Análisis cuantitativo, 2008-1

1. La lógica de la investigación social

 

La investigación en la ciencia social tiene una lógica y un lenguaje precisos. Los siguientes son los elementos principales de esa lógica y de ese lenguaje. Todo este curso supone esa lógica y la aplica.

 

1.1. Teorías. Una teoría es un sistema de relaciones entre conceptos.

Ejemplos:

El sistema social de Parsons. Actores, situación, objetos, expectativas-sanciones, acción, orientación motivacional, orientación de valor, acto, status‑rol, ego, alter, colectividad, integración institucional, alternativas pautadas de orientación de valor, estratificación social, estabilidad, cambio social.

 

1.2. Conceptos. Un concepto es una construcción mental, claramente definida,  desarrollada para representar ideas, personas, cosas o acontecimientos. Los conceptos son aspectos abstractos de la realidad. Son los términos o elementos de las teorías.

Ejemplos:

Estratificación social (Comte-Weber-Parsons). La sociedad se divide verticalmente, en tres o más estratos, o niveles, cada una de las cuales es inferior o superior a los demás con respecto a una o varias características específicas. La diferencia entre los estratos no se expresa por atributos o características (opuestos o no), sino por el grado en que se dan esos atributos. Hay estratificaciones simples (según con un solo criterio) y compuestas (según dos o más criterios).

 

1.3. Hipótesis.

 

Las hipótesis son proposiciones verificables sobre supuestas relaciones entre dos o más variables.

 

La formulación de hipótesis es el primer paso de cualquier investigación. En el fondo, cualquier investigación no es sino poner a prueba una hipótesis. Por eso las técnicas estadísticas más importantes son pruebas de hipótesis.

 

Ejemplo: la estratificación es una función de la escolaridad: aquélla es directamente proporcional a ésta.

 

1.4. Variables. Una variable es un concepto definido operacionalmente. Una definición operacional indica las operaciones precisas que hay que realizar para medir un concepto.

Ejemplos: 

Estratificación. Sumar miles de pesos de ingreso mensual.

Escolaridad. Sumar años de escolaridad.

 

Las variables son a las hipótesis lo que los conceptos son a las teorías, es decir las variables son los términos o elementos de las hipótesis. Si un concepto es medido, y la medida puede tomar valores diferentes, el concepto se convierte en una variable.

 

1.5. Indicadores. Un indicador es la expresión concreta, observable de una variable. Hay variables con un solo indicador (por ejemplo, sexo y edad). Hay variables con varios indicadores (por ejemplo, modernidad).

Ejemplos:  

Estratificación. Sumar miles de pesos de ingreso mensual.

Escolaridad. Sumar años de escolaridad.

 

Estos indicadores son los mismos que la variable que expresan porque ambas variables son simples, es decir constan de un solo elemento.

 

Ejemplo: modernidad o individualismo. Hay que usar varios indicadores para expresar la variable.

 

1.6. Datos. El conjunto de los valores de las variables y sus indicadores son los datos.

 

Hay tres tipos fundamentales de datos:

 

1.6.1.  Nominales. Un dato es nominal si el número o símbolo asignado a un indicador expresa una cualidad o característica del caso o individuo a que se refiere, no una magnitud.

Ejemplos: en la base de datos valorsel.zip los datos de la variable v348, el sexo de las personas entrevistadas.

 

1.6.2.  Ordinales. Un dato es ordinal si se expresa en diferentes magnitudes, ordenadas de más a menos, o viceversa, sin definir la magnitud de los intervalos entre los valores.

Ejemplos: en la base de datos valorsel.zip los datos de la variables v328a y v352b.

 

1.6.3.  De intervalo. Un dato es de intervalo si se expresa en diferentes magnitudes, ordenadas de más a menos, o viceversa, definiendo las magnitudes de los intervalos entre los valores.

Ejemplos: en la base de datos valorsel.zip los datos de la variables v328 y v352a.

 

Los datos pueden ser individuales o agregados, según sus casos sean individuos o conjuntos.

 

Ejemplo de datos individuales: valorsel.zip

Ejemplo de datos agregados: InegiAgregadosEfDSexo.xls

 

1.7.  Medición. Es el proceso de asignar números u otros símbolos a los indicadores. Unos y otros se llaman los valores del indicador. Las mediciones producen los datos.

 

Ejemplos:

Estratificación. En la variable v352a, asignar una unidad a cada 1,000 pesos ganados al mes. El valor 9, por ejemplo, indica que el caso respectivo ganó en octubre de 1982 $9,000.

Escolaridad. En la variable v328, asignar una unidad a cada año completado en el sistema escolar mexicano. El valor 9, por ejemplo, indica que el caso respectivo había completado 9 años de escolaridad en octubre de 1982.

 

Un mismo valor tiene diferente significado según sea la variable de que forma parte.

 

1.8.  Pruebas. Las veremos en el tema 3: "Pruebas de Hipótesis".

 

1.9.  Metodología y métodos. Aquí evitaremos una confusión muy extendida entre "metodología" y "método". La metodología es el estudio de los métodos en general o de cada ciencia. En ciencias, un método es un conjunto de procedimientos, que supone una lógica y usa un lenguaje preciso y sistemático, para formular y verificar teorías e hipótesis.

 

La metodología es general y común a un conjunto de investigaciones. El método es concreto y se aplica a investigaciones particulares. Por ejemplo, hay que hablar de la metodología de las ciencias sociales, y del método de la investigación de Durkheim sobre el suicidio.

 

1.10 Uso de programas estadísticos. Dadas la gran cantidad de datos que hay que manejar y la creciente disponibilidad de paquetes estadísticos, estos paquetes y las computadoras para usarlos se han convertido en un instrumento indispensable de la investigación en ciencias sociales.

 

Bibliografía optativa:

 

1. Dooley, David. Social Research Methods, second edition, Prentice Hall, Englewoods Cliffs, N. J., 1990, 400 p. Capítulo 1: “The Logic of  Social Research”, pp. 1-17.

 

2. Dowdy, Shirley; Wearden, Stanley. Statistics for Research, second edition, John Wiley & Sons, New York, 1991, 629 p. Capítulo 2: “Populations, Samples, and Probability Distributions”, pp. 21-47.

 

3. Grawitz, Madeleine. Méthodes des sciences sociales, quatrième édition, Dalloz, Paris, 1979, 1102 p. Libro 2: "La logique de la recherche dans les sciences sociales", pp. 343-509.

 

4. Monette, Duane R.; Sullivan, Thomas J.; DeJong, Cornell R. Applied Social Research. Tools for the Human Services, second edition, Holt, Rinehart and Winston, Inc., Fort Worth-Chicago, 1989, 534 p. Capítulo 2: “The Logic of  Social Research”, pp. 20-50.

 

5. Pardinas, Felipe. Metodología y técnicas de investigación en ciencias sociales, cuarta edición, Siglo Veintiuno Editores, México, 1970, 188 p., passim.

 

6. Wonnacott, Thomas H.; Wonnacott, Ronald J. Introducción a la estadística, cuarta reimpresión, Editorial Limusa, México, 1990, 515 p. Capítulo 9: “Prueba de hipótesis”, pp. 203-227.

 

Iván Zavala Echavarría, 31 de agosto de 2007