejo. Estadígrafos: Resultados estadísticos calculados sobre una muestra. Estratificación: Formar categorías, agrupaciones. Histograma: Es un gráfico de barras dibujado en un eje de coordenadas que representa una tabla de frecuencia Media, media aritmética o promedio: Es la suma del conjunto de puntajes de una distribución, dividido entre el número total de puntajes. Mediana: Es el valor ocupado por el valor central cuando los datos se ordenan de menor a mayor. Marco Operativo: Marco metodológico. Muestra: Parte que se estudia de una población. Parámetros: Estadísticas de la población. Población o Universo: Conjunto de personas teóricamente consideradas. Rango de variabilidad: Es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos. Sesgo: Inclinación.


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El sometimiento a prueba de hipótesis que establecen probables asociaciones, es materia de un estudio: a) b) c) d)

2)

Caracterizar el problema estudiado en la forma más amplia y completa posible, es lo fundamental en la investigación: a) b) c) d)

3)

exploratorio descriptivo correlacional explicativo

Precisar la relación entre variables dependientes e independientes, es materia de un estudio: a) b) c) d)

4.



Si Ud. desea investigar un tema con el cual no ha tenido mayor relación o sobre el cual no existe teoría, el diseño que usaría es el: a) b) c) d)


190


5)

En el desarrollo de una Investigación, la parte operativa tiene como base de sustentación un: a) b) c) d)

6)

Para poder realizar un control de variables es necesario previamente: a) b) c) d)

7)

obtener los resultados de la Investigación identificar las variables involucradas predecir las causas construir los instrumentos

Si la Directora de su Carrera quiere conocer las principales inquietudes de sus alumnos, ella podrá citar a una reunión a 10 alumnos que ella considere los más adecuados para solicitarle la información que necesita. Si lo hace así, estaría utilizando un muestreo: a) b) c) d)

8)

conjunto de experiencias personales análisis estadístico detallado conjunto de instrumentos para recopilar datos marco teórico sólido

al azar probabilístico intencional estratificado

Se tiene una población de 100 alumnos de nivel Básico y están divididos según sexo en 60 niños y 40 niñas. Si se desea obtener una muestra estratificada por sexo, de 20 alumnos, deberá elegirse: a) b) c) d)

14 niños y 6 niñas 8 niños y 12 niñas 6 niños y 14 niñas 12 niños y 8 niñas


9)

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¿Cuál (es) de las siguientes características corresponden a una investigación experimental? I. II. III.

La actitud del investigador es activa. El investigador manipula variables. El investigador busca relaciones entre variables.


solo I solo II I y II I, II y III

10) De los siguientes factores ¿cuáles afectan a la validez interna?: I. II. III.

Historia. Maduración. Mortalidad experimental.


I, II y III solo I y II solo I y III solo II y III

11) De las siguientes afirmaciones: I. II.

La validez interna de una investigación permite afirmar que el efecto observado es producto de la variable manipulada. La validez externa determina la población a la que se le puede aplicar las conclusiones de la investigación.



192



1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11)

c b c a d b c d d a c


«Metodología Cualitativa»

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ÍNDICE ESPECÍFICO Unidad de aprendizaje 3: «Metodología Cualitativa»

Objetivos específicos ............................................................................. 195 Contenidos ............................................................................................. 195 Diagrama de Contenidos ....................................................................... 196 Desarrollo Temático 1.

Diferencia entre investigación cualitativa y cuantitativa ......................................................................... 197

2.

Investigación participativa ..................................................... 206

3.

Investigación-acción .............................................................. 212

4.

Estudio de casos ................................................................... 224

5.

Investigación etnográfica ...................................................... 234

6.

Análisis e interpretación de la información ............................ 245

Resumen ................................................................................................ 261 Glosario .................................................................................................. 262 Autoevaluación ....................................................................................... 263

UNIDAD DE APRENDIZAJE 3: «Metodología Cualitativa»

195


Reconocer la investigación acción como un proceso para el cambio social y la superación de su realidad actual.

2.

Trabajar con metodologías que cuenten con la participación de los agentes sociales que puedan preguntarse o decir algo sobre su realidad.

3.

Diseñar investigaciones participativas como una actividad integrada que combina investigación social y acción.

4.

Crear clasificaciones y categorizaciones utilizando el análisis cualitativo.

5.

Formarse por medio de la investigación de la realidad educativa, una autoconciencia de la realidad social.

CONTENIDOS •

Diferencia entre investigación cualitativa y cuantitativa

•

Investigación participativa

•

Investigación acción

•

Estudio de casos

•

Investigación etnográfica

•

Análisis e interpretación

196


DIAGRAMA DE CONTENIDOS Extracción de conclusiones: integración e interpretación 20 Ventajas e inconvenientes del estudio de ... 12

Confiabilidad y validez en el análisis de contenido 19

Características del estudio de casos

Análisis de contenido 18

11 Características de la investigación-acción en educación 7 Etapas de una investigación 2 Contrastación de enfoques de investigación 1 DIFERENCIAS ENTRE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA A

Compromiso 4

Concepto 3

INVESTIGACIÓN PARTICIPATIVA B

Descripción de las actividades implicadas... 6

Conceptualización 5

INVESTIGACIÓNACCIÓN C

Tipos de estudio de casos

Análisis de datos 17

10 Condiciones para el diseño de estudio de casos 9

Conceptualización 8

ESTUDIO DE CASOS D

Características 14

Concepto 13

INVESTIGACIÓN ETNOGRÁFICA E

La triangulación 16 La confiabilidad y validez en los estudios cualitativos 15 ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LA INFORMACIÓN F

METODOLOGÍA CUALITATIVA



197

DESARROLLO TEMÁTICO • Diferencia entre investigación cualitativa y cuantitativa • Investigación participativa • Investigación acción • Estudio de casos • Investigación etnográfica • Análisis e interpretación de la información

1.

Diferencias entre investigación cuantitativa y cualitativa 1.1 Contrastación de enfoques de investigación

Toda investigación tiene un comienzo. Esta posición inicial podrá ser establecida a partir de cierta diversidad de opciones ya probadas con anterioridad. Así, el punto de partida de una investigación puede entenderse como: a)

Es el primero de una serie de pasos sucesivos, siendo cada paso responsable del siguiente. Esta forma estipula que el punto arbitrario de partida prefigura el punto de llegada. Podríamos decir que, de alguna manera, en el primer paso se encuentra ya formulado el último. Nos encontramos, pues, ante un punto privilegiado: en el movimiento de salida se define toda la partida, por lo que una «mala salida», una mala elección de la variante, condiciona todo el desarrollo posterior. En ese movimiento todo se decide.

b)

El punto de partida es una tarea entre otras, siendo todas co-responsables y de ningún modo lineales. Cada una de ellas es susceptible de transformación, revisión y cuestionamiento. Así cada primer paso, por el hecho de ser el primero, no es diferente al resto de tareas a realizar. Nos encontramos, en este caso, ante un punto partícipe: iniciar la par-

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tida es uno de tantos momentos del juego, donde es difícil designar de antemano a alguno de entre ellos como decisivo. Las dos versiones exigen y permiten actuaciones bien distintas. La «versión 1» (cuantitativa) da cuenta de una concepción de la investigación en etapas; nos habla de una progresión cronológica, «cada cosa a su tiempo», donde las tareas por realizar conocen un orden preestablecido tan ineludible, una jerarquía, como necesario, «cada cosa en su lugar», para asegurar que se cometan errores. (Delgado, 1995:75). La investigación así definida es como un desarrollo en el que se señalan aquellos puntos claves que le son propios, ya vistos en la unidad anterior. Recordémoslo: -

definir el origen de la investigación concreta; establecer las hipótesis derivadas; especificar las variables que comprenden; determinar el diseño a emplear para la práctica de la prueba (verificación de hipótesis); delimitar el campo de observación; obtener la muestra necesaria correspondiente; elegir las técnicas de observación adecuadas; señalar el modo de tratamiento de los datos obtenidos; clasificar dichos datos; proceder al análisis de los mismos; extraer las conclusiones pertinentes; exponer los resultados en un informe.

El enfoque cuantitativo tiene entonces por principio la adopción de un criterio lógico, esto es, entre las premisas y las conclusiones se constituye un estrecho conjunto de relaciones regladas tales que para ir de las primeras a las segundas no habrá más que seguir sus estipulaciones. El que exista una estrategia científica, entendida en la forma que ha sido descrita anteriormente, quiere decir que la investigación no es errática, sino metódica, que sigue una serie de pautas y orientaciones generales. Pautas generales para plantear el problema de investigación que le interesa con forma precisa; para buscar conocimientos que ya se tengan o se relacionen con ese problema; búsqueda de material empírico que permitan resolverlo; para preguntarse sobre las consecuencias o implicaciones teóricas de sus hallazgos. Tales pautas se ubican dentro de la «duda científica»


199

que mantiene al investigador preocupado de los errores que pueda cometer al recoger la información, al analizar sus datos, al verificar las hipótesis que haya podido plantearse, etc. Pautas que en definitiva, le permitirán tener grados razonables de confianza en los resultados que obtenga y presente en sus informes. Tendrá así la confianza que sus resultados son confiables, son válidos, creíbles y confirmables por otros investigadores. El enfoque cualitativo es, en cambio, un mundo de estratagemas. Así, pues, manejarse en el modo en que la táctica se introduce, por sorpresa, en un orden dado; en otras palabras su diferencia con respecto al enfoque cuantitativo no es únicamente de naturaleza estratégica sino también es de carácter táctico; el diseño cualitativo así lo sugiere, a diferencia del diseño cuantitativo, en el que las hipótesis iniciales marcan su desarrollo, siempre secuencial, en el cualitativo todo se encuentra sobredeterminado por el objetivo final; son los objetivos los que marcan el proceso de investigación cualitativa, dado que ceñirse a hipótesis previas no haría sino constreñir el propio análisis. El mundo simbólico capturado mediante discursos no se circunscribe, en modo alguno, a premisas previamente formalizadas para su posterior verificación. En la investigación cualitativa, por el contrario, se pretende la determinación dialéctica del sentido, mediante la operación de «desentrañar significados» siempre en relación con los objetivos delimitados. (Delgado, 1995:76). El diseño cualitativo es abierto, tanto en lo que concierne a la selección de participantes-actuantes en la producción del contexto situacional, como en lo que concierne a la interpretación y análisis. Es decir, la articulación de los contextos situacional y convencional están centrados en el investigador, ya que tanto el análisis como la interpretación se conjugan en él. El investigador es quien integra lo que se dice y quién lo dice. Así pues, en la investigación cualitativa, el investigador es el lugar donde la información se convierte en significación y en sentido, dado que la unidad del proceso de investigación en última instancia, no está ni en la teoría ni en la técnica, ni en la articulación de ambas, sino en el investigador mismo. Desde este punto de vista puede subrayarse el carácter cerrado del diseño cuantitativo, en la medida en que la rutinización es parte de su apuesta formal, de ahí su exigente protocolarización: pretende ser reproducible en todos sus extremos. Su modelo es algorítmico, pues admite que la existencia de una serie de instrucciones no equívocas susceptibles de ser formuladas, transmitidas y seguidas correctamente permite la reproducción exacta de una experiencia, por lo que forma parte esencial de sus actividades y el

200


control de todo aquello que el algoritmo contiene en previsión de que el proceso referido funcione mal. Por su parte, el diseño cualitativo se caracteriza por la invención: esto es, por dar cabida siempre a lo inesperado o dicho de otra forma, por obturar toda rutina, puesto que las técnicas de investigación social se aplican a una realidad siempre cambiante. (Delgado,1995:77). El diseño técnico, por tanto, sería así en la investigación cualitativa el momento en el cual se lleva a cabo el perfil y la composición de los grupos que intervienen, así como el número de ellos. Los criterios de su selección son criterios de comprensión, de pertinencia, y no de representatividad estadística: se refieren a los conjuntos, a su estructura y a su génesis; es decir, por ellos se pretende incluir a todos los componentes que reproduzcan mediante su discurso relaciones relevantes. Por tanto, así como en la investigación cuantitativa la probabilidad de selección de cada unidad debe estar determinada con precisión, en la investigación cualitativa este aspecto es relativamente indiferente, ya que en última instancia la selección de los participantes-actuantes es un problema de enfoque: cuanto más enfocada esté la selección, más definida será la información que obtengamos. Se trata de una muestra estructural, no estadística. En el fondo de esta diferencia entre investigadores está la referencia a distintos paradigmas, es decir, a diferencias en la concepción de la realidad y de la manera más apropiada para estudiarla. Para unos, ya sean investigadores que utilizan información cuantitativa o cualitativa, esa función consiste en explicar los sucesos a los que se dirige ese proceso, sea mediante relaciones generales o mediante referencia a factores «causales» de muy diversa naturaleza. Para otros investigadores, que privilegian el uso de investigación cualitativa la función terminal de la investigación consiste en comprender el significado que las personas le dan a su conducta y a interpretarlas. La información cualitativa es analizada de manera muy diferente, pues por su naturaleza misma no admite cuantificaciones como lo hacen las técnicas estadísticas. Por lo mismo y por la complejidad que tienen los estudios que utilizan preferentemente este tipo de información, el análisis suele ser más difícil, sin que existan procedimientos estandarizados para realizar esta función.


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El análisis que busca situaciones características en la información recogida conlleva también una lectura de los datos, en relación con los objetivos de la investigación, es decir, una presentación y comentario de los hallazgos, ya sea que éstos se hayan expresado en términos cuantitativos o cualitativos. La investigación cuantitativa pretende comenzar el trabajo con ideas lo más claras posibles respecto del problema, de los objetivos de conocimiento, de las tareas metodológicas, de las personas de quienes recoger la información, de los instrumentos a utilizar, etc. El proceso de investigación en los estudios que utilizan preferentemente información cualitativa es diferente, aun cuando no en grado total. En efecto, en tales estudios, el punto de partida es un tema general, pero tanto el problema, el marco teórico y la metodología a emplear se van especificando a medida que se va recogiendo la información. Debiera ser claro, sin embargo, que este carácter emergente de la investigación cualitativa no parte de la nada, ya que también requiere, de un «capital intelectual de base», compuesto con los mismos componentes ya señalados. Por otro lado, si bien las múltiples tareas que comprenden una investigación se va especificando, conformando, en su marcha, no es menos cierto que el investigador tiene ideas generales sobre cada una de ellas. Para dar un solo ejemplo: puede no preocuparse de diseñar un cuestionario para recoger la información, pero sabe que necesitará ese instrumento o una guía de entrevista para recoger la información; no sabe cómo se hará en definitiva el análisis de los datos, pero sabe que debe encontrar el procedimiento para hacerlo, etc. En resumen todas las ideas generales que se tienen sobre las diferentes etapas del proceso de investigación se especifican en el momento oportuno. Pero no sólo eso: a diferencia de la investigación cuantitativa que, como práctica común espera que toda la información requerida por los objetivos del estudio está recolectada y procesada para hacer la interpretación de los resultados, en la investigación cualitativa, si bien no en toda, esta tarea se va realizando a medida que se va teniendo la información. Estas interpretaciones parciales permiten ampliar los objetivos originales, buscar nuevos informantes y nuevas informaciones, formular hipótesis generales, rechazar otras formuladas anteriormente, hacer nuevas preguntas, etc. Briones (1992:49) dice que por esta forma de

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proceder se dice que la investigación cualitativa es una estrategia especialmente útil para la «generación de teoría», mientras que la investigación cuantitativa, o en general, la investigación que detalla por anticipado los pasos y técnicas que seguirá en su desarrollo, es más apropiada para la «verificación de teoría». Antes de iniciar el estudio particular de las investigaciones cualitativas que veremos: investigación acción, investigación etnográfica, investigación participativa y estudio de casos, reforzaremos diciendo que, las etapas características del proceso de investigación científica visto en la unidad uno, se cumplen también en este tipo de investigación. Este proceso suele dividirse en las cinco etapas siguientes: formulación del problema, recolección de datos, evaluación de la evidencia, análisis e interpretación de la información y presentación de resultados. Como veremos más adelante, la investigación cualitativa se desarrolla a través de las mismas cinco etapas pero con variaciones tanto de forma como de contenido en su ejecución. El siguiente análisis comparativo, está extraído en parte del artículo de Nelly Stronquist expuesto por Briones (1992:137).

1.2 Etapas de una investigación -

Etapa de formulación del problema

Recordemos: en la investigación tradicional el investigador define su problema al interior de un marco teórico concreto. Define a priori, y en términos tan preciso como sea posible, las preguntas a ser respondidas en el transcurso de la investigación. Por lo tanto, presta una atención especial a la definición de términos. Por lo general, el investigador maneja estos términos por medio de definiciones conceptuales «¿cuál es exactamente el fenómeno que interesa analizar?» y en seguida por medio de definiciones operacionales «¿cómo será observado el fenómeno?». Estos dos tipos de definiciones determinan unas pautas específicas orientadas a la recolección de datos y consideradas necesarias para lograr objetividad en el proceso de investigación. Por su parte, la investigación acción, la investigación participativa, la investigación etnográfica y el estudio de caso, también giran alrededor de un problema específico, aunque este problema no haya surgido como derivación teórica o como un postulado, sino más bien, como producto de una necesidad sentida por un grupo particular en un espacio limitado, en


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un tiempo dado y en un contexto concreto. En las dos primeras, el problema está constituido por aquellas actividades o condiciones críticas que deben cambiarse para lograr el mejoramiento de las condiciones de vida de la comunidad o la situación económica, social y política de sus integrantes. Es necesario anotar que aun cuando la investigación no se inicia con premisas teóricas no se puede dudar de su sentido teórico. En las investigaciones cualitativas esta fundamentación teórica ocurre en la etapa de análisis e interpretación de los datos donde los problemas se explican en términos de mecanismos o de conflicto.

-

Etapa de recolección de datos

Usted ya estudió que en la investigación cuantitativa el investigador toma las decisiones sobre cómo recolectar datos, de quién y con cuáles instrumentos. Dado su interés primordial en la prueba de una proposición teórica el investigador debe llegar a resultados generalizables, es decir, aplicadas a otras situaciones o contextos. Como él no puede estudiar la población completa entonces selecciona una muestra de ella. Para asegurar la representatividad y, en consecuencia, la generalización del estudio, la muestra debe ser, en lo posible, aleatoria. Una vez seleccionada, el investigador elabora los diseños de los instrumentos apropiados para recolectar la información de dicha muestra. Tales instrumentos pueden ser: cuestionarios, entrevistas, pruebas de conocimientos, pruebas proyectivas, diarios de campo, guías de análisis de contenido, etc. Cualquiera sea el instrumento elegido, excepto cuando se selecciona la observación participante como método principal, el investigador que trabaja con el enfoque tradicional de investigación establece una distancia entre él y los sujetos de estudio. Estos últimos pueden o no saber qué está estudiando el investigador, pero ello no es irrelevante si se considera que los sujetos no cumplen ningún papel en la identificación y aún más, no tienen elementos para agregar a la interpretación hecha en último término por el investigador. Por su parte, como la investigación acción y la investigación participativa, están orientadas a la solución de un problema concreto, percibido y definido por la comunidad, el investigador se compromete con un grupo social específico desde el comienzo del proceso de investigación. Aspectos como «población» y «muestra» no son relevantes pues el investigador trabaja con toda la comunidad que estudia, como medio para resolver

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los problema planteados. Asimismo, la generalización de los resultados para su aplicación en otros contextos no es rechazada pero tampoco es una prioridad. Los instrumentos de recolección de información utilizados en la investigación cualitativa pueden ser idénticos a los usados en la investigación cuantitativa. En la práctica la investigación cualitativa tiende a recoger datos a través de métodos altamente interactivos, tales como: conformación de grupos de discusión, juego de roles y entrevistas en profundidad. En este enfoque, los cuestionarios se utilizan con frecuencia, pero tienden a aplicarse en forma verbal.

-

Etapa de evaluación de la evidencia

Como Ud. recordará el análisis de los datos de la investigación cuantitativa debe ser una prueba clara de evidencia no contaminada con otros factores. Así el investigador trata de controlar, a través de métodos físicos o estadísticos, cualquier influencia extraña significativa sobre las variables de interés para su estudio. Tanto en la etapa de recolección de datos como en la evaluación de evidencias, el investigador tradicional busca constatar la confiabilidad y la validez de los datos. Para lograrlo procura desarrollar instrumentos claros y comprensibles para quienes responden, o sea, se compromete con frecuencia en la aplicación de una prueba piloto de sus instrumentos. Pero una vez demostrada su evidencia, la interpretación de los datos corre por cuenta exclusiva del investigador. En la investigación cualitativa, fundamentalmente en la investigación acción e investigación participativa, los datos no son analizados por el investigador sino que son devueltos a la comunidad. La idea es confrontar a los miembros de la comunidad con la información dada por ellos sobre sus problemas fundamentales con el objeto de conocer sus percepciones sobre la realidad y así orientarlos hacia una estimación real de dichos problemas. El supuesto de intercambio de ideas entre personas o subgrupos con diversas percepciones sobre su realidad, lleva a una comprensión más profunda de los problemas y de los hechos. La investigación cualitativa también se caracteriza porque el análisis de evidencia desempeña dos funciones: redefinir el problema original y ayudar a encontrar soluciones alternativas. En la investigación tradicional se utilizan datos agregados y fórmulas estadísticas para probar la relación existente entre las variables objeto de


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estudio. En este tipo de investigación se emplea con frecuencia análisis cuantitativos y cualitativos sofisticados. El investigador lleva a cabo la interpretación de los datos a la luz de la teoría elegida y de su entrenamiento y experiencia. De él se espera un análisis independiente y como meta última, unas conclusiones con un mínimo de ayuda por parte de otras personas. En la investigación acción y en la investigación participativa, el análisis de datos es el producto de la discusión grupal. En cuanto a las relaciones entre las variables el análisis es simple y aunque se haga cualitativa o cuantitativamente, se expresa en un lenguaje sencillo. Cuando se usan cifras, ellas se refieren a distribuciones y porcentajes según clase social, edad, sexo, etc. Una técnica común para el análisis de datos es la elaboración de historias de vida o el desarrollo de estudios de casos típicos para ejemplificar cómo los problema afectan a los individuos en su vida cotidiana.

-

Etapa de presentación de resultados

Recordemos: en la investigación cuantitativa el producto del proceso investigativo es generalmente, un informe escrito, expresado en lenguaje académico y dirigido a un auditorio compuesto por investigadores o lectores con un nivel educativo relativamente alto, tales como, administradores, planificadores o estudiantes universitarios. En el caso de presentaciones verbales de los resultados del estudio ellos se realizan a través de seminarios, ya sea, en contextos universitarios o en convenciones profesionales. En la investigación cualitativa los resultados se someten a discusiones amplias y profundas entre el investigador y la comunidad o grupo involucrado en el estudio. En este caso el propósito es devolver los resultados al grupo y, a través de sus aportes, analizar el grado en el cual los problema identificados previamente están presentes en la comunidad total. Enseguida de estos análisis, la discusión se orienta hacia la identificación de formas por medio de las cuales se pueden mejorar las condiciones problema sin afectar las situaciones positivas. Mientras en la investigación convencional rara vez se difunden los resultados antes de completar el estudio, a menos que se esté haciendo una evaluación de tipo «formativo», en la investigación cualitativa los resultados se van produciendo y se van discutiendo. A este fenómeno Fals Borda (1980) lo llama proceso de «devolución sistemática». Al término de las acciones

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enunciadas es posible encontrar o no, un informe final escrito, pero seguramente se habrán realizado numerosas reuniones para discutir tanto los resultados de la investigación como alternativas de solución. Finalmente, utilizando las palabras de Briones (1992:52) diremos: «Sin hacernos otras preguntas sobre otras diferencias entre ambos tipos de investigación, digamos qué se gana y qué se pierde con ésas, en la flexibilidad, en las definiciones previas del contenido de la investigación. De manera reducida podemos decir que una buena parte de las preocupaciones del investigador que trabaja con información cuantitativa está relacionada con la confiabilidad y validez de sus resultados, con evidente simplificación de la realidad a la cual se refieren sus estudios. El investigador cualitivista está más preocupado por describir, en la mejor forma posible, la complejidad de la zona de la realidad que estudia. Al contrario de las otras investigaciones, sus datos están sujetos, con mayor frecuencia, a dudas respecto a su confiabilidad y validez, aun cuando también se preocupe de esos criterios y trate de alcanzarlos con el uso de recursos diferentes a los que se usan en la investigación cuantitativa».

2.

Investigación participativa 2.1 Concepto

Este tipo de investigación cualitativa tiene mucha semejanza con la investigación-acción, de tal forma que actualmente se habla de manera más apropiada de investigación-acción-participativa. La investigación participativa es una forma de indagación que combina, de manera interrelacionada, acciones de investigación y acciones educacionales. Esta modalidad se destaca como investigación popular. Su fundamentación seria y su postura de avanzada puede ya considerarse en la perspectiva participativa como una modalidad teórico-práctico-emergente. Este tipo de investigación inicia su desarrollo en el campo de la educación de adultos. Se profundiza, en especial, sobre las estructuras, procesos y agentes de producción-reproducción del saber popular.


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En este sentido, dice Pérez S. (1994:152): «se inscribe dentro de las acciones de capacitación que no pretenden, tan sólo, describir los problemas, sino generar conjuntamente con la comunidad los conocimientos necesarios para definir las acciones adecuadas que estén en la línea del cambio, la transformación y la mejora de la realidad social». Se trata de llegar a una investigación-educación-acción propia de los sectores populares, inserta y no solamente basada en la realidad de ellos. No es sólo una práctica sino una práctica reflexionada, dentro de esta perspectiva participativa, la que llega a convertirse en teoría, es decir, en conocimiento. Este conocimiento por sí mismo no logra, como la práctica que es acción real y objetiva, transformar una realidad humana o natural. Se percibe y se conoce una realidad actuando en ella, por lo tanto, el conocimiento válido se origina y se comprueba en la acción. (Gabarrón, 1994:32). La investigación participativa implica un proceso de aprendizaje y de inmersión en la realidad, ya que su objetivo prioritario es la toma de conciencia de la comunidad y no las aportaciones de tipo académico. En esta modalidad participativa, se originan preguntas tales como: ¿cuáles son los niveles en que se involucran los investigadores-educadores al desarrollar las acciones transformadoras?, ¿qué relación se da entre la participación y el desarrollo de la democracia popular?, ¿qué problemas y contradicciones se originan en esa relación? Orlando Fals Borda, sociólogo colombiano, afirma que éste es un diálogo en el que se abandona la postura de erudito para escuchar y aprender de discursos concebidos en diferentes sintaxis culturales, a través de relaciones simétricas y de incorporar a las personas de las bases sociales como sujetos activos y pensantes a los esfuerzos de la investigación. La comunidad o grupo debe participar en todo el proceso de la investigación y debe tener el control de todas las actividades que se realizan en ella. En este proceso desaparece la separación rígida entre investigadores comunitarios e investigadores externos. La relación tradicional de sujetoobjeto entre investigador- educador y los grupos populares se convierte en una relación sujeto-sujeto.

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En síntesis, dice Pérez Serrano, «la investigación participativa es una combinación de investigación, educación-aprendizaje y acción. Tiene como objetivo prioritario conocer y analizar una realidad, así como sus elementos constitutivos: -

los procesos y los problemas, la percepción que las personas tienen de ellos, las experiencias vivenciales dentro de una situación social concreta con el fin de emprender acciones tendientes a modificar esa misma realidad». Más que relatar se trata de reflexionar la experiencia. No se trata de transformar a los seres humanos sino a la realidad. De las personas se pretende investigar su pensamiento-lenguaje referido a la realidad y visión del mundo.

De Miguel (1989:3), citado por Pérez Serrano (1994:153), indica que: «Al hablar de investigación participativa nos referimos a un modelo muy peculiar de investigación que se caracteriza por un conjunto de principios, normas y procedimientos metodológicos que permiten obtener conocimientos colectivos sobre una determinada realidad social. Al igual que toda investigación es un proceso de búsqueda de conocimiento, sólo que en este caso este conocimiento se caracteriza por ser colectivo». Ello significa que el proceso o conjunto de acciones que implica una investigación deben realizarse colectivamente por el conjunto de personas, grupo o comunidad que intenta analizar y transformar su realidad social. La investigación participativa arranca de una motivación colectiva hacia el cambio, originada por el deseo de conocer más profundamente una realidad social y buscar los medios apropiados para transformarla. Constituye, pues, un proceso sistemático que busca que el conocimiento colectivo tenga utilidad social inmediata. El problema a resolver tiene su origen en la propia comunidad, en cuanto a que es ella quien lo define, analiza y resuelve. La selección del problema puede hacerse antes o durante el proceso de investigación, ya sea, por parte de la comunidad y/o por parte de los promotores de procesos organizativos. Pero a la vez deben ser problema cuyo estudio posibilita aplicar los resultados de inmediato a las experiencias concretas, y que también motivan al debate. El objetivo último de la investigación es la transformación de la realidad social y el mejoramiento del nivel de vida de las personas que


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están inmersas en esa realidad. Los beneficiarios directos de la investigación deben ser los propios miembros de la comunidad. La investigación participativa entraña la participación plena y activa de la comunidad en la totalidad del proceso investigador. La relevancia se define por la significación del problema para la comunidad o para los grupos populares. Surge de esta manera el objeto de estudio y los objetivos específicos del triple proceso de investigación- educación-acción. El proceso de la investigación participativa puede crear en las personas una conciencia mayor de sus recursos e incitarla a desarrollar una confianza mejor en sí misma. Se trata de un método de investigación científico donde la participación de la colectividad organizada, en el proceso de investigación, permite un análisis objetivo y auténtico de la realidad social. A la postre, el investigador es partícipe y aprendiz comprometido con el proceso. El principio fundamental: «El proceso de investigación debe estar basado en un sistema de discusión, indagación y análisis, en el que los participantes formen parte del proceso al mismo nivel que el investigador. Las teorías no se desarrollan de antemano, para ser comprobadas o esbozadas por el investigador a partir de su contacto con la realidad. La realidad se describe mediante el proceso por el cual una comunidad crea sus propias teorías y soluciones sobre sí mismas». (Pérez Serrano, 1994:154). El propósito básico en la búsqueda de solución a ese problema consiste en mejorar el nivel de vida de las personas involucradas. Por esto, este tipo de investigación se realiza con mayor frecuencia, en grupos pobres o marginales de la sociedad que, en una forma u otra, viven en situaciones de dominación. La solución de los problemas requiere que las personas tomen conciencia de su situación, se movilicen y organicen, de tal modo, que puedan emplear en mejor forma sus recursos y capacidades. (Briones, 1993:89). De lo indicado se desprende que la investigación participativa se enmarca en una perspectiva de democratización de la educación. Por ello, el estudio de las necesidades educativas básicas constituye un punto de

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partida, un apoyo para el acceso a los estratos sociales más necesitados, a un conocimiento que le permita no sólo individual, sino colectivamente, entender, analizar y transformar las situaciones vividas, sus condiciones de existencia y la sociedad en la cual se ubican. La interpretación de la realidad social es por una parte necesariamente subjetiva, puesto que la persona interpretadora asigna un sentido y un significado particular a su interpretación. Con el método que se utiliza para conocimiento de la realidad se trata de reproducir de ella, idealmente, todos sus planos y dimensiones. La realidad concreta es algo más que un conjunto de hechos y datos objetivos sobre una población. Es además la percepción subjetiva que, de tales hechos y datos, tiene la población involucrada en ellos. La investigación participativa va tomando cuerpo y se define desde sus inicios en términos generales como una propuesta metodológica inserta en una estrategia de acción definida, que involucra a los beneficiarios de la misma en la producción de conocimiento. Persigue la transformación social vista como totalidad, y supone la necesaria articulación de la investigación educación y acción.

2.2 Compromiso Su compromiso es colocar el conocimiento al servicio de los intereses populares para la transformación de la sociedad en general. Esta modalidad, independiente de sus limitaciones y de sus requisitos rigurosos, representa una respuesta al problema de conocer y actuar en la realidad concreta para resolver problemas específicos. Su proceso metodológico señala generalmente cuatro etapas fundamentales: a) b) c) d)

la aproximación al grupo y la inserción del investigador como ente político en la situación dada; el momento de observación y recolección de datos; la investigación y organización de los datos, y la comunicación sobre los resultados en el grupo o comunidad para su análisis y discusión.

En la producción de conocimiento surge una confrontación entre el conocimiento científico y el popular. La investigación participativa propone


211

un modelo del proceso de producción del conocimiento al articular críticamente el conocimiento científico y el popular en un tercer conocimiento nuevo y transformador. La justificación para este hecho se basa en el reconocimiento de la existencia, dentro de los sectores organizados de cultura popular, de procesos y estructuras propias, orgánicas, para la producción y reproducción del saber popular. Gabarrón (1994:33) conceptualiza el término «cultura popular», refiriéndose a procesos de creación cultural, emanados directamente de las clases populares, de sus tradiciones propias y locales, y de su genio creador cotidiano. A este nivel es donde existe y actúa una ciencia popular espontánea, con sus formas propias de pensar y actuar sobre el mundo; con su lógica operando en lo concreto; con su cientificidad eficaz y productiva aunque ésta no esté de acuerdo con los principios de la ciencia oficial. Así, pues: «en donde exista un sector organizado de cultura popular, habrá una estructura social propia, de producción y reproducción del conocimiento popular». La investigación participativa se propone construir la teoría a partir de la práctica reflexionada críticamente. En la investigación participativa se establece una nueva relación entre teoría y práctica, entendida esta última como la acción hacia la transformación. De ahí que el concepto se refiera al proceso por el cual los seres humanos se insertan críticamente en la acción transformadora. Esto es congruente con el postulado de teorizar a partir de la práctica, y aún mejor, de la práctica reflexionada. En resumen, la investigación participativa puede considerarse como un proceso sistemático que lleva a cabo una determinada comunidad para llegar a un conocimiento más profundo de sus problemas y tratar de solucionarlos, intentando implicar a toda la comunidad en el proceso. Existe una gran vinculación entre investigación acción e investigación participativa. Posiblemente podemos señalar como diferencia que la investigación participativa se orienta más hacia la transformación social de poblaciones marginales y la investigación acción se realiza, prioritariamente, en el campo educativo.

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3.


Investigación-acción 3.1 Conceptualización

Podemos definir la investigación acción como el estudio de una situación social para tratar de mejorar la calidad de la acción en la misma. Su objetivo consiste en proporcionar elementos que sirvan para facilitar el juicio práctico en situaciones concretas. La validez de las teorías e hipótesis que genera no depende tanto de pruebas «científicas» de verdad, sino de su utilidad para ayudar a las personas a actuar de modo más inteligente y acertado. En la investigación acción, las teorías no se validan de forma independiente para aplicarlas luego a la práctica, sino a través de la práctica. Estos hechos normales, vulgares y cotidianos, no habían interesado a otras modalidades de investigación por considerarlos carentes de interés. Sin embargo, la investigación acción como su nombre indica, enfoca la realidad desde ópticas diferentes. Persigue el estudio de los problema prácticos, la unión de la teoría con la praxis, darle protagonismo al profesor como principal agente del proceso con el fin de lograr la mejora de la situación o realidad concreta, en este caso la realidad cultural o educativa. La investigación acción se podría describir como una «reflexión relacionada con el diagnóstico». Es conveniente subrayar que este tipo de investigación parte de una nueva filosofía y de una concepción del mundo y de la vida que presupone un acercamiento distinto a la realidad. Según Pérez S. (1990:87), se caracteriza por leer, percibir y aprehender la praxis cotidiana que emerge cada vez de forma diferente. Se caracteriza también, no sólo por no despreciar, sino todo lo contrario, por valorar aquello que es nuestra forma y modo más ordinario de vivir, por estudiar y analizar los grupos y las necesidades en las que se desarrollan normalmente nuestra existencia. Como objetivo principal de esta investigación podemos mencionar el cambio de actitudes, la mejora y la transformación de determinados aspectos, situaciones y contextos tanto a nivel personal como social. De la investigación acción destacamos algunos rasgos significativos como pueden ser la dimensión de colaboración y participación del grupo a lo largo de todo el proceso investigativo, lo que implica el trabajo en equipo con otras personas que viven una misma realidad, aspecto que fomenta la comunicación y

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el intercambio entre las personas preocupadas por mejorar una determinada situación. El proceso para llevar a cabo este tipo de investigación exige la democratización de roles y funciones en todos los participantes en la investigación. Otro rasgo importante en la investigación acción es el énfasis que pone en la acción, pero no hablamos de la acción por la acción misma, sino de un tipo de acción cualificada en el sentido que esta acción se dirige hacia el cambio, la mejora y la transformación de determinadas dimensiones de la realidad que, muchas veces, se nos escapan porque no tenemos suficiente capacidad para saber captar y leer esa realidad problemática. La expresión investigación-acción fue acuñada por el psicólogo social Kurt Lewin. El modelo de Lewin implica una «espiral de ciclos». El ciclo básico de actividades consiste en identificar una idea general, reconocimiento de la situación, efectuar una planificación general, desarrollar la primera fase de la acción, implementarla, evaluar la acción y revisar el plan general. A partir de este ciclo básico, los investigadores adelantan un bucle de la espiral para desarrollar la segunda fase de la acción, implementarla, evaluar el proceso, revisar el plan general, desarrollar la tercera fase de la acción, implementarla, evaluar el proceso, etc. (Elliot, 1993:88).

Idea inicial reconocimiento (descubrimiento de los hechos) Plan general Paso 1 Paso 2 Implementación Plan corregido

Evaluar

Paso 1

Paso 1 Paso 2 Implementación Paso 2 Evaluar,

etc.

Modelo de investigación-acción de Kurt Lewin, interpretado por Kemmis (1980) en Elliot (1993:89).

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Una revisión del modelo de Lewin constituye una base excelente para empezar a pensar en lo que supone la investigación acción. Quien utilice este modelo podría pensar que es posible fijar de antemano la «idea general» y que el «reconocimiento» sólo consiste en descubrir hechos y que la «implementación» es un proceso lineal. Conviene tener en cuenta que: -

-

Es posible modificar la idea general. El reconocimiento incluye el análisis y el descubrimiento de los hechos, reiterándose a lo largo de la espiral de actividades, sin circunscribirse al comienzo del proceso. La implementación de una fase de la acción no siempre es fácil, no debiendo proceder a evaluar los efectos de una acción hasta que se haya comprobado en qué medida se ha implementado.

3.2 Descripción de las actividades implicadas en el ciclo de investigación acción 1º

Identificación y aclaración de la idea general

Esencialmente, la «idea general» consiste en un enunciado que relaciona una idea con la acción. Kemmis y colaboradores (1981) citado en Elliot (1993:91) proponen los siguientes ejemplos: -

-

Los alumnos se muestran insatisfechos con los métodos utilizados para evaluarlos. ¿Cómo podemos colaborar para mejorar su evaluación? Parece que los alumnos pierden mucho tiempo en clase. ¿Cómo podemos aumentar el tiempo aprovechado por los estudiantes? Los padres se muestran muy dispuestos a colaborar con la escuela, supervisando las tareas de los alumnos. ¿Cómo podemos hacer más productiva su ayuda?

En otras palabras, la «idea general» se refiere a una situación o estado de la misma que deseamos cambiar o mejorar. Los criterios más importantes para seleccionar la «idea general» son: a)

que la situación de referencia influya en el propio campo de acción, y

b)

que quisiéramos cambiar o mejorar la situación de referencia.


215

Es necesario tener en cuenta al seleccionar una idea general el haber comprendido correctamente la naturaleza del problema o lo que necesitamos mejorar. Así, la insatisfacción sobre la forma de la evaluación puede ser un síntoma de un problema mucho más profundo, que puede surgir en el transcurso de la investigación acción. En este caso, el profesor querría emprender acciones que atajaran el problema más profundo en vez de ocuparse sólo del síntoma. Esto implica que es necesario revisar constantemente la idea general original durante el proceso de investigación acción. Por eso ha previsto esta posibilidad en cada ciclo de la espiral, en vez de «fijar» el objeto de la investigación desde el primer momento.

2º

Reconocimiento y revisión

Esta actividad puede subdividirse en: a)

Describir los hechos de la situación Hemos de describir con la mayor exactitud posible la naturaleza de la situación que queremos modificar o mejorar. Por ejemplo: si el problema consiste en que «los alumnos pierden el tiempo en clase», tendremos que conocer diversos aspectos tales como: -

-

¿Qué alumnos pierden tiempo? ¿Qué hacen cuando pierden tiempo? Cuando pierden el tiempo, ¿hacen siempre lo mismo o no? ¿Qué deberían estar haciendo cuando pierden el tiempo? ¿Qué hacen cuando no pierden el tiempo? ¿Hay algún punto concreto de la clase, momento del día o conjunto de temas durante los cuales los alumnos pierden más el tiempo? ¿De qué formas distintas se manifiesta la «pérdida de tiempo»?

Todos estos hechos ayudan a aclarar la naturaleza del problema. Esta información puede proporcionar un fundamento para clasificar los hechos importantes, por ejemplo, generar categorías para clasificar los distintos tipos de pérdidas de tiempo que se producen. También puede conducir a cambios bastante radicales en la comprensión de la idea original. Por ejemplo, a la luz de este ejercicio, podemos

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decidir que muchas cosas que creemos pérdida de tiempo no lo son y que muchas de las cosas que no nos lo parecen, en realidad sí lo son. b)

Explicar los hechos de la situación Detectados y descritos los hechos importantes, necesitamos explicarlos. ¿Cómo surgen?, ¿cuáles son las contingencias pertinentes o factores críticos que tienen que ver con las situaciones descritas? Al plantearnos estas preguntas, pasamos de la descripción de los hechos al análisis crítico del contexto en el que surgen. Esto supone: i) ii)

«Lluvia de ideas»: elaboración de hipótesis explicativas. Comprobación de hipótesis.

Una hipótesis puede aludir a una relación entre los hechos de la situación problemática y otros factores que operan en su contexto. Elaboradas algunas hipótesis, mediante una lluvia de ideas en torno al problema, podemos comenzar a recoger información pertinente para comprobarlas. Por ejemplo, podemos conseguir pruebas respecto al grado en que utilizamos expresiones como «bueno», «interesante» o «bien»; sus efectos sobre las respuestas de los alumnos en el aula, y las interpretaciones que ellos hacen de su utilización. La obtención de estas pruebas puede sugerir también otras explicaciones de la situación problemática que, a su vez, llevará a obtener más información, etc. Aunque hayamos comprobado las hipótesis y descubierto su aplicabilidad, no dejan de ser «hipótesis» y no «conclusiones», puesto que siempre podemos descubrir casos que no admitan su aplicación y que nos lleven a buscar explicaciones más amplias. El proceso de análisis es infinito, pero en la investigación acción debe interrumpirse en beneficio de la acción. Y el momento de interrumpirlo será aquél en que las hipótesis nos merezcan la confianza suficiente para orientar nuestra acción. (Elliot, 1993:93).


3º

217

Estructuración del plan general

El plan general de acción debe contener los siguientes elementos: a)

Un enunciado revisado de la idea general, que probablemente haya cambiado o, al menos, se haya aclarado más.

b)

Un enunciado de los factores que pretendemos cambiar o modificar con el fin de mejorar la situación y de las acciones que emprenderemos en este sentido, por ejemplo: «modificaré la forma de proporcionar a los alumnos información objetiva, explicándoles con claridad qué quiero que hagan con ella». Aunque el modelo de Lewin sugiere que se dé un paso en cada ciclo, la experiencia indica que con frecuencia es preciso dar varios pasos en cada ciclo.

c)

Un enunciado de las negociaciones realizadas, o que tengamos que efectuar con otros, antes de emprender el curso de acción previsto. Puede que un profesor tenga que negociar algunas de las acciones que se propone con los otros profesores, o con algún superior, cuyas posibilidades de realizar su trabajo de forma adecuada puedan verse influidas por los efectos de los cambios propuestos, o que, incluso, puedan intervenir de manera destructiva si no se les consulta. Por ejemplo, puede que haya que negociar un cambio en el programa con el director del departamento, área o nivel, con los profesores de la misma asignatura o con el director del establecimiento o, incluso, con los alumnos y sus padres. Como principio general, los pasos iniciales propuestos deben producirse en áreas en las que los investigadores en la acción tengan la máxima libertad de decisión. Mas adelante, si se pone de manifiesto que la única solución a la situación consiste en la «acción negociada», las personas pertinentes deberán incluirse en la planificación. No obstante, conviene señalar en el plan general inicial que, para emprender determinadas acciones, será preciso que, más adelante, se hagan negociaciones.

d)

Un enunciado de los recursos que necesitaremos para emprender las acciones previstas, por ejemplo: materiales, aulas, aparatos, etc.

218


e)

Un enunciado relativo al marco ético que regirá respecto al acceso y a la comunicación de la información. Tenemos que plantearnos la posibilidad que se dé el caso de que nosotros, o aquellos a quienes la hagamos llegar, utilicemos indebidamente la información que podamos obtener sobre las actividades y puntos de vista de otras personas (con el consiguiente daño que ese uso indebido pudiera provocar). Si la respuesta es afirmativa, debemos procurar dar a los interesados cierto control sobre la información que obtengamos respecto a sus actividades y puntos de vista, así como sobre la medida en que dicha información se transmite a terceros. En estas circunstancias, los conceptos claves son los de «confiabilidad, negociación y control». Debemos aceptar el carácter confidencial de la información relativa a las personas en cuestión hasta que estemos seguros de la conveniencia de comunicarla. En tal caso debemos negociar dicha comunicación con la persona interesada, con la condición de que, si persiste el desacuerdo sobre la «divulgación de la información», los interesados tienen la última palabra. Es posible que no sólo tengan voz en estos aspectos quienes están inmediatamente implicados en el campo de acción. Quienes participan sólo de forma indirecta pueden, sin embargo, preocuparse por el uso indebido de la información. Por ejemplo, un director puede tener que hacer frente a algunas consecuencias de la información divulgada sobre las prácticas de clase que se desarrollan en su escuela. Por tanto, es preciso que establezcamos con toda claridad cuáles son sus derechos, sobre la divulgación de la información sobre la escuela. En consecuencia, el plan general debe incluir la descripción del marco ético expuesto a las personas interesadas y acordado con ellas. (Elliot, 1993:94).

4º

El desarrollo de las siguientes etapas de acción

Se decide ahora con exactitud cuál de los cursos de acción mencionados en el plan general debe seguirse a continuación y cómo se supervisarán tanto el proceso de implementación como sus efectos. Es importante recordar los siguientes aspectos:


219

a)

Necesitamos utilizar técnicas de supervisión que evidencien la buena calidad del curso de acción emprendido.

b)

Debemos utilizar técnicas que pongan de manifiesto los efectos derivados de la acción, tanto los buscados como los imprevistos.

c)

Tenemos que utilizar una serie de técnicas que nos permitan observar qué ocurre desde diversos ángulos o puntos de vista.

5º

Implementación de los siguientes pasos

La implementación satisfactoria de un curso de acción puede llevar cierto tiempo. Suele exigir cambios en la conducta de todos los participantes. Por ejemplo, un profesor no puede modificar su papel (o algún aspecto del mismo) sin que se produzcan modificaciones en los roles de los alumnos en el aula. Y esto puede llevar cierto tiempo si la acción o acciones propuestas, suponen un cambio radical en el papel del profesor. La cantidad de tiempo necesario para asegurar la implementación puede depender de la frecuencia de contacto que el profesor tenga con el grupo de alumnos implicados. O puede depender de la medida en que el profesor o profesores sean capaces de analizar la causa del problema de la implementación. En otras palabras, el profesor puede ir más allá de la simple supervisión del grado de implementación de la acción y emprender la revisión de las causas subyacentes de las dificultades experimentadas. La consecuencia será la modificación o cambio de la idea general del problema y de lo que es preciso hacer. Aunque el paso o etapa de la acción se implemente con relativa facilidad, pueden surgir efectos colaterales conflictivos que requieran ciertas modificaciones o cambios de la idea general y del plan general de acción. En líneas generales, los procesos de investigación acción, según Santiago (1993:148) mencionado por Pérez Serrano (1994:179) intentan responder a cinco preguntas fundamentales:

-

Cómo: participativamente, democráticamente, en equipo, a través de tomas de acción consesuadas y, a través de procesos en espiral, alternando la reflexión-acción-reflexión.

220


-

Para qué: para mejorar la calidad de vida de los implicados en ella.

-

Quién: los mismos implicados en ella que son los afectados, los participantes. Por ejemplo, en el caso de un centro escolar serán los profesores, el equipo directivo, los alumnos y todos los que forman parte de la comunidad educativa. Según sea el problema a resolver será más o menos directa la participación de unos u otros. El profesor investigador será un «quien» que nunca podrá faltar.

-

Por qué: porque sostienen la creencia práctica y la evidencia objetiva de que el grupo al que pertenecen ellos mismos está necesitado de determinados valores y/o habilidades para alcanzar mejor sus fines. Estos valores pueden ser intelectuales, relativos a la comunicación, éticos, ecológicos, interculturales... y, desde luego, superan a lo puramente referido al aprendizaje de unos determinados contenidos.

-

Cuándo: siempre, porque la investigación acción llega a ser un estilo, un modo de estar en la educación y es inseparable de la tarea docente diaria. Es en la cotidianeidad y, a partir de ella, donde la investigación acción se desarrolla. No debería ser un añadido, sino un modo de hacer profesional.

3.3 Características de la investigación acción en Educación Si bien existen diversas caracterizaciones de la investigación-acción podemos elegir los siguientes rasgos comunes que se dan en la mayoría de ellas. 1º

La investigación acción en educación, analiza las acciones humanas y las situaciones sociales experimentadas por los profesor tales como aquellas: a) b)

inaceptables en algunos aspectos, o sea, situaciones problemáticas, susceptibles de cambio, o sea, situaciones contingentes y


c)

221

que requieren una respuesta práctica, o sea, situaciones prescriptivas.

La investigación acción se relaciona con los problemas prácticos cotidianos experimentados por los profesores, y no con los problemas teóricos definidos por los investigadores puros en el entorno de una disciplina del saber. Puede ser desarrollada por los mismos profesores o por alguien a quien ellos se lo encarguen. Por ejemplo: necesitamos una sala de estar para los alumnos. ¿Cómo podemos solucionar este déficit? 2º

El propósito de la investigación acción consiste de parte del profesor en profundizar la comprensión (diagnóstico) de su problema. Por tanto, adopta una postura exploratoria frente a cualquier situación problemática que el profesor pueda mantener. Esta comprensión no impone ninguna respuesta específica sino que indica, de manera más general, el tipo de respuesta adecuada. La comprensión no determina la acción adecuada, aunque la acción adecuada deba fundarse en la comprensión.

3º

La investigación acción interpreta «lo que ocurre» desde el punto de vista de quienes actúan e interactúan en la situación problema, por ejemplo, profesor y alumnos, profesor y director, profesor y apoderados, entre profesores, etc. Los hechos se interpretan como acciones y transacciones humanas, las que se interpretan en relación con las condiciones que ellas postulan. Por ejemplo, como expresiones de: a) b) c) d)

la comprensión que el sujeto tiene de su situación y las creencias que alberga sobre sí misma; las intenciones y los objetivos del sujeto; sus elecciones y decisiones; el reconocimiento de determinadas normas, principios y valores para diagnosticar, el establecimiento de objetivos y la selección de cursos de acción.

222


«Lo que ocurre» se hace inteligible al relacionarlo con los significados subjetivos que los participantes les adscriben. Es por esta razón que en la investigación acción se utilizan fundamentalmente las entrevistas y la observación participante. 4º

Como la investigación acción considera la situación desde el punto de vista de los participantes, describirá y explicará «lo que sucede» con el mismo lenguaje utilizado por ellos, o sea, con el lenguaje que la gente usa para describir y explicar las acciones humanas y las situaciones sociales en la vida diaria. Por eso, los relatos de investigación acción pueden ser validados en el diálogo con los participantes.

5º

Como la investigación acción contempla los problema desde el punto de vista de quienes están implicados en ellos, sólo puede ser válida a través del diálogo libre de trabas con ellos. La investigación acción implica necesariamente a los participantes en la autorreflexión sobre su situación. Los relatos de los diálogos con los participantes acerca de las interpretaciones y explicaciones que surgen de la investigación deben formar parte de cualquier informe de investigación acción. (Elliot, 1994:26). Los participantes deben tener libre acceso a los datos del investigador, a sus interpretaciones, relatos, etc., y «el investigador» debe tener libre acceso a «lo que sucede» y a las interpretaciones y relatos que se hagan sobre ello. Por eso, la investigación acción no puede llevarse a cabo adecuadamente si falta la confianza basada en la fidelidad a un marco ético, mutuamente aceptado, que rija la recogida, el uso y la comunicación de los datos.

6º

La investigación acción lleva a generalizaciones con el fin de guiar acciones ulteriores o poner en evidencia principios o leyes y aclara recíprocamente la teoría y la práctica. Las hipótesis son inducidas por la observación de hechos, más que deducidas de un cuadro teórico existente. Con frecuencia, dice Jacob (1993:16) «es difícil llevar a cabo la investigación acción por las siguientes razones:


a) b) c) d)

223

el gran número de personas implicadas, los intereses divergentes, ella atemoriza porque exige la crítica y la autocrítica y analiza un proceso dinámico».

Estas características permiten comprender mejor la naturaleza de la investigación acción y definirla como un proceso de investigación que se inscribe en una situación real, que busca un cambio efectivo, ya sea a nivel de grupos, de instituciones, de grupos populares, etc. Como resultado de ella comprobamos que son muchos los factores implicados en un proceso de investigación acción. Estas son de naturaleza diversa, pero más dirigidas hacia cambios globales, que hacia el análisis de variables aisladas. Esta investigación parte de una perspectiva ecológica teniendo en cuenta, de un modo especial, la percepción de quien vive el problema, analizando sus causas, orígenes y las perspectivas que desde su realidad concreta se vislumbra para la solución del mismo. Esta acción, dice Pérez Serrano (1990:88) para transformar la realidad implica una función crítica, de reflexión y de denuncia de todo aquello que conviene mejorar, pues no podemos olvidar que la investigación acción desempeña una importante función de formación, no hablamos de una formación en abstracto, sino por el contrario, se trata de un tipo de formación permanente que se va adquiriendo en el propio desempeño profesional. Esta formación que se va forjando en ese contraste diario del quehacer profesional, en ese debate entre teoría y práctica, entre realidad y utopía, entre lo que es y debiera ser, va configurando un nuevo tipo de profesional exigente y flexible, con capacidad de educar y de educarse en un marco que encierra un proceso permanente de mejora. Desde esta óptica la investigación en la acción nos ofrece una nueva plataforma de lanzamiento para leer críticamente la realidad y trabajar activamente en el proceso de su transformación constante. La investigación acción educativa queda así concebida como un «proyecto de acción» formado por «programas de acción», vinculados a las necesidades detectadas y especificadas por los docentes y/o equipos de investigación.

224

4.


Estudio de casos 4.1 Conceptualización

El tipo de investigación denominado estudio de casos está constituido por investigación de sucesos que se hacen en uno o en unos pocos grupos naturales, como puede ser una comunidad, una escuela o contextos similares. El estudio de casos puede considerarse como una de las modalidades de investigación educativa que se ha aplicado con éxito en diversas ciencias. Hace referencia al paradigma n = 1, que trata de tomar al individuo sujeto único o unidad social como universo de investigación y observación. Se conoce comúnmente como estudio de caso único. El método del estudio de casos parte del convencimiento general de que las situaciones humanas son por naturaleza complejas; están constituidas por una serie de dimensiones psicológicas, sociológicas, morales y profesionales que es preciso diagnosticar. El estudio de casos ofrece un medio para investigar unidades complejas, compuestas por múltiples variables de potencial importancia para comprender el fenómeno educativo. Lo esencial es analizar una situación auténtica en su complejidad real que permite ver el juego de las interrrelaciones, describirlas, formularlas, y comprenderlas sin salirse de lo concreto. Todo hecho humano está sometido a leyes; en vez de buscar casos conforme a la ley se debe partir de casos simplemente particulares. Pérez Serrano (1994:87) dice «es inútil hacer una abstracción, vaciar lo individual de su singularidad porque su singularidad es significativa. La validez y el carácter probativo que tiene un caso depende de su realidad, de su autenticidad, y no de su frecuencia o de su representatividad con respecto a un promedio estadístico». El propósito de tal observación consiste en probar de modo profundo y analizar con intensidad el fenómeno diverso que constituye el ciclo vital de la unidad, con el fin de establecer generalizaciones acerca de una población más amplia a la que pertenece el particular observado.


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Estos son los fundamentos del método de casos: una situación concreta que sea auténtica y que quede representada en su totalidad, sin amputaciones ni artificios. Este estudio se puede realizar, en ocasiones, considerando al sujeto en un momento concreto y empleando las más diversas técnicas, o bien, al observar de modo sistemático y continuo la conducta individual en un período de tiempo (método del estudio longitudinal). El estudio de casos es un método de estudio, de formación e investigación que implica, el examen intensivo y en profundidad de diversos aspectos de un mismo fenómeno. Es decir, es un examen de un fenómeno específico, como un programa, un evento, una persona, un proceso, una institución o un grupo social. El investigador del estudio de casos observa las características de una unidad individual, un niño, una pandilla, una escuela o una comunidad. Un caso puede seleccionarse por ser intrínsecamente interesante y lo estudiamos para obtener la máxima comprensión del fenómeno. El estudio de casos puede definirse como una descripción intensiva, holística y un análisis de una entidad singular, un fenómeno o unidad social. Los estudios de casos son particularistas, descriptivos y heurísticos y se basan en el razonamiento inductivo al manejar múltiples fuentes de datos. En la pedagogía activa, dice Muchelli el método de casos busca «el modo de estudiar el problema, percibir los hechos, comprender las situaciones, encontrar soluciones válidas y aceptables». A partir de los hechos que se descubren en el caso, se debe analizar la situación, hacer suposiciones que llenen otros hechos posibles, detectar el o los problemas que el caso plantea y ofrecer alternativas de solución para, finalmente, decidirse por una, la que considere más adecuada.

4.2 Condiciones para el diseño de estudio de casos Para elaborar un diseño de estudio de casos, Kenny y Grotelensh (1980) citado en Pérez Serrano (1994:94) sugieren una serie de precondiciones que pueden ayudar al investigador a decidir sobre la conveniencia o no de usar el estudio de casos.

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«Entre ellas podemos indicar: a)

Cuando los objetivos deseados o proyectados de un esfuerzo educativo se centran en resultados humanísticos o diferencias culturales, en oposición a los resultados conductuales o diferencias individuales.

b)

Cuando la información obtenida de los participantes no está sujeta a verdad o falsedad, sino que puede someterse a examen sobre el terreno de la credibilidad. De hecho, el objetivo del estudio de casos es más bien eliminar conclusiones erróneas de forma que nos quedemos con la mejor interpretación posible.

c)

La singularidad de la situación que nos lleva a profundizar en el caso concreto.

d)

Desarrollar una mejor comprensión de la dinámica de un programa. Cuando lo importante es transmitir un informe holístico y dinámicamente rico de un programa educativo, entonces el estudio de casos es un enfoque hecho a la medida.

e)

El estudio de casos es particularmente útil cuando el problema implica una nueva línea de indagación, necesita una mayor conceptualización de factores o funciones, requiere poner énfasis sobre el patrón de interpretación dado por los sujetos e implica determinar los factores significativos de un caso».

Estas precondiciones son congruentes con las características de los estudio de casos. Es decir, se caracterizan por ser particularistas, descriptivas, holísticas e inductivas. Se preocupan más por la comprensión y descripción del proceso que por los resultados conductuales.

4.3 Tipos de estudio de casos Los estudios de casos pueden clasificarse por la naturaleza del informe final, independientemente de su orientación disciplinaria o área de interés. Podemos preguntarnos: ¿Es descriptivo el informe final?, ¿presenta interpretación de los datos?, ¿es un análisis?, ¿construye y elabora teoría?, ¿expone juicios de valor?


227

Según sean afirmativas o no, las respuestas a estas preguntas, los estudios de casos se clasifican en: a) b) c)

descriptivos, interpretativos y evaluativos.

a)

Estudio de casos descriptivos. Presenta un informe detallado de un fenómeno objeto de estudio sin fundamentación teórica previa. Son enteramente descriptivos, no se guían por generalizaciones establecida o hipotéticas, ni desean formular hipótesis generales. Son útiles, sin embargo, para aportar información básica en ciertas áreas educativas. Los centros de interés de los estudio de casos descriptivos en educación suelen ser los programas y prácticas innovadoras. Cualquiera que sea el área de indagación, la descripción es previa a la formulación de hipótesis y a la comprobación de la teoría.

b)

Estudio de casos interpretativos. Contiene datos descriptivos que se los utilizan para desarrollar categorías conceptuales o para ilustrar, defender o desafiar presupuestos teóricos defendidos antes de recoger los datos. Si no existiera teoría o si la teoría existente no explica adecuadamente el fenómeno, no se puede establecer hipótesis que guíen la investigación. El que realiza un estudio de casos, debe reunir tanta información sobre el problema como le sea posible, con la pretensión de interpretar o teorizar acerca del fenómeno. El nivel de abstracción y conceptualización en los estudio de casos interpretativos puede ir desde la sugerencia de relaciones entre variables hasta la construcción de una teoría. El modelo de análisis es inductivo. Los estudios de casos interpretativos se distinguen de los estudio de casos descriptivos por su complejidad, profundidad y orientación teórica.

c)

Estudios de casos evaluativos. Implican descripción, explicación y juicio. Este tipo de estudio de casos proporciona una descripción bien fundamentada, holística y viva, simplifica los datos considerados por el lector, esclarece significados y puede comunicar conocimiento tácito. Pero, sobre todo, este tipo de estudio de casos sopesa «la información para emitir un juicio».

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La decisión de centrarnos en el estudio de casos predominantemente de carácter cualitativo, radica en el hecho de que este diseño se elige precisamente, porque los investigadores están interesados en la intuición, el descubrimiento y la interpretación más que en la comprensión de hipótesis. Podemos afirmar que el estudio de casos es un diseño particularmente adecuado en las situaciones donde es imposible separar las variables del fenómeno de su contexto. Su propósito es descubrir las propiedades de la clase a la cual pertenece el caso estudiado. Las primeras etapas de este tipo de investigación, se caracterizan por su alto grado de apertura en el enfoque, y, en tanto que el trabajo va avanzando, el investigador se hace cargo de los problemas que surgen y, poco a poco, va focalizando el trabajo y orientándolo en una línea hacia la culminación del mismo. Este enfoque progresivo es un rasgo característico de los diseños de estudio cualitativos. Los estudios de casos constituyen un procedimiento que trata de profundizar un mapa de problemas o hechos educativos a través de tres fases que de forma general, señala Pérez Serrano (1994:95) son las siguientes: etapa inicial, llamada también fase preactiva: El investigador busca simplemente familiarizarse con la naturaleza y el ámbito del área objeto de estudio, se orienta hacia el logro de un conocimiento básico del fenómeno, que completan el problema o caso, los objetivos pretendidos, la información de que se dispone, los criterios de selección de los casos, las influencias del contexto donde se han desarrollado los estudios, los recursos y las técnicas que se han de necesitar, así como a las preguntas fundamentales y a los problemas implicados en el mismo. La segunda etapa llamada fase interactiva supone una continua obtención de datos a través de diferentes medios. Corresponde al trabajo de campo y a los procedimientos y desarrollo del estudio, utilizando diferentes técnicas cualitativas: tomas de contacto y negociación que sirven para delimitar las perspectivas iniciales del investigador, las entrevistas, la observación y las evidencias documentales. De cualquier modo, en esta fase es fundamental el procedimiento de la triangulación para que pueda ser constrastada la información desde fuentes diferentes. La tercera etapa o fase posactiva. Se refiere a la elaboración del informe etnográfico y final en que se detallan las reflexiones críticas sobre el problema o caso estudiado. Esta etapa hace referencia al análisis de datos que comienza a recoger e ir haciendo los primeros análisis provisionales de


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los mismos. El análisis hace alusión a la comprobación de las interferencias producidas por los procesos sociales y educativos que pueden estar implicados, con el fin de coordinar la información. Esto requiere una continua interacción entre la conceptualización y la observación en todas las etapas, más que su superación temporal a lo largo de las mismas. Uno de los aspectos más importantes a tener en cuenta en el estudio de casos es el problema de la elaboración del diseño adecuado. Pérez Serrano (1994:91), siguiendo a Martínez Bonafé (1988:43), especifica las siguientes dimensiones en la investigación educativa, las que se transcriben textualmente: «A. Los estudios se suelen centrar en niveles micro del sistema (las escuelas o aulas y las específicas interrelaciones que se producen en su interior entre los diferentes agentes del proceso educativo), sin que ello quiera decir que margine el análisis de perspectivas más amplias relacionadas con la estructura de la sociedad y el sistema educativo en su conjunto. B.

Se parte de una concepción humanista de la educación y también desde enfoques sociocríticos se reconoce la complejidad, diversidad y multiplicidad del fenómeno educativo, focalizando el estudio en aspectos prácticos y situaciones con acciones estratégicas y comunicación de los participantes, según los diferentes contextos.

C.

Los estudios se centran en la comprensión de significados en el contexto de los hechos educativos, resaltando la teoría, los valores y la subjetividad de los participantes, así como la relación entre el investigador, los sujetos y las situaciones sobre las que se investiga».

4.4 Características del estudio de casos Un estudio de casos cualitativo tiene las siguientes características: particularista, descriptivo, heurístico e inductivo. Ahora las analizaremos en detalle: 1º

Particularista. Los estudios de casos se centran en una situación, evento, programa o fenómeno particular. El caso en sí mismo es importante

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por lo que revela acerca del fenómeno y por lo que pueda representar. Esta especificidad le hace especialmente apto para problemas prácticos, cuestiones, situaciones o acontecimientos que surgen en la vida diaria. Los estudios de casos «concentran su atención sobre el modo particular en el que grupos de gente confrontan problemas específicos, adoptando una visión holística de la situación» (Pérez Serrano, 1994:91). 2º

Descriptivo. El producto final de un estudio de casos es una descripción completa del fenómeno objeto de estudio. Los estudios de casos incluyen tantas variables como sea posible e ilustran su interacción, a menudo a lo largo de un período de tiempo. Por lo tanto, los estudios de casos pueden ser longitudinales. La descripción suele ser cualitativa, es decir, en vez de divulgar los hallazgos en datos numéricos, los estudios de casos usan técnicas narrativas y literarias para describir, producir imágenes y analizar situaciones».

3º

Heurístico. Los estudio de casos iluminan la comprensión del fenómeno objeto de estudio. Pueden dar lugar a descubrimiento de nuevos significados, ampliar la experiencia del lector o confirmar lo que se sabe. Según Stake (1981:47), citado por Pérez Serrano (1994:93), «puede esperarse que relaciones y variables antes desconocidas emerjan de los estudios de casos, llevándonos a un replanteamiento del fenómeno estudiado, «insights» sobre cómo las cosas llegan a ser como son».

4º

Inductivo. En su mayoría, los estudio de casos se basan en el razonamiento inductivo. Las generalizaciones, los conceptos o las hipótesis surgen de un examen de los datos fundados en el contexto mismo. Ocasionalmente, se pueden tener hipótesis de trabajo tentativas al comienzo del estudio de casos, pero estas expectativas están sujetas a reformulación a medida que avanza el estudio. El estudio de casos cualitativo, se caracteriza por el descubrimiento de nuevas relaciones y conceptos, más que por la verificación de hipótesis predeterminadas.

El estudio de casos se considera un medio particularmente útil para la evaluación educativa por su habilidad para explicar los vínculos causales de las intervenciones en la vida real, demasiado complejas para ser examinadas por estrategias experimentales. Una segunda aplicación consiste en descubrir el contexto real en el que se ha realizado la intervención. Final-


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mente, la estrategia del estudio de casos puede utilizarse para explorar determinadas situaciones en la intervención realizada que no ha alcanzado unos resultados claros.

4.5 Ventajas e inconvenientes del estudio de casos en investigación Adelman y otros (1980) citados por Pérez Serrano (1994:100) destacan las siguientes ventajas en estudio de casos: «1.

Los datos del estudio de casos son «en realidad fuertes» pero difíciles de organizar. Esta fuerza se produce, porque los estudio de casos están a ras del suelo y fijan la atención en armonía con la propia experiencia del lector, proporcionando así una base «natural» para la generalización.

2.

Los estudio de casos permiten generalizaciones, bien acerca de un ejemplo, o desde un ejemplo a una clase. Su fortaleza yace en su atención a la sutileza y complejidad del caso.

3.

Los estudio de casos reconocen la complejidad y el «enclavamiento de las verdades sociales». Por su atención a las situaciones sociales, puede representar algunas de las discrepancias o conflictos entre los puntos de vista sostenido por los participantes. Los mejores estudio de casos son capaces de ofrecer apoyo a interpretaciones alternativas.

4.

Los estudio de casos considerados como productos, pueden formar un archivo de material descriptivo lo suficientemente rico como para admitir una reinterpretación subsiguiente. Dada la variedad y complejidad de las propuestas y ambientes educativos, existe un valor obvio en tener una fuente de datos para investigadores y usuarios cuyos objetivos pueden ser diferentes de los propios.

5.

Los estudio de casos son «un paso a la acción». Empiezan en un mundo de acción y contribuyen a ella. Sus intuiciones pueden interpretarse directamente y ponerse en práctica, para el autodesarrollo individual o del personal, para realimentar dentro de instituciones, para la evaluación formativa y para el desarrollo de la política educativa.

232


6.

Los estudio de casos presentan datos de investigación o de evaluación en una forma más accesible públicamente que otros tipos de investigación, aunque esta virtud se obtiene, hasta cierto punto, a expensas de su extensión».

Además de las ventajas ya citadas, también lo son las siguientes: a)

Puede ser un modo de continuar profundizando en un proceso de investigación a partir de un conjunto de datos analizados estadísticamente.

b)

Es un método apropiado para investigación a pequeña escala en un marco limitado de tiempo, de espacio y de recursos.

c)

Es un método abierto, que no encierra en sí mismo la posibilidad de retomar otras condiciones personales e institucionales diferentes.

d)

Resulta de gran utilidad para el profesorado que colabora en la investigación, así como para el propio investigador, ya que planifica situaciones de progreso de la tarea escolar desde parámetros fundamentales en las experiencias prácticas.

e)

Conduce a los participantes a la necesidad de decidir, a tomar parte personalmente, a desenmascarar prejuicios irracionales, a reforzar una decisión buscada con objetividad, como integración de la totalidad de la información disponible y, dando a cada elemento su lugar dentro del conjunto.

Este tipo de estudio no está excento de inconvenientes y dificultades. La objeción más frecuente suscitada al respecto es el problema de la generalización, aspecto que puede incidir en la limitación de su confiabilidad y validez. Se pueden señalar, además, otras dificultades: a)

Problema del investigador: el investigador que es el instrumento primario de recogida y análisis de datos puede quedar implicado en los problemas estudiados.

b)

Problemas respecto del carácter confidencial de los datos.

c)

Problemas surgidos de la pugna por el acceso a los datos y el control de los mismos por parte de diferentes grupos interesados. Es decir,


233

los problemas que surjan de «los procesos de negociación» para la observación de las aulas y la consulta de documentos. d)

Problemas derivados de varias causas como, por ejemplo: -

-

-

e)

la subjetividad de los juicios; el costo de tiempo en la relativa utilidad de algunas técnicas, la dificultad para obtener evidencias documentales y su posterior análisis; las posibles reacciones negativas en relación con los informes escritos: la necesidad de una importante carga ética enfrentada al personalismo; el tiempo empleado en el estudio del caso y la entrega del informe realizado; la excesiva acumulación de la información recibida; la pasividad en la toma de decisiones; el prohibitivo costo económico de determinados trabajos de campo y la necesidad de una cierta habilidad literaria en el informe etnográfico.

Problemas relativos a la publicación, como la necesidad de preservar el anonimato de los sujetos o de las instituciones.

Desde el punto de vista metodológico, según Briones (1992:91), el gran problema que presentan los estudios de casos es la limitación que tienen en relación con la posibilidad de generalizar los resultados que se obtengan, cómo pretender que tales o cuáles características que se encontraron en tal o cual escuela se dan también en otras escuelas. Aquí sólo podemos decir que o bien un estudio de casos sirve de investigación exploratoria o bien la extensión de resultados a otros casos similares al estudiado se basa en generalizaciones que tienen el riesgo de no darse o darse de manera totalmente diferente a aquella encontrada en los casos estudiados. En resumen, en educación podemos hablar de estudio de casos que son evaluaciones etnográficas, descripciones de programas, interpretaciones históricas, estudio sociológicos, etc. Aunque algunos estudio de casos se caracterizan por ser puramente descriptivos, la mayoría son una combinación de descripción y evaluación o de descripción e interpretación.

234

5.


Investigación etnográfica 5.1 Concepto

La preocupación por comprender e intervenir en la educación, ha llevado a los científicos a desarrollar teorías y metodologías que puedan contribuir en mejor forma a la reconstrucción del fenómeno educativo tal como éste ocurre en los ambientes naturales, con la finalidad de apoyar los procesos de reflexión y crítica para mejorar la calidad de los procesos de enseñanza-aprendizaje y el perfeccionamiento de los profesores. (Villarroel, 1992:43). Los profesores suelen actuar por intuición, pero se trata de una intuición que en general descansa en una sólida base de conocimiento aprendido. Del profesor se espera que sepa y que sea capaz de tomar decisiones sobre la marcha, con muy poco margen de duda y de reflexión, antes de adoptarlas. Es normal que los profesores dominen esta situación, avanzando en un frente amplio para reconocer la imperfección de determinadas acciones una vez cometidas, pero con el propósito de evitar el error cuando vuelve a presentarse una ocasión. La razón principal de la imperfección se explica por la multitud de factores que rodean las situaciones a las que el profesor se enfrenta y que se encuentran en constante cambio, de tal modo que para el profesor es difícil, cuando no imposible, reconocerlos en su totalidad. Algunos de esos factores sólo pueden adivinarse sobre la base de una evidencia de valor variable y en ocasiones se harán conjeturas erróneas acerca de ellos. (Woods, 1995:17). La investigación etnográfica del aula ha producido una amplia gama de investigación sobre situaciones que se producen en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Etimológicamente el término «etnografía» proviene del griego ethnos = pueblo y de graphía = descripción y equivale a la ciencia que tiene por objeto el estudio y descripción de las razas o pueblos. El estudio puede versar sobre una región, una comunidad o cualquier grupo humano que constituya una entidad. La etnografía se apoya en la convicción de que las tradiciones, roles, valores y normas del ambiente en que se vive se va interiorizando poco a poco y generan determinados estilos que pueden explicar la conducta individual de forma adecuada.


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Para Goetz y LeCompte (1988:28), según Pérez Serrano (1994:19) la etnografía es una descripción o reconstrucción analítica de escenarios y grupos culturales intactos. Las etnografías recrean para el lector las creencias compartidas, prácticas, artefactos, conocimientos populares y comportamiento de un grupo de personas. En consecuencia, el investigador etnográfico comienza examinando grupos y procesos incluso muy comunes, como si fueran excepcionales o únicos. Ello le permite apreciar los aspectos tanto generales como de detalle, necesarios para dar credibilidad a su descripción. La etnografía presenta condiciones particularmente favorables para contribuir a zanjar la brecha entre investigador y profesor, entre la investigación educativa y la práctica docente, entre la teoría y la práctica. La etnografía se interesa por lo que la gente hace, cómo se comporta, cómo interactúa. Se propone descubrir sus creencias, valores, perspectivas, motivaciones y el modo en que todo eso se desarrolla o cambia con el tiempo o de una situación a otra. Se trata de hacer todo esto desde dentro del grupo y desde dentro de las perspectivas de los miembros del grupo. Lo que cuenta son sus significados e interpretaciones. Esto quiere decir que hay que aprender su lenguaje y costumbres con los matices, ya se trate de una clase de niños de cinco años que comienza en la escuela, un grupo particular de alumnos con problemas o un grupo completamente adaptado. Cada uno de estos grupos ha constituido sus propias realidades culturales netamente distintivas, y para comprenderlos hemos de penetrar sus fronteras y observarlos desde el interior, lo cual resulta más o menos difícil de acuerdo con nuestra propia distancia cultural respecto del grupo que se quiere estudiar. El etnógrafo tiende, pues, a representar la realidad estudiada, con todas sus diversas capas de significado social en su plena riqueza. Se trata de una empresa holística en ciento sentido, pues dentro de los límites de la percepción y la capacidad personal, debiera tenderse a dar una descripción rigurosa de la relación entre todos los elementos característicos de un grupo singular, pues de lo contrario la representación puede parecer distorsionada. Por ejemplo, en un estudio de la cultura de los alumnos, se erraría si sólo se estudiara la situación del aula escolar; lo mismo ocurriría en un estudio de las carreras docentes, si para examinarlas sólo se seleccionara un segmento o sección de ellas. Esto no quiere decir que no se puedan

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realizar estudios limitados, sino que han de considerarse a la luz de un marco de referencia holístico. (Wood,1995:19). El autor recién mencionado dice que sólo en la última década, aproximadamente, los procesos escolares han sido objeto de estudio con alguna coherencia y profundidad. Los etnógrafos han explorado las perspectivas, culturas y estrategias, así como la evolución tanto de profesor como de alumnos y reclamarían haber arrojado nueva luz en estos campos. Por ejemplo: -

-

-

Han demostrado la orientación estratégica, en oposición a la pedagógica, de gran parte de la actividad del profesor, por ejemplo en Edwards y Furlong, (1978). La índole estructurada y significativa del comportamiento aparentemente «salvaje» y carente de significado de ciertos alumnos, por ejemplo, en Beynon (1984). La construcción social del conocimiento escolar, en Hammersley (1977). Las propiedades funcionales de la cultura del alumno en Willis (1977) y Davies (1982). Las reglas rutinarias no escritas que guían la acción del profesor, en Hargreaves (1975). El significado que se encuentra detrás del comportamiento aparentemente incoherente de los alumnos, en Turner (1983).

Todo esto muestra capas de significación que permanecen ocultas a la observación superficial y que a menudo son diferentes de lo que se supone que son. En consecuencia, se trata de una información que los profesores necesitan conocer para establecer las condiciones de trabajo y para comprender el cumplimiento de sus deberes. Esto no niega que haya profesores que, como observadores espontáneos, participantes y reflexivos, puedan anticipar buena parte de las conclusiones. La etnografía educativa presta una especial atención a descubrir lo que acontece en la vida de cada día; recoge datos significativos de forma predominantemente descriptiva de lo que sucede, los interpreta y puede así comprender e intervenir adecuadamente en lo que se denomina la cultura de las aulas. Se trata de estudiar lo que allí ocurre, las distintas interacciones, actividades, valores, ideologías y expectativas de todos los participantes.


237

Villarroel (1992:43), citando a Goetz, J. y LeCompte, M. (1988) agrega que los investigadores que adhieren al paradigma interpretativo se preocupan de indagar cómo los actores construyen y reconstruyen la realidad social en su interacción con otros actores sociales, por lo que estos investigadores tienen en cuenta la interpretación que los actores realizan del por qué y para qué de sus acciones y de la situación. En definitiva, el etnógrafo intenta describir y reconstruir en forma sistemática y lo más detalladamente posible las características de las variables y fenómenos, con el fin de generar y perfeccionar categorías conceptuales, descubrir y validar asociaciones entre fenómenos, o comparar los constructos y postulados generados a partir de fenómenos observados en escenarios distintos. Y continúa diciendo que, el etnógrafo educativo se interesa por descubrir lo que acontece cotidianamente en los escenarios educativos, escuela o sala de clases, con el fin de obtener datos de la forma más descriptiva posible, para luego interpretarlos y así poder comprender e intervenir en forma adecuada en ese escenario. Dichos datos dicen relación con los contextos físicos, institucionales, personales y educativos donde ocurre una multiplicidad de interacciones, y las características que esas interacciones presentan al ser afectadas por esos contextos. En otras palabras, el etnógrafo educativo describe y reconstruye analíticamente los escenarios y los grupos escolares intactos, recreando para el lector la cultura de dichos grupos, tal como apareció a su mirada, como un contexto de acción cotidiana.

5.2 Características Curiosamente, la etnografía se aprende a hacer a medida que se hace, hasta convertirla en una búsqueda personal, tanto por el método como por el tema, aún cuando todo lo que se haga, en realidad, contribuya al refinamiento del instrumento principal de investigación. Así como se trabaja en el perfeccionamiento de un cuestionario, así debe trabajarse en el desarrollo de las cualidades personales de curiosidad, penetración intuitiva, discreción, paciencia, decisión, vigor, memoria y el arte de escuchar y observar. Los etnógrafos tienen mucho en común con los novelistas, los historiadores sociales, los periodistas y los productores de programas documentales de televisión. Al respecto Woods (1995:20) expone «Geoffrey Chaucer, William Shakespeare, Charles Dickens, Henry Mayhew, D.H.Lawrence, Paul Scott, Thomas Kenealy, entre otros, dan muestra de extraordinaria habilidad etnográfica en la agudeza de sus observaciones, la fineza de oído, la sensibilidad emocional, la penetración a través de las diferentes capas de la

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realidad, la capacidad para meterse debajo de la piel de sus personajes sin pérdida alguna de capacidad para valorarlos objetivamente, el poder de expresión, la capacidad para recrear escenas y formas culturales y «darles vida» y, por último, la capacidad para contar una historia con una estructura subyacente. Los etnógrafos procuran cultivar todas esas habilidades. No se trata, naturalmente, de que se propongan escribir obras de ficción, pues aquí interviene la ciencia para validar procedimientos y análisis. Sin embargo, al tratar de representar formas culturales tal como las viven sus protagonistas, su finalidad es común a la de ciertos novelistas. Más que resultado del método científico, la manera en que se las identifica, se las comprende y se las procesa es una cuestión de estilo, de percepción, de procedimientos interpretativos, de «sensibilidad», habilidad difícil de explicar con exactitud, pero que implica la empatía con los demás, una capacidad de «comprensión», todas las cuales son propiedades esencialmente artísticas. Es posible que estos atributos se consideren de utilidad para el profesor. En tanto son al mismo tiempo empresas científicas y artísticas, la etnografía y la enseñanza tienen cierta afinidad básica». Para realizar una investigación etnográfica es ante todo necesario, identificar el problema o tema a estudiar. Además del problema a estudiar es necesario considerar otros factores que son de índole personal. Por ejemplo: ¿cuál es el estímulo que está por detrás de nuestro interés?, ¿se trata de un incentivo práctico, político o teórico?, ¿hay que resolver un problema, apoyar una causa o incrementar la comprensión? Puesto que la investigación involucra una parte tan importante del etnógrafo, es conveniente someter a examen la persona, inclusive las motivaciones propias. Luego, hay que sopesar con mucho cuidado la investigabilidad del estudio propuesto. Algunos son mucho más fáciles de llevar a cabo que otros. De manera que cabe preguntarse: ¿qué es lo que en realidad se haya en juego?, ¿requiere el control y el escrutinio de la documentación, la observación y/o la entrevista?, ¿hasta qué punto son accesibles los materiales y la gente involucrada?, ¿cuál es la naturaleza y el tamaño de la muestra requerida?, ¿qué probabilidad hay de que el trabajo provoque problemas y levante oposición? Si ha de realizarse en la escuela donde uno mismo enseña, unos cuantos sondeos y encuestas iniciales darán enseguida respuesta a estas preguntas. Sin duda habrá que contar con permiso y aprobación si se ha de invadir la enseñanza ajena o personas extrañas. Habrá que introducir ajustes a la encuesta, aunque por supuesto, sin quebrar la fidelidad de su propósito último. Ante las respuestas a tales preguntas, se ha de apelar a los recursos propios. No sólo se incluye entre éstos las cualidades


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personales de capacidad y habilidad, sino también características de la situación, tales como los individuos y las clases a las que se enseña, en qué cantidad y dónde. (Woods, 1995:35). Kaiser (1984) citado por Villarroel (1992:44) agrega «lo anterior significa que los investigadores que adoptan este modelo de investigación se preocupan de estudiar la acción social educativa en el aquí y en el ahora para comprenderla dentro de lo que tiene de actividad diaria. El aquí y el ahora exige, sin lugar a dudas, no limitar el actuar educativo a determinados aspectos, sino dejarlo tal como es, en toda su complejidad, lo cual implica dar cabida a la situación total. En consecuencia, la realidad educativa comprende para el etnógrafo las situaciones educativas determinadas por la rutina y por modelos ejercitados de acción dentro de la importancia subjetiva con que la experimentan los participantes». Hasta aquí ya habrán quedado claros algunos usos pedagógicos de la etnografía. El más importante es el que se relaciona con la comprensión de la especie humana, de cómo vive la gente, cómo se comporta, qué la motiva, cómo se relacionan los individuos entre sí, las reglas, en gran parte implícitas, que rigen su conducta, los significados de las formas simbólicas, tales como, el lenguaje, la apariencia y la conducta. Si bien el etnógrafo educativo se preocupa de dar respuesta a los problemas teóricos, es preciso recordar también, que dada la naturaleza de la educación, la que a diferencia de otros ámbitos de la experiencia humana se caracteriza por su dimensión práctica, este investigador ha de preocuparse por hacer de este tipo de investigación una herramienta útil para intervenir en la educación, mejorando la calidad del proceso de enseñanza aprendizaje. Por lo tanto, en su intento por respetar el carácter aplicado de la investigación educativa, el etnógrafo debe hacer un esfuerzo por unir la teoría con la práctica y contribuir a acortar de esta manera, la distancia que tradicionalmente ha existido entre el investigador y los educadores. (Villarroel,1992:44). Por todo esto, para el profesor, la etnografía puede tener un valor práctico digno de consideración. Versa sobre cuestiones que ellos reconocen, se refiere a sus mismos problemas y en sus mismos términos. Así pues, los profesores pueden ampliar sus habilidades estratégicas mediante los múltiples estudios de la interacción profesor-alumno. Pueden encontrar asistencia para un mejor diagnóstico de las conductas inadaptadas de los alumnos. Los etnógrafos se han ocupado de averiguar qué alumnos presenta-

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ban conductas inadaptadas y por qué, y han sacado a la luz de qué manera las formas culturales pueden manifestarse en el comportamiento individual. Han estudiado el significado de las conductas inadaptadas, desde el «descubrimiento» de los nuevos profesores, hasta el «desorden» inocuo, la rebelión simbólica, el choque cultural (Willis,1977; Woods, 1979; Beynon, 1984). Han puesto de manifiesto comportamientos inadaptables que el profesor no tiene en cuenta, o que posiblemente no advierte, sobre todo en el caso de los alumnos conformistas y de las niñas (Turner, 1983; Davies, 1984). Cada uno de estos casos requiere un tratamiento diferente y por ello es esencial identificarlos. (Woods, 1995:22). Los profesores pueden utilizar técnicas etnográficas para evaluar su trabajo, en la motivación y el aprendizaje de los alumnos o en su propia carrera y desarrollo. Esto apunta a otra ventaja del enfoque. La etnografía ofrece a los profesores un enorme control sobre el trabajo realizado. El investigador es el principal instrumento de investigación. Por otra parte, los profesores cuentan con una notable experiencia como observadores participantes y como entrevistadores. En la medida que la etnografía educativa proporciona reconstrucciones de contextos culturales, actividades y creencias de los actores en los escenario escolares, el investigador debe ponerse en el lugar del otro para comprender e interpretar la interacción desde su punto de vista. Por ende, el investigador ha de ponerse en una situación y en una disposición que le permita observar las conductas dentro del contexto de sus escenarios, y obtener de este modo, las estructuras del significado que informan y testifican los comportamientos de los actores en estudio. Investigando a través de sus propias experiencias pensamientos y emociones, el investigador etnográfico es capaz de realizar una comprensión interpretativa de lo que tal acción social significa para él como observador, como si él fuera, en efecto, uno más de los actores que interactúan. Desde el momento que el investigador es también un actor social su interpretación es registrada como parte de los datos recolectados. (Villarroel, 1992:44). Un atributo que es en verdad requisito de todos los investigadores, como lo hemos mencionado ya, es la curiosidad, un deseo de saber, en este caso, de conocer las opiniones y las percepciones que las personas tienen de los hechos, oír sus historias y descubrir sus sentimientos. Esta es la fuerza motivadora, y tiene que haber un motivo desencadenante que impulse a los investigadores a apoderarse y dominar las múltiples dificultades que se presentan en la preparación y conducción de la investigación.


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En la investigación etnográfica la espontaneidad es un requisito necesario. Así como en la observación se procura no interferir, a fin de recoger testimonios de los acontecimientos tal como son, no afectados por la presencia ni las acciones del observador, así también en las entrevistas, el objetivo es el de captar lo que se encuentra en el interior de los entrevistados. En consecuencia, es necesario al entrevistar un cuidado especial para evitar la conducción o las sugerencias. De todo esto se sigue que cuanto más natural es el entrevistador, mayores son sus posibilidades de éxito. Ser natural o ser espontaneo significa que no se adopta ninguna postura especial en calidad de investigador o de experto, sino lo que se hace es relacionarse con las gentes sobre la base del vínculo de persona a persona. A los profesores les resulta más fácil hacer esto entre colegas que con alumnos. Si uno se aparta excesivamente de la norma, corre el riesgo de quedar definido fuera de la cultura y de ver reforzada por contraste la propia identidad de los demás. Así pues los etnógrafos educativos tratan de desembarazarse de toda presuposición que puedan alentar acerca de la situación que estudian. Se introducen en las aulas escolares para observar cómo ocurren las cosas en su estado natural, con frecuencia mediante su propia participación en la acción, en calidad de miembros de la comunidad educativa. La idea de participación mejora las propias intuiciones empáticas y al mismo tiempo resguarda las situaciones originarias de posible contaminación de influencias extrañas. Estos mismos principios empáticos subyacen a sus entrevistas que son no estructuradas, en profundidad, continuadas (en el sentido que pueden tener lugar en múltiples ocasiones) y prácticamente una parte de su conversación natural. Woods (1995:20) dice que a veces es imposible descubrir los pensamientos de los informantes, porque están mal formulados en la mente del entrevistado y han de ser explorados conjuntamente en una indagación mutua. A veces sólo son parcialmente presentados en el estilo del primer estadio o del segundo y entonces el investigador debe apelar al tacto y la discreción para detectar si es oportuno presionar en busca de mayor información o si es mejor prescindir de ella. Pero hay que saber, o por lo menos alentar grandes sospechas, de que hay algo más. Es muy frecuente encontrarse en la primera entrevista con una información insulsa y sin fisuras. No ha de ser necesariamente errónea, pero puede ser tan sólo una fachada pública, llena de detalles privados más importantes e interesantes. En otras palabras, de modo muy semejante a lo que se hace en la observación, se presta atención a palabras o frases claves, que pueden no ser mas que

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comentarios casuales que se han dejado caer sin ninguna intención de que fueran registrados; o bien, se pueden buscar indicadores de la importancia que una cuestión tiene para el entrevistado; o bien se tiene rapidez para recoger toda peculiaridad y toda anormalidad. Todo esto se potencia con el deseo de saber más, el interés en los demás por alcanzar la más rigurosa comprensión posible. Los principales atributos personales que se requieren en las entrevistas son los mismos que en otros aspectos de la investigación, y giran siempre en torno a la confianza, la curiosidad y la naturalidad. Nadie le habla porque sí a cualquiera. Por tanto lo mismo que en el caso de la observación, hay implícitas cuestiones de acceso, de obtención de respeto por el proyecto en el que uno se haya empeñado y de la confianza en la capacidad para llevarlo a cabo. Un buen test de lo que llevan implícitos estas cualidades reside en pensar a que tipo de personas estaría uno dispuesto a confiar algunos de sus más íntimos secretos. Para nosotros tendría que tratarse de una persona comprensiva a la que supiéramos interesada en nosotros mismos y no por el proyecto, que quisiera escuchar y apreciar nuestras opiniones sin juzgarlas, por raras, malignas, absurdas o mal expresadas que pudieran parecer. En el caso de nosotros, profesores, esperaríamos que el entrevistador fuera capaz de apreciar las dificultades con que los profesores se encuentran en su trabajo, incluso la de los alumnos especialmente difíciles. Si el entrevistado fuera un alumno, esperaría una recepción simpática, incluso de lo que él, honestamente, pudiera sentir por los profesores. Al mismo tiempo, esperaría que el entrevistador fuera consciente, bien informado y honrado y que no cayera fácilmente en ninguna de las distorsiones de su verdad. En consecuencia, el lugar donde se realiza la entrevista, cómo se la gradúa, las relaciones que se dan entre las personas involucradas y todas las formas que adopta, son otros tantos problemas decisivos a considerar. El término entrevista no es precisamente un término afortunado, pues implica una formalidad que el investigador etnográfico trata de evitar. Es preferible llamarlas conversaciones o discusiones, lo que indica mejor un proceso libre, abierto, democrático, bidireccional e informal, y en el que los individuos pueden manifestarse tal como son, sin sentirse atados a papeles predeterminados. Por ejemplo en el trabajo etnográfico, las entrevistas o conversaciones pueden tener lugar en cualquier sitio, en cualquier momento y durante un período muy largo. Abarcan desde charlas en la sala de profesores, has-


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ta intercambios con los alumnos en el recreo, o entrevistas organizadas previamente con carácter más formal. En la práctica, es difícil prescindir de estas entrevistas formales pero se las puede preparar y conducir dentro del espíritu etnográfico general. Como hemos observado, todo esto tiene su fuente en la naturalidad, en la recogida de las cosas tal como son, no tal como se las fuerza a que sean. En consecuencia, es muy grande el crédito que se otorga a las conversaciones que tienen lugar dentro del curso normal de los acontecimientos. (Woods, 1995:83). Cuando las entrevistas se preparan debiera darse a los entrevistados, siempre que sea posible, oportunidad de elegir el momento y el lugar. Para los profesores, puede ser en sus aulas, en la sala de profesores o en sus casas. No se trata tan solo de una cuestión de comodidad y disponibilidad, sino de la sensación de control y de confianza de parte del entrevistado. Del mismo modo, es necesario tener en cuenta las posiciones en el marco mismo de la entrevista. Cuanto menos formal, más relajada, menos competitiva y más estimulante será la entrevista. Podemos entrevistar a un alumno en particular, o un grupo particular de alumnos, porque aun cuando creamos saberlo todo acerca de nuestros alumnos, hay mucho que aprender de ellos a partir de unos pocos. Podría ser éste un estudio de casos, cuyo objetivo fuera la incorporación de la mayor información posible, tanto dentro como de fuera de la escuela, y el examen de las interrelaciones de los diversos aspectos de la vida del alumno. Por ejemplo: el registro de algunas lecciones y el examen de la forma del lenguaje, vocabulario, de quién habla y quién no lo hace, a quién se habla, durante cuánto tiempo y sobre qué, es otro de los aspectos importantes en el estudio etnográfico. Ella ha contribuido a poner de manifiesto la gran complejidad que encierran los fenómenos educativos y su integración en un medio sociocultural más amplio. En una buena parte de las investigación etnográfica, el investigador parte sin hipótesis especificas previas y sin categorías preestablecidas para registrar o clasificar las observaciones. Esto con el propósito de evitar preconcepciones que pueden llevar a observar solo ciertos sucesos y dar interpretaciones intencionadas.

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Finalmente, un aspecto muy importante lo constituye también la comunicación constante de los resultados, en un lenguaje comprensible, que haga el investigador a los profesores que participan. Al respecto Villarroel (1992:44) dice: «al cumplirse con este cometido la etnografía se transforma en un espejo en el cual el profesor se puede mirar y en una oportunidad para que éste evalúe su propia práctica pedagógica. Por tal motivo la etnografía educativa no sólo contribuye a mejorar la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje en sí mismo, sino también al perfeccionamiento de los profesores implicados». De lo indicado anteriormente se deduce que la etnografía está prestando una gran ayuda para el estudio del comportamiento humano.

•

Ejemplos de posibles investigaciones etnográficas educativas

1)

Lo que los actores educativos hacen realmente, las estrategias que emplea y los significados que se ocultan detrás de ellas. Esto incluyen los métodos docentes de instrucción y de control y las estrategias del alumno para responder a los profesores o asegurar sus fines.

2)

Las actitudes, opiniones y creencias de esos actores, por ejemplo, de los profesores acerca de la enseñanza y los alumnos, y de los alumnos en relación a los profesores, la escuela, la enseñanza, sus compañeros, el futuro.

3)

Cómo influyen las situaciones particulares en las opiniones y los comportamientos de profesores y alumnos, y cómo están constituidas.

4)

En el caso particular de los directores, hay una cantidad de preguntas para investigar tales como: cómo realizar el cambio en la escuela, la conducción de las relaciones internas del personal, las relaciones con los padres, como por ejemplo, cómo ven los padres las reuniones de padres, cómo interpretan los informes de la escuela e intervienen en la educación de sus hijos, qué factores controlan la elección de escuela por parte de los padres, cómo alentar la eficacia del personal, el aparato de toma de decisiones en la escuela, ciertos aspectos de la estructura escolar y sus efectos, la disposición de recursos y el examen del propio papel.


245

¿Podría intentar estudiar uno de estos ejemplos u otro que le sea más familiar aún?

6.

Análisis e interpretación de la información

Los datos que recoge el investigador dependen de cómo él participe. En una participación activa, el observador maximiza su intervención de integrar su rol con los demás y adentrarse en las tareas cotidianas que los individuos desarrollan: conoce más de cerca las expectativas de la gente, sus actitudes y conductas ante determinados estímulos; las situaciones que los llevan a actuar de un modo u otro; la manera de resolver los problemas familiares o de la comunidad. Tiene el riesgo, sin embargo, de la subjetividad. Entre las ventajas, se puede recordar, que la existencia de un mayor número de oportunidades de observación, facilita el conocimiento de datos guardados secretamente en el grupo, etc. Al igual que en los estudios cuantitativos, la calidad de los instrumentos de recolección de información (datos) juega un papel muy importante. Si los datos obtenidos son válidos y confiables, sus resultados podrán ser creíbles. Recuerde que la confiabilidad y la validez son cualidades esenciales que deben tener todas las pruebas o instrumentos de carácter científico para la recogida de datos. Si el instrumento o los instrumentos reúnen estos requisitos habrá cierta garantía en los resultados obtenidos en un determinado estudio y, por lo tanto, las conclusiones pueden ser creíbles y merecedoras de una mayor confianza.

6.1 La confiabilidad y validez en los estudios cualitativos Recordemos que la confiabilidad es el grado en que las respuestas son independientes de las circustancias accidentales de la investigación, y la validez, en la medida en que se interpreta en forma correcta. No son recíprocas, es fácil lograr confiabilidad perfecta sin validez, mientras que la validez implica siempre confiabilidad.

246


•

La confiabilidad

La confiabilidad hace referencia a la posibilidad de replicar los estudios. Es decir, que un investigador que utilice los mismos métodos que otro, llegue a los mismos resultados. Puede afirmarse que el problema de la confiabilidad de un estudio de tipo cualitativo se complica aún más por la naturaleza de los datos, del proceso de investigación y la presentación de los resultados. Para proteger la confiabilidad se suele utilizar diversas estrategias, como descripción de bajo nivel interferencial, varios investigadores, participantes-ayudantes, revisión por otros investigadores y datos registrados automáticamente. El problema de la confiabilidad en este tipo de investigación constituye hoy un gran reto para todos los interesados en el logro de un mejor registro de datos en los estudios de carácter cualitativo. En los estudios de carácter cualitativo existen dos tipos de confiabilidad: externa e interna. La confiabilidad externa se relaciona con la cuestión de si un investigador independiente descubrirá los mismos fenómenos o elaborará idénticos contrastes en un mismo escenario u otro similar. La confiabilidad interna se refiere al grado en que un segundo investigador, a partir de un conjunto de contrastes elaborados previamente, ajustará a ellos sus datos como se hizo en la investigación original.

•

Confiabilidad externa

Esta confiabilidad depende de la posibilidad de que otros investigadores reconstruyan las estrategias analíticas originales. Estas son replicables únicamente si los informes de investigación reconstruyen con carácter analítico todos los procedimientos utilizados.

•

Confiabilidad interna

Los problemas de la confiabilidad interna en los estudios de carácter cualitativo plantean la cuestión de la coincidencia entre varios investigado-


247

res que actúan en un sólo estudio. Los varios observadores deben mostrar congruencia suficiente en la observación de un hecho de modo que puedan considerarse equivalentes sus interferencias relativas a un mismo fenómeno. Lo que se pretende es coincidir en la descripción y composición de los acontecimientos. (Pérez S., 1994:78). La confiabilidad en la investigación cualitativa depende fundamentalmente de la estandarización de los registros, en los que se debe partir de una categorización ya elaborada. Si los resultados se repiten, la confiabilidad se puede asegurar. Guba (1982) citado por Pérez S. (1994:79) propone trabajar con diferentes métodos de observación que compensen las ventajas e inconvenientes. Los observadores trabajan por separado y concluyen sus interpretaciones para contrastarlas posteriormente.

•

La validez

Indicábamos anteriormente que la confiabilidad se relaciona con la replicabilidad de los descubrimientos científicos y la validez concierne a su exactitud. La determinación de la validez exige: a) b)

estimación de la medida en que las conclusiones representan efectivamente la realidad empírica, y si la estimación de los constructos diseñados por los investigadores, representan o miden categorías reales de la experiencia humana.

En la investigación cualitativa tal estimación puede obtenerse por diversos métodos, siendo los más usuales los de triangulación, saturación y el contraste con otros observadores (investigadores). De estos tres métodos, estudiaremos el más utilizado, que es la triangulación.

248


6.2 La triangulación Para Denzin (1979:281), la triangulación se puede definir como la combinación de metodologías en el estudio de un mismo fenómeno. Para Kemmis (1981) consiste en un control cruzado entre diferentes fuentes de datos: personas, instrumentos, documentos o la combinación de éstos. A través de un examen cruzado de la información se pueden obtener datos de gran interés que permitan no sólo el contraste de los mismos, sino que también puede ser un medio de obtener otros datos que no han sido aportados en un primer nivel de lectura de la realidad. (Pérez S., 1994:81). La triangulación implica reunir una variedad de datos y métodos para referirlos al mismo tema o problema. Implica también que los datos se recojan desde puntos de vista distintos y realizar combinaciones múltiples de un fenómeno único, de un grupo, y en varios momentos, utilizando perspectivas diversas y múltiples procedimientos. Elliott (1994) indica que el principio básico subyacente en la idea de triangulación es el de recoger observaciones y/o apreciaciones de una situación o algún aspecto de ella desde una variedad de ángulos o perspectivas, después de compararlas y contrastarlas. Los datos cualitativos por su misma esencia están abocados a problemas de consistencia. Es necesario compensar la debilidad del dato inherente a la metodología con una convergencia y/o complementariedad de diferentes procedimientos, lo cual ofrece la ventaja de revelar distintos aspectos de la realidad empírica. Las técnicas triangulares de investigación en las ciencias humanas y sociales intentan señalar o explicar más concretamente la riqueza y complejidad del comportamiento humano con el fin de estudiarlo desde diferentes perspectivas, utilizando tanto los datos cualitativos como los cuantitativos. La triangulación en la investigación social presenta muchas ventajas, porque al utilizar diferentes métodos en la investigación, éstos actúan como filtros a través de los cuales se capta la realidad de modo selectivo. Por ello, conviene recoger los datos de la realidad con métodos diferentes: si los métodos difieren el uno del otro, proporcionarán al investigador un mayor grado de confianza.


249

6.3 Análisis de datos A través del análisis de los datos debemos intentar dar respuesta a las preguntas que nos habíamos formulado. ¿Por qué ocurre esto?, ¿cómo explicarlo?, ¿cómo podemos solucionar este problema? Conviene elaborar un resumen de los datos obtenidos y buscar una teoría que se ajuste mejor a aquellos datos de que disponemos. Hay que seleccionar las implicaciones de la teoría, si tenemos una hipótesis y vemos sus consecuencias, con el fin de intentar probarlas a través de otros muchos casos. A partir de este momento ya se pueden señalar los aspectos más relevantes de la investigación. Puede ayudar a efectuar un primer resumen de los datos, formularnos una serie de preguntas acerca de: -

Qué sucede o cómo sucede. Esto implica indicar la primera categorización y la interpretación de la misma. Por qué sucede. Es decir, explicitar las primeras asociaciones halladas. Ellas ¿responden al objetivo que nos habíamos planteado?, o por el contrario, ¿nos sorprenden los datos?

En este caso necesitamos más datos, para completar los que parezcan incompletos. En la investigación cualitativa el análisis es un procedimiento abierto en el que, a medida que avanza la investigación, se determinan nuevos conjuntos de frecuencias para el análisis y se continúan buscando datos. Es necesario recordar que tanto la recogida de datos como su análisis van juntos. Es importante que cada vez se elabore un resumen que sea objeto de debate y reflexión en el grupo con el fin de formular allí las cuestiones planteadas. Pérez S. (1994:115) dice que el proceso de análisis es sistemático y ordenado, aunque no rígido, obedece a un plan, “considerándose intelectualmente artesanal.” El proceso a seguir en la investigación cualitativa es fundamentalmente interactivo. Lo que exige en muchas ocasiones el volver sobre los datos, analizarlos y replantear el proceso. El análisis de los datos no es la última fase de la investigación, dado que el proceso es cíclico.

250


El objetivo que pretende el análisis de datos cualitativo es la búsqueda de tendencias, tipologías, regularidades o patrones y la obtención de datos únicos de carácter idiográfico. Con este fin los datos recogidos necesitan ser traducidos en categorías para poder realizar comparaciones y posibles contrastes. Esta reducción de datos no se realiza en un momento concreto, sino a lo largo de todo el proceso. El análisis de datos cualitativos intenta la búsqueda de técnicas y procedimientos (no sistemáticos) que sean válidos para llegar a establecer inferencia y poder conocer si se han alcanzado o no los objetivos propuestos. El análisis cualitativo tiene la ventaja de la flexibilidad, pero exige un gran rigor a lo largo de todo el proceso, con el fin de ir justificando cada uno de los pasos de la investigación. Lo más importante es no quedarse en la sola descripción de los datos, sino llegar a su interpretación y a la utilización de los resultados para la toma de decisiones. En la investigación cualitativa se carece de medida, entendida en sentido estricto, y es la categorización la que juega este papel. Es decir, hay que asegurar de que debajo de cada categoría se incluya lo que corresponde, con el fin de lograr una mayor precisión y sistematización en todo el proceso. (Pérez S. 1994:114). El investigador tiene que partir del supuesto de que en la transmisión de la información pueden darse factores de sesgo de tipo consciente o inconsciente. En el caso de la información biográfica, para contrarrestar este sesgo debe recurrir a las técnicas de confrontación y la ruptura. En la técnica de la confrontación, el investigador intenta contrastar las descripciones, afirmaciones y explicaciones formuladas por el sujeto con otras que él mismo emitió en otros momentos, o bien, pidiéndole explicación sobre posibles contradicciones o ambigüedades, y en la ruptura, el investigador procura que el sujeto que relata caiga inconscientemente en descripciones o explicaciones que desfiguren la verdad, de modo que el resultado sea lo más veraz posible, el análisis de contenido.


251

6.4 Análisis de contenido La definición clásica del análisis de contenido es la realizada por Berelson en 1952: «El análisis de contenido es una técnica de investigación para la descripción objetiva, sistemática y cuantitativa del contenido manifiesto de la comunicación». Una definición más reciente, es la de Krippendorff (1980) «el análisis de contenido es una técnica de investigación (que se utiliza) para hacer inferencias reproducibles y válidas de los datos al contexto de los mismos». Los mensajes y comunicaciones se refieren por lo general a fenómenos que no son observados directamente por los receptores de aquellos, y es esta característica lo que obliga al receptor del mensaje o comunicación a hacer inferencias específicas a partir de los datos que observa a partes del entorno empírico, o contexto, de tales datos. En suma, en la actualidad se reconoce que el análisis de contenido puede tener tanto un fin descriptivo como un fin inferencial y puede utilizar tanto técnicas de análisis cuantitativo como técnicas de análisis cualitativo; también hay acuerdo en que el análisis no está limitado al contenido manifiesto de los mensajes sino que puede extenderse a su contenido latente, y que los análisis de contenido realizados deben someterse, como todo análisis, a pruebas de validez y confiabilidad. (García F., 1994:462). El análisis de contenido puede ser aplicado virtualmente a cualquier forma de comunicación, como por ejemplo: programas televisivos o radiofónicos, artículos de prensa, libros, poemas, conversaciones, pinturas, cartas, melodías, etc. Por ejemplo, puede servir para analizar la personalidad de alguien, evaluando sus escritos; conocer las actitudes de un grupo de personas mediante el análisis de sus discursos; indagar sobre las preocupaciones de un pintor o músico; compenetrarse con los valores de una cultura o averiguar las intenciones de un publicista o propaganda. (Hernández S., 1998:301). El primer elemento de la estructura conceptual del análisis de contenido está formado por los datos. Debe estar claro, qué datos van a ser analizados, cómo son definidos y de qué universo de datos se han obtenido. El contexto de los datos es el segundo elemento de la estructura conceptual del análisis de contenido. Para poder llegar a hacer inferencias válidas en relación con el fenómeno en que el investigador está interesado, éste debe tener algún conocimiento acerca del contexto de los datos. El

252


contexto de los datos es construido por el investigador, y esta construcción está determinada por sus intereses y sus conocimiento los cuales deben ser, por ello, expuestos con claridad. El contexto en relación con el cual se analizan los datos incluye todas las condiciones que rodean o envuelven a los datos: algunas serán condiciones antecedentes, otras concomitantes y unas terceras resultantes. El quehacer fundamental del análisis de contenido y elemento central de su estructura conceptual es la inferencia. Hemos dicho que en todo analisis de contenido, incluso en el más descriptivo, se realiza alguna inferencia, por rudimentaria que sea. En los casos de análisis de contenido con fines puramente inferenciales, el investigador tiene que utilizar una construcción teórica de las relaciones entre datos y su contexto para poder realizar y justificar esas inferencias. Los objetivos posibles del análisis de contenido son tres: a) b) c)

La descripción, precisa y sistemática, de las características de una comunicación. La formulación de inferencias sobre asuntos exteriores al contenido de la comunicación. La prueba de hipótesis, para su verificación o rechazo.

Los análisis de contenido que están dirigidos a la prueba de hipótesis por lo general comparan los resultados obtenidos mediante el análisis de contenido, con datos que han sido obtenidos de forma diferente e independiente y que versan sobre fenómenos no inferidos a través de aquel análisis. (García F.,1994:465). Sin embargo, el contenido tradicional del análisis de contenido ha sido la descripción. El objetivo principal es entonces la descripción de ese contenido, de su fondo o de su forma, y se caracteriza por producir determinados tipos de generalizaciones. Por ejemplo, en educación, el análisis de contenido puede utilizarse para: -

comparar el vocabulario aprendido por niños que se exponen a mayor contenido televisivo en relación con niños que ven menos televisión; establecer diferencias en el contenido de la comunicación entre diferentes tipos de personas, grupos o instituciones;


-

253

comparar mensajes, niveles y medios de comunicación; medir la claridad de la comunicación en la sala de clases; descubrir estilos de comunicación; descifrar mensajes ocultos en la comunicación educacional; identificar temas de interés y atención para una persona, un grupo, una comunidad; obtener indicios del desarrollo verbal, por ejemplo en la escuela, el aprendizaje de conceptos, como resultado de la capacitación; anticipar respuestas a comunicaciones; reflejar actitudes, valores y creencias de personas, grupos, o comunidades; cerrar preguntas abiertas, en una encuesta.

El análisis de contenido se efectúa por medio de la codificación, que es el proceso a través del cual las características relevantes del contenido de un mensaje son transformadas a unidades que permiten su descripción y análisis preciso. Lo importante del mensaje se convierte en algo susceptible de describir y analizar. Para poder codificar es necesario definir el universo a analizar, las unidades de análisis y las categorías de análisis. (Hernández, 1998:303). El universo podrían ser los escritos de un grupo de estudiantes durante un ciclo escolar, las conversaciones grabadas de los estudiantes en el recreo o la participación de ellos en las clases. El universo, como en cualquier investigación debe delimitarse con precisión. Las unidades de análisis la constituyen los segmentos del contenido de los mensajes que son caracterizados para ubicarlos dentro de las categorías. Berelson (1952), citado en Hernández S. (1998:304), menciona cinco unidades importantes de análisis: a)

La palabra. Es la unidad de análisis más simple. Así se puede medir cuántas veces aparece una palabra en un mensaje. Por ejemplo, «entienden», en una comunicación del profesor a sus alumnos, o «cachai» en una conversación entre alumnos.

b)

El tema. Este se define a menudo como una oración, un enunciado respecto a algo. Los temas pueden ser más o menos generales. Kerlinger (1975:552) utiliza un excelente ejemplo para ello: «Las cartas de adolescentes o estudiantes de colegios superiores pueden ser utilizadas en sus expresiones de autoreferencia. Este sería el tema

254


más extenso. Los temas que constituyen éste, podrían definirse como cualesquier oraciones que usen «yo», «mi» y otros términos que indiquen referencia al yo del escritor. Así, se analizaría qué tanta autoreferencia está presente en dichas cartas. Si los temas son complejos, el análisis de contenido es más difícil, especialmente si se complica al incluirse más de una oración simple. c)

El ítem. Tal vez es la unidad de análisis más utilizada y puede definirse como la unidad total empleada por los productores de material simbólico. Ejemplo de ítems pueden ser un libro, un discurso, una carta amorosa, una conversación telefónica, una canción, una respuesta a una pregunta abierta. En este caso lo que se analiza es el material simbólico total.

d)

El personaje. Un individuo, un personaje televisivo, un héroe, etc. Aquí lo que se analiza es el personaje

e)

Medidas de espacio-tiempo. Son unidades físicas como el centímetrocolumna, por ejemplo: en la prensa, la línea en escritos, el minuto en una conversación o en radio, el período de 20 minutos en una interacción profesor-alumno; cada vez que se haga una pausa, etc.

Estas unidades se colocan o caracterizan en categorías. La unidad que se selecciona depende de los objetivos y preguntas de la investigación. Sin embargo, Hernández S. (1998:305), citando a Berelson sugiere lo siguiente: a)

En un solo estudio se puede utilizar más de una unidad de análisis.

b)

Los cálculos de palabras y las unidades amplias, como el ítem y las medidas de espacio-tiempo, son más adecuadas en los análisis que dan énfasis a asuntos definidos.

c)

Las unidades amplias y las más definidas son válidas para la aceptación o rechazo en una categoría.

d)

Las unidades amplias, generalmente, requieren de menos tiempo para su codificación que las unidades pequeñas, referidas a las mismas categorías y materiales.


255

e)

Debido a que los temas u oraciones agregan otra dimensión al asunto, la mayoría de las veces son más difíciles de analizar que las palabras y las unidades amplias.

f)

El tema es adecuado para análisis de significados y las relaciones entre éstos.

La fase de análisis propiamente dicha comienza por establecer las unidades básicas de relevancia que el investigador se propone extraer del contexto estudiado. Estas unidades, que reciben el nombre de unidades de registro, tendrán unas características y una amplitud (palabra, oración, etc) que será mayor o menor según los objetivos de la investigación. La unidad de registro más utilizada posiblemente sea la palabra-término. Estas palabras suelen condensar un contenido semántico que puede resultar clave en el proceso de análisis. (Delgado, 1995:192). Una vez determinados los tipos de registro y de contexto sobre las que se va a estructurar el análisis se pasa a la fase llamada de codificación de datos. La codificación consiste, como ya lo hemos visto en la unidad anterior, en asignar letras o números a las unidades de análisis. Ya codificadas, las unidades de registro deben ser contabilizadas y relacionadas. Para extraer algún significado del recuento de unidades de registro, se hace uso de ciertas reglas de enumeración, que establecen la presencia o ausencia de determinadas unidades concretas, la frecuencia de las mismas, la intensidad y la dirección con que se manifiestan. Para captar las relaciones entre unidades de registro, se analiza su orden de aparición, o sus relaciones de contingencias (concurrencia o no en una misma unidad de contexto), que pueden adoptar las formas de asociación, presencia concurrente, equivalencia (presencia en contextos análogos) u oposición (incompatibilidad contextual). (Delgado, 1995:193). El paso siguiente en un proceso estándar de análisis de contenido es el de la categorización. Consiste en efectuar una clasificación de las unidades de registro, previamente codificadas e interpretadas en sus correspondientes unidades de contexto, según las similitudes o diferencias que en ella es posible apreciar de acuerdo con ciertos criterios. Estos criterios de clasificación pueden ser de naturaleza sintáctica (distinción entre nombres, verbos, adjetivos, etc.), semántica (distinción entre temas, áreas conceptuales, etc.) o pragmáticas (distinción entre actitudes, formas de uso del lenguaje, etc.).

256


Las categorías son los niveles donde serán caracterizadas las unidades de análisis. Hernández S. (1998:305) propone los siguientes ejemplos: un discurso podría clasificarse como optimista o pesimista, como liberal o conservador. Un personaje de una caricatura puede clasificarse como bueno, neutral o malo. En ambos casos, la unidad de análisis es categorizada.

Unidad de análisis

categorías

discurso A

optimista pesimista

categoría 1

conservador liberal

categoría 2

La naturaleza del análisis de contenido hace referencia esencialmente a datos nominales, aunque al obtener la distribución de frecuencias y las frecuencias relativas de las distintas categorías, se pueden tratar como datos ordinales verbales. Se utiliza entonces, estadísticas descriptivas adecuadas para los datos nominales y ordinales. Cuando el investigador desea contrastar las diferencias existentes entre dos conjuntos de datos obtenidos mediante técnicas de análisis de contenido está limitado a la utilización de la estadística no paramétrica, pruebas tales como chi cuadrado, rho de Spearman, coeficiente de contingencia, vistas en la unidad anterior.

6.5 Confiabilidad y validez en el análisis de contenido •

Confiabilidad

Aunque la formación de categorías depende básicamente del investigador, al empezar a elaborar un código es fundamental estimar la confiabilidad con la que se puede utilizar, por cuanto que la confiabilidad es una virtud que debe poseer un código, al igual que es la característica básica de los instrumentos de recolección de datos. No sólo hay que estimar la confiabilidad del código, sino también, la confiabilidad con que los pueden utilizar los potenciales usuarios. La confiabilidad en un análisis asegura que los resultados representan algo real e inequívoco. Desde el punto de vista metodológico, la confiabilidad,


257

según Fox (1981:732), citado en Pérez S. (1994:153), se estima calculando el porcentaje de veces que dos codificadores independientes coinciden cuando trabajan el mismo material. La confiabilidad indica si un instrumento mide siempre de igual manera las mismas cosas, sea quien fuere el que lo utiliza. Pérez S. agrega «la importancia de la confiabilidad para Klapan y Göldsen (1965:83) «procede de la seguridad que ofrece en cuanto a qué datos han sido obtenidos con independencia del suceso, instrumento o persona que los mide. Por definición, los datos confiables son aquellos que permanecen constantes en todas las variaciones del proceso de medición».

•

Validez

La validez es un tema de compleja solución por cuanto es difícil de probar, al no poder aplicar criterios comparativos. No queda más remedio que determinar con precisión los conceptos para evitar confusiones, así como determinar la relevancia del estudio. Recuerde que un instrumento es válido si mide correctamente lo que dice medir. Pérez S., citando textual a Nieto (1993), afirma que «se pretende que sean válidos en el sentido y medida en que se presentan los fenómenos reales, que nos llevan a aceptarlos como hechos indiscutibles. Un análisis de contenido es válido en la medida que sus inferencias se sostengan frente a otros datos obtenidos en forma independiente». Es importante tener en cuenta la validez interna, o sea, la que se basa en la existencia de una relación lógica entre indicadores, categorías y respuestas del análisis. La validez externa se apoya en una relación empírica y puede ser determinada empíricamente. Aun, prescindiendo de los criterios externos, tiene que poderse afirmar que existe un motivo para incluir en el código lo que está en él y para excluir lo que no está. El investigador tiene que llegar a razonar los motivos que le llevaron a realizar dicha categorización. Esta validez, se denomina validez de contenido. Pérez S. (1998:105), citando a Tesh (1987) dice: en suma, los grandes momentos interdependientes en el proceso de análisis de datos cualitativos pueden sintetizarse en:

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-

El análisis exploratorio

Implica el análisis del contexto con un marco conceptual previo. Recogidos los datos a través de registros, notas de campo, hojas de resúmenes, damos comienzo al primer nivel de reducción de datos. Explicitamos la finalidad del análisis para pasar a la exploración posterior de los mismos para completar aquellos que consideramos incompletos con el fin de elaborar categorías. En este momento podemos preguntarnos: ¿Aparecen nuevos conceptos?, ¿intentamos asociar los diferentes aspectos hallados?, ¿necesitamos más datos o tenemos suficientes? Es el momento de ser selectivos, pues es un error muy frecuente en la investigación cualitativa el acumular un gran volumen de datos sin saber para qué. La «selección secuencial» es un procedimiento abierto con el que a medida que avanza la investigación se determinan nuevos conjuntos de fenómenos para el análisis.

-

La descripción

La descripción nos lleva al examen de todos los segmentos de cada categoría con el fin de establecer patrones en los datos, lo que implica un nivel d. -

¿Qué sucede y cómo? Esto nos lleva a indicar los aspectos más destacados en la primera categorización. ¿Por qué sucede? Indicar las primeras asociaciones encontradas. ¿Las esperábamos?, ¿nos sorprenden?, ¿responden a las hipótesis?

Es imposible reflexionar en grupo sobre estas preguntas, dado que es un elemento decisivo en el proceso de análisis la búsqueda de posibles explicaciones. Además, este tipo de investigación es interactiva, lo que exige el ir interrogando a la vez que el dejarse interrogar por la realidad.

-

Interpretación

Es el momento más arriesgado del proceso, dado que interpretar supone integrar, relacionar, establecer conexiones entre las diferentes categorías, así como posibles comparaciones. Supone ser creativo a la vez que comprometerse con una opción determinada e incluso aceptar la posibilidad y el riesgo de equivocarse. Por ello, es muy importante el diálogo con el equipo de investigación y con la comunidad objeto de estudio.


259

La interpretación e integración de los datos efectuada en el marco de la práctica y en contraste con la realidad reflexionada y vivida, nos llevar a sugerir nuevas relaciones y nos brinda la oportunidad de volver sobre los datos las veces que sea necesario, con el fin de establecer consideraciones sobre la plausibilidad de las relaciones. El proceso de análisis no termina con la interpretación de los datos, pues al ser cíclico e implicar «replanificación y feedback» continuado nos lleva a la reflexión sobre los mismos antes de iniciar de nuevo el proceso, el que no será idéntico, dado que hemos aprendido del proceso mismo.

6.6 Extracción de conclusiones: integración e interpretación Una vez recogidos y analizados los datos, el investigador está en condiciones de dar respuesta a los problemas que se había formulado. La interpretación de los resultados debe integrarse en un marco teórico preciso para poder proponer las acciones oportunas a llevar a cabo. La interpretación de datos cualitativos puede realizarse, según Briones (1990:82), desde tres ópticas: interpretación semántica, interpretación significativa e interpretación teórica. -

-

Interpretación semántica: consiste en traducir términos usados en el lenguaje de una subcultura al lenguaje de la cultura total, de la cual la primera forma parte. Así, por ejemplo, la expresión «niño latoso» es un niño que crea problemas, que molesta en clase. La interpretación semántica la utilizamos para hacer comprensible los términos: ya sean de uso corriente o científico. Interpretación significativa: Es propia de las investigación que se guían por paradigmas cualitativos-interpretativos, busca el significado que dan los actores a su conducta desde su propia perspectiva. En general, se logra determinando los motivos que hay detrás de ella no para usarlos en una relación de causa-efecto, sino para mostrar que tal o cual conducta fue realizada con un determinado propósito, «deliberadamente».

La interpretación teórica ocupa un lugar importante enfocada hacia los materiales de tipo cualitativo; no se diferencia mucho de la interpretación de los datos de tipo cuantitativo. Consiste en guiar y explicar los resultados con una teoría adecuada al objeto de estudio. La interpretación-explicación bus-

260


ca poner en relación tales resultados con las categorías y generalizaciones que forman la teoría. En la investigación educativa no resulta suficiente la sola descripción de los resultados, se pretende comprender la realidad pero sin quedarse en la sola comprensión. Es necesario llegar a la transformación de la realidad y la descripción difícilmente, nos llevará a una comprensión profunda de qué sucede y por qué sucede. Recordemos que las conclusiones se inician desde el comienzo de la recogida de datos, siendo en un principio abiertas y vagas. Se desarrollan y consolidan a lo largo del nuevo proceso de recogida, reducción y exposición de datos. Se concretan en advertir regularidades, patrones, explicaciones y flujos con objeto de crear una teoría. Además en la interpretación de los resultados de la investigación se ha de reflexionar sobre el grado de acuerdo con otras investigaciones que se consideran relevantes, errores y carencias más frecuentes, posibles aplicaciones de los hallazgos, búsqueda de la causalidad, poder de generalización, potencia, etc. En resumen: la interpretación de los datos exige una reflexión sistemática y crítica de todo el proceso de investigación con el fin de contrastarlo, por un lado con la teoría y, por otro, con los resultados prácticos. Desde el contexto de la realidad social o educativa concreta, la interpretación de la investigación supone contrastar las hipótesis, darles o no credibilidad e insertarlas en un marco teórico que dé apoyo a la práctica. Significa también asumir los resultados y ponerlos en relación con un esquema conceptual o con una práctica aceptada. En la investigación educativa la fase más importante no es la recogida de datos y su representación, sino la interpretación cualitativa de estos datos que llevará a tomar decisiones sobre la transformación de la realidad.

261


RESUMEN En esta Unidad analizamos los diferentes tipos de investigación cualitativa más utilizadas en Educación. Entre ellas se destacan: la investigación acción; el estudio de casos, la etnografía educativa y la investigación participativa. La investigación acción busca soluciones a problemas del grupo. Estas soluciones se buscan en conjunto: investigadores y personas afectadas por el problema. El estudio de casos se centra en el análisis detallado de una persona, grupo o institución para conocerla en sus características distintivas. La investigación etnográfica en el aula describe las características de los escenarios físicos y de los miembros del grupo. Se pretende, además, especificar la secuencia de los sucesos, las interrrelaciones y relaciones de los actores. La investigación participativa combina acciones de investigación con acciones educativas. El problema tiene su origen en el grupo mismo y la solución de ese problema busca mejorar el nivel de vida del grupo.

262


GLOSARIO Actores: Personas que actúan; personas involucradas en un proceso social. Escenarios: Lugares donde su producen los fenómenos que se estudian; por ejemplo, la sala de clases. Heurístico: Dato encontrado sin buscarlo («eureka»). Holístico: Que considera la totalidad. Paradigma: Modelo conceptual.


263


¿ Cuáles de las siguientes proposiciones son verdaderas? I. II. III.

Los métodos cualitativos y cuantitativos no son exclusivos de un paradigma determinado. Los investigadores cuantitativos dan énfasis a la validez de su investigación. Los investigadores cualitativos ponen énfasis en la validez de su investigación.



Según Cook y Reichardt, el paradigma cualitativo se diferencia del paradigma cuantitativo en que el cualitativo: I. II. III.

Está fundamentado en la realidad. Sus datos son generalizables. Busca los hechos o causas de los fenómenos.

Son verdaderas: a) b) c) d)


264

3)


La investigación cualitativa se caracteriza por: I. II.

Usar técnicas estadísticas que permitan describir aspectos de un fenómeno. Comprender la conducta humana desde el propio marco de referencia del actor.

Es (son) verdadera(s): a) b) c) d) 4)

En la investigación acción, el problema a estudiar (o modificar) surge de los: a) b) c) d)

5)

investigadores actores escenarios profesores

En la investigación etnográfica, deben identificarse: a) b) c) d)

6)


variables y actores variables y escenarios escenarios y actores solo variables

La investigación participativa se caracteriza por: a) b) c) d)

dar solución a problemas que tienen su origen en la comunidad la solución requiere concientización, organización y movilización el grupo afectado debe participar en todo el proceso de investigación todas las anteriores


7)

265

Con respecto al estudio de casos, se afirma que es una investigación que: I. II. III.

Se efectúa en uno o unos pocos grupos naturales. No excluye el uso de información cuantitativa. El resultado se puede generalizar a un grupo mayor.


La investigación acción se caracteriza por: a) b) c) d)

9)

I y II II y III I y III I, II y III

surgir de la acción. desarrollarse a través de la propia acción. dedicarse a aspectos prácticos más que a teóricos. todas las anteriores.

El análisis de contenido es una técnica que sirve para analizar la comunicación: a) b) c) d)

entre alumnos. entre alumnos y profesores. contenida en documentos escritos. todas las anteriores.

10) El informe de una investigación cualitativa se caracteriza fundamentalmente por: I. II.

Ser un reflejo de las percepciones del mundo tanto de los participantes como de los investigadores. Estar redactado con un lenguaje accesible a cualquier lector.

Es (son) verdadera(s): a) b) c) d)


266



1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10)

a b b b c d a d d c

267


BIBLIOGRAFÍA REFERENCIAL ANDER EGG, EZEQUIEL (1995). Técnicas de Investigación Social. Editorial Magisterio del Río de la Plata. Buenos Aires. BEST (1982). Cómo investigar en Educación. Editorial Morata S.A. Madrid. BLALOCK, HUBERT M. (1989). Introducción a la Investigación Social. Editorial Fondo de Cultura Económica. México. BRIONES AEDO, GUILLERMO (1993). Incompatibilidad de paradigmas y compatibilidad de técnicas en Ciencias Sociales. Departamento de Sociología, Facultad de Ciencias Sociales. Universidad de Chile. Documento de trabajo Nº 18. Santiago. BRIONES AEDO, GUILLERMO (1992). Metodología de la Investigación. Edición CECAP. Caracas. BUNGE, MARIO (1988). La ciencia, su método y su filosofía. Editorial Siglo Veinte. Buenos Aires. BUNGE, MARIO (1983). La Investigación Científica. Editorial Ariel. Barcelona. CAMPBELL, DONALD. STANLEY, JULIAN (1993). Diseños experimentales y cuasiex-perimentales en la Investigación Social. Amorrortu Editores. Buenos Aires. K T.D.; REICHARDT, CH.S. (1995). Métodos cualitativos y cuantitativos en investigación evaluativa. Editorial Morata. Madrid. DELGADO, JUAN MANUEL; GUTIÉRREZ, JUAN (1995). Métodos y técnicas cualitativas de investigación en ciencias sociales. Editorial Síntesis. Madrid. ELLIOT, JOHN (1994). La investigación acción en Educación. Editorial Morata. Madrid. ELLIOT, JOHN (1993). El cambio educativo desde la investigación acción. Editorial Morata. Madrid.

268


GABARRÓN R., LUIS; HERNÁNDEZ LANDA, LIBERTAD (1994). Investigación participativa. Cuadernos metodológicos Nº 10. Centro de Investigaciones Sociológicas. Madrid. GARCÍA FERRANDO, MANUEL; IBAÑEZ, JESÚS; ALVIRA, FRANCISCO (1994). El análisis de la realidad social. Métodos y Técnicas de investigación. Editorial Alianza. Madrid. HERNÁNDEZ SAMPIERI, ROBERTO; FERNÁNDEZ COLLADO, CARLOS; BAPTISTA LUCIO, PILAR (1998). Metodología de la Investigación. Editorial McGraw-Hill. México. JACOB, ANDRÉ (1993). Metodología de la Investigación Acción. Editorial Humanitas. Buenos Aires. KUHN, T.S. (1984). La estructura de las revoluciones científicas. Editorial Fondo de Cultura Económica. Madrid. PADUA, JORGE (1992). Técnicas de Investigación aplicadas a las Ciencias Sociales. Editorial Fondo de Cultura Económica. México. PÉREZ SERRANO, GLORIA (1994). Investigación cualitativa. Retos e interrogantes. Editorial La Muralla S.A. Madrid. PÉREZ SERRANO, GLORIA (1990). Investigación Acción: aplicaciones al campo social y educativo. Editorial DYkinson. Madrid. SIEGEL, SYDNEY (1985). Estadística no paramétrica. Editorial Trillas. México. SIERRA BRAVO, RESTITUTO (1995). Técnicas de Investigación Social. Editorial Paraninfo. Madrid. TAYLOR, S.J.; BOGDAN, R. (1996). Introducción a los métodos cualitativos de investigación. Editorial Paidós. Buenos Aires. VILLARROEL R., GLADYS (1992). La Etnografía educativa: una nueva alternativa de investigación. Revista Perspectiva Educacional Nº 19-20. Instituto de Educación, Universidad Católica de Valparaíso. Valparaíso. WOODS, PETER (1995). La Escuela por dentro. La etnografía en la investigación educativa. Editorial Paidos. Barcelona.


•

269

Bibliografía complementaria

BALLENILLA, FERNANDO (1995). Enseñar investigando. Editorial Diada. Sevilla. BARCELLS I JUNYENT, JOSEP (1994). La Investigación Social. Editorial Morata. Barcelona. BLANCHET, ALAIN (1989). Técnicas de Investigación en Ciencias Sociales. Editorial Narcea. Madrid. BRIONES AEDO, GUILLERMO (1990). Métodos y técnicas de Investigación para las Ciencias Sociales. Editorial Trillas. México. HABER, A; RUNYON ,P.R. (1992). Estadística para las Ciencias Sociales. Editorial Addison Wesley. Estados Unidos. HAMMERSLEY, MARTYN; ATKINSON (1994). Etnografía. Métodos de Investigación. Editorial Paidos. Buenos Aires. KERLINGER, FRED N. (1988). La investigación del comportamiento. Editorial Mc Graw-Hill. México. RUIZ, JOSÉ IGNACIO (1996). Metodología de la Investigación Cualitativa. Editorial Universidad de Deusto. Bilbao. TAMAYO I. TAMAYO; MARIO (1994). Metodología formal de la Investigación Científica. Editorial Limusa. México. VAN DALEN, DEOBOLD (1981). Manual de Técnicas en la investigación educacional. Editorial Paidós. Buenos Aires. WITTROCK, M. (1989). La investigación de la enseñanza. Editoral Paidos, Buenos Aires.

270


ANEXO Cálculos de los problemas y/o ejemplos de Sección 2.5 del texto “Presentación de la información y análisis de datos”

El siguiente párrafo ha sido extraído de Guilford. ¿Por qué es importante la Estadística en la Investigación? 1)

Permite el tipo de descripción más exacto. Cuando todo está dicho y hecho, el objetivo de las ciencias es la descripción de los fenómenos que ha de ser tan completa y tan precisa que sea útil para quien pueda entenderla al leer los símbolos en términos de los cuales se describen esos fenómenos.

2)

Nos obliga a ser claros y exactos en nuestros procedimientos y en nuestro pensar.

3)

Nos permite resumir los resultados de una manera significativa y cómoda. Las masas de observaciones en sí mismas, son abrumadoras y casi carecen de significado.

4)

Nos permiten deducir conclusiones generales. Y el proceso de deducción de conclusiones se efectúa según reglas aceptadas. Además, siguiendo pasos estadísticos podemos saber hasta dónde se puede tener fe en una conclusión y hasta dónde podemos ampliar nuestras generalizaciones.

271

ANEXO

5)

Nos permite predecir «qué tanto» sucederá de algo en ciertas condiciones que conocemos y que hemos medido.

6)

Nos permite analizar algunos de los factores causales subyacentes en sucesos complejos y que de otra manera nos confundirían.

En este anexo, que no es un texto de Estadística, Ud. encontrará desarrollados los cálculos de los problemas y/o ejemplos expuestos en la sección 2.5 «Presentación de la información y Análisis de datos». Usualmente el investigador busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente efectuar análisis estadístico para relacionar sus variables. Es decir, realiza análisis de estadística descriptiva para cada una de sus variables y luego describe la relación entre éstas. Pero cabe señalar que el análisis no es indiscriminado, cada método tiene su razón de ser y un propósito específico, no deben hacerse más análisis que los necesarios. Decíamos que la primera tarea es describir los datos, valores o puntuaciones obtenidas para cada variable. Esto se realiza describiendo la distribución de las puntuaciones o frecuencias. Una distribución de frecuencia es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías. Ejemplo: Con un test de 60 puntos máximo, se mide la autoestima a 50 alumnos, y se obtiene las siguientes puntuaciones: 53 36 43 49

-

36 57 47 45

-

43 54 38 47

-

28 19 38 48

- 34 - 56 - 36 - 38 - 44 - 38 - 34 - 48 - 47 - 38 - 24 - 41 - 40 - 41 - 16 - 38 - 26 - 36 - 42 - 42 - 39 - 43 - 21 - 49 - 53 - 30 - 34 - 32 - 48 - 29 - 34 - 41 - 24 - 31

Ud. ve que esta información así presentada, no nos indica nada. Sólo podemos ver que el número menor es 16 y que el mayor de ellos es 57. Estos dos valores nos permiten definir la amplitud de recorrido, o rango, de la variable.

272


Pero aparte de esa información, no podemos extraer otra, ya que sólo tenemos números aislados. Los agruparemos entonces en conjuntos de cinco números correlativos. (Podríamos elegir otro número distinto de cinco). 16 - 17 - 18 - 19 - 20 21 - 22 - 23 - 24 - 25 26 - 27 - 28 - 29 - 30 31 - 32 - 33 - 34 - 35 36 - 37 - 38 - 39 - 40 41 - 42 - 43 - 44 - 45 46 - 47 - 48 - 49 - 50 51 - 52 - 53 - 54 - 55 56 - 57 - 58 - 59 - 60 Hemos formado así nueve grupos, cada uno del mismo tamaño. Cada uno de estos conjuntos recibe el nombre de categoría o intervalo. El tamaño del intervalo, recibe el nombre de amplitud intervalar y se designa por la letra «i». En este caso, la amplitud intervalar es 5. Veamos ahora cuántos valores (puntuaciones) hay entre 16 y 20. Es decir, qué valores caerían en la primera categoría. Tenemos un 16 y un 19. O sea, dos valores. Este 2 es la frecuencia del primer intervalo. Hacemos lo mismo, con los valores de la segunda categoría. Buscamos números comprendidos entre 21 y 25. Tenemos un 21 y dos 24. O sea, tres valores. Este 3 es la frecuencia del segundo intervalo. Enseguida, contamos cuántos valores hay entre 26 y 30. Vemos que hay un 26, un 28, un 29 y un 30. Tenemos entonces cuatro valores. Este 4 es la frecuencia del tercer intervalo. Hacemos lo mismo, con los valores de la cuarta categoría. Para ello buscamos números comprendidos entre 31 y 35. Tenemos un 31, un 32 y cuatro 34. O sea, seis valores. Este 6 es la frecuencia del cuarto intervalo. Seguimos. Contamos cuántos valores hay entre 35 y 40. Vemos que hay cuatro 36, seis 38, un 39 y un 40. Tenemos entonces doce valores. Este 12 es la frecuencia del quinto intervalo.

273

ANEXO

En forma análoga, buscamos cuántos valores hay para la sexta categoría. O sea, buscamos valores entre los números 41 y 45. Encontramos tres 41, dos 42, tres 43, un 44 y un 45. Es decir, 10 valores, que corresponderá a la frecuencia del sexto intervalo. En el séptimo intervalo tenemos: tres 47, tres 48 y dos 49. Es decir, frecuencia intervalar 8. En el octavo intervalo tenemos dos 53 y un 54. Por consiguiente, la frecuencia intervalar es 3. Finalmente, para el último intervalo nos quedan dos valores, un 56 y un 57. Lo que significa que la frecuencia intervalar del noveno intervalo es 2. La tabla que teníamos nos queda entonces de la siguiente forma:

categoría 16-17-18-19-20 21-22-23-24-25 26-27-28-29-30 31-32-33-34-35 36-37-38-39-40 41-42-43-44-45 46-47-48-49-50 51-52-53-54-55 56-57-58-59-60

frecuencia 2 3 4 6 12 10 8 3 2

Pero esta tabla todavía contiene demasiados números. La simplificaremos anotando sólo los valores extremos de cada categoría. Estos valores extremos reciben el nombre de límites aparentes. Tenemos así, límites aparentes inferiores, que son los valores que aparecen a la izquierda y límites aparentes superiores que aparecen a la derecha en cada intervalo. Por ejemplo, en el segundo intervalo, el límite inferior aparente es 21. En ese mismo intervalo, el límite superior aparente es 25.

274


categoría

frecuencia

16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

2 3 4 6 12 10 8 3 2 50

A esta ordenación se le conoce con el nombre de Tabla de distribución de frecuencias. En una tabla de distribución de frecuencias, los datos quedan agrupados en clases, categorías o intervalos. No es conveniente que el número de clases sea muy reducido o muy extenso. De preferencia se eligen tablas de frecuencia que tengan entre 6 y 12 categorías. El segundo intervalo, incluye teóricamente todos los valores comprendidos entre 20,50000... y 25,5000. Estos valores representados por los números 20,5 y 25,5 se conocen como límites reales del intervalo. Así, 20,5 es el límite real inferior del segundo intervalo y 25,5 es su límite real superior. En el quinto intervalo (36-40) el límite real inferior es 35,5 y el límite real superior es 40,5. En el sexto intervalo (41-45) el límite real inferior es 40,5. Si Ud. se fija 40,5 es un límite real para dos intervalos: el quinto y el sexto. En el quinto intervalo es límite superior y en el sexto intervalo es límite inferior. Esta superposición de valores permite graficar el histograma (barras continuas), gráfico que de otra forma no se podría hacer. En un intervalo, el valor que queda al centro, se denomina marca de clase y se designa por xc. Así en la tabla de frecuencia que tenemos, la marca de clase del tercer intervalo es 28 y la marca de clase del cuarto intervalo es 33.

275

ANEXO

Pero esta presentación tan escueta, no es suficiente para interpretar la información. Es necesario, a veces, calcular las frecuencias relativas, o las medidas de tendencia central y/o de variabilidad o dispersión. Las distribuciones de frecuencia pueden completarse agregando las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas. Las frecuencias relativas son los porcentajes de casos de cada categoría. Las frecuencia relativas o porcentajes pueden calcularse así:

número de casos en la categoría porcentaje = –––––––––––––––––––––––––––––– x 100 numero total de casos

•

Cálculo de la media aritmética o promedio aritmético

Para calcular la media aritmética con datos tabulados, se utiliza la siguiente fórmula:

∑f·d X = Xc + –––––– · i n

En ella, «d» es la distancia de cada intervalo con respecto a un intervalo que se elige como referencia. Se sugiere escoger el intervalo central o el que tenga la mayor frecuencia. Xc es la marca de clase del intervalo en que se ubicó el cero arbitrario. «fd» es el producto de la frecuencia de cada intervalo por el respectivo valor de d, e «i» es la amplitud intervalar. (Todos los intervalos deben tener la misma amplitud intervalar).

276


categoría 16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

f

d

f·d

2 3 4 6 12 10 8 3 2

–4 –3 –2 –1 0 1 2 3 4

–8 –9 –8 –6 0 10 16 9 8

50

–31/43 = 12

∑f·d X = Xc + –––––– · i n 12 X = 38 + –––––– · 5 50 60 X = 38 + –––––– 50 X = 38 + 1,2 X = 39,2 puntos.

Como el puntaje en autoestima es una variable discreta, se aproxima al entero más cercano, en este caso es 39.

277

ANEXO

•

Cálculo de la mediana

La mediana es un valor o puntuación que divide un conjunto de valores ordenados en dos grupos de igual número de casos, o sea, es un valor bajo (y sobre) el cual se encuentra el 50% de los casos. Para calcular la mediana con datos agrupados en tablas de frecuencia, se utiliza la siguiente fórmula: n/2 – f.ac.anter Md. = L.inf.real + ––––––––––––––– · i f. interv

En ella, Ud. reconocerá varios símbolos: L.inf.real es el límite inferior real del intervalo en el que se ubica la mediana, o sea, el intervalo cuya frecuencia acumulada contiene la mitad de los casos. La frecuencia acumulada se obtiene sumando la frecuencia de un intervalo con la frecuencia del intervalo siguiente; f.interv es la frecuencia del intervalo en que se ubica la mitad de los casos y «n» es el número total de casos.

categoría 16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

f 2 3 4 6 12 10 8 3 2

f.ac. 2 5 9 15 27 37 45 48 50

50

Para aplicar la fórmula, es necesario calcular en que intervalo se encuentra la mitad de los casos: n/2. Es decir: 50/2 o sea, 25 casos.

278


Hasta el cuarto intervalo, tenemos acumulados 15 casos, como necesitamos 25 casos, pasamos al intervalo siguiente. En este intervalo aplicamos la fórmula: n/2 – f.ac.anter Md. = L.inf.real + ––––––––––––––– · i f.interv 25 – 15 Md. = 35,5 + ––––––––– · 5 12 10 Md. = 35,5 + –––– · 5 12 50 Md. = 35,5 + –––– 12 Md. = 35,5 + 4,17 Md. = 39,67 puntos.

Pero como la variable es discreta, el valor se aproxima al entero más cercano, en este caso es 40 puntos.

279

ANEXO

•

Cálculo de la desviación estándar categoría

f

d

16 - 20 21 - 25 26 - 30 31 - 35 36 - 40 41 - 45 46 - 50 51 - 55 56 - 60

2 3 4 6 12 10 8 3 2

–4 –3 –2 –1 0 1 2 3 4

50

f·d –8 –9 –8 –6 0 10 16 9 8 –31/43 = 12

f · d2 32 27 16 6 0 10 32 27 32 182

( )

s= i

∑ fd2 ∑ fd ––––– + –––– n n

s= 5

182 + ––––– 50

s=5

3,64 + (0,24)2

s=5

3,64 + 0,0576

s=5

3,6976

( ) 12 –––– 50

2

2

s = 5 · 1,92 s = 9,6 puntos. Lo que aproximamos a 10, por ser variable discreta. Análisis de esta información: De los cálculos estadísticos se deduce que el promedio aritmético en autoestima es de 39 puntos sobre un máximo de 60 puntos. La desviación estándar es de 10 puntos y llama la atención

280


que el 50% de los alumnos se encuentra sobre 40 puntos. El rango de variabilidad fluctuó entre 16 y 57 puntos. Ejemplo: en la investigación sobre trabajo remunerado que realizan los alumnos de E.G.B. paralelo a sus estudios, a través de una entrevista a 30 alumnos que realizan trabajos remunerados se le pregunta por su ingreso mensual estimado. Se obtienen los siguientes datos: ingreso mensual

frecuencia

$5.000 - $10.000 $10.001 - $15.000 $15.001 - $20.000 $20.001 - $25.000 $25.001 - $30.000

3 11 5 7 4 30

•

Cálculo del promedio aritmético:

ingreso mensual

f

d

fd

$5.000 - $10.000 $10.001 - $15.000 $15.001 - $20.000 $20.001 - $25.000 $25.001 - $30.000

3 11 5 7 4

–2 –1 0 1 2

–6 –11 0 7 8

30 ∑fd X = Xc + ––––– · i n –2 X = 17.501 + ––––– · 5.000 30

–17/15 = –2

281

ANEXO

–10.000 X = 17.501 + –––––––– 30 X = 17.501 – 333,33 X = 17.167,67 pesos

•

Cálculo de la desviación estándar: ingreso mensual

f

$5.000 - $10.000 $10.001 - $15.000 $15.001 - $20.000 $20.001 - $25.000 $25.001 - $30.000

3 11 5 7 4

d

fd

f d2

–2 –1 0 1 2

–6 –11 0 7 8

12 11 0 7 16

30

s=i

( )

∑ f d2 ∑fd –––––– + ––––– n n

s = 5.000

–17/15 = –2

2

( )

46 –2 –––– + –––– 30 30

s = 5.000 1,53 + (–0,06)2 s = 5.000 1,53 + 0,0036 s = 5.000 1,5336 s = 5.000 · 1,23 s = 6.150 pesos

2

46

282


•

Cálculo de la mediana ingreso mensual $5.000 - $10.000 $10.001 - $15.000 $15.001 - $20.000 $20.001 - $25.000 $25.001 - $30.000

f 3 11 5 7 4

f.ac. 3 14 19 26 30

30

n/2 – f.ac.anter Md. = L.inf.real + ––––––––––––––– · i f.interv 15 – 14 Md. = 15.000,5 + –––––––– · 5.000 5 1 Md. = 15.000,5 + ––– · 5.000 5 5.000 Md. = 15.000,5 + ––––––– 5 Md. = 15.000,5 + 1.000 Md. = 16.000,5 pesos

•

Análisis e interpretación de esta información

El ingreso promedio de los niños es de $17.168 con una desviación estándar de $6.150. Sin embargo, el 50% de los niños reciben una remuneración mensual que no sobrepasa los $16.000.

283

ANEXO

•

Chi cuadrado:

Recuerde que la frecuencia esperada de cada celda, casilla o recuadro, se calcula mediante la siguiente fórmula aplicada a la tabla de frecuencias observadas. (total de renglón) (total de columna) fe = –––––––––––––––––––––––––––––––– N donde «N» es el número total de valores observados. Ejemplo: Supongamos que Ud. está realizando una investigación para conocer la participación de los padres en el proceso educativo de sus hijos. En ese contexto, Ud. desea conocer el control que ejercen los padres en el cumplimiento de las tareas escolares. Ud. sospecha que el control más estricto lo ejercen las madres. Para verificar su hipótesis, Ud. aplica un cuestionario. Las respuestas a una afirmación específica como ésta: «autorizo a mi hijo/ hija para ver televisión solamente cuando ha realizado sus tareas escolares», arrojan los siguientes datos: Tabla de frecuencias observadas. Respuesta a la pregunta Sexo

Aprueba

Padre

44

10

54

Madre

81

35

116

125

45

170

Total

Desaprueba

Total

O sea, de 54 padres, 44 están de acuerdo con la afirmación anterior y de 116 madres, 81 están de acuerdo con ella.

284


•

Cálculo de las frecuencias esperadas:

Para la primera celda (padre y aprueba) la frecuencia esperada sería: total renglón (54) por total columna (125) dividido por total casos (170). 54 · 125 6.750 fe = ––––––––– = –––––– = 39,7 170 170 Para la segunda celda (padre y desaprueba) la frecuencia esperada sería: 54 · 45 2430 fe = ––––––– = ––––––– = 14,3 170 170 Para la tercera celda (madre y aprueba) la frecuencia esperada sería: 116 · 125 14.500 fe = –––––––––– = –––––––– = 85,3 170 170 Para la cuarta celda (madre y desaprueba) la frecuencia esperada sería: 116 · 45 5.220 fe = –––––––– = –––––– = 30,7 170 170 Vaciando estos valores en la tabla, tendríamos para este ejemplo, la siguiente tabla de frecuencias esperadas: Tabla de frecuencias esperadas. Respuesta a la pregunta Sexo

Aprueba

Desaprueba

Total

Padre

39,7

14,3

54

Madre

85,3

30,7

116

Total

125

45

170

285

ANEXO

Una vez obtenidas las frecuencias observadas y esperadas, se aplica la fórmula de chi cuadrado: ( O – E )2 χ = ∑ –––––––––– E 2

Donde:

«∑» implica sumatoria. «O» es la frecuencia observada en cada celda. «E» es la frecuencia esperada en cada celda.

Es decir, se calcula para cada celda la diferencia entre la frecuencia observada (O) y la frecuencia esperada (E), esta diferencia (O – E) se eleva al cuadrado y se divide por la frecuencia esperada. Finalmente se suman estos resultados correspondientes a cada celda y la sumatoria es el valor de χ2 obtenida. (44 – 39,7)2 (10 – 14,3)2 (81 – 85,3)2 (35 – 30,7)2 χ2 = ––––––––– + ––––––––– + ––––––––– + ––––––––– 39,7 14,3 85,3 30,7 18,49 18,49 18,49 18,49 χ2 = ––––––– + ––––––– + ––––––– + ––––––– 39,7 14,3 85,3 30,7 χ2 = 0,466 + 1,293 + 0,217 + 0,602 χ2 = 2,578

Para poder interpretar este resultado debemos utilizar la tabla de distribución χ2, que aparece al final del texto. Los resultados de esa tabla están identificados por los grados de libertad. Los grados de libertad constituyen el número de maneras como los datos pueden variar libremente. Por consiguiente, para saber si un valor de χ2 es o no significativo, debemos calcular los grados de libertad. Estos se obtienen mediante la fórmula: gl = (r – 1)(c – 1)

286


En donde «r» es el número de renglones de la tabla de contingencia y «c» el número de columnas. En este caso: gl = (2 – 1)(2 – 1) = 1 Y acudimos con los grados de libertad que nos corresponden a la tabla (distribución de χ2), eligiendo nuestro nivel de confianza 0,05. Si nuestro valor calculado de χ2 es igual o superior al de la tabla, decimos que las variables están relacionadas (χ2 fue significativo). En este caso concreto, χ2 teórico (el de la tabla) es 3,84 Por consiguiente, no podemos afirmar que existe relación entre las variables estudiadas. O sea, no existe diferencia entre la aprobación o rechazo de parte del padre o de la madre. Veamos otro ejemplo: en otra investigación sobre participación de los padres en el proceso educativo de sus hijos, queremos probar que las expectativas de los padres con respecto al futuro de sus hijos, están relacionadas con su propio nivel de escolaridad. Para ello, encuestamos en forma estratificada de acuerdo al nivel de escolaridad alcanzado, a 95 padres de nuestros alumnos y les preguntamos qué expectativas futuras tienen para sus hijos. Los datos obtenidos se exponen en el cuadro siguiente: Nivel educacional. Expectativas

Básico

Medio

Profesional

Total

Altas

6

14

32

52

Bajas

9

22

12

43

Total

15

36

44

95

Esta tabla muestra las frecuencias observadas.

287

ANEXO

•

Cálculo de las frecuencias esperadas

Para la primera celda (altas y básico) la frecuencia esperada sería: total renglón (52) por total columna (15) dividido por total casos (95). 52 · 15 780 fe = ––––––– = ––––– = 8,21 95 95 Para la segunda celda (altas y medio)la frecuencia esperada será: 52 · 36 1872 fe = ––––––– = –––––– = 19,70 95 95 Para la tercera celda (altas y profesional) la frecuencia esperada es: 52 · 44 2288 fe = ––––––– = ––––– = 24,08 95 95 Para la cuarta celda (bajas y básico) la frecuencia esperada será: 15 · 43 645 fe = ––––––– = ––––– = 6,79 95 95 Para la quinta celda (bajas y medio) la frecuencia esperada es: 36 · 43 1548 fe = ––––––– = ––––– = 16,29 95 95 Finalmente, para la sexta celda (bajas y profesional) la frecuencia esperada es: 44 · 43 1892 fe = ––––––– = –––––– = 19,92 95 95

288


Vaciando estos valores en la tabla, tendríamos para este ejemplo, la siguiente tabla de frecuencias esperadas: Tabla de frecuencias esperadas. Nivel educacional Expectativas

Básico

Medio

Profesional

Total

Altas

8,2

19,7

24,1

52

Bajas

6,8

16,3

19,9

43

Total

15

36

44

95

Aplicando la fórmula tenemos lo siguiente: (6 – 8,2)2 (14 – 19,7)2 (32 – 24,1)2 (9 – 6,8)2 (22 – 16,3)2 (12 – 19,9)2 χ2 = ––––––– + ––––––––– + ––––––––– + ––––––– + ––––––––– + ––––––––– 8,2 19,7 24,1 6,8 16,3 19,9 4,84 32,49 62,41 4,84 32,49 62,41 χ2 = ––––– + –––––– + –––––– + –––––– + ––––––– + –––––– 8,2 19,7 24,1 6,8 16,3 19,9 χ2 = 0,59 + 1,65 + 2,59 + 0,71 + 1,99 + 3,14 χ2 = 10,67

grados de libertad:

g.l. = (r – 1)(c – 1) g.l. = (2 – 1)(3 – 1) = 2

χ2 teórico = 5,99

Por consiguiente se acepta la hipótesis de trabajo que especifica que hay una asociación entre el nivel cultural de los padres y las aspiraciones que ellos tienen para con sus hijos.

289

ANEXO

•

Coeficiente de correlación de Pearson

Mide al grado de asociación entre dos variables medidas en escala intervalar. Para ello se utiliza la fórmula: Mxy – Mx · My r = ––––––––––––––– sx · sy Ejemplo: Supongamos que Ud. está realizando un estudio sobre la relación que existe entre la autoestima y el éxito o buen rendimiento en matemáticas. A través de sus años como profesor ha observado que los alumnos con alta autoestima tienen mejores notas en matemáticas que aquellos con baja autoestima. Supone entonces que estas dos variables están asociadas. Para verificar su hipótesis Ud. elige al azar a 10 alumnos y les aplica un test para medir la autoestima. (Probablemente Ud. conoce varios y elige el que le merece más confianza). Enseguida, verifica en el libro de clases el promedio en la asignatura que poseen estos 10 alumnos seleccionados y obtiene la siguiente tabla: alumno

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.-

puntuación en autoestima X

promedio en matemáticas Y

25 48 95 90 85 70 65 55 40 30

4,0 5,3 6,7 6,7 6,0 6,0 6,0 5,5 3,0 2,5

Si analizamos la fórmula vemos que debemos calcular los promedios aritméticos de ambas variables (Mx; My) y sus respectivas desviaciones estándar ( sx,sy ), además del promedio del producto de las variables (Mxy).

290


Con ese propósito la tabla queda de la siguiente manera: alumno

1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.∑

•

puntuación en autoestima X

promedio en matemáticas Y

25 48 95 90 85 70 65 55 40 30

4,0 5,3 6,7 6,7 6,0 6,0 6,0 5,5 3,0 2,5

625 2304 9025 8100 7225 4900 4225 3025 1600 900

16,00 28,09 44,89 44,89 36,00 36,00 36,00 30,25 9,00 6,25

100,0 254,4 636,5 603 510 420 390 302,5 120 75

603

51,7

41929

287,37

3411,4

X2

Cálculo de los promedios aritméticos Variable X 603 Mx = x = ––––– = 60,3 10 Variable Y 51,7 My = y = ––––– = 5,17 10 Producto de variables 3411,4 Mxy = –––––––– = 341,14 10

Y2

XY

291

ANEXO

•

Cálculo de las desviaciones estándar

Para datos sin agrupar en tablas de frecuencia se utiliza la siguiente fórmula: sx =

Σ x2 – ( x )2 n

Variable X

sx =

41929 ––––––– – 60,3)2 10

sx =

4192,9 – 3636,09 =

556,81 = 23,6

Variable Y

sy =

287,37 –––––––– – (5,17)2 10

sy =

28,737 – 26,7289 =

2,0081 = 1,42

Entonces tenemos: promedios aritméticos variable X = 60,3 variable Y = 5,17 producto de variables = 341,14

desviaciones estándar variable X = 23,6 variable Y = 1,42

Reemplazando estos valores en la fórmula, tenemos: 341,14 – 60,3 5,17 341,14 – 311,751 29,389 r = ––––––––––––––––– = –––––––––––––– = ––––––– = 0,88 23,6 · 1,42 33,512 33,512

292


Este valor del coeficiente de correlación es muy alto, lo que implica que hay una alta asociación en las variables estudiadas. Y Ud. puede mantener su hipótesis. Como r = 0,88 y r2 = 0,7744. Esta correlación significa que el 77,44% de la variabilidad de los promedios de las notas de matemáticas se deben a la autoestima; y al revés, el 77,44% de la variabilidad de los puntajes de la autoestima se deben a los promedios de las notas de matemáticas. O sea, X no es causa de Y, ni Y es causa de X.

•

Prueba «t»

El valor «t» se obtiene mediante la fórmula: X1 – X2 t = ––––––––– σ 1 + 1 N1

N2

Donde X1 es la media de un grupo y X2 es la media del otro grupo, S21 es la desviación estándar del primer grupo elevada al cuadrado, N1 es el tamaño del primer grupo,S22 es la desviación estándar del segundo grupo elevada al cuadrado y N2 es el tamaño del segundo grupo. En realidad, el denominador es el error estándar de la distribución muestral de la diferencia entre medias. Para la prueba «t», los grados de libertad se calculan así: gl = (N1 + N2) – 2 siendo N1 y N2 los tamaños de los grupos que se comparan. Ejemplo: Un profesor desea determinar si el refuerzo inmediato tiene o no efecto en los errores que cometen los estudiantes en lectura. Para ello, escoge al azar a 19 alumnos. Nueve alumnos, constituirán el grupo experimental, o sea, el grupo que recibirá refuerzo cada vez que realice una lectura. Los

293

ANEXO

diez alumnos restantes, constituirán el grupo de control, o sea, serán alumnos sin refuerzo. Después de cierto tiempo, por ejemplo dos semanas, se analizan los resultados de una prueba de lectura aplicada al curso. Se obtienen los siguientes resultados:

Cantidad de errores de los dos grupos de alumnos en una prueba de lectura: Grupo 1 Experimental

Grupo 1 Control

X

X

12 14 10 8 16 5 3 9 11

21 18 14 20 11 19 8 12 13 15

Nuestra hipótesis de trabajo dirá que existe una diferencia significativa entre las medias de los errores cometidos en lectura de los dos grupos participantes. Para poder calcular las desviaciones estándar necesitamos los cuadrados de los valores (X2). Entonces la tabla queda de la siguiente forma:

294


Cantidad de errores de los dos grupos de alumnos en una prueba de lectura: Grupo 1 Experimental

•

Grupo 1 Control

X

X2

X

X2

12 14 10 8 16 5 3 9 11

144 196 100 64 256 25 9 81 121

21 18 14 20 11 19 8 12 13 15

441 324 196 400 121 361 64 144 169 225

∑ 88

996

∑ 151

2445

Cálculo de los promedios aritméticos Variable experimental (1) 88 x1 = –––– = 9,778 9 Variable control 151 x2 = ––––– = 15,1 10

295

ANEXO

•

Cálculo de las desviaciones estándar Variable experimental (1)

s1 =

996 ––––– – (9,778)2 9

s2 =

110,667 – 95,609 =

15,058 = 3,88

Variable control (2)

s1 = s2 = •

2445 –––––– – (15,1)2 10 244,5 – 228,01 =

16,49 = 4,06

Cálculo del error estándar

σ =

N1 s12 + N2 s22 ––––––––––––––– N1 + N2 – 2

σ =

9 · (3,88)2 + 10 · (4,06)2 –––––––––––––––––––– 9 + 10 – 2

σ =

9 · 15,05 + 10 · 16,48 ––––––––––––––––––– 17

σ =

135,45 + 164,8 ––––––––––––– = 17

300,25 –––––– = 17

17,66 = 4,20

296


Resumiendo estos cálculos, tenemos: N1 = 9

N2 = 10

X1 = 9,778

X2 = 15,100

s1 = 3,88

s2 = 4,06

σ = 4,20 Reemplazando los valores calculados en la fórmula de «t» tenemos: 9,778 – 15,10 t = ––––––––––––––– 1 1 4,20 –– + ––– 9 10

– 5,322 t = ––––––––––––––––– 4,20 0,11 + 0,1 – 5,322 t = ––––––––––––– 4,20 0,21 – 5,322 – 5,322 t = ––––––––––– = –––––––– = – 2,76 4,20 · 0,458 1,9236

(El signo menos carece de importancia, ya que se debe al orden en que se consideraron los grupos). Leyendo en la tabla «t» con 17 grados de libertad, al 0,05 tenemos: 2,11. Como el «t» calculado es mayor, se rechaza Hoy se acepta la hipótesis de trabajo. O sea, hemos probado que la diferencia en los promedios de errores es significativa y que esta diferencia es efecto de la variable tratamiento: el refuerzo inmediato.

297

ANEXO

DISTRIBUCIÓN «t» de Student Grados de libertad (gl)

Nivel de Confianza .05

Nivel de Confianza .01

1 2 3 4 5

6.3138 2.9200 2.3534 2.1318 2.0150

31.821 6.965 4.541 3.747 3.365

6 7 8 9 10

1.9432 1.8946 1.8595 1.8331 1.8125

3.143 2.998 2.896 2.821 2.764

11 12 13 14 15

1.7959 1.7823 1.7709 1.7613 1.7530

2.718 2.681 2.650 2.624 2.602

16 17 18 19 20

1.7459 1.7396 1.7341 1.7291 1.7247

2.583 2.567 2.552 2.539 2.528

21 22 23 24 25

1.7207 1.7171 1.7139 1.7109 1.7081

2.518 2.508 2.500 2.492 2.485

26 27 28 29 30

1.7056 1.7033 1.7011 1.6991 1.6973

2.479 2.473 2.467 2.462 2.457

35 40 45 50 60

1.6893 1.6839 1.6794 1.6759 1.6707

2.438 2.423 2.412 2.403 2.390

Fuente: Wayne W. Daniel (1977): Estadística con Aplicaciones a las Ciencias Sociales y a la Educación. México, D.F.: McGraw-Hill. p. 469. Fuente original: Reproducido de Documenta Geigy, Scientific Tables, séptima edición. Cortesía de Ciba Geigy Ltda. Basel, Suiza, 1970.

298


VALORES DE χ2 A LOS NIVELES DE CONFIANZA DE .05 Y .01 Grados de libertad (gl)

.05

.01

1 2 3 4 5

3.841 5.991 7.815 9.488 11.070

6.635 9.210 11.345 13.277 15.086

6 7 8 9 10

12.592 14.067 15.507 16.919 18.307

16.812 18.475 20.090 21.666 23.209

11 12 13 14 15

19.675 21.026 22.362 23.685 24.996

24.725 26.217 27.688 29.141 30.578

16 17 18 19 20

26.296 27.587 28.869 30.144 31.410

32.000 33.409 34.805 36.191 37.566

21 22 23 24 25

32.671 33.924 35.172 36.415 37.652

38.932 40.289 41.638 42.980 44.314

26 27 28 29 30

38.885 40.113 41.337 42.557 43.773

45.642 46.963 48.278 49.588 50.892

35 40 45 50 60

49.802 55.758 61.656 67.505 79.082

57.342 63.691 69.957 76.154 88.379

70 80 90 100

90.531 101.879 113.145 124.342

100.425 112.329 124.116 135.807

Fuente: Wayne W. Daniel (1977): Estadística con Aplicaciones a las Ciencias Sociales y a la Educación. México, D.F.: McGraw-Hill. Fuente original: «A Table of Percentage Points of the X2 Distribution», Skandinavisk Aktuarietidskrift, 33 (1950), 168-175.

A, LÓPEZ, METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

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