7.Estructuras Genesis y Dialectica en La Construccion de Datos Cientificos

8/12/2019 7.Estructuras Genesis y Dialectica en La Construccion de Datos Cientificos

1/50

1

ESTRUCTURA, GNESIS Y DIALCTICA EN LACONSTRUCCIN DE DATOS CIENTFICOS.

Material elaborado por Dra. Roxana Cecilia Ynoub. 1

II.3.2.1. Operaciones invariantes en el paso a la contrastacin emprica.

El rasgo distintivo de la ciencia es el de someter al dictamen de los hechos laspresunciones que se asumen como hiptesis de investigacin. A esa puesta a pruebase la puede denominar contrastacin de las hiptesis por referencia a los hechos.

Los llamados hechos no constituyen, sin embargo, una materialidaddirectamente aprehensible. Son, por el contrario, resultado de cierto modo deconcebirlos, seleccionarlos y construirlos discursiva y materialmente.

Esta relacin mediada con la realidad, no es privativa de la ciencia, sino que esuna condicin misma de nuestra percepcin y de nuestra experiencia comunicacional.

Vemoslo de la siguiente manera: supongamos que estamos ante un paisaje

patagnico, y deseamos comunicar a una persona que no est presente, lo quepercibimos. Podramos decirle, por ejemplo:

El lago est completamente cristalino

De toda la experiencia vivida en este momento, hay un aspecto que concentra laatencin (al menos por unos instantes) y se transforma en un dato, en unainformacin, en una manera de describir un estado de cosas de la experiencia real.Lo que esa frase dice ya no es la experiencia real, pero habla y describe dealguna manera a la experiencia real. Lo hace bajo la forma en que esa experienciaes percibida, seleccionada o recortada por quien enuncia la frase.

Por una parte se habla de alguna cierta cosa, en este caso del lago, en uncierto momento de su existencia. Y de los muchos asuntos de los que podran tratarsese nos informa slo un aspecto, su grado de cristalinidad (o transparencia).Adems, de las mltiples situaciones en que podra encontrarse la transparencia del

1La autora agradece los comentarios y sugerencias hechos por la Lic. Valeria Gomez, el Lic.Alberto Pizzano y la Lic. Mara Pa Pawlowicz, que han dado lugar a ampliaciones ymodificaciones sobre la versin original de este escrito.


2/50

2

lago (nada cristalino, algo cristalino, muy cristalino, completamentecristalino) se dice que presenta un estado en particular: completamente cristalino.

Y finalmente, aunque no est explcito, se entiende que se obtuvo esainformacin por algn medio: en este caso por observacin directa; y en base a uncriterio ideosincrtico de quien est puesto en el lugar de juzgar sobre dichos gradosde cristalinidad.

Cuando se trata de la produccin (o construccin) de informacin en el marco dela investigacin cientfica, los aspectos formales son exactamente los mismos que losque signan el discurso descriptivo coloquial: se habla sobre alguna cosa; de ella se

predican algunos aspectos en particular; se implementa algn procedimiento para la

obtencin de una cierta informacin.Sin embargo, las diferencias entre esa produccin de informacin coloquial y laque signa la prctica cientfica se distingue por al menos- dos razones: a) por una

parte porque en la ciencia se indagan aspectos no siempre evidentes o aprehensiblespara la observacin espontnea; b) y, por la otra, porque las decisiones que se siguenpara la obtencin de los datos se fijan en base a acuerdos que se validan al interior deuna cierta comunidad disciplinaria y/o que pueden estipularse de formasuficientemente precisa como para hacer posible su replicacin (es decir, su potencialreproduccin por cualquier otro sujeto puesto en situacin de producir esainformacin)2.

En este captulo nos dedicaremos a examinar con algn detalle los aspectosformales vinculados a la produccin del dato en el terreno de la investigacincientfica.

Antes de pasar a ello, conviene sealar, sin embargo, que el modo en que seconstruyen y se utilizan los datos vara entre distintas estrategias de investigacin.

Como lo hemos sealado, cuando se dispone de hiptesis precisas los datos

estn al servicio de su contrastacin o puesta a prueba. De modo tal que, cules seanlos datos que se requieren, constituye una cuestin a derivar de los enunciadosmismos de las hiptesis.

2Si se observa con atencin, se advertir que los criterios que comprometen la llamada objetividadcientfica no son otra cosa que acuerdos intersubjetivos.


3/50

3

Pero, no todas las investigaciones disponen de genuinas hiptesis en el inicio desu desarrollo. En muchas ocasiones slo se dispone de conjeturas o presunciones

generales; siendo las hiptesis resultado del proceso de investigacin.Eso ocurre cuando la investigacin transita una fase exploratoria, o cuando se

trata de investigaciones que se inscriben en el llamado paradigma cualitativo. Enestas ltimas los investigadores construyen sus hiptesis a partir de su inmersin enlos hechos y/o a partir del contacto con los sujetos a investigar.

Sin embargo, cualquiera sea la estrategia que se siga, toda investigacincientfica deber vincularse con informacin proveniente de algn tipo de experiencia(entendiendo por tal, un escenario a observar, una prueba a aplicar, un experimento a

producir) conforme con la cual se pongan a prueba las hiptesis, o se las construyepor referencia a algn material emprico.

Teniendo presente esta situacin en este captulo nos proponemos examinar lascaractersticas formales que presenta la informacin cuando se la produce en el marcode la investigacin cientfica.

II.3.2.2. Del objeto terico al objeto emprico de la investigacin.

A los efectos de precisar los aspectos formales involucrados en la produccinde informacin cientfica, comenzaremos ilustrando ese proceso en base al examen deuna hiptesis de investigacin especfica.

Pongamos por caso, una formulacin como la siguiente:

la participacin en diferentes credos religiosos

protege de manera diferencial contra el suicidio

Si esta es la hiptesis general de la investigacin ser necesario precisar qu seentender por participacin religiosa, cmo va a evaluarse esa participacin, cmova a cualificarse o eventualmente cuantificarse el suicidio, qu sujetos o

poblaciones se tomarn en cuenta, etc.

Por lo dems, el modo en que se concibe un asunto de investigacin puede darlugar a muy diverso tipo de datos. Si se estudia la violencia en el ftbol serelevarn distintos asuntos segn el enfoque adoptado: no sern los mismos si se


4/50

4

trata de una investigacin que concibe a este problema como una cuestin de faltade educacin de los hinchas, que si lo hace una investigacin que la aborda como

expresin de la violencia latente de la sociedad contempornea.

A la tarea de delimitar el asunto de la investigacin se la suele llamar laconstruccin del objeto de estudio. Eso significa que ese objeto no est dado demanera inmediata, sino que resulta de las decisiones y selecciones que va haciendo elinvestigador o el equipo de investigacin.

Dicha delimitacin se inicia en el momento en que se piensa o imagina unproblema; cuando se formulan las hiptesis o las conjeturas que orientan la

investigacin; pero termina de delimitarse en el momento en que esas definiciones setraducen al lenguaje de datos.

Cuando la investigacin cuenta con hiptesis ya definidas, el paso de lasdefiniciones conceptuales a sus definiciones operacionales o empricas se produce atravs de lo que se llama hiptesis de trabajo.

Estas hiptesis son ms precisas que las hiptesis sustantivas o hiptesisgenerales, especialmente porque su formulacin est ms orientada a los hechos.

Por ejemplo: si nuestra hiptesis sostiene que:

la participacin en diferentes credos religiosos

protege de manera diferencial contra el suicidio

Una hiptesis de trabajo podra sostener que:

se esperan encontrar tasas diferenciales de suicidio entre catlicos,protestantes y judos, en el perodo X en la regin Y

Si en cambio, una hiptesis sostiene que:

La participacin en clase mejora la motivacin

del estudiante para el aprendizaje de cualquier asignatura.

Entonces se puede postular como hiptesis de trabajo que


5/50

5

Los alumnos que integran clases participativas presentan ms altos

ndices de motivacin y mejores logros en matemticas que los alumnos

que reciben iguales contenidos sin estimular la participacin en clase

Para confirmar o rechazar esta hiptesis se deber imaginar una experienciaconcreta para ponerla a prueba. Por ejemplo, se podran comparar distintos grupos deestudiantes de matemticas, segn gradientes en la promocin de participacin en laclase, para evaluar luego sus niveles de motivacin en la materia: eso exige -entreotras cosas- especificar las caractersticas de esos alumnos, precisar cmo va adefinirse y cmo va a medirse eso que llamamos participacin en clase,

motivacin con la materia y logros en matemtica.A la luz de este ejemplo, podemos ahora examinar los componentes del dato,

con el nombre propio que tienen en la jerga de la investigacin cientfica:

a. Unidad de anlisis: definimos con este nombre a lasentidades/eventos/sujetos/objetos en las que se focaliza la descripcin o elanlisis en un cierto momento de la investigacin. En el ejemplo, alumnosde la clase de matemticas;

b. Dimensiones de anlisis o variables: constituyen los aspectos/caractersticas/ propiedades/atributos que se han seleccionado paraexaminar o estudiar a las unidades de anlisis. Se llaman variables porquerefieren a variaciones entre distintos estados o valores. En el ejemplotenemos tres grandes variables: nivel de participacin en la clase,motivacin para el aprendizaje, nivel de logro en matemticas.

c. Valores o categoras: constituyen los estados particulares que puedenasumir las variables. Por ejemplo, la motivacin para el aprendizaje

puede ser alta, media o baja. Estas tres categoras son los valoresentre los que puede fluctuar la variable.

d. Indicadores o definiciones operacionales: constituyen las maneras demedir o evaluar las variables: qu que se medir (lo vamos a denominardimensin del indicador) y cmo se medir (lo que vamos a denominar

procedimiento del indicador). En nuestro ejemplo, se refieren a todosaquellos aspectos a considerar y procedimientos a implementar para evaluarel logro en matemticas, la motivacin para el aprendizaje y el nivel de


6/50

6

participacin en la clase. Por ejemplo, la participacin podra medirsecomo la cantidad de veces que el alumno interviene en la clase

observando de manera directa aunque no participativa a los alumnos.

Los cuatro componentes del dato pueden ser concebidos como el resultado deciertas operaciones cognitivas que se siguen, cualquiera sea la naturaleza del asunto ainvestigar y cualquiera sea la manera particular en que ese asunto sea concebido.Esasoperaciones pueden reducirse a las tres siguientes (cfr. Samaja, J.; 2002):

1. entificar: es decir identificar las entidades abordables empricamente paraevaluar aquellos aspectos que se consideran potencialmente relevantes,conforme a las hiptesis (o proto-hiptesis3) de la investigacin.

2. clasificar: identificar la sustancia o asunto de la variable y definir lascategoras o clases en que se clasificarn (potencialmente) las entidades.

3. operacionalizar: estimar procedimientos para evaluar los estados o las clasesa que pertenecen las entidades, conforme a los criterios de clasificacin ocategorizacin seleccionados.

Los contenidos particulares con que se concreten esas operaciones invariantesdependern de la naturaleza de los objetos investigados y de las concepciones tradiciones, conceptuaciones, modelos desde los que se lo abordan.

As, por ejemplo, si se estudian estructuras psicopatolgicas, puedenreconocerse diferencias de escuelas si la entidad privilegiada (a la que llamaremosunidad de anlisis) es4:

(a) el discurso asociativo del paciente en contexto teraputico(esta ser una

unidad privilegiada por orientaciones de corte psicoanaltico); o(b) las conductas relatadas en una indagacin estructurada, (en este casoser una unidad de anlisis posiblemente utilizada por orientaciones del tipo delas escuelas psicolgicas cognitiva-conductuales); o

3Nuevamente, hablamos aqu de proto-hiptesis para referirnos al lugar de las hiptesis en losestudios exploratorios cuya funcin estriba, precisamente, en la delimitacin de la hiptesis.4Las unidades de anlisis y las variables que aqu estamos sugiriendo tienen slo valor didctico,no siguen de manera rigurosa ninguna escuela psicolgica en particular.


7/50


8/50

8

II.3.2.3. Acerca de la estructura invariante del lenguaje de datos o matriz dedatos.

La lgica como disciplina vinculada al campo filosfico se ocup de estudiarformalmente las estructuras que organizan distintos tipos de enunciados descriptivos.Desde Aristteles hasta Gottlob Frege (pasando por Kant, Hegel, Peirce y muchos

otros) puede reconocerse un creciente esfuerzo por identificar esas formas generales5.

En el terreno propiamente metodolgico, el concepto de matriz de datosreconoce un lugar anlogo aunque especficamente orientado a precisar el alcance deestructuras del discurso cientfico.

Johann Galtung advirti que todo datose organiza conforme a una estructuralgica invariante (es decir, independiente de cualquier contenido particular), a la quedenomin matriz de datos.

En la concepcin de Galtung,esta matriz reconoce los siguientes componentes:a. los elementos de anlisis o las unidades de anlisis,

b. las variables6que se seleccionaban de esas unidades y5Un tratamiento ampliado de este tema consltese Samaja, J. (1993) Parte III.6Con ms precisin al referirse a las variables seala Galtung: Algunas veces esto mismo puedeser formulado con ms propiedad como un conjunto de condiciones con las cuales se desea estudiarlas unidades, o como un conjunto de estmulos. Utilizaremos la expresin variables cuandoestemos tratando unidades que sean imponderables, en el sentido que ellas no puedan (de manera

Un dato es la predicacin

que se atribuye a alguna entidad,

en algn aspecto suyo;

en base a algn procedimiento

que se pretende vlido y confiable.


9/50


10/50

10

El que oye esta frase advierte que lo que se predica de la tarde (unidad de

anlisis) alude a los estados climticos (variable). Si se nos informa que la tardeest lluviosa ello significa que no est soleada, ni meramente nublada, etc. Lo

podemos inferir porque reconstruimos o, como dicen los semiticos, actualizamosese sistema de oposiciones:

lluvioso vs. soleado vs. nublado, etc.

Este sistema de oposiciones (implcito en este caso) resulta decisivo paracomprender el estado que efectivamente se actualiza; sin l no podemos acceder al

sentido, es decir, no podemos adjudicar un valor a la predicacin de la frase.As ocurre, por ejemplo, en el siguiente ejemplo:

La inteligencia es un don del hombre.

En este caso puede plantarse la duda acerca de cul es exactamente el sistema deoposiciones semnticas implcito:

hombre versus mujer

hombre versus animal (o no humano)

Si se cambia el eje de oposiciones (los semiticos lo llamanparadigma), cambiael sentido de la frase.

En la vida cotidiana, cuando se producen solapamientos entre potencialesparadigmas, recurrimos al contexto (lingstico o paralingstico) para resolver laambigedad. En lenguaje coloquial preguntaremos simplemente: en qu sentido?

se debe interpretar el trmino.

apartado 3.3.:153 y ss. puede encontrarse un extenso desarrollo dedicado a examinar la estructuralgica del discurso descriptivo. All se postula, entre otras cosas, una puesta en correspondenciaentre el anlisis aristotlico y el de Frege en relacin al juicio -o funciones- veritativas ydescriptivas).


11/50


12/50

12

representa, quede definido en trminos de probabilidad (volveremos sobre esto msadelante).

Los mismos criterios formales que aplicamos para el anlisis del discursocoloquial (descriptivo) resultan vlidos para describir la estructura de los datoscientficos8.

Veamos algunos ejemplos:

El hogar X se ubica bajo la lnea de pobreza.

ola vivienda Y tiene una adecuada distribucin del espacio

o

la incidencia de alcoholismo en la poblacin Z es de 5%

Cuando el lenguaje se utiliza en el terreno de la investigacin de tipo cientfica,

se vuelve imperioso precisar de manera explcita las variables o dimensiones deanlisis seleccionadas, determinar tambin las unidades de anlisis sobre las queaqullas se predican, el sistema de valores que se utilizarn para clasificar lasunidades en esa variable, y los procedimientos indicadores con que se medirn oevaluarn las variables. En ese contexto nada puede quedar sujeto a la libreinterpretacin. Se exige el mximo de desambiguacin: cada lector/a deberentender de la manera ms ajustada posible el alcance de los trminos utilizados.

El objeto interpretado debe tender a coincidir con el objeto descripto. Ese es,

al menos, el desideratum del discurso y el quehacer cientfico, para lo cual se avanzaprecisando y comunicando las operaciones de entificacin, categorizacin yoperacionalizacin que se siguen en cada caso.

El diseo de las matrices de datos constituye entonces el primer paso en esadireccin. Se trata efectivamente de determinar las caractersticas de losdatos/informacin que se necesitan para probar las hiptesis o contribuir a precisarlas,

8Advirtase que nos referimos al discurso de los datos, no al discurso de leyes, principios osimplemente regularidades fcticas- del tipo Todo A es P.


13/50

13

cumplir con los objetivos, responder a los problemas planteados. Esa es la tarea quese desarrolla bajo la forma del diseo de las matrices de datos, estableciendo:

a. cules sern las unidades de anlisis sobre las que se va a trabajar,b. qu aspectos, dimensiones o variables de ellas son relevantes a los fines delas definiciones conceptuales;c. qu dimensiones y a travs de qu procedimientos se van a determinardichos aspectos,d. de qu manera se van a distinguir los distintos estados que puedan presentarlas unidades en las variables seleccionadas.

A los efectos de ofrecer una gua para orientarse en esa tarea, en lo que sigue sepresentan una serie de criterios para identificar cada uno de dichos elementos yoperaciones.

1. Sobre la entificacin: seleccionar y precisar las unidades de anlisis

Las unidades de anlisis definen el tipo de entidades con las que se trabajar enla investigacin.

En toda investigacin elpaso a la operacionalizacin exige, entre otras cosas, la

fragmentacin del material en unidades analticamente abordables.El desideratum metodolgico postulara que esa fragmentacin debe ser de tal

naturaleza que respete las vetas naturales (= propias) del objeto investigado.Metafricamente, puede decirse que la seccin en gajos constituye unafragmentacin adecuada a la naturaleza de la naranja.

Sin embargo, la cuestin no es tan simple, al menos por dos razones: una,porque la naranja reconoce ms de una veta natural si se la considera a distintasescalas (microscpica o macroscpica, por ejemplo); pero adems, porque la

posibilidad de fragmentarla, depende tambin de la perspectiva y la capacidad dequien fragmenta.

Elgajo de la naranjapuede ser de una inmensidad casi inaprehensible para unabacteriay puede ser una migaja imperceptible para la boca de un dinosaurio, perocada uno deber encontrar alguna veta natural de la naranja si es que efectivamente

puede hacer algo con ella (= transformar lasustancia naranja ensustancia bacteria osustancia dinosaurio respectivamente).


14/50

14

Dicho en trminos metodolgicos, el recorte de las unidades de anlisisdepender de la naturaleza del asunto (la perspectiva de su focalizacin) y de las

tcnicas utilizadas para su indagacin.

Si se aplica un test con pruebas estructuradas, es sencillo determinar dndeempieza y termina la respuesta al test o la respuesta a cada tem del test(constituyendo esas respuestas unidades de anlisis de esa investigacin, o de unaetapa en el proceso de la investigacin).

Si, en cambio, el asunto abordado requiere de la la conducta social de nios ensu ambiente natural, no resulta tan sencillo delimitar el comienzo y el final de esas

conductas. Cuando comienza, por ejemplo, una conducta comunicativa: cundo elnio mira a la persona a la que va a dirigirse? Cundo tiene la intencin o el plan dehacerlo? Cundo le habla? Y cundo concluye esa conducta: cundo ya no mira alinterlocutor? Cundo ste le responde? Cundo no hay ms consecuencias directaso indirectas de ese acercamiento?

Los investigadores debern tomar decisiones a la hora de fragmentar o delimitarsus unidades de anlisis. No hay criterios a priori. Adems esa fragmentacin esabsolutamente dependiente de la perspectiva focal de la investigacin.

Para un fonlogo, por ejemplo, un lexema (o una palabra) es una unidadsuficientemente compleja, por lo que admite y requiere fragmentaciones pertinentesa los fines de su indagacin. Para un narratlogo, en cambio, el lexema puedeconstituir una unidad mnima por debajo de la cual no se reconocen unidadessignificativas para el anlisis.

Por otra parte, un mismo tipo de material, como por ejemplo un texto escrito,puede ser fragmentado de diversas maneras atendiendo a su organizacin, es decir,a la dependencia entre sus partes. As, por ejemplo, una novela tiene la mayor unidad

entre sus partes, porque las diversas partes guardan con el todo una relacin anlogaa la del rgano con el organismo: cada parte tiene sentido y se comprende porreferencia a la totalidad de la obra.

Por otra parte, el tipo de organizacin afecta el modo en que se presta unafragmentacin adecuada a su propia naturaleza. La entrevista, por ejemplo, puedefragmentarse segn los temas tratados (reconociendo que un mismo fragmento deentrevista puede corresponder a ms de un tema), o coincidiendo con la secuencia de


15/50

15

preguntas y respuestas; podra tambin fragmentarse atendiendo a sus relacionessecuenciales (primera parte, segunda parte, tercera, etc.).

En la novela, en cambio, la secuencialidad constituye una dimensin muyrelevante, ya sea que se fragmente a partir de criterios relativamente formales comolos captulos, o ms sustanciales como las grandes etapas narrativas9.

Juntamente con la naturaleza del material, deben considerarse los objetivos dela investigacin. Si una investigacin que trabaja con la novelstica latinoamericanase ha fijado como uno de sus objetivos evaluar la riqueza lxica de su corpus, launidad de anlisis focal ser el lexema y no habr entonces ninguna diferencia (en

cuanto al nivel focalizado) con el tratamiento aplicable a otra investigacin que,trabajando con entrevistas, se haya propuesto evaluar tambin la riqueza lxica delos entrevistados.

En lo que respecta a los aspectos formales de la identificacin de las unidadesde anlisis, su definicin se debe hacer por referencia al tipo de unidad, aunque laseleccin de las unidades supondr siempre la identificacin de los casos uocurrencias concretas que conformarn la muestra o las muestras de lainvestigacin10.

La definicin por el tipo alude a la definicin conceptual de las unidades. Ladefinicin por extensin implica la identificacin de las unidades concretas sobre lasque se va a trabajar.

Ejemplos de definiciones de unidades de anlisis por el tipo (o encomprehensin) podran ser los siguientes:

9De manera general, entre los tericos del anlisis discursivo, se suele distinguir los discursos endiscursos narrativos, discursos argumentativos o polmicos, discursos descriptivos o histricos.

Conforme con esta taxonoma, la entrevista correspondera a los discursos descriptivos o histricosy la novela a los discursos narrativos. Si as fuera, los rasgos generales que hemos sealado para elcaso particular de la novela y la entrevista corresponderan respectivamente a los discursosnarrativos y los discursos descriptivos respectivamente.Dado que esta clasificacin presentaciertas limitaciones y es discutida entre los especialistas en el tema, no la utilizaremos en estaocasin a los efectos de no introducir conceptos demasiado especficos para los fines de estareflexin.

10Aunque el tema de muestras ser abordado ms adelante, el uso que hacemos ahora de estetrmino se reduce al de nmero total de casos o unidades abordadas en la investigacin o en unaetapa de la investigacin.


16/50

16

segmentos de un discurso perodos presidenciales argentinos jvenes estudiantes de 15 a 25 aos del Gran Santiago fragmentos del cuentoLa Cenicienta unidad poblacional X extracciones o muestras del suelo lunar obras producidas por el artista X en el perodo Y

En todos estos casos se especifican los criterios o las caractersticas que deberntener las entidades a seleccionar como unidades de anlisis de la investigacin. Poreso hablamos de definicin por el tipo. En lgica conjuntista se habla de

definiciones en comprehensin: con ella no se alude a ninguna unidad en particular,sino a las propiedades que debern cumplir las entidades que puedan serseleccionadas.

En tanto ocurrencias o casos(definicin por extensin) las unidades de anlisissern entidades identificables en algn tiempo y/o espacio, y debern poder sernumerables o computables (de modo tal que el investigador/a podr informar elnmero de unidades con el que efectivamente trabaj).

Por ejemplo, para una definicin por el tipo como la siguiente: Alumnos desegundo ao de la carrera de Sociologa. Se tendrn (extensivamente) el conjunto decasos efectivamente seleccionados (todos los cuales debern cumplir con los criteriosfijados en la definicin por el tipo):

El alumno Juan Prez o Alumno 1.El alumno Pedro Garca o Alumno 2,

La alumna Mnica Rodrguez o Alumna 3,..

y as sucesivamente.

Cul sea el nmero de unidades requeridas en cada investigacin remite a lacuestin de las muestras, es decir, a los criterios que se fijen para decidir si esasunidades resultan representativas en su estructura general del universo al que

pretenden proyectarse los resultados del estudio (tema que ser abordado en otrocaptulo).


17/50

17

2. Sobre los sistemas de clasificacin:Dimensiones de anlisis y valores

Algunos trminos que podran utilizarse como sinnimos o al menosequivalentes al de variableso dimensiones de anlisis seran los siguientes:

atributos,

propiedades,

caractersticas,

predicaciones.

El concepto de variable, como su nombre lo indica, alude a un campo de

variaciones o a un sistema de clasificacin, conforme al cual pueden clasificarse lasunidades de anlisis; dicho de otra manera, las variaciones a las que se refiere lavariable son estados posibles que potencialmente pueden asumir las unidades deanlisis, en algn aspecto de ellas11.

El concepto de sistema de clasificacin es especialmente apropiado parareferirse a la variable.

En la entrada del trmino clasificacin el diccionario nos ofrece definicionescomo las siguientes: ordenacin o disposicin en clases o grupos; agrupacin de

objetos en conjuntos, en funcin de unas propiedades de dichos objetos.

Desde el punto de vista cognitivo, clasificar es identificar diferencias: inteligirsignifica separar, diferenciar. Esta capacidad de diferenciar (e integrar) parece serfundamental para la vida.

11Se puede igualmente sealar que cada variable aborda una perspectiva de la unidad de anlisis, o

un modo en que puede ser concebida esa unidad. Por lo tanto todo valor de la variable constituyeun estado o una modalidad del ser de esa unidad, lo que es lo mismo que decir que es tambinuna unidad de anlisis de menor nivel de integracin. As, lo expresa Samaja, siguiendo en esto la

prosa de Hegel si una estufa es negra, entonces ella, adems de una estufa, es algo cromtico,que ahora entraa negrura, aunque bien podra ser que entraara rojez u alguna otra coloracin. Demodo que (aunque resulte paradjico sostenerlo) toda variable cuyos valores se predican de unaUnidad de Anlisis, implica una subunidad de anlisis que sostiene de manera particular. Dicho demanera que resalte la paradoja: toda cosa es una poblacin de sub-cosas, tan numerosa cuanto lo seael nmero de las propiedades que se prediquen de ellas. Lasustanciasal (cosa sal) es una cosa

blanca, una cosa cbica, una cosa soluble, etc., etc. (Samaja, J.; Analtica del signo, indito).


18/50

18

El animal debe poder distinguir como mnimo! la presa del predador (noimporta en este caso si esa capacidad es innata o adquirida). Cuanto ms

diversificado sea su medio y su organismo, ms ricas sern las taxonomasclasificatorias: ms variedad habr entre las potenciales presas, ms variedad entrelos potenciales predadores. Si es adems un animal sexuado, deber distinguir almacho de la hembra de entre sus propios congneres.

Pero no hace falta ir tan lejos. La percepcin misma es clasificadora:percibimos el blanco porque percibimos tambin lo no blanco. Slo a condicin depercibir en forma conjunta lo uno y lo otro podemos decir que percibimos. No haypercepcin absoluta, no diferenciada. Una cualidad se presenta, pero en su

presentarse pone un fondo re-presentacional del que se diferencia.La diferencia, a su turno, se realiza sobre un eje comn: percibimos el blancopor su diferencia con lo no blanco (lo negro, lo azul, lo rojo, etc. si queremos llevarla clasificacin ms all de la dicotoma), pero lo no blanco tiene algo comn conlo blanco, ambos pertenecen al eje de la cromaticidad12.

De all el gran asunto de los bordes: dnde empieza el blanco y termina elcrema o el beige, dnde el crema deja paso al amarillo, y dnde el amarillo setransforma en naranja, en verde, etc.?

Percibir diferencias implica tambin obviar o no percibir otras diferencias.Como dice Gregory Bateson, lo relevante es percibir diferencias que hagandiferencias y podramos agregar no percibir diferencias que no hagandiferencias:

La informacin consiste en diferencias que establecen una diferencia. Si yo tellamo la atencin acerca de la diferencia entra la tiza y un pedazo de queso, tsers afectado por esa diferencia, tal vez evitando comer la tiza, tal vez

probndola para verificar mi aserto. La ndole no quesstica de la tiza se ha

convertido en una diferencia efectiva; pero otro milln de diferencias positivas y negativas, interiores y exteriores a la tiza- permanecen latentes einefectivas (1993:111).

12 Interesa advertir que en sentido estricto desde la perspectiva de las teoras fsicas,el blanco, elnegro y el gris son colores acromticos, es decir, colores sin color. La luz blanca no es un color,sino la suma de todos los colores; mientras que el negro es ausencia de luz. Sin embargo,

psicolgicamente son colores porque originan en el observador determinadas sensaciones yreacciones distinguibles.


19/50

19

No es posible determinar de manera absoluta la naturaleza de esos bordes. Laemergencia (o el reconocimiento) de bordesque hacen diferencia, depende de

funcionesprxicas: sean stas biolgicas, culturales, jurdicas, tecnolgicas.

No hay clasificaciones ex nihilo. Toda distincin (y su concomitante integracinen un sistema clasificatorio) es funcional a la praxis en que esas diferenciasemergen.

Aunque nuestro sistema sensorial resulta de un largo proceso de adaptacin almedio lumnico, ste puede a su turno ser resignificado y modelado por el sistemacultural. El lenguaje constituye el medio por el que el mundo sensorial se reorganiza

y configura culturalmente. Una misma regin de sentido como la del color seestructura de modo diferente en diferentes lenguas (a pesar de que desde el punto devista neurofisiolgico los hablantes de las diferentes lenguas compartan unasemejante potencialidad perceptiva):

En gals, verde es gwyrdd o glas, azul es glas, gris es glas o llwyd,castao es llwyd. Es decir, la parte del espectro que cubre nuestra palabraverde se encuentra cruzada en gals por una lnea que asigna parte de ella a lamisma zona que nuestra palabra azul, mientras que la frontera establecidaentre verde y azul no se encuentra en gals. Lo que es ms, el gals carece de

la delimitacin entre gris y castao. Por otra parte, el rea cubierta por lapalabragris se ve cruzada en gals, de modo que la mitad de ella se refiere a lamisma zona que nuestro azul y la otra mitad a la misma que nuestro castao.(Hjelmslev, L.; 1984:80).

Hjelmslev grafica de la siguiente manera esta incongruencia entre losparadigmas13de las distintas lenguas:

gwyrdd

verde

13El trminoparadigma se utiliza en lingstica para referirse al conjunto de elementos que puedenocupar un mismo lugar en una frase, se dice por ello que los trminos son conmutables (=intercambiables). Por ejemplo, si la frase dice la nia rubia; rubia es conmutable conmorocha; ya que ambos conforman un mismo paradigma. De igual modo, la conmutacinpuedeusarse como prueba para determinar si los trminos pertenecen a un mismo paradigma.


20/50

20

azul

glas

gris

castao

llwyd

De modo que la clasificacin correspondiente a estos espectros de colores no escoincidente entre nuestra lengua (y la mayora de las lenguas europeas) y el gals. Laclasificacin lingstico-cultural arraiga en milenarios procesos de equilibracinsocial a escala comunitaria, y tiene por lo tanto alcance local. De all que cada lenguaorganice la realidad conforme a sus propias diferenciacionesparadigmticas14.

En sntesis, una variable es un sistema de clasificacin; y lo que esaclasificacin clasifica son las unidades de anlisiscualquiera sea el tipo de unidad ycualquiera sea el sistema de clasificacin utilizado.

Cada clase constituye un valor de esa variable: as, por ejemplo, si lavariable es color, lo rojo constituye una clase de ese sistema de clasificacin. Elsistema de los colores alude a todos los colores que quepa (o se haya previsto)distinguir, pero como tal sistema, es decir como variable, no coincide con ningncolor en particular, slo define el sistema de las variaciones entre ellos. Si, porejemplo, las unidades son individuos humanos, stos pueden variar entre unos yotros (o entre un momento y otro) en mltiples aspectos; por ejemplo, en altura, peso,

14A su turno, la ciencia resignifica las clasificaciones culturales, slo que en ese caso sus sistemas

clasificatorios pretenden alcance universal, en tanto las produce por mtodos deliberados,sometidas al debate lgico-conceptual; y al dictamen de la evidencia emprica. La construccin desistemas clasificatorios constituye, por otra parte, una tarea nodal en el desarrollo cientfico. Cadadisciplina podra reconocerse por el sistema de las grandes categoras que definen su campo:

pinsese en la reflexin sobre la vida y su opuesto complementario lo no vivo o lo inherente enel terreno de la biologa; sobre la taxonoma de los elementos en el campo de la qumica; sobre lasnosografas y la nociones de salud y enfermedad en el campo de las ciencias de la salud. En cadauna de estas ciencias se debe encontrar, sealar y justificar el criterio en base al cual se constituyenesos grandes bordes o fundamento divisionis. De igual modo, las diversificaciones en escuelas yorientaciones disciplinarias pueden remitirse a diferencias en los criterios en base a los cuales sesub-clasifican esos dominios.


21/50

21

edad, sexo, estado anmico, perfil psicopatolgico, etc. Si la variable a considerar esaltura se considera que algunos de los individuos pueden ser altos, otros bajos,

otros medio-altos, otros-medio bajos, etc. Aunque pueden variar en cuanto a la alturaque cada uno tiene, todos tendrn, sin embargo, alguna altura: variarn en cuanto alvalor, pero no en cuanto a tener la propiedad o el atributo de la altura. Dicho de otromodo, todos ellos comparten ese rasgo o caracterstica comn que es la de sermesurable en altura.

En cambio, si las unidades de anlisis son frases, la variable altura ya nopuede considerarse una predicacin genuina de esas unidades.

Desde el punto de vista lgico y metodolgico se requiere que los conceptosclasificatorios cumplan con dos condiciones de adecuacin:a) por un lado, con las condiciones formales de adecuacin, comunes a todaslas ciencias, y por otro,

b) con las condiciones materiales de adecuacin peculiares a cada cienciaparticular.

A los efectos de ilustrar la primera condicin, citaremos un extracto del cuentode Jorge Luis Borges, El idioma analtico de John Wilkins, en el que se refiere unaimaginaria enciclopedia china segn la cual los animales se dividen en: a)

pertenecientes al Emperador; b) embalsamados; c) amaestrados; d) lechones, e)sirenas, f) fabulosos, g) perros sueltos, h) incluidos en esta clasificacin, i) que seagitan como locos, j) innumerables, k) dibujados con un pincel finsimo de pelo decamello, l) etctera, m) que acaban de romper el jarrn, n) que de lejos parecenmoscas (citado en Mostern, J., 1987).

Esta clasificacin desconcierta porque se violan en ella las condiciones formalesde adecuacin.

Estas condiciones pueden especificarse conforme a los siguientes tres criterios:1. la exhaustividad2. la exclusividad3. y la existencia de un fundamento comn

Con el primero (la exhaustividad) se alude a que la clasificacin debecontemplar el total de estados posibles que puede presentar la unidad de anlisis, paraun mismo y nico campo de variacin. Dicho de otro modo: la particin en clasesdebe ser completa, de modo tal que cada una de las unidades de anlisis caiga en


22/50

22

alguna de las clases determinadas conceptualmente. Por ejemplo, si nuestras unidadesson personas, y la variable es estado civil, los valores previstos deben incluir el

total de estados real y conceptualmente posiblesque pueden presentar las personas enlo que respecta a su estado civil.

Ello no supone asumir que se trate de un nico y exclusivo criterio: por ejemplo,en algunos casos la clasificacin podra incluir los siguientes valores:

Soltero/aCasado/aDivorciado/separado/aUnido/a de hechoViudo/a

Mientras que en otra ocasin puede ser conveniente considerar de maneradesagregada a los divorciados de los separados; o, por el contrario, agregar oagrupar los unidos con los casados:

Soltero/aCasado/a o Unido/aDivorciadoSeparado/aViudo/a

Cuando no se pueden prever todos esos estados posibles, debe entoncesconsiderarse la inclusin de valores o clases llamadas residuales, que comnmentese expresan como Otros. De cualquier modo, debera considerarse a todaclasificacin y a su particin en clases, como hiptesis empricas. As, por ejemplo,

puede postularse que los cuadros psicopatolgicos se dividen en:-Neurosis.-Psicosis.-Perversiones.

O puede incluirse (como de hecho lo hacen algunos autores) una patologa a

medio camino, como los llamados:-Trastornos narcisistas no psicticos.Cada escuela psicolgica podra caracterizarse por cmo construye operacional

y conceptualmente estos sistemas clasificatorios15.

15El avance de una disciplina puede venir dado entre otras cosaspor una reformulacin de estossistemas clasificatorios.


23/50


24/50

24

da sin esperar. Pero para justipreciar el alcance de este trmino, es precisoconsiderarlo en relacin con otros trminos con los que guarda determinadas

relaciones significantes, es decir, considerarlo en el sistema de las diferencias en elque participa17.

Ese sistema puede ser tan variado como lo son los siguientes ejemplos:bueno versus malo;bueno versus muy bueno, regular, malo y muy malo;

bueno versus buensimo,bueno, muy bueno, mejor e imprescindible

El mismo trmino bueno adquiere sentidos distintos en cada una de estos

sistemas: el primer bueno, por ejemplo, es ms bueno que el segundo, de modoque no es el mismo.Ahora bien, aunque el sistema de relaciones nos brinda criterios para juzgar

sobre el alcance de cada trmino, an no podemos precisar su sentido. Se necesitatambin del contexto, es decir, la totalidad a la que estos trminos se refieren,conforme al cual el gradiente de la bondad/maldad cobra sentido: cul es elasunto que se diferencia segn estas potenciales cualificaciones?:

- la calidad de la enseanza secundaria?

-la intencionalidad divina?

-la satisfaccin en la vida?

Se requiere especificar para ello el asunto o sustancia como contenidodel quetrata la variable. Tomemos como ejemplo el siguiente fragmento de un poema deBertoltBrecht:

hay hombres que luchan un da y son buenos,otros que luchan muchos das y son muy buenos,otros que luchan muchos aos y son mejores;

pero hay los que luchan toda la vida.Esos, son los imprescindibles".

Tenemos ahora un contexto para poder valorar los gradientes de bondad queaqu se invocan: lo que se juzga es la calidad de los hombres o quiz ms

propiamente (aunque con fines estilsticos, elidido en el poema) la relevancia socialde estos hombres.

17Siguiendo la terminologa de Ch. Peirce, podra hablarse aqu de segundidad:uno en relacincon otro.


25/50

25

Cualquiera sea el asunto al que refiere la variable, es necesario conocerlo parapoder dar sentido a los valores que potencialmente la conforman.

Este asunto es al que se refiere el tercer requisito que hemos sealado: el de laexistencia de un fundamento comn. Deber existir un fundamento que vincule alos valores entre s; o, dicho de otro modo, un fundamento a partir del cual sedistingan o delimiten las diferencias.

En teora semntica se postula que el valor de un trmino viene dado por elsistema de las oposiciones del que participa. Esas oposiciones emergen, sin embargo,sobre una base de semejanzas. As el campo semntico sexualidad es comn a los

trminos femenino y masculino: los valores se oponen y complementan al mismotiempo.

En el caso de la enciclopedia china citada en el cuento de Borges, resultaimposible identificar todos esos criterios, las categoras se solapan y superponen entres. De hecho un perro (real) puede ser maravilloso y andar suelto al mismotiempo, o ser del Emperador y ser amaestrado. No es posible identificar el camposemntico que vincula los distintos valores, ni el criterio que orienta esa seleccin detrminos. No queda claro qu variable est siendo invocada con el valor etctera ocon el que dice de lejos parecen moscas.

Pero no slo por eso nos desconcierta la clasificacin del cuento. Ella tambintransgrede el segundo de los fundamentos a los que nos hemos referido: el deadecuacin material. Con este criterio se alude a la adecuacin que debe existir entrelas variables y los valores seleccionados y la sustancia o el ser de la unidad deanlisis.

Hemos dicho que este criterio debe definirse al interior de cada ciencia porquelos criterios de adecuacin material se vinculan de manera directa con el recorte o la

perspectiva desde la que se trata cada unidad de anlisis: si las unidades son perros,stos pueden ser considerados de muy distinta manera por un anatomista, un bilogo,un adiestrador o un etlogo. Cada una de esas perspectivas selecciona distintasvariables y valores. El perro del anatomista es distinto del perro del adiestrador ydistinto del perro del etlogo.

Una de las tareas clave en el terreno de la investigacin cientfica es la seleccinde las variables esenciales al fenmeno que se quiere investigar:


26/50

26

Cmo saber si al estudiar familias con violencia familiar es esencialmente

relevante analizar la historia infantil de la pareja parental?;

Cules son las variables o asuntos a tener en cuenta para comprender ladivisin social del trabajo?

Qu debe aspectos deben observarse para valorar la calidad de un terrenodestinado a la edificacin?

Qu aspectos de la obra de un artista deben observarse para decidir a qu

escuela o a qu perodo de la historia del arte corresponde esa obra?

Gran parte del talento de un investigador/a est relacionado con esta capacidadde identificar las variables esenciales a su objeto. Las grandes revoluciones en la

historia de la ciencia tuvieron que ver con redefiniciones de los objetos de cadadisciplina (es decir, con el rediseo de las matrices de datos que los definen comotales el objeto al interior de esa tal disciplina).

Esa es la razn por la que el segundo criterio al que nos referimos, el de laadecuacin material, queda sujeto siempre al desarrollo alcanzado en una ciertadisciplina y a los marcos tericos y doctrinarios que guan la delimitacin de suobjeto (una ampliacin de este tema puede encontrarse en Samaja, J. op. cit. CaptuloIII y IV).

2.1. Los sistemas de clasificacin y las escalas de medicin

El sistema de clasificacin (= la variable) puede basarse en distintos tipos depresupuestos formales. Cada uno de estos presupuestos define distintas maneras demedir o clasificar las unidades de anlisis.

El concepto de medicin no significa necesariamente que el rasgo o aspecto amedir deba expresarse numricamente. Medir significa ubicar la unidad de anlisis enuna de las clases previstas por la variable. As, por ejemplo, si la unidad es cursantesde 2 ao de la carrera de Psicologa y la variable en cuestin es nacionalidad,cada sujeto deber ubicarse en alguna de las categoras (o valores) previstas por la

variable.Un sistema numrico ofrece un modelo o patrn sobre el que proyectar losestados y las variaciones que se registran en el fenmeno que se est analizando. As,

por ejemplo:- la respuesta a un test,- el nivel de acuerdo en relacin a una pregunta de opinin,- el tiempo de respuesta a un estmulo, etc.,


27/50

27

pueden expresarse numricamente (ello supone aceptar que la serie numrica encuestin sean enteros, racionales, o cualquier otra serie. ofrece un modelo adecuado

para poner en correspondencia las conductas o respuestas observadas y cuantificar lasdiferencias que se registran en esas respuestas).

De acuerdo con esto, se reconoce la existencia de distintas escalas de medida.Ellas son:

a. las escalas nominalesb. las escalas ordinalesc. las escalas intervalaresd. las escalas de razn

En lo que sigue precisaremos el alcance de cada una de ellas.

a. Escalas o niveles de medicin nominales:El ms bsico de los criterios clasificatorios es el nominal. La clasificacin se

basa en una distincin semntica que alude a diferencias de cualidad en el fenmenoque se describe (A es A y por lo tanto no puede ser no-A al mismo tiempo). A suturno, las cualidades se oponen sobre un eje de semejanzas (como ya lo hemossealado). Se trata de etiquetados que describen cada uno de los estados en que se hasegmentado el sistema clasificatorio. Los elementos de una clase deben ser

equivalentes respecto al atributo que se tiene en cuenta.Los siguientes seran ejemplos de variables que se expresan (o pueden

expresarse) con escalas de medicin nominales:a. estado civil: cuyos valores son soltero/a, casado/a, viudo,

divorciado, unido.b. sexo: masculino, femenino.c. diagnstico psicopatolgico: manaco depresivo, paranoia,

esquizofrenia, etc.d. nacionalidad: argentino, uruguayo, brasileo.

b. Escalas o niveles de medicin ordinales:La escala ordinal reconoce adems del principio de identidad que comparte con

la escala nominal relaciones de jerarqua entre los valores. El orden es un nuevocriterio que se agrega con esta escala de medicin. Un valor guarda cierta relacin deinordinacin o supraordinacin con respecto a otro, de modo que las unidades no sonintercambiables entre s en relacin a cierto orden o jerarqua.

Las aplicacin de estas categoras a las unidades de anlisis puede expresarsecomo relaciones del tipo mayor que, menor que, ms de, menos que.


28/50

28

Ejemplos de variables que utilizan o pueden utilizar esta escala seran lassiguientes:

a. nivel de ingresos: alto, medio; bajo.b. rendimiento acadmico: excelente, muy bueno; bueno, regular,malo.

c. grado de acuerdo: muy de acuerdo, algo de acuerdo, poco acuerdo,etc.

d. estadio psicogentico: sensorio-motriz, preoperatorio, operatorio, etc.c. Escalas o niveles de medicin intervalares:

A las relaciones de jerarqua, las escalas de medicin intervalares le agregan la

estimacin cuantitativa de la magnitud que separa un estado de otro. Al igual que lasanteriores, se deben respetar aqu las relaciones de orden, pero se agrega msinformacin ya que se establece un valor numrico que vincula un estado o grado dela variable con otro. Las distancias numricas iguales representan distancias igualesempricas. En estas escalas el punto de origen y la unidad de medida son arbitrarios.Por ejemplo, la temperatura obtenida en grados centgrados tiene asignado un valorcero que no implica ausencia de temperatura. En este caso, el cero se asignaarbitraria y convencionalmente como una referencia que indica el punto decongelamiento del agua, que sobre esa temperatura se presenta en estado lquido.

Ejemplos de este tipo de escala seran los siguientes:

a. Escala de Lickert: 2, 1, 0, -1, -2b. temperatura en grados centgrados: -10, -5,0.5, 10, etc.c. puntaje z: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3.

d. Escalas o niveles de medicin de razn:

Finalmente las escalas de razn son las que reconocen un cero absoluto y la

unidad de medida expresa una variacin equivalente en el fenmeno que se mide.Por lo dems, comparten todas las propiedades de las escalas de intervalos: cadacategora o valor expresa una cualidad caracterstica, la vinculacin entre esascategoras reconoce un orden o jerarqua y adems la relacin entre un valor y elsiguiente puede ser estimada cuantitativamente.Ejemplo de este tipo de escalas seran los siguientes:

d.peso en kilogramos: 0 a n.e. porcentaje de analfabetismo: 0 a 100%.f. Proporcin de psiclogos en poblacin general: 0 a 1.


29/50

29

g. Cantidad de personas: 0 a n.

3. Sobre la construccin de los indicadores

Como hemos sealado, los indicadores aluden a los procedimientos que seaplican a ciertas dimensiones de la variable para obtener el valor correspondiente asta para una cierta unidad de anlisis. Para comprender esto volvamos un momentoal poema de Bertold Brecht.

En el poema de Brecht esos procedimientos indicadores estn relativamente

explicitados. Diran algo as como: observe el tiempo de lucha (indicador) ydetermine la bondad de los hombres (variable); y se nos ofrece una escala deequivalencias, ms o menos del siguiente tipo:

si luchan un da (valor del indicador) son buenos (valor de la variable),si luchan muchos das (valor del indicador) son muy buenos (valor de lavariable),si luchan muchos aos (valor del indicador) son mejores (valor de la variable),si luchan toda la vida (valor del indicador) son imprescindibles (valor de lavariable).

De modo que no es posible considerar los valores o la variable sin considerar almismo tiempo todos los componentes del dato: el sistema de clasificacin, la unidadde anlisis y el asunto que de esta unidad de anlisis se ha seleccionado para

evaluarlo conforme a algn procedimiento indicador.

Esquemticamente (y de acuerdo con Samaja, J.; 1993) los componentes delindicador seran los siguientes:

I = dimensinprocedimiento

Por ejemplo, si se trata de evaluar el hacinamiento de los hogares podraconsiderarse que el nmero de personas por cuarto constituye un indicador adecuado

para medir esa variable.Pero una vez definido el indicador, deben especificarse tambin las condiciones

particulares para evaluarlo: qu aspectos sern tenidos en cuenta y con quprocedimientos se medirn.


30/50

30

Por ejemplo, se podra definir operacionalmente el hacinamiento como la

cantidad de personas por cuarto; y el procedimiento podra ser preguntar o relevaresa informacin en los hogares indagando a un responsable calificado.

La relacin personas-cuarto da el valor correspondiente al indicador:

Indicador: hacinamiento.

Dimensin: cantidad de personas por cuarto.

Procedimiento: relevamiento de la informacin en el hogar(p.ej. interrogatorio a un respondentecalificado).

Valores del indicador: 1, 2, 3, ... n. (personas por cuarto).

Quien lleva adelante una investigacin se encuentra en la necesidad de tomardecisiones acerca de cul o cules son buenos indicadores para iluminar el conceptoque est investigando (en nuestro ejemplo, podran haberse adoptado otros criterios:cantidad de personas por metro cuadrado, percepcin de hacinamiento de los

habitantes, etc.).Esas decisiones pueden basarse en al menos dos grandes criterios:

a) por una parte, seguir la tradicin y usar indicadores que ya otros usan o queestn validados en el marco de una cierta tradicin disciplinaria; o

b) innovar y proponer nuevos indicadores, ya sea porque se considera que lostradicionales no son adecuados, o porque se aborda un tema novedoso noexplorado hasta entonces.

Cualquiera sea el criterio, lo que guiar la seleccin del indicador es lapresuncin de que existe cierta semejanza, cierta correspondencia o isomorfismo (=semejanza de formas) entre el indicador y la variable. Eso significa:

a) semejanza entre el asunto que mide el indicador y el asunto queconceptualiza la variable, pero tambin


31/50

31

b) semejanza entre el modo en que se diferencian (o clasifican) los valores delindicador y el modo en que se diferencian (o clasifican) los valores de la

variable.

Volviendo al ejemplo del hacinamiento de los hogares, se ha postulado que lacantidad de personas por cuarto es un buen criterio para medirlo. Eso significa queentre el asunto que trata el indicador y el asunto que trata la variable hay semejanzas,o ms precisamente, que una (la cantidad de personas por cuarto) refleja a la otra(el hacinamiento del hogar).

Pero resta todava decidir a partir de qu cantidad de personas/cuarto se

decidir si corresponde ubicar el hogar como hacinado o no hacinado.Esas decisiones pueden apoyarse en criterios intuitivos o de sentido comn

(estimando por ejemplo cul es la pauta habitual en la cultura que se estudia enrelacin a la cohabitacin) o por medio de procedimientos formalizados como los que

brinda la estadstica (usando por ejemplo modelos con base matemtica para estimarpuntos de corte en una distribucin de frecuencias). Supongamos que como lo hacepor ejemplo el INDEC18 se acepta que hasta tres personas por cuarto es el valorlmite a partir del cual se debe considerar al hogar como hacinado.

El valor del indicador se proyecta entonces como valor de la variable, y se fija laescala en los siguientes trminos:

Asuntodel

Indicador

Cantidad deersonas por

cuarto

Hacinamiento

Asuntodela

Variable

1

23 Sin hacinamiento

4

Valores

del

indicador

nCon hacinamiento

Va

lores

de

la

variable

18Sigla de Instituto Nacional de Estadsticas y Censos de la Argentina.


32/50

32

Advirtase que las inferencias que vinculan al indicador con la variable no sonni la deduccin ni la induccin, sino la abduccin y la analoga (cfr. Parte I). Por una

parte se postula una semejanza de estructura entre uno y otra, lo que permite postularque se establece algn tipo de analoga entre indicador y variable; y por otra parte, serealiza una abduccin cada vez que se infiere el valor de una unidad de anlisis, a

partir del valor que le corresponde en el indicador: si presenta cierto rasgo (porejemplo: tener cinco personas por cuarto) entonces se trata de cierto caso (unhogar hacinado).

De modo tal que entre la escala del indicador y la escala de la variable se fija unasuerte de reglade equivalencias19.

Advirtase tambin que sta es la razn por la que los indicadores no puedengarantizar nunca una certeza plena, ni sobre la adecuacin de su correspondencia conla variable; ni sobre el hecho contingente de cada medicin de los mismos: laconclusin de la inferencia abductiva es siempre probable.

Por ejemplo, si medimos a un estudiante en torno a un conjunto de pruebas queconsideramos reflejan de manera adecuada o vlida los asuntos que queremosmedir con nuestra variable (por ejemplo el conocimiento en una cierta asignatura)nunca tendremos la plena certeza que el alumno que sac 7 sabe precisamente para 7(es decir, que efectivamente rene los conocimientos necesarios para ser considerado

un alumno aprobado). Y tampoco sabremos con seguridad plena que, si alguiensac 3 saba en realidad como para 7. Mltiples factores pueden intervenir haciendodudoso ese resultado: el examen no estuvo bien diseado, es decir, no refleja demanera adecuado lo que debe evaluarse de la asignatura en cuestin; el alumnoestuvo especialmente nervioso y saba ms de lo que fue capaz de responder; lascondiciones en que se aplic el examen perturbaron el rendimiento de algunosalumnos, entre incontables otros factores que potencialmente pudieran distorsionar la

prueba.

El error o, de manera ms precisa, el desencuentro entre lo manifiesto en elindicador y lo latente en la variable es una posibilidad siempre abierta en elproceso de construccin de los datos.

Su razn lgica se asienta en la naturaleza de las inferencias que comandan esteproceso20. De all que en algunas ocasiones resulte necesario el uso de pruebas

19Si usted no maneja las nociones de abduccin analoga o el tema de inferencias en general,puede obviar todo este fragmento sin ninguna consecuencia relevante para la comprensin de loque sigue.


33/50

33

adicionales que contribuyan a garantizar mayor probabilidad de acierto en loscriterios para aplicar y construir los indicadores (ampliaremos este tema en el captulo

dedicado a Instrumentos).

Veamos finalmente otro ejemplo, mucho ms complejo, pero igualmenteinstructivo. En un trabajo dedicado al estudio de las competencias clasificatorias delnio; Jean Piaget y Brber Inhelder examinaron a una gran cantidad de nios dedistintas edades, en base a pruebas e interrogatorios propios del mtodo clnico-crtico. Cada nio debera ser ubicado en un estadio, conforme a sus logros en las

pruebas clasificatorias.

Estas pruebas consistan, por ejemplo, en pedirle al nio que clasifique unconjunto de flores, segn color y tipo, y someterlo luego a una serie de preguntas paraconstatar que domina las inclusiones jerrquicas, la particin del todo en sub-conjuntos (o sub-clases), etc.

El siguiente caso es un ejemplo en el que se presenta el resultado de eseinterrogatorio aplicado a un nio de 6 aos y 11 meses:

Se le pide al nio que ponga junto lo que va junto y se le presentan unaserie de flores de diversos colores y diversos tipos, junto con otros objetos. Vib

(6,11) clasifica el material en A = las margaritas amarillas; A = las demsmargaritas; B = las dems flores; C= las cerezas (al lado de las flores); D=

los objetos inanimados. Luego se le pregunta al nio: Podemos poner unamargarita en las flores? El nio responde: S, es una flor. Nuevamente elentrevistador: Quin tendr el ramo ms grande, el que tome todas las floreso el que tome todas las margaritas?

El nio responde:El que tome todas las flores. Entrevistador: Y el que tomelas margaritas amarillas o el que tome las margaritas? Responde el nio: Elque tome esto (seala el grupo A y A) tendr todas las margaritas.

20Aunque no lo desarrollaremos aqu, sta es la razn que tambin socava la problemtica cuestinde la base emprica que hace tambalear al edificio poppereano y su mtodo falsacionista: nuncaestamos en la certeza de la confirmacin de hiptesis como l lo sostena pero de igual modo,nunca estamos tampoco en la certeza del rechazo de hiptesis (podemos estar rechazando unahiptesis verdadera). Volveremos sobre este asunto ms adelante.


34/50

34

Conforme a estas respuestas, Piaget nos informa que El nio Vib (6 aos y 11meses) se ubica en el estadio III21.

Independientemente del conocimiento que se tenga de la teora piagetiana, seadvierte en este ejemplo que el procedimiento indicador es sumamente complejo:supone todo el sistema de pruebas e indagacin propio del mtodo clnico-crticodesarrollado por la escuela piagetiana.

Se advierte tambin que segn sea el valor del indicador (es decir el tipo derespuesta del nio), le corresponder un valor en la variable: en este caso la variablees nivel en el desarrollo de las competencia clasificatoria. Al nio del ejemplo lecorrespondi el valor III en esa variable.

Toda la obra, titulada Gnesis de las estructuras lgicas elementales, la dedicanlos autores a validar la construccin de sus escalas o niveles en el desarrollo de lascompetencias de clasificacin y seriacin en el nio, explicitando y justificando(terica y operacionalmente) el sistema de indicadores usados, como as tambin lasescalas resultantes a la luz de la evidencia emprica.

A los fines de esta reflexin, resulta suficiente sealar que en ese tipo desituaciones en la que la investigacin utiliza variables complejas su tratamientorequiere un desagregado en lo que podramos denominar sub-variables odimensiones de las variables. Por ejemplo, la variable hacinamientopodra ser parte

de una ms compleja llamada condiciones habitacionales.

En ese caso, por ejemplo, la matriz podra presentarse de la siguiente manera:

Hogares(U. de A.)

Condiciones habitacionales(Variable)

Hacinamiento(Dimensin 1)

Calidad de los pisos(Dimensin 2)

Acceso a aguapotable(Dimensin 3)

# 1# 2# 3#n

21Este estadio supone la capacidad de clasificar correctamente segn el principio de una agrupacinaditiva y de conferir a esa jerarqua un sistema de inclusiones.


35/50

35

Se advierte en este ejemplo que la variable condiciones habitacionales resultade la consideracin conjunta de las tres dimensiones en que ella se especifica:

hacinamiento, calidad de los pisos yacceso a agua potable.Cada una de estas sub-variables o dimensiones tendr a su turno un indicador

con su respectiva clasificacin de valores. Por ejemplo, en el caso de la sub-variablecalidad de los pisos,los valores de la variable podran ser de tierra /de material;los de la variable acceso a agua potable podran ser con accesocompleto/parcial/nulo22.

Finalmente, los valores de la variable condiciones habitacionales puederesumirse en una nica escala del tipo condiciones buenas / regulares /

malas. Para ello se requerir de algn criterio que, o bien combine los valores delas tres dimensiones consideradas y fije una equivalencia entre esos valores, o bienadjudique una puntuacin a cada uno para luego construir ndices sumatoriosconforme con los cuales se adjudicar un valor en la variable segn los diversosrangos resultantes de la sumatoria de los distintos valores23.

A estas variables complejas se las suele llamar tambin ndices. En verdad, stosfuncionan como nuevos indicadores para construir el valor de la variable de la queforman parte. De modo que resultara igualmente correcto denominarlos indicadorescomplejos (Samaja, J.; op. cit.).

A la luz de estas consideraciones se puede advertir finalmente que la relacinentre indicadory variablees siempre relativa: lo que es variable en cierto momentode la construccin del dato, puede transformarse a su turno en indicador en una fase

posterior.

3.3.4. De la matriz de datos al sistemade matrices de datos

La relacin entre indicadores y variables remite a otro asunto igualmenterelevante para la comprensin del proceso de construccin de los datos: la de lasrelaciones dejerarquas entre niveles de anlisis.

22Los valores de estas mismas variables podran ser otros, segn lo definan los investigadores(conforme a su marco conceptual, la manera en que han sido medidos, etc.). Los que se proponenaqu son slo a ttulo ilustrativo.23Dado que este tema compete al captulo de Tratamiento y anlisis de datos no lodesarrollaremos aqu.


36/50


37/50

37

ejemplo)24. Cada integrante constituye un caso de unidad de anlisis sub-unitario, porreferencia a la unidad de anlisisgrupo.

De all que tambin pueda decirse que la relacin desde los niveles inferiores esconstitutiva (o constructiva) hacia arriba, mientras que la relacin de los nivelessuperiores hacia los inferiores, es decir, hacia abajo, es regulativa (oresignificativa).

U de A. Comisin Va.Promedio de la comisin

U de A.Estudiante Va.Nota del estudiante

Los distintos niveles precisamente por referirse a distintas unidades nocomparten variables. Las variables de un cierto nivel no son las mismas que las deotro nivel. As, por ejemplo, la tasa de aprobadoses una variable del grupo pero nodel alumno, que ser aprobadoo no aprobado.

En base al siguiente ejemplo ampliaremos la nocin de "Sistema de matrices dedatos".

Se trata de un diseo adaptado y modificado del trabajo de Arone, E. (1995)"Pobreza y socializacin de nios". Los problemas nucleares de esta investigacin

podran formularse en los siguientes trminos:

* Cmo crecen y se desarrollan los nios en situaciones de pobreza urbana?

* Constituye la pobreza una situacin homognea o existen distintos tipos de"pautas" en la socializacin del nio an entre los hogares pobres?

* Cmo inciden las relaciones de la familia con la comunidad -sociedades

intermedias, programas y polticas, en los modelos de socializacin,maternaje y paternaje?

24El ejemplo pertenece a Juan Samaja. Otro buen ejemplo es el del puntajeZ. Ese puntaje esprecisamente un puntaje contextualizado por referencia al promedio y la variabilidad del grupocon el que se referencia.


38/50

38

* Cmo inciden las pautas de maternaje en los logros psicosociales y

nutricionales de los nios?

La hiptesis sustantiva de la investigacin sostiene que existen diferencias enlos logros y capacidades psicosociales y en los niveles nutricionales de los nios

pequeos que viven en idnticas condiciones de pobreza segn sean las experiencias

de maternaje y paternaje recibidas.

De acuerdo a esta hiptesis se espera que (como hiptesis de trabajo):

Los nios (de 5 a 6 aos) que han recibido una contencin maternal y paternalconsistente (dedicacin al nio durante los primeros meses de vida, cohesin del

entorno familiar y asistencia socio-sanitaria a la madre y el nio) registren mejoresndices nutricionales, cognitivos y afectivos que los nios carentes de dichas

condiciones de maternaje y paternaje, en idntico contexto socioeconmico.

A su turno se espera que el maternaje y el paternaje exitoso se correlacione

positivamente con buenos ndices de participacin comunitaria, acceso yparticipacin en programas y polticas sociales dirigidos a madres, padres y la

familia.

Desde una perspectiva formal es posible identificar en estas hiptesis variasunidades y varios niveles de anlisis implicadas en ellas.

No significa ello que el investigador deber centrarse en todas y cada uno deesas unidades para llevar adelante su investigacin, aunque posiblemente requieraalgn tipo de informacin sobre ellos al momento de trabajar sobre sus unidadesfocales.

Examinemos en primer lugar, el conjunto potencial de unidades y nivelesimplicados en las hiptesis, en el siguiente esquema:


39/50

39

En el marco de este ejemplo se puede advertir que no siempre los diversosniveles de anlisis resultan de operaciones de agregacin de los niveles inferiores

Poblacinurbana pobre

Familias

Comunidades obarrios

Nios

PadresMadres

Polticas yprogramas

Instituciones

Episodios deinteraccin madre-

nio/a

Conductas/respuestas del

nio/a

Parejaparental

Episodios deinteraccin padre-

nio/a


40/50

40

(como lo ilustramos con el ejemplo de la nota del alumno y el promedio de lacomisin).

En algunas ocasiones los niveles son irreductibles entre s: la dada o parejaparental es algo ms y algo distinto que la sumatoria del padre y la madre.

De igual modo, la unidad episodios de interaccin del nio con la madre, elpadre o ambos no es tampoco un agregado de experiencias individuales. Es, por elcontrario, un emergente no reducible a sus partes componentes.

Sin embargo, no deja de ser cierto que algunos elementos que conforman esaexperiencia emergente, pueden rastrearse en los componentes que la integran y quele dieron origen.

Ahora bien, imaginemos que deseamos construir informacin sobre lascaractersticas de las madres y los padres de nuestro estudio.En ese caso, focalizamos la atencin en estas unidades de anlisis y

seleccionamos una serie de dimensiones o variables a considerar. Por ejemplo:

-Edad al primer hijo-Nmero de hijos-Historia parental-Historia de participacin en programas comunitarios.-Insercin social en el barrio

-Composicin familiar de su familia actual-Situacin vincular con su pareja.-etc.

Como se advierte algunas de estas variables o dimensiones de anlisis son mscomplejas que otras. No es lo mismo producir informacin sobre la Edad al primerhijo, que sobre la Historia parental de la madre o la Situacin vincular con su

pareja. Se requieren procedimientos y mediaciones indicadores ms o menoscomplejas segn los casos.

Por ahora, lo que el ejemplo nos permite reconocer es que la produccin de losdatos exigir moverse entre diversos planos de anlisis. En alguna ocasiones lainformacin proviene del mismo nivel (como la informacin sobre la edad de lamadre) en otros casos de relaciones entre diversas unidades del mismo plano(situacin vincular con su pareja); y en otros sobre condiciones de contexto al nivelfocal (participacin en programas comunitarios).

Examinemos esta idea con algn detalle. Supongamos que debemos completarla informacin sobre la composicin familiar actual de una X madre.

Madres


41/50


42/50

42

De igual modo, para evaluar el estado cognitivo y afectivo del nio, resultarnecesario relevar informacin sobre diversos aspectos que permitan inferir esos

estados. Por ejemplo, se podra observar al nio jugando, interactuando con otrossujetos o respondiendo a determinadas pruebas psicodiagnsticas. En todos esoscasos el investigador relevar informacin sobre otro tipo de unidades de anlisis,como por ejemplo, episodios de juego del nio solo, o episodios de juego con sumadre; o respuestas del nio a un test.

Mientras que para determinar la riqueza y complejidad del estilo vincular deun nio, es necesario observar a ese nio en situaciones vinculares (o, al menos,acceder a esa informacin a travs de alguien que lo haya observado). De modo que

lo que se diagnostique sobre ese nio surgir del anlisis de momentos o situacionesconcretas en que haya sido observado.

* Estilo vincular del nio con sus padres* Adecuacin en el desarrollo cognitivo a su etapa vital* Capacidad o competencias expresivas del nio.

* Uso de turnos en el intercambio. * Nmero de veces que el nio inicia el

intercambio.* Nmero de veces que los padres inician

el intercambio* Riqueza lexica en el intercambio.

* Performance en la resolucin de la prueba X* Conducta ante la situacin Y.

Es a travs del tratamiento de los sub-niveles de operaciones indicadoras delnivel del nivel focal (o nivel supra) considerado.

Nuestra mente tiende a considerar de manera esttica la atribucin decomportamientos o estados a determinadas entidades. Pero esa representacin no secorresponde con las mediaciones que efectivamente seguimos para estimar esasatribuciones. Si decimos de alguien que es buen profesor, o una personahonrada, sern juicios basados en la observacin de algn nmero grande o

Nios

Episodios de

interaccinmadre/padre-nio/a

Conductas/respuestas del

nio/a


43/50

43

pequeo- de circunstancias en que observamos a ese alguien actuar como profesor, odar cuenta de actitudes honradas. Cada clase, o cada conducta (honrada)

observada constituyen sub-unidades de anlisis. Esas observaciones se transformanen instancias indicadoras para determinar esa atribucin global a la persona.

El mismo procedimiento puede aplicar para el ejemplo de la evaluacin de unacierta asignatura. Supongamos que necesitamos decidir si un estudiante est encondiciones de aprobar una X materia, es decir, si ha adquirido los conocimientossuficientes conforme a los cuales consideramos que debe acreditarsle la materia.

Ya hemos dicho que ese conocimiento lo obtendremos de modo indirecto: por

ejemplo, sometiendo al referido estudiante a una serie de exmenes o evaluacionesdurante la cursada de la asignatura.

Para decidir si el estudiante sabe o no sabe lo suficiente deberemos ir a susexmenes. Cada uno de esos exmenes o de las instancias de evaluacinrespectivas sern unidades de anlisis sub-unitarias. El examen, a su turno, serevaluado parte por parte respuesta por respuesta siendo cada parte o respuestauna nueva sub-unidad.

El docente al igual que el investigador se mueve entre niveles de anlisis a

la hora de construir sus datos. Pongamos por caso que cierta parte o respuesta delexamen no est del todo correcta y deba decidirse una calificacin parcial pararedondear la nota. Puede ser que se considere (desde ese fragmento o respuesta) elconjunto del examen y se diga: este fragmento no es del todo preciso pero elexamen de conjunto est muy bien, de modo que se sienta inclinado a redondear lanota hacia arriba. O, por el contrario: este fragmento no es del todo preciso yadems el examen de conjunto es bastante pobre. En ese caso puede que termineinclinando la balanza hacia abajo.

En ambas situaciones lo que ha hecho es ir de una parte a un todo. Esemovimiento puede implicar ir de la respuesta al examen en su conjunto; o delexamen al alumnoen su conjunto, o incluso, del alumno al cursoen su conjunto

Se advierte as que existe una suerte de relacin de inclusin entre unidades deanlisis; en este caso entre: respuesta, examen, alumno y curso. Es

posible reconocer incluso que un examentiene varias respuestas; un alumnovariosexmenes, y un cursovarios alumnos.


44/50

44

Esta realidad estratigrfica como la denomina Samaja es propia de todoasunto de investigacin, ya que cualquiera sea la naturaleza del objeto a investigar,

ste constituye un sistema complejo que reconoce partes componentes queintegran y se integran en contextos.

Esa relacin entre texto-contexto y sub-texto (o entre unidad sub-unidad ysupra-unidad) es la que queda reflejeda en el proceso de construccin de los datos, yde manera ms precisa, en la dinmica que introducen las operaciones indicadoras.

Todo indicador implica la relacin entre niveles de anlisis. El propio procesoconstructivo del dato obliga a ir de las partes-componentes a los contextos para

producir los valores de la variable de un cierto nivel, y para resignificarlos porreferencia a otro.

3.3. 5. Los datos en estudios exploratorios y cualitativos.

Hemos sealado al comienzo de este captulo que no en todos los casos elinvestigador dispone de hiptesis al comienzo de su trabajo: ya sea porque se trata deuna fase exploratoria de la investigacin o porque esa investigacin se inscribe en elllamado paradigma cualitativo.

En esas circunstancias la elaboracin de datos es tambin resultado de unproceso progresivo que acompaa al desarrollo mismo de la investigacin.

Cuando examinemos la cuestin del tratamiento de datos volveremos conms detalle sobre este asunto, pero podemos adelantar desde ahora que en esos casosla produccin de datos constituyen tambin un resultado del proceso, antes que un

presupuesto del mismo.

En esas circunstancias no se cumplen algunos de los requerimientos y supuestosque hemos enunciado previamente.Generalmente lo que el investigador puede estimar se reduce a:

a) el tipo de unidades de anlisis sobre las que desea trabajar (las quetienen carcter provisorio, ya que se pueden ir ajustando conforme se

precisa la focalizacin de su tema),


45/50

45

b) las grandes dimensiones de anlisis (que no constituyen en sentidoestricto variables) derivadas de los marcos tericos generales que

surgen del enfoque adoptado,

c) los procedimientos generales que va a implementar para obtener lainformacinque requiere (como por ejemplo, interrogar a determinadossujetos en especficos contextos, observar conductas de un determinadogrupo, en calidad de observador participante, etc.).

En sentido estricto carece de sistemas de clasificacin o variables, ya que sutrabajo va desde los valores a las variables.

Pongamos por caso que la investigacin se propone conocer:

Cmo perciben su identidad nacional y ciudadana diferentes grupos de personas

segn su insercin econmica y social?

Una conjetura general como respuesta tentativa a este problema- podrasostener que se esperan encontrar diferencias en esas percepciones segn sea lainsercin econmica y social de las personas (segn sea su modo de participacin

en el sistema productivo).

Como derivado de esa formulacin resulta claro que:

a. una de las unidades de anlisis focales de la investigacin sern sujetos condiversa insercin productivaen una cierta sociedad (por ejemplo: clasificadossegn su condicin y categora ocupacional).

b. se debern estimar algunas dimensiones de anlisis (aunque sea a ttulotentativo) para organizar o al menos comenzar el relevamiento de los grandes

asuntos delineados en el problema percepcin de su identidad nacional yciudadana(por ejemplo: -concepciones dominantes acerca de la nocin depatria y nacin; -importancia adjudicada a una cierta pertenencia nacional, -

valor y reconocimiento que se le adjudica a los derechos ciudadanos, etc.).

c. Y se fijarn algunos criterios generales acerca de la estrategia a implementarpara producir esa informacin, que se expresarn en los Instrumentos autilizar, pero que a su turno se precisarn como operaciones indicadoras

particulares.


46/50

46

d. Ahora bien, es probable que el investigador disponga como resultado de la

aplicacin de estos procedimientos de un gran cantidad de informacindensa o poco estructurada. A cada uno de los asuntos indagados puedecorresponder, por ejemplo, extensas pginas de discursosproducidos por susentrevistados, u horas de videolfimaciones o gran cantidad de textos tomadosde una fuente secundaria, etc. La tarea consistir entonces en ir

progresivamente ordenando u organizando esa informacin de modo tal decontribuir a una interpretacin ms plena y ms rica. Por ejemplo, podraextraer de los diversos discursos campos de sentido comunes: tomar todoslos fragmentos en que los entrevistados hicieron referencia a un cierto valor o

sentido comn; an cuando se hayan expresado de muy diversas maneras. Laconstruccin de estas taxonomas temticas constituir entonces un progresivatarea de lo que aqu definimos como una construccin desde el valor a lavariable, an cuando, pueda suceder que un mismo material empricocorresponda a ms de una dimensin de anlisis.

Como ya lo indicamos, volveremos con ms detalle sobre estas cuestiones en elcaptulo dedicado al tratamiento y anlisis de datos. Alcanza con sealar porahora que an en estas estrategias investigativas la produccin de datos constituyeun componente esencial del proceso de investigacin. Y que adems, en sus

rasgos generales compromete las mismas operaciones formales (entificar,clasificar y operacionalizar) que hemos descripto al precisar la estructura deldato en los tems precedentes.

3.3.6.Validez y confiabilidad de los datos: una cuestin de indicadoresAl referirnos a las relaciones entre indicadores y variables sealamos que el

paso de unos a otras acarrea una serie de consecuencias no siempre (o quiz nunca)

controlables por el investigador. A estas consecuencias y a los compromisos queconllevan, se los denomina confiabilidad y validez de los datos.

Para examinar estas cuestiones volvamos por un momento al ejemplo delexamen. Siempre cabe la pregunta: el examen indaga en los temas pertinentes? Loque se evala en el examen corresponde de manera precisa a los conocimientos quese deben haber adquirido en la materia?


47/50

47

Dicho en trminos de los componentes del dato: mide (o expresa) el indicadorlos contenidos de la variable?

La respuesta a esta pregunta compromete la validez del indicador25.Se dir que un indicador es vlido si cumple con esta adecuacin (o

correspondencia) entre sus contenidos (o, ms precisamente, los contenidos de ladimensin del indicador) y lo que se expresa en la variable.

En cambio, se dir que el procedimiento del indicador es confiable si alaplicarlo no se introducen sesgos en el relevamiento por efecto de distorsiones en el

procedimiento.

As, por ejemplo, si las preguntas del examen estn formuladas de modo pococlaro, o si se estn escritas de modo ilegible o si inducen en ms de unainterpretacin, diremos entonces que el procedimiento del indicador es pococonfiable.

El problema no estriba aqu en la adecuacin o no de los contenidos, sino en elmodo en que se ha implementado su evaluacin.

Los contenidos son pertinentes y vlidos, pero al aplicar el indicador los

resultados no son confiablesporque no sabemos exactamente cmo se interpretaronlas preguntas del examen. Quiz un estudiante contest erronamente porque nocomprendi lo que se le preguntaba.

Puede decirse entonces que la validez del indicador compromete la dimensindel indicador(es decir, qu se evala), mientras que la confiabilidad involucralos

procedimientosdel indicador (el cmo se evala).

Indicador = dimensin (qu se evala) validezprocedimiento (cmo se evala) confiabilidad

25La validez es un concepto que se puede especificar de varias maneras: se habla as de validez decontenido, validez de criterio (predictiva o concurrente), validez de constructo. Dado que estosconceptos se mantienen dentro del concepto general que aqu estamos considerando, y que se usan

para examinar la validez en la elaboracin de Instrumentos de medicin, no las trataremos en estaocasin.


48/50

48

En la investigacin cientfica suelen implementarse diversas estrategias paragarantizar o al menos atender a la validez y la confiabilidad de los datos.

Especialmente cuando se tiene poca certidumbre sobre ellos.

Puede, por ejemplo, evaluarse un mismo asunto a travs de dos o msindicadores, que se suponen miden lo mismo, comparando los resultados que seobtienen con unos y otros. El supuesto es que si miden lo mismo, los resultados quese obtengan aplicados a las mismas unidades sern semejantes.

De igual modo, la confiabilidad se puede controlar o estimar si diversos sujetosaplican un mismo indicador a una misma unidad de anlisis: si el procedimiento es

confiable se esperara que de las diversas mediciones se obtengan iguales valores

26

.Ahora bien, interesa sealar que la construccin de indicadores no es un mero

asunto tcnico. Los indicadores son resultado de una historia constructiva. Cuandose disea un indicador, el investigador est asumiendo un compromiso con un ciertomarco conceptual y una matriz epistmica; con una cierta tradicin investigativa enla que se inscribe (de hecho, es frecuente usar los indicadores que ya estn validados

por una cierta comunidad investigativa, o validar los propios por referencia a ellos).Tambin est haciendo uso de sus propias intuiciones sobre el tema y de susconocimientos del mundo de la vida.

El mtodo de la ciencia arraiga en otros mtodos de construccin y validacinde conocimiento, y slo por referencia a ellos es posible comprender los procesos devalidacin y descubrimiento propiamente cientficos27.

Ampliando las tesis de R. Hanson (quien sostuvo que todo dato est cargado deteora), Samaja sostiene que todo dato est cargado de praxis. Se podra agregartambin que toda praxis est cargada de historia.

Lo que la historia decanta como praxis actual, es resultado de un procesoformativo en el que seleccionan se privilegian y se eliminan ciertas posibilidadesde la accin relevantes para quien se sirve de ellas.

26Tambin podran aplicarse varias mediciones sobre la misma unidad de anlis

7.Estructuras Genesis y Dialectica en La Construccion de Datos Cientificos

Documents

Transcript of 7.Estructuras Genesis y Dialectica en La Construccion de Datos Cientificos