Lógica de la Investigación Social

13/03/2013 Ciencia y paradigmas de investigación

1. Ciencia -> El conocimiento obtenido a través del método científico es sistemático (es conocimiento que se obtiene mediante el seguimiento de establecidos, se debe seguir un orden).

El conocimiento obtenido de ello se considera ciencia por el hecho de que hay una comunidad científica que acepta o rechaza dichas cosas, por ejemplo, reportajes de televisión no se consideran ciencia ya que no siguen aquel método y por lo tanto no es aceptado por esta comunidad. Esta comunidad genera los criterios de aceptación.

-> Genera conocimiento.-> Que es metódicamente obtenido.

2. Método científico: Características principales de la ciencia en general

a) Evidencias verificables: Intenta tener datos empíricos y lo más objetivos posibles.b) Exactitud: Utilizan técnicas estadísticas, encuestas o instrumentos de medición

específicos.c) Precisiónd) Sistemático: Que sigan un orden lógico o un método.e) Registro: Los datos obtenidos deben ser ordenados, transcritos o traspasados a

una base de datos, nunca se basan solamente en la memoria.f) Objetividad: Dese ser información transmitida sin mediación de valores.g) Realizada por observadores adiestrados: Se debe aplicar una manera específica de

ver las cosas.h) Investigación realizada en condiciones controladas

El método científico, intenta tener ciertas evidencias verificables, datos ‘empíricos’ para medir con exactitud los fenómenos precisos, sistemáticos, precisos a fin de tener un registro de todo ello basado en la objetividad (trata de ser objetivo); todo ello es realizado por observadores adiestrados (entrenado en ese aspecto) y además se busca aplicar el método científico en condiciones controladas.

No todas estas características se pueden aplicar a las ciencias sociales, y si se aplican se deben tomar ciertos resguardos.

Problemas de aplicabilidad:

1. ¿Es posible separar sujeto-objeto cuando se estudia a la sociedad? ¿Es posible realizar una investigación libre de valores y prejuicios?

2. ¿Qué implica la reflexividad de las acciones sociales?3. ¿Es posible aislar las explicaciones?

Entorno controlado ¿Se puede separar del entorno? ¿Se pueden aislar variables, causas, etc.?

Conocimiento científico en ciencias sociales

-Estructurado socialmente -> Los fenómenos en sí no tienen una esencia propia, sino que son fenómenos que dependen de otros fenómenos. Interdependientes entre sí.

-La estructuración social del conocimiento es intraparadigmática (lógica interna) -> el conocimiento se genera de acuerdo al lugar en donde se está, según su momento histórico. El resultado varía de acuerdo a lo que yo quiera demostrar.

Paradigmas -> Thomas Kuhn (1922-1996) (Estructura de las revoluciones científicas)

Plantea el desarrollo histórico de las ciencias (rechaza noción de acumulación progresiva y lineal).

Paradigma 1 -> Consenso de la ciencia para investigar dentro de la ciencia normal. -> Anomalía. Crisis -> Revoluciones científicas.Paradigma 2 -> Nuevo paradigma, no mejor, sino más útil para la ciencia normal.

En cualquier etapa van a haber anomalías en los paradigmas, sin embargo es importante que no sean suficientes como para quebrar el paradigma imperante.

Paradigma -> Perspectiva teórica

1) Noción común y conocida por los científicos de una disciplina.2) Basada en logros que preceden a la disciplina.3) Dirigen la investigación -> Sirve para identificar temas importantes a investigar,

para formular hipótesis e identificar las técnicas más adecuadas para ello.

¿Las ciencias sociales están en etapa pre-científica o se trata de muchos paradigmas coexistentes? ¿Se puede identificar la existencia de una ciencia normal en las ciencias sociales?

20/03/13 Paradigmas en las ciencias sociales

Guba y Lincoln distinguen la existencia de 4 tipos de paradigmas, los que se pueden definir o distinguir según estos 3 aspectos.

Cuestión ontológica: Naturaleza que tiene lo real, si existe o no la realidad. Tiene que ver con que si lo que estudiamos son cosas en sí mismas o sólo son representaciones según el punto de vista.

Cuestión epistemológica: Cuál es la relación entre el investigador y aquello que se quiere conocer (dentro o fuera, ¿se puede ser objetivo?). De qué naturaleza es la relación entre el investigador y aquello que se desea conocer.

Cuestión metodológica: Manera en que se construye el conocimiento.

Los 4 paradigmas son:

Positivismo: Es donde se estudia las ciencias sociales de igual forma que en las ciencia normal (siglo XIX). Es algo objetivo y externo. Estudio de la realidad utilizando los mismos marcos conceptuales, las técnicas de observación y medición, los instrumentos de análisis matemático, los procedimientos, etc. que la ciencia normal. Se piensa que lo estudiado es objetivo y externo al investigador. Puede generar percepciones en forma de leyes.

De su postura ontológica se dice que es un “realismo ingenuo”, pues el conocimiento sobre la realidad se basa ejecuta gracias a las leyes; además se supone que no existe la posibilidad de cambio en la realidad, se cree que no se tiene influencia sobre ella, el investigador sólo se puede limitar a conocer la verdad. En lo epistemológico se basa en el dualismo; es decir se supone que el investigador en base a una actitud neutral logra separarse del objeto de estudio. En lo metodológico se dice que la mejor metodología es la experimental. Su metodología se caracteriza por ser experimental; debe verificar sus hipótesis y se basa en metodologías cuantitativas, por ser más “certeras”.

Postpositivismo: Es una nueva forma de ver el positivismo luego de las críticas que éste recibe. El post positivismo no se opone al positivismo, si no, que intenta dar respuestas a las debilidades que éste tenía. Ej. ¿Se puede determinar una realidad absoluta? ¿Se observa la realidad como tal?

El post positivismo en el ámbito ontológico cree en la existencia de una realidad (realismo crítico), pero comprende que esta no puede ser observada tan fácilmente porque estamos inmersos en la misma realidad; y porque los instrumentos para observarla son imperfectos. Epistemológicamente nos encontramos con un DUALISMO MODIFICADO; se pasa a entender que la objetividad entre observador/objeto observado es imposible (o al menos nunca será total), pero a pesar de ello existe un anhelo porque sea “lo más objetivo posible”. Además se pasa a comprender que la verdad/realidad es una probabilidad (acá toma valor la falseabilidad).

Teoría crítica: La naturaleza de la investigación está involucrada con valores. Esta teoría cree que la realidad efectivamente existe, pero esta creencia en una “realidad” debe ser

comprendida como una realidad que cambia con el tiempo; la realidad es moldeable según los resultados de las luchas de poder, en este contexto, el investigador no sólo desea conocer la realidad, sino que también desea o tiene interés en cambiarla.

En lo ontológico, el realismo histórico habla que “lo real” surge de las luchas de poder. Los valores tienen que jugar un rol en la investigación, en post de mejorar, el investigador se sitúa, de una forma u otra, desde el punto de vista de la clase dominada. El investigador busca transformar al ignorante. En términos epistemológicos, la teoría crítica cree que los valores están inmiscuidos sí o sí en la investigación científica, tal hecho no es “negativo”, si no, que es necesario. En estos casos el investigador suele poner en la palestra los valores y posición de la clase dominada.

Interpretativo: Constructivismo -> Se basa en un relativismo ontológico, se cree que los fenómenos sociales no son homogéneos y tienen muchas perspectivas desde las que pueden ser observadas. El conocimiento sobre la realidad es por ende construido. Las acciones no deben poner énfasis en el “por qué”, si no en el “para qué”. Se cree en un subjetivismo; los hallazgos deben ser comprendidos como creaciones relativas. Estudia el motivo de la acción o el sentido, el porqué de sus acciones.

-> Si todo es relativo, ¿cómo podemos asegurar la calidad de una investigación?-> Se evalúa según su procedimiento, este debe ser metódico, consistente y que no se contraponga a otros argumentos (calidad del argumento).-> En términos metodológicos se recurre mucho a la comprensión, la hermenéutica, la interpretación y a la doble hermenéutica (comprensión de comprensiones).

27/03/13 Lógicas o estrategias de investigación

Lógicas de investigación: Son lógicas mediante las cuales se intenta contestar las preguntas de investigación. Cada lógica corresponderá de mejor manera a una pregunta de investigación específica.

Existen 4 tipos de lógicas (Blaikie): Inductiva – Deductiva – Retroductiva – Abductiva

1. Lógica Inductiva: Operación en la que extra pone una normalidad o particularidad de x cantidad de casos a una generalidad de casos (muchos cisnes blancos -> todos los cisnes son blancos), va de lo particular a lo general. La realidad (que se supone es empírica) se observa escépticamente. Supone la existencia de una realidad social, busca establecer generalizaciones y tiene confianza en estas generalizaciones. Datos -> Generalizaciones -> Teoría Este método resulta útil para la investigación de fenómenos nuevos, para empezar desde “cero”. Responde a: ¿Qué es? ¿Cuál es la relación? De las variables que se estudian.

2. Lógica Deductiva (falsacionismo): Razonamiento que va desde lo general a lo específico. Parte de una teoría, desprende los datos y luego lo aplica a los casos

particulares. Se da por entendido la existencia de una realidad observable. Busca testear hipótesis para eliminar las falsas y corroborar las sobrevivientes (lógica de falsación).

Responde a: ¿Cuándo las afirmaciones son comprobadas empíricamente? ¿Cuándo algo se demuestra cómo verdadero? ¿Cuándo los hechos son “comprobados sistemáticamente” como para generar conocimiento científico? Responde a las dudas del inductismo y del positivismo. La respuesta que de la lógica deductiva, es que yo puedo probar las hipótesis, pero en la práctica no puedo comprobar nada. En general esta lógica entrega información respecto de las consecuencias observables de la hipótesis.

Da por entendido la existencia de una realidad observable. Esta lógica busca testear hipótesis para eliminar las falsas y comprobar las sobrevivientes: lógica de falsación. Nos da alguna idea sobre que mirar y observar. Teoría -> Datos -> Chequeo.

Principios del racionalismo critico de Popper--> Falsación o refutación – Renunciar a la certeza (el conocimiento avanza al rechazar teorías)-Principio de competencia (selección natural, las teorías compiten)

3. Lógica Retroductiva: Explica fenómenos sociales a través de estructuras subyacentes. Esta es una lógica principalmente utilizada en ciencias sociales. Todos los fenómenos sociales los puedo explicar por estructuras, y así estudio de forma estructurada el fenómeno. Ej. Estructura de clase en Marx. Veo que existe cierta regularidad, luego construyo un modelo de ello y luego corroboro que existe (sin embargo los mecanismos de observación que observo son insuficientes).

Etapas: intentar descubrir estructuras y mecanismo apropiados. Como estructuras y mecanismos no son observables, se debe construir un modelo de ellas.

Modelo--> representa las estructuras y mecanismos (el fenómeno ha sido causalmente explicado). El modelo se prueba como descripción hipotética. Si esas pruebas son exitosas, se puede creer en la existencia de esas estructuras y mecanismos. Podría ser posible obtener una mejor confirmación con mejores instrumentos. Se puede repetir el modelo. Parto generando un modelo que no es observable. Estas estructuras producen la regularidad que quiero observar bajo ciertas condiciones. La estructura que observo no puede depender de las elecciones de las personas ya que ellas no conocen las estructuras subyacentes.

4. Lógica Abductiva: Surge especialmente para las ciencias sociales, intenta investigar los motivos o significados de lo que hacen las personas, el significado que le dan a sus actos. La idea de la lógica abductiva es encontrar las motivaciones en el actuar. La realidad social depende de los significados que tengan las acciones. El conocimiento que recibe el cientista social está dado en el lenguaje de la gente.

1. Observación.2. Identificación de un comportamiento tipo.3. Construcción de un modelo de actor.4. Atribuir nociones típicas, propósitos, metas, motivos.5. El modelo se relaciona con otros modelos.6. Se constituye un modelo del mundo social a partir de la vida diaria.7.

El acceso a la realidad social es el conocimiento que la gente le da a sus propias acciones y las acciones de otros. Los conocimientos son proporcionados al cientista social en el lenguaje de los participantes. Mucha de la actividad de la vida social es rutina --> la gente no cuestiona sus acciones. Cuando la vida social es interrumpida o deja de ser predecible, buscan o construyen significados e interpretaciones. Animar esta reflexión. Juntar los fragmentos de los significados. El propósito es describir y comprender la vida social en términos de motivos y explicaciones de los actores sociales.

Observación identificación de un comportamiento típico Construcción de un modelo de actor atribuir nociones típicas, propósitos, metas, motivos El modelo se relaciona con otros modelos Se constituye un modelo del mundo social a partir de la vida diaria Verificación. –Tipo ideal (Weber)-.

Pregunta: ¿Para qué?

Proceso de conocimiento científico:

Investigación Cuantitativa Investigación Cualitativa-Acento en el testeo de teorías-Utiliza método científico-Estudia la realidad de manera objetiva-Tradición explicativa

-Genera teoría-Interpreta a los individuos del mundo social-La realidad está en constante cambio-Tradición comprensiva

Tipos de investigación:

Dimensión temporal

-Transversal: Investigación realizada en un periodo determinado de tiempo.-Longitudinal: Investigación que se aplica en varios periodos de tiempo.

Tendencia: Distintos períodosCohorte: Examinar cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos, que comparten algún tipo de experiencia en común.Panel: Estudio aplicado en distintos periodos de tiempo para ver cambios en un grupo fijo de individuos.

03/04/13 Tipos de investigación

-> Clases de fuentes empleadas: De dónde proviene la información o la base de datos con la que se hace la investigación, de dónde viene la información empírica.

Fuente Primaria: Diseño propio del método de recolección de datos o diseño de la base de datos, se genera el instrumento.

Fuente Secundaria: Otra persona distinta del investigador diseña y recolecta los datos, puede ser cualitativa.

Fuente Terciaria: También llamadas meta investigaciones. Investigación de investigaciones, usa datos que provienen de otras investigaciones y se pueden interpretar.

Fuente Mixta: Conjunción en la recolección de base de datos primarios y secundarios.

Amplitud del campo de estudio

Microsocial: Investigaciones realizadas en contextos reducidos. Ej. Familia, universidades, grupos, comunidades, etc.

Macrosocial: Investigaciones realizadas en contextos grandes o macro. Ej. Sociedades, países, etc.

Problemas y objetivos de investigación -> Formulación de conceptos

1. Problema de investigación -> ¿Cómo se originan los problemas de investigación? Se originan en base a 3 fuentes:

1. Interés 2. Vida cotidiana 3. Teoría

Cualquiera de estos 3 puntos nos da una idea de investigación. Sobre esta idea plantearemos un problema relacionado con la idea, y se revisan los antecedentes, después se plantea el método y los objetivos de la investigación.

¿Qué es un problema de investigación? (No es lo mismo que tema)

-Pregunta que guía, interrogante orientadora.-Problema v/s tema -> Importancia de la pregunta.-Es más difícil de formular que de resolver, suele ser más difícil.-Problema científico social v/s Problema social. Requiere especificar y plantear un problema que lleve a cabo una investigación que sirva para la realidad.-No se debe confundir plantear el problema con lo que debe ser.

*Un problema de investigación se va a basar en una pregunta respecto del tema*

¿Cómo seleccionar un problema de investigación?

-Afirmaciones no demostradas, incongruencias, contradicciones. Crear investigaciones para contrastarlas.

-Se deben tomar datos de distintas fuentes, conversar con expertos, revisar interpretaciones teóricas o investigaciones. Revisar interpretaciones teóricas e investigaciones empíricas en torno al tema (o en campos afines).

Preguntas de investigación

-Interrogación: Cómo, de qué manera, cuáles, etc. Cuáles son….-Objeto de investigación (qué se investiga) las representaciones políticas…-Campo (sujetos de estudio) que tienen los jóvenes universitarios chilenos.

Qué/Cuál -> Qué tipo de…, qué características…, cuál es su comportamiento, cuál es su efecto…, etc.

Por qué -> Por qué la gente piensa…, por qué esta actividad… Cómo -> Cómo se podría cambiar…, cómo podrían dejar…

Brainstorming (lluvia de ideas): Agrupar – especificar - separar qué, por qué – cómo – exponer - cuestionar los supuestos – examinar el alcance de las preguntas – anticipar características de los resultados.

Objetivos: Se relacionan con las preguntas de investigación

-Lo que pretende lograr.-Finalidad de un estudio.-Guían el proceso de investigación.-Pueden ser modificados a conveniencia, se pueden eliminar e incorporar nuevos.

Investigación Básica

-Objetivos exploratorios: Explora el ámbito que se está investigando, normalmente con temas poco conocidos o con poca investigación previa.

-Objetivo descriptivo: responder a las preguntas del “qué”, corresponde a la mayoría de los informes con carácter estatal.

-Objetivo correlativo o explicativo: Propio de la investigación cuantitativa; establecer la relación entre dos variables o conceptos relevantes.

Correlativo: Asociación de dos variables.

Explicativo: Propio de las investigaciones cuantitativas. *En algún momento, una variable es la causa de otra*.

Explicaciones -> Establecer si es posible la causalidad. Por qué la gente hace lo que hace.

Comprensivo -> Investigación cualitativa.

Predictiva -> Es poco útil para la sociología y “poco moral”, se necesita una línea con la tendencia del comportamiento (el comportamiento social es poco predecible).

Investigación aplicada

-> Cambiar (intervenir):-> Evaluar (impacto): efectos o consecuencias de ciertos hechos.

Tipos de objetivos Cuantitativo CualitativoExploratorio ExploratorioDescriptivo DescriptivoCorrelacional ComprensivoExplicativo Predictivo

Mayor Complejidad Metodológica (a medida que bajo tengo mayor complejidad, necesito mayor cantidad de herramientas, etc.).

Objetivos Preguntas-Explorar-Describir-Explicar-Comprender-Predecir-Cambio-Evaluación

-Qué podrá estar pasando-Qué pasa-Por qué pasa-Por qué pasa-Qué pasará probablemente-Cómo podría cambiar lo que va a pasar-Qué pasó, por qué pasó

Formulación de conceptos

Concepto: idea que se expresa en palabras o símbolos.

Fuentes de conceptos

1. Inducción y deducción -> seleccionar conceptos y definirlos antes.

a) Perspectiva teórica dominanteb) Programa de investigaciónc) Conceptos teóricos renovadosd) Concepto cotidianos precisos

2. Abducción -> conceptos provienen de los actores sociales.

---> La pregunta es si el concepto surge antes o después de la investigación <---

Dos fuentes de donde provienen los conceptos

Ciencia Vida cotidiana-Acumulación teórica“El rito de paso”

-Shock cultural“Mechoneo”

Cuatro tradiciones

1. Ontológica -> Proviene de los teóricos más duros, los conceptos vienen desde formulaciones teóricas basadas en teorías, que no tienen que ver con lo que ocurre en la empiria.

2. Operacionalizante -> Especificar y medir conceptos para producir variables (ej. niveles de homofobia), nace porque algunos conceptos teóricos se encuentran muy alejados de la realidad.

3. Sensibilizadora -> Necesitan ser más sensibles que definitivos. En lugar de partir del concepto, parte preguntando que es inteligencia y a partir de ello hace el estudio. Retrasa la operacionalización. A pesar de que consulte a la gente, la decisión del concepto la toma el investigador.

4. Hermenéutica -> A partir de las palabras que la gente usa, generan su trabajo, la decisión no es tanto del investigador y la teoría, sino que pasa por lo que la gente dice, interpreto lo que dicen y ocupo dichas interpretaciones para trabajar con ello.

17/04/13 Unidades de análisis y observación

Unidad de análisis: Se refieren a las hipótesis, unidad de interés de investigación, se deben sacar conclusiones sobre ellas, sobre qué se hace la investigación.

Tipos de unidad de análisis: Individuos, grupos, organizaciones, productos sociales (objetos producidos de la sociedad).

Ej. Estudiantes -> edad, género, nivel socioeconómico, promedio notas, etc.

Escuelas -> dependencia administrativa, promedio Simce, cantidad de alumnos, tipo (mixto, niñas o varones), religiosidad, etc.

Unidad de observación: A quién se muestra o se mide, unidad de muestreo, puede coincidir con la unidad de análisis o no.

Propiedades de las unidades -> Atribución de propiedades de unidades de observación a unidades de análisis.

Las propiedades se distribuyen a (unidades de análisis)

Miembros Colectivos

Información proviene de (unidades de

observación)

Miembros (personas) Absolutas AgregativasColectivos (grupos) Contextuales GlobalesRelaciones entre miembros Relacionales EstructuralesComparación miembro-colectivo Comparativas

Contribución de:

-Variables contextuales: Datos de grupos que se atribuye a las personas-Variables globales: Datos de grupos que se atribuyen a grupos.-Variables relacionales: Datos que provienen de las relaciones de las personas que se relacionan con las personas (relación individual de personas), familia, matrimonio, etc.-Variables estructurales: Datos que provienen de las relaciones de las personas del grupo que se aplican en general (grupo curso, grupo país, etc.).-Variables corporativas: Comparar al individuo con el colectivo o comparando un colectivo con otro colectivo.

Falacias

Falacia ecológica: Atribuir características de un grupo a las personas que componen ese grupo, suposiciones infundadas sobre pautas. Ej. Durkheim, mortalidad por accidentes e ingresos.

Falacia individualista o atomista: Atribuir a las colectividades las características de las personas. Ej. Durkheim, menor mortalidad por ataque cardiaco e ingreso.

Variable -> Investigación cuantitativa

-Fenómeno medible y que varía de un evento o individuo a otro (≠ constante).

-Cualidad o característica de un individuo o evento que contiene al menos dos atributos que son asignados en la medición.

MEDIR una variable -> Asignan valores, atributos o distintas características que componen los objetos de estudio.

Tipos de variables

Cualitativa (o categórica) Atributos son categorías sin distinción numérica

Nominal

Ordinal

Cuantitativa (o escalar) Atributos son valores con significación numérica

Discreta (No existen valores intermedios, o no tienen "sentido")

Continua (Existen infinitos valores intermedios, decimales)

IntervaloRazón

24/04/13 Metodología de la investigación social

Operacionalización -> Transforma los conceptos abstractos en cosas medibles.

“Especificar y medir conceptos para producir variables para un proyecto de investigación particular”.

Tradiciones conceptuales -> formación de conceptos

1. Ontología2. Operacional

Operacional: Especificar o medir conceptos para producir variables para un proyecto de investigación particular.

Dos lenguajes de la ciencia:

a) Conceptualización: Crear y definir conceptos, especificar qué queremos decir con determinado concepto, clarificar.

-Concepción: Imagen mental que surge de la percepción intuitiva de una regularidad-Concepto: Símbolo que categoriza un fenómeno.-Definición: Selección de los posibles significados. Restringe las posibilidades de interpretación.

*Necesidad de especificar estos conceptos y reducirlos a indicadores empíricos.*Importancia de la selectividad.

b) Operacionalización: Avanzar desde la idea abstracta hasta su medición empírica por medio de la construcción de indicadores. Conceptos difíciles de medir. El científico no se encuentra con una realidad ‘en sí’. Necesidad de especificar estos conceptos y reducirlos a indicadores empíricos. La mayor parte de los conceptos no tienen significados últimos. Importancia de la selectividad. Avanzar sistemáticamente desde la idea abstracta de un fenómeno hasta su medición empírica concreta, por medio de la construcción de indicadores

1. Definir variables constructivas2. Especificar dimensiones que componen las variables3. Determinar indicadores de las variables y sus valores o atributos4. Construir índices o escalas

Vincula la conceptualización con la medición, por medio de la construcción de indicadores.

Atributos -> Valores posibles que toma el indicador en la encuesta. Deben cubrir todas las alternativas posibles.

Dimensiones y subdimensiones

-Especificar conceptos. Áreas o aspectos relevantes. Grupos de indicadores. Exhaustivas y mutuamente excluyentes. Unidimensional o multidimensional. (ej. Discriminación: étnica o racial, de género, etaria, física, etc.)

Indicadores: Producto final. Indican presencia o ausencia de dimensión. Selección de indicadores. Se relacionan de forma “probable” con la dimensión que miden. Deben ser excluyentes.

Los indicadores deben ser exhaustivos, mutuamente excluyentes, confiables, válidos, un indicador no puede pertenecer a dos dimensiones.

Índices y escalas: Reduce varios indicadores en uno solo.

Construcción de índices -> Reducción de ‘espacio de propiedades’. Puede ser:

1. Reducción numérica2. Reducción pragmática3. Reducción funcional -> tiene que ver con el hecho de que hay cosas que no tienen

sentido lógico que ocurra. Cosas que no debiesen pasar.4. Simplificación de dimensiones o indicadores

22/05/13 Clase 07 “Confiabilidad y validez”

Operacionalización

Los indicadores deben ser

1. Exhaustivos -> Deben cubrir todas las aristas posibles.2. Mutuamente excluyentes -> No deben haber 2 que signifiquen lo mismo.3. Confiables (no es lo mismo que válido).4. Válidos (no es lo mismo que confiable).

Confiabilidad: Capacidad de obtener resultados consistentes (más o menos los mismos) en mediciones sucesivas del mismo fenómeno.

-Mismo instrumento -> estabilidad-Distinto instrumento -> equivalencia

Si el fenómeno no ha cambiado, el resultado no debería cambiar, mientras más estructurado sea el instrumento, más confiable (estructurado respecto al orden), preguntas y respuestas, limitar las posibilidades de respuestas.

Seguridad respecto a que si existe lo observado (no proviene del “azar” de la medición.

Ej. “Si las muestras están bien elegidas se puede representar una gran parte de la población”.

A pesar que sea estructurado o altamente confiable, esto no significa que la información sea verdad, no garantiza exactitud.

*Confiabilidad externa -> Medición externa, o repetición del instrumento.

*Confiabilidad interna -> Consistencia de escalas, repetición de respuestas.

Replicabilidad: Test – Retest (aplicaciones repetidas) Repetir la observación, estabilidad en el tiempo.

Equivalencia

División de mitades -> correlación entre dos mitades del mismo test (coherencia interna de una escala).

Equivalencia -> Dos test. Generan el mismo valor subyacente (coherencia entre escalas).

Coherencia interna

Formas de asegurar los grados de confiabilidad

1. Estructuración del instrumento-Diseño-Aplicación-Calificaciones

2. Procedimientos de análisis-Base de datos (calidad)-Análisis de datos

La total confiabilidad no garantiza la validez de una medición.

Validez: Antes de ser fiables, los indicadores han de ser válidos, es decir, han de proporcionar una representación.

Indicadores elegidos:

1. ¿Realmente “indican” lo que se pretende que indiquen?2. ¿Miden correctamente el significado dado el concepto teórico?

Validez interna: Posibilidad de establecer causalidad entre X e Y controlando explicaciones alternativas (eliminar relaciones espurias), testear todas las explicaciones alternativas.

Validez externa: La relación entre X e Y debe existir fuera del contexto específico (de espacio y tiempo). Muestreo. La relación existiría en todas partes y en todas épocas.

4 tipos de validez de medida:

1. Validez aparente -> “Sentido común”.2. Validez de contenido -> Cobertura de significados, exhaustividad. Lógica.3. Validez de criterio -> Medida externa

*Validez predictiva*Validez simultánea

4. Validez de constructo -> Relaciones teóricas, las relaciones que yo encuentre tengan sentido teórico.

Relación entre confiabilidad y validez

¿Cómo la validez y la confiabilidad del instrumento conectan la teoría con la realidad empírica?

*Si el instrumento no es confiable, su validez es discutible.*Validez presupone confiabilidad, pero no basta la confiabilidad para garantizarla.

Factores que pueden afectar la validez y la confiabilidad de la investigación

1. Improvisación.2. Uso de instrumentos extranjeros no válidos (en contexto local).3. Instrumentos inadecuados para la población objetivo.4. Condiciones inapropiadas para la aplicación del instrumento.

05/06/2013 Muestreo

1) Conceptos básicos

a) Población objetivo: conjunto de elementos de los que quiero dar cuenta. Reunión de elementos a partir de la cual se extrae realmente la muestra.

b) Marco muestral (lista de unidades): Grupo de unidades sobre las cuales se escogerá específicamente de muestra.

c) Unidad de muestreo (unidad de observación): Unidades que componen la lista, elemento (o conjunto de ellos) seleccionado en alguna etapa de muestreo.

d) Muestra: Conjunto de unidades de muestreo seleccionadas.

1. Muestra seleccionada2. Muestra efectiva

1. Población objetivo2. Marco muestral3. Muestra seleccionada4. Muestra entrevistada

1.

a) Variablesb) Parámetros: Descripción resumida de cierta variables en la población.c) Estadísticas (muestrales): Descripciones resumidas de cierta variable de la

muestra.

Censo: En donde se incluye toda la población de la muestra.

2. Representatividad

Es que la muestra seleccionada sea capaz de captar la heterogeneidad de la población, que los valores de la muestra se acerquen a los valores de la población.

Requerimientos:

1) Muestra aleatoria2) Muestra probabilística3) Adecuado diseño muestral4) Adecuado tamaño muestral

Riesgo -> SESGO: La muestra no representa la heterogeneidad o diversidad de la población objetivo.

OJO: toda muestra requiere ser representativa.

3. Error muestral

- Derivado de la variabilidad producida por trabajar con muestras.- Grado de inadecuación existente entre estimaciones muestrales y los parámetros poblacionales.- Divergencias entre los estimadores obtenidos por la muestra (estimaciones) y los de la población (parámetros).

El error muestral depende de:

a) Tamaño de la muestrab) Diseño muestralc) Nivel de confianza requerido

4. Tamaño muestral

a) Depende del error muestralb) Depende del nivel de confianza requeridoc) Depende de la heterogeneidad de la poblaciónd) Depende de la magnitud…

5. Diseños muestrales cuantitativos

Existen 4 tipos de diseños muestrales cuantitativos y probabilístico

1) Aleatorio simple y sistemático2) Estratificado con conglomerado3) Por conglomerados4) Asdf

Un tipo…

5. 1. Muestreo aleatorio simple5. 2. Estratos conglomerados

- Estratos -> Grupos internamente homogéneos y externamente heterogéneos

- Conglomerados (Se consideran todos los estratos, se muestrea en su interior) -> Grupos internamente heterogéneos o internamente homogéneos.

Unidad de muestreo -> Conglomerado

2 tipos de muestreo estratificado

a) Con afijación no proporcional (uniforme, igual, óptima)b) Con fijación proporcional

5. 3. Muestreo por cuotas

- Se emplea usualmente en la última etapa de muestreos multietápicos. - Menor costo

5. 4. Muestreo por cuotas (?)

6. Diseños muestrales cualitativos

6. 1. Muestreo intencional

- Técnica más frecuente- Se escoge a los sujetos a partir de los cuales se pueda obtener más información de acuerdo a la pregunta de estudio.- Costos externos, variación máxima, casos típicos, etc.

6. 2. Muestreo teórico

6. 3. Muestreo por bola de nieve (o en cadena)

- Universo desconocido- Las unidades muestrales van escogiéndose a partir de las referencias de los sujetos a los que ay se ha accedido.

19/06/2013 Hipótesis, causalidad y experimentos

Hipótesis:

1) Objetivos de hipótesis

Hipótesis -> definición (jamás es una pregunta, es una respuesta).

1. Se entiende como lo que se va a probar.2. Explicaciones tentativas del fenómeno de investigación.3. Respuestas a las preguntas de investigación.4. Se deducen las teorías y de los objetos específicos.

5. Relaciones dos o más conceptos (variables).

Características

1. Situación social real: que sea medible, empírico.2. Observables y medibles, empíricamente contrastables.3. Conceptos (variables) comprensibles (claros), precisos y concretos.4. Relación clara y plausible (lógica).5. Dirección de re la relación6. Unidad de análisis.7. Son provisionales.

Calidad de la hipótesis:

1. Declaración, nunca pregunta2. Relación esperada entre dos o más variables3. …4. …5. …

Exploratorio Sin hipótesisDescriptivo Hipótesis para pronosticar (ej. expectativas

de ingreso)Correlacional Hipótesis de asociaciónExplicativo Hipótesis para verificar relaciones causales

-Diferencia de grupo-Explicativas

2) La explicación causal

Causa (variable independiente) X ---> Y efecto (variable dependiente)

Causa: variable que genera diferencias en la variable dependiente.

Efecto: consecuencias de la variable independiente.

Correlación vs. Causa

*Correlación -> el aumento o disminución de una variable se asocia al aumento o disminución de otra.

*De este NO se puede deducir que una variable…

Causa necesaria y causa suficiente

VI -> variable independienteVD -> variable dependiente

*Necesaria -> Si la VI está ausente, el efecto (VD) no puede ocurrir

VI1 + VI2 + VI3 -> VD

*Suficiente -> Si la VI está presente, el efecto (VD) siempre ocurre

VI -> VD

Criterios para la causalidad

1. Causa precede al efecto en el tiempo2. Asociación empírica entre dos variables (se necesita observar una correlación

entre las dos causas).3. La correlación observada no puede deberse a la influencia de una 3era variable.

Contrafactual

¿Qué hubiera pasado a los mismos sujetos si no hubieran recibió el tratamiento (la “causa”)?

3) Experimentos en ciencias sociales (noción típica de las ciencias naturales)

Los experimentos son “una forma de experiencia sobre hechos naturales que se produce como consecuencia de una intervención modificadora y deliberada por parte del hombre”

“El experimento se diferencia de la forma de experiencia consciente en la observación de los hechos en su forma natural”.

“El experimento se diferencia…”

Características que definen la experimentación

1. Manipulación experimental2. Control del investigador3. Aleatorización (azar)

¿Cómo lograr el control? A “tratamiento” y B “control”

1. Grupos de comparación2. Equivalencia de los grupos, salvo en la VI

-Aleatorización-Igualación

4) Tipos de diseños experimentales

Tipos de diseño

1. Experimento aleatorizado (experimentos verdaderos)

Medir las variables de los grupos, luego a un grupo se le aplica el tratamiento y al otro no, al final por lógica, debieran ser distintos.

2. Cuasi – Experimento

El investigador debe procurar establecer semejanza entre los grupos (no aleatorio) selección por igualación.

Selección de sujetos (para igualar grupos).

a) Equiparación individual (matching individual).b) …

3. Experimentos naturales

Ocurren de manera natural, no es posible “administrar” el tratamiento.

Se fuerza a que los grupos de tratamiento sean más o menos los mismos

“Administrar elementos traumáticos de una forma más o menos legal”.

4. Limitaciones

Límites de los diseños experimentales

1. Implementación del tratamiento2. Atrición3. Generalización de los hallazgos4. Tamaño de la muestra5. Entornos artificiales, grupos pequeños, pocas variables6. Potenciales efectos dañinos

Ventajas de la experimentación

1. Relaciones causales

2. Facultad para repetir la investigación

Problemas éticos

1) Participación voluntaria, consentimiento2) No perjudicar a los participantes3) Factibilidad4) Anonimato y confidencialidad