lunes, noviembre 28, 2005

Investigansadas V - Investigación "for dummies", 2da parte

Lamento haberme ausentado un poco (4 meses, en realidad), pero el mundo real (no-virtual) me mantuvo bastante mas ocupado de lo que quisiera. Cierta campaña electoral me ha quitado mucho de mi tiempo (solo para perder, además) :-) Y luego otras yerbas de mi vida personal que no vienen al caso. Pero no abandono el blog, y tengo la esperanza de recuperar ahora un poco de regularidad.

La vez pasada expliqué algunas definiciones y describí los primeros dos pasos de la investigación científica, el planteamiento del problema y la construcción del marco teórico. Hecho esto, continuaremos con el tercer paso:

3 - Establecimiento de hipótesis

Antes de hablar de las hipótesis propiamente dichas debemos detenernos un momento a decidir que tipo de investigación queremos hacer. Sucede que dependiendo del nivel de profundidad que queramos darle a nuestro estudio y del nivel de profundidad del marco teórico existente nuestra investigación podría calificarse como exploratoria, descriptiva, correlacional, o explicativa.

Estudio exploratorio es el que realizamos cuando incursionamos en un terreno que no ha sido explorado con anterioridad, o muy poco. Supongamos que quiero estudiar la reacción que tendrá una población en particular al estreno de una determinada película. Hay sin duda antecedentes, la población reaccionó de determinadas maneras a películas de géneros similares en el pasado, y suponiendo que la película haya sido estrenada en otros países con anterioridad contaremos con información sobre que reacciones provocó en esos lugares. Pero la relación que un público en particular establece con la película es único e irrepetible.

Un ejemplo que me viene a memoria es el musical de Alan Parker sobre la vida de Eva Perón, interpretada por Madonna. Fue bien vista en el exterior (Madonna ganó un Globo de Oro a la mejor actriz si mal no recuerdo) pero a muchos argentinos les desagradó la interpretación de Eva Perón (y no sin razón, hay que agregar).

Los estudios exploratorios sirven para familiarizarnos con el terreno, obtener información acerca de la condiciones para llevar a cabo investigaciones mas exhaustivas, identificar conceptos, variables, problemas, etc... Generalmente no constituyen un fin en sí mismos sino que son la antesala de alguna investigación mas elaborada.

El estudio descriptivo, como su nombre lo indica, busca describir situaciones y variables, especificar propiedades de los elementos estudiados individualmente. En otras palabras, medir conceptos. Un recuento de la población de ballenas, medición del avance de la agricultura en la pampa húmeda, la composición étnica de la población argentina o la inflación son estudios descriptivos. Pretenden mostrar las cosas con la mayor precisión posible. Y permiten extraer algunas pautas generales, resultando una reducida capacidad de predicción.

Mas complejos son los estudios correlacionales, que ya intentan medir el grado de correlación entre dos o mas conceptos. La idea es saber cómo se comportan determinadas variables en relación a otras para hacer predicciones. Sabemos, por ejemplo, que una propuesta de aumento de impuestos reduce la intención de voto de un candidato político.

Claro que las correlaciones pueden ser espurias, dos variables que parezca estar relacionadas sin estarlo en realidad. ¿Alguien oyó hablar de un estudio que mostraba una correlación entre el índice de natalidad y la población de cigüeñas?

Por último, los estudios explicativos ya apuntan a descubrir las causas de los eventos. No es lo mismo decir que la proporción hombres/mujeres de una población aumenta a favor de las mujeres a partir de cierta edad que explicar las razones por las cuales los hombres mueren antes que las mujeres (genetica, estrés, estupidez, lo que sea).

Un estudio explicativo no diría solamente que los jóvenes tienen mayores probabilidades de morir en accidentes de tránsito que los ancianos sino que describiría las conductas y costumbres de uno y otro grupo al volante como causantes de dicha diferencia.

Esta clasificación es teórica, en la práctica los tipos de investigación no suelen darse puros sino que incluyen diversos elementos. Ningún tipo puede considerarse mejor que otro, esto dependerá de si se ajusta a la finalidad del investigador.

Ahora sí, llegamos a las hipótesis: éstas son explicaciones tentativas del fenómeno investigado, formuladas como proposiciones. No tienen por qué ser ciertas, son intentos de explicar el hecho, no son el hecho en sí. Justamente son formuladas con la intención de ponerlas a prueba empíricamente, las verificamos en la realidad, para comprobar si resultan correctas o no.

Importante: las hipótesis se apoyan en conocimientos científicamente comprobados, no se extraen de una noche de juerga y unas latas de cerveza. De ahí que suelan salir del marco teórico del que recién hablábamos. Si tu auto desaparece del lugar donde lo dejaste estacionado, ¿es seria la hipótesis de la abducción extraterrestre? Tendrías que comprobar primero que los extraterrestres existen, y que además tienen la capacidad de viajar y secuestrar automóviles terrícolas.

Hipótesis serias serían que tu auto fue abducido por amigos de lo ajeno, desguazado y vendido de a piezas en la calle Warnes, o bien que estacionaste donde no debías y tendrás que comerte una visita al tribunal de faltas y una multa de $200 jugosos pesos a pagarle al gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires para que te lo devuelvan. Esas hipótesis están sustentadas en datos reales y que son de dominio público: existen los ladrones de autos, existe la calle Warnes, y se sabe que allí se venden autopartes de origen dudoso. Existe también la policía, existen los lugares de estacionamiento prohibido, existen las multas, el tribunal de faltas y el lote de vehículos remolcados. No hay necesidad de sacar hombrecitos verdes de la galera.

Características de una hipótesis científica:

a) Debe referirse a un hecho del mundo real, deben poder comprobarse en un universo definido. (y no en la dimensión paralela a la que se entra a través del Triángulo de las Bermudas o a través de algunas líneas de cocaína...)

b) Las variables de la hipótesis deben ser entendibles, concretos, y definidos. (nada de difusa “energía vital”, “aura de poder” ni “radiaciones espirituales”)

c) Debe ser clara y entendible la relación que se propone entre las variables. (¿la producción de uranio en Rusia influye en el comportamiento de los gorriones en el patio trasero de mi casa? No se ve la relación. Sin embargo, “la compra de dólares por parte del BCRA en el mercado cambiario argentino impulsa la inflación”... ahí sí se ve la relación)

d) Los términos de la hipótesis deben ser comprobables empíricamente. (sin analizar cuestiones morales o abstractas, como por ejemplo: “los hombres malvados son mas infelices que los buenos”)

e) La comprobación debe ser técnicamente posible. (y con esto nos referimos a que existan herramientas técnicas y que sea viable aplicarlas al caso)

Recién mencionamos que la hipótesis contiene variables, concepto que por las dudas no viene mal definir: una variable es una propiedad susceptible de adoptar mas de un valor. Y estas variaciones pueden medirse. ¿Ejemplo? La temperatura, la edad, el sexo, la cantidad de personas en una habitación, el color de un objeto, su tamaño, el conocimiento, el nivel educativo, etc...

La variable se aplica a la unidad de análisis, es decir, al objeto o objetos bajo estudio, y al cruzarlos se produce el dato concreto. Cruzas temperatura con una fecha, digamos hoy, y sale 30*C (es primavera en el cono sur). Cruza edad con Anita, y el dato será 21. Cruza sexo conmigo, y saldrá... masculino. (ahórrense las bromitas, malpensados) :-)

Las variables deben definirse, como dijimos recién, debemos saber exactamente de que estamos hablando. De-finir significa “poner fines” o poner límites, en otras palabras, delimitar exactamente el objeto en cuestión. Estas definiciones son conceptuales y operacionales.

Conceptuales son las definiciones “de enciclopedia”, definen el término o variable en otros términos, también se les llama definiciones reales.

La definición operacional es el conjunto de procedimientos que el observador debe realizar para percibir las impresiones sensoriales de un determinado concepto teórico. Esto que suena tan difícil y complicado no es mas que las instrucciones para medir la variable en cuestión, ponerse de acuerdo en cómo medir la variable.

Supongamos que quiero medir el índice de pobreza en una población, para compartir mis resultados con otros colegas debo dejar en claro que es lo que entiendo por pobreza y cómo lo mido (ej: nivel de ingreso, alfabetización, condiciones laborales, salubridad, hacinamiento, condiciones sanitarias, acceso a servicios) para que otros que quieran comprobar mi experiencia o basar sus trabajos en ella sepan a que atenerse. El resultado será espurio si utilizo otros criterios, no habrá punto de comparación si las metodologías son distintas.

Siguiendo a algunos autores consultados (porque yo no me invento nada) vamos a clasificar las hipótesis en:

a) Hipótesis de investigación: también denominadas hipótesis de trabajo, son las mas importantes. Básicamente son las que responden a las características recién enumeradas. Las subdividimos en descriptivas (describen valores de las variables), correlacionales (especifican relaciones entre variables), comparativas de grupos (su finalidad es comparar grupos) y causales (explicativas de las causas del fenómeno).

No es lo mismo que correlación, dos variables pueden estar relacionadas sin ser una causa directa de los cambios en la otra. Por ejemplo, ¿las habilidades manuales de los niños mejoran a medida que aumentan de peso? Si, pero no es el peso la causa de ello sino su natural crecimiento que, simultáneamente, aumenta su masa corporal y su inteligencia.

Considero importante aclarar esto ya que muchos charlatanes pretenden probar teorías con correlaciones, ya reales a aparentes, pero sin ser capaces de demostrar las supuestas causas.

Las causales a su vez pueden ser bivariadas (contiene una variable dependiente y una independiente) o multivariadas (relación entre múltiples variables, dependientes e independientes).

b) Hipótesis nulas: son, si se quiere, el opuesto a la hipótesis de investigación. Solamente niegan o refutan lo que ésta afirma. La hipótesis nula de “mayor riqueza genera mayor felicidad” vendría a ser “mayor riqueza NO genera mayor felicidad”.


c) Hipótesis alternativas: son caminos alternativos entre las dos anteriores. Si la hipótesis es “Juan es argentino”, la nula “Juan no es argentino”, las hipótesis alternativas podrían decir “Juan es brasilero”, “Juan es peruano”, “Juan es español”, etc...


d) Hipótesis estadísticas: no son otra cosa que las anteriores convertidas en símbolos estadísticos, para efectuar su comprobación empírica. Pueden ser estimativas, correlacionales o de diferencia de medias... y creo que sería demasiado ya adentrarme en la explicación de éstas.

No hay reglar infalibles acerca de cuáles de estos tipos de hipótesis deben incluirse, ni siquiera hay consenso entre investigadores. Lo mas recomendables sería tener en cuenta todas las que sea posible. En cuanto a la cantidad de hipótesis.... tampoco hay reglas de hierro, queda a criterio del investigador elegir exactamente las que sean relevantes al estudio. Si hay menos, la investigación deja vacíos, si sobran, se convierten en estorbo.

Luego llega el momento de la verdad, de la puesta a prueba. Una investigación (bien hecha!) que compruebe una hipótesis le otorga una cierta validez puntual. Ésta puede refutarse o comprobarse en investigaciones posteriores, entre mayor cantidad de investigaciones lo hagan mayor solidez tendrá. Una investigación aislada o dos que demuestren, digamos, que la homeopatía funciona (si, estoy pensando en Jacques Benveniste y la unidad 200 (en paz descanse), y en menor medida en el Laboratorio Boiron) no se sostiene frente a centenares de otras que demuestran lo contrario.

Ni siquiera es necesario que los resultados sean fraguados (como, sospecho, es el caso de Borion), la investigación pudo haberse hecho de buena fe pero los errores involuntarios suceden. Pero de ahí a que ciertos charlatanes de agarren precisamente de esas investigaciones deficientes para intentar demostrar lo indemostrable es otra cosa.

¿Y si los resultados del estudio no concuerdan con la hipótesis? Podemos hacer la gran magufa y dibujar los resultados, forzar los datos, en definitiva, engañar, falsificar. O siguiendo la ruta de la honestidad, los datos que no aporten evidencias a esa hipótesis no carecen de utilidad, sino que aportan nueva información que permite afinar investigaciones posteriores.

(continuará...)

4 Comments:

Anonymous Anónimo said...

Me cago en Dios si eres pesao, cabrón. Imagino que no te habrá leído ni tu puta madre.

5:36 a. m.  
Anonymous M said...

Al contrario del anterior creo que es interesante y de un lenguaje simpe. Claro que a los "cerdos" puedan diferenciar cuando comen "margaritas" a veces es imposible!

2:41 p. m.  
Blogger MASUAS said...

DE IGUAL MANERA, CREO QUE ES OPORTUNA, SENCILLA Y VALIDA...GRACIAS Y SALUDOS

1:18 p. m.  
Blogger MASUAS said...

Este comentario ha sido eliminado por el autor.

1:18 p. m.  

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