La inferencia científica en los estudios cualitativos

a inferencia científica en los estudios cualitativos

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KING, Gary, KEOHANE, Robert O. y VERBA Sydney (2000) El diseño de la investigación social: la inferencia científica en los estudios cualitativos. Madrid, Alianza Toda buena investigación procede con la misma lógica inferencial. En las Ciencias Sociales, la pretensión consiste consiste en hacer hacer inferenc inferencias ias válidas válidas mediant mediantee el uso sistemát sistemático ico de procedim procedimient ientos os de investig investigació ación n contrastados. Se pueden extraer inferencias descriptivas ( utilizar observaciones del mundo para revelar otros hechos que no se han observado) o inferencias causales ( conocer efectos causales a partir de los datos observados) válidas. Estas inferencias quedan limitadas en el tiempo y en el espacio. cuestión de Todas las Ciencias Sociales necesitan comparar ya sea en cuestión de grado (cuantitativo) o en cuestión tipo (cualitativo).

Todo conocimiento de la realidad es siempre incierto porque el mundo social cambia rápidamente. Aunque no se disponga de información suficiente sobre determinados asuntos, merece la pena estudiarlos. «…aun «…aunque que la certez certezaa no pueda pueda alcanz alcanzars arse, e, la segu segurid ridad ad en nuest nuestras ras concl conclus usion iones, es, así como como su fiabilidad, validez y sinceridad, podrán incrementarse si prestamos atención a las reglas de la inferencia científica.»p.17 Los autores se proponen ofrecer elementos tendientes a disciplinar el pensamiento para hacer inferencias válidas. Plantean las características de una buena investigación científica: 1. El objetivo es la inferencia. No es suficiente acumular hechos. Los datos deben llevarnos a hacer inferencias, lograr ver algo más amplio que no se observa directamente «…lo que distingue la investigación científica es el objetivo de hacer inferencias inferencias que vayan más allá de las observaciones específicas que se han recogido.»p.18 2. Los procedimientos son públicos. Para generar y analizar datos, la investigación científica utiliza métod métodos os explí explícit citos, os, codif codific icado adoss y públic públicos os que que pueda puedan n ser evalua evaluados dos.. Cualq Cualquie uiera ra que que hace hace investigación usa métodos para observar, plantearse preguntas, extraer información sobre el mundo, inferir causas y consecuencias. Los métodos se pueden enseñar y compartir, hay que comparar los resultados propios con los resultados obtenidos por otros investigadores. «Si el método y la lógica de las observaciones e inferencias de un investigador no se hacen explícitos, la comunidad académica no tiene forma de juzgar la validez de lo que se ha hecho. No podrá evaluar los principios de selección utilizados para registrar las observaciones, ni cómo se han proces procesado ado éstas, éstas, ni la lógica lógica de las concl conclusi usione ones. s. No podre podremo moss aprend aprender er de sus sus métod métodos, os, ni reproducir sus resultados. Esa investigación no será un hecho público.»p.19 3. Las conclusiones son inciertas. La incertidumbre es un aspecto crucial de la investigación investigación científica. El investigador debe considerarla y tener en claro la certeza o incertidumbre de los resultados de su trabajo. 4. El contenido es el método. El principal contenido de la ciencia son sus métodos y reglas, no su objeto de estudio. Podemos utilizar sus métodos para estudiar prácticamente todo. «La unidad de todas las ciencias se basa únicamente en su método, no en su materia.»p.19 Adem Además ás,, cuan cuando do la cien cienci ciaa es buen buena, a, es una una empr empres esaa soci social al.. Se pued puedee desc descri ribi birr un fenó fenóme meno no,, conceptu conceptualiz alizarlo arlo,, evaluar evaluar una teoría… teoría… pero hay que contempl contemplar ar e interpre interpretar tar las preocup preocupacio aciones nes de la comunidad académica y utilizar medios públicos para hacer inferencias. La complejidad puede hacer inciertas nuest nuestra rass infer inferen encia ciass pero pero no tiene tiene por qué hacer hacerlas las meno menoss cient científi íficas cas.. Una hipót hipótesi esiss no se consid considera era



explicación razonablemente cierta hasta que no se evalúa empíricamente y se somete a pruebas estrictas. «El científico social escéptico pregunta por la precisión de los datos…»p.43 En el trabajo científico podemos dedicarnos a: à Mejorar teorías (clarificar conceptos, especificar variables, plantear consecuencias observables…) à Mejorar nuestros datos (plantear mayor número de consecuencias observables) à Mejorar la forma de utilizarlos (extraer más consecuencias de los datos) «Si recogemos datos sobre la mayor cantidad posible de consecuencias observables de nuestra teoría, el estudio mejorará.»p.23

Diseño de la investigación. No se trata de un programa que haya que seguirse mecánicamente al pie de la letra para recoger y evaluar datos. «…para que sus conclusiones sean válidas y aceptables para los expertos del área, todas estas revisiones y nuevas consideraciones han de producirse siguiendo procedimientos explícitos que respeten las normas de la inferencia. Un proceso de investigación dinámico tiene lugar dentro de una normativa estable.»p.23 Si se siguen las normas para hacer inferencias, el estudio continuará siendo científico y producirá conocimiento fiable sobre el mundo. Sin embargo, a pesar del diseño, los datos disciplinan el pensamiento a su manera. 1.- Mejorar las preguntas de investigación No hay reglas precisas para saber cómo elegir un proyecto de investigación, dónde realizarlo o si es necesario hacer trabajo de campo. Desde la perspectiva de las CS, las razones personales no son ni necesarias ni suficientes para justificar la elección del tema (no tienen por qué aparecer en el reporte). «…a nadie le importa nuestra opinión: a la comunidad científica sólo le interesa lo que podemos demostrar.»p.25 Hay perplejidades intelectuales que no se han planteado todavía, ya sea en las teorías o en los métodos de que se dispone. Aunque existe mucha literatura, no siempre sirve para comprender problemas sociales porque no describe de forma sistemática o no hace inferencias causales o descriptivas válidas. Dos condiciones que debe cumplir la pregunta de investigación: à debe ser "importante" para el mundo real à debe hacer una aportación concreta a lo escrito en esa área académica (aunque sea haciendo inferencias causales válidas) «En ocasiones, la situación del conocimiento en un determinado campo hace que se precisen muchos datos y descripciones antes de afrontar el reto de dar una explicación. A veces, la aportación de un proyecto sólo es la inferencia descriptiva, mientras que en otras el objetivo ni siquiera es hacer tal inferencia, sino únicamente observar de cerca ciertos acontecimientos o hacer un resumen de hechos históricos.»p.26 Todas las hipótesis han de ser contrastadas empíricamente antes de que hagan una aportación al conocimiento. Tales aportaciones pueden consistir en: Realizar un estudio sistemático de una hipótesis considerada importante en el campo pero no trabajada aún



Presentar más pruebas a favor de un bando en una polémica Evaluar premisas no cuestionadas en la bibliografía Asumir un asunto que se considera importante al que no se le ha prestado atención Transfiriendo teorías o pruebas de un campo disciplinar a otro El problema social importante o el asunto teórico elegido debe traducirse en un proyecto que permita extraer inferencias descriptivas y causales válidas y ser un aporte a los escritos académicos. 2.- Mejorar la teoría. Es una especulación razonada y precisa, que conlleva hipótesis y que debe ser pertinente a la pregunta de investigación. Hay maneras de evaluar y aumentar la utilidad de una teoría: Elegir teorías que puedan estar equivocadas –falseables- (preguntarse ¿qué datos demostrarían tal equivocación?) Elegir aquellas de la que puedan derivarse muchas consecuencias observables Que la teoría sea lo más concreta posible (se puede demostrar más fácilmente se equivocación) La teoría debe ser tan complicada como lo indiquen los datos (p.31). Cuando no sea coherente con los datos disponibles, hay que hacerle los ajustes necesarios, pero hacerlo con disciplina. Regla: hacer menos restrictiva la teoría de manera que contemple una gama más amplia de fenómenos y se vea expuesta a más oportunidades de falsación. 3.- Mejorar la calidad de los datos. Para toda recogida de datos se necesita cierto grado de teoría… para formular cualquier teoría se precisan algunos datos. Sugerencias para mejorar la calidad de los datos: Registrar y detallar el proceso con el que se generaron los datos. Sólo si se conoce, es posible hacer inferencias válidas. «En un estudio de caso comparado de tipo cualitativo es crucial enunciar las normas precisas que hemos utilizado para elegir el reducido número de casos que se van a analizar.»p.34 Recoger datos de la mayor cantidad posible de consecuencias observables de una teoría: recoger más observaciones de la misma variable dependiente; registrar más variables dependientes, desagregar los datos en periodos más cortos o áreas más pequeñas… Maximizar la validez de nuestras mediciones (calibrar lo que estamos calibrando) Asegurarse de que los métodos e recogida de datos son fiables (aplicar el mismo procedimiento de la misma manera siempre producirá la misma medida) Los datos y el análisis deben ser reproducibles en la medida de lo posible «Partiendo del informe de nuestra investigación, otro investigador debería poder copiar los datos y rastrear la lógica de nuestras conclusiones. La capacidad de reproducción es importante aunque nadie repita nuestro estudio.»p.36 Hay que registrar los métodos, las normas y los procedimientos exactos que se han utilizado para la recogida de información como para la extracción de inferencias. 4.- Utilizar mejor los datos existentes. Ahí es donde ha sido mayor la aportación de la estadística inferencial. Recomendaciones: Los datos no deben estar sesgados. Hay que maximizar la información que se ha tenido en cuenta para hacer las inferencias. Si está



desagregada (por distritos, poblaciones, rangos, etc.) es más útil En síntesis: «A toda teoría hay que preguntarle cuáles son sus consecuencias observables y en cualquier investigación empírica hay que saber si las observaciones son relevantes para las consecuencias de la teoría y, si es así, qué nos permiten inferir sobre la corrección de la misma.»p.39 Los "hechos" deben estar formulados a partir de las consecuencias observables de una teoría explícita. Sugerencia: constantemente estar haciendo listas de posibles consecuencias observables a partir de las hipótesis, los datos que se han recogido, otro tipo de datos, etc. Los cuatro aspectos anteriores contribuyen a maximizar el control. «…si lo que queremos es que nuestra inferencia plantee una hipótesis con bastante validez, quizá sea mejor que nuestra teoría tenga consecuencias en muchos niveles de análisis diferentes. […]. Tenemos que recabar información sobre tantas consecuencias observables de nuestra teoría como sea posible.»p.41 En las Cs.Soc., cada conclusión derivada de una inferencia, es una oportunidad para investigar aún más para profundizar en esa inferencia, ponerla a prueba.

La inferencia descriptiva. Describir y explicar… están interconectadas… dependen de las reglas de la inferencia; es decir, a partir de hechos observados inferir (derivar/concluir/extraer/entresacar ) sobre hechos no observados… supone distinguir entre lo sistemático y lo no sistemático de hechos observados. En Cs. Soc., al ir de los hechos particulares a los generales lo que se pretende en ampliar el conocimiento en ambas perspectivas. En ocasiones se presenta a la "interpretación" como alternativa a la inferencia científica (explicar las razones de las acciones intencionadas relacionándolas con todos los conceptos y prácticas en las que están inmersas); y algunos consideran que es un paradigma de investigación completamente diferente. Para los autores, la ciencia y la interpretación no son opuestas sino que. «La aportación primordial de la ciencia es un conjunto de procedimientos con los que se pueden dar respuestas a preguntas descriptivas y causales elaboradas apropiadamente.»p.49 (cursivas del original) A partir de la observación participante, es necesario hacer inferencias científicas. «Cualquier definición de ciencia que no deje lugar a las ideas relativas a la elaboración de hipótesis será tan frívola como una interpretación a la que no le preocupe descubrir la verdad.»p.49 Pero la interpretación es importante ya que proporciona nuevas formas de mirar el mundo, nuevos conceptos que tomar en cuenta, nuevas hipótesis para ser evaluadas, estrategias para describir un acontecimiento o plantearse preguntas diferentes. Etnógrafos o no, el problema es identificar las observaciones que resulten relevantes en el marco de un proyecto de investigación. Cada aspecto singular de la realidad es infinitamente complejo y tiene múltiples relaciones. Ningún investigador puede eludir la necesidad de simplificar, ni puede abarcar la totalidad. La singularidad forma parte de la condición humana. ¿En qué hechos singulares podemos encontrar los elementos de la realidad que queremos comprender? «La simplificación sistemática es un paso crucial hacia el conocimiento útil.»p.54 Hay que simplificar las descripciones, aunque deban ser precisas. No se puede explicar lo que previamente no ha sido descrito. Los estudios de caso son esenciales para la descripción. Más vale una buena descripción que



Recoger la misma información –de las mismas variables- en unidades seleccionadas cuidadosamente, a partir de las directrices teóricas seleccionadas.

La inferencia: el fin científico de la recogida de datos. «La inferencia es un proceso en el que se utilizan hechos que conocemos para aprender sobre los que desconocemos. Los hechos conocidos se someten a las preguntas, teorías e hipótesis de nuestras investigación y conforman nuestros datos y observaciones de tipo cuantitativo o cualitativo.»p.57 «…la mejor manera científica de organizar los hechos es hacer que sean consecuencias observables de alguna teoría o hipótesis.»p.57 La simplificación científica resulta provechosa: una teoría o hipótesis, unos hechos como consecuencia de ellas, una organización en función de esas teorías e hipótesis… No hay por qué poseer una teoría completa para recoger los datos, no hay por qué mantener inalterable una teoría a lo largo del proceso. Teoría y datos interactúan en el proceso. Se pueden reorganizar los datos como consecuencias observables de una nueva teoría y «Siempre se debe intentar seguir recogiendo datos, incluso después de la reorganización…»p.58 Los estudios cualitativos pueden arrojar una gran cantidad de consecuencias observables a las teorías que estamos evaluando. «…organizar los datos mediante una lista de las observaciones específicas de una teoría ayuda a poner de manifiesto el fin científico esencial de gran parte de la investigación cualitativa.»p.58 Convertir los fenómenos en "clases", que contienen "unidades" –o "casos"-, que tienen a su vez "atributos", "variables" y "parámetros". Las… "tipologías", "estructuras", "clasificaciones" ayudan en la recogida de datos aunque no deben entenderse directamente como hipótesis. (OJO: la simplificación científica resulta provechosa) «…si las observaciones no son consecuencia de nuestra teoría, resultan irrelevantes. Si son irrelevantes o no observables, hay que prescindir de ellas…»p.59

Modelos formales de investigación cualitativa. (Los autores plantean un modelo algebraico y no tan formal como los estadísticos) Los modelos se hacen por medio de variables, unidades y observaciones (Galtung ya lo señalaba en sus métodos de investigación). Regla general: dejar en claro cómo se han creado los datos, de qué manera se ha accedido a ellos. ¡ Toda información que se recoja debe concretar las consecuencias observables de la teoría! Antes de recogerlos hay que decidir cómo se van a utilizar. Recogidos los datos hay que resumirlos. Dejar los datos cruciales, lo esencial, centrarse en lo que se quiere describir o explicar. Pero la investigación no puede quedarse aquí, hay que… Pasar a las inferencias descriptivas. Identificar aquellas diferencias sistemáticas de las diferencias no sistemáticas (o variables aleatorias). Al iniciar el análisis todas las observaciones son consideradas "no sistemáticas"; nuestro trabajo consiste en demostrar la sistematicidad que exista en los datos. Suele ser difícil distinguir entre ambos tipos de diferencias pero no podemos dejar de considerar que «…uno de los objetivos fundamentales de la inferencia es distinguir entre el componente sistemático y el no sistemático dentro de los fenómenos que estudiamos.»p.67 (cursivas del original)



Dos puntos de vista como se entiende la variación aleatoria: * Probabilística (la variación no sistemática persiste a pesar de lo que haga el investigador para controlarla) * Determinista (utilizando las variables explicativas apropiadas, el mundo es completamente predecible) «Si no nos esforzamos por determinar las características sistemáticas de un asunto […] nada aprenderemos de los aspectos de nuestro objeto de estudio que pueden mantenerse o ser relevantes para estudios o acontecimientos futuros.»p.74 (cursivas del original)

Criterios para juzgar las inferencias descriptivas. 1.- Formular inferencias no sesgadas: que se obtengan los mismos valores en diversas aplicaciones… el sesgo puede venir no sólo de los datos sino también de la teoría que se utiliza 2.- Eficiencia y coherencia.

La inferencia científica en los estudios cualitativos

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