metodología de la investigación social (cheix-fernández)

Metodología de la investigación social

Cheix:1 Haremos un proyecto con formato Fondecyt.

Problema de investigación: ¿qué quiero saber con esta investigación? Pregunta general.

Recabar antecedentes y sustento teórico. (i) Recolectar lo hecho sobre el tema, (ii) identificar los vacíos por llenar (la idea es que la investigación rellene el vacío), (iii) teorías que existen respecto de mi pregunta. Saber qué mirar, qué es importante.

Objetivos: ¿qué debo hacer para responder esta pregunta? Van en línea con la pregunta de investigación pero orientados a una acción analítica para responder la pregunta.

Metodología: (i) procedimientos de recolección de la información. (ii) procedimientos para analizar la información recolectada. Todas estas decisiones metodológicas se toman desde el planteamiento de la pregunta hasta el análisis de los datos. No se toman de la nada, estas decisiones se derivan de ciertos supuestos del investigador, de cómo entendemos la práctica de las ciencias sociales. ¿Cuál es la idea de la ciencia social y cómo construir conocimiento desde distintas vertientes paradigmáticas?

Ciencia: forma sistemática de generar conocimiento, tiene un procedimiento establecido, pasos que son aceptados por una cierta comunidad. Método científico. (i) Ciencias naturales: observador es objetivo y no influye sobre lo que observa, con procedimientos adecuados para lo que observa. (ii) Ciencias sociales: se aplican las ideas anteriores. Entre estas dos ciencias hay diferencias, las principales son: (a) diferencias en el material y contenido del trabajo (estudiamos personas, grupos de individuos y comportamiento social, que no es lo mismo que observar el comportamiento de las cosas de la naturaleza), (b) métodos: son distintas metodologías, (c) las conclusiones a las que voy a llegar son distintas.

Algunos problemas de aplicabilidad: (i) ¿es posible separar sujeto y objeto cuando se estudia la sociedad? ¿Es posible realizar una investigación libre de los valores del investigador? Problema de la selección del observador: siempre fijo mi mirada sobre algunos de los aspectos. ¿Qué entiendo por bienestar del niño? El investigador, al plantear la pregunta, selecciona un cierto tipo o tema que va a estudiar en un cierto grupo de personas. En esa selección entra el problema de la selectividad, no puedo mirarlo todo. Ahí entran los valores del investigador. (ii) ¿Qué implica la reflexividad de las acciones sociales? Las personas no actúan siempre de la misma manera, sino que actúan en relación con el contexto en que habitan. No es lo mismo estudiar a una persona en un contexto controlado (laboratorio) a entrevistarla en la calle. Las personas responden al entorno en que se insertan. Esa reflexividad hace que nos tengamos que preocupar de este problema. (iii) ¿Es posible aislar las explicaciones? ¿Es posible encontrar una única causa de algo?

1 5 de agosto de 2014.

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Ciencias naturales: hay leyes naturales. En ciencias sociales en general no se encuentra una ley donde una cosa lleva a otra, sino que hay múltiples causalidades, múltiples factores. No es tan simple encontrar leyes. Muchos factores están interactuando entre sí.

El conocimiento científico en ciencias sociales está estructurado socialmente, tiene una lógica interna, es decir, intraparadigmática. Dado que tenemos una comunidad científica podemos avanzar en el conocimiento. Yo puedo seguir investigando desde donde los demás quedaron. Kuhn dice que si no existiera esta base común (consenso) todos tendríamos que partir de cero cada vez que queremos hacer ciencia. Eso es lo que Kuhn llama paradigma.

Paradigma: uso y abuso del concepto en ciencias sociales. Se confunde con otros conceptos. (i) Sinónimo de teoría. El paradigma no es una teoría, es un consenso que va más allá de una teoría específica sobre relaciones entre factores. (ii) Articulación interna de una teoría. (iii) Sistema de ideas de orden pre-científico, etc.

Concepto de paradigma de Thomas Kuhn. La reflexión de Kuhn tiene como objeto el desarrollo histórico de las ciencias y supone un rechazo al concepto tradicional de ciencia como “acumulación progresiva y lineal de nuevos logros”. Lo que hacemos es pasar desde un consenso a otro que nos parece más adecuado, no necesariamente más verdadero. Kuhn distingue entre épocas normales y revolucionarias.

Etapas de la historia de la ciencia (modelo ideal).

Etapa pre-científica ciencia normal crisis revolución científica nueva ciencia normal

Los científicos tienen cierto consenso sobre los problemas que vamos a investigar (enigmas, puzles), a lo que el investigador puede dar respuesta con su trabajo. A lo que no se puede dar respuesta son las anomalías, el paradigma no puede dar cuenta de ellos. En las crisis las anomalías cobran importancia, los resultados ya no son satisfactorios, respuestas que el paradigma no nos puede entregar. Los científicos buscan otros factores u otras metodologías que escapan de la práctica de la ciencia consensuada. Eso da paso a una revolución científica, que es cuando el paradigma nuevo se enfrenta al paradigma antiguo. Da paso a una nueva ciencia normal, los científicos actúan conforme al nuevo paradigma. A eso sigue una nueva crisis, etc. ¿Qué hace que un paradigma triunfe o pierda? Tener más éxito en resolver las anomalías.

¿Qué entiende Kuhn por paradigma? Una perspectiva teórica: (i) común y reconocida por los científicos de una disciplina, (ii) basada en los logros que preceden a la disciplina, (iii) que dirigen la investigación (tenemos una base de “esto ya se sabe” y concentrémonos en los vacíos, además aporta una guía metodológica, la mejor manera de aproximarse a las respuestas que nos faltan).

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El paradigma tiene un componente teórico ( supuestos, teorías) y un componente práctico ( desarrollo de un problema de investigación). ¿Cómo yo me aproximo a esta realidad, cuál es la metodología más apropiada? Una pregunta que se plantea Kuhn y que uno se plantea con este concepto es si las ciencias sociales funcionan bajo la lógica de ciencia normal? Hay dos teorías distintas: ciencia pre-paradigmática (no hay consenso todavía, no hay paradigma todavía) versus multi-paradigmática.

Cheix:2 Paradigmas en ciencias sociales: sistemas de creencias básicas. Comprende teoría y metodología. Representan modelos sobre cómo se entiende la ciencia e investigación social en tres supuestos: (i) supuesto ontológico, referencia al ser, es decir, a la existencia y naturaleza de la realidad. (ii) Supuesto epistemológico: referencia a la relación entre quien conoce la realidad (sujeto, investigador) y la realidad que es conocida (objeto). ¿Cómo se relacionan o influyen mutuamente? (iii) Supuesto metodológico: manera en que se construye el conocimiento, estrategias más interactivas o más alejados, neutral, más cercano, cuantitativo o cualitativo, etc. Un paradigma entrega una suerte de “carta de ruta” acerca de cómo hacer investigación en estos tres planos.

Paradigma: (i) supuesto ontológico (naturaleza de la realidad estudiada), (ii) epistemológico (modelo de relación investigador/investigado), (iii) supuesto metodológico (modo de obtener conocimiento). Tres preguntas esenciales en investigación: (i) ¿es posible afirmar la existencia de la realidad? (ii) ¿es posible afirmar la separación entre sujeto y objeto? (iii) ¿cómo el investigador encuentro lo que cree que debe ser conocido? Guba y Lincoln, al igual que Kuhn, no consideran que un paradigma sea más “verdadero” que otro, hace referencia a la posición de consenso de ciertos investigadores. Tiene que ver con distintas visiones del mundo. Cada paradigma representa la visión que los investigadores tienen para entender el mundo tal como ellos lo entienden. Son distintas formas de aproximarse a la investigación social.

Guba y Lincoln identifican 4 paradigmas: (i) paradigma positivista, (ii) paradigma post-positiva, (iii) paradigma crítico, (iv) paradigma interpretativo (o constructivista). En estos paradigmas hay cosas comunes y otras distintas.

(i) Positivismo: intento de aplicar los principios de funcionamiento de las ciencias naturales a las ciencias sociales. Toman el método científico tradicional (observación rigurosa de la realidad, lógica inductiva de la realidad, regularidad, levantamiento de ciertas explicaciones y luego corroboración) y pasarlo a las ciencias sociales. Objetivo: explicación, predicción y control del fenómeno estudiado. El investigador ocupa el rol de experto. Opera sobre la base del principio de inducción (de lo particular a lo general; a partir de las regularidades que voy observando, derivo o saco leyes sobre la realidad social, leyes que permitan predecir lo que va a ocurrir). El conocimiento se va acumulando (a medida que avanzo


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puedo ir generando más leyes). Se busca excluir a los valores del proceso de investigación. Una hipótesis provisoria que es corroborada se acepta como ley verdadera y real.

Tres preguntas de investigación en el positivismo

Ontología Epistemología MetodologíaRealismo ingenuo Dualista (sujeto separado de

objeto)Experimental y manipulativa

Una realidad aprehensible es asumida como que existe (externa y objetiva)

Objetivista, el objeto investigado es asumido como una entidad diferente

Búsqueda de control de variables

Es posible llegar a la verdad de las cosas

El investigador es capaz de investigarlo sin influir ni ser influenciado por éste (el objeto no tiene agencia sobre el sujeto, es pasivo)

Técnicas buscan evitar la incidencia de los valores en la investigación, método estandarizado, que no influya quién soy yo

Los hallazgos son verdaderos, la teoría es un espejo de la realidad

Valores excluidos Investigador “neutral”

Regularidad, leyes Principalmente cuantitativa (técnicas cuantitativas, entendidas como cuestionarios cerrados, el instrumento viene dado de antes, el instrumento se puede aplicar en otros contextos por otro investigador, todas las posibles respuestas están previstas)

El positivismo tiene muchas críticas por ser tan absoluto y cercano a las ciencias naturales. Olvida las características propias de la realidad social.

(ii) Post-positivismo: intento de superar las ingenuidades presentes en el positivismo. Se sustenta en argumentos de Popper sobre la falsación (se considera verdadero hasta que se pruebe o demuestre lo contrario, todavía no hemos podido decir que son falsas, todas las cosas tienen la potencialidad de ser falseables). Opera sobre la base de la deducción (de lo general a lo particular). El investigador es un experto sometido a constante crítica o evaluación. Búsqueda de explicación, predicción y control del fenómeno. Se busca estar libre de valores. Para investigar se requiere conocimientos similares al positivismo. El post-positivismo sigue pensando en una realidad absoluta, pero voy con mi hipótesis previa y veo si es falsa o no. Si lo logro, ok. Si no, la asumo como provisoriamente verdadera, pero siempre está potencialmente sometida a una falsación futura. Ya no podemos llegar a la

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verdad absoluta, existe pero es inalcanzable para el investigador social. No es un quiebre absoluto en términos de las raíces más profundas del positivismo, pero se acepta que el investigador no puede acercarse a la realidad tal cual es. El objeto, respecto del positivismo, sigue siendo explicar un fenómeno para llegar a predecirlo, a través del control de variables asociadas, pero acepto que el investigador nunca va a ser completamente neutral.

Ontología Epistemología MetodologíaRealismo crítico: la realidad existe pero es imperfectamente aprehendida

Dualismo y objetivismo modificado

Experimental/manipulativa modificada (es el mismo principio del positivismo de que es experimental y controlo las variables, manipulativa porque tomo las variables y las cambio a voluntad)

La realidad debe ser examinada de manera crítica

Se reconoce la extrema dificultad de separar sujeto y objeto de investigación

Falsación de hipótesis, ya no es inductiva ni busca regularidades. Es deductivo, compruebo si en un caso se comprueba o se falsea.

La objetividad es un ideal regulatorio

Multiplicidad de métodos

Complemento con métodos cualitativos (entra la idea de interactuar con el objeto, pero con la meta de alejarme del objeto, ver cómo estamos interrelacionados)Investigador neutral (lo más neutral posible, y los métodos tienen que ser lo más replicables posibles. El positivismo se asume como inalcanzable, pero me acerco lo que más puedo. Pero no es una crítica en el sentido de asumir que el positivismo está mal en el fondo)

(iii) Teoría crítica. Tiene como objetivo criticar y transformar la realidad. El conocimiento consiste en una serie de características estructurales e históricas (existe una realidad en cada contexto, pero que depende de la trayectoria de ese contexto) que serán transformadas según pase el tiempo. Las transformaciones son derivadas de un proceso de superación de

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la ignorancia y la falta de comprensión (lo que en el marxismo se entiende como “falsa conciencia”). La verdadera realidad está oculta por las características estructurales y los individuos a quienes voy a estudiar no conciben la realidad tal cual es, están sometidos a la ideología dominante de la sociedad (es cercana al marxismo y materialismo histórico). Existe una superación de la sociedad a través de las estructuras. El investigador juega el rol de instigador y facilitador. El investigador es un intelectual transformativo que facilita por medio del conocimiento el proceso de superar la ignorancia. Imposibilidad de separar valores y hechos. La teoría crítica deja la objetivación de lo investigado. Cambia la idea de que el objeto es pasivo (como en positivismo y post-positivismo). Hay un proceso dialógico de investigación, investiga en el diálogo. Lo que busco es la ganancia de comprensión. Al ver la realidad como es, la transformo. Junto con el conocimiento hay transformación.

Ontología Epistemología MetodologíaRealismo histórico: existe una realidad y depende del contexto histórico (factores sociales, políticos, económicos, culturales, etc.)

Transaccional: el investigador y el objeto están vinculados interactivamente. Ahora lo busco, no es que lo asuma como algo inevitable, sino necesario.

Dialógica: la naturaleza transaccional de la investigación requiere un diálogo entre el investigador y los sujetos de investigación

Por ende, es plástica, modificable y mejorable.

Subjetivista: los valores del investigador inciden en la investigación

Dialéctica: existe una transformación en el diálogo.Crítica y acción transformadora

Yo conozco en la interacción, la forma de conocer la realidad es través de la acción transformadora de la realidad. La relación entre investigador e investigado es lo que va haciendo la realidad, porque la voy transformando.

(iv) Paradigma interpretativo: objetivo: comprender y reconstruir la construcción de los individuos. El conocimiento es una construcción establecida en consenso entre quien investiga y quien es investigado. Aquí la realidad no existe, la construimos entre todos al ir investigando. Antes de que vaya a investigarla no hay realidad. La ruptura con el paradigma crítico es que no es que transforme la realidad por medio de la investigación, sino que antes no hay realidad. Múltiples conocimientos pueden convivir. Conocimiento está sometido a continua revisión (no en el sentido del post-positivismo: siempre tiene que ser reactualizado en el diálogo). El investigador es un facilitador, que no busca la transformación y está muy implicado en el proceso de investigación. Imposibilidad de separar valores del proceso de investigación. Se pueden utilizar todas las técnicas siempre que faciliten el proceso de diálogo y dialéctico. La realidad no es estática, va cambiando a medida que uno va

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interactuando. No se puede establecer una distinción entre el investigador y los investigados, porque el investigador es parte del proceso investigativo.

Ontología Epistemología MetodologíaRelativismo (múltiples realidades)

Transaccional y subjetivista Hermenéutica (arte de la interpretación) y dialéctica (a través del diálogo se construyen los significados). La idea es tomar el discurso de los investigados e irlo desmenuzando

La realidad es resultado de las construcciones sociales

El investigador y el objeto de investigación es asumido estando interactivamente vinculados

Los conocimientos son construidos mediante técnicas hermenéuticas de interpretación

La realidad es aprehensible en la forma de construcciones mentales múltiples e intangibles y dependen en su forma y contenido de las personas o grupos que sostienen las construcciones

Hechos creados por la investigación

Se debe buscar un consenso de lo investigado

Todos los significados son igualmente válidos. La materialidad no determina que una mesa sea una mesa, no hay una esencia de la mesa, si me siento arriba ahora es una silla. La idea es capturar el significado o sentido que hay en cada contexto específico, el sentido construido para cada comunidad.

Los paradigmas son tipos ideales, nadie cree absolutamente en uno de ellos. En la práctica no se aplican los tipos ideales tal cual, hay una mezcla entre varias cosas. En conclusión:

Positivismo Post-positivismo

Teoría crítica Interpretativo

Finalidad Explicación: predicción y control

Crítica y transformación

Comprensión, reconstrucción

Naturaleza del conocimiento

Verificar hipótesis, establecer leyes

Hipótesis no falsificadas susceptibles a ser leyes

Estructural/insights históricos

Reconstrucción individual, fusión en el consenso

Valores Excluidos, negación de la

Incluidos, formativos

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influenciaVoz Científico

desinteresado (neutral, no se involucra en el proceso investigativo, está separado de él), informa a los tomadores de decisiones

Transformación intelectual como activista

Participante “apasionado” como facilitador de la reconstrucción de las voces

Ejemplo: relación con las tecnologías en Chile

Paradigma Ontología Epistemología MetodologíaPositivismo La relación con las

tecnologías en Chile es una “realidad” en sí misma, formada a partir de la suma de usos y percepciones individuales

Se puede aprehender el fenómeno independientemente de la visión y experiencia que el investigador tenga con la tecnología

Probablemente aplicación de encuesta cerrada. Lo que se busca es poder manipular las variables y predecir resultados

Post-positivismo La relación con las tecnologías en Chile es aprehensible de manera imperfecta. Se puede obtener una foto aproximada de los usos y percepciones de los sujetos, pero siempre será incompleta

Se intenta poner entre paréntesis la experiencia y visión de la tecnología que tiene el investigador

Probablemente aplicación de encuesta cerrada. Lo que se busca es poder manipular las variables y predecir resultados. Técnicas de análisis basadas en la falsación…

Teoría crítica La relación con las tecnologías es producto de los procesos históricos que ha vivido el país y se

La experiencia y visión que tiene el investigador sobre la tecnología juega un rol clave en la

…

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construye en base a la ideología de la clase dominante y estructura social

investigación, se busca transformar la realidad de acuerdo a las propias creencias

Interpretativo La relación con las tecnologías es una construcción que tiene que comprenderse desde la perspectiva del hablante, entendiendo el contexto de quien habla. Es distinta la aproximación a la tecnología que tiene una persona joven a un adulto mayor, o personas de distintos continentes.

La propia experiencia e imagen que se tiene de la tecnología es puesta al servicio de la investigación. Sirve de estímulo…

…

Cheix:3 Estrategias o lógicas de investigación

Son bastante cercanas a los paradigmas, porque cada paradigma tiene una lógica que en cierta medida lo favorece, pero no es tan lineal la relación. Tiene que ver con planteamiento de la pregunta y cuáles son las mejores estrategias para abordar esa pregunta. Hay cuatro tipos de lógicas: (i) inductiva, (ii) deductiva, (iii) retroductiva, (iv) abductiva. Pueden coexistir pero en general hay uno predominante. (i) La estrategia inductiva la vimos al explicar el paradigma positivista, pero en términos de lógica de investigación refiere principalmente a estudios exploratorios, cuando no tenemos un cuerpo teórico sólido que nos permita identificar posibles respuestas antes de salir al campo. Miramos la realidad y levantamos ciertas generalizaciones para formar un cuerpo teórico posterior. El foco está en los datos. Etapas:

(a) Los hechos son observados y registrados.

(b) Los hechos son analizados, comparados y clasificados.

(c) Se realizan generalizaciones observando relaciones entre hechos.

(d) Se utilizan las generalizaciones para explicar nuevos datos. La idea es levantar la teoría desde los datos.

Datos generalizaciones teoría


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Ejemplo: trascribir íntegramente los resultados de la discusión en el grupo. Seleccionar y fragmentar en categorías. A modo exploratorio: a través de las regularidades doy primeras respuestas a las preguntas grandes que voy a testear después. Los grupos inductivos son una muestra chica.

(ii) Estrategia deductiva. Parte de la base de un cuerpo teórico establecido. (a) Revisión de teorías anteriores y articulación de planteamientos teóricos. (b) Se deducen hipótesis. (c) Se contrastan las hipótesis a partir de los datos. (d) Se acepta una teoría o se refuta.

Teoría datos testeo

Es al revés de la lógica inductiva. Primero hago una teoría y luego voy a los datos, planteo hipótesis, que son posibles respuestas a mi pregunta de investigación. Se usa básicamente en estudios explicativos, donde se intenta falsear teorías y leyes. La teoría crece con la lógica de la falsación, si las hipótesis se comprueban o no se comprueban. El cuerpo teórico me permite elevar la pregunta, más compleja, porque tengo un cuerpo teórico que me permite partir de ciertos supuestos.

Ejemplo: constantemente en las conclusiones se hace referencia a la literatura previa. La idea es que desde la literatura previa saco mis hipótesis y mi idea es discutir con la literatura previa, si validarla o refutarla. “Las redes sociales online pueden jugar un rol diferente al descrito en literatura previa sobre comunidades virtuales (…)”. Las metodologías en general son más cuantitativos, pero también pueden ser cualitativos.

(iii) Estrategia retroductiva. Es parecida a la deductiva pero más compleja. No son hipótesis puntuales sino un modelo complejo de relaciones. La idea es que tengo una realidad que funciona con ciertos mecanismos o estructuras, que no puedo observar directamente (yo sí puedo observar directamente los usos de las personas). Las estructuras subyacentes a la sociedad no las puedo mirar directamente. Lo que se hace es primero plantear un modelo, una representación de cómo operan estos mecanismos detrás de un cierto fenómeno. Luego de que construyo un modelo teórico mucho más complejo que la relación de dos variables, construyo el mecanismo que lleva a este hecho. ¿Qué determina que de esta variable yo llego a este resultado? Hay un paso entremedio que quiero explicar.

Etapas:

(a) Documentar y modelar una realidad. (b) Construir un modelo teórico de mecanismo generativo. (c) Chequear concordancia entre derivaciones del modelo y observaciones. (d) Modelos explicativos de los fenómenos.

Teoría regularidades

Podría ser usada para investigar los mecanismos y estructuras subyacentes de ciertas organizaciones. Las preguntas van a ser más orientadas a cuáles son las estructuras o

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mecanismos subyacentes, el foco está en las estructuras que no puedo observar directamente, no los comportamientos.

Ejemplo: el artículo se orienta a entender el modelo de funcionamiento de las redes, cuáles son las estructuras de relaciones, va más a eso que ciertas variables específicas. El objetivo es plantear un modelo, no es buscar una relación bivarial entre dos fenómenos. La metodología suele ser parecida a la deductiva, pero hay referencia en las conclusiones a los modelos o estructuras, también en el análisis de los datos. O algunos mecanismos por referencia a los cuáles ocurre algo (recordemos que son tipos ideales, en la práctica un artículo se aproxima más a una estrategia u otra, hay una que predomina, la principal).

(iv) Estrategia abductiva. Busca cuál es el sentido o significado que lso sujetos atribuyen a cierto aspecto de la vida. A partir de las motivaciones de los sujetos construyo cuál es la realidad del fenómeno. Sigue una lógica en cierto sentido inductiva, pero no busca establecer regularidades en el comportamiento para armar un cuerpo teórico. (a) Explorar conceptos, significados y motivaciones de la vida diaria. (b) Producir interpretaciones de segundo orden sobre las interpretaciones de los propios actores. (c) Desarrollar afirmaciones teóricas. (d) Chequear reiterativamente las afirmaciones teóricas (como mi cuerpo investigativo son las motivaciones y el sentido, yo entiendo que pueden cambiar en el tiempo, no son estáticas, pueden cambiar si cambian las percepciones de los sujetos, o si cambio el contexto).

Lo cotidiano afirmaciones teóricas

La lógica abductiva se asocia a preguntas por el sentido de los hechos, se busca el por qué y el para qué.

Ejemplo: cuál es su discurso respecto de las redes sociales, la identidad que los sujetos construyen, la autenticidad. El foco está en el sentido, en cómo los sujetos viven la experiencia, cómo la significan y la experimentan en su vida diaria, no en el hecho objetivo, externo. El objetivo de la investigación mira el discurso que los sujetos hacen del fenómeno.

Comparación estrategias: objetivos y preguntas

EstrategiasInductiva Deductiva Retroductiva Abductiva Tipo de

preguntaExploración ppp ppp QuéDescripción ppp ppp QuéExplicación p ppp ppp Por quéPredicción pp ppp QuéEntender ppp Por qué

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Cambio p pp pp CómoEvaluación pp pp pp pp Qué y por

quéEvaluar impacto

pp pp pp pp Qué y por qué

ppp = actividad principal, pp = actividad moderada, p = actividad menor. Fuente: Blaikie.

Ejercicio N° 1 en clases

Lógica retroductiva no tiene pretensión de predicción, a diferencia de la lógica deductiva.

Cheix:4 Metodología

Tradición explicativa: Durkheim

Las reglas del método sociológico

La sociología como ciencia positiva

Centralidad de los hechos sociales

“la primera regla que es también la más importante”…

Características de los hechos sociales: (i) externos y (ii) coercitivos. Esto nos permite considerar los hechos sociales como cosas que se pueden observar desde una perspectiva externa.

Esta tradición se asocia a mnetodos mas cuantitiativos, mas cerrados y estandarizados. Hay una pretensión de objetividad.

Qué son hechos sociales “modos de actuar, pensar, sentir que presentan la propiedad de existir fuera de las conciencias individuales…”. Durkheim 1985. Los hechos sociales no se construyen en el actuar de los individuos, sino que se reciben, el individuo se inserta en un marco específico de hechos sociales dados que no ha construido él mismo. Los hechos sociales delimitan la acción del sujeto, más que la acción del sujeto determina los hechos sociales.

Cómo se aproxima uno? A través de un (i) método sistemático y (ii) actitud neutral. Son pasos ordenados, una ordenación lineal a la investigación.

Es útil contra los prejuicios. Mira como investigador neutral. Si todos los investigadores siguen los mismos pasos, llegarán a las mismas conclusiones. (i) La idea es que el investigador se comporta de acuerdo a una norma establecida antes, de antemano.


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El científico social es como un explorador que “penetra en lo desconocido; debe sentir que está rodeado de hechos…”.

“desde el momento en que una ley de causalidad ha sido com´probado en otros ámbitos de la naturaleza”… marcos generales de acción que son generalizables y se aplican a distintos contextos, construir leyes de causalidad, explicar a través de las leyes de causalidad.

La interpretación interpretativa de weber tiene otro foco sobre la sociología. La sociología es antipositivista, no es traducción de las ciencias naturales. Esa es la tradición más alemana de la sociología. Labor del sociólogo: “el político y el científico”. Define cuáles son los supuestos de la práctica de la sociología en términos de la labor investigativa del sociólogo. Hay una distinción entre ciencias naturales y ciencias del espíritu (Dilthey). Sociología comprensiva verstehen.

Tarea de la sociología: reconstruir el sentido que está detrás de cada acción. El sentido permite aproximarse a la realidad, pero no es una perspectiva relativista, donde hay puros significados que se construyen. La realidad existe pero la forma de aproximarme a la realidad es a través del sentido de los sujetos. La tarea de weber es reconstruir el sentido de la acción. La realidad igual existe, no es una realidad completamente relativa.

“la sociología es la ciencia que busca comprender, interpretándola, la acción social, para poder explicarla causalmente en su desarrollo y consecuencias”.

“las regularidades que el investigador busca y encuentra no son leyes…”. El investigador no encuentra leyes, esas regularidades no son leyes generales a la Durkheim, sino que son causas para un contexto específico donde lo importante es entender cómo todas las variables se interrelacionan en un marco complejo para llevar a un fenómeno en un contexto particular. El foco no está en variables generales sino en comprender la totalidad del caso. La idea es entender cuál es el sentido. Cuál es el significado que está detrás de la acción, más que la acción misma. La acción sólo la puedo entender a partir del sentido que los sujetos confieren a la acción.

A modo de comparación:

Tradición explicativa Tradición InterpretativaAnalogía metodólogica entre ciencias sociales y naturales

Diferenciación entre ciencias sociales y naturales

Descripción y explicación de los hechos sociales como elementos de la sociedad global

Comprensión e interpretación de los agentes internos de la acción social (sentido)

Aspectos cuantitativos Aspectos cualitativosEnfoque orientado a las variables Enfoque orientado al caso5

5 Entender cómo las variables interactúan dentro de este caso, entender al sujeto complejo en su totalidad, es una perspectiva mucho más holística, la tradición explicativa se centra más en aspectos particulares. La

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Busca los determinantes de un hecho social6

Busca determinar las condiciones de posibilidad de los hechos sociales7

Investigación cuantitativa y cualitativa

Finalmente cada una de las tradiciones se asocia a un tipo de metodología que se diferencian específicamente en los siguientes aspectos. Aunque hay metodología cuantitativa en la tradición interpretativa y cualitativa en la explicativa. No es una traducción uno a uno. No es explicativo cuantitivo e interpretativo cualitativo.

Aspecto Área1. Planteamiento de la investigación Relación teoría-investigación8

Función literatura9

Conceptos10

Interacción investigador y objeto estudio11

Papel del sujeto estudiado12

2. Recolección de datos Diseño investigación13

tradición interpretativa busca integrar, la explicativa aislar.6 Cuáles son las variables que llevan al comportamiento particular de otra variable.7 Más que como este hecho afecte esto otro, cuál es el sentido que posibilita que yo observe este hecho y no otro, para determinar una cierta imagen de la realidad que veo en este momento.8 Cuantitativo: voy a testear, parto con hipótesis. Cualitativo: es más inductivo. En la metodología cualitativa también podemos hacer referencia a la teoría previa, pero no acota mi labor investigativa, entrega una cierta guía nomás. Siempre el foco está en la teoría desde los datos, en la metodología cuantitativa eso no es así. La idea de lo cualitativo es ir generando una teoría, la literatura me da pistas desde dónde construir teorías para este contexto específico. La teoría previa que tengo no es predicitiva en el caso cualitativo.9 Cuantiv: literatura implica marco, desde la literatura saco mis preguntas de investigación. En cuali la literatura es más bien una guía, cuáles aspectos podrían llegar a ser relevantes y ser levantados. En cuali siempre hay posibilidad de que emerjan nuevas consideraciones teóricas. En lo cuantitivo este surgimiento es mucho más improbable porque es todo mucho más rígido y estructurado. El discurso no se puede predecir porque no tiene esa materialidad, se asume como cambiante, tiene que ver con el sentido de los sujetos. Cuanti es más deductivo y cuali es más inductivo.10 Cuanti: vienen determinados desde antes. Eso es “operacionalización”. Yo operacionalizo conceptos tanto al definirlos nominalmente, como construcción teórico, y cómo voy a medir ese concepto. La forma de aproximarse al concepto está dada de antes. En lo cuali si bien puedo tener una previa conceptualización, la conceptualización final se construye a partir de los datos. Para que yo vaya construyendo la teoría de los datos. En cuanti es más bien comprobatorio, ir testeando. En cuanti la definición final y conceptualización final no se altera. En cuali sí cambia una vez que me apromximo a los datos, según qué surja de ese contexto específico.11 En cuanti: es mucho más externo. En cuali mucho más interactivo. En la inv. Cuali el investigador hace una interpretación del discurso y se asume que lo hace desde su propia posición. En cuanti los instrumentos son estandarizados y el investigador no influye sobre el instrumento. En cuali el investigador sí inlfuye sobre cómo el instrumento se va construyendo. Son metodologías mucho más discursivas y mucho más d ela conversación. Los valores del investigador influyen en el proceso investigativo.12 En cuanti es mucho más ´pasivo. Voy desde una perspectiva externa y capturo características. En cuali se trata de un sujeto que va confiriendo sentido a su actuar, más que observar como un objeto qu epodo categorizar según una matriz definida.

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Representatividad14

Instrumento de investigación15

Naturaleza de los datos16

3. Análisis de datos Objeto de análisis17

Objetivo de análisis18

Tipo de técnicas19

4. Resultados Presentación datos20

Generalizaciones21

13 Cuanti: el diseño es mucho más deductivo porque busca hacer una predicción. Cuál es la relación entre variables. Cuali: como el foco es el sentido y la interpretación y discurso, el diseño es mucho más descriptivo y más comprensivo, en el sentido de porqué los sujetos se comportan así, cuáles son sus motivaciones y fundamentos para su acción desde su propia interpretación. Siempre es una interpretación de segundo orden, una lectura de la inteprertación que hacen los sujetos. Cuanti: observo desde el primer orden.14 Cuanti: pretensión de representatividad. “usamos muestra representativa”. La idea es generar explicaciones generalizadas. Los sujetos a los que miro me dan información que puedo extrapolar a toda la población, a diferencia de cuali. Cuanti la idea es predicción y leyes generales vinculadas a la tradición explicativa. Si mi muestra no es representativa del total de la población, no puedo hacer conclusiones generalizables. Cuali: no busco representatividad general de la muestra sino generar categorías relevantes. No es grupo extrapolable, es algo que me interesa entender en ese contexto. En cuali las muestras siempre son mucho más pequeñas.15 Cuanti: es un instrumento estandarizado. Por eso normalmente se usan encuestas cerradas, que tienen todas sus respuestas definidas de antemano. Se aplica a todos los individuos exactamente el mismo instrumento. La persona que ejecuta el instrumento no tiene incidencia sobre cómo se responde la encuesta. Cuali: son instrumentos de investigación mucho más dialógicos, basados en la conversación. La entrevista suele tener temas definidos (v.g. creencias sobre maternidad), pero la forma en que se desarrolla cada entrevista es particular al sujeto investigado. A medida que sale la conversación hago preguntas específicas a una persona y a otra no. Tengo una pauta de entrevista general pero esa pauta se acomoda a cada entrevista particular. Es un instrumento mucho más flexible, se puede someter a que en un momento en terreno peudo cambiar las preguntas. No así las encuestas. En cuanti puedo ir cambiando el instrumento rígido y estandarizado pero sólo en disitntas etapas de la investigación, no es lo mismo que en cuali.16 Cuanti: tengo datos cuantitativos, en cuanto a su naturaleza. Son datos reflejables, muy concretos. Características específicas. Reduzco la persona a una matriz de datos. Cuali: naturaleza de los datos mucho más semántica, el dato es el discurso, marco de sentido en que actúa la persona. En cuanti el foco está en las variables y en cuali en los casos.17 Cuanti: variables. Cuali: casos. Lo que quiero entender no es la variable sino el caso en su totalidad. Desagrego la muestra en casos, no en variables. Por eso jutamente son menos casos, es un proceso analíticpo que debo comparar de manera distinta.18 Predicción y generalización en cuanti. Cuál es la relación entre variables, derivar leyes generales a través de la deducción y planteamiento y coorobación de hipiotesis saco cosas extrapolanbles a todo. Cuali: saturación teórica. La idea es que en lo cuali yo voy a comprender el discurso, lo que hago es ir constantemente analizar un objeto y crear un cuerpo teórico. El sgundo sujeto complemtna el cuerpo teórico. Cada sujeto nuevo no me aporta un cuerpo teórico nuevo, sino que creo uno en que tienen cabida todas las intereprtaciones que voy recibanado. Saturación teórica: proceso circular. A partir de cada sujeto q voy analizando voy haciendo tepria, lógica inductiva, a partirt del primer sujeto voy a tratar de construir una teoría en función del sentido de se sujeto, q complemento con cada sujeto nuevo, hasta q cada sujeto me calza en este momdelo teorico q fui generando. Comprensión de todo slos discursos en un determinado contexto.

15

Ejemplo desde cuanti y cuali

(i) “Experiencias que intervienen en la decisión de morir en casa o morir en hospital”… lancheros et al

(ii) “bienestar subjetivo: midiendo satisfación vital, felicidad y salud en población chilena de la región maule”. Moyano y ramos.

Mientras q en (i) el foco es el caso, cómo se construye la decisión en cada caso, en (ii) la idea es predecir el comportamiento del bienestar subjetivo, en cuanto variable.

¿Se puede afirmar incompatibilidad entre ambos? Tipos de estudios mixtos: (i) triangulación, transformación de datos cualitativos a cuantitativos, (iii) evaluación y generalización de la investigación, (iv) diseños de investigación que integran el uso de datos o metodologías cualitativas y cuantitativas.

Cualitativo

Cuantitativo recogida continua de ambas clases de datos

Cuanti oleada 1 oleada 2 oleada 3

Cuali investigación de campo continua

19 Cuanti: análisis de datos, de cuantífiicación, de observación de regularidades, falseamiento de hipótesis, métodos más estadísticos y matemáticos. Cuali: es más del sentdo y semántico. Matemático y semántico (lectural del texto, discurso del suejto).20 Cuanti: presentados más gráficaiemtne y concretamente. En relación a las hipótesis y en tablas gráficos, mucho más débiles, mediciones concretas de datos. En los resultados cuali siempre miran el discurso, cuáles son las representaicones del discurso, menos graficos y mas citas. El análisis se hace semánticamente. La técnica de análisis es mucho semántica, como se construye el discurso de los sujetos, tenemos una presentación desde la voz de los sujetos. Esto tiene que ver con como cuanti y cuali entienden lo estudiado: cuanti: objeto pasivo, no tiene voz en la presentación grafica de los resultados, el investigador muestra sus resultados. Cuali: lo q se muestra es justamente el discurso del sujeto. Las conclusiones del inv salen como desde la voz del investigado. En cuanti: la lectura q el investigador hace del primer orden la realidad. No lee la interpertación de los sujetos, como en cuali q interpereta interpreacion, sino q interpertta directo.21 Aunque cuali tenga pretensión particular, todos los estudios sacan conclsuiones, síntesis de lo q se estudió. Q tenga generalización de casos no lo hace predictivo. Toda presentación tieneuna síntesis final. Yo tengo q ser capaz de responder a mi pregunta de investigación q me planteo inicialmente. En cuanti se presentan las generalizaciones como leyes generales, como hopotesis aceptadas o rechazadas, siempre termino con una ley general. Q es extrapolable a la generalidad de un detemrinado grupo social, dado q es representativo. En cuali: la generalización está vinculada a la saturación teórica. La conclusión final está entendida q a través de la inducción fui capaz de generar un marco de inducción donde caben los discursos de todos los sujetos q estudipe. Pero no es predictivo, no puedo predecir el significado de otros sujetos posteriores, sino q fui capaz de comprender y dar una lectura lo más completa posible al sentido por el q me preguntaba.

16

Cuali (exploración) cuanti (cuestionario) cuali (profundización y evaluación)

Cuanti (cuestionario) cuali (estudio de campo) cuantitativo (experimento)

Vínculo investigación cuanti cuali

Teoría

Proceso inductivo generalización empírica hipótesis proceso deductivo

Observación

p.ej. pq las personas consumen diarios electrónicos

Clase práctica: exposición trabajos cuali y datos (cursos):22

“El running como práctica corporal y social. Una aproximación a la trayectoria del corredor a través de un estudio de casos de Full-Runners” (cuali).

(i) Pregunta de investigación: ¿cuál es la percepción del runner respecto de su trayectoria como corredor, en sus dimensiones personal y relacional, desde que comienza a correr, hasta que ingresa a una institución deportiva formal como Full-Runners?

(ii) Objetivos de investigación: (a) general (describir el desarrollo de la trayectoria del runner a través del propio discurso del corredor) y (b) específicas. Narrativa del corredor.

(iii) Principales resultados.

“¿Es la asociación en organizaciones un componente activo de la confianza?: Análisis de la relación entre afiliación organizacional y confianza generalizada”

(i) Pregunta.

(ii) Discusión bibliográfica. Dos vertientes. Problema de la direccionalidad ¿qué afecta qué?

(iii) Conceptos claves. Definición.

(iv) Objetivos: (a) general y (b) específicos.


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(v) Modelo explicativo.

(vi) Hipótesis.

(vii) Metodología: (a) Encuesta Nacional Bicentenario 2013, (b) Limitaciones metodológicas: (1) caracterización de las organizaciones, (2) bajos niveles de afiliación, (3) tipo de preguntas, (4) ¿qué se entiende por participación?

Notas: la diferencia no es sólo en el método, si uso datos de encuesta o entrevista, el proceso de análisis desde la pregunta es distinto. El objeto es distinto. Son distintos tipos de objetivos y preguntas, y los resultados se presentan de manera distinta.

“Club de tango”.

(i) Primera pregunta de investigación. Segunda pregunta de investigación. Tercera pregunta de investigación. Cuali: a medida que conoces tu campo, puedes ir redefiniendo tu investigación, ir modificando para que quede todo englobado al final. Pre-campo: nos dimos cuenta de que los integrantes del club eran quienes administraban el tango, no quienes iban a bailar, al final nos centramos en quiénes iban a bailar.

(ii) Objetivos. Primera entrega. Última entrega.

(iii) Metodología: (a) aproximación etnográfica y (b) entrevistas en profundidad.

(iv) Resultados.

“Percepciones sobre el rol de la mujer en el mundo laboral según la práctica religiosa. Análisis de la Encuesta Nacional Bicentenario 2013” (cuanti).

(i) Planteamiento del problema de investigación.

(ii) Pregunta de investigación.

(iii) Discusión bibliográfica.

(iv) Modelo. Hipótesis teórica.

(v) Hipótesis empíricas.

(vi) Metodología.

“La interferencia de la carga laboral sobre las responsabilidades domésticas” (cuanti).

(i) Pregunta de investigación.

(ii) Modelo explicativo. Operacionalización de conceptos: traducir conceptos abstractos a indicadores medibles.

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(iii) Objetivos: (a) general y (b) específico. De los objetivos específicos se desprenden las hipótesis empíricas.

(iv) Hipótesis teórica.

(v) Metodología. Unidad de análisis y unidad de observación.

(vi) Principales resultados. Hipótesis N° 1… N° 5.

(vii) Principales conclusiones.

Unidad 2: ¿Qué estudiar? Problematización y definición de un problema social en términos investigables23

Formulación de preguntas y objetivos de investigación

El proceso del conocimiento científico

Retomando lo planteado en clases anteriores: “La investigación científica es un proceso de descubrimiento creativo que sigue un itinerario prefijado y unos procedimientos preestablecidos y consolidados dentro de la comunidad científica” (Corbetta, 2007). Por lo tanto, la investigación científica: (i) responde a un vacío de conocimiento, (ii) sigue una lógica metodológica establecida y (iii) y validada por una comunidad científica.

Problema

Objetivos

Teoría

Generalización empírica (unidad de análisis) Hipótesis (unidad de análisis) proceso deductivo

proceso inductivo Conceptualización

Análisis estadístico descriptivo e inferencial Operacionalización

Instrumentalización

Observación (unidad de observación)

Aplicación del instrumento

Construcción de la matriz de datos


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Mis conclusiones se insertan dentro del discurso previo (teórico) o no, se confronta la evidencia con la teoría previa. Todas las investigaciones, deductivas o inductivas, tienen una cierta conceptualización, ir con cierto marco teórico que puede ser modificado en el campo, y las investigaciones igual tienen un proceso de discusión de resultados con la literatura, porque así es como aumenta el cuerpo teórico. El proceso deductivo se da principalmente a través de hipótesis (debería observar esto) y el proceso inductivo se da a través de la generalización empírica: a través de mis resultados voy a volver a hacer una generalización y dialogar con la teoría.

Hoy nos centraremos en la formulación del problema. Es una primera etapa de planteamiento de un proyecto. Preguntas: ¿qué me interesa estudiar? ¿Qué conocimiento quiero generar con esta investigación? ¿A qué vacío de conocimiento estoy dando respuesta con esta investigación? Esto último tiene que ver con que mi investigación no sea redundante.

Distinciones previas: (i) tema vs problema. El running es un tema, pero para problematizarlo debe plantearse una pregunta referente a ese tema. (ii) Problema científico social vs problema social. Un problema social puede ser la desconfianza generalizada. Un problema científico social no va a erradicarla, pero puede dar algunas pistas para encontrar factores que inciden en tener mayor confianza en extraños, etc. Dar respuesta pero no solución.

Problema de investigación: (i) tiene que ser concreto y capaz de ser investigado. (ii) A menudo es más difícil encontrar y formular un problema que resolverlo. Implica acotar y delimitar, es una de las partes más complejas del diseño de la investigación. La teoría me entrega el marco de lo que ya se ha hecho y qué falta por hacer.

Criterios: (i) expresar la relación entre dos o más variables. La percepción acerca del desarrollo laboral de la mujer por sí sola no plantea un problema de investigación. La percepción entre personas de derecha e izquierda (relación según identificación política) permite formular un problema. Esto es principalmente en lo cuantitativo.

(ii) Debe ser formulado como pregunta, no como tema. ¿Qué efecto? ¿Bajo qué condiciones? ¿Cuál es la probabilidad de…? ¿Cómo se relaciona “x” con “y”?

(iii) Debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica. Las ciencias trabajan con aspectos observables y medibles en la realidad. Si alguien piensa estudiar cuán vivaz es el alma de las personas mayores, está planeando un problema que no puede probarse empíricamente pues “lo vivaz” y “el alma” no son observables ni medibles.

Para traducir el problema a una investigación científica rigurosa, debe plantearse una pregunta de investigación: es la delimitación del problema de investigación. Las conclusiones representan una respuesta a la pregunta inicial. Aunque la pregunta no esté

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explícita, siempre hay una pregunta a la que uno puede llegar revisando los objetivos o las conclusiones. La pregunta que finalmente se está respondiendo es ésta, aunque no se afirme explícitamente. Las preguntas de investigación delimitan el problema de investigación. Deben plantearse de forma acotada, concreta y sin ambigüedades. V.g. (i) ¿por qué algunos chilenos confían en los extraños y otros no? Es ambiguo, deja muchas cosas abiertas. ¿A mayor nivel de participación, qué sucede con la percepción de poder confiar en los demás en los chilenos mayores de edad? (ii) ¿Qué percepción tiene la gente sobre correr? Es demasiado amplio. ¿En qué sentido vamos a analizar el “correr”? Mejor: ¿Cuáles son las percepciones de las personas que corren de manera regular (runners) respecto del rol que tiene la práctica del running en su vida familiar?

Una segunda etapa del proceso investigativo refiere al planteamiento de objetivos de investigación. Refieren al proceso analítico que realiza el investigador para dar respuesta a su pregunta. ¿Qué es lo que pretendo lograr con esta investigación? ¿Analizar? ¿Comparar? ¿Identificar? La ejecución de los objetivos debe llevar a la respuesta de la pregunta de investigación. Distintos verbos se relacionan con distintas pretensiones. Si hago un check list de objetivos, con lo que me quedo debería ser la respuesta a la pregunta de investigación en su totalidad, y sólo eso. Los objetivos desagregan la pregunta de investigación. Los objetivos (i) delimitan los propósitos que guían una investigación. (ii) Deben expresarse con claridad y deben ser susceptibles de alcanzarse y congruentes entre sí. (iii) Dependiendo de la pregunta de investigación, se articula un objetivo denominado “general”, que es la pauta guía de investigación, pudiendo ser enunciados una serie de objetivos “específicos” que pueden desprenderse y/o contribuir a la consecución del objetivo general. Un objetivo correctamente planteado debe considerar los siguientes aspectos: (i) ¿qué se está haciendo? ¿Sobre quiénes se va a hablar? El objetivo es cómo yo respondo a la pregunta. En redacción el objetivo general es muy parecido a la pregunta, pero refiere siempre a una acción (v.g. comparar, describir, etc.) que debo realizar para responder a la pregunta. Si sumo todos mis objetivos específicos debería llegar al objetivo general.

Ejemplo: Tema: El running.

Objetivo general: describir el desarrollo de la trayectoria del runner a través del propio discurso del corredor, en sus dimensiones personal y relacional, desde que comienza a correr e ingresa a una institución deportiva formal, como “Full-Runers”.

Objetivos específicos: desagregan lo que se quiere hacer. (i) Describir el hito de entrada al running como deporte y el hito de entrada a una institución deportiva formal como Full-Runners a través de la elaboración de un discurso narrativizado por parte del entrevistado. (ii) Describir el desarrollo de las relaciones interpersonales con sus cercanos (familia, amigos, compañeros de trabajo) en correlato con el desarrollo de la trayectoria del runner. (iii) Describir las relaciones interpersonales que se generan dentro de la institución a nivel

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de compañeros. (iv) Describir el significado que adquiere para el corredor la práctica del running en su vida.

Tema: Aceptación de la ley de divorcio.

Los objetivos entre cuali y cuanti, dado que cambian las preguntas, también son distintos. En lo cuali los objetivos son más descriptivos, identificativos y comprensivos, en cuanti más predictivos y correlacionales.

Tipos de objetivos: exploratorio, descriptivo, explicativo, predictivo. Van de menor a mayor complejidad metodológica. Esto es definir los objetivos en términos de su lógica, qué actividad están realizando. La investigación exploratoria se hace cuando no existe un marco teórico. Es una primera etapa dentro de la investigación social y se relaciona más con lo inductivo, identificar posibles generalizaciones sobre un fenómeno novedoso, que desconocemos. Los objetivos exploratorios desarrollan un tema poco estudiado. Preparan el terreno para futuras investigaciones. Implican familiarizarse con fenómenos relativamente desconocidos. Están orientados a establecer prioridades epistemológicas y teóricas, qué es lo que es más relevante estudiar en una primera instancia (v.g. se necesita estudiar más en cuali que cuanti; eso dependerá del diagnóstico que se haga en el estudio exploratorio).

Los objetivos descriptivos buscan describir los fenómenos, cómo son, cómo se manifiestan. Su objetivo principal es medir con precisión. Especificar características. Quieren ser representativos y lo más precisos posible. V.g. Mucho énfasis en si la muestra es o no es representativa. Necesito que todo lo que quería medir esté medido exactamente como es, mi objetivo va a dar una imagen de la realidad, del fenómeno tal como ocurre.

Los objetivos explicativos buscan responder a las causas de los fenómenos. Explicar el porqué. El porqué de ciertas características, el por qué ciertas personas confían en otras y otras no (sabemos que la pregunta está mal formulada). Explicar el fenómeno en términos de sus causas, las causas que determinan la ocurrencia de un fenómeno.

Los objetivos predictivos requieren una explicación del fenómeno. Buscan predecir el acontecimiento de ciertos sucesos, identificar probabilidades de que cierto comportamiento o suceso ocurra, identificar el resultado de algo a partir de ciertas condiciones de probabilidad. Esto se hace mucho a través del análisis de regresiones. Los objetivos predictivos siempre suponen una explicación previa. En vez de decir estos factores influyen en esta variable, además agrego que el resultado en el futuro tendrá tales o cuales características.

Ejemplos: (i) Exploratorio: indagar en el impacto del Transantiago en el rendimiento laboral de las personas de una determinada comuna de la RM. (ii) Descriptivo: describir las características laborales en términos de tipo de trabajo e ingreso de las mujeres laboralmente activas de la VI región. (iii) Explicativo: analizar si existe una relación

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significativa entre el tipo de trabajo y el ingreso (correlación) y determinar si el tener un trabajo temporal en comparación con un trabajo fijo repercute en un ingreso menor de estas mujeres. (iv) Predictivo: predecir qué puntaje SIMCE tendrá un niño de 4° básico en una escuela municipal de nivel socioeconómico bajo.

Uno construye el marco teórico basándose en una revisión exhaustiva de la literatura.24

Además cumple un rol en el planteamiento de la pregunta de investigación, va delimitando el objeto de la investigación. Considerando que el proceso de investigación parte desde una pregunta de investigación, uno de los roles del marco teórico es justificar su relevancia. Existen criterios como: conveniencia, relevancia social, implicaciones prácticas, valor teórico, utilidad metodológica, viabilidad. Para esto se recurre a la literatura.

La literatura cumple un rol de delimitación y guía en el planteamiento de la pregunta de investigación.

Interés: conocer cuáles son las causas por las que unas personas demuestran tener más confianza sobre los extraños que otros.

Idea: a mayor participación en organizaciones, aumenta la confianza en extraños. Esta idea actúa como una sospecha inicial.

Teoría: un conjunto de planteamientos de relaciones entre distintas variables, respecto a las causas de la confianza en extraños, y las razones de los diversos grados que estos alcanzan en distintos grupos de personas.

La teoría formal se inserta en la investigación a través del marco teórico. Teoría y marco teoría no son lo mismo. (i) Teoría: “conjunto de proposiciones relacionadas de manera orgánica, que se formulan con un alto grado de abstracción y generalización respecto de la realidad, se deducen de hechos empíricos que se produce con regularidad y de las que pueden inferirse predicciones empíricas”. Papel de la literatura y teoría en general: (a) detectar conceptos claves que no habíamos pensado. (b) Revisar métodos de recolección de datos y análisis. (c) Revisar errores de otros. Difiere en cuali y cuanti.

Diferencia Planteamiento cuantitativo Planteamiento cualitativoCantidad de literatura citada Sustancial25 Media, sin que ésta

obstaculice que los datos emerjan de los participantes y no de la visión de otros estudios26

24 28 de agosto de 2014.25 Es importante hacer una revisión con pretensión de exhaustividad.26 No necesito un marco tan comprensivo, pero debo entender que las principales conclusiones y conceptualizaciones y la construcción de mi marco teórico va a estar muy vinculado al campo. La literatura actúa como un auxiliar, qué conceptos debería usar en primera instancia, entendiendo que pueden surgir otros en el proceso de investigación.

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Función de la literatura Central: desprender hipótesis27

Auxiliar, tener referencias28

Teoría no es marco teórico. El marco teórico se presenta como la argumentación teórica construida por el investigador a partir de la literatura, que puede articular posiciones o inclinarse por una visión particular. Postura argumentativa del autor, posición del autor. Es decir, el marco teórico no es lo mismo que: (a) teoría y (b) revisión bibliográfica.

El marco teórico:

- Ayuda a prevenir posibles errores que se hayan cometido en estudios anteriores.- Orienta sobre cómo puede realizarse el estudio en referencia a lo aplicado en otros

estudios.- Sitúa el horizonte interpretativo limitando las posibles desviaciones del

investigador.- Conduce el establecimiento de hipótesis o afirmaciones que se pretenden probar en

la realidad.- Inspira nuevas líneas o áreas de investigación.- Provee un marco conceptual de referencia para el análisis de los resultados.

La teoría refiere a cómo piensan los otros, el marco teórico es con lo que yo decido quedarme, estos conceptos. Se construye en referencia a la literatura previa pero implique tomar una postura respecto de la revisión que se hizo.

Revisión de la literatura → identificación de teorías → construcción de su propio marco teórico (implica postura del investigador)

Etapas de la elaboración del marco teórico: (i) revisión de la literatura correspondiente: fuentes primarias y secundarias. (ii) Adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica.

Organización del marco:

(1) Tema 1a. Subtema 1.1b. Subtema 1.2

(2) Tema 2a. Subtema 2.1b. Subtema 2.2

(3) Tema 3a. Subtema 3.1

27 Lo que se hace es comprobar o refutar hipótesis planteadas de antemano. La literatura actúa como marco general mucho más delimitado de la investigación. No surge del campo porque no interactúa directamente con su campo. La literatura es mucho más rígida. Entrega un marco general del que derivo premisas que voy a comprobar o refutar en el campo.28 El proceso es más interactivo, la literatura es una base para empezar a construir mi marco teórico.

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b. Subtema 3.2El marco teórico es distinto de los antecedentes empíricos. El marco teórico refiere a la articulación teórica de la postura del investigador respecto del tema de interés. Se deriva de la revisión de la literatura académica previa. Los antecedentes empíricos refieren al alcance y las características del fenómeno en la realidad empírica. Se deriva de la revisión de cifras y datos. Esto va muy vinculado a la relevancia de la pregunta de investigación, los antecedentes empíricos determinan magnitud y alcance.

Planteamientos investigativos: Hipótesis

(i) Objetivos exploratorios (no tienen marco teórico previo desde el cual derivar hipótesis propiamente tales)

(ii) Objetivos descriptivos (tienen un carácter que no pretende establecer relaciones entre variables sino caracterizar una determinada realidad)

(iii) Objetivos explicativos (relación causal entre variables, relación entre factores, análisis causal) → hipótesis. Planteo una relación tentativa, provisoria, y si la relación se comprueba, entonces hay relación entre dichas variables.

Una hipótesis es siempre una proposición, se expresa como afirmación, no pregunta o probabilidad, porque necesito afirmar su verdad o falsedad. Implica una relación entre dos o más conceptos. Es una especificación de la teoría → se derivan de un proceso deductivo. Constituyen predicciones o respuestas (tentativas) a la pregunta. Carácter provisorio. Guían la investigación. La hipótesis refiere a los resultados que debería encontrar antes de ir al campo. Los resultados siguen una lógica “comprobatoria”. ¿Se comportan como yo esperaba a partir de mi hipótesis o no? Pueden ser refutadas o aceptadas. Las hipótesis son todas potencialmente falseables.

Durkheim: “El suicidio”. (i) Se espera una tasa de suicidio más baja en las personas casadas y con hijos, por el conjunto de exigencias, vínculos y controles que conlleva la familia. (ii) Se espera una tasa de suicidio más baja cuando una sociedad atraviesa un período de crisis política o está en guerra, por la consolidación de los lazos sociales entre ciudadanos expuestos al mismo peligro, etc. Estas son hipótesis “empíricas”, especificaciones de la hipótesis general, especificaciones concretas de mi idea general. Las hipótesis pueden ser bien específicas, ver una tabla y cachar si era verdadera o falsa. La tesis de Durkheim es que el suicidio se vincula con la anomia. Las hipótesis pueden ser: (a) teóricas o (b) empíricas.

Siempre las hipótesis deben comprender estos dos aspectos: (i) qué (variables o conceptos: v.g. sexo, zona de residencia, tipo de religión, nivel de acuerdo respecto de una afirmación, número de delitos cometidos por un delincuente, etc.) y (ii) por quiénes (unidad de análisis u objeto: v.g. individuos, escuelas, organizaciones, países, animales, etc.). Testear esta hipótesis en los chilenos mayores de 18 años. La unidad de análisis puede ser unidades

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agregadas (familias chilenas, países, empresas, etc.). La unidad de análisis debe estar claramente delimitada en la hipótesis.

Tipos de hipótesis: (a) según abstracción: (i) teóricas: relaciones que se construyen desde la teoría y no son, formuladas como tales, verificables empíricamente. Es abstracta y general hace referencia a un conjunto de hipótesis empíricas. (ii) Empíricas: son relaciones entre variables derivadas o deducidas de las teorías, y deben ser confirmadas o rechazadas de forma empírica. Establezco relaciones concretas entre variables. V.g. el nivel de industrialización de una sociedad como indicador de la modernidad. Son especificaciones de la hipótesis teórica en variables específicas. Me va a permitir dar respuesta a mi hipótesis teórica, para poder hacer confirmación o rechazo en la realidad cuando tengo conceptos abstractos que no puedo medir directamente.

Proceso de operacionalización. Tomo un concepto con definición nominal o teórica y evalúo cómo lo voy a observar o medir en la realidad a través de indicadores (v.g. secularización, clima laboral, relaciones familiares). Estos aspectos los operacionalizo y testeo en mi hipótesis empírica. Forma empírica en que observo el concepto expresado en los datos. V.g. “existe una relación entre el consumo de drogas y el rendimiento escolar” es teórico. Pero “la prevalencia de año de droga se relaciona con las notas” es una hipótesis empírica. Tengo que diseñar una medida o indicador que me permita ver el rendimiento académico. Ese proceso es la operacionalización.

Hipótesis (b) según objetivos: (i) descriptivas (“El porcentaje de personas que participan en una organización es menor al 20%”). (ii) Correlacionales (“A mayor nivel educativo, mayor es la participación en organizaciones”). No consideran una causalidad. No asumo que una variable es causa de la otra. No tengo clara la relación causal, tiene que ver con variación conjunta. (iii) Diferencias entre grupos (“Los programas dirigidos a la reinserción social de delincuentes comunes tienen efectos más positivos en zonas urbanas que en zonas rurales”). Valor de una variable entre dos grupos que son comparados. No asumo que es la ruralidad la que lleva a dicha menor efectividad del programa, pueden ser otros factores. Son una descripción del valor que va a tomar la variable de interés en un grupo A y un grupo B, que son comparables (excluyentes, se pueden identificar y saber claramente quién pertenece a A y B). Descripciones comparativas que no asumen causalidad. (iv) Relaciones causales (“El uso de violencia por parte de los padres en la enseñanza de sus hijos, provoca problemas atencionales y de autoestima en ellos”). Sí identifican una variable que influye en otra (variable independiente: la que lleva como consecuencia un cambio en la variable dependiente). Es una complejización de las hipótesis correlacionales.

Características de las hipótesis:

- Refieren a una situación social real.- Establecen una relación entre dos o más variables.

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- Especifican una dirección en la relación, no en el sentido de causalidad. Planteo la diferencia o relación si el signo en que voy a observar la relación (a más X, menos Y).

- Los conceptos y la relación establecida deben ser observables y medibles. En mis datos debería poder representar gráficamente el resultado de la hipótesis, si ella ocurre o no ocurre.

- Refieren a una cierta unidad de análisis.- Son provisionales.

Ejemplo hipótesis: las familias que viven en zonas rurales tienen mayor número de hijos que las familias que viven en zonas urbanas.

Familias zona rural → número de hijos

Recordar que en ciencias sociales habitualmente nos encontramos frente a fenómenos multi-causales. Por lo tanto, normalmente no se puede hablar de relaciones absolutas (relaciones bivariadas entre términos absolutos) sino en ciertas condiciones, cuando hay otros factores actuando sobre esta relación.

Podríamos tener reparos. Interviene el nivel educacional de la familia. Voy enriqueciendo la explicación del fenómeno y la hipótesis que voy planteando.

Variables intervinientes: variables que están mediando una relación, la relación no es directa. Una relación que tiene varios pasos.

Errores típicos: (i) plantear la hipótesis como pregunta. (ii) No estar sustentada en teorías o estudios previos. (iii) No ser breve, concisa ni comprobable empíricamente.

Papel de la hipótesis en cuali:

- Se van generando durante el proceso de investigación.- Son generales, emergentes, flexibles y contextuales.- Se afinan conforme avanza la investigación.- No se prueban estadísticamente.- Sirven para guiar la recolección de datos y la articulación con la teoría.- Se utilizan para comprobar el nivel de saturación teórica.- No son rígidas ni derivadas directamente de la teoría.

Normalmente no se plantean hipótesis sino preguntas directrices, para orientar el trabajo en cuali.

Por cada objetivo específico se formula un conjunto de preguntas directrices. En el trabajo de campo las preguntas se modifican, eliminan y/o agregan. No son las preguntas que se realizan a las personas entrevistadas ni participantes de grupos focales. Explicitan las respuestas que buscan alcanzarse con la ejecución del objetivo.

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Cheix: Los conceptos en la investigacion social29

El cientifico se enfrnta con un mundo empirico intencionadamente performado mediante conceptos. los conceptos ordenan el mundo empirico, pero esta ordenacion no tiene por que ser obetiva. el concepto no es identico a los fenomenos: importancia de la selectividad. los conceptos pueden ordenar la percepcion, valorar lo percibido, guiar la accion individual y facilitar la comunicación. Al tratar los indicadores vemos como lasdecisiones del cientifico determinan los margenes en que se va a mover. Al definir el concepto entra el problema de la selectividad, determinar el alcance del constructo teorico que esta planteando. Todo esto determina la observacion e investigacion sobre el constructo. Un mismo nombre puede definirse de distinta manera por distintos indicadores, en que cosas me voy a fijar. Es una decision “subjetiva”, depende de la linea teorica en que se inserta cada sujeto.

conceptualizacion y operacionalizacion.Como se organizan los conceptos? Dos distinciones paralelas (diadas distintas):- definiciones reales/nominales: el concepto compleamente concebido en todas sus dimensiones y aspectos. Dimension total del concepto, materialidad del objeto que conceptualizo y defino. Esta definicion escapa de los alcances del individuo. Tratabajamos entones con definiciones nominales, que voy a entender yo por eso. La definicion real haria referencia a la “esencia” del concepto.- definiciones teoricas/operacionales. La definicion operacional tiene que ver con como se va a medir el concepto. La teorica tiene que ver con la construccion detras del concepto, la operacional decide ver como aproximarse a la observacion del concepto dados esos supuestos teoricos subyacentes. Que dimensiones considerar, como preguntar, que indicadores cuentan, etc. la definicion operacional es el paso de la definicion teorica a los indicadores (como voy a medir algo). Que indicadores voy a utilizar para aproximarme al concepto teorico porque la construccion teorica no es directamente observable.

Como se forman los conceptos?Dos fuentes entrelazadas: (i) acumulacion de teoria precedente, (ii) vida cotidiana. La acumulacion teorica con lleva una sistematizacion de los conceptos cotidianos. Estas fuentes interactuan a traves de la practica de las ciencias sociales. p.ej. El mechoneo. Por esta razon los coneptos no son igules entre un investigador y otro, porque entra la dimension de la vida cotidiana, insercion en otra cultura. Ademas la vivencia cotidiana permite la bajada de cada uno de estos conceptos.

En la construccion de cnoceptos hay dos grandes procesos: (i) conceptualización: ¿qué vamos a entender por el concepto? Definición nominal. (ii) Operacionalización: ¿cómo vamos a medir el concepto? Definición operacional.(i) la conceptualizacion es el proceso a través del cual especificamos con precisión lo que queremos decir, cuando utilizamos un término particular. Restringe el rango de posibilidades de interpretación del significado de un concepto. Tres aspectos relacionados: (a) concepción, (b) concepto, (c) definición. Una conceptualización completa debería dejar perfectamente claro qué entiendo por el concepto y no generar dificultades a la hora de

292 de septiembre de 2014.

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revisar las conclusiones. Estos tres aspectos tienen que ver con una dirección lineal, desde una concepción previa hasta una definición específica. (a) concepción: imagen mental que surge de la percepción intuitiva de una regularidad entre diversos eventos empíricos. (b) concepto: selección de un nombre o término específico para indicar la concepción de algo. (c) Definición: selección de los posibles significados a los que remite un término específico. Restringe las posibilidades de interpretación. Significado final del concepto. Mas que extensa o acotada, importa que sea coherente en si misma, que sea claro que queda dentro del concepto y que queda fuera, que tenga una logica o consistencia interna, que pueda ser mirado como una unidad. Idea de completitud, que sea redondo. Ejemplo: satisfacción laboral. (a) concepción: hay personas que a pesar de tener las mismas condiciones laborales (sueldo, tipo de contrato, etc.) desean cambiarse de trabajo y otras que no lo hacen. (b) concepto: satisfacción laboral. (c) definición: grado de conformidad de una persona con repsecto a sus condiciones de trabajo. Todavía falta la bajada operacional, cómo medir si una persona está satisfecha o no satisfecha.Ejemplo de conceptualización desdela literatura: durkheim el suicidio“Dado que la palabra suicidio aparece continuamente en el curso de las conversaciones, podría pensar que todo el mundo conoce su significado...”. rigurosidad metodologica, necesidad de delimitar el conepto de manera estricta. No todos tenemos la misma imagen mental del concepto, si el cientifico emplea la palabra tal como es usada, sin hacer una delimitacion, puede llevar a interpretaciones confusas. Para evitar esta confusion la idea es que el cientifico defina el concepto, de la manera mas redonda y completa posible. (a) concepcion: “entre las diversas clases de muertes, hay algunas que revisten la particularidad...”. producto de la propia víctima. Pero es distinto del caso del lunático. (b) concepto: suicidio. (c) “digamos por tanto definitivamente: se llama suicidio a todo caso de muerte que resulta directa o indirectamente de un acto positivo o negativo, llevado a cabo por la propia víctima que sabía que iba a producir ese resultado”. En esta definición un mártir que sabe que va camino a la muerte también se considera suicidio.Otro ejemplo: variadas formas de definir un mismo concepto: familia“Grupo de personas, a menudo de diversas generaciones que se relacionan...” (Vásquez de Prada 2008).“Grupo de personas unidas por lazos de parentesco, con sentido de pertenencia...” (Barros y Muñoz 2011)“Grupo de individuos interdependientes que tienen un sentido de identidad, experimentan algún grado de nexos y tienen formas de satisfacer...” (sabatelli y bartle 1995).observamos algunas características comunes pero hay otras que no aparecen en todas las definiciones, algunos investigadores deciden excluir algunos aspectos. Así se delimita el marco en el que me voy a mover.

Conceptualización en lo cualitativo. Lo que hemos visto es más propio de lo cuantitativo porque hace referencia a conceptos rígidos, sin evaluación a lo largo del proceso investigativo. En cuali no son conceptos rígidos, sino que son conceptos “orientadores” (Blumer). En lo cuali la coceptualización se utiliza para generar “conceptos orientadores” que sirven como guia para aproximarse a la realidad empirica (Blumer 1969). Derivado de la naturaleza del mundo empirico. “cada objeto considerado (…) tiene un distinto propio, una particularidad o caracteristica unica” (Blumer). Los conceptos definidos inicialmente dialogan con los datos y éstospermiten comprobar, completar y enriquecer la propuesta original. El concepto no se agota en la reivisión de la literatura. En cuanti el concepto

30

definitivo esta al principio, en cuali el concepto definitivo es uno de los resultados de la investigacion (esta en las coclusiones) mas que un punto de partida. Esta abierto a que en la investigacion otros aspectos surjan del analisis del campo. En cuali los objetivos suelen ser mas descriptivos y comprensivos.

Teoría → concepto orientador (guía para aproximarse a la realidad observada) → recolección de datos → análisis de datos → concepto definitivo (i.e. concepto construido en referencia a un contexto específico) → teoría etc.(es un círculo)

la realidad del discurso está suscrita a cada contexto específico habitualmente en cuali por supuestos ontol´pgicos y epistemológicos, la idea es fijarse en cada grupo micro de personas. Son distintas formas de conceptualizar qué debería estar mirando.

La operacionalización es algo propio de lo cuantitativo. Esto es previo a la recolección de datos. Una vez que tengo la definición operacional recién ahí voy a los datos, no se cambia durante el proceso, la medición de los datos e sigual a medida que avanzo porque la idea es aplicar un instrumento estandarizado. Ejemplo del cep cuando se bajo longueira: cambia el marco de referencia de la pregunta y por lo tanto no estaría aplicando el mismo instrumento en realidad. La pregunta no es distinta en su planteamiento pero no refiere a lo mismo. A veces por eso la casen no es comparable con la del año anterior, se pierde la comparabilidad. Por eso la operacionalización es previa: tengo que aplicar el mismo instrumento a todas las personas para hacer una estandarizaión de las respuestas de todas las personas. El objetivo es la mediciión.La medición es la observación científica de la realidad empírica. A través de operaciones que permiten asignar números a cualidades o atributos. Vinculación de coneptos abstractos con indicadores empíricos.Etapas de la medición: aplicación instrumento de recolección (v.g. encuesta) → elaboración matriz de datos → indicadores, variables, índices, escalas, tipologías (todo esto es lo que definí de antemano)ideade la medición: cómo pasar de una construcción teórica que tiene cada persona a algo que sea estandarizable para todas las personas. v.g. en qué situaciones estaría usted de acuerdo con despenalizar el aborto. Voy midiendo el grado. Esta persona está más o menos de acuerdo que esta otra. Los indicadores los puedo interpretar a la luz de mi concepto.

Medición

conceptualización: → medición

satisfacción laboral índice de conformidad

con el trabajo

¿Cómo se da este paso?Operacionalización

31

Laoperacionalización es un proceso lógico-deductivo, que vincula la conceptualización con la medición, pasa por etapas de desagregación, por medio de la construcción de indicadores. Va de lo más general a lo más específico. También se entiende como el “proceso de conversión de los conceptos teóricos, abstractos, en operaciones concretas”. Es propio de las investigaciones de corte cuantitativo.El proceso específico:

unidad de análisis unidad de observaciónhipótesis matriz de datos

conceptualización medición

concepto preguntas30

dimensiones → subdimensiones → indicadores

Voy desagregando, primero en dimensiones (v.g. distancia de la casa a la oficina, relación con los pares) y luego en subdimensiones (relación con los pares: verticales y horizontales), luego en indicadores.

Lazarfeld: fases de la operacionalizaión. (a) representación teórica del concepto: conceptualización. (b) Especificación del concepto: dimensiones y subdimensiones. (c) Selección de una serie de indicadores: medición. (d) síntesis de los indicadores (v.g. creación de índice): análisis.

Conceptualización: ¿qué vamos a entender por este concepto? ¿cómo está definido?Dimensiones y sub-dimensiones: ¿qué tan complejo es este concepto? ¿tiene distintos aspectos o sólo uno? v.g. concepto unidimensional.Medición: ¿cómo observar este concepto empíricamente? ¿qué indicadores mostrarán su presencia/ausencia?

Conceptualización: satisfacción laboral. Grado de conformidad de una persona respecto de sus condiciones de trabajo.Dimensiones y subdimensiones: (a) satisfacción con el ambiente de trabajo, (b) satisfacción con las condiciones de trabajo.Medición: (a) grado de satifacción con relación entre compañeros de trabajo, (b) grado de satisfacción con carga de trabajo. Lo importante es que hay un indicador al menos por cada subdimensión. Los indicadores no son compartidos, son distintos para cada dimensión. Un mismo indicador no puede responder a las dos dimensiones, se desagregan y son excluyentes. Cada dimensión tiene que tener al menos un indicador.

30A veces los indicadores son iguales a las preguntas, pero a veces resumen las preguntas. A partir de todas las preguntas genero un indicador de si la persona está satisfecha o no.

32

Operacionalización y operacionalización (continuación)31

Partes de la operacionalización:

Dimensiones y sub-dimensiones:

- Corresponden a la especificación del concepto, en aspectos relevantes que engloba.- Las dimensiones deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes. Las dimensiones

son distintas unas de otras, no se superponen (mutuamente excluyentes). Es posible que yo presente una dimensión del concepto y no las otras. Una dimensión no debe implicar alguna de las otras.

- Un concepto puede ser unidimensional o multidimensional.o Concepto unidimensional: nivel educacional. Indicador: grado académico

más alto alcanzado.o Concepto multidimensional sin sub-dimensiones: satisfacción laboral.

32Dimensiones:▪ Condiciones de trabajo

● Indicador: ¿qué tan satisfecho está usted con sus condiciones de trabajo?

▪ Relación con otros compañeros.▪ Accesibilidad y otros aspectos.

o Concepto multidimensional con sub-dimensiones: satisfacción laboral. Dimensiones:▪ Condiciones de trabajo. Sub-dimensiones:33

● Remuneraciones.o Indicador: ¿qué tan satisfecho está usted con su

sueldo?● Estabilidad laboral.

- Dentro de la dimensión podemos encontrar (o no) sub-dimensiones.Todo tiene que ver al final con qué tan compleja es nuestra conceptualización, la operacionalización en esos casos requeriría más dimensiones y sub-dimensiones.

Indicadores:

- ‘Indican’, por medio de alguna característica, la presencia o ausencia de una dimensión del concepto.

- Son la referencia empírica directa para cada una de las dimensiones/sub-dimensiones.

- Se relacionan de forma “probable” con la dimensión que miden.- Características:

o Exhaustivos.▪ Cubren todos los aspectos considerados en cada una de las

dimensiones/sub-dimensiones.

31 9 de septiembre de 2014.32 Como las dimensiones son excluyentes puede presentarse una de ellas sin que se presente alguna de las otras.33 También tienen que ser excluyentes.

33

▪ V.g. el indicador de la dimensión “relaciones con compañeros” no debiera considerar exclusivamente la relación con los pares, sino también con los superiores. El indicador tiene que dar cuenta de toda la dimensión.

o Mutuamente excluyentes.▪ Deben referir o estar asociados a solamente una dimensión o sub-

dimensión del concepto. Ningún indicador puede entregar información para dos dimensiones, no se superponen.

▪ V.g. el indicador de la sub-dimensión “salario” considera solamente el sueldo y no aspectos contractuales pues esto estaría contenido dentro de la sub-dimensión “estabilidad laboral”.

o Confiables.▪ Los indicadores deben medir con precisión el concepto y deben ser

capaces de obtener mediciones constantes en el tiempo.▪ V.g. el indicador de la sub-dimensión “accesibilidad” debiera

considerar satisfacción con la capacidad de trasladarse desde el domicilio al trabajo pero debiera cuidar que la respuesta no esté influenciada por eventos puntuales del día de medición.

o Válidos.▪ Los indicadores deben estar referidos a la definición del concepto de

manera adecuada.▪ V.g. cantidad de denuncias no necesariamente indica aumento en la

cantidad de delitos, puede deberse a mayor confianza en el actuar de la policía. ¿Aumentaron los delitos o ahora las personas están denunciando más? Si una medición no refiere necesariamente a una realidad, hay otras cosas que pueden manchar el indicador, tenemos un problema de validez y refiere a la construcción de los indicadores. La confiabilidad refiere más a la aplicación del instrumento.

Cuadro indicadores. Esquema y buscar errores de consistencia.

Concepto, dimensiones, sub-dimensiones, indicadores

Concepto D1 S.D.1.1 I.1.1.1

I.1.1.2

S.D.1.2 I.1.2.1

D2 X

I.2.1

I.2.2.

I.2.3.

Indicadores

34

Indicador → atributos → pregunta/atributos

Calidad de la medición

Indicador: ¿Qué indicadores usar? ¿Cuántos indicadores usar?

- Problemas de validez.- Consistencia de la operacionalización.

Atributos: ¿Qué atributos distinguir? ¿Qué intervalo de variación?34

- Problemas de exhaustividad, precisión y exclusión mutua.- Nivel de medición de las variables.

Pregunta/atributos: ¿Cómo preguntar?35

- Problemas de confiabilidad.- Calidad de las preguntas y de la aplicación del instrumento.

Nota: la selección de los indicadores depende no sólo de la teoría sino de las posibles técnicas de medición. Los indicadores se asocian harto a su posibilidad de ser medidos.

Ejemplos de operacionalización:

(i) Concepto de valoración conyugal. Definición: Tipos de valoración de la relación conyugal que resultan de la combinación entre la formación de valoración de la división sexual del trabajo dentro del hogar (igualitaria/no igualitaria) y de la valoración del matrimonio respecto de otras formas de conyugalidad (tradicional/no tradicional).

Dos dimensiones: (a) Valoración de la división sexual del trabajo dentro del hogar y (b) Valoración del matrimonio respecto de otras formas de conyugalidad (= valoración de la vida en pareja).

Indicador: (a) (1) valoración de los individuos de la igualdad de roles entre hombre y mujer dentro del hogar. Atributos: (i) negativa y (ii) positiva. Pregunta encuesta: (a) Una madre que trabaja puede establecer una relación tan cálida y sólida… (b) Es probable que un niño en edad preescolar sufra si su madre trabaja… (c) Considerando todo lo bueno y lo malo, la vida familiar… (d) 1 = muy de acuerdo, … 5 = muy en desacuerdo.

Sub-dimensiones: (b) (1) valoración de la convivencia, (2), valoración del divorcio, (3) valoración del matrimonio.

A veces los atributos de los indicadores pueden no coincidir con los atributos de las preguntas de la encuesta (“recodificación de variables”). Hacer una respuesta lo más específica y concreta posible. Después hago la “traducción”. Esa abstracción normalmente

34 Algunas posibilidades: (Sí, no); (Alto, medio, bajo).35 Ejemplo de violencia intrafamiliar. Si hubiera puesto la misma pregunta al final, en vez de al principio, hubiera tenido otra respuesta: problema de confiabilidad.

35

la hace el investigador para que la persona conteste exactamente dentro de los márgenes que esperan que responda.

Indicador: valoración del individuo frente al divorcio. Negativa o positiva.

Pregunta encuesta: “El divorcio es generalmente la mejor solución cuando una pareja parece ser incapaz de resolver sus problemas conyugales”. 1 = muy de acuerdo, … 5 = muy en desacuerdo. 1 y 2 = valoración positiva, 4 y 5 = valoración negativa.

(ii) “Los adultos mayores (personas de 60 años y más) con mayor educación tendrán una mejor capacidad funcional que los adultos mayores con menor educación”. Dos conceptos a operacionalizar: educación y capacidad funcional.

(iii) “Existe una relación entre el consumo de marihuana en el último año (prevalencia año de marihuana) por parte de los adolescentes y la vigilancia ejercida por sus padres”.

(iv) “Las personas que realizan alguna actividad física de forma regular tienen un mejor bienestar que las que no”.

A veces cuando hacemos operacionalización podemos hacer el proceso inverso. Uno tiene que ajustarse a los datos que ya tiene. Identificar las preguntas, y a partir de eso, acotar qué puedo medir, hasta dónde las preguntas pueden medir, acotar las preguntas el concepto más que el concepto las preguntas, porque no puedo plantear nuevas preguntas.

Unidad de análisis:36 sobre quién voy a hablar en mis conclusiones, mi análisis. Unidad de observación: a quién le voy a aplicar los instrumentos. Esto ocurre en unidades de análisis agregadas (v.g. familia). Unidad de análisis corresponde a conceptualización, unidad de observación a medición.

Existen tres criterios de validez para evaluar los diseños de investigación: (i) interna (hipótesis), (ii) externa (generalización) (capacidad de externalizar mis resultados al resto de la población, que las conclusiones sean extrapolables fuera del campo estricto de la muestra) (acá corresponde si la muestra es representativa o no), (iii) de medida (precisión de los indicadores) (que efectivamente los indicadores midan lo que uno quiere medir; la construcción del indicador refiere efectivamente a la conceptualización o a otro concepto).37

Todo esto se relaciona más con lo cuanti, no tanto lo cuali, porque lo cuali tiene otra manera de construir los datos. En lo cuali de alguna manera la validez externa se “pone entre paréntesis”, porque mi pretensión no es relacionar variables, sino que el objeto de mi estudio son casos, entender determinados casos.

36 11 de septiembre de 2014.37 En lo cuali refiere a la construcción del instrumento, v.g. la entrevista, que el instrumento me permita dar cuenta de lo que quiero estudiar.

36

Validez de medida: los indicadores elegidos: (a) ¿realmente “indican” lo que se pretende que indiquen? (b) ¿Miden correctamente el significado dado al concepto teórico? (c) Definición: “grado en que una medición refleja adecuadamente el significado real de un concepto” (Babbie 2000, p. 113). Aquí principalmente la argumentación es teórica, no es como la confiabilidad, que tiene que ver con la aplicación del instrumento. El planteamiento de los indicadores también se deriva de una revisión exhaustiva de la literatura. Planteamiento del indicador, no su aplicabilidad. Que refiera efectivamente al concepto.

¿Son indicadores válidos? (a) Nivel de ingreso como indicador de status social (pero hay otros aspectos vinculados a capital social excluidos del concepto del nivel de ingreso); (b) Tasa de denuncia de delitos como indicador de la delincuencia (pero podría ser que el aumento de la tasa de denuncia indique otras cosas, como el aumento de confianza en la policía); (c) Porcentaje de reos por delito de narcotráfico como indicador de incidencia de droga en el país (puedo tener pocos presos por narcotráfico pero mucha incidencia de redes de tráfico de drogas). Si no puedo dar una respuesta clara, hay un problema en la traducción del concepto al indicador, y tenemos que mejorar el indicador. Si no puedo hacer el traspaso tengo un problema de validez.

Aspectos de la validez de medida: (a) Validez aparente (sentido común, racionalidad lógica, plausibilidad), (b) Validez de contenido (cobertura, exhaustividad de una medida, que el conjunto indicadores cubra todos los aspectos de mi concepto, dar cuenta completamente del concepto, ningún aspecto que esté incluido en los indicadores pero no el concepto o en el concepto pero no los indicadores, excluyendo aspectos propios del concepto o incluyendo aspectos no pertenecientes al concepto), (c) Validez de criterio (uso de un criterio externo, comparación con los resultados de otras fuentes; es ver si el indicador se comportó como yo esperaba que se comportara), (d) Validez de constructo (relaciones lógicas entre variables [análisis factorial: correlación entre variables, v.g. indicadores complejos, indicadores con varias preguntas, v.g. conservadurismo, ver si todas las variables varían conjuntamente y hacen referencia a un mismo concepto que está detrás]: tengo mi indicador de consumo de drogas, obtengo resultados parecidos a otras encuestas, no tengo problemas de validez de criterio, pero una forma de probar la validez es ver si se relaciona con otras variables que yo espero que se relacionen, v.g. vigilancia parental, veo si el indicador se comporta como espero, si discrimina los datos, análisis más complejo). Se mide a través de procedimientos estadísticos con los datos.

Confiabilidad: (i) Es principalmente la seguridad respecto de la existencia de lo observado, (ii) Capacidad de obtener resultados consistentes en mediciones sucesivas del mismo fenómeno, es decir, que los resultados sean consistentes en el tiempo, deberían ser consistentes en distintas mediciones, (iii) Estabilidad de los resultados, v.g. las preguntas no pueden envejecer 15 años en un año, (iv) Replicabilidad, (v) Depende de la exactitud, precisión y objetividad (que los resultados no dependan de quién los aplique). Problemas de

37

confiabilidad: v.g. si cambian los resultados si el encuestador es mujer u hombre. Nunca hay un indicador perfectamente válido o perfectamente confiable, pero hay niveles aceptables y no aceptables, siempre hay pequeños sesgos.

La confiabilidad hace referencia al: (i) instrumento: (a) diseño, (b) aplicación, (c) codificación (se traducen las preguntas a una matriz de datos); (ii) procedimiento de análisis: (a) base de datos, (b) análisis de datos.

Relación entre validez y confiabilidad

Variable (concepto): (i) definición conceptual y (ii) definición operacional: (a) indicadores y (b) procedimientos. (a) y (b) remiten a instrumento de medición. En el paso de los indicadores a la definición conceptual hay problemas de validez. En los procedimientos y la medición hay problemas de confiabilidad.

Si un instrumento no es confiable, su validez también resulta discutible. Que un concepto sea confiable no implica que sea válido (la tasa de denuncia de delitos es confiable, el registro no es inestable, pero eso no lo hace un indicador válido de delincuencia).

Además, la validez presupone confiabilidad, pero no basta la confiabilidad de un instrumento para garantizar su validez. Tensión entre la validez y la confiabilidad. Uno trata de tener un indicador lo más preciso posible, pero también lo más aplicable posible. No se oponen pero no puedo tenerlo todo, necesito hacer un pequeño sacrificio. La confiabilidad requiere que la traducción sea lo más específica posible. Pero mientras más específico sea, más difícil es hacer el paso de vuelta, yo hago una especie de balance entre confiabilidad mínima y validez mínima. Ejemplo del circulito: es confiable pero no válido; indicador disperso no es confiable porque es disperso y no es válido porque está lejos de la idea central del concepto; válido y confiable: mediciones agrupadas y agrupadas al núcleo del concepto, consistencia (confiabilidad) y cercanía al concepto (validez). Cf. Babbie.

¿Qué es una variable? Una variable es un fenómeno que varía de un objeto a otro, o de un evento a otro. En la matriz de datos, es una cualidad o característica de un individuo o evento que contiene al menos dos atributos (categorías o valores), las que son asignadas en el proceso de medición. Medir una variable es, por tanto, asignar valores o atributos a distintas características que componen los objetos de estudio.

Requisitos de la variable: tres requisitos básicos: (i) Los atributos que la componen deben ser exhaustivos, (ii) Los atributos que componen una variable deben ser mutuamente excluyentes, (iii) Los atributos deben ser precisos. Los requisitos son parecidos a los de los indicadores porque los indicadores son variables.

Ejemplo: variable: conjunto que reúne lógicamente atributos: Sexo, Estado civil, ocupación, edad, situación de pobreza.

38

Atributos: cualidad que describe a un objeto o individuo: mujer, hombre; soltero, casado, viudo, separado, divorciado; estudiante, trabajador, dueña de casa, cesante, etc.38; 19, 20, 21, X años; indigente, pobre, no pobre. Usualmente se incluye una categoría residual (no sabe/no responde).

Tipos de variables: (i) primer criterio, según la función que cumple dentro de una hipótesis explicativa. (a) Variables dependientes: son las que se ven afectadas por otras, son las que quiero explicar. Su valor depende del valor de otras variables. (b) Independientes: son las que afectan a las dependientes. (c) Variable de control: las que especifican la relación. Nivel de educacional de los padres lleva a tener mayor nivel educacional de los hijos. Esa relación se intensifica en los niveles socioeconómicos más bajos (esa sería variable interviniente, que influye). Controlando por estos factores son cosas constantes. (d) Variable interviniente: es un tipo de variable de control que actúa sobre la relación. La variable de control podría estar afectando una relación, hijos hombres sí y mujeres no. La variable interviniente es un tipo de variable de control que está adentro de control. La variable de control es como tener un “candidato” y después en los datos veo qué tipo de variable es.

Dependiente: rendimiento escolar. Independiente: nivel educacional de los padres. ¿Sólo hombres o mujeres? Voy a controlar por hombres y mujeres. La variable interviniente sería si concluyo que afecta porque lleva a tener mayores hábitos de estudio, que lleva a tener mejor rendimiento, está metida en la relación y explica el mecanismo del paso de una variable uno a variable dos.

(ii) Segundo criterio, si son cualitativas o cuantitativas. Cuali: refieren a nombres de las variables y no números (v.g. nivel educacional, estado civil; detrás de esos atributos no hay lógica numérica; presencia o ausencia de, si hay presencia pongo 1, si hay ausencia 0; ese número no tiene sentido como número). Cuali: edad, puntaje PSU, notas. Yo no podría cambiar el número sin cambiar el significado de la variable.

(iii) Tercer criterio, según escala de medición tengo variables discretas o continuas (discretas: puntos, no puedo tener 2,5 hijos). Continuas: hay un continuo, edad, tener 2,5 años. Tiene sentido tener 0,5 años. Sólo para variables cuanti. Se refiere al rango de la medición.

(iv) Cuarto criterio, según nivel de medición: (a) nominal (atributos son nombres. Estado civil), (b) ordinal (tienen una lógica ascendente o descendente, hay una gradiente, muy de acuerdo o muy en desacuerdo, una característica es más algo que otra en la misma variable), (c) Intervalo (cada atributo es un rango: en la CEP no se pregunta ingreso en números sino en rangos, entre 0-100.000, 100.000-200.000, etc.) (ubicarse en un rango), (d)

38 Estudio y trabajo: problema de exclusión. Algunos van a marcar uno u otro, eso me genera un problema de confiabilidad, personas con las mismas características no responden consistentemente.

39

Razón (variables numéricas continuas, v.g. edad, valor específico en la medición que hace referencia a un continuo, la distancia entre tener 20 años y 21 años es la misma que entre tener 0 y 1).

Variables:

(i) Cuali Nominal

(a) Discreta Ordinal

(ii) Cuanti (1) Intervalo

(b) Continua

(2) Razón

En las discretas no puede actuar una lógica lineal, siguen un rango numérico pero no puedo decir si el paso de un valor a otro está claramente marcado por una distancia. Es una escala más subjetiva, que no la puedo numerizar, aunque las puedo poner en orden ascendente o descendente.

Tipo de variables por nivel de medición: Nominal

- Sólo aporta un nombre o título al atributo que comparten ciertos individuos u objetos. V.g. religión que profesa: católica, protestante, etc.

- Los atributos no poseen un orden significativo.- Muy limitada en operaciones matemáticas. Normalmente no puedo más que calcular

la frecuencia. V.g. el promedio es que hay más católicos.- En la matriz de datos a cada atributo se le asignará un número, pero ello sólo sirve

para indicar la pertenencia a la categoría, sin denotar cantidad. Católicos = 1, pero podrían ser 2, 3, 4, el número es sólo un nombre.

- V.g. región donde vive actualmente. I, II, RM, etc. Sexo: hombre, mujer.Por nivel de medición: Ordinal:

- Sus atributos tienen todas las propiedades de la variable nominal.- Además implican un cierto orden entre sí, pero no numérico.- Las distancias o intervalos entre categorías no son comparables ni tienen sentido.- Permiten operaciones matemáticas limitadas. Porque no hay lógica puramente

numérica.- V.g. grupo socioeconómico: alto, medio alto, medio, medio bajo, bajo. 2: escala de

Likert: muy de acuerdo, de acuerdo, ni de acuerdo ni en desacuerdo, etc. 3: cuán satisfecho? Muy satisfecho, satisfecho. Esa distancia entre muy satisfecho y satisfecho no es medible. Lo importante es la lógica de ordenamiento, estar muy satisfecho es más que estar satisfecho, aunque no sé cuánto más.

Vamos de menos complejidad a más complejidad.

40

Intervalo:

- Son aquellas en las que puede cuantificarse la distancia exacta que separa cada valor de la variable.

- Entre los valores o atributos existen valores “con sentido”, y son equivalentes entre cualquier par de puntos en la escala de medición.

- No tiene “cero absoluto”.- Permite realizar operaciones matemáticas.- V.g. 1 Puntaje CI: el valor cero es arbitrario, tener cero CI no significa realmente

tener ausencia de inteligencia. 2: Grados Celsius: el valor cero no significa ausencia de temperatura. 3: Calificaciones: Van de 1 a 7.

De razón:

- A las características anteriores se suma la posibilidad de establecer un cero absoluto (significa “ninguno”).

- Permite aplicar una diversidad de operaciones matemáticas a su análisis.- V.g. 1 años de estudio formal, 2: ingreso líquido mensual en pesos, 3: horas de

trabajo a la semana. Si tengo 0 no tengo educación, si tengo 0 no tengo ingreso, si trabajo 0 horas entonces no trabajo.

- La mayoría de los programas no distinguen entre variables de razón e intervalos sino que uno lo hace en la interpretación.

Mayor complejidad en operaciones matemáticas: el nivel de medición que sigue incluye todas las propiedades anteriores:

Nominal → Ordinal → Intervalo → De razón

La anterior siempre tiene menos información que la que sigue.

Unidad 4: ¿A quién estudiar? Unidades de análisis, unidades de observación y muestra.39

Unidad de análisis y observación.

Uno siempre tiene que especificar a quiénes va a estudiar. Referir para quiénes son válidas nuestras conclusiones.

Unidad de análisis:

- Es la unidad de interés de la investigación (a quién quiero estudiar).- A ella refieren las hipótesis.- Sobre ella se sacan conclusiones.- La unidad de análisis es sobre quiénes se está estudiando, mientras que las variables

se refieren a qué se está estudiando.La pregunta de investigación (¿para quiénes será válida la respuesta?), los objetivos de investigación (¿en quiénes voy a analizar/comparar/etc.?) y la hipótesis (¿para quiénes se cumple esta proposición?) hacen referencia a la unidad de análisis.

39 23 de septiembre de 2014.

41

Unidades de análisis versus unidades de observación:

- A veces no podemos acceder directamente a la unidad de análisis a través de los medios de recolección.o Colectivos (v.g. familia).o Inaplicabilidad del instrumento a ciertos individuos (v.g. personas con

demencia, niños pequeños).- Deben aplicarse instrumentos a otras unidades para obtener información que será

extrapolada a la unidad de análisis.- Esto es lo que se conoce como unidad de observación.- Unidad de análisis y unidad de observación pueden coincidir (v.g. estudiantes de

sociología).Tipos de unidades de análisis

(1) Individuo(2) Grupos (v.g. cursos, chilenos; la unidad menor es un colectivo que puedo identificar

claramente, pero al que tengo que acceder a través del análisis de los miembros y la extrapolación de esos resultados)

(3) Organizaciones(4) Productos sociales (v.g. familia, las prácticas; es más común en estudios

cualitativos)Unidad de observación:

- Es la unidad de muestreo.- Corresponde a quién se observa o se mide.- Puede o no coincidir con la unidad de análisis.- La unidad de observación aparece como una unidad analítica aun cuando coincide

con la unidad de análisis.El instrumento de recolección (¿a quiénes se les va a aplicar el instrumento?) y las preguntas (¿a quién se le van a hacer las preguntas?) hacen referencia a la unidad de observación, tienen que estar en función de sus características. Porque estas son las unidades que me van a responder.

Ejemplos

Estudio Indicadores AtributosUnidad de

análisisUnidad de

observaciónEstudio

respecto de la adaptación de los migrantes

en los países de destino

Grado de adaptación de los migrantes en el país de

destino

Alto, medio, bajo

Migrantes (no “migraciones” en este caso)

Migrantes

Estudio respecto de

cómo es más

Tipo de matrimonio

Religioso-civil Producto social: matrimonios

Individuos (uno o ambos de la

pareja)

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común que los matrimonios

entre parejas de distintas

religiones se realicen ante autoridades

civiles que los matrimonios de

la misma religión

Homogamia religiosa entre los miembros de la pareja

Misma religión, distinta religión

Ojo con no confundir la unidad de observación con el método (v.g. los registros sobre estudiantes, mi unidad de observación siguen siendo los estudiantes, el método es revisar los registros).

La unidad de análisis siempre es el sujeto de la oración de las conclusiones. Los productos sociales son tipos de grupos específicos. En la definición del grupo entran aspectos que son construcciones sociales, entra cierto tipo de constructo teórico.

Estudio Indicadores AtributosUnidad de

análisisUnidad de

observaciónEstudio

respecto de cómo la

expansión de la telefonía afecta las relaciones

interpersonales en redes de comunidad personales informales

(como amigos, vecinos,

parientes y parejas)

Cantidad promedio de

encuentros cara a cara al mes

N°Redes de

comunidad interpersonales

Individuos (a cada uno se les pregunta acerca

de sus comunicaciones

)

Cantidad promedio de

llamados telefónicos a la

N°

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semanaEstudio

respecto del fundamento

teológico de la iconografía en

la tradición cristiana ortodoxa (teología oriental)

Fundamento teológico de la iconografía en

la tradición cristiana ortodoxa

Imágenes icónicas del cristianismo

ortodoxo

Imágenes icónicas del cristianismo

ortodoxo

ENCUESTA CASEN: HOGARES

A veces dentro de un mismo estudio podemos tener más de una unidad de observación o más de una unidad de análisis. La orientación de la Casen es caracterizar los hogares del país, pero se aplica a una sola persona dentro del hogar (jefe de hogar). La unidad de observación es el jefe de hogar y la unidad de análisis son los hogares. Pero con la Casen yo podría analizar a todos los individuos de todos los hogares. La unidad de observación seguiría siendo el jefe de hogar pero la unidad de análisis podrían ser las mujeres, los niños, etc. Dos unidades de análisis o más o dos unidades de observación o más. Me interesa estudiar al individuo y sus familias, individuos y sus empresas, jefe de hogar y su familia, características de ciertos individuos.

En resumen: en un mismo estudio puede haber más de una unidad de análisis o más de una unidad de observación.

Ejemplo:

Estudio Unidad de análisis Unidad de observaciónEstudio respecto de

estrategias de superación de la pobreza en individuos y

familias chilenas

Individuos Individuos

Jefes de hogar o familiasEstudio respecto de la salud de niños menores de un año

Niños menores de un año Niños (peso, estatura, etc.)

Madres

Tengo que mirar cómo está redactada la conclusión. Ahí identifico sobre quién estoy hablando y qué estamos hablando sobre ese sujeto.

Errores frecuentes:

44

- Falacia ecológica: atribuir a los individuos características de los grupos en los cuales pertenecen.o V.g. “El promedio de notas de las mujeres es más alto que el promedio de

notas de los hombres. Por tanto, una mujer en particular tendrá mejor nota que un hombre en particular”.

- Falacia atomista o individualista: atribuir a las colectividades características de los individuos.o V.g. “Algunos políticos son corruptos. Por lo tanto, podemos decir que la

clase política en general es corrupta”.- Es el mismo error, sólo que en direcciones distintas. Es confundir al individuo con

el colectivo, sólo que en direcciones distintas. Las características de los individuos son de los individuos y las características de los grupos son de los grupos. El paso de uno a otro no es inmediato, no hay traducción 1 a 1, debo usar alguna técnica analítica específica para poder traspasar la información.

Faltan primeros diez minutos40

¿Diseño?

Clasificación según finalidad

Problema Finalidad Criterios de procedimiento

Criterios de éxito

Básica (pura) Seleccionados con libertad

Conocimiento para mejor comprensión y explicación científica del mundo

Rigurosidad y solidez teórico-metodológica. Evaluable por la comunidad científica

Aporte al conocimiento, según el juicio de la comunidad científica. Publicación en revistas destacadas

Aplicada Acotados a las demandas específicas de parte de instituciones

Conocimiento para la acción, para tomar decisiones, para definir políticas, etc.

Prontitud, aplicabilidad

Resultados que iluminan, orientan. Resultados usados para la toma de decisiones

Distintos receptores de investigación. La diferencia no estriba en la metodología o los procedimientos, sino en cuál es el sentido de la investigación.

40 25 de septiembre de 2014.

45

V.g. Investigación aplicada: Evaluación de un programa de educación sexual con estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria.

V.g. Investigación básica: Consumo de tabaco en adolescentes: factores de riesgo y factores protectores.41

Referencia a usos prácticos de la información no implica que la investigación sea aplicada:

- Los fenómenos hacen referencia al contexto social en el cual se inserta el fenómeno.- Se hacen referencias a un futuro uso de la información en línea con la relevancia del

estudio.- Diferencia en los objetivos explícitos e inmediatos de los conocimientos generados

por la investigación.- En las investigaciones básicas, la aplicación de los conocimientos científicos

aparece como objetivo auxiliar.Clasificación temporalidad

Diseños no experimentales: (i) transversales, (ii) longitudinales (de tendencia; cohorte; panel).42 Implica una única medición en el tiempo. (i) Transversal:

- Recolecta datos en un solo momento del tiempo.- Se pueden tener objetivos descriptivos, correlacionales o explicativos. No se pueden

establecer relaciones causales. La dirección de los factores no se puede aislar a partir de la investigación transversal.

- Preguntas retrospectivas y prospectivas. Yo les puedo preguntar datos sobre nuestro primer año de universidad, recojo información de este año y del año pasado según lo que pregunto hoy. Eso no hace al estudio longitudinal, el estudio longitudinal tiene que ver con el número de veces que aplico el instrumento, no las preguntas que hago. Que la pregunta haga referencia al tiempo no hace al estudio longitudinal en vez de transversal. Si el instrumento es aplicado en un único momento del tiempo, el estudio es transversal. “Un único momento del tiempo” no quiere decir que se aplique el instrumento en todas las personas al mismo tiempo, sino que se aplique una vez a cada persona.

- Ejemplos:o Conocer las percepciones que tienen los jóvenes acerca del gobierno actual.o Determinar relaciones entre número de hijos y situación laboral de las

mujeres.

41 Que una investigación diga: eventualmente esta investigación se puede usar para diseñar políticas públicas, etc. Eso siempre aparece en las conclusiones porque tiene que ver con la relevancia. No implica que esa investigación sea aplicada, puede ser básica. Además la aplicación de las investigaciones básicas es posible, pero siempre a futuro, no es directo o inmediato, no se derivan implementaciones de programas a partir de esta mera información (falta más).42 Implica hacer un seguimiento para ver cambios en el tiempo. No todos los estudios longitudinales son causales.

46

o Determinar cómo la experiencia de haber trabajado fuera del hogar influye en la actitud de las mujeres hacia la conciliación trabajo/familia.

o Por qué razones se cambió de domicilio; si fue o no a votar en la última elección.

o Por quién piensa votar en la próxima elección; si planea cambiarse de domicilio en los próximos seis meses.

(ii) Estudios longitudinales:43

- Se dirigen principalmente a analizar cambios a través del tiempo en determinadas variables o en relaciones entre éstas.

- Se recolectan datos a través del tiempo, en varios momentos del tiempo. Las mediciones se pueden hacer más o menos seguidas.44

- Distintos tipos:o De tendencias (trend)

▪ Analizan los cambios a través del tiempo en una o varias variables, dentro de alguna población en general.

▪ Son estudios principalmente descriptivos, que muestran tendencias.▪ Normalmente se basan en muestras representativas de dicha

población que se intenta describir, pero no se siguen a las mismas personas.

▪ Sólo puedo ver la tendencia a nivel general, no la trayectoria particular de cada individuo. Descripciones a nivel poblacional y no individual.

o De cohorte (cohort)▪ Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos

específicos, que comparten algún tipo de experiencia común.▪ El grupo de estudio es constante en el tiempo, pero en cada medición

se extraen muestras representativas.▪ Es un estudio de tendencia de un grupo específico de personas que

comparte alguna experiencia común.▪ El objetivo es controlar por experiencias comunes o factores

vinculados a un período temporal específico.▪ Es como un estudio de tendencia pero a pequeña escala, en una

población específica que me interesa.▪ Permite distinguir el efecto generación del efecto edad.▪ V.g. Un estudio sobre la relación entre ser hijo de padres divorciados

y la probabilidad de disolver su primer matrimonio, siguiendo a las personas nacidas en 1958.

43 La mayoría de los estudios son transversales porque los estudios longitudinales son muy caros.44 Eso está en función de los recursos del investigador y las características del fenómeno. A veces los cambios ocurren más a largo plazo.

47

o De panel▪ Se observa/entrevista al mismo grupo de sujetos en todos los

momentos de medición. Permite observar relaciones causales entre dos o más variables.

▪ V.g. Un estudio sobre el bienestar subjetivo de los adultos mayores.Clasificación temporalidad: longitudinal

Ventajas DesventajasTendencias Permiten observar la

evolución de los eventos estudiados a través del tiempo

Costo, tiempo, equivalencia de las muestras (las muestras no son equivalentes, no puedo hacer relaciones causales), problemas de causalidad

Cohorte IDEM tendenciasPermite controlar por efectos generacionales

IDEM tendencias

Panel Permiten estudiar cambios a nivel de individuoPermite determinar causalidad

Dificultades para mantener la muestraTasa de no respuesta aumenta en el tiempo (puedo perder casos pero no aumentar casos, v.g. viejitos que se van muriendo)TiempoCosto (normalmente se pagan incentivos a las personas para que se mantengan en la muestra)Sesgo de aprendizaje (las personas aprenden a contestar encuestas, no la contestan con la mente en blanco, sino que generan expectativas respecto de qué se espera que contesten)Condicionamiento panel (las personas van respondiendo y cambiando sus respuestas dado que están en el panel y dado que saben que las van a medir en dos años más)

48

Cheix:45

· Pegar mapa

Experimentos en ciencias sociales:

· 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 consistente en la observación…

¿Cómo comprobar el nexo causal?

Variable 1 causaà Variable 2 efecto

Diseños experimentales:

1. Experimento clásico o aleatorizado: Idea de ver causa y efecto en un ámbito lo más aislado y condicionado posible. Debe controlar:

a. Variable independiente y dependiente: Efecto que tiene un cambio en la variable dependiente.

b. Grupo de control y grupo experimental: El grupo experimental va a ser al que se le aplica el experimento, el grupo de control es virtualmente igual al experimental. La idea es que estos grupos estén asignados aleatoriamente y que se igualen.

c. Lógica del experimento:à Pretetst y postests: Se evalúa a los sujetos antes y después de la exposición a la variable dependiente.

Grupo experimental: Medición V.Dà Administración estímuloà Nueva medición V.D. También se hace en el grupo de control para ver si hay diferencias.

2. Cuasiexperimento:

45 30 de septiembre de 2014. Los apuntes son de Rosario Ureta.

49

Son iguales a los experimentos clásicos en su lógica y cómo funcionan, pero se diferencian en que los grupos están formados desde antes. Asume un grupo como de control y otro experimental.

3. Experimento natural: Ejemplos: Terremotos

4. No experimental: No hay manipulación deliberada de las variables. El investigador accede a la realidad en su contexto habitual. Ejemplo: Encuesta, entrevista, etc.

Ventajas y desventajas diseños experimentales:

a. Ventaja:

à Solución al problema de la relación causal

à Aislamiento de condiciones

b. Desventaja:

à Es muy restringido

à Carácter artificial

à Representatividad

Consideraciones éticas en experimentos:

· No siempre es posible realizar experimentos; hay situaciones que no son éticas de medir.

· No se puede obligar a los individuos a participar en el experimento, aunque sea parte del grupo objetivo.

· Es importante que los participantes firmen un consentimiento informado, siempre teniendo en cuenta que estas personas pueden abandonar el experimento.

Clasificación según objetivos (repaso):

Exploratorioà descriptivoàcorrelacional (Cómo cambian 2 variables de manera experimental)àexplicativoàpredictivoà Comprensivo (objetivo es comprender una realidad, entender cuales son las motivaciones de un determinado comportamiento).

MAYOR COMPLEJIDAD METODODOLÓGICA.

50

¿De qué depende que un estudio se inicie desde una u otra perspectiva?

- El Estado el conocimiento en el tema

- Enfoque que el investigador pretenda dar a su estudio.

Fernández:46 Quedan dos etapas grandes: muestreo y técnicas de recolección de datos. Hoy veremos muestreo, lo vimos antes pero quedó pendiente. Repaso: unidad de análisis es la unidad de interés, aquella sobre la que versa nuestra hipótesis, sobre ella queremos establecer conclusiones. La unidad de observación puede coincidir con la universidad de análisis: la unidad de observación es a quién vamos a aplicar el instrumento. Lo que interesa en esta clase tiene que ver con la unidad de observación. Específicamente veremos hoy el diseño muestral, que responde a la pregunta de a quién o quiénes voy a aplicar el instrumento. El diseño muestral responde a interrogantes como: (i) ¿cuál es el tamaño muestral más adecuado? (ii) ¿Cómo seleccionar la muestra? (muestreo probabilístico/muestreo no probabilístico). (i) Las respuestas a estas preguntas dependerán de los objetivos de investigación. Objetivos más bien cuantitativos en el paradigma post-positivista, seguramente querremos que nuestras conclusiones sean generalizables a toda la población. Por ende, tanto el tamaño de la muestra tendrá que basarse en un número grande, sobre los 400 casos. Una línea más cualitativa, con la exploración o la descripción, conocer los sentidos de los actores, el número será más reducido, 30 casos o menos. (ii) La respuesta depende nuevamente del parámetro en que nos movamos. En lo cuantitativo post-positivista utilizaremos muestreos probabilísticos, esto es, basados en el azar, elijo aleatoriamente quiénes van a participar. En lo cualitativo elijo muestreos no probabilísticos, basados en un criterio intencionado, “elegir con pinza” a quién entrevistar. Yo elijo sobre cierto perfil o ciertos criterios cómo selecciona, pero no me baso en el azar, sino en criterios sustantivos. ¿Por qué es tan importante el diseño muestral? Estamos limitados en términos de recursos, tiempo, logística. Lo ideal en teoría sería entrevistar a todas las personas que me interesan, v.g. un censo (v.g. 300.000 universitarios). En la práctica de la investigación eso es casi imposible. Entonces uno selecciona un subgrupo. Para eso necesitamos un diseño muestral.

En la próxima clase veremos el muestreo probabilístico/no probabilístico. Ahora veremos algunos conceptos básicos del muestreo. Esto está más enfocado al muestreo probabilístico cuantitativo.

46 2 de octubre de 2014.

51

(i) Universo o población objetivo: a quién puedo teóricamente puedo ir a entrevistar, el conjunto de casos o elementos de los que quiero dar cuenta, aquellos de los que teóricamente quisiera tener mi muestra.

(ii) Marco muestral (unidad de muestreo): una vez que ya definí mi población, me interesa saber quiénes son, cuántas son. Para conocer cuántos casos hay, cuántas características tienen, etc., tengo que conseguir un marco muestral. En términos simples, es un listado. Permite conocer un número de casos que puedo ir a encuestar, permite especificar a quiénes les podría aplicar el instrumento (v.g. lista de matriculados en la universidad, lista de personas inscritas en la PSU, etc.). El censo permite definir mapas muestrales, saber cómo están distribuidos los chilenos. Es más restringido: es difícil tener un marco muestral completo que incorpore a todo el universo. Siempre hay gente que queda fuera de mi marco muestral. La guía de teléfono deja gente fuera: hay gente que ya no tiene teléfono fijo. Idealmente uno trataría que el marco muestral fuera idéntico a la población, en la práctica intento que sea lo más amplio posible. A medida que dejo fuera personas, mi muestra es menos representativa.

(iii) Muestra seleccionada: yo hago todo lo anterior para definir a cuántas personas voy a encuestar. Dentro del marco muestral, elijo a quiénes voy a entrevistar. En la lista de sociología, elijo a 20 personas. Esa es mi muestra seleccionada, pero todavía en un plano teórico.

(iv) Muestra entrevistada (o efectiva): es el círculo más interior, restringido. Puede pasar que si bien tengo los 20 casos de antes, nunca logro que todos me contesten la encuesta. No me mandan el mail, etc. Ese delta de diferencia entre muestra seleccionada y muestra entrevistada se llama “tasa de no respuesta”, lo ideal es que no sea mayor que el 20% (más que eso uno duda de la calidad de la encuesta). Hay poblaciones que tienen más altas tasas de respuesta, v.g. adultos mayores. Uno puede jugar con esos matices.

Por ejemplo: Si tenemos unidad de análisis = intención de voto y unidad de observación = votantes:

(i) V.g. chilenos de 18+ años que habitan en comunas de más de 30.000 habitantes.(ii) Listado Servel.(iii) Muestra seleccionada.(iv) Muestra efectiva.

En la ficha técnica de una encuesta encuentro cosas como: población objetivo = teléfono RM 18+ años (en el caso de una encuesta por teléfono).

Otro concepto clave es la representatividad: “una muestra es representativa de la población si la suma de sus características se aproxima al conjunto de características de la población, distribuyéndose de acuerdo a la heterogeneidad de la población objetivo”. Uno podría pensar en la muestra como la población en menor escala. ¿Qué implica lo anterior? En la población no somos iguales. Si yo quisiera dibujar la población de sociología, tengo gente a, b, c, d, e, f, etc. Si fuéramos capaces de medir esta población, podríamos tener distintas variables (v.g. consumo de drogas). Estas variables a nivel de población se conocen con el

52

nombre de “parámetro poblacional” (X) (es una “x” mayúscula con rayita arriba). Yo no conozco habitualmente el parámetro poblacional, el valor de la variable en la población. Los datos del censo son parámetros poblacionales (número de hombres, mujeres, etc.). Como en mi muestra no puedo tener los datos a nivel poblacional, yo quiero conocer la X a nivel de la muestra. Ojalá sea lo más similar a X con rayita.

X con rayita lo más parecido posible a X sin rayita

La X sin rayita se conoce como “estadístico muestral”. Lo ideal es que sea lo más parecido a la población real. Al final es un nombre para diferenciar si trabajo con muestra o con censo. Esto no nos dice todavía cómo se logra la representatividad. Hay tres principios que cumplir:

(i) Muestra aleatoriaa. Esto quiere decir azar. Los casos que voy a seleccionar sea mediante el azar,

una tómbola, tabla aleatoria en Excel. Si utilizo el azar estoy eliminando en teoría el sesgo, de manera consciente o inconsciente. Todos tienen alguna probabilidad de ser escogidos. La idea es que saco estereotipos o prejuicios.

(ii) Muestra probabilísticaa. Para certificar que por azar no me pase que justo salen puras mujeres, etc. Es

importante que la muestra no sea sólo aleatoria, sino probabilística, esto es, que todo el mundo tiene alguna probabilidad de ser elegido y que esa probabilidad es conocida. Si mi marco muestral me dice que hay mil casos y el 60% son mujeres y 40% son hombres, al elegir al azar puedo ver si se va cumpliendo esta proporción de la población. Si el azar no cumple esto, yo puedo manipular. Habitualmente esto se puede hacer con variables conocidas (género, nivel socioeconómico, etc.), obviamente hay otras que no conozco. Basándome en estas variables intento que mi muestra se asemeje a la población.

(iii) Adecuado diseño y tamaño muestrala. Adecuado diseño: pendiente para la próxima clase.b. Tamaño muestral: cuántos casos voy a seleccionar. Depende de estos

criterios:i. El tiempo y los recursos disponibles

ii. El tipo de diseño muestral seleccionado (si trabajo con algo probabilístico, probablemente necesite un tamaño grande)

iii. De la heterogeneidad poblacional (si una población es muy heterogénea, voy a necesitar más casos, para dar cuenta de la variabilidad. Si la población es más homogénea, necesito menos casos). ¿Qué pasa en casos que no conozco la variabilidad? Ahí se utiliza el principio de varianza máxima. Yo no sé cómo se distribuye la población, pero asumo que se va a comportar 50-50. Es una hipótesis. En términos de la selección de la muestra

iv. Del error admisible: la idea es la siguiente: habitualmente al trabajar con muestras uno sabe que el estadístico muestral no es igual al parámetro. Entonces establezco un margen de error, cuánto estoy

53

dispuesto a que varíe el estadístico muestral. V.g. 5% de margen de error. Eso significa: -2,5% < variable < +2,5%. Habitualmente se admite hasta 10%. Lo importante del margen de error te dice el tamaño muestral adecuado. Para tener a lo más 5%, tomo varianza máxima 50-50 y tengo 400 casos. Si quiero pasar a 2,5% aumento a 1.600 casos (es como un salto exponencial). A 1% paso a 10.000. Etc. La idea es ajustarse cerca de 2.500 casos hasta 400 considerando variabilidad y margen de error.

v. Del nivel de confianza requerido (habitualmente fijo en 95%): el nivel de confianza es la contracara del error. Si el margen de error es cuánto equivocación estoy dispuesto a aceptar, acá es cuánta precisión quiero. Es la interpretación positiva. En vez de decir 5% de error admisible, digo 95% de nivel de confianza.

Todo esto está basado en el paradigma post-positivista. En lo cualitativo la representatividad es un concepto superfluo, no interesaría en términos cualitativos, no me interesa conocer una variable sobre la población, me interesa el sentido subjetivo de un actor.

Cuadro Cea:

54

Dos tipos de errores: (i) error observacional → error de medición.47 (ii) Error no observacional → error de muestreo48 (problemas de cobertura; error muestral propiamente tal). (a) Problema de cobertura: la diferencia entre población y marco muestral. El marco muestral es mucho más pequeño que la población, y dejo demasiada gente fuera. Eso se llama problema de cobertura. Con la guía de teléfono, dejo fuera a las personas que no tienen teléfono. También tengo el problema de sobrecobertura: hay casos que puedo seleccionar pero no son de mi interés. La sobrecobertura sería llamar a call centers o teléfonos no residenciales. En los mapas puedo elegir una manzana dentro de una comuna que teóricamente era una casa y me encuentro con una tienda y yo quería una residencia. (b) Error muestral: aun cuando hagamos todo lo posible, trabajemos con el azar, etc., la muestra nunca es la población, X con rayita nunca es idéntico a X sin rayita. Eso implica que siempre hay un error en términos de cosas que no manejamos. ¿De qué depende este error? El error muestral depende de: (1) tamaño de la muestra, (2) diseño muestral, (3) heterogeneidad de la población. Por eso siempre importa que este error sea el mínimo posible, en general uno trabaja con el 5%.

Fernández:49 Dos tipos de diseños muestrales: (i) probabilístico (apunta fundamentalmente a lograr muestras representativas) y (ii) no probabilístico. ¿De qué depende elegir un tipo de muestreo u otro? Tiene que ver con los objetivos y alcances de la investigación. En el diseño de políticas públicas, nos interesa saber qué pasa con toda la población. Entonces trabajo con muestras representativas, y diseños probabilísticos por lo tanto (en general pasa con objetivos correlacionales y explicativos). Con población indocumentada (v.g. inmigrantes ilegales, narcotraficantes), no voy a tener marco muestral (la “lista”); eso hace inviable trabajar con diseños probabilísticos.

Muestreos probabilísticos (más cuantitativos, azar, todos tienen alguna probabilidad de ser escogidos, esa probabilidad es conocida, podemos calcular el error). Los distintos tipos son: (i) aleatorio simple, (ii) aleatorio sistemático, (iii) estratificado, (iv) por conglomerado.

(i) Muestreo aleatorio simple:a. Es el más básico que existe y el más fácil de desarrollar.b. Consiste en que: tenemos población y marco muestral. A partir del marco

muestral, tengo una lista de cosas X. El muestreo aleatorio simple asigna a cada uno de los casos un número: 1, 2, 3, 4, 5, etc. Mediante el azar escoges el número de casos mediante el azar: 8, 7, 10, 15, etc. hasta cumplir con la cuota del tamaño muestral que me propuse. Esto es bastante simple, no tiene mucha complejidad.

c. Cada unidad debe tener igual probabilidad de participar en la muestra (n/N).d. Elección muestral absolutamente aleatoria hasta alcanzar el tamaño muestral

requerido.

47 Es lo que vimos con operacionalización, indicadores, etc. En general los podemos manejar.48 Muchas veces no las podemos manejar.49 7 de octubre de 2014.

55

e. ¿Qué problemas puede haber? Es muy caro para efectos de representatividad: no puede dar cuenta de la heterogeneidad, v.g. muestra de dos mil casos para todo Chile. Si la población es muy grande, no puedo aplicar este muestreo, tendría que usar 20.000 casos o más.

f. Casi nunca se utiliza solo, salvo que tu población objetivo sea pequeña (v.g. 100 casos, 200 casos).

g. Puede ser con reemplazo o sin reemplazo. ¿Qué pasa con los casos que no contestaron? 2 y 6 no contestaron (“No responde”). ¿Los reemplazo por alguien nuevo? Nuevo sorteo: en lugar de 2 tengo a 9, y de 6 a 5. Uno trata de trabajar con una tasa de respuesta sobre 80%. El problema del reemplazo es que voy sesgando posiblemente cada vez más la muestra, puedo optar por un perfil de persona que decide contestar. Ir achicando el marco muestral arroja algo cada vez menos representativo. Importa el número de casos que tengo que cumplir, puedo terminar con +% de adultos mayores o mujeres.

h. Al documentar la no respuesta, igual puedes estudiar eso. Además te permite planificar mejor tus estrategias a futuro.

i. Una opción para manejar la no respuesta es la sobre-representación. Si inicialmente debía elegir a 100, pero sé que pocos me van a contestar, encuesto a 300 y quedo más cerca de los 100 que esperaba. Además, hay perfiles de encuestadores, horarios, cartas de presentación, etc.

j. www.random.org en términos generales permite colocar cuántos números aleatorios queremos y también el tamaño de la muestra.

(ii) Muestreo aleatorio sistemáticoa. Es similar al aleatorio simple, pero se diferencia en

i. Sólo la primera unidad se selecciona mediante el azarii. Los restantes elementos se consiguen sumando, sucesivamente el

coeficiente de elevación N/n=kb. V.g. marco muestral (N) = 20.000. (n) = casos que teóricamente quiero

revisar = 2.000. ¿Cómo se selecciona por salto sistemático? Saco el coeficiente de elevación o salto sistemático: 20.000/2.000 = 10. Tengo la lista de casos, cada uno con un número: 1, 2, 3, 4, 5, etc. Lo primero que hago es elegir al azar un número entre el 1 y el 10, es decir, entre el 1 y el salto sistemático. Sacamos 3. El paso siguiente es elegir el resto de los casos por salto sistemático: 3+10 = 13, 13+10 = 23, 23+10 = 33, etc.

c. Variable de estratificación para dar cuenta de mayor heterogeneidad, v.g. edad. 1 tiene 18 años, 10 tiene 19, 35 tiene 20, etc. Al ordenar por una variable de estratificación, gracias al salto sistemático puedo seleccionar un poco de todo. También podría ser género, nivel socioeconómico, etc. Tiene sentido cuando ordenamos el marco.

d. Ventajas y desventajas:i. Ventajas: es bastante simple. Además lo uso cuando desconozco las

características más específicas del marco muestral. V.g. intención de voto en urna (no sé quién es, no tengo el libro, no sé si es hombre o mujer, etc.).

ii. Desventajas: puede ser que el ordenamiento de la lista genere sesgos. Sobre todo hay problemas territoriales.

(iii) Muestreo estratificado

56

a. La pregunta es: ¿cómo elegir la muestra más representativa posible?b. Es el más utilizado, permite un mayor ordenamiento a la hora del terreno,

tiene el menor error posible. Antes de seleccionar trato de dar cuenta de la heterogeneidad de la muestra.

c. En palabras simples, se trata de tomar el marco muestral. En el salto sistemático usábamos una variable que ordenada este marco. Aquí trato de elegir al menos dos variables que permitan ordenar este marco. El ejemplo básico y más utilizado es zona y tamaño de la comuna.

Norte Centro SurPequeña e150 e2 e3Mediana e4 e5 e6Grande e7 e8 e9

d. Los e1, e2 y e3 son heterogéneos entre sí: es muy distinto vivir en el norte en una comuna pequeña que en el sur en una comuna grande. Pero internamente, todos los que viven dentro del estrato son similares. Externamente heterogéneo, internamente homogéneo. De cada estrato tengo representantes.

e. También se puede considerar género y edad. Estratificar exige mucho conocimiento previo del marco muestral, tener bien claro tus recursos, un equipo de trabajo grande. Es bien usado para encuestas nacionales, es un tipo de muestreo con cálculos estadísticos complejos. Más allá de complejidad, asegura representatividad y un error que los anteriores, aunque es más difícil de operar.

f. Persona y curso:i. Primero medio

1. Juan2. Benjamín3. Cristóbal

ii. Segundo medio1. María2. Francisco3. Daniel

iii. Tercero medio1. Pedro2. Javiera

iv. Cuarto medio1. Gabriela

g. Powerpoint

50 Estrato 1 (“e1”).

57

i. Clasificación de las unidades de la población en un número reducido de estratos.

ii. Selección de unidades bajo procedimientos aleatorios.iii. Se guía por 4 principios:

1. Elección de variables de estratificación.2. Orden de las variables de estratificación.3. Número de variables de estratificación.4. Tamaño de los estratos.

h. ¿Cómo decidir cómo distribuir mi n = 200? Proporcional o no proporcional.

e1 e2 e3 Población500 700 800 2000

Proporcional: n = 20025% 35% 40% 100%50 70 80 n = 200

No proporcional por asignación simple: n

= 20060 60 60 n = 200 → 200/3

No proporcional por desproporción

absoluta: n = 200100 → 100 x n- 70 30 → 100 x n+51 n = 200

Pero puedo elegir desproporcionar. Quizá el estrato e1 me interesa mucho, uso una repartición no proporcional. Hay dos formas de hacer eso: por asignación simple (dar el mismo número a todos los estratos) y por desproporción absoluta (para que sea representativo hay que ponderar: volver a dar un peso conforme al peso que tenían en la realidad los estratos. Si en la realidad valía 50 y ahora vale 100, a las sobre-estimadas les tengo que quitar peso y a las sub-estimadas les tengo que agregar peso).

Jueves 9 de octubre: no hubo clases

El muestreo estratificado52 cuenta con etapas, en las que se van realizando subgrupos, siempre procurando que sea al AZAR (y así asegurar la representatividad). Por ejemplo, la tabla de Kish. Es por esto que el muestreo estratificado es el más usado.

Para solucionar los casos no proporcionales, es decir, que éstos no sean suficientemente representativos, existe la ponderación. Ésta multiplica los casos subestimados o sobrestimados por una variable que les permite ser más símil al porcentaje original.

51 N+ y N- no se refieren a números positivos o negativos, sino números que aumenten o disminuyan esa cantidad (ambos son números positivos).52 Martes 14 de octubre de 2014. Los apuntes son de Guadalupe Zegers.

58

1. Muestreo por conglomerado o racismo (clusters):

a. Se considera que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos o geográficos.

b. Depende de la heterogeneidad entre grupos o al interior de ellos.

Por ejemplo, ¿dónde encuentro niños? Mi marco muestral van a ser los colegios.

La diferencia con el muestreo estratificado es la unidad muestral. El estratificado estudia individuos, el otro estudia conglomerados. Así, es más completo, porque es más fácil hacer listas de colegios que de individuos, por ejemplo. Por otro lado, es más práctico y barato, pues sólo asisto a los colegios que quiero evaluar, limitando mi territorio.

Es muestreo estratificado es internamente homogéneo, y externamente heterogéneo. El conglomerado es lo contrario; es externamente homogéneo pero internamente heterogéneo. Cabe destacar, sin embargo, que no es todas partes se dan conglomerados homogéneos, pues donde hay segregación hay diferencias. Se pone en cuestión la representatividad.

Al igual que el estratificado, selecciono conglomerados al azar, e incluso puedo estratificar dentro de ellos.

Diseños muestrales NO PROBABILÍSTICOS

NO se basan en el azar. Son más cualitativos, por lo que se utilizan un criterio sustantivo. No buscan representatividad.

Hay dos vías para medir el tamaño de un muestreo:

- Saturación: Una primera teoría, postula que la riqueza de lo cualitativo está en los datos que uno recolecta durante el estudio, por lo tanto sería incorrecto definir a priori el número de casos. Se entrevista hasta que ya no sirva más.

- Poner un número, un margen de casos. Debe coincidir más o menos con la saturación. Lo apropiado, en general, es entre 20 y 30 entrevistas, y 4 grupos de discusión (entre 8 y 10 personas cada uno). Éste método es más completo, porque está abierto pero también guía la investigación.

*Como toda investigación, depende de los recursos disponibles para llevarse a cabo.

Hay dos grandes grupos de muestreo:

- A priori

-> Por cuotas

-> Colección completa

59

- Definición gradual

-> Teórico

a. Muestreo por cuotas:

- Se usan mucho en estudios de opinión y marketing

- Son de menor costo: mayor rapidez y unidades reemplazables con otras.

- Es el espejo del estratificado en lo cualitativo: distribución del objeto investigado según criterios abstractos.

- Criterios más abstractos

b. Colección completa

- Cuando puedo entrevistar TODOS los casos, definiendo a priori un perfil.

- Problema: se gastan muchos recursos en algo que podría ser innecesario.

c. Teórico (Grounded Theory o Teoría Fundamental, de Glasen y Strauss)

- Estrategia “sucesiva”

- Procede según la relevancia de los casos

- Se continúa el muestreo hasta lograr la saturación teórica.

- Para poder generar teoría, no puedo elegir casos a priori. No parto de cero, pero parto por quien me puede servir, y a partir de tal discurso voy definiendo quién me conviene

- Es más difícil de implementar

En base a lo teórico, puedo aspirar a distintos tipos de muestras.

1. Diversas o de máxima variación: muy distintos tipos de entrevistas

2. Muestras homogéneas: una entrevista de un tipo de perfil

3. En cadena o por redes (“bola de nieve”): busca llegar a poblaciones de difícil acceso. *

4. Conveniencia: población de fácil acceso, cómoda. Muestra probabilística no intencional. *

*Son las más utilizadas.

60

Jueves 16 de octubre: prueba N° 2

Martes 21 de octubre

Jueves 23 de octubre

61

Fernández:53 Técnicas de recolección de información cualitativas

Entrevista:

- Definicioneso “Una técnica en la que una persona solicita información de otra o de un grupo,

para obtener datos sobre un problema determinado. Presupone, pues, la existencia de al menos dos personas y la posibilidad de la interacción verbal” (Rodríguez, Gil y García)

o “Reiterados encuentros cara a cara entre el investigador y los informantes, encuentros dirigidos hacia la comprensión de las perspectivas que tienen los informantes respecto de sus vidas, experiencias o situaciones tal como las expresiones con sus propias palabras” (Taylor y Bogdan)

- Clasificación según objetivoso Clínica: fin terapéutico, paciente y profesional (psicólogo o psiquiatra)o Periodísticas: fin de comunicación, esporádicas, se utilizan en los medioso De investigación*: fin de comprensión de fenómenos sociales

- ¿Qué es una entrevista cualitativa? Es una conversacióno Provocada por el entrevistadoro Realizada a sujetos seleccionados a partir de un plan de investigacióno Con un número considerable de casos de estudio (aproximadamente 20 o 30

entrevistas)o Finalidad de tipo cognitivo (buscar la comprensión)o Guiada (el entrevistador genera preguntas y pautas de conversación, da tips para

que se genere interacción verbal. Pero el entrevistador está en segundo plano, la idea es que abra la entrevista pero no dé cuenta de sus puntos de vista, se guarda su opinión).

o Esquema de preguntas flexibles (preguntas abiertas, a diferencia de las encuestas: la persona puede decir lo que quiera)

- Objetivo entrevista cualitativao Conocer y comprender las percepciones y creencias, actitudes, valores,

sentimientos, motivos y comportamientos de las personas en un contexto particular

o “Ver a través de los ojos de los entrevistados”- Diferencia entrevista/encuesta

o Estandarización: en la encuesta hay misma batería de preguntas y respuestas, el instrumento es igual para todos. En la entrevista se diluye el principio de estandarización: se trata de una técnica flexible, las preguntas y temas pueden variar de entrevistado a entrevistado. Además las respuestas son abiertas. En la encuesta hay atributos de la pregunta estándar. A la hora del análisis es mucho más fácil comparar resultados estandarizados.

o Comprensión de datos: la encuesta tiene como foco cuantificar fenómenos, poder tener datos particulares para agregarlos, y a nivel agregado, poder establecer conclusiones para la población. En la entrevista queremos entender motivaciones, qué pasa en la cabeza de una persona

53 Martes 28 de octubre de 2014.

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o Representatividad: en la encuesta tenemos muestreo probabilístico, etc. la representatividad estadística no es importante en la entrevista, sino que hay una representatividad sustantiva

o Sujeto versus variable: en la entrevista estudiamos al sujeto en su individualidad, el sujeto es el caso de estudio propiamente tal. Ese es mi foco de análisis. En el caso de la encuesta mi foco son las variables. Las conclusiones a las que vamos a llegar van a ser distintas.

- Ventajas y desventajaso Ventajas

▪ Riqueza informativa▪ Indagación constante▪ Apoyo a la orientación del proyecto (cuando hay mucha investigación

sobre el mismo tema, puedo entrevistar expertos y ver dónde hay menos investigación hecha)

▪ Complemento a lo cuantitativo (en la encuesta abordo cosas muy generales. Si quiero indagar en aspectos más subjetivos, puedo focalizarme en grupos particulares a través de una entrevista luego de una encuesta general. Caso de los viejos que decían que eran más felices sin hijos: era por las preocupaciones, se preocupan de todo. Eso explica por qué estaban menos felices)

▪ Accesibilidad a información difícil (duelo, cosas difíciles de preguntar en una encuesta)

o Desventajas▪ Tiempo (una entrevista dura entre 1 y 2 horas aproximadamente, puede

haber varias sesiones. Además el analizar es mucho más largo. Las codificaciones, las transcripciones, etc.)

▪ Costos▪ Capacitación entrevistadores (es más fácil capacitar a alguien para que

haga una encuesta. En la entrevista es más difícil porque tiene que ver con cosas más innatas, personas que inducen a los demás a hablar, tiene que ver con la personalidad)

▪ Reducido número de casos (no puedes establecer generalizaciones, aunque lo cualitativo en general no aspira a establecer generalizaciones)

o Tipos de entrevistas cualitativas según grado de estructuración o flexibilidad▪ Estructurada (menos flexible)

● Todos con igual estímulo● Definición de antemano de contenido y forma● Notas

o Es una suerte de híbrido entre encuesta y entrevista. El investigador define un tema, las preguntas, y éstas preguntas se aplican bajo la misma categoría y orden a todos. Elaboro preguntas y las ordeno como en un cuestionario. Defino de antemano qué quiero preguntar y cómo lo quiero preguntar; la diferencia con el cuestionario es que las respuestas son abiertas. Se pierde parte de la riqueza de la entrevista. Se usa mucho cuando trabajamos con una muestra muy grande, v.g. agencias gubernamentales, entrevistar a 100 personas. El análisis

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se hace un poco menos complejo con este tipo de entrevista

● Ejemploo Extracto de entrevistas a niños

▪ ¿Te gusta ir al colegio?▪ ¿Cuáles son las cosas que más te gustan del

colegio?▪ ¿Cuáles son las cosas que menos te gustan del

colegio?▪ ¿El peor defecto y la mejor cualidad de tu

profesor?▪ Semi-estructurada

● Guión temáticoo Definimos temas y subtemas que queremos abordar, pero

de antemano no definimos las preguntas. Las preguntas se elaboran de manera inmediata en la conversación. En la entrevista van surgiendo las preguntas, conforme a cómo me parezca mejor en la situación. Es más flexible que la anterior, pero es importante abordar las aristas especificadas en el guión temático

● Definición de contenido● Ejemplo

o Partidos políticos▪ Afiliación

● Imagen● Cómo lo conoció● Tipo de adhesión● Sucesivas fases de compromiso

▪ Integración● Significado funcional y recompensas al

compromiso● Integración con metas y procedimientos

▪ No estructurada (más flexible)● Similar a una conversación● Sin definición de contenido● Notas

o Es difícil de analizar, sólo tienes temática general pero sin temas específicos

o Es de las menos usadas por los sociólogos por la dificultad de analizar la información

o No tienes ni guión temático ni pauta de preguntas, encuentras pura heterogeneidad

o Tienes que manejarte mucho en la materia para seguir el curso de la entrevista

o Importancia de las habilidades del investigador: si no estás cómodo, parte por la estructurada, no la no estructurada

● Ejemplo

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o Opinión sobre la calidad de la educación en los últimos años

- Tipos de preguntaso Según nivel de estructuración

▪ Pregunta no estructurada▪ Pregunta semi-estructurada▪ Pregunta estructurada

o Según fases de acercamiento al problema▪ Primarias

● Descriptivas● Estructurales● De contraste● Notas

o Abren la conversación y son más bien generales▪ Secundarias

● Permiten profundizar temáticaso Según temática

▪ Demográficas/biográficas▪ Sensoriales▪ Experienciales/de conducta▪ Sentimientos▪ Conocimiento▪ De opinión/valor

- Realización de la entrevistao Recomendaciones

▪ Contacto (no derivar la labor a otra persona, comunicarse directamente con la persona de interés)

▪ Autorización▪ Lugar (nunca cafetería, plaza, lugares concurridos. La idea es que alguien

se sienta cómodo, lugar con poco ruido. Ser abierto a ir a la casa aunque viva lejos)

▪ Ambiente de confianza (encuadre) (contar de qué se trata el estudio, etc.).▪ Inicio pregunta amplia (al igual que las encuestas, la idea es partir con

preguntas generales)▪ Repetición pregunta y repetición de la respuesta (acción eco) (si se va por

las ramas, insistir en la pregunta aunque de otra manera, no dejar pasar esa respuesta, aunque sin ser majadero). Acción eco: mostrarse interesado, resumes lo que la persona te dice, para que sienta que la estás escuchando

▪ Escucha activa (cuando hagas la entrevista, dormir bien, estar despejado, no tener cara de lateado)

▪ Pausas (silencios, a veces la gente genera pausas, porque están pensando la respuesta, no interrumpir, ver si son silencios por lata o está pensando qué decir)

▪ Pedir profundizar en algunas respuestas▪ Lenguaje claro y accesible▪ Papel del entrevistador

● Aceptación incondicional del entrevistado

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● Empatía● Preparación (manejar bien la temática)

o Lo que se debe evitar▪ Entrar muy pronto en materia▪ Preguntas muy directas o provocadoras▪ Contradecir o enjuiciar negativamente al entrevistado▪ Interrumpir al entrevistado▪ Preguntas difíciles de comprender▪ Saltar de un tema a otro/repetir pregunta▪ Resumir las respuestas del entrevistado muy pronto▪ Enseñar y aconsejar▪ Dar opiniones personales que influyen en el entrevistado▪ Entrevistas superficiales▪ Uso de grabadoras: sólo si te lo permiten expresamente

o Aspectos éticos▪ No puedo intervenir en la denuncia

- Tipos de entrevistas grupaleso Frey y Fontana (1993)

▪ Grupos focalizados (Focus Group y Grupos de Discusión)*▪ Brainstorming (estudios creativos, agencias publicitarias)▪ Grupos Nominal y Delphi (grupos de expertos que se reúnen para

solucionar conflictos entre grupos, en particular empresas)▪ Entrevistas grupales de campo naturales (más cerca de la antropología:

vas a terreno, v.g. caleta de pescadores, justo vienen llegando los pescadores y los entrevisto ahí mismo)

▪ Notas● Se usaba mucho en estudios de mercado. Ahora están más

incorporados a las ciencias sociales propiamente tales● ¿Focus Group o Grupo de Discusión? Se supone que habría mayor

reflexividad en el GD que en el FG. Ahora en general se cree que son más o menos lo mismo.

o ¿Qué es un Focus Group/Grupo de Discusión?▪ Reunión de noventa a ciento veinte minutos, en la que participan un

grupo de siete a diez personas que previamente no se conocen y han sido seleccionadas sobre la base de un perfil específico, para conversar sobre uno o más temas propuestos por un moderador que es quien coordina la sesión

▪ También puede ser definido como una conversación cuidadosamente planeada, diseñada para obtener información de un área definida de interés, en un ambiente permisivo, no directivo. Se lleva a cabo la conversación, guiada por un moderador experto. La discusión es relajada, confortable, y a menudo satisfactoria para los participantes, ya que exponen sus ideas y comentarios en común

● El ambiente permisivo implica ambiente distendido, sin ataques personales o insultos, no ser agresivos. La idea es poder decir las cosas relajados, sin ponerse a pelear o enojarse

▪ Características● Interacción

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● Discusión colectiva● Aprendizaje sobre el grupo (en la entrevista individual me interesa

la persona. Acá me interesa a lo que se llega como grupo, no las personas particulares)

● No es natural (el grupo no existe de antemano, yo lo creo)● Moderación dirigida (alguien lidera la conversación e intenta

lograr que las personas interactúen entre sí)▪ Comparación con otras técnicas

● Grupos de discusión versus encuestas

Encuesta FG/GDMuestra probabilística Muestras teóricas o intencionadasSet fijo de preguntas y respuestas Flexibilidad en formulación de preguntas y

respuestasAnálisis cuantitativo: tablas y gráficos Análisis de significadosProceso más cerrado Proceso más abierto

● Grupos de discusión versus observación participante

Observación FG/GDConducta social tal como ocurre en un ambiente natural

Se crea una situación para la investigación

La información se toma tal como viene (útil o no)

La información se concentra y focaliza en temáticas de interés

● Grupos de discusión versus entrevistas

Entrevista FG/GD

o Objetivos▪ Manera en que las opiniones se producen, expresan e intercambian en la

vida cotidiana▪ Provocar auto-confesiones▪ Es pertinente tener grupos homogéneos: los sujetos tienden a revelar más

sobre sí mismos a personas que se les parecen más en una serie de aspectos que a personas que difieren de ellos

● Sexo● Estratos socioeconómicos muy distintos● Edad muy distinta● Homogeneidad no implica diversidad de opiniones

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▪ Aspectos a considerar para que funcionen● Los participantes son extraños● Evitar juicios de valor● Observar lenguaje corporal● Homogeneidad participantes

o Estructura▪ Moderador (equivalente del entrevistador): se requiere disciplina mental,

preparación y habilidad para interactuar con el grupo● Es ideal contar con un moderador experto, que sea además capaz

de escuchar● El moderador debe

o Introducir los temas claves y/o preguntas abiertas, fomentando los puntos de discusión

o Crear un clima permisivo y de respetoo Crear un entorno que alimenta la discusión y permite

expresar puntos de vista distintos▪ No hay respuestas buenas o malas▪ Nos interesa su opinión

o Promover la participación de todos● Conducción de la sesión

o Inicioo Desarrolloo Término

● Preguntas a desarrollaro Preguntas de aperturao Preguntas introductoriaso Preguntas de transicióno Preguntas claveo Preguntas de términoo Preguntas de síntesiso Notas

▪ Nunca hacer preguntas con respuestas dicotómicas: sí o no

▪ Observador o ayudante: recogerá anotaciones sobre la hora, lugar, participantes, dinámicas, lenguaje, etc.

● Puede tomar notas sobre la comunicación no verbal● Ayudar a resolver conflictos

▪ Participantes● Su selección se efectúa mediante un muestreo no probabilístico

(habitualmente intencionado-teórico)o Tamañoo Reclutamiento

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● Saturación teórica de información● Tipo de participantes negativos

o Expertos e influyenteso Dominadores del auditorio (líderes naturales)o Conductas desviadas (gente rara, medio freak)o Hablan en exceso y en forma difusao Muy tímidos para expresarse

o Ventajas▪ Facilidad▪ Costos bajos (dinero y tiempo)▪ Flexibilidad▪ Alta validez subjetiva▪ Clarificación inmediata▪ Interacción grupal▪ Efecto audiencia

o Desventajas▪ Contexto artificial (yo creo el grupo)▪ Influencia del grupo▪ Deseabilidad y conformidad social (la gente en grupo se retracte de su

opinión porque no quiere quedar mal frente al resto)▪ Capacitación del moderador▪ Costos encarecidos (en el análisis: al analizar distintos grupos, como son

diversos entre sí, es más complejo)▪ Tipo de análisis▪ Dificultad para reunir grupos (sobre todo del mismo perfil: profesionales

de cargos altos, nadie puede en la semana, etc.; adultos mayores en invierno)

o Aspectos éticos a considerar▪ Respeto▪ Puntualidad▪ Informar uso de grabadoras

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Jueves 30 de octubre

Martes 4 de noviembre

No hubo clases 6 de noviembre

11 de noviembre en adelante: presentaciones (fin de las clases)

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metodología de la investigación social (cheix-fernández)

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