Técnicas de investigación aplicadas a las ciencias sociales

Jorge Padua, Ingvar Ahman, Héctor Apezecha, Carlos Borsotti

• Editorial: Fondo de Cultura Económica
• Año: 2018
• ISBN:
  9786071650160
• Categoría: Sozialwissenschaften
• Categoría: Wissenschaftliche Forschung & Methodik

Textos que señalan y especifican en su mayor amplitud los aspectos relativos al proceso de organización de la investigación en el ejercicio de variables y procedimientos de muestreo, así como la construcción del cuestionario y los procedimientos de codificación.

IX. ANÁLISIS DE DATOS: PAQUETE ESTADÍSTICO PARA LAS CIENCIAS SOCIALES (SPSS): OFERTA Y CONDICIONES PARA SU UTILIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS

JORGE PADUA

EL ENORME desarrollo experimentado en los aparatos electrónicos en el almacenaje y procesamiento de datos, unido al acceso relativamente fácil de los investigadores a estas computadoras, abre para el científico social nuevas posibilidades tanto para el tratamiento de datos en gran escala cuanto para la aplicación de técnicas estadísticas complejas, en lo matemático o en lo referente a la cantidad de tiempo requerido para su cómputo manual.

El uso de computadoras para el análisis de datos requiere una serie de pasos:

a) Los datos deben ser preparados de manera tal que puedan ser “alimentados” a la máquina, es decir, los datos deben estar en la forma de tarjetas perforadas, cinta magnética, disco, o alguna otra forma especial (cintas de papel, por ejemplo).

b) El investigador debe decidir qué es lo que quiere hacer con sus datos, es decir, qué tipo de cálculo va a solicitar; correlaciones, coeficientes de confiabilidad, análisis de varianza, etcétera.

c) Es necesaria la preparación de un “programa”, que no es otra cosa que una guía de instrucciones que describe para la máquina la forma como los cálculos deben ser realizados.

d) Es necesario confeccionar además una serie de instrucciones para poner un conjunto particular de datos en un determinado centro de computación, para un determinado programa de cálculo. Esto es lo que se llama en la jerga técnica “job”. Típicamente cada job consiste de varios mazos de tarjetas: i) tarjetas de sistema (system cards); ii) programa; iii) control de tarjetas paramétricas, y iv) datos. Las tarjetas de sistema varían de un centro de computación a otro, y por lo general éstos instruyen a sus usuarios sobre la preparación de tarjetas, o se encargan ellos mismos de confeccionarlas. Estas tarjetas incluyen nombre del usuario, de la investigación, nombre de variables, etc. En la mayoría de los casos incluye además una tarjeta con el nombre del programa. El programa es la lista de instrucciones que especifican el tipo y el orden de las operaciones que la computadora va a efectuar. Cuando el programa está ubicado en la memoria de la computadora, se ubica por medio de una de las tarjetas del sistema. Las tarjetas paramétricas (o tarjetas de control) son una lista de instrucciones específicas para un juego de datos en particular y para el problema específico. Por lo general, estas tarjetas incluyen tarjetas de problemas, tarjetas opcionales y tarjetas de formatos. Las tarjetas de problemas contienen una descripción del job específico (número de observaciones, número de variables, forma del input y del output, etc.). Las tarjetas de formatos instruyen a la máquina sobre dónde y cómo encontrar los datos en cada tarjeta, cinta o disco. Las tarjetas opcionales programan la máquina para hacer exactamente lo que debe hacer y con qué exactitud.

El objetivo específico de este trabajo es delinear algunos principios estadísticos y metodológicos referidos a los programas, particularmente a aquellos incluidos en el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), “Paquete estadístico para las ciencias sociales”, uno de los programas más completos y de mayor difusión en el medio académico y de investigación en el hemisferio occidental.

En la medida en que fueron los estadísticos y los psicometristas los que —de los científicos sociales— han utilizado más las computadoras, no es de extrañar que los programas más refinados se concentren en cálculos estadísticos; sin embargo, hay una generalización cada vez más creciente del uso de computadoras en una variedad de disciplinas (medicina, música, administración, simulación de relaciones internacionales, estrategia, etc.) que son una indicación de la flexibilidad de estas máquinas para realizar tareas complejas, al mismo tiempo que nos alertan sobre la necesidad de tener acceso a programadores y analistas de sistemas con cierto grado de familiaridad con los problemas sustantivos de disciplinas en particular y que sean capaces de preparar las computadoras para cálculos y operaciones no complementados en programas de tipo “paquete”.

Finalmente, quiero alertar al lector sobre las descripciones que aparecen en las secciones siguientes: me he preocupado de hacer accesible cada una de las posibilidades que aparecen en el SPSS; las más de las veces he seguido de cerca el estilo y el ejemplo de los autores del Manual, otras veces incluyo algo más de información. Todo el razonamiento es de carácter verbal, más que matemático, y la idea es presentar al investigador no familiarizado con la estadística matemática las opciones que hay en el programa, cuándo utilizarlas, cómo interpretar los outputs, etc. Para más detalles, en cada una de las diferentes técnicas existe abundante bibliografía que puede ayudar al lector a un uso más preciso del rico material de cálculo disponible en el SPSS.

La utilidad que puede tener este tipo de enfoque está en relación directa con el desconocimiento que el lector tenga de las limitaciones de cada uno de los estadísticos. Con demasiada frecuencia se solicita a los centros de computación cálculos que utilizan valioso tiempo de programación y de computadora para resultados finales sin ninguna significación. Por ejemplo, ocurre que el usuario solicita cálculos de correlaciones Pearsons para variables y atributos tales como sexo, opiniones, pertenencia a clase, etc. Ahora bien, una de las limitaciones de la correlación Pearsons es que las variables tienen que estar medidas a nivel intervalar al menos, y algunas de las variables que el usuario empleaba estaban medidas a nivel nominal u ordinal. ¿Quiere decir que no es posible utilizar correlaciones? De ninguna manera; simplemente lo que quiere decir es que había que computar el coeficiente de correlación o de asociación apropiado. Más adelante se analizarán algunas alternativas.

Otro problema bastante común y asociado a los niveles de medición es el de seleccionar las estadísticas apropiadas para un conjunto determinado de datos, a partir del output de la computadora. Muchos programas (por ejemplo el subprograma crosstab) producen una serie de coeficientes de asociación, de los cuales el investigador debe seleccionar los que corresponden a sus datos; muchas veces ocurre que se publican todos o se utilizan algunos indebidamente.

En este trabajo, vamos a ocuparnos del paso b y en parte del paso c en el uso de computadoras. Es decir, vamos a proponer algunos estadísticos —la mayoría de los cuales están contenidos en un programa denominado SPSS— de manera tal que el investigador decida más apropiadamente qué quiere hacer con sus datos, qué tipo de cálculo va a solicitar, etcétera.

NIVELES DE MEDICIÓN

Uno de los requisitos teóricos más importantes para la utilización eficiente de modelos matemáticos o estadísticos es que éstos sean isomórficos con el concepto o el conjunto de conceptos que los modelos representan. En otras palabras, el modelo matemático debe tener la misma forma que el concepto. De no ser así, cualquier tipo de operación es ilegítima.

Las reglas para la asignación de números a objetos, conceptos o hechos están determinadas por una serie de teorías distintas, donde cada una de ellas se denomina nivel de medición. La teoría de la medición especifica las condiciones en que una serie determinada de datos se adaptan legítimamente a un nivel u otro, de manera que exista isomorfismo entre las propiedades ...