TEMA 3. TIPOS DE VARIABLES SEGÚN SU FUNCIÓN EN EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN (2014)

Apunte Español
Universidad Universidad de Girona (UdG)
Grado Criminología - 1º curso
Asignatura metodología de la investigación social
Año del apunte 2014
Páginas 21
Fecha de subida 04/09/2014
Descargas 16
Subido por

Vista previa del texto

1 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta TEMA 3 TIPOS DE VARIABLES SEGÚN SU FUNCIÓN EN EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Recordemos que, tal como señalamos en una lección anterior, una variable es una propiedad que varía (puede adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de ser medida.
Podemos clasificar las variables en tres grandes tipos, según la función que desempeñan dentro de la investigación: las variables dependientes, las variables independientes y las variables intervinientes.
Conceptos fundamentales Tipos de Variables según su función dentro de la investigación Variable Dependiente VD: lo explicado, lo que queremos estudiar Variable Independiente VI: lo que suponemos que explica o que está asociado a las variaciones de la VD Variables Intervinientes: variables que intervienen/median la relación entre la variable dependiente y las variables independientes.
Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 1 2 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Al formular un problema de investigación lo que hacemos es preguntarnos acerca de la relación entre la variable dependiente y la variable independiente. Básicamente nos preguntamos cómo, cuánto y en qué condiciones influye la variable independiente sobre la variable dependiente.
VARIABLE VARIABLE INDEPENDIENTE DEPENDIENTE X Y Ejemplo: Supongamos que estamos estudiando la opinión de los ciudadanos de sobre el sistema de enseñanza.
La opinión de los ciudadanos sobre el sistema de enseñanza será nuestra variable dependiente (lo que queremos investigar, nuestro objeto de estudio). Esta variable puede ser medida mediante una pregunta sobre el grado de acuerdo con el sistema que vaya de muy de acuerdo a nada de acuerdo. Suponemos que esta opinión variará en términos positivos o negativos según una serie de variables, por ejemplo: género, edad, nivel educativo, condición socioeconómica, comunidad autónoma de residencia, tendencia política (medido como partido votado en las elecciones pasadas), etc. Éstas serán nuestras variables independientes.
Las variables independientes inciden/influyen en la variable dependiente: la variable dependiente cambia de valor (positivo/aumenta o negativo/disminuye) según como cambien las variables independientes.
2 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 3 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Podemos pensar, por ejemplo, que habrá una diferencia de opiniones entre hombres y mujeres. Supongamos que esperamos un mayor grado de acuerdo en las mujeres que en los hombres, pues hemos encontrado estudios anteriores que han hallado esta diferencia en otros contextos similares. De esta manera, nuestra hipótesis supondría que la variable ‘género’, cuando adquiere el valor ‘mujer’, afecta positivamente en la opinión sobre el sistema de enseñanza.
Esta relación se analizaría en SPSS mediante una tabla de contingencia como la siguiente: Opinión sobre el sistema de enseñanza Hombres Mujeres Muy de acuerdo X Bastante de acuerdo X Poco de acuerdo Nada de acuerdo Si se cumpliera nuestra hipótesis esperaríamos una mayor proporción de mujeres con opiniones positivas acerca del sistema de enseñanza (casillas marcadas con x).
Aquí podemos ver la tabla de contingencia con los datos reales de un estudio realizado por el CIS.
3 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 4 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta FORMULACIÓN DE LA PREGUNTA/S DE INVESTIGACIÓN Vamos a plantear la pregunta de investigación considerando las variables independientes que mencionamos más arriba: ¿Cuáles son los principales factores que intervienen en la opinión de los ciudadanos respecto al sistema de enseñanza en España? Donde principales factores representa a las variables independientes, que en este caso son: edad, género, nivel educativo, tendencia política, etc.
O bien podemos plantear la pregunta de una forma más específica: ¿Cómo se relacionan la edad, el género, el nivel educativo, la condición socioeconómica, la comunidad autónoma de residencia y 4 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 5 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta la tendencia política de los ciudadanos con su opinión sobre el sistema de enseñanza de España? O bien: ¿Cómo influyen la edad, el género, el nivel educativo, la condición socioeconómica, la comunidad autónoma de residencia y la tendencia política en la opinión de los ciudadanos sobre el sistema de enseñanza de España? Son diferentes formas de redactar la misma pregunta de investigación. Lo importante es que la redacción sea clara y permita identificar rápidamente las variables dependientes e independientes del estudio.
Dependiendo de la complejidad del problema estudiado, puede haber más de una pregunta de investigación. En algunos casos, será mejor formular varias preguntas en vez de incluir muchas variables en la misma pregunta, a fin de que la redacción sea más clara y sea más fácil su compresión para el lector/a.
Por ejemplo, se podría haber redactado una pregunta de investigación para cada variable independiente.
Hasta ahora siempre hemos visto relaciones entre dos tipos de variables, las dependientes y las independientes, como si estas variables tuvieran una relación directa, que no estuviera mediada/influida por ninguna otra variable.
Sin embargo, la mayoría de las veces la relación entre las variables independientes y la variable dependiente no es directa, se haya mediada por otros factores que debemos tener en cuenta en nuestro diseño de investigación. Estos factores intermedios son los que llamamos variables intervinientes, que explicaremos a continuación.
5 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 6 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta LAS VARIABLES INTERVINIENTES Tal como hemos señalado más arriba, la variable independiente afecta/influye a la variable dependiente. Esto quiere decir que los cambios en la variable independiente están asociados o producen cambios en la variable dependiente.
Pero, algunas veces en la relación entre estas dos variables intervienen otros factores, que pueden afectar/modificar de alguna forma esta relación.
Llamamos a estos factores intermedios variables intervinientes, pues median la relación entre las variables independientes y la variable dependiente.
VARIABLE VARIABLE INDEPENDIENTE DEPENDIENTE X Y VARIABLE INTERVINIENTE Z *NOTA: Se suele representar la variable dependiente con la letra Y, mientras que a las variables independientes se les asigna la letra X. No existe una notación específica para las variables intervinientes (pero no se debe usar ni X ni Y, pues están reservadas a las otras variables).
6 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 7 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Veamos el papel mediador de las variables intervinientes en el siguiente ejemplo: Supongamos que estamos investigando la relación entre droga y delincuencia. En términos operacionales, más concretos, vamos a medir estas dos variables como: comisión de delitos (Y) y consumo de drogas (X). Pensamos que el consumo de drogas puede afectar positivamente en la comisión de delitos (es decir: +consumo de drogas = +comisión de delitos).
Esta sería, esquemáticamente, nuestra hipótesis principal. En este sentido proponemos a la variable ‘consumo de drogas’ como variable independiente que afecta a la variable dependiente ‘comisión de delitos’.
Sin embargo, sabemos que esta relación no es tan simple, no se da de manera directa en la realidad. Sabemos que intervienen muchos otros factores que pueden afectar la relación entre estas dos variables. Por ejemplo, podrían ser variables intervinientes en este caso: la edad, el género, la condición socioeconómica, el nivel educativo, la estabilidad familiar, las redes sociales en las que participa el sujeto, etc.
Nuestro dilema es el siguiente: Dos personas que consumen droga (el mismo tipo, la misma cantidad y con la misma frecuencia) una comete un delito y la otra no, la pregunta es ¿por qué? Probablemente, encontremos la respuesta en una de las posibles variables intervinientes que mencionamos más arriba, por ejemplo la condición socioeconómica.
CONSUMO DE COMISIÓN DE DROGAS DELITOS X Y CONDICIÓN SOCIOECONÓMICA Copyright (c) de los contenidos y de los Z textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 7 8 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Según el esquema anterior, podríamos preguntarnos qué es lo que afecta a la variable dependiente ‘comisión de delitos’ ¿El consumo de drogas o la condición socioeconómica? ¿Ambas? ¿Cuál es el peso de cada una de estas variables en la comisión de delitos? ¿Cómo podemos estudiar la relación entre nuestra variable independiente ‘consumo de drogas’ y nuestra variable dependiente ‘comisión de delitos’, sabiendo que existen otras variables que pueden intervenir en esta relación, como por ejemplo la ‘condición socioeconómica’? La respuesta a estas preguntas la encontramos en lo que llamamos control y manipulación de las variables, o más bien en un procedimiento que simula éstos: el método comparativo, ampliamente usado en ciencias sociales.
En ciencias sociales no podemos hacer experimentos verdaderos como los realizados en ciencias naturales. La sociedad no funciona como un gran laboratorio en el que podamos experimentar con las variables que queremos conocer. Incluso, aunque fuera posible realizar experimentos que permitieran mantener bajo el estricto control del laboratorio a ciertas variables los resultados serían probablemente poco realistas, o cuando menos controvertidos1.
1 Los motivos aludidos por quienes critican este tipo de estudios se resumen en básicamente dos. En primer lugar, se plantea si experimentar con seres humanos es o no ético, incluso aunque estos experimentos puedan parecer ‘inocuos’. En segundo lugar, se plantean problemas de carácter metodológico: 1) en realidad no se trata de experimentos sino cuasi-experimentos, pues es imposible cumplir con los requisitos de un experimento verdadero, como la manipulación y el control de variables; 2) sus resultados son difícilmente generalizables a la población o fenómeno estudiado, pues las condiciones de laboratorio son diferentes de las que se dan en condiciones naturales; 3) también existen dudas sobre la posibilidad de replicar sus resultados, condición básica de un experimento.
8 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 9 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Sin embargo, podemos solucionar el problema expuesto en el ejemplo anterior usando un diseño correlacional y un método comparativo o de contrastación. Con la ayuda de herramientas estadísticas aislamos el efecto de las variables intervinientes, de esta forma podemos tener una medida aproximada del peso de la variable independiente en el resultado final (la variación de la variable dependiente), lo que estamos estudiando. Este procedimiento imita el proceso de control y manipulación de las variables que se emplea en el método experimental, ampliamente usado en las ciencias naturales, aunque en rigor no son la misma cosa.
EL PROBLEMA DE LA MANIPULACIÓN Y CONTROL DE LAS VARIABLES EN CIENCIAS SOCIALES Y EL MÉTODO COMPARATIVO En un sentido riguroso del término, no podemos hablar de ‘manipulación’ de variables en ciencias sociales, puesto que no podemos generar o alterar la variable independiente (o manipulada) a nuestra voluntad, como sí haríamos en una situación de laboratorio. Por ejemplo, no es posible manipular (aumentar/disminuir) una variable como la tasa de desempleo de una población para luego estudiar su efecto en el CONCEPTOS BÁSICOS Experimento: es procedimiento de investigación en que se manipula deliberadamente una o más variables independientes (supuesta causa) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (que es el supuesto efecto) dentro de una situación de control para el investigador.
Grupo experimental: grupo en el que la variable independiente ha sido alterada. Grupo de control: grupo en el que la variable independiente no ha sido manipulada. Por ejemplo: el grupo experimental recibe un nuevo método de enseñanza, mientras que el grupo de control conserva el método original.
Manipulación de variables: acción intencionada para alterar (aumentar o disminuir) una variable independiente.
Variables de control: Son los factores del experimento que se mantienen constantes durante todo el experimento, de manera tal que la única influencia que recibe la variable dependiente provenga de la variable independiente. Los factores sin controlar se conocen como variables extrañas.
Variables extrañas: son variables que intervienen en la variable dependiente, en la independiente o en la relación entre ambas, y que o bien no conocemos o no tenemos capacidad de medir. Cuando somos capaces de medirlas y, por tanto, de controlarlas se convierten en variables de control.
Control de variables: los procedimientos más conocidos son: - Eliminación.
9 - Constancia de condiciones.
- Aleatorización.
Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 10 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta número de huelgas producidas en la misma2. Pero, mediante el método comparativo, podemos determinar la influencia de esta variable analizando el número de huelgas producidas en poblaciones con diferentes niveles de desempleo. En tal caso no estaríamos estudiando el fenómeno en condiciones controladas como las dadas en un laboratorio, sino en sus condiciones naturales, tal y como ocurre en la realidad.
Para determinar el peso o influencia de la variable independiente sobre la dependiente es preciso aislar la influencia del resto de variables. En condiciones ideales, como las dadas en un laboratorio, controlaríamos todas o al menos la mayoría de las variables que pueden afectar a la variable dependiente. El problema es que en los fenómenos sociales intervienen múltiples variables, y es muy difícil, cuando no imposible, asegurar las condiciones de un laboratorio. Por esta razón, el control de variables se realiza de una manera alternativa: se usan técnicas estadísticas y de aleatorización a fin de proporcionar las condiciones básicas para realizar la comparación de grupos3.
El control de las variables es uno de los problemas fundamentales de la experimentación en ciencias sociales. Nuestro conocimiento sobre los fenómenos sociales es aún muy incipiente, no comprendemos del todo su 2 Aunque existen ciertos tipos de variables que pueden ser objeto de manipulación, por ejemplo un método de enseñanza. Efectivamente, podríamos aplicar un nuevo método de enseñanza a un grupo de estudiantes y con el otro continuar con el método tradicional. El primer grupo sería un equivalente al grupo experimental en un experimento y el segundo sería similar al de control. Sin embargo, no estaríamos realizando un experimento propiamente tal. El problema en este caso no sería la manipulación de la variable independiente sino el control de otras variables que puedan afectar a la variable dependiente.
3 Algunos investigadores intentan emular la situación de laboratorio mediante el uso de herramientas informáticas. Se trata de recrear un grupo y simular los comportamientos de los miembros mediante complejos algoritmos, para de esta forma predecir posibles resultados. El problema aquí vuelve a ser el mismo: el insuficiente conocimiento de las variables que intervienen en los fenómenos sociales dificulta, e incluso imposibilita en algunos casos, esta tarea. Por otra parte, se puede criticar la idoneidad de este procedimiento y si realmente la simulación nos permite conocer la realidad social.
10 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 11 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta funcionamiento y sabemos que existen muchas variables que intervienen en ellos, las cuales aún desconocemos o somos incapaces de medir apropiadamente. Es por este motivo que resulta muy difícil el control de las variables, un requisito del experimento. Por esta razón, se suele decir que en ciencias sociales no se dan las condiciones para la investigación experimental. No obstante, en algunos casos, es posible lograr un diseño cuasi-experimental.
Muy importante ¿CÓMO USAMOS EL MÉTODO COMPARATIVO PARA EMULAR LA MANIPULACIÓN Y CONTROL DE VARIABLES? Siguiendo el ejemplo anterior, nuestro objetivo es determinar hasta qué punto puede incidir el consumo de drogas en la comisión de delitos. A efectos didácticos, llamaremos a la variable dependiente variable manipulada, pues es la variable que hacemos variar4 para estudiar cómo produce o no variaciones en la variable dependiente. Para estudiar el efecto de esta variable independiente debemos procurar aislarla de los efectos ‘distorsionadores’ de las variables intervinientes (o extrañas), estudiando su efecto en condiciones controladas, es decir manteniendo ‘aislados’ estos factores ‘contaminantes’. Las variables intervinientes cuando son medidas y controladas se transforman en las variables de control.
En el caso del ejemplo, estudiaremos a sujetos que consumen droga y sujetos que no consumen droga, pero que comparten una serie de características similares: género, edad, condición socioeconómica, nivel 4 En sentido estricto, no ‘hacemos variar’ la variable independiente sino que comparamos diversos grupos en los que esta variable ‘ya ha sido variada‘, es decir presenta diversos valores.
11 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 12 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta educativo, etc. Se trata de comparar el efecto del consumo de droga en sujetos en condiciones equivalentes, pero que se distinguen entre sí por el consumo de drogas. Es decir, hacemos variar sólo la variable independiente/manipulada (consumo de drogas) y dejamos estables o controladas las variables intervinientes. En este caso estamos usando como procedimiento de control de las variables la técnica de Constancia de Condiciones (ver recuadro de Conceptos Básicos).
Podríamos a su vez comparar a sujetos según sus valores en diferentes aspectos o dimensiones de la variable independiente consumo de drogas (por ejemplo: tipo de droga, frecuencia de consumo, grado de adicción, etc.), pero siempre manteniendo nuestras variables intervinientes controladas, es decir más menos equivalentes para todos los casos que vamos a estudiar y haciendo que sólo varíe la variable independiente (o la dimensión de ésta que queremos estudiar), con el objeto de comprobar su efecto en la variable dependiente comisión de delitos.
Nótese que si tenemos varias hipótesis y varias variables independientes, cada una de ellas actuará como interviniente de la otra. En el ejemplo, nuestra hipótesis plantea una relación entre consumo de drogas y comisión de delitos, lo que implicaría mantener el resto de variables controladas (incluso aunque éstas sean variables independientes en otras hipótesis). Así por ejemplo, si una segunda hipótesis planteara la relación del género con la comisión de delitos, para evaluarla tendríamos que controlar el resto de variables, incluida la variable consumo de drogas que ahora debe ser considerada como variable interviniente.
Recuerda: Una variable puede ser dependiente, independiente o interviniente según el papel que ocupe en la investigación y, específicamente, en la hipótesis que vamos a contrastar.
Para determinar si una variable es dependiente, independiente o interviniente, debemos fijarnos en la hipótesis.
El papel de la variable puede variar de una hipótesis a otra o de un estudio a otro.
12 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 13 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Podríamos representar lo anteriormente expuesto en el siguiente esquema: CONSUMO COMISIÓN DE DE DROGAS DELITOS X Y VARIABLES INTERVINIENTES: Género, Edad, Condición Socioeconómica, Nivel Educativo, etc.
Así podríamos estudiar a sujetos consumidores y no consumidores de drogas agrupados por género, edad, condición socioeconómica, etc. Para ilustrar este proceso con un ejemplo simple vamos a considerar únicamente el género y la condición socioeconómica como variables intervinientes. Así pues, para contrastar nuestra hipótesis debemos evaluar el efecto de la variable consumo de drogas sobre la comisión de delitos aislando estas dos variables intervinientes. Por tanto, deberíamos conformar los siguientes grupos de comparación: 1) Consumidores de droga: G1: Hombres, nivel socioeconómico bajo G2: Mujeres, nivel socioeconómico bajo G3: Hombres, nivel socioeconómico medio G4: Mujeres, nivel socioeconómico medio 13 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 14 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta G5: Hombres, nivel socioeconómico alto G6: Mujeres, nivel socioeconómico alto 2) NO Consumidores de droga: G7: Hombres, nivel socioeconómico bajo G8: Mujeres, nivel socioeconómico bajo G9: Hombres, nivel socioeconómico medio G10: Mujeres, nivel socioeconómico medio G11: Hombres, nivel socioeconómico alto G12: Mujeres, nivel socioeconómico alto Tal como podemos apreciar mientras más variables intervinientes consideremos en el diseño tendremos más grupos a comparar, aumentando la complejidad del estudio. Por tanto, es muy importante escoger con cuidado las variables intervinientes y sólo considerar las que realmente creamos importantes. Por ejemplo, podríamos comparar sólo a hombres y mujeres consumidores/no consumidores de droga y su relación con la comisión de delitos. En este caso tendríamos los siguientes grupos: 1) Consumidores de Droga: G1: Hombres G2: Mujeres 2) NO Consumidores de Droga: G3: Hombres G4: Mujeres 14 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 15 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Cuando hayamos constituido los grupos de comparación y controlado (medido e igualado) las variables intervinientes, podremos analizar el peso específico que tiene el consumo de drogas en la comisión de delitos. Esto se calcula mediante procedimientos estadísticos usando el programa SPSS, que revisaremos en una lección posterior.
Fíjate que comparamos siempre un mismo tipo de sujetos (donde todas las variables intervinientes están controladas, son constantes), y sólo la variable independiente varía, en este caso: consumo de drogas (SÍ/NO).
De esta forma, podemos suponer que cualquier cambio en la variable dependiente se deberá a la influencia de la variable independiente, pues las demás están controladas.
Según lo anterior, nuestro diseño sería el siguiente: Primer grupo de estudios: hombres COMISIÓN DE CONSUME DROGAS DELITOS HOMBRES ¿Cuánto varía la variable dependiente al compararlo con?: COMISIÓN DE NO CONSUME DROGAS DELITOS HOMBRES 15 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 16 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Suponemos que las variaciones que se den en la variable dependiente (comisión de delitos) se deberán a la variación de la variable independiente (consumo de drogas: consume, no consume), y no a la variable interviniente (género) porque la mantenemos constante (en este caso sólo puede adquirir el valor hombre).
Segundo grupo de estudio: Mujeres COMISIÓN DE CONSUME DROGAS DELITOS MUJERES ¿Cuánto varía la variable dependiente al compararlo con?: COMISIÓN DE NO CONSUME DROGAS DELITOS MUJERES Repetimos el procedimiento, pero esta vez estudiamos cómo afecta la variable independiente (consumo de drogas) en la variable dependiente (comisión de delitos) en las mujeres.
16 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 17 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Los resultados de estas sucesivas comparaciones nos permitirán saber si la variable independiente consumo de drogas tiene o no influencia sobre la variable dependiente comisión de delitos.
Cuando analicemos los datos en las prácticas de SPSS usaremos una tabla de contingencia5 como la siguiente.
Consume droga Hombres No consume droga Comete delito No comete delito Mujeres Comete delito No comete delito De hecho se trata de dos tablas, una para la influencia de la variable independiente sobre la dependiente en el caso de los hombres y otra para el caso de las mujeres, que unimos en un mismo cuadro para facilitar la comparación.
Fíjate que la variable interviniente siempre va en el lado más externo de la tabla. Ya sea en las filas o en las columnas, pero siempre en el lado más externo.
5 Éste es uno de los procedimientos más sencillos para realizar un análisis comparativo. Existen técnicas más sofisticadas que permiten trabajar con muchas variables a la vez como, por ejemplo, la regresión múltiple.
17 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 18 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Materia complementaria PARA APRENDER MÁS: ACERCA DE LA CAUSALIDAD EN CIENCIAS SOCIALES Como hemos visto a lo largo del texto existen múltiples dificultades para la prueba causal en ciencias sociales, debido a los impedimentos para realizar un experimento verdadero.
Aunque hallemos una asociación muy fuerte entre la variable independiente y la dependiente, esto no constituye evidencia suficiente para probar causalidad, puesto que asociación no es lo mismo que causalidad. Sin embargo, hay algunas cuestiones en las que nos podemos fijar que pueden sugerir la existencia de una relación de causalidad, aunque el hecho de probarla sea ya una cuestión más discutible6.
En el caso de la investigación médica, por ejemplo, hay muchas relaciones causales que no han sido totalmente comprobadas, sin embargo existen suficientes evidencias empíricas para suponer que existe una relación de causalidad. Por ejemplo, el tabaquismo como causa del cáncer de pulmón.
Bradford Hill (1965) estableció una serie de criterios para determinar una relación de causalidad. Hill desarrolla sus criterios para los estudios médicos, aquí comentamos brevemente su aplicabilidad en ciencias sociales.
6 No hay consenso absoluto al respecto en Ciencias Sociales, hay quienes consideran que la prueba causal es imposible y hay otros que plantean que si se reúne suficientes evidencias de causalidad, aunque no se pueda comprobar experimentalmente, sí es posible suponer su existencia.
18 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 19 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta Criterios de Causalidad e Bradford Hill I De validez interna 1. Asociación estadística: El principio básico de la causalidad es averiguar si existe relación entre el supuesto factor causal y el efecto estudiado. Para esto hay que buscar o desarrollar estudios observacionales que indiquen una asociación fuerte entre las variables. Obviamente, si no hay una asociación fuerte es muy dudoso que haya una relación de causalidad.
2. Relación dosis-respuesta: Denominada “gradiente biológico”, El riesgo de padecer la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposición. Esta vez se estudia la intensidad de la relación; que puede verse modificada o ausente por el efecto del umbral o el efecto de saturación. Esto quiere decir que siempre que se altera la variable causal -por ejemplo: aumenta- se debería producir el cambio esperado en la variable efecto -por ejemplo: disminuye. Además, para este ejemplo, se debe cumplir la condición de que ‘a un aumento mayor de la variable causal se debe producir una disminución mayor en la variable efecto’, siempre y cuando no se llegue al efecto umbral o de saturación (por ejemplo, que sea imposible biológicamente disminuir más la variable efecto).
3. Secuencia temporal: Es preciso evidenciar que el factor causal estuvo presente antes que el supuesto efecto, se trata de una relación cronológica.
En los estudios retrospectivos (estudio de un fenómeno que ya ha pasado), como por ejemplo una encuesta, no es fácil establecer esta relación temporal, pues todas las variables han sido medidas al mismo tiempo. Se requieren estudios prospectivos, es decir que traten de estudiar los efectos en el futuro del factor causal, para comprobar que efectivamente la supuesta causa es previa al efecto.
II De comprobación 4. Razonamiento por analogía: Utilizando teorías previas relacionadas con el objeto estudiado: si un factor causal produce un efecto en la salud, otro 19 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 20 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta factor con características similares debiera producir el mismo resultado o por lo menos no entrar en contradicción.
5. Especificidad: Las asociaciones específicas no existen sólo “se plantean” para simplificar el análisis. La búsqueda de la evidencia causal es más práctica cuando se propone una sola causa. Sin embargo, la realidad es mucho más compleja y las relaciones son multi-causales.
6. Experimentación: Es la prueba más sólida de causalidad. Se trata de reproducir la causa para generar el efecto y cuando esto no es posible o ético, se plantea eliminar la causa para abolir el efecto. Éste es el criterio más difícil de cumplir en ciencias sociales debido a, como explicamos más arriba, los impedimentos para la manipulación y control de variables.
III De generalización 7. Consistencia: Los resultados de un estudio deben mantenerse constantes y ser reproducibles por cualquier investigador en cualquier lugar. Éste es un criterio que también puede ser complicado de cumplir en ciencias sociales.
Es difícil que obtengamos los mismos resultados en sucesivas réplicas del estudio original. A menos que se trate de un experimento, las condiciones sociales son difícilmente reproducibles porque son eminentemente cambiantes.
8. Plausibilidad: Se trata de explicar lógicamente el mecanismo mediante el cual el factor causal produce el efecto. Un mecanismo de acción que explique el desarrollo de, por ejemplo una enfermedad, debe estar disponible al menos desde el punto de vista teórico. Es decir, debe haber conocimiento teórico que permita entender este mecanismo. En el caso de las ciencias sociales, la dificultad radica en el aún escaso desarrollo teórico de nuestras ciencias comparado con el dado en las ciencias naturales. Aún quedan muchos fenómenos sociales que apenas atisbamos a comprender.
9. Coherencia: Es posible a partir de la teoría derivada de la relación causal comprobada mediante los criterios anteriores deducir nuevas relaciones de causalidad sin la ejecución de ningún estudio. Se trata de un razonamiento 20 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 21 UNIVERSITAT DE GIRONA Metodología de la Investigación Dra. Ana Rebeca Urmeneta deductivo. Esto quiere decir que, una vez cumplidos los criterios de causalidad anteriores es posible derivar/concluir lógicamente otras relaciones de causalidad, sin necesidad de realizar estudios específicos (básicamente, porque ya se han comprobado previamente).
BIBLIOGRAFÍA ESPECÍFICA Corbetta, P. (2003). Metodología y técnicas de investigación social, Madrid: McGraw-Hill. Capítulo 3.
García Ferrando, M. (1999). Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología, Madrid: Alianza. Capítulo 1.
Hernández, R.; Fernández, C.; Baptista, P. (2003). Metodología de la investigación, México: McGraw-Hill. Capítulos 2 y 3.
Kerlinger, F. N. & Lee, H. B. (2002) Investigación del comportamiento.
México: McGraw-Hill. Capítulo 3.
Moore, D. (2009). Estadística aplicada básica. Barcelona: Antoni Bosch Editor.
21 Copyright (c) de los contenidos y de los textos originales: Ana Urmeneta G. 2014 Copyright (c) de la edición: Universitat de Girona. La Factoría. 2014 ...