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El material académico que se presenta a continuación es parte del texto “Cómo investigar en psicología”©, del Dr. Cirilo H. García, del cual tiene los derechos reservados en español, y cualquier otro idioma, la Editorial Trillas. Este libro será publicado en este año. Se puede reproducir sin solicitar autorización o permiso, siempre y cuando se den los créditos correspondientes y se use como una versión sin propósitos de lucro.

Como investigar en psicología Cirilo H. García Cadena

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Este libro está dedicado a la memoria de mi padre, por mostrarme que en ciertas ocasiones se requiere de valor para no decir nada cuando se tiene la razón, la importancia del ahorro, de una vida dedicada al trabajo y a no pensar demasiado en el futuro, porque como quiera llega, y tal vez, de una manera que no se espera. Gracias por haber sido mi padre, Cirilo García Müller, estoy muy orgulloso de haber sido hijo tuyo.

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Introducción Capítulo 1. El lenguaje de la ciencia ¿Qué es el lenguaje? Tipos de lenguaje Características del lenguaje científico Medios de expresión científica Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 2. Lógica e investigación científica Concepto de ciencia Concepto de investigación científica Ciencias factuales Ciencias formales Reduccionismo metodológico Concepto de lógica Valor de la lógica para la investigación científica Definiciones conceptuales Definiciones operacionales Método Procedimiento Técnica Teoría científica Falacias Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 3. Planteamiento y formulación del problema científico ¿Qué es un problema? ¿Qué es un problema científico? Preguntas de investigación ¿De dónde surge un problema científico? Justificación de la investigación Objetivos de investigación Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 4. Elaboración de las hipótesis científicas Concepto de hipótesis Importancia y utilidad de la hipótesis Fuentes de la hipótesis Elaboración de la hipótesis: la recomendación de B. Russell Variables continuas y discretas Variables activas y atributivas Variables manifiestas y latentes Variables independientes y dependientes Indicadores Inferencia inductiva Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 5. Selección del diseño de investigación ¿Qué es un diseño de investigación? Importancia del diseño para la investigación científica Diseños de investigación experimentales Diseños de investigación ex post facto Diseños experimentales completos Diseño de dos grupos al azar Población Muestra al azar Diseño de Solomon Diseños cuasiexperimentales Diseños preexperimentales Diseños protoexperimentales Validez interna Validez externa Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 6. Errores de diseño o errores metodológicos Concepto de error metodológico (Underwood, [1915-1994], 1975, 1957, 1966) Práctica simbólica sobre errores metodológicos Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

Capítulo 7. Métodos de recolección de información Observación Observación casual o cotidiana

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Observación científica Observación naturalista Observación controlada o sistemática Cuestionario Entrevista científica Escala tipo Likert Diferencial semántico Psicofísica Investigación cuantitativa e investigación cualitativa Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 8. La medición en las ciencias sociales y en la psicología Introducción Escalas de medición Puntajes absolutos o crudos Calificación z o puntaje estándar Ventajas de la medición Constructos e indicadores La estrategia de primero la teoría y luego la investigación La estrategia de primero la investigación y luego la teoría Confiabilidad Validez Validez de contenido Validez predictiva Validez de constructo Resumen Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada Capítulo 9. Procesamiento y análisis de los datos Estadística y análisis de datos Análisis factorial Análisis factorial exploratorio Análisis factorial confirmatorio Glosario Bibliografía citada Capítulo 10. Ética e investigación Ética El investigador y los participantes El investigador y los datos de su estudio El investigador y el proceso de la investigación El investigador y el producto de sus colegas y/o alumnos

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Bibliografía citada Capítulo 11. El informe y/o proyecto de investigación Introducción Método: Escenario y contexto Población y muestra o participantes Diseño de investigación Procedimiento, Instrumentos Procedimientos de análisis de los datos Resultados Discusión Bibliografía citada

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Introducción Es propio de la naturaleza del hombre el tender con todo su anhelo al saber. Aristóteles (384-322 a. C), Metafísica.

Hay actualmente en español muchos textos sobre el proceso de la investigación científica en psicología y en las ciencias sociales, lo cual habla del interés cada vez mayor de los docentes y científicos hispano hablantes por enseñar y difundir las perspectivas sobre el quehacer de uno de los productos de la cultura más valiosos. Sin embargo, también la mayoría de esos esfuerzos o no mencionan los dos enfoques más importantes y prevalecientes de la investigación científica en las ciencias sociales y la psicología: el cuantitativo y el cualitativo o los abordan de un manera somera y superficial, sin puntualizar sus diferencias y similitudes principales En este texto se elabora con cierta profundidad el enfoque cuantitativo y se trabaja de una manera privilegiada sobre él. Empero, el que esto escribe le atribuye igual valor a ambas aproximaciones, la cuantitativa y la cualitativa, y no cree que el avance de las ciencias sociales y de la psicología pase necesariamente por el descubrimiento de más dimensiones con estructuras subyacentes cuantitativas y rechaza la tesis de la mensurabilidad (Michell, 1999), la cual cae en la falacia de pensar que todo lo que existe lo hace en términos cuantitativos y que aquello que no se puede medir no existe. Hacer recomendaciones significativas sobre cómo deber ser la enseñanza del proceso de la investigación científica durante el período de problemas económicos que afectan a todos los mexicanos, y más fuertemente a los sectores rurales y urbanos marginales, representa una tarea ingente y harto difícil. Al discutir este tópico lo hago con abierta confesión de ignorancia sobre la economía, la sociología y la política. Más por un interés genuino por compartir algunas reflexiones e ideas personales con mis queridos lectores, igualmente preocupados por este asunto, que con el ánimo de ofrecer líneas de estructuración y funcionamiento nuevos sobre la enseñanza del proceso de la investigación científica bajo las complicadas condiciones prevalecientes, es que se plantean las siguientes consideraciones. En primer lugar, es necesario acudir a los pocos y débiles estudios realizados hasta ahora sobre la situación en la cual ha transcurrido y se encuentra dicha enseñanza en México. De todas formas, a pesar de las insuficiencias metodológicas que revisten tales investigaciones, nos proporcionan indicadores para formarnos una perspectiva global. Acogeremos también los datos captados por y las conclusiones surgidas en los intercambios fructíferos que ha realizado a través de su historia el único organismo con ciertos tintes de nacional, es decir, el Consejo Nacional para la Enseñanza e Investigación de la Psicología (CNEIP). Hay ciertos indicios de que el proceso de la investigación científica “enseñado” en México, particularmente en la psicología, a partir más o menos de la década de los 60’s se ha bifurcado a través de dos grandes vertientes, con ciertos traslapes entre ellas, pero en términos generales podemos afirmar que para 8

propósitos de clasificación y orden, y a favor de la comprensión del fenómeno, se han delineado más o menos claramente. Por una parte, un énfasis en el entrenamiento tanto de instrumentos de análisis como de contenidos conceptuales derivados de la ciencia natural en el contexto de la psicología. Poco inclinado a elaboraciones macroteóricas, con afán Baconiano de identificación y catalogación incontrovertible de hechos “psicológicos”, busca denodadamente relaciones entre variables. La matriz de esta tendencia se ubica en la Facultad de Psicología de la UNAM (CU), con su carácter de nacional y capacitadora de cuadros exportados constantemente al interior de la República. Es de gran importancia esta acentuación para lograr objetivos de unificación interdisciplinaria a nivel metodológico y prevenir contra la despreocupada y fácil colección de información tamizada de errores de juicio con apariencia de conocimiento seguro y válido. Además, ha contribuido notablemente en la advertencia sobre la ligera interpretaron de los datos pobremente captados. Por último, nos mostró fehacientemente que algún conocimiento psicológico puede ser general y común entre los hombres, independientemente de su ideología, religión, latitud, etcétera. Desafortunadamente esta línea floreció a costa de un vacío de realidad y no fue capaz de orientar sobre áreas o campos de relevancia, referidos a las situaciones concretas de análisis y estudio. Tras el ideal científico de la “verificabilidad intersubjetiva” y la teorización cauta, se busca la personalidad o comportamiento de un humano universal, inapresable y abstracto. Podemos entender este movimiento como el de reacción ante su contraparte, aquél que pretende indagar ricos procesos psicológicos, atrayentes desde siempre y desafiantes al escrutinio sistemático y activo de los procedimientos objetivos y confiables. Aquí se procura explorar lo más psicológico posible bajo la tremenda y constante influencia del binomio Platón-Descartes. Con el visto bueno del pensamiento filosófico imperante en los no psicólogos, representa para los primeros una tendencia de verdadera psicología humana porque se apuesta a contenidos cercanos a sus inquietudes tradicionales del mundo que todos creemos nuestro por cercano. El proceso de la investigación científica es sumamente complicado y difícil de caracterizar, ya sea en etapas, pasos o componentes principales. Muchos científicos realizan muy buenas investigaciones, aún cuando no estén muy conscientes o no tengan muy claro cómo le hacen para tener éxito en su actividad. Esto no es de extrañar, pues sucede también en otros campos de la acción cultural humana. En el arte es muy difícil que un creador consagrado pueda enseñarle a un neófito cómo escribir un cuento de calidad, por ejemplo El Príncipe Feliz, del extraordinario escritor irlandés Oscar Wilde (1856-1900), cómo transformar un simple trozo de arcilla, piedra u otro material, en un objeto estético, tal como la obra Silueta en Reposo del magnífico escultor británico Henry Moore (1898-1986), cómo elaborar una pintura del nivel de Las cooperativas, del inimitable pintor mexicano Diego Rivera (1886-1957), ni mucho menos cómo componer una ópera, tal como la serie de 4, el Anillo de los

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Nibelungos, gestada por el gran músico alemán Richard Wagner (1813-1883). Esta dificultad de enseñar y aprender a realizar grandes obras, estéticas, científicas o de otra índole cultural, rodea de una aureola de genialidad a los creadores que las han logrado producir y, hasta ahora, lamentablemente no hay indicios que señalen vaya a cambiar pronto el panorama. Por supuesto que el científico, a diferencia de los creadores de otras áreas, está obligado a especificar los argumentos teóricos y procedimientos en los cuales basa su quehacer de investigación, para que la confiabilidad intersubjetiva, como criterio social de su gremio, le permita sea aceptable provisionalmente el producto de su trabajo. Pero eso es relativamente independiente de cómo le hizo o en qué se basó para llegar a pensar en un problema fértil y en algunas hipótesis plausibles para su solución. Es decir, nos remitimos a deslindar el contexto del descubrimiento, del contexto de la justificación (Reichenbach, 1938). El contexto del descubrimiento le pertenece a la psicología de la creatividad y se refiere a los procesos mediante los cuales el científico genera una nueva teoría o cuando menos una hipótesis importante, mientras que el contexto de la justificación alude a la obligación de aportar pruebas que sustenten sus creencias. Todos los libros que pretenden ayudar a formar al nuevo científico, dentro de los cánones de la buena práctica de la investigación científica, son demasiado ambiciosos, por no decir fatuos o soberbios, porque difícilmente se puede decir que alcanzan satisfactoriamente sus objetivos. La metáfora de la vestimenta de Bachrach (1992), es ilustrativa hasta cierto punto. Dice él que los manuales de investigación parecen vestir al alumno con un frac para hacer buena investigación, pero que a diferencia de ellos, la práctica concreta de la investigación misma requiere, nada menos ni nada más, que el uso de unos muy buenos jeans. Reconocer esta aparente impotencia, y las diferencias en los dos tipos de contexto en los que se mueve el científico, no significa que debamos abandonar la tarea de tratar de ayudar a que los nuevos científicos tengan algunas guías o sugerencias organizadas para facilitar su intrigante e ingente actividad. Todo nuevo libro sobre qué es y cómo se realiza la investigación científica es bienvenido al campo de la reflexión y enseñanza sobre aquella acción humana que ha mostrado ser la más revolucionaria de todas, desde el invento de la agricultura o la escritura. Sobre todo si es producto de una labor doble del académico: como docente y como investigador activo en alguna área de la ciencia. La mejor experiencia para ayudar a enseñar cómo investigar deriva de la misma práctica de investigación. Por tanto, serían de poca utilidad los textos sobre el tema que provinieran de maestros que no estén investigando actualmente o, peor, que nunca hayan investigado. El lector avezado tendrá la suficiente precaución para distinguir los textos sobre cómo investigar, escritos por profesores con la necesaria experiencia en su campo, como para recibir el nombre de investigadores científicos.

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Sin embargo, la mejor recomendación que se puede hacer al investigador novato es que empiece a investigar ya o siga investigando incansablemente, porque practicar es la mejor forma para aprender a investigar, como lo dijera muy bien Underwood (1975, 1966, 1957), hace muchos años. Y bien podríamos decir que no sólo es la mejor forma para aprender a investigar en ciencia, sino que tal vez es la única manera, y la recomendación se extiende para todo aquello que se quiera aprender, no solamente investigar científicamente. Lo más probable es que el autor no sea el más indicado para tratar de escribir con una pretendida orientación didáctica sobre el proceso de la investigación, porque hay científicos sociales mucho más experimentados y con un gran bagaje teórico, los cuales pueden elaborar un texto de mucha mayor calidad que la de este trabajo. Ojala que al darse cuenta de su existencia, o mejor, al leer este escrito, reafirmen su pensamiento de que lo pueden superar fácilmente y construyan su propia versión, enriqueciendo así el arsenal de obras necesarias para nuestros estudiantes de las ciencias sociales y la psicología. De todas maneras, se espera que este texto cumpla al menos con algunos de sus objetivos y, habiéndose curado en salud, el autor le suplica al lector su mayor paciencia e indulgencia con todos aquellos que como él, viendo la procesión, no se hincan. El libro que tienes en tus manos, querido lector, es producto de los cursos que el autor ha impartido sobre conocimiento científico y métodos de investigación en la licenciatura de psicología, del Seminario de Investigación Científica en la Maestría en Ciencias, de la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León y de sus clases de estadística en los Doctorados de Psicología y Trabajo Social de la misma Universidad; también se nutre de su experiencia como investigador y obedece a la necesidad de comunicar su perspectiva de cómo se investiga a los nuevos investigadores o a todos aquellos estudiosos que quieran incursionar en esta fascinante y seductora actividad humana: la investigación científica, en las ciencias sociales en general y, muy especialmente, en psicología. Espera ayudar a formar de manera teórica y práctica en el asombroso, inacabado, pero atractivo proceso de satisfacer la insaciable curiosidad de aquellos que quieren comprender más y mejor la estructura y la dinámica de relaciones en la cual están entreverados todos los fenómenos psicosociales y psicológicos. El autor quiere agradecer a todos sus alumnos que llevaron estos cursos y a aquellos que han participado como ayudantes en sus investigaciones y los corresponsabiliza de la creación de este escrito, aun cuando definitivamente los errores conceptuales, malentendidos y confusiones semánticas, son exclusivamente atribuibles a las pocas luces del atrevido escribidor que se animó a producir este libelo.

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Una motivación central para escribir este libro es tratar de animar a los estudiantes para que piensen en abrazar el oficio de investigadores profesionales de sus disciplinas y se conviertan en los científicos del futuro de México, al cual contribuyan con su hermoso y creativo trabajo, ayuden a transformarlo en un mejor país, generoso con todos sus hijos, sin injusticias y con una más equitativa distribución de la riqueza. Por otra parte, sería muy agradable encontrar algo parecido a lo que sucedió con los furibundos y acres ataques de Bertrand Russell sobre el conductismo Watsoniano: Skinner confesó que ellos le ayudaron a decidirse a investigar en psicología, y gracias, en parte, a este rebote paradójico, nació el análisis conductual. Por tanto, también el autor sería feliz si en otros despierta su vocación para no ser científicos con conocimiento de causa suficiente, para dedicarse a otras importantes actividades, como las de empresario, literato o profesionista. Por supuesto, al mismo tiempo aspira a que quienes hayan leído este libro, cuando menos ahora valoren más la actividad del científico, estén mejor preparados para consumir sus productos, publicados en varios medios, y adquieran mayor conciencia de la enorme importancia y repercusión social de esta preciosa actividad. Una advertencia al amable lector, para que no se confunda y exija más de lo que hay en este breve compendio: por una parte, aquí se presenta la versión propia del autor sobre lo que cree que es y cómo piensa que se lleva a cabo el proceso de la investigación científica. No es, por tanto, la descripción de lo que es y cómo transcurre realmente el proceso de la investigación científica, sino la perspectiva muy particular del que escribe, con sus prejuicios, errores categoriales y malformaciones conceptuales sobre el quehacer científico. Este es, pues, sólo un modelo posible, de los muchos a los cuales se puede tener acceso, acerca de cómo se investiga y qué es la investigación científica en las ciencias sociales y la psicología; por la otra, se acude a la mayoría de los autores que han escrito sobre el tema de este libro, citándoles, criticándoles, haciendo las paráfrasis respectivas en otros casos, pero tratando de dar siempre el crédito correspondiente y reconociendo su valioso trabajo intelectual. Lo que uno plantea como propio, en algunas ocasiones, resulta que otros ya lo pensaron o uno cree que es original, pero viene dado por las lecturas, asimiladas y convertidas en una manera de pensar automática. Espero no haber cometido muchos actos de esta naturaleza y, de antemano, les extiendo mis disculpas a los creadores clonados por mi imitación intelectual inadvertida. Este libro puede usarse completo, o en partes, para cursos de introducción a la investigación científica, en ciencias sociales y en psicología, desde licenciatura hasta doctorado. También puede recomendarse para todos aquellos que quieran investigar, o estén haciendo actualmente investigación, piensen que su lectura les pudiera ayudar en algo y quieran reforzar su actividad consultando la obra. Finalmente, sería de utilidad para todo lector curioso y ávido de incursionar en los vericuetos de la investigación científica, porque el autor espera haya

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contribuido en alguna medida a desmitificar esta institución social tan importante, de manera que quede, más o menos claro, que la actividad científica la hacemos personas que, aunque con una formación especializada, somos como cualquier hijo de vecino, con los mismos miedos, temores, decepciones, frustraciones, amores, entusiasmos, esperanzas y alegrías, en esta hermosa vida que Dios generosamente nos dio. Aquí quiero dejar constancia de mi agradecimiento a la Editorial Trillas por el fomento a las obras de los psicólogos hispanoparlantes. De manera especial también le doy las gracias a la editora de psicología, la Lic. Priscila Harfush, la cual está haciendo un trabajo extraordinario en el aliento a los libros de investigadores y docentes del país. En seguida se reseña brevemente el contenido de lo que el amable lector puede encontrar en el libro, esperando se anime a leerlo completo. El libro inicia con el Capítulo 1 acerca del lenguaje especial de la ciencia, esbozando una concepción del lenguaje mismo en general, posteriormente se aproxima a algunos tipos posibles de lenguaje y finaliza con la descripción de algunas características particulares del lenguaje científico. El Capítulo 2 discute la relación entre la lógica y la investigación científica, elaborando un poco sobre la distinción y similitud entre las ciencias formales como la lógica misma y las ciencias factuales como las sociales y la psicología, adelanta a continuación un concepto de la lógica como ciencia y termina con una reflexión sobre la importancia de la lógica para la realización de la investigación científica. En el Capítulo 3, sobre el planteamiento y formulación del problema científico, se aborda en primer lugar lo que es en general un problema, luego se pasa al significado que para el autor tiene el importante concepto del problema científico en particular y se cierra el apartado con una discusión acerca de la médula del problema científico: las preguntas de investigación. El Capítulo 4, sobre la elaboración de las hipótesis científicas, comienza explicando el concepto de hipótesis, le sigue una discusión acerca de la importancia y utilidad de la hipótesis en la investigación científica, se avanza elaborando un tanto sobre los orígenes y fuentes diversas de las hipótesis, luego se describe con cierto detalle la recomendación de Sir Bertrand Russell para la creación de las hipótesis, se introduce una explicación sobre los importantes conceptos de las variables independientes y dependientes y culmina con una breve discusión sobre la inferencia inductiva. El Capítulo 5 trata de la selección del diseño de investigación más apropiado para resolver el problema y comienza con el concepto de diseño de investigación, sigue con una discusión en torno al valor que el diseño tiene para la investigación científica, continúa con la descripción de los tipos de diseños experimentales y sus subtipos (el experimental completo, el cuasiexperimental, el preexperimental y el protoexperimental), por una parte, y los diseños ex post facto, por la otra. Termina

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con una breve discusión sobre la validez interna y externa de las investigaciones. El Capítulo 6 aborda el concepto de error metodológico, según Underwood (1975, 1966, 1957), y presenta una serie de ejemplos en los cuales se ha cometido este tipo de error y la manera de evitarlos posteriormente, gracias a la práctica simbólica que se realiza en esta discusión. El Capítulo 7 se refiere a una explicación de los medios más importantes para conseguir información de las unidades de análisis, tales como los métodos de la observación, el cuestionario, la entrevista, las escalas Likert, el diferencial semántico y la psicofísica. Además, se presenta una breve discusión sobre las similitudes y diferencias entre la investigación cuantitativa y la cualitativa. En el Capítulo 8 se introduce al lector sobre el complejo y polémico campo de la medición, elaborando sobre las escalas sugeridas por Stevens, la validez y la confiabilidad de los instrumentos para medir en las ciencias sociales y en la psicología. El Capítulo 9, acerca del procesamiento y análisis de los datos, incluye algunos conceptos básicos de estadística inferencial, como por ejemplo, el análisis factorial para la validación de los constructos. Aquí se hace uso de ejemplos de la investigación publicada de varios autores mexicanos, incluido el que esto escribe. El penúltimo Capítulo (10) incluye una discusión sobre el papel de la ética en la realización de la investigación científica, revisando aquellos valores más importantes en el cuidado y respeto de la integridad de los participantes, ya humanos o animales, los datos y el trato con los colegas investigadores. Finalmente, el último Capítulo (11), versa sobre una serie de recomendaciones de varias organizaciones nacionales e internacionales para la presentación de proyectos o elaboración de informes de investigación, atendiendo a la responsabilidad social del investigador para publicar sus estudios y exhibirlos ante diferentes audiencias, ya científicas o de legos. La mayor parte de los capítulos contienen, al final, tanto un Glosario, el cual constituye una especie de resumen y repaso de lo visto hasta ese momento, con los términos técnicos y conceptos más importantes, definidos de una manera clara y concisa, como de una sección llamada Auto-evaluación, en la cual el lector puede probar el aprendizaje logrado hasta ese momento, pues está constituida por una serie de preguntas de opción múltiple. Los capítulos concluyen con una Bibliografía citada, en la cual se incluyen sólo las fuentes consultadas y referidas en el texto. San Nicolás de Los Garza, Nuevo León, México, año 2008 de la era Cristiana, Cirilo H. García Cadena

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Bibliografía citada Aristóteles. Metafísica (1982). México: Editorial Porrúa, S. A. Bachrach, A. J. (1992). Cómo investigar en psicología). Madrid: Ediciones Morata. Reichenbach, H. (1938). Experience and prediction. Chicago: University of Chicago Press. Michell, J. (1999). Measurement in psychology: A critical history of a methodological concept. Cambridge: Cambridge University Press. Underwood, B. J. y Shaughnessy, J. J. (1975). Experimentation in Psychology. Nueva York: John Wiley y Sons. Underwood, B. J. (1957). Psychological research. Nueva York: AppletonCentury-Crofts. Underwood, B. J. (1966). Problems in experimental design and inference. Nueva York: Appleton-Century-Crofts.

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Capítulo 1. El lenguaje de la ciencia ¿Qué es el lenguaje? Tipos de lenguaje: Lenguajes naturales Lenguajes religiosos Lenguajes estéticos Lenguajes profesionales Lenguajes políticos Características del lenguaje científico: Objetividad Falsabilidad Operacionalidad Monosemia Medios de expresión científica Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 1. El lenguaje de la ciencia ¿Qué es el lenguaje? Pero ninguno de los métodos de representación que conocemos—discurso oral, escritura, pintura, grabado en piedra, etc.---tiene la propiedad mágica de no admitir representaciones diferentes con el mismo significado. Ninguno de los métodos de representación que conocemos tiene la propiedad de que las representaciones se refieran intrínsecamente a lo que habitualmente se refieren, sea ello lo que fuere. Todas las representaciones que conocemos se asocian con su referencia, que es contingente y susceptible de variación a medida que cambia el mundo o la cultura (Putnam, 2000, p. 49).

De acuerdo al Diccionario Enciclopédico Ilustrado, Océano Uno (1995), se podría definir al lenguaje “como un conjunto sistemático de signos que permite la comunicación verbal”, y en sentido metafórico o figurado, como un “conjunto de señales que dan a entender una cosa”. La comunicación humana ocurre cuando existe el propósito social de varias personas para entrar en contacto entre sí, por alguna o varias razones. Por ejemplo, informar a los demás de algo, dar a conocer alguna situación, describir o dar cuenta de que algo está pasando, sucedió o pasará, interpretar o explicar algún fenómeno, sin que estas instancias agoten todos los casos, por supuesto. Para lograr tales objetivos, se generaron códigos de símbolos, comunes en su comprensión por los emisores y receptores de los mensajes. A eso, precisamente, le llamamos lenguaje. La mayoría de los autores que han estudiado el lenguaje coinciden en que en él hay uso de símbolos y que lo social está inmerso, pues es un medio de interacción de la gente (Hall, 1968; Sapir, 1921; Bloch y Trager, 1942; Chomsky, 1957 y Robins, 1979) (véase Tabla 1). Tabla 1. Características principales del lenguaje Uso de símbolos Interacción social Tipos de lenguaje Los grupos humanos han desarrollado diferentes tipos de lenguaje, según sus experiencias y los contenidos que desean comunicar. Y el lenguaje de la ciencia es solamente uno de ellos y no el mejor, pues en esta era postmoderna ya abandonamos la creencia de que el progreso vendrá indefectible y exclusivamente de la ciencia, pero tampoco actualmente se puede decir que algún lenguaje sea superior a los otros. Además del lenguaje natural (o histórico, como le llama Dieterich, 1996) (todos los idiomas que se hablan en los diferentes países), identificamos también a muchos más tipos de lenguaje, tales como el lenguaje religioso, cotidiano, político, estético, económico, el de las profesiones varias, las jergas de 17

comunidades especiales, como el de los prisioneros, adolescentes, etc. (véase Tabla 2). Tabla 2. Algunos tipos de lenguaje y ejemplos Tipos de lenguaje Ejemplos Lenguaje científico El de la psicología Lenguaje natural El francés Lenguaje religioso El católico Lenguaje cotidiano El que se habla a diario Lenguaje político El de los diputados Lenguaje estético El de la poesía Lenguaje El de las disciplinas profesional Lenguaje de jerga El de los presos Por ejemplo, en el ambiente social de internos, celadores, autoridades, personal profesional y familiares de los presidiarios del Penal del Topo Chico, de Monterrey, Nuevo León, México, la expresión “macizo” se refiere a la actitud de no comunicar algo que sucedió o alguien dijo o hizo, preferentemente sobre aquello que está prohibido, y menos a una autoridad. Incluso, esta idiosincrasia de los lenguajes, en virtud de los grupos especiales que los generan, ha hecho acuñar a Gergen (1996), su concepto de núcleo de inteligibilidad. Cada grupo produce un tipo de lenguaje especial para interpretar su vida, el mundo en el que vive y solamente los iniciados, como miembros del grupo, se entienden entre sí: ese lenguaje les permite “comprender” “el” mundo. Ya Carnap (1950) hablaba acerca de las estructuras lingüísticas diversas en cualesquier esfuerzo de investigación, con su serie de reglas particulares, aceptando la inexistencia de una base racional para la selección de una u otra. En el caso del lenguaje científico, una de sus principales funciones sociales es dar a conocer a los especialistas los hallazgos, confirmaciones, refutaciones o innovaciones teóricas, derivadas de la investigación o el proceso creativo de la reflexión. A continuación se discuten brevemente algunas propiedades y funciones de algunos de los lenguajes no científicos, con la esperanza de que así se pueda entender mejor al lenguaje científico, por contraste. Lenguajes naturales Si un niño mexicano recién nacido es llevado a Rusia por una pareja soviética que lo haya adoptado, todos sabemos que aprenderá a hablar ruso y no español. Lo contrario también es cierto. Lo que esto significa es que el ser humano viene preparado genéticamente para aprender cualquier idioma de cualquier grupo humano. Esta característica del sistema simbólico, conocido como lenguaje natural, es muy importante para la socialización de los miembros y la adquisición de todas aquellas destrezas necesarias para formar parte del

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grupo y reproducirlo, tanto biológica como social y culturalmente. Sin embargo, el lenguaje materno no es útil para entender la estructura y dinámica interna y externa de los fenómenos, y muchas veces nos hace creer que el mundo es de cierto modo, siendo realmente de una manera muy diferente, porque nos orienta hacia el posible engaño no deliberado sobre el origen de los fenómenos y la relación entre los mismos. Un ejemplo muy conocido es la forma y posición de la tierra, ya que gracias a la observación directa y cruda del mundo y la representación lingüística de la misma sobre él, llegamos a creer, durante mucho tiempo, que la tierra era el centro del universo, que todos los objetos giraban alrededor de ella, es decir, la representación geocéntrica del universo era la creencia común y el lenguaje natural complotaba para perpetuar ese error. Lenguajes religiosos Se podría decir que los lenguajes religiosos llenan la necesidad humana sobre la trascendencia de lo material y la búsqueda de la inmortalidad, amén del anhelo de un mundo en el cual prive el amor y la igualdad, regido por principios éticos de justicia y equidad. Para lograr este propósito, el lenguaje religioso generalmente se desliga de los referentes empíricos mundanos conocidos, habla de otro lugar donde no operan las reglas del nuestro. Es decir, a diferencia del lenguaje natural, el cual está ligado íntimamente por los órganos de los sentidos a los aspectos concretos de este mundo, el religioso se desembaraza de estas molestas ligas empíricas y elabora términos que se refieren a un mundo mejor, pero inobservable en forma directa, y sólo detectable mediante la fe u otro recurso meramente espiritual, aparentemente no tangible. Sin embargo, esta interpretación del lenguaje religioso probablemente no sea la mejor y para ubicarla en perspectiva convendría leer el comentario de un especialista en derecho canónico (García Pedraza, 2008) sobre la dicotomía-tangible intangible: …no es del todo correcto hablar de la religión como algo intangible y lo natural como tangible, ya que en la fe cristiana y concretamente católica Dios se ha hecho tangible en la persona de su Hijo que se hizo hombre para hacer que los hijos del hombre llegasen a ser hijos de Dios… Por otro lado, al hablar de la vida eterna (Juan), aunque diga que es algo que en su plenitud aún no conocemos, sí lo experimentamos desde ahora al ser hijos de Dios…

Todas las grandes religiones de la humanidad involucran como aspectos principales un credo, una Iglesia y un código de moral personal (Russell, 1998). En el caso del cristianismo, y en particular de la religión católica, se cree en la existencia de un creador omnipotente y benevolente (Tomás de Aquino 1). La serie de creencias que estructuran y cohesionan a los creyentes alrededor del cristianismo provienen fundamentalmente de la Biblia (particularmente el Nuevo Testamento) y de los decretos eclesiásticos. La Iglesia como conjunto de fieles y sacerdotes que comparten una fe común y una serie de ritos que les unen, constituye también para Durkheim (2000) una de las características vitales de una religión. 1

Citado por Russell, 1998

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Las creencias explican el modo en que lo sagrado invisible se vincula con el ambiente humano tangible. El entramado cognoscitivo que constituye el credo revela las relaciones simbólicas de los objetos sagrados tangibles con las entidades divinas invisibles. La creencia tiene que ver básicamente con la fe (Nottingham, 1964). Por otra parte, la conducta religiosa manifiesta es el ritual. Hay una variedad enorme de conductas religiosas de este tipo, dependiendo de la religión. Por ejemplo, ...el uso de un vestuario especial, sacrificios de vida y de productos, el recitado de fórmulas, el guardar silencio, cantar, orar, rezar, alabar, festejar, ayunar, danzar, lamentarse, lavar y leer (Nottingham, 1964, p. 26).

Las religiones han contribuido históricamente a generar sistemas de valores morales, los cuales han sido adoptados en forma general por las sociedades más amplias y se han convertido en valores seguidos y apoyados por sus miembros. De esta manera, cuando las sociedades alcanzan un cierto grado de madurez, también el sistema de creencias religioso promueve la estabilidad social y el statu quo. Sin embargo, en períodos de crisis y convulsiones sociales, económicas y políticas, también puede algún sector radical de la religión abocarse a criticar la legitimidad e injusticia del orden y distribución del poder dentro de las relaciones entre los grupos sociales (Nottingham, 1964). En el caso de la religión cristiana, desde el momento en que se privilegia la interacción con una entidad sobrenatural, los vínculos se estarán dando fuera de este mundo material y social compartido. Se considera a la religiosidad cristiana como variable cultural porque implica una serie de creencias compartidas y aprendidas, las cuales homogeneizan relativamente la concepción de un grupo sobre sí mismo y su manera de relacionarse con las entidades sobrenaturales o deidades (Schein, 1982); asimismo, se identifica a la religiosidad cristiana como variable cultural porque conlleva, de acuerdo con Burke (1987), unos valores especificados, una normatividad o reglas de conducta aceptadas por los seguidores, una determinada estructura de poder también aceptada y unos patrones especiales de comunicación Lenguajes estéticos El hombre transforma la realidad entrando en contacto con ella, manipulándola y produciendo objetos, entre ellos, los del arte. El objeto estético implica una interpretación activa del mundo porque lo mutila, agrega, quita y genera uno nuevo irreconocible, pero con un efecto extraordinariamente sutil y complejo, que asombra y atrae al diletante o amante del arte. Todo arte es una creación humana artificial que responde a la necesidad de entender al mundo de una

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manera humana, afectiva y socialmente revolucionaria. El arte es ficción y deleite del hombre para el hombre, mediante el cual se humaniza y ennoblece la indómita alma. El lenguaje estético, entonces, representa a la realidad desde la perspectiva humana que pretende comprender al mundo de una manera en la que la belleza sea el valor predominante, donde la utilidad salga sobrando y el intento por vivir eternamente no necesariamente esté presente. Sin embargo, los objetos de arte más bellos, serán eternos, a pesar de no buscar la eternidad conscientemente, ni en el sistema simbólico que los represente. Por ejemplo, las obras de Cervantes, Shakespeare, Mozart o Picasso, acompañarán al hombre, acariciándole y haciéndole amable su estancia pasajera, hasta quién sabe cuando, por no decir siempre. Lenguajes profesionales Por lenguajes profesionales entendemos todas aquellas jergas derivadas de la adquisición de procedimientos y técnicas, las cuales se aprenden con una formación especializada, para la satisfacción de necesidades humanas vigentes. La abogacía, la mercadotecnia, la medicina y las ingenierías son ejemplos de profesiones, las cuales todas han desarrollado, a la par de su constitución, un lenguaje especializado. Todas las profesiones están emparentadas con ciertas ciencias, las cuales les dan sustento a su existencia y permanencia, de modo que sus lenguajes también están relacionados, y hasta pueden confundirse a veces. Sin embargo, el lenguaje profesional representa a la realidad de una manera más concreta que el científico, porque precisamente trata con una realidad más inmediata que la de la ciencia. A pesar de ello, es la misma realidad, la estudiada por ambos enfoques. Por ejemplo, las enfermedades y los congestionamientos de circulación en las grandes ciudades, son problemas humanos en los cuales los esfuerzos científicos y profesionales se complementan, aun cuando sus lenguajes y funciones no sean los mismos. Lenguajes políticos Los que buscan el poder, o desean continuar con él, desarrollan un lenguaje especial, mixto entre la búsqueda de la satisfacción simbólica por la esperanza de una mejor vida en este mundo y el tratar de cambiarlo para todos los que buscan, además, llenar otros tipos de necesidades, como la de compartir ideologías o identificarse con una misma visión moral y económica de la realidad. Los lenguajes políticos usados por los profesionales de la política expresan un aparente conocimiento indudable e irrefutable, sobre lo que son las soluciones a los problemas del país y de la humanidad. Los lenguajes políticos comparten un tono carente de vacilación, tajante, enfático, promisorio y de verdad manifiesta o iluminación, la cual generalmente brilla por su ausencia en todos sus contrincantes y sus respectivos discursos. En suma, como afirmaron Swift y Arbuthnot (2006), el lenguaje político es el arte de crear mentiras para lograr fines buenos, haciéndole creer al pueblo embustes provechosos.

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Se podría decir que cada uno de los lenguajes reseñados anteriormente y muchos otros, conviven en algunos de nosotros y forman distintas identidades sociales, en función de los contextos humanos en los que nos movemos. Asimismo, aun cuando cada lenguaje tiene su propio sistema de reglas, el cual tiene que ser adoptado por el parlante para tener éxito y ser efectivo en su uso, también es posible y deseable, el respeto entre las personas, independientemente del tipo de lenguaje que abracen en un momento dado. Estar consciente del tipo de reglas que hay que seguir y tomar en cuenta que a cada lenguaje subyace una cosmovisión que debe ser aceptada en los contextos apropiados, ayudaría a complementarlos y aliviar la tensión que se originaría en algunos casos, por las ideologías contrapuestas derivadas de los diferentes tipos de lenguaje. Características del lenguaje científico Para entender cualquier actividad humana compleja es necesario comprender el lenguaje y el enfoque de quienes la realizan. Así sucede con la ciencia y la investigación científica. Se debe conocer y entender, al menos en parte, el lenguaje científico y el enfoque científico en la solución de problemas (Kerlinger y Lee, 2002, p. 3).

Sin embargo, ¿cuáles son las características primordiales del lenguaje científico? ¿En qué se distingue el lenguaje de la ciencia, de los otros lenguajes humanos? Subyacentes al discurso especial de la ciencia se encuentran una serie de valores o creencias, entre las cuales indudablemente sobresale la desconfianza (Nietzsche, 2002). La credulidad y bondad ingenuas desaparecieron una vez que se empezó a inventar la ciencia. Ya no podíamos creer todo lo que se decía ni permitir seguir siendo engañados por el mundo de las apariencias sensibles. Podríamos decir que algunas de las propiedades más importantes del lenguaje científico, entre otras, son su objetividad, falsabilidad, operacionabilidad y monosemia (véase Tabla 3). Tabla 3. Características y funciones del lenguaje científico Características Funciones Objetividad Representar al mundo Falsabilidad Refutabilidad Operacionalidad Vínculo teoría-mundo Monosemia Unívoco Objetividad La objetividad como propiedad del lenguaje científico se refiere a que los conceptos o términos usados son referentes de características o relaciones que presumiblemente suceden en un mundo real e independiente del observador. Que “reflejan” o develan acontecimientos visibles o subyacentes, pero pertenecientes todos al mundo empírico y cognoscible por la razón, los sentidos y la percepción humanas, independientemente de nuestros deseos y

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sentimientos de que tal mundo sea así o asá. Esta característica del lenguaje científico está relacionada con ciertos supuestos filosóficos de la ciencia. Uno de ellos se refiere a la creencia de que el mundo existe, en forma autónoma del perceptor. Es decir, se presupone que hay algo fuera de nosotros mismos, con sus leyes y regularidades internas y externas, el cual transcurre mondo y lirondo, a pesar de nosotros mismos, aun cuando no estemos interesados en su devenir o lo neguemos. Este presupuesto requiere ser recordado a todos aquellos que piensan “creamos” el mundo que percibimos, que lo gestamos a voluntad, cuando realmente muchas veces tenemos muy poco que ver en su dinámico e intrincado suceder. Tal vez algunos autores puedan considerar esta posición creacionista de la realidad en términos idealistas o incluso de origen religioso, pues si Dios creó al hombre, como creación divina, a su vez, él tiene el poder de crear también, entre otras cosas, su propia realidad. El segundo supuesto filosófico de la ciencia, relacionado con la naturaleza objetiva de su lenguaje, es la creencia de que en tanto que existe un mundo allá afuera, también puede ser conocido por nuestra capacidad intelectual. Es decir, el hombre tiene la capacidad cognitiva suficiente para abocarse a desentrañar las intrincadas marañas de la naturaleza física, biológica, psicológica, social, política, económica y cultural, del mundo material y humano. El tercer supuesto se refiere a que en el mundo hay suficiente regularidad en sus acontecimientos, los cuales pueden, por tanto, ser predichos con un muy buen margen de precisión y exactitud. El cuarto supuesto afirma que hay, entre algunos eventos del mundo, una dependencia tipo causa-efecto, de modo que si se manipulan las causas, se podrán conseguir los efectos esperados, por conocidos (Sjoberg y Nett, 1997). Estos supuestos filosóficos de la ciencia incluyen la contribución de la subjetividad del científico en su trabajo de imaginar cómo es la estructura interna y externa de ese mundo que intenta conocer, sabiendo que sí lo puede lograr, usando para ello, además, ciertas herramientas exitosas para conseguir su propósito. Como se ha mencionado ya y se seguirá acudiendo muchas veces más al concepto de realidad en este texto, conviene hacer algunas precisiones al respecto. Desde el punto de vista filosófico, el realismo es una doctrina que afirma los conceptos o universales preceden ontogenéticamente a las cosas tangibles, a las cuales simbolizan, y tienen existencia en sí mismos o per se. Es decir, en esta postura la materialidad existencial de los conceptos o abstracciones está fuera de duda y pertenecen también al mundo cognoscible, por tanto (Feibleman, 2005, en Runes). Sin embargo, en contraparte, el nominalismo sería la doctrina filosófica antagónica del realismo porque afirma que lo que existe solamente son las cosas particulares y que son inventos los conceptos o las abstracciones, son sólo palabras y no representaciones de cosas objetivas (Feibleman, 2005, en Runes)

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Falsabilidad La falsabilidad, concepto acuñado por Popper (1958, 1968) y aplicado aquí a las propiedades del lenguaje científico, significa que los conceptos y términos científicos están hechos de tal forma que puedan ser contrastables con evidencias del mundo, para descartarlos si no son apoyados por ellas. En otras palabras, si alguna teoría presumiblemente científica no está formulada en un lenguaje falsable, entonces quiere decir que no se puede investigar si se refiere a los fenómenos del mundo y podría ser una extraordinaria creación literaria, indudablemente, pero no puede llamársele científica, de ningún modo. Pensemos en la obra clásica del psicoanálisis, “The interpretation of dreams” (1900), de Sigmund Freud (1856-1939). Recibió el premio “Goethe” de literatura, porque está escrita con un gran valor estético, pero carece de falsabilidad. Por esa carencia básica de falsabilidad, todavía pulula intacta e incólume, subyugando a los neófitos en psicología, y a los legos, ni se diga. En suma, el científico es el único tipo de lenguaje que, mediante el proceso de la investigación, llega a falsar lo que se representa y afirma sobre la realidad. La diferencia básica entre el lenguaje científico y los demás tipos de lenguaje, es que los otros no poseen los medios necesarios para saber si se está representando o no a la realidad con su sistema simbólico especializado, mientras que el objetivo central de la teoría científica es estructurar su lenguaje de la manera más falsable posible. Sin embargo, aquí no se adopta la posición neopositivista a ultranza de que todos los conceptos teóricos deben tener referentes empíricos, para ser científicos. Si alguna teoría da cuenta de lo que sucede en alguna parcela del mundo y ella no es falsable, para substituirla hay que ofrecer otra mejor, en términos de falsabilidad. Mientras tanto, no podemos abandonar la que tenemos, porque no haya surgido aún el genio que vaya a crear su mejor reemplazo. En otras palabras, como decían en otras épocas nuestros padres y abuelos, el dinero no se da en los árboles, así también, como las teorías son esfuerzos intelectuales difíciles de crear, hemos de adoptar una posición paciente y cauta en el proceso de la substitución de unas por otras. Operacionalidad La operacionalidad del lenguaje científico establece el puente entre el discurso teórico del investigador y el terreno mundano de las propiedades de los fenómenos estudiados. Significa la posibilidad de que los conceptos adquieran sentido a través de las acciones que se han de hacer para entender los conceptos o términos teóricos de los sistemas explicatorios. Desde Bridgman (1927), en la física norteamericana, y Pratt (1939), Stevens (1935a, 1935b, 1939) y Burrhus Frederich Skinner (1945), en la psicología del mismo país, se ha enfatizado y, probablemente algunas veces de manera exagerada, de acuerdo con Wolman (1981, 1979), la necesidad e importancia del

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operacionalismo u operacionabilidad del lenguaje científico. Según su punto de vista, si el requisito más importante de los conceptos es su operacionalización, entonces se puede caer en el solipsismo o verdades únicas y diferentes para todos, ya que se puede y vale diferir en términos de procedimiento empírico, para darle sentido a los conceptos. Incluso muchos científicos y filósofos de la ciencia nunca estuvieron de acuerdo con esta supuesta necesidad de elaborar en términos operacionales el lenguaje de la ciencia o cambiaron su punto de vista hacia la negativa. Empero, el valor de la operacionalidad del lenguaje es indudable para lograr una comunicación precisa acerca de lo que estamos hablando y para impedir la existencia de una torre de babel, en donde todos creamos que estamos hablando el mismo idioma, sin entender los significados idiosincrásicos, con la interpretación que cada quien quiera darle a cada vocablo o concepto. Esto no significa que todos los conceptos deban sufrir esta camisa de fuerza, sino que aquellos que la misma comunidad científica requiera, sean formulados así, pasen por el cumplimiento de este requisito. Monosemia Finalmente, la monosemia es la característica deseable en el lenguaje científico, en oposición a la polisemia del lenguaje ordinario o cotidiano (Kantor, 1978). Esto quiere decir que en la vida común y corriente, de todos los días, en la cual nos comunicamos con el lenguaje ordinario de un idioma natural dado, la regla es más la polisemia que la monosemia. En el lenguaje ordinario, un mismo término tiene muchos significados y es interpretable de muchas maneras distintas, según quienes sean parlante y escucha, el contexto y el tipo de relación en la que estén involucrados o el fin para el cual establezcan comunicación. Por su parte, la monosemia significa que un vocablo es unívoco o que tiene el mismo significado, independientemente de cuáles sean los científicos que están en comunicación. Fotosíntesis, inflación, identidad social, reforzamiento positivo, formación reactiva, nivel socioeconómico y mitosis, quieren decir lo mismo para todos los científicos, aquí y en China. Se puede observar claramente que las 4 propiedades propuestas del lenguaje científico, implican a su vez entre ellas algunas características en común y todas tienen el mismo objetivo: hablar significativamente de lo mismo con las ideas creadas para imaginar cómo es el mundo, cuáles son sus atributos y cómo están relacionados entre sí, tanto internamente como con otros externamente, generando el kaleidoscopio que nos asombra y deslumbra. Medios de expresión científica Una vez que el científico finaliza una investigación concreta, se ve en la necesidad de culminarla como producto social que es, elaborando un informe para presentarlo, ya sea en forma oral o escrita, en varios medios que se usan

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comúnmente para ese propósito. En forma de comunicación oral puede exponer su procedimiento, los resultados y sus conclusiones, en un simposio o congreso académico. De manera escrita, puede hacerlo en un artículo de revista especializada, en un capítulo de libro o en un libro de su autoría, sobre el tema de la investigación. El carácter social de la investigación se reafirma, no solamente en el origen de su realización y su soporte por la ayuda que recibe el investigador de su centro de trabajo que le posibilita su labor, sino también en la responsabilidad que tiene de comunicar sus hallazgos e interpretaciones, tanto a los gremios de su disciplina, como al gran público, a través de obras de difusión.

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Glosario Falsabilidad. Propiedad del lenguaje científico que consiste en estar formulado de tal manera que se pueda hacer algo para refutar sus contenidos y/o agregar datos para la aceptación de lo que dice sobre los fenómenos. Se puede afirmar científicamente, por ejemplo, de manera falsable, que la pobreza se “hereda” culturalmente, a través de las generaciones. En cambio, por su parte el discurso no falsable puede sostener que el pobre es moralmente superior a los demás. Lenguaje. Un sistema simbólico, creado culturalmente por los grupos humanos para comunicarse, entender y manejar su mundo inmediato. Lenguaje científico. El sistema simbólico que permite conocer la naturaleza interna y externa de la realidad, a través de modelos y teorías que prefiguran imaginariamente cómo es y cómo está constituido el mundo. Ejemplos de lenguajes científicos serían el físico, químico, biológico, económico, psicológico y muchos otros mas. Lenguaje estético. Es el sistema de códigos usado para comunicar una visión de la belleza intrínseca de la percepción e interpretación del hombre sobre el mundo. Lenguaje natural. Todos los sistemas de signos ideados social y culturalmente por los grupos humanos diferenciados y usados para comunicarse en la vida cotidiana. Por ejemplo, el español, inglés, francés y los otros idiomas. Lenguaje político. El lenguaje de la esperanza, por antonomasia. Es decir, mediante el lenguaje político se nos hace creer que los nuevos tlatoanis serán los que ayuden a mejorar nuestras condiciones de vida social y económica. Lenguaje profesional. Es una jerga especializada, derivada de un manejo exitoso de la realidad, basado en la ciencias, aunque no científica per se. Se funda en una serie eficaz de técnicas y procedimientos para cambiar un mundo concreto e inmediato. Generalmente, este lenguaje y las destrezas que le acompañan, se adquiere en las universidades o en los institutos tecnológicos superiores. El lenguaje profesional es primo hermano del lenguaje científico y se retroalimentan e interinfluyen mutuamente. Lenguaje religioso. Este discurso elabora imaginariamente un mundo no sensible, abordable sólo mediante la fe, en el cual hay paz plena y está pletórico de felicidad, al cual se aspira como una consecuencia de haber sido moralmente bueno en la tierra. Monosemia. Característica del lenguaje científico, la cual estriba en denotar unívocamente el significado de las relaciones entre los objetos estudiados. Por ejemplo, aquí y en China se entiende por igual lo que quiere decir meiosis,

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inflación, reforzamiento positivo, cohesión e integración social, así como identidad social y grupo. Núcleo de inteligibilidad. Concepto acuñado por Gergen (1996), con el cual se refiere a un lenguaje compartido por un grupo humano particular, mediante el cual interpreta al mundo, a los demás y a sí mismo, los describe y se relaciona con ellos, creyendo que es como su núcleo se lo hace ver. Objetividad. Los fenómenos del mundo son referidos por esta característica del lenguaje científico, la cual significa que existen vocablos que denotan aspectos de la realidad, independientes del perceptor e intérprete, de manera impersonal, aun cuando en su descubrimiento hayan operado propiedades subjetivas inalienables e intransferibles del sujeto cognoscente o científico. Es decir, la extraordinaria, valiosa e importante subjetividad del científico contribuye indudablemente para la generación de sus modelos y teorías, pero su sistema simbólico ha de poseer también esta característica de la objetividad, para que sea científica su contribución. Operacionalidad. Si el lenguaje del científico permite hacer maniobras y manipulaciones con los aspectos designados de la realidad, cambiándola a voluntad, imaginando transformaciones modeladas del mundo, y esas reglas pueden ser comunicadas y seguidas por los demás, usando un mismo sistema simbólico, diríamos que el lenguaje tiene operacionalidad. Solipsismo. Posición filosófica la cual asume que cada quien tiene su verdad e interpretación propia y legitima de la realidad. Esto lleva a la negación misma de la realidad externa al sujeto y a la creencia de que el mundo es creado por el propio sujeto. Es la base epistemológica de todos los enfoques actuales constructivistas en los que se ensalza al individuo como productor exclusivo del conocimiento, en detrimento del carácter social del conocimiento como relación. Unívoco. Término que se aplica para significar que algo tiene un sólo y único significado, que carece de ambigüedad.

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Auto-evaluación A continuación, hay una serie de preguntas de opción múltiple, las cuales se ofrecen al lector para que por sí mismo pruebe su comprensión y aprendizaje del material académico contenido en el capítulo respectivo. Para identificar las respuestas correctas puede repasar el contenido del texto y descubrir qué tan bien contestó, o puede compartir las respuestas con las de otros compañeros o, en equipo, puede resolver el cuestionario. Se ofrece como una guía de estudio, la cual resalta lo más importante o lo que a juicio del autor hay que enfatizar en el aprendizaje de los contenidos. Como en este tipo de exámenes está incluida la influencia del azar y, por tanto, de manera fortuita se puede contestar acertadamente, ya que, del total de opciones ofrecidas, una es la correcta, es necesario introducir en el cálculo de la calificación corregida una fórmula que descuente ese efecto de la “chiripa” o el azar (contestar correctamente sin saber) (Anastasi y Urbina, 1998; Rosenthal y Rosnow, 1991). Por ejemplo, si sólo hay dos opciones de respuesta, tales como verdadero o falso, el efecto del azar es del 50% (1/2), en 4 opciones de respuesta la influencia del azar sería del 25% (1/4) y así sucesivamente, disminuyendo ese efecto a medida que aumentan las opciones de respuesta. Para ilustra este efecto indeseable supongamos que la prueba tiene 100 reactivos y 4 opciones de respuesta. Que una persona contesta las 100 preguntas y obtiene 80 aciertos y 20 respuestas erróneas. Al calificarle permitiendo el efecto del azar, obtendría 80. Sin embargo, al aplicar la fórmula que descuenta o neutraliza el multimentado efecto del azar, su calificación seria de sólo 73 puntos. La fórmula es: Calificación corregida= A-(E/n-1), en la que A son los aciertos, E representa los errores y n el número de opciones. Despejando la formula, quedaría que hay 80-(20/4-1)=80-(20/3)=80-6.66=73.34, es decir, se descontaron 7 puntos espurios atribuibles al efecto del azar e injustamente endosados al conocimiento del alumno. Hay que aclarar que para el propósito de la formula, un error es solamente aquel reactivo contestado de manera equivocada. Es decir, si la persona hubiera dejado sin contestar los reactivos equivocados, habría obtenido 80 de calificación, porque al despejar la formula: 80-(0/4-1) = 80 Por tanto, se recomienda advertirles a los estudiantes, cuando se use esta modalidad de descuento del azar, que, en caso de duda sobre una respuesta a un reactivo, mejor lo dejen en blanco, sin contestar, que no traten de adivinar

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porque eso les perjudicará eventualmente. Por supuesto que sí valen y se descuentan en su valor respectivo los reactivos no contestados, lo que pasa es que no hay penalización adicional en forma de descuento por contestarlos mal. Por ejemplo, al no contestar 20 de 100, su calificación fue de 100 menos 20, al valor normal del reactivo, de un punto cada uno. 1-Se podría definir “como un conjunto sistemático de signos que permite la comunicación verbal”: a) La semiótica b) El lenguaje c) El dialecto d) La interfase verbal 2-En sentido metafórico o figurado se podría definir como “un conjunto de señales que dan a entender una cosa”: a) La interfase verbal b) El lenguaje c) El dialecto d) La semiótica 3-La mayoría de los estudiosos de este campo están de acuerdo en que aquí coinciden el uso de símbolos y la interacción social: a) La semiótica b) La interfase verbal c) El dialecto, d) El lenguaje natural o histórico 4-Se le llama así a cualquier idioma que se habla en algún país: a) El dialecto, b) El lenguaje natural o histórico, c) La semiótica d) La interfase verbal 5- Se podría decir que este tipo de lenguaje llena la necesidad humana sobre la trascendencia de lo material y la búsqueda de la inmortalidad, amén del anhelo de un mundo en el cual prive el amor y la igualdad: a) Político b) Científico c) Religioso d) Estético

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6-Este tipo de lenguaje implica una interpretación activa del mundo porque lo mutila, agrega, quita y genera uno nuevo irreconocible, pero con un efecto extraordinariamente sutil y complejo, que asombra y atrae: a) Político b) Científico c) Religioso d) Estético 7-Este tipo de lenguaje representa a todas aquellas jergas derivadas de la adquisición de procedimientos y técnicas, las cuales se aprenden con una formación especializada, para la satisfacción de necesidades humanas vigentes: a) Político b) Científico c) Religioso d) Profesional 8-Tipo de lenguaje que pretende satisfacer simbólicamente la esperanza de una mejor vida en este mundo y cambiarlo para todos los que buscan llenar otros tipos de necesidades, como la de identificarse con una misma visión moral y económica de la realidad: a) Profesional b) Cotidiano c) Estético d) Político 9-Este tipo de lenguaje tiene como características principales la objetividad, la falsabilidad, la operacionalidad y la monosemia: a) Religioso b) Profesional c) Político d) Científico 10-Como propiedad de un tipo de lenguaje se refiere a que los conceptos o términos usados son referentes de características o relaciones que presumiblemente suceden en un mundo real e independiente del observador: a) La polisemia b) La sistematicidad c) La objetividad d) La falsabilidad

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11-Como propiedad de un tipo de lenguaje se refiere a que los conceptos o términos usados “reflejan” o develan acontecimientos visibles o subyacentes, pero pertenecientes todos al mundo empírico y cognoscible por la razón, los sentidos y la percepción humanas: a) La monosemia b) La operacionalidad c) La falsabilidad d) La objetividad 12-Como propiedad de un tipo de lenguaje significa que los conceptos y términos científicos están hechos de tal forma que puedan ser contrastables con evidencias del mundo, para descartarlos si no son apoyados por ellas: a) La operacionalidad b) La monosemia c) La objetividad d) La falsabilidad 13- La diferencia básica entre este tipo de lenguaje y los demás, es que los otros no poseen los medios necesarios para saber si se está representando o no a la realidad con su sistema simbólico especializado: a) Político b) Científico c) Religioso d) Estético 14- Esta característica de este tipo de lenguaje establece el puente entre el discurso teórico del investigador y el terreno mundano de las propiedades de los fenómenos estudiados: a) La monosemia b) La operacionalidad c) La falsabilidad d) La objetividad 15-Esta característica de este tipo de lenguaje significa que un vocablo es unívoco o que tiene el mismo significado, independientemente de cuáles sean los científicos que están en comunicación: a) La monosemia b) La sistematicidad c) La falsabilidad d) La operacionalidad

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16- Gracias a esta característica del lenguaje ordinario, un mismo término tiene muchos significados y es interpretable de muchas maneras distintas: a) La monosemia b) La operacionalidad c) La falsabilidad d) La polisemia

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Capítulo 2. Lógica e investigación científica Concepto de ciencia Concepto de investigación científica Ciencias factuales Ciencias formales Reduccionismo metodológico Concepto de lógica Valor de la lógica para la investigación científica Definiciones conceptuales Definiciones operacionales Método Procedimiento Técnica Teoría científica Falacias Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 2. Lógica e investigación científica …la lógica proporciona medios para el análisis de los argumentos. El análisis se ocupa de la relación entre una conclusión y la demostración aportada en su apoyo…La lógica trata de los argumentos y las inferencias. Uno de sus objetivos principales consiste en proporcionar métodos para distinguir cuáles son lógicamente correctos y cuáles no (Salmon, 1995, p. 13).

Ciencia Tal vez convenga a esta altura introducir una breve discusión sobre dos conceptos que ya aparecieron, y seguirán presentándose recurrentemente en el transcurso del libro, usados en forma equivalente o dándose por sentado su sinonimia. ¿Es lo mismo la ciencia que la investigación científica? Aparentemente sí, pero no todos compartirán este punto de vista. Podría definirse a la ciencia en términos de una cosmovisión sobre cómo es la realidad física, biológica, sociocultural, económica y psicológica, y cómo debería ser abordada y estudiada. Es decir, esta concepción acerca del mundo implicaría la idea de que se pueden encontrar, en el mismo plano de lo analizado, aquellos factores que nos permitan comprender los fenómenos, predecirlos y, tal vez en 38

algunos casos, cambiar y modificar sus estructuras, recomponiéndolos hasta cierto punto, a voluntad. La perspectiva de la ciencia excluiría elementos extranaturales, fuera de la imaginación plausible sobre la composición factible de los fenómenos, componentes de la interpretación que evadan, en última instancia, alguna liga referencial, aunque sea del más ligero corte empírico. Esta concepción de la ciencia es muy reciente y ha sufrido un proceso de decantación, mostrando cada vez más una de sus principales características: la auto-corrección de sus errores. Inclusive Russell (2001, p. 146) pensaba que la auto-corrección constituía la propiedad más importante del método científico: …la característica más valiosa y notable del método científico; a saber, la de que tarde o temprano se descubre que casi todo en la ciencia exige alguna corrección, aunque esta corrección casi nunca afecta, o modifica sólo ligeramente, a la mayor parte de los resultados que se han deducido de la premisa que se ha revelado luego defectuosa.

Tal vez Nietzsche (2002) tenía muy clara esta propiedad de la ciencia porque afirmaba que fue gracias a tres errores categoriales que se podía entender su gran avance (incluso, algunas fuentes lo consideran como el primero en hacer la distinción crítica entre los roles de la filosofía y la ciencia [Runes, 2005]). El primer error categorial se cometió cuando el hombre y las sociedades donde se hacía ciencia no precisaban todavía un deslinde claro, ontológico y epistemológico, sobre los objetivos de la ciencia y la religión. Específicamente, en una primera época, se pensaba que se podría lograr la gracia y belleza de Dios mediante la ciencia. El segundo error se dio cuando se humanizó la ciencia y lo que se buscaba con ella era ser morales y felices, mientras que el tercero y último error radicaría en la soberbia de creer que la ciencia divinizaba al hombre, convirtiéndolo en Dios, de modo que la muerte de Dios era posible gracias a la ciencia. Como vemos, fue a la ciencia a la que le exigieron más de lo que podía dar, de modo que afortunadamente se entendió finalmente que su meta y metodología eran distintas a las de otras disciplinas tales como la religión, el arte o la política. Es decir, la ciencia no fue creada para lograr mayor felicidad, ser moralmente mejor o enriquecer estéticamente su mundo sino para comprender mejor la estructura interna y la dinámica de relaciones de los procesos objetivos del hombre y de la naturaleza. Sin embargo, el gran avance de la ciencia se puede interpretar de otra manera. Es precisamente gracias a su poderosa metodología de falsabilidad sobre sus inventos teóricos que ahora conocemos mejor el mundo, lo hemos podido cambiar a nuestra voluntad, enriqueciendo nuestra vida y hemos logrado predicciones inimaginables en la era precientífica. Sin embargo, desconocemos más de lo que sabemos sobre el mundo, de modo que nos espera todavía el asombro extraordinario del futuro, en el que por ejemplo, el hombre no muera por enfermedad alguna. Entonces el hombre se codeará con la inmortalidad de los Dioses y las religiones tendrán que ofrecer un nuevo paraíso, pero ahora sí en este mundo, no extraterreno.

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También sobre el método científico, convendría darle la palabra al profesor MIchell (2004, pp. 313-314): …el método fundamental de la ciencia es la investigación crítica…el método de investigación crítica implica considerar todas las opciones exclusivamente bajo la luz de la evidencia críticamente evaluada. 2

Valdría la pena hacer algunos comentarios sobre la relativa identidad o parentesco que algunos autores perciben entre el sentido común y la ciencia, en particular, la ciencia social. Por ejemplo, uno dice …la ciencia social no es nada más que sentido común altamente sofisticado (Myrdal, 1974, p.18).

Aun cuando en algún grado, muy mínimo, por cierto, Myrdal tiene algo de razón, el que esto escribe difiere notablemente de su postura. Es cierto que la ciencia social, como todas las ciencias, puede basarse o en sus inicios se apega más a la observación de lo cotidiano, es difícil aceptar que la diferencia entre el sentido común y la ciencia social radique únicamente en lo artificial de las observaciones, si así hemos de entender el término “sofisticado”. Además, por más “sofisticado” que sea el sentido común, considerado como el atributo compartido por los humanos para comprender de manera general y regular y/o juzgar razonablemente sobre las cosas (Diccionario Básico del Español de México, 1986, p. 479; Diccionario Enciclopédico Ilustrado, Océano Uno, 1995), no es posible pensar que con solamente esa clase de refinamientos se pueda llegar a escudriñar o develar la estructura subyacente de los fenómenos, en su dinámica interna y en la de sus relaciones, inaccesibles solamente mediante los órganos de los sentidos, con otros fenómenos. Reducir la ciencia social al sentido común sofisticado es carecer de la comprensión apropiada sobre la cosmovisión especial que forma parte substancial de la ciencia y que le infunde dirección y sentido a la investigación. Tal vez por eso, el concepto de causalidad circular de Myrdal (1944) fue rechazado por la comunidad científica, ya que violaba los principios más elementales de las reglas de la ciencia. En ese razonamiento “explicatorio” para Myrdal, la causa se convertía en efecto y el efecto se transformaba en causa, haciendo imposible encontrar evidencias de la explicación en forma separada de lo que ella supuestamente explicaba y al revés. Por ejemplo, él decía que los blancos discriminaban a la gente de color en Estados Unidos, pero el comportamiento de estos últimos, a su vez, causaba la discriminación de los blancos sobre ellos. Concepto de investigación científica ¿Qué es investigar? Este verbo lo usamos muy a menudo en la vida cotidiana para referirnos a que haremos algo para salir de la situación de ignorancia o desconocimiento parcial o total en la que nos encontramos con respecto a cierto evento. No sabemos cuál ruta o número de autobús nos llevará a cierto destino y 2

Traducido del original en inglés, por el autor.

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decimos que vamos a “investigar” cuál camión nos deja, preguntando a algunas personas; ignoramos dónde queda una tienda donde venden un artículo que necesitamos y nos avocamos a “investigar”; se ofrecen en anuncios clasificados del periódico los servicios de “investigadores privados”, los cuales nos pueden dar santo y seña de la vida de alguna persona. Como dice un amigo que se dedica a este oficio: “vivo de las infidelidades de la gente”. Por último, para este propósito de ilustrar el tan llevado y traído concepto de “investigar”, están los encargados de “investigar” las escenas de los crímenes y descubrir si alguien es culpable o inocente: los investigadores forenses, popularizados en programas de televisión norteamericana. Por otra parte, desde el enfoque de este libro, se aceptaría que …la investigación científica pues, es algo implícito a la ciencia; es un proceso que se compone de fases sucesivas que se desarrollan de acuerdo con un orden lógico (Tecla y Garza, 1978, p. 31).

en esta definición los autores remiten a la obra de Garza Mercado sin decir si han hecho alguna paráfrasis al respecto o si están citando literalmente la fuente). En un sentido parecido, lo que busca la investigación científica también es dilucidar la confusión o arrojar alguna luz sobre la plausibilidad de algunas ideas o falsar otras sobre por qué ocurren los fenómenos o qué variables están relacionadas entre sí, predichas por un esfuerzo teórico. Por supuesto, como este libro trata sobre la investigación científica, para darse una mejor imagen de lo que es, se invita amablemente al lector a que lea todo el escrito, y por el momento resumiríamos el concepto diciendo que se trata de una serie de actividades interrelacionadas en la búsqueda de la falsación de algún modelo sobre la realidad, con la intención de entender mejor tal parte del mundo bajo estudio. En cierto sentido, estamos de acuerdo con Bunge (1970, p. 7), cuando dice que la investigación científica es …una actividad productora de nuevas ideas.

Aunque su definición es relativamente incompleta, a juicio del que esto escribe, porque aunque es cierto que la investigación científica genera nuevas ideas, también falsa las que imaginamos sobre la realidad. De igual forma, en sentido muy amplio, podemos estar parcialmente de acuerdo con Ander-Egg (1977, p. 28), en que la investigación científica …es un procedimiento reflexivo, sistemático, controlado y crítico, que permite descubrir nuevo hechos o datos, relaciones o leyes, en cualquier campo del conocimiento humano.

Entonces, la investigación científica sería el proceso a través del cual se falsan los modelos o interpretaciones sobre el mundo, mediante instrumentos, técnicas procedimientos y métodos, derivados de la misma ciencia. La investigación sería la operacionalización o puesta en práctica de la perspectiva científica sobre el mundo. No basta con pensar científicamente al mundo, es necesario actuar 41

científicamente sobre él, y eso es la investigación científica: la intervención del científico sobre el mundo. Como dice De Gortari (1988, p. 270), la investigación científica es el …conjunto de actividades realizadas para obtener conocimientos acerca de lo que existe objetivamente….

Los investigadores científicos, ¿son científicos? Sí, aunque no todos los científicos son investigadores científicos. Cuando alguien hace investigación científica, se está portando como un científico actuante; cuando un científico recrea e imagina a su modo el mundo de su interés, no necesariamente se convertirá en el investigador de sus propios modelos sobre la realidad, pero no por eso deja de ser científico: es un pensador científico. El investigador piensa y actúa sobre la realidad, en términos de ideas y métodos científicos. A veces, los dos roles confluyen en una sola persona: piensa y actúa científicamente, es científico, y además, investiga científicamente, pero no siempre sucede esta coincidencia. Se ha mencionado hasta ahora en este texto, sin definición alguna ni rubor que aqueje al autor, el importante concepto de la investigación científica, conocido como modelo. Sólo incluiremos en la discusión la tipología dual del extraordinario científico experimental mexicano, Arturo Rosenblueth (1981). Para él los modelos son de dos categorías: materiales o teóricos. Los modelos materiales son estructuras de grados relativamente parecidas a las de los fenómenos estudiados, de modo que entre más se parezcan mejor para su comprensión. Por ejemplo, decía, el mejor modelo de un gato es otro gato y de preferencia el mismo gato, con alusión implícita, pero sin saberlo por supuesto, a lo que conocemos en psicología como diseños intrasujeto o n = 1. Finalmente, el modelo teórico seria aquel en el cual imaginamos, pero precisamos, cuáles son las variables que entrelazadas son responsables de la producción del fenómeno en el que estamos interesados. Ciencias factuales Ha habido muchas clasificaciones de las ciencias, desde su evolución autónoma en los inicios del siglo XVII (Pérez Tamayo, 1990, p. 10), hasta como las conocemos actualmente. Por ejemplo, Wilhelm Windelband (1848-1915), filósofo alemán, clasificó a las ciencias naturales en nomotéticas y bautizó como ideográficas a las históricas y culturales. Las ciencias nomotéticas serían aquellas que buscaban las regularidades entre los fenómenos, tratando de lograr la universalidad de las relaciones. Las ciencias ideográficas se preocuparían por lo particular e irrepetible de los fenómenos estudiados. Esta tipología de las ciencias perdió credibilidad y adeptos cuando se enfatizó y clarificó que también los sucesos naturales son irrepetibles y que lo analizable son las clases de eventos, que lo singular no es exclusivo nada más de las ciencias históricas y culturales.

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También se habló y, aún se sigue hablando, de ciencias naturales y sociales. Otros (Cohen y Ángel, 2000) consideran útil dividir a las ciencias en inductivas (como la biología y la psicología) y deductivas (como la lógica y la matemática pura). Otros han hablado de ciencias ideales para referirse a la lógica y la matemática y ciencias reales para denotar aquellas con un campo empírico, como la biología y la psicología, entre otras (Hessen, 2003). Sin embargo, la división que aquí interesa al comentar lo que es la lógica y su importancia para la investigación científica, es la que separa a las ciencias factuales, de las formales. Las ciencias factuales se ocupan de alguna parcela del mundo, más o menos delimitada, sin olvidar por supuesto las interfases entre ellas, tratando de generar teorías que den cuenta de los fenómenos enmarcados dentro de su área. De esta manera, podemos entender lo que se hace y de qué tratan las ciencias factuales, tales como la psicología, la biología, la sociología, la bioquímica y la física. Tienen una parcela empírica, con la cual lidian la imaginación y los mejores recursos materiales de los investigadores. Ciencias formales Por su parte, las ciencias formales son auto-contenidas en un mundo simbólico, en el cual al seguir una serie de reglas consensuadas, se otorga valor demostrativo a los asertos dentro de las mismas disciplinas. La matemática y la lógica calificarían en esta categoría. No requieren de procedimientos de validación externa, de tipo empírico, para sus afirmaciones, porque sus símbolos no representan a ningún acontecer mundano, están vacíos de mundo, valga la expresión. Reduccionismo metodológico Las ciencias incipientes tratan de imitar a las más desarrolladas, adoptando sus procedimientos, e incluso hay una especie de imperialismo conceptual, pues algunos constructor explicativos son importados por las primeras, de las segundas. Por ejemplo, el fundador del primer laboratorio experimental de psicología del mundo, en Leipzig, Alemania (W. Wundt, 1832-1920) fue influido por el mayor avance científico, logrado por la física y la biología de su época. El objeto de estudio de la psicología para Wundt (1874), era la experiencia inmediata, considerada como la conciencia o los contenidos mentales a analizar, sin influencia del conocimiento de las cosas. De esto último se ocupaban las otras ciencias, a través de la experiencia mediata. Conocer la estructura y el funcionamiento de una piedra o de un árbol compete a la geología y a la botánica, respectivamente, y no a la psicología. Se pretende con ella conocer el conjunto de componentes básicos que integran la conciencia y las leyes que rigen sus relaciones. Para ese propósito se diseñó la introspección controlada, entrenando en dicho método a sujetos adultos en condiciones de laboratorio. Su misión es informar de la experiencia pura sin contaminación cognoscitiva alguna. Aquí se observa la importación del modelo químico al señalar Wundt la existencia de contenidos mentales de propiedades diferentes como resultado de

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la integración de elementos mentales distintos. De acuerdo a los objetivos de su programa, llega a “aislar” dos elementos principales, a saber: la sensación y el sentimiento. De sus combinaciones surgen todos los demás contenidos de la vida mental. Definitivamente, el sistema elementalista de Wundt representó el primer esfuerzo por plantear organizadamente la tarea del psicólogo, en términos de su campo de estudio, los métodos pertinentes y el deslinde con respecto a otras disciplinas. Históricamente, contribuyó firmemente a la identidad de la psicología y su ubicación dentro del panorama científico. El aislamiento del fenómeno capital y su análisis correspondiente, a través del método experimental, posicionó a la psicología dentro del espectro de las demás disciplinas científicas. Sin embargo, la limitación, incongruencia e infertilidad del sistema conllevaron a su abandono completo en la búsqueda de nuevas alternativas. Específicamente, la carencia de verificabilidad de los supuestos elementos básicos de la conciencia en otros laboratorios del mundo, llevó a desconfiar, tanto del objeto como del método de estudio preconizados. Además, se restringía al análisis en personas adultas, normales y adiestradas ex profeso: por tanto, dejaba fuera a los niños, los ancianos, las perturbaciones psicológicas y los animales. Por otra parte, en su preocupación por el seudo-problema cuerpo-mente, adoptó Wundt una posición paralelista. Ello implicaba aceptar la causalidad psíquica en términos paralelos a la causalidad física, asumiendo la índole meramente mental de los fenómenos bajo estudio y la paradoja consecuente de que la observación y la experimentación, como medios físicos, detecten y exploren eventos “psíquicos”. Es esta incongruencia entre los postulados, las observaciones reales y las conclusiones sobre los datos, lo que afectó mortalmente el desarrollo científico de la psicología Wundtiana. Pavlov, (1959), pensaba que la conducta sería explicada científicamente, sólo al entender mejor los procesos nerviosos del cerebro, y más recientemente, incluso Bunge (1981), ha señalado que la cientificidad de la psicología está irremediablemente ligada al avance en el conocimiento fisiológico del cerebro. El constructo de fuerza fue trasladado impúdicamente de la física a la psicología, por Freud (1949). Piaget (1950), interpretó los fenómenos del desarrollo cognitivo de los niños en términos de los constructos biológicos de la acomodación y la asimilación. Por supuesto que el uso de metáforas y analogías en el trabajo de la creación teórica es de mucha utilidad para la elaboración de modelos que se espera ayuden a comprender mejor los fenómenos. Sin embargo, tales modelos serán más apropiados en la medida en que puedan ser eventualmente falsados. Fue la voz disonante de Skinner (1950), la que se levantó posicionando la búsqueda de la ciencia psicológica mediante constructos que estuvieran en el mismo nivel de observación que su objeto de estudio (la conducta, según él),

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desdeñando aquellos que se dieran en otros niveles, tales como el fisiológico o el mental. Skinner fue falsamente acusado de ateórico por no aceptar el reduccionismo metodológico, pero realmente era sólo un antiteórico, el cual abominaba de todos aquellos constructos ajenos al nivel de observación propio de la conducta. Concepto de lógica Según el Diccionario Enciclopédico Ilustrado, Océano Uno (1995), desde el punto de vista filosófico, la lógica es una Ciencia formal que estudia el conocimiento, entendido como proceso discursivo.

Una definición más apropiada de la lógica es la que ofrece De Gortari (1988, p. 287): Ciencia que estudia los procesos del pensamiento y los procedimientos que se utilizan en la adquisición del conocimiento científico, tanto teórico como experimental.

Se puede decir que la lógica es una ciencia formal, una rama de la filosofía. La lógica, como ciencia formal, estudia las relaciones entre los símbolos y usa el razonamiento como una de sus herramientas fundamentales, aunque algunos piensan que precisamente la lógica es el mejor método que nos ayuda a pensar de una manera razonada y correcta. Sin embargo, la serie de reglas que permiten pensar “mejor” dentro del quehacer simbólico de la lógica no necesariamente tienen que ver con lo que realmente sucede en el mundo. Es decir, podemos estar pensando muy bien lógicamente, pero muy equivocadamente desde la perspectiva empírica. Esto es posible gracias a que, como ya se dijo anteriormente en este texto, la lógica está vacía de mundo en sus planteamientos como ciencia formal y no está obligada a especificar a qué se refiere empíricamente con sus símbolos. Si afirma lógicamente que a=b, al lógico no le interesa qué significa a ni b. No tienen que ser algo del mundo. Sin embargo, gracias a la lógica podemos saber que también b=a (regla de la equivalencia) y que si a=b=c, ergo (por tanto), a=c (regla de la transitividad). A quienes les interesan las implicaciones de los símbolos y el pensamiento lógico es a las ciencias formales y de allí deriva, para la investigación científica, la importancia de la lógica. Antes de discutir un poco sobre esta relevancia de la lógica, no podemos dejar de mencionar al pensamiento lógico conocido como silogismo. Para el Diccionario Enciclopédico Ilustrado, Océano Uno (1995), el silogismo es un argumento que consta de tres proposiciones, la última de las cuales se deduce de las otras dos.

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El silogismo consiste de tres frases, siendo las dos primeras conocidas como premisas y la tercera como conclusión. Como afirman algo las dos primeras premisas, contienen a su vez como derivación a la tercera, la cual se desprende de ellas, como conclusión. Por ejemplo: Todos los Tepis son Nubios, Todos los Tepis son Lotis, ergo, algunos Lotis son Nubios Este tipo de razonamiento se conoce como Darapti y es un silogismo clásico del primer modo de la tercera figura, el cual puede reducirse a otro llamado Darii, tercer modo de la primera figura del silogismo tradicional, el cual podría formularse así: Todos los Tepis son Nubios, Algunos Lotis son Tepis, ergo, algunos Lotis son Nubios También tenemos al Datisi, cuarta modalidad de la tercera figura del silogismo clásico, el cual rezaría de la siguiente manera: Todos los Tepis son Nubios, algunos Tepis son Lotis, ergo, algunos Lotis son Nubios Por supuesto, no existe algo que se llame Tepis, Nubios ni Lotis, pero se usan aquí estos vocablos inventados, como ejemplos de símbolos vacíos de contenido empírico, para ilustrar la naturaleza del quehacer lógico. Si en el ejemplo anterior tales símbolos se substituyeran por otros, cargados empíricamente, se leerían de la siguiente manera: Todas las mujeres son hermosas, mi esposa es mujer, ergo, mi esposa es hermosa. Siendo Aristóteles el creador intelectual del silogismo, para darle el crédito que se merece, y para que los lectores entren en contacto directo con literatura original y pertinente a los tópicos tratados en este texto, nos honra citar a este inmortal pensador: …la proposición es una enunciación que afirma o niega una cosa de otra…El silogismo es una enunciación, en la que, una vez sentadas ciertas proposiciones, se concluye necesariamente en otra proposición diferente, sólo por el hecho de haber sido aquellas sentadas (Aristóteles, 1982, pp. 71-72).

Valor de la lógica para la investigación científica

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Cuando se quiere investigar, es recomendable revisar y familiarizarse con lo escrito, teórica y empíricamente, reportado en la literatura, relacionado con el tema de nuestro interés. De esas lecturas aprenderemos los enfoques conceptuales diversos que pudiera haber al respecto del fenómeno o fenómenos que queremos investigar. De esa manera, entramos en contacto con las formas de imaginar esos fenómenos por parte de otros autores, con los cuales podremos estar de acuerdo o no. Estaremos en mejor posición para entenderlos, tal vez, y llevar a su falsación algunas implicaciones que no se hayan investigado todavía o deducir algunas otras, ayudándonos para ello con el modo lógico de pensar. Podremos, incluso, crear un nuevo modelo o microteoría, conjuntando o articulando algunos constructos nuevos, pensados por nosotros mismos o armándolos a partir de los de aquellos que fueren conmensurables, derivados de diferentes teorías. Por conmensurable nos referimos a la propiedad de los constructos que les permite eslabonarse entre sí, aun cuando su origen no sea una misma matriz conceptual. Básicamente, se refiere a su compatibilidad para la falsabilidad mediante la investigación científica. Por tanto, podemos decir que el valor de la lógica para el proceso de la investigación científica, se encuentra definitivamente en las primeras etapas de la misma, cuando se está pensando cómo conceptualizar mejor los fenómenos, para entenderlos. Es decir, la lógica sirve mucho al proceso de la investigación porque le permite al científico razonar, pensar en diferentes alternativas plausibles y elaborar conceptos que expliquen, provisional y tentativamente, los fenómenos. Sin embargo, también es importante cuando se elaboran las hipótesis, para así dirigir mejor los esfuerzos de la recolección de la información. Finalmente, también es importante al hacer las inferencias o interpretar el significado de los nuevos datos, derivados de la investigación científica. Definiciones conceptuales En el proceso de la investigación científica es necesario, dentro de la planeación estratégica, pensar en la posible relación entre diferentes conceptos implicados en un modelo de la realidad imaginada por el científico. Por ejemplo, se puede pensar que la reprobación de los estudiantes de psicología involucra un entreveramiento de una serie de factores psicológicos, sociales y económicos, entre los cuales podríamos considerar el tiempo que le dediquen al trabajo, la edad de sus padres, el nivel socioeconómico de su familia, su historia de reprobación y la fortaleza familiar ante las situaciones de estrés. Sin embargo, hay que tener claridad en lo que cada concepto implica. Cuáles son los aspectos que integra y hasta donde llegan sus límites. Para lograr eso, primero hay que construir una definición conceptual de cada factor del modelo. La variable dependiente del estudio sería la reprobación y habría que conceptualizarla entonces. De entrada, sin mucha reflexión de por medio, se da cuenta uno que en el caso de la reprobación académica aparentemente enfrentamos una variable dicotómica, una condición que poseen o no los alumnos. Por una parte, están los estudiantes que han reprobado cuando menos alguna materia en su

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carrera y se encuentran, por otra parte, los que no han reprobado ninguna materia en sus estudios de licenciatura. Esta consideración nos llevaría a seleccionar un método de análisis de los datos en concordancia con la naturaleza nominal de la variable dependiente. Ello excluiría el uso de poderosos métodos estadísticos, los cuales requieren que las variables se encuentren cuando menos a nivel intervalar. Sin embargo, pensando un poco, se puede asumir como intervalar también a la variable dependiente reprobación. Sin embargo, para propósitos de la necesaria definición conceptual del estudio, con lo que se ha tratado hasta aquí se puede decir que se ha cumplido. Al igual que con la reprobación, se procedería a definir conceptualmente cada variable del modelo explicatorio. Por ejemplo, se afirmaría que el nivel socioeconómico de la familia de los estudiantes reprobaos sería su capacidad de intercambio en el mercado laboral para poder generar los ingresos suficientes para sus necesidades y el grado de educación logrado por ambos padres, posición en la cual variarían las familias. Con relación a los referentes empíricos de tales variables o constructos del modelo, es entonces cuando nos preocupamos por construir, de acuerdo a la definición conceptual, una definición operacional que aterrice el concepto y lo arraigue en la realidad. Definiciones operacionales Al tener demarcado y preciso el perímetro del concepto que involucra cada variable del modelo, es necesario ahora pensar en algunas posibles manifestaciones empíricas o referentes factuales que representen cuando menos parcialmente al constructo o variable de marras. Por ejemplo, afortunadamente los sociólogos han ya trabajado bastante, tanto a nivel conceptual como empírico, el concepto de nivel socioeconómico. Como ellos estudian lo que sucede a nivel molar dentro de un sistema social amplio como puede ser una sociedad o una institución, están científicamente preocupados por este complejo macroconcepto. Gracias a su esfuerzo, ahora sabemos que hay dos indicadores o referentes empíricos que representan de manera óptima el concepto nivel socioeconómico. Por un lado está la cantidad de dinero que ingresa a la familia por unidad de tiempo (por semana, quincena, etc.) y, por el otro, está la cantidad de años de estudio de las personas. Estos indicadores, cuando menos en el caso del estudio sobre reprobación de los alumnos de psicología, estuvieron altamente correlacionados, de tal modo que pudiera pensarse son efectivamente dos efectos reales del nivel socioeconómico: el salario y los estudios. O para plantearlo de otra manera, que podemos inferir la existencia del constructo nivel socioeconómico desde dos ángulos empíricos distintos pero que apuntan en la misma dirección: los ingresos y la escolaridad. En tanto que se especifique la manera de observar, detectar, identificar o calcular al indicador sin ambigüedad de ningún tipo, estaremos frente a la definición del concepto en términos operacionales o empíricos. La definición operacional de un concepto implica que se señale al lector, avezado o no, cuáles son las manipulaciones u operaciones que se requiere hacer indefectiblemente para identificar empíricamente al concepto. Por ejemplo, la definición

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operacional de reprobación fue calcular mediante dos indicadores distintos el grado de reprobación: el número de materias reprobadas en toda su carrera y el número de oportunidades acumuladas presentadas para acreditar todas las materias reprobadas. Aparentemente, y desde la posible interpretación sesgada del que esto escribe, para el lógico De Gortari (2000), las definiciones operacionales podrían ser interpretadas en sus términos como la definición dinámica o la definición genética. Un ejemplo que él da de definición dinámica es el de la plusvalía, como el excedente de valor sobre lo que representa la fuerza de trabajo o el mulo, como producto de la cruza de un asno y una yegua. Él afirma que son definiciones dinámicas las que apuntan a las actividades que hay que realizar para generar un producto. Ahora conviene hacer algunas precisiones sobre los términos método, procedimiento, técnica y teoría científicos, porque en algunas ocasiones se usan en forma ilegítimamente intercambiable y en otras más se deslindan, sin corresponder nada entre sí, e incluso se llega a tener nociones encontradas de ellos. Para un buen uso de tales conceptos, se introduce al lector en la discusión siguiente. Además, se incorporan juntos en este capítulo porque proceden tanto de la lógica como de la investigación científica, como lo expresa muy bien De Gortari (1978, p. 66):

…el objetivo fundamental de la lógica consiste en descubrir el modo como la ciencia se hace, y es esta actividad la que queda determinada por el método y en donde se aplica el método. En el método se tiene, por lo tanto, el producto más acabado que la lógica elabora y, a la vez, constituye su culminación sistemática. Como fruto maduro de la investigación teórica, el método es la consecuencia técnica que la lógica obtiene de la ciencia para ser empleada después como el mejor instrumento de la investigación científica.

Método Etimológicamente, la palabra método proviene del griego y consta de dos partes: camino hacia, de μεtά, hacia y ‘οδós, camino: modo ordenado de proceder para llegar a un fin determinado (Rodríguez, 2006, p. 85).

Por tanto, En su sentido más amplio, método significa el camino más adecuado para lograr un fin (Münch y Ángeles, 1990, p. 13).

Este vocablo será encontrado y usado científicamente para referirse a un procedimiento, el cual a su vez estaría formado por una serie de técnicas, articuladas todas en forma integral y secuencial, con un orden dado, para la consecución de uno o varios fines especificados con antelación. A lo que el autor 49

le llama aquí técnicas, para Pardinas son “pasos” y Ander-Egg las denomina “operaciones y reglas”: Método es una sucesión de pasos ligados entre sí por un propósito (Pardinas, 1989, p. 56); Método significa el camino a seguir mediante una serie de operaciones y reglas prefijadas de antemano aptas para alcanzar el resultado propuesto (Ander-Egg, 1977, p. 44).

En cierto sentido, Garza Mercado (1970, p. 7), coincide con Ander-Egg, porque dice que …podemos definir la técnica como un sistema de supuestos y reglas que permite hacer bien una cosa.

Aquí también se coincide, en cierto sentido, en los conceptos vertidos de método y técnica, con los propios de Asti Vera (1978, p.16), ya que él afirma que …puede definirse el método como un procedimiento, o un conjunto de procedimientos, que sirve de instrumento para alcanzar los fines de la investigación; en cambio las técnicas son medios auxiliares que concurren a la misma finalidad.

Procedimiento El procedimiento es una forma especial de actuar, el cual forma parte del método y contribuye al logro del fin que se pretende. Además, está formado de una serie de técnicas, las cuales todas están enfiladas también para la obtención del fin que busca el método. Es necesario señalar que en este texto, a diferencia de aquellos que han tratado el mismo tema y son citados aquí, se hace la distinción sutil y de grado, entre procedimiento y técnica. Aunque algunos autores reconocen que el procedimiento y la técnica son de menos alcance que el método (Asti Vera, 1978, señala este tipo de distinción entre el método y la técnica, aunque para él hay sinonimia entre método y procedimiento, como se observa en la cita anterior), otros no hacen la distinción necesaria e indispensable entre ellos y llegan a afirmar incluso que las técnicas son “procedimientos específicos” (Goode y Hatt, 1976; Miller y Salkind, 2002). Técnica La técnica, al igual que el procedimiento, es una manera particular de hacer algo, generalmente concatenada cuando menos con otra, e integradas todas ellas dentro de un procedimiento, el cual a su vez forma parte orgánica del método científico específico que esté siguiendo el investigador. Sin embargo, la técnica es menos general que el procedimiento, señala con mayor precisión lo que hay que hacer y es de menor alcance que él, a diferencia del procedimiento,

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el cual es más general y de mayor alcance que ella. Se presupone que la técnica implica un conocimiento particular o el dominio de alguna habilidad especial, de modo que sólo podría llevarla a cabo aquella persona que los hubiera adquirido. Para Ander-Egg, (1977, p. 44), la técnica es “…el arte o manera de recorrer ese camino” (Dentro del contexto en el cual Ander-Egg discute su concepto de técnica, cuando habla de camino, se refiere al método científico). Para Aristóteles, techné son las simples operaciones derivadas del empirismo (citado por Szilasi, 1949, p. 31). Con un ejemplo, esperamos que queden más claras estas diferencias y aspectos principales de cada concepto discutido, así como sus relaciones y ventajas de uso semántico, porque son muy comunes dentro del proceso común y corriente de la investigación científica. El método implica tanto los procedimientos, como las técnicas, así como el diseño mismo, todos ellos usados con el propósito de poder alcanzar satisfactoriamente los objetivos del estudio y, por tanto, las consecuentes respuestas a las preguntas específicas del problema de la investigación. Como señala De Gortari (1978, p. 65):

El método es el procedimiento planeado que sigue el investigador para descubrir las formas de existencia de los procesos objetivos del universo, para generalizar y profundizar los conocimientos así adquiridos, para demostrarlos en su conexión sistemática y para comprobarlos en el experimento y en la aplicación técnica.

Lo que vamos a describir dentro de procedimiento son todas aquellas maneras específicas de interacción de los participantes con los instrumentos varios, usados por el investigador para obtener la información deseada o el tratamiento especial, al cual también los participantes son expuestos, diferencialmente o no, dentro del proceso de la investigación científica. Por ejemplo, las consignas o instrucciones que se administran a los participantes para que contesten un cuestionario, escala o entrevista, ya de manera escrita u oral, constituyen una técnica porque se dan de una manera especial, con un contenido pretendidamente invariable, independientemente de quien aplique el instrumento. También una técnica sería el uso de los conceptos de la estadística descriptiva, por ejemplo, la media y la desviación estándar, para caracterizar un perfil sociodemográfico de edad y escolaridad de los miembros de la muestra del estudio. El procedimiento sería el uso coordinado de ambas técnicas: la consigna y el cálculo de la media y la desviación estándar. Dentro del campo de la estadística inferencial, deberíamos llamarle, por tanto, procedimiento y no técnica, al análisis factorial exploratorio, para validación de

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constructos que queremos presuntamente medir. El análisis factorial exploratorio está repleto de técnicas especificas para lograr su propósito. Por ejemplo, el uso de una técnica específica (promax u oblimin directo), para saber si están correlacionados o no los factores contenidos en la dimensión medida o la técnica de extracción de factores usada para saber cuántos y cuáles factores hay en el rasgo. Tanto promax como la factorización del eje principal, son dos técnicas que están relacionadas íntimamente e inmersas inexorablemente en el complejo y útil procedimiento estadístico conocido como análisis factorial exploratorio (Spearman, 1904). Teoría científica El hombre, asombrado e intrigado por la ocurrencia de los fenómenos que le rodean, afectan e inclusive le matan o deleitan, siempre ha tratado de conjeturar a qué se deben y cómo puede tratar de cambiarlos a su favor. Las mitologías de todo tipo, desde la adoración a Tlaloc hasta la pleitesía hacia la Santa Trinidad de la iglesia católica, a lo largo del desarrollo de la humanidad, ilustran esta situación e incluso, la magia y todas las demás religiones pueden inscribirse dentro de este extraordinario esfuerzo humano de corte cognitivo. Sin embargo, cuando aparecen los primeros barruntos teóricos de corte científico, empiezan a chocar con otros, ya asentados y con intereses creados, institucionalizados, a favor del poder teocrático y/o terrenal. Los intentos por entender el mundo, independientemente de estas otras explicaciones no científicas, fueron minando poco a poco los poderes hegemónicos del conocimiento religioso y político. Pero, ¿qué es una teoría científica? ¿En qué se distingue una teoría científica de las que no lo son? ¿Hay teorías que no son científicas? Según Pardinas (1989, p. 51), una Teoría es un conjunto de proposiciones lógicamente articuladas que tiene como fin la explicación y predicción de las conductas en un área determinada de fenómenos.

De manera similar, Warren (1984, p. 352), considera que la teoría es un …principio general o fórmula que tiene por objeto explicar algún grupo de fenómenos.

Sin embargo, ¿cómo deben estar planteadas sus proposiciones para que sean de tipo científico? Para algunos autores, esas proposiciones están engarzadas, son de una naturaleza similar, se apoyan mutuamente y su índole es hipotética, como se nota en la siguiente definición de Arias Galicia (1971, p. 172): La teoría constituye un sistema conceptual integrado de hechos e hipótesis compatibles y complementarios entre sí.

Así como hay maneras lógicamente correctas de razonar y apoyar con pruebas un argumento, también se puede afirmar lo contrario. Es decir, que hay modos lógicamente incorrectos de razonar, a los cuales también se les llama sofismas.

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A todos esos modos lógicos incorrectos de razonar se les llama más comúnmente falacias lógicas. Son figuras lingüísticas y del pensamiento, envueltas en ropajes atrayentes y muchas veces seductores, las cuales hacen caer en la tentación de su aceptación acrítica, aún por los más experimentados e inteligentes intelectuales de cualquier campo del conocimiento. Sin el ánimo de agotar las falacias lógicas identificadas por los especialistas, entraremos en detalle en algunas de las más frecuentes, con la esperanza de advertir al lector para que cuide su virginidad intelectual porque algunos y algunas psicópatas lógicos traman hacerles quedar en ridículo científico. Falacias En lógica, cometer equivocidad, esto es, usar un término en un sentido en un momento del razonamiento (inductivo o deductivo) y en un sentido distinto en otro momento del mismo, es una falacia (Putnam, 2000, p. 40).

Falacia post hoc, ergo propter hoc o por causa falsa Al observar la ocurrencia de B después de que A se presenta, se puede pensar que A es la causa de B. Si esto se aceptare sin más evidencia que la sucesión en el tiempo de los dos eventos, A primero y después B, ello puede llevar a la comisión de la falacia conocida en latín como post hoc ergo propter hoc. Aquí conviene citar el pensamiento al respecto del más famoso filósofo escocés que razonó sobre la causalidad (Hume, 1740, p. 93): No tenemos otra noción de causa y efecto más que la de ciertos objetos, los cuales han estado siempre conjuntados, y los cuales, en todos los pasados casos han sido vistos como inseparables. No podemos saber la razón de tal conjunción. Solamente observamos la cosa en sí misma, y siempre encontramos que a partir de la conjunción constante los objetos adquieren una vinculación en la imaginación. 3

El pensamiento mágico basa su existencia, principalmente, en este tipo de razonamiento erróneo. Se danzaba para atraer la bondadosa intervención de los dioses, de modo que hicieran llover porque las cosechas estaban muy magras por la sequía y sucedía que en algunas ocasiones sí se presentaba la tan anhelada lluvia después de una extenuante danza. Por tanto, allí estaba el germen del razonamiento falaz, atribuyéndole propiedades causales a la danza, grata ante los ojos de los dioses furibundos. Parece ser que la constante y extendida práctica cultural de los sacrificios humanos de los aztecas estaba también basada en este razonamiento falaz, para lograr el beneplácito de los dioses que así complacidos postergaban la ocurrencia de las grandes catástrofes naturales. En la práctica profesional de la psicología, es posible que en algunas ocasiones pudiera darse este tipo de razonamiento falso, el cual “explique” los progresos o logros en la adaptación exitosa socio-psicológica de los clientes o pacientes. Llega el paciente con el profesional, él interviene con 3

Traducido por el autor, del original en inglés

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algún paquete de métodos y observa cambios favorables en la dirección esperada. ¿En qué medida esos cambios (B) pueden realmente ser atribuidos a lo que hizo (A) el profesional? Falacia del círculo vicioso, del perro que se muerde la cola o de petición de principio Si un niño de 6 años no puede aprender a leer en la escuela, se puede tratar de “explicar” esta deficiencia diciendo que posee una leve lesión en el cerebro. Nótese cómo nace la conclusión: a partir de la conducta observada, la insuficiencia para aprender a leer, se infiere que la causa de tal efecto ha de estar en una estructura deficiente del cerebro. Cuando se inquiere sobre las pruebas de tal aserto, se puede afirmar que la evidencia de la existencia de la lesión cerebral mínima estriba precisamente en la carencia de capacidad para leer. Entonces, la conducta a explicar se convierte, a su vez, como la cama de Procrustes4, en la máxima prueba de la presunta causa inventada para seudoexplicarla. Es decir, el niño no puede leer porque tiene una lesión cerebral mínima y nos damos cuenta que la tiene porque no puede leer. Por supuesto que en este círculo vicioso no hay evidencia externa e independiente de la existencia de la mentada lesión cerebral mínima. Muchas definiciones de diccionario están formuladas en base a esta falacia. Tal vez esté implicado en el teorizar de K. Lewin, discutido parcialmente por Díaz-Guerrero (1972), sobre la “diferenciación de las regiones” y la “rigidez de los límites”, este tipo de falacia, también abordado por Skinner (1970). De las distintas topografías del comportamiento y de la precisión de las conductas se infiere que hay dentro del organismo una mejor diferenciación de regiones, pero inmediatamente se pasa a explicar lo primero por lo segundo. Además, se señala que la diferenciación de regiones surge como función del tiempo, sin tomar en cuenta la influencia de los cambios medioambientales físico-sociales en el proceso de la diferenciación topográfica de la conducta. Ya Baer (1970) ha elaborado un concepto del desarrollo sin acudir a una categorización tan gruesa e irrelevante como la edad. Por otra parte, la supuesta evidencia empírica recopilada por Kounin (citado en Díaz-Guerrero, 1972) no es de naturaleza experimental y los resultados del primer estudio de tal autor se prestan a diferentes interpretaciones. El hecho de que los sujetos deficientes mentales adultos consumieran mayor tiempo en actividades consecutivas de dibujar gatos, insectos, tortugas y conejos, que los sujetos deficientes mentales niños, y estos a su vez mas tiempo que los niños normales, no nos permite concluir que haya mayor rigidez de límites entre las regiones de los primeros sujetos con respecto a las de los segundos y últimos. Si consideramos al tiempo como una dimensión que permite un grado mayor de 4

Monstruo originario del Ática, el cual acostaba a sus invitados en su cama y si excedían el largo, los cortaba hasta que cupieran, mientras que si eran más cortos que ella, los estiraba con el mismo propósito, hasta que morían (Seiffert, 2000).

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relación del sujeto con su ambiente, podemos entonces decir que los sujetos de más edad habrán pasado por mayor cantidad de situaciones, en comparación con las sufridas por los otros sujetos menores, donde el realizar una tarea asignada y consumir mayor tiempo en ella ha desembocado regularmente en eventos reforzantes positivos o ha permitido el evitar acontecimientos reforzantes negativos, y de allí las diferencias con respecto a los otros sujetos. También para el segundo estudio de Kounin (igualmente referido por DíazGuerrero, 1972), se puede dar una interpretación alternativa de los resultados, ya que el procedimiento empleado para obtenerlos no justifica una explicación plausible única. Si los sujetos de mayor edad cometieron menos errores al cambiar a la nueva pauta conductual que proporcionaba canicas, con relación a las equivocaciones hechas por los sujetos mas jóvenes, podría deberse a que en la historia de los primeros sujetos, precisamente por su mayor longevidad, este tipo de actividad de cambio haya conducido mas probablemente a eventos reforzantes. Finalmente, con respecto al experimento descrito por Barker, Dembo y Lewin (1941), es conveniente anotar sus fallas metodológicas ya señaladas por otros autores (Child y Waterhouse, 1952; Underwood, 1957). Cuando se trabaja con supuestos estadísticos básicos en el empleo de una metodología muy favorecida y popular (pero no por eso la mejor) en psicología, se debe ser consistente con ellos. Al comparar dos grupos, estos necesariamente deberían mostrar equivalencia previa en aspectos relevantes a la medida dependiente. En el caso discutido no hubo error en eso, sino en algo más elemental y grave: la ausencia de un grupo control contra el cual comparar los rendimientos del grupo experimental. De acuerdo con esto los cambios vistos se prestan a diferentes interpretaciones y no tiene prioridad ninguna de ellas. Independientemente de la posición que en investigación experimental uno asuma, la adhesión a la lógica pertinente es de lo más indispensable. Falacia por falsa generalización o por selección Si encontramos que algunos casos p comparten una propiedad y, siendo que todos los casos accesibles posteriores observados poseen tal característica y, de lo cual se afirma entonces que todos los casos no observados aún tipo p incorporan la dimensión y, sin evidencias suficientes todavía para hacerlo, podría ser que de modo equivocado estemos engañando de buena fe. Por ejemplo, si una mujer fue engañada por un hombre salaz, el cual solamente la usó para satisfacer en ella sus apremiantes deseos sexuales y después otro hombre llegó a cometer similar desaguisado en ella, conduciéndole tales sucesos a afirmar que todos los hombres buscan lo mismo en las mujeres, podría ser que cayera en esta falacia por falsa generalización, por más convencida que estuviera, basándose en sus trágicas, pero parciales, sesgadas y efímeras experiencias amorosas.

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Falacia de falso antecedente Aquí estarían englobados todos aquellos casos en los cuales se afirma algo como verdadero, siendo que la premisa o antecedente del razonamiento es falso, de modo que la conclusión es correcta, pero falsa, ya que no hay evidencias que soporten la existencia de lo que afirma el antecedente. Aquí caerían las suposiciones sobre fenómenos que se piensa son objetivos y realmente no pertenecen más que al mundo de la imaginación. El flogisto, el éter, la rigidez mental, el inconsciente, la reacción fraccional anticipatoria de la meta, el espacio vital, la reserva refleja y muchos más constructos que pudieron pensarse alguna vez como inventos científicos explicatorios de la realidad, pero que fueron descartados por la carencia de pruebas sobre su existencia. Falacia de homonimia Ocurre cuando al querer usar dos conceptos distintos, se les identifica desafortunadamente sólo con un vocablo, conllevando allí el error lógico. De Gortari (2000), ofrece el siguiente ejemplo: algunos criminales dañan o hieren a sus víctimas, los cirujanos producen heridas en sus clientes, los cirujanos son criminales. Aquí el concepto de herida tiene dos acepciones: la producida para conseguir una ganancia en una tercera persona, perjudicando a la persona que la sufre y herida en el sentido de un daño producido por un profesional de la salud, con el consentimiento del paciente, para evitar un perjuicio mayor posterior y recuperar la salud eventualmente. Por otra parte, el concepto de criminal es distinto al de cirujano, aunque ambos hieran a las personas. Falacia del silogismo categórico Los caballos no vuelan, los peces no reptan ergo los peces vuelan. En el ejemplo anterior, las primeras dos premisas son negativas, de las cuales sólo puede derivarse una conclusión afirmativa falaz. A la inversa, cuando las dos primeras premisas de un silogismo categórico son afirmativas y la conclusión es negativa, la conclusión es una falacia. Por ejemplo, Los hombres son mortales, Víctor Hugo es hombre ergo Víctor Hugo no es mortal. Cuando la premisa intermedia de un silogismo categórico no está contenida de alguna manera en las dos premisas restantes, la conclusión es una falacia. Por ejemplo, Las mujeres son hermosas, Juan es feo ergo Juan es mujer. Falacia genética ¿Por qué nació Regina, mi primera nieta? La seudo-explicación puede asumir la engañosa forma de una verdadera explicación cuando se enfatiza el proceso de formación del ser al unirse un espermatozoide exitoso de su padre con el óvulo de su madre y de todas las siguientes etapas del desarrollo biológico de Regina, pasando por cigoto, embrión y feto, hasta el momento de su feliz incorporación a nuestro mundo como neonata. Asumir como causa de su nacimiento todo el

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proceso evolutivo implica la comisión de una falacia, grandielocuente, sofisticada pero fraudulenta. La verdadera explicación residiría y habría que buscarla en las motivaciones de los padres para querer descendencia: que se aman y planearon un hijo deseado, producto de ese amor, entre otras razones posibles. Falacia de composición (Cohen y Nagel, 2000) o falacia individual (Frankfort-Nachmias y Nachmias, 1996) En muchas investigaciones, sobre todo de tipo psicológico, la unidad de análisis es el individuo o la persona, porque se quiere tal vez caracterizar el grado que posee de alguna dimensión psicológica, si es que existe en ella, incluso. O mejor, identificar un perfil cuantitativo de una serie de creencias, sentimientos, percepciones y actitudes en un individuo dado. Por ejemplo, si medimos la inclinación hacia el liderazgo democrático en los empleados y trabajadores de una organización, podemos comparar la posesión de este rasgo entre todos los integrantes de la empresa. Si a partir de estos datos particulares a nivel individual elaboramos una calificación colectiva que presuntamente represente el grado de liderazgo democrático de la organización, como ente colectivo, estamos cometiendo la falacia individual. Esta falacia consiste, pues, en adjudicar a un nivel más complejo el comportamiento de una unidad más simple. En el mismo sentido, algunos estudios sobre la familia presentan datos solamente de los miembros aislados de la misma y sin rubor alguno, por ignorancia, incompetencia o falta de ética, discuten las propiedades de la institución social, la familia, como si hubieran hecho el esfuerzo de estudiarla en términos de unidad de análisis, con toda la dificultad que ello representa. Falacia de división (Cohen y Nagel, 2000) o falacia ecológica (FrankfortNachmias y Nachmias, 1996) En otros estudios se analiza una unidad compleja, tal como un grupo, una región o un país y sus datos luego son aplicados acrítica y automáticamente a una unidad de análisis más simple, por ejemplo, un individuo. Esto constituye una falacia ecológica. Por ejemplo, si se estudian las tasas de ahorro, considerando los depósitos de los cuentahabientes en los bancos con respecto al uso de las tarjetas de crédito y resulta que el estado de Nuevo León posee la tasa más alta de ahorro con respecto a los demás estados de México y de eso concluimos que el regiomontano como individuo es el mexicano más ahorrador, allí estamos cometiendo la falacia ecológica. ¿Por qué? Debido a que un comportamiento colectivo de ahorro se confunde con y se le identifica erróneamente con una conducta individual. El comportamiento grupal es la tasa de ahorro y el comportamiento individual es la conducta de ahorro de las personas. Otro ejemplo sería que a partir de la limpieza constatada en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León concluyéramos erróneamente que los estudiantes de psicología son limpios. De nuevo, de la propiedad que le pertenece a una totalidad se infiere de manera equivocada que también le es atribuible a un integrante individual de ese todo.

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Falacia del argumentum ad hominem Este tipo de razonamiento equivocado echa mano de una argucia muy vieja en la historia de la humanidad: desacreditar al exponente de una propuesta o argumento, resaltando o difundiendo algunas supuestas o reales propiedades negativas de la persona. Por ejemplo, si decimos que no son útiles o creíbles las sugerencias de los sacerdotes católicos sobre la consejería matrimonial porque ellos nunca han estado casados, como si estarlo fuera un requisito indispensable y necesario para saber qué es lo que se requiere para lograr la armonía, comprensión mutua y amor recíproco en la pareja. En política, también se ha usado esta falacia para descartar las posiciones de algunos candidatos o funcionarios tildando de falsos sus puntos de vista debido a sus hábitos actuales o conductas del pasado. Falacia por accidente En este tipo de razonamiento erróneo hay algo central y algo accesorio que están sucediendo simultáneamente, pero nos equivocamos si deducimos que lo secundario es fundamental y concluimos en base a ello. Por ejemplo: ayer fui a la Facultad y dí clase, si hoy voy a la Facultad entonces alguien dirá que daré clase. Lo principal es que fui y voy a la Facultad, que dé clase es accesorio en cierto sentido porque no me dedico solamente a ello, también asesoro tesis, investigo, dialogo con colegas y alumnos en persona y por Internet, etc. Deducir que hoy doy clase porque ayer la dí yendo a la Facultad, ya que también estaré hoy en tal lugar, consiste en una equivocidad llamada falacia por accidente. El ejemplo de Cohen y Nagel (2000), es bueno: ayer compré carne cruda, hoy como carne cruda. Lo importante es que compré carne, lo secundario es la condición en la que se encontraba. Si concluyo que hoy como carne cruda porque ayer la compré estando así, es cometer una falacia por accidente. Otro ejemplo podría ser: Ayer fui al centro y compre una camisa de remaches. Hoy voy a ir a una fiesta: Ergo, hoy voy a usar la camisa de remaches que compre ayer. Aunque ayer fui al centro, lo importante es que fui y lo secundario es que entre otras cosas que adquirí e hice fue comprar una preciosa camisa negra de remaches- Si hoy por la noche iré a una fiesta y ayer compré mi camisa negra de remaches ello no significa necesariamente que me pondré para estrenarla mi nueva camisa negra de remaches. Finalmente, un ejemplo de mi alumna, estudiante brillante de psicología, Daniela Alvarado Díaz: ayer vi las noticias en la televisión, si hoy verá la televisión no quiere decir que hoy verá las noticias. Lo importante es que vio la televisión y lo secundario lo que en ella vio.

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Glosario Ciencia. Cuando se habla de ciencia, a veces se refiere uno a su producto, y en otras ocasiones, a los medios a través de los cuales se logran sus objetivos. En el primer caso, estamos hablando del conocimiento que surge como producto de la actividad misma de la ciencia. En el segundo caso, nos referimos al proceso que hace posible conseguir ese conocimiento especial. Se podría decir que la

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ciencia es una actividad especializada, sistemática, que aborda la realidad con un enfoque particular, la interpreta y la transforma, prediciéndola y controlándola en algunas ocasiones. Ciencias factuales o empíricas. Los esfuerzos intelectuales que intentan comprender con sus recursos de interpretación especiales alguna parte de la realidad objetiva del mundo, son conocidos como ciencias factuales o empíricas. Ejemplos de este tipo de ciencias son la física, química, biología, astronomía, microbiología y muchas más. ¿Por qué se llaman ciencias? Porque comparten una ideología de cómo es el mundo y como estudiarlo para entenderlo, predecirlo y transformarlo, eventualmente. ¿Por qué se llaman factuales o empíricas? Porque se refieren a fenómenos que existen en el mundo objetivo, aun cuando usen algunos sistemas simbólicos para representarlos, tales como la lógica y las matemáticas. Es decir, sus conceptos están llenos de mundo, por así decirlo. Ciencias formales. A diferencia de las ciencias factuales, las ciencias formales tienen como objeto de estudio símbolos vacíos de mundo, que no representan nada empírico, necesariamente. Su validez es de tipo interna, sin esperar la contrastación con ningún árbitro externo que les de la razón, más que sus propias reglas. Ciencias naturales. Se dice de aquellas ciencias que, siendo factuales, tratan por tanto, con fenómenos que ocurren en el mundo natural, sin la intervención de la mano del hombre o que tales eventos no son gestados por los humanos. Ciencias sociales. Este término ha tratado de denotar el estudio intelectual de los fenómenos que, aun cuando sean empíricos y con algún origen de tipo natural, son creados principalmente por la influencia del hombre, su vida en grupo y la existencia de las sociedades. Constructo. Concepto de tipo científico, usado como unidad teórica para denotar variables inferidas, inobservables directamente y que sirven para explicar un conjunto de conductas diferentes. Por ejemplo, la personalidad, la motivación, el reforzamiento, el inconsciente, la asimilación, la inteligencia y casi todos los conceptos de la psicología. Empirismo. En el sentido en el que lo usa Aristóteles para referirse a la técnica, el término empirismo implica que las operaciones que la componen surgieron de una práctica rutinaria, emparentada con lo que Szilasi (1949), llama la “comprensión ingenua del mundo” o sentido común, por otros conocido así. Desde un punto de vista filosófico, el empirismo creía que el conocimiento venía solamente a través de las impresiones sensoriales o de los sentidos. Es la ideología subyacente del conocido en Europa como positivismo lógico u operacionalismo, en Estados Unidos de América.

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Falacia. Investigación científica. Proceso de creación teórica y trabajo sobre la realidad para falsar los constructos, modelos y teorías inventadas por los científicos para entender el mundo objetivo. Lógica. Ciencia formal que se dedica a usar e inventar modos de razonamiento en base a reglas creadas para facilitar el juego intelectual permitido dentro de su esfera de dominio simbólico. Método. Conjunto de procedimientos que permiten conseguir un fin propuesto, los cuales fueron creados de manera reflexiva y en interacción con la realidad. En términos generales, método puede ser el que usa un alumno para aprender el contenido de una materia y pasar así los exámenes respectivos. Procedimiento. Se refiere a una serie de técnicas entrelazadas y presentes de manera secuencial, pero integrada, que posibilitan la consecución de un objetivo. Es menos inclusivo que el método, pero se usan en la literatura, erróneamente diría el que esto escribe, como sinónimos e intercambiables. El procedimiento, a diferencia del método, se crea y existe con menor esfuerzo intelectual que el que requirió el método. Reduccionismo metodológico. La historia de la ciencia muestra que las más avanzadas influyen sobre las apenas nacientes, prestándoles generosamente sus recursos teóricos y metodológicos o estas últimas, demasiado proclives a lograr estatus de prestigio, adoptan acríticamente las estrategias y conceptos de las primeras. Así, al surgir la aspiración de constituirse en ciencia, la psicología se dijo fisiológica y experimental, de manera prematura, porque el objeto de estudio en ese entonces no posibilitaba el uso creativo de tal método de investigación. El problema del reduccionismo metodológico consiste en que la nueva disciplina tiene un nivel de la realidad posiblemente muy diferente al de la modelada y, por tanto, no le sirven de mucho los recursos desarrollados ya y se enfrenta, tarde que temprano, a la ineludible faena de desarrollar los propios, en virtud de los fenómenos sui generis que encara. Silogismo. Forma de razonamiento lógico en la cual existen dos premisas y una conclusión, siendo esta ultima una que se deriva necesariamente de las primeras, en términos deductivos. Por ejemplo, Primera premisa: Los alumnos de psicología son generosos Segunda premisa: Juan es alumno de psicología Conclusión: Juan es generoso Técnica. Es una manera de hacer bien las cosas, logrando lo que se propone uno desde que decide usar tal recurso. Generalmente se encuentra

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interrelacionada con otras, dentro de un procedimiento más amplio, teóricamente mas complejo que todas ellas, por más precisas y útiles que sean. Asimismo, las técnicas son intercambiables o substituibles por otras de su tipo, siempre y cuando desemboquen en el mismo resultado. Por ejemplo, tengo una técnica para bañarme con agua fría, soportando al final temperaturas tan bajas, que sería imposible para mí tolerarlas sin el uso de la susodicha técnica. Primero, introduzco paulatinamente un brazo al chorro, luego, el otro, enjabonados los dos, paso a una pierna y así sucesivamente, hasta que ya está todo el cuerpo bajo el gélido liquido, otrora difícil de aguantar. Teoría científica. Todos elaboramos nuestros pensamientos para tratar de comprender los sucesos que nos rodean, vivimos y nos afectan, a nosotros mismos, y a los demás. Se puede decir, entonces, que todos teorizamos, sí pero para hacerlo científicamente, hay que cumplir con ciertos requisitos que no todos estamos dispuestos a acatar, a excepción de los profesionales de la ideología y práctica científicas. Entre otros, de esos requisitos, tal vez sean muy importantes los siguientes: 1-Formular nuestras ideas de manera que puedan ser contrastadas con los fenómenos en los que estamos interesados, e 2-Investigar, con los medios a nuestro alcance, para obtener evidencia que refute lo que pensamos. En suma, podemos decir que una teoría científica es un conjunto de proposiciones, relacionadas entre sí lógicamente, sobre algunos fenómenos del mundo, cuyos términos están formulados de modo que se puedan encontrar evidencias en su contra o a favor de seguir creyendo lo que dicen.

Auto-evaluación A continuación, hay una serie de preguntas de opción múltiple, las cuales se ofrecen al lector para que por sí mismo pruebe su comprensión y aprendizaje del material académico contenido en el capítulo respectivo. Para identificar las respuestas correctas puede repasar el contenido del texto y descubrir qué tan

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bien contestó, o puede compartir las respuestas con las de otros compañeros o, en equipo, puede resolver el cuestionario. Se ofrece como una guía de estudio, la cual resalta lo más importante o lo que a juicio del autor hay que enfatizar en el aprendizaje de los contenidos. No se ofrecen las respuestas correctas y si el estudiante duda de algunas de sus respuestas, puede acudir con el profesor de su materia. 1-Este tipo de ciencias se ocupa de alguna parcela del mundo, más o menos delimitada, sin olvidar por supuesto las interfases entre ellas, tratando de generar teorías que den cuenta de los fenómenos enmarcados dentro de su área: a) Factuales, b) Formales c) Históricas d) Ideográficas 2-La psicología, la biología, la sociología, la bioquímica y la física, todas ellas son ciencias: a) Ideográficas b) Históricas c) Formales d) Factuales 3-Este tipo de ciencias son auto-contenidas en un mundo simbólico, en el cual al seguir una serie de reglas consensuadas, se otorga valor demostrativo a los asertos dentro de las mismas disciplinas: a) Históricas b) Ideográficas c) Factuales d) Formales 4-Este tipo de ciencias NO requieren de procedimientos de validación externa, de tipo empírico, para sus afirmaciones, porque sus símbolos no representan a ningún acontecer mundano, están vacíos de mundo, valga la expresión: a) Factuales b) Formales c) Históricas d) Ideográficas 5-La lógica y las matemáticas, son ejemplos de este tipo de ciencias: a) Factuales b) Formales

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c) Históricas d) Ideográficas 6-Es una cosmovisión sobre cómo es la realidad física, biológica, sociocultural, económica y psicológica, gracias a la cual se pueden encontrar aquellos factores que nos permitan comprender y predecir los fenómenos: a) La religión b) La ciencia c) La investigación científica d) El arte 7-Esta perspectiva excluiría elementos extranaturales, fuera de la imaginación plausible sobre la composición factible de los fenómenos: a) La religión b) La ciencia c) La investigación científica d) El arte 8-Sería el proceso a través del cual se falsan los modelos o interpretaciones sobre el mundo, mediante instrumentos, técnicas procedimientos y métodos, derivados de la misma perspectiva: a) El arte b) La investigación científica c) La religión d) La ciencia 9-Sería la operacionalización o puesta en práctica de la perspectiva científica sobre el mundo: a) La investigación científica b) El arte c) La ciencia d) La religión 10-Es el “Conjunto de actividades realizadas para obtener conocimientos acerca de lo que existe objetivamente…”: a) La religión b) La ciencia c) La investigación científica d) El arte 11-Es un “argumento que consta de tres proposiciones, la última de las cuales se deduce de las otras dos”: a) La sindéresis b) La falacia c) La inducción d) El silogismo

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12-Estudia las relaciones entre los símbolos y usa el razonamiento como una de sus herramientas fundamentales, aunque algunos piensan que precisamente es el mejor método que nos ayuda a pensar de una manera razonada y correcta: a) La lógica b) La ciencia factual c) El argumento d) La inteligencia 13-El siguiente es un ejemplo de este tipo de razonamiento: Todos los Tepis son Nubios, Lotis es un Tepis, ergo, Lotis es un Nubio a) La sindéresis b) La falacia c) La inducción d) El silogismo 14-…la proposición es una enunciación que afirma o niega una cosa de otra…es una enunciación, en la que, una vez sentadas ciertas proposiciones, se concluye necesariamente en otra proposición diferente, sólo por el hecho de haber sido aquellas sentadas: a) La sindéresis, b) La falacia c) La inducción d) El silogismo 15-Busca dilucidar la confusión o arrojar alguna luz sobre la plausibilidad o falsar algunas ideas sobre por qué ocurren los fenómenos o qué variables están relacionadas entre sí, predichas por un esfuerzo teórico: a) La religión, b) La ciencia, c) La investigación científica, d) El arte 16-Se trata de una serie de actividades interrelacionadas en la búsqueda de la falsación de algún modelo sobre la realidad, con la intención de entender mejor tal parte del mundo bajo estudio: a) La religión, b) La ciencia, c) La investigación científica, d) El arte 17-Es …una actividad productora de nuevas ideas: a) La religión b) La ciencia c) La investigación científica d) El arte

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18-Sirve mucho al proceso de la investigación porque le permite al científico razonar, pensar en diferentes alternativas plausibles y elaborar conceptos que expliquen, provisional y tentativamente, los fenómenos: a) La religión b) La ciencia c) La lógica d) El arte 19-Implica un conocimiento particular o el dominio de alguna habilidad especial, de modo que sólo podría llevarla a cabo aquella persona que los hubiera adquirido: a) El procedimiento, b) La técnica, c) El método, d) La operación 20-Es una forma especial de actuar, la cual forma parte de algo más general y contribuye al logro del fin que se pretende; está formado de una serie de pasos, los cuales todos están enfilados también para la obtención del fin que se busca: a) El procedimiento, b) La técnica, c) El método, d) La operación 21-Es un conjunto de proposiciones, relacionadas entre sí lógicamente, sobre algunos fenómenos del mundo, cuyos términos están formulados de modo que se puedan encontrar evidencias en su contra o a favor de seguir creyendo lo que dicen: a) La lógica, b) La teoría científica, c) La ciencia, d) La investigación científica 22-Conjunto de procedimientos que permiten conseguir un fin propuesto, los cuales fueron creados de manera reflexiva y en interacción con la realidad: a) b) c) d)

Técnica Teoría científica Método Lógica

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Bibliografía citada Ander-Egg, E. (1977). Técnicas de investigación social para trabajadores sociales (6ª. edición). Buenos Aires: Humanitas. Arias Galicia, F. (1971). Introducción a la técnica de investigación en psicología. México: Trillas. Aristóteles (1982). Tratados de lógica (El organon). México: Editorial Porrúa, S. A. Asti Vera, A. (1978). Metodología de la investigación (1ª. edición). Buenos Aires: Editorial Kapelusz. Baer, D. M. (1970). An age-irrelevant concept of development. Merrill-Palmer Quarterly of Behavior and Development, 16, 237-245. Barker, R., G., Dembo, T., y Lewin, K. (1941). Frustration and regression. An experiment with young children. University of Iowa Studies in Child Welfare, 18, No. 386. Bunge, M. (1970). La ciencia, su método y su filosofía. Buenos Aires: Ediciones Siglo XX. Bunge, M. (1981). La investigación científica. Su estrategia y su filosofía (8ª. edición). Barcelona: Editorial Ariel. Chile, I., y Waterhouse, I. K. (1952). Frustration and the quality of performance. 1. A critique of the Barker, Dembo, Lewin experiment. Psychological Review, 59, 351-362 Cohen, M. y Nagel, E. (2000, 9ª.reimpresión). Introducción a la lógica y al método científico II. Buenos Aires: Amorrortu editores, S. A.

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Capítulo 3. Planteamiento y formulación del problema científico ¿Qué es un problema? ¿Qué es un problema científico? Las preguntas de investigación ¿De dónde surge un problema científico? La justificación de la investigación Objetivos de investigación Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 3. Planteamiento y formulación del problema científico En un sentido más general, un problema es una afirmación, usualmente en términos de interrogación, sobre una relación entre dos o más variables…La formulación de un problema científico constituye un acto creativo (Pedhazur y Pedhazur, 1991, págs. 187 y 189).5

¿Qué es un problema? Comúnmente encaramos distintos problemas, los cuales ocurren en los diversos contextos dentro de los cuales interactuamos con los demás o con el mundo físico. Por ejemplo, carecemos de dinero para solventar algunas necesidades y, por tanto, enfrentamos un problema económico; nos pasamos un alto y tenemos, ipso facto, un problema legal, el cual hay que resolver pagando la multa; no sabemos cómo llegar a una dirección y tenemos un problema de ignorancia geográfica, por decirlo así, y requerimos informarnos para poder llegar a nuestro destino; estamos enamorados, pero la afortunada no nos hace caso y tenemos entonces un problema afectivo. Y así sucesivamente. Podríamos decir que un problema, en general, es un obstáculo o dificultad que se nos plantea entre nuestros deseos, por una parte, y la realización de los mismos, por la otra. En todos ellos, se carece de algo y hay que actuar, si es que se quiere lograr su solución. ¿Qué es un problema científico? En el caso del problema científico la carencia radica en la ausencia de conocimiento sobre él o los fenómenos que se quieren investigar. El problema científico es un problema cognitivo, de falta de información válida y confiable. El problema científico es lo que desconocemos, lo que no tiene respuesta hasta este momento. Como lo planteara Pardinas (1989, p. 62): El verdadero problema de investigación es el que pregunta por conocimientos desconocidos para todos en un momento dado.

Posiblemente sí se sepa algo, pero ese conocimiento es muy insuficiente. El problema científico ha de ser, por supuesto, conceptualizado, pero también expresado en un lenguaje asequible, con la rigurosidad que da la precisión y de la manera más comprensible posible. Entonces, para investigar es necesario, primero que nada, adquirir un valor de vida que acompaña a los científicos, en su manera de pensar y actuar sobre el mundo. El valor de la humildad de los conocimientos acerca de los fenómenos, la insuficiencia y provisionalidad de los mismos y la conciencia y confianza en la posibilidad de aumentarlos, investigando. Se requiere hacer votos en este tipo de humildad, para aceptar con sabiduría la enorme ignorancia que nos aqueja y la gran bondad de nuestras herramientas científicas para avanzar, mejorando nuestro conocimiento. Si la soberbia cognitiva nos hace su presa, difícilmente adoptaremos este valor y no estaremos predispuestos a investigar científicamente. 5

Traducido por el autor, del original en inglés

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La mayor parte de la gente no se dedica a la investigación científica, pero no por eso no tiene explicaciones sobre su vida social, política, económica o psicológica. Actúa y se comunica consigo mismo y con los demás, sin cuestionar ese conocimiento, sin la necesidad de preguntarse si es válido o confiable o cuál fue el origen del mismo. El problema, por tanto, es central para dar cabida y origen a la investigación: es el punto de partida de la investigación, porque si no existe el problema, ¿qué es lo que se va a investigar? (Arias Galicia, 1971). Pasemos ahora a la mejor manera de plantear el problema de investigación: las preguntas. Las preguntas de investigación El problema de investigación tiene que ser pensado y conceptualizado a manera de preguntas sobre lo que ignoramos, pero queremos saber, precisamente, investigando científicamente. Por ejemplo, si no sabemos qué sienten usualmente los atletas durante los minutos previos a la competencia, nos planteamos ese problema, transformándolo en la pregunta: ¿cuáles son los sentimientos más frecuentes de los atletas antes de competir? Si queremos saber si dependiendo del género, se le echará más la culpa de su reprobación a factores ajenos a sí mismos, por parte de los estudiantes reprobados de psicología, podríamos formular el problema con la pregunta: ¿atribuirán más a causas externas a sí mismas su reprobación las mujeres que los hombres? Las preguntas de investigación pueden ser simples, recorriendo un espectro de dificultad creciente, hasta llegar a las más complejas y profundas. Cuando estamos interesados por las características de los fenómenos, cuando deseamos solamente saber si existe tal condición o si se carece de ella, entonces tratamos de obtener un perfil del fenómeno y eso es relativamente sencillo de investigar. Son preguntas que se refieren a una descripción precisa de los participantes, en cuanto se enfocan a sus propiedades, desconocidas hasta ese momento, por supuesto. Si queremos saber la prevalencia de la neurosis o de la esquizofrenia en el área metropolitana de la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México, cuál es la edad promedio de la ama de casa del municipio de Guadalupe, Nuevo León, México o cuál es el grado de autoestima de los habitantes de San Nicolás de los Garza, Nuevo León, México, entonces estamos haciendo este tipo de preguntas de investigación. Por otra parte, al brincar del nivel de preocupación descriptiva, hacia el de las relaciones entre las propiedades de los fenómenos, entramos en las preguntas de tipo correlacional. Por ejemplo, cuando nos preguntamos si el estrés organizacional está correlacionado con la forma de liderazgo instrumentado por la gerencia, si la depresión está correlacionada con el sentido de control

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personal de los sucesos de la vida o si proporcionalmente reprueban más las mujeres que los hombres en la Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, México. Finalmente, llegamos a las preguntas de investigación más complejas y difíciles de contestar: las que interrogan sobre el por qué de los fenómenos, a qué se deben o cuáles son las circunstancias o factores que contribuyen, en mayor medida, para que existan. Por ejemplo, ¿por qué reprueban los estudiantes?, ¿qué hace que algunas personas delincan y otras no lo hagan, ¿qué es lo que influye más para que algunos países abandonen la pobreza?, ¿por qué algunas organizaciones son productivas, otras fracasan y hasta quiebran algunas más? Por otra parte, las preguntas de investigación tienen que estar elaboradas de una forma tal que puedan ser contestadas, indudablemente, con la información recopilada en el estudio. Es decir, si se formulan de manera vaga y ambigua, no se sabría a qué se refieren con precisión y, por tanto, los datos colectados no necesariamente estarían ayudando a responder su planteamiento. Si la pregunta es, como aquella que recurrentemente se hizo en el medioevo, “¿cuántos ángeles caben en un alfiler?”, no podríamos contestarla científicamente, porque no sabríamos qué observar ni dónde reunir aquella evidencia mundana que nos permitiera falsar la presuposición de que los ángeles existen y de que su tamaño es varias veces menor al de la cabeza de un alfiler. En suma, la naturaleza de las preguntas requiere ser tal que se refiera a la estructura de lo existente, de sus relaciones internas o a la generación de los entes mundanos, por factores potencialmente ubicables en el tiempo y en el espacio, ya directa o indirectamente, a través de algunos de sus referentes empíricos. En otras palabras, como dice McGuigan (1971), una propiedad importante e indispensable del problema de investigación, investido de pregunta, es su solubilidad. ¿De dónde surge un problema científico? Esta pregunta se puede bien contestar diciendo que se desconocen las fuentes u orígenes de los problemas científicos, o que son muchas sus motivaciones, sin llegar a saber todavía cuáles son. Sin embargo, podríamos especular un poco acerca de qué es lo que lleva a que un científico se apropie o construya un problema, que le invite a investigarlo. Las fuentes más naturales de los problemas científicos son la curiosidad y el afán de saber más sobre la estructura y la dinámica de relaciones internas y externas de los fenómenos del mundo. Querer tener respuestas que nos permitan comprender mejor los sucesos, es un poderoso móvil para la generación de problemas científicos, independientemente de que nos preocupe o no, la utilidad del conocimiento que se derive de tales estudios. Aquí salta a la vista la falsa dicotomía entre la así llamada investigación pura, básica o teórica, por una parte, y la aplicada, por la otra. Se ha tratado de vender

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la idea de que la investigación responde a dos tipos de motivaciones principales. En la básica, sería sólo el interés intrínseco del conocimiento, lo que movería al científico, y en la aplicada, la necesidad de encontrar respuestas que resuelvan problemas inmediatos, sociales o humanos, en general. El autor piensa que sólo hay un tipo de investigación: aquel que mueve al científico para comprender mejor los acontecimientos multiformes del mundo. Al realizar estudios que permitan explicar mejor los fenómenos, eventualmente también, queramos o no, estaremos en una posición de poder sobre la naturaleza, para cambiarla y solucionar problemas que nos aquejen como humanidad. La mal llamada investigación aplicada, realmente no es investigación científica propiamente dicha, aunque con su conocimiento se puedan resolver problemas inmediatos que demandan socialmente su imperioso y rápido alivio. Por ejemplo, la seguridad pública en México es una creciente amenaza para la integración social, de modo que se instrumentan políticas, programas y acciones tendientes a disminuir los diferentes delitos que flagelan a los habitantes, principalmente en las grandes y medianas ciudades. Incluso, se podrían invertir ingentes recursos para realizar “investigación aplicada” y, tal vez, se ayudaría provisionalmente a paliar un poco el grave problema. La mejor solución, de largo alcance, es invertir en investigación científica, para saber por qué algunas personas delinquen y por qué otras no lo hacen. Eventualmente esta masa crítica de conocimiento científico socio-psicológico dejaría mayores dividendos, a mediano y largo plazo, porque de él se derivarían necesariamente recomendaciones para prevenir los delitos y resolver a fondo, el problema de la seguridad pública. Por otra parte, la única manera de que una nación adquiera independencia económica, social y política, es mediante el desarrollo de una política social de la investigación científica, en donde sociedad y Estado trabajen comprometidos con los científicos para que el país avance en el conocimiento y en la producción de tecnología de punta (Pardinas, 1989, p. 68). Otra fuente de problemas científicos es la experiencia personal y profesional de los científicos mismos, de las cuales echan mano porque son las más accesibles y materia prima inmediata para la reflexión (Garza Mercado, 1970, p. 22; Miller y Salkind, 2002, p.14); asimismo, esa cosmovisión especial que adquieren, gracias a su disciplina particular, les da la impronta indisoluble y característica de la interpretación de su mundo, la cual les lleva a conceptualizar ciertos problemas para su práctica científica. Una fuente más de problemas científicos puede ser el inacabado o incompleto poder de la teoría para explicar algunos datos, los cuales caen fuera de su órbita interpretacional o que son reacios a la explicación por la teoría (McGuigan, 1971). Se nota la incompetencia de la teoría para dar cuenta de ellos. En ese caso, algunos científicos retoman esta insuficiencia conceptual para estructurar una línea de investigación, llena de problemas fértiles.

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Una fuente adicional de problemas científicos sería la inconsistencia o contradicción en los datos arrojados, a favor o en contra de una microteoría, sobre algún fenómeno (McGuigan, 1971). Sin embargo, acostumbrarse a pensar científicamente en términos de problemas requiere una compenetración con la información especializada que exista en el área (de acuerdo con Pardinas [1989], ella es una verdadera fuente de problemas científicos), una formación y vocación por la investigación misma, una infraestructura institucional y una atmósfera cultural (zeitgeist), que simpatice y apoye, social y económicamente, el trabajo de los investigadores. Acaso, ¿se sabe más científicamente sobre el mundo de lo que se ignora acerca de él? Esto lo podemos contestar fácilmente, recordando que los tsunamis y terremotos no se pueden controlar, desafortunadamente, todavía, que el egoísmo y la competencia muchas veces florecen sobre la cooperación y la generosidad humanas, que la pobreza campea aún en el mundo, tornándolo ingrato y doloroso por injusto, que el alivio y prevención para muchas enfermedades es incompleto y que la infelicidad, el odio, la mentira, la envidia, la depresión y los celos, aún no son desarraigados en ninguna estructura social conocida de las actuales, gracias a los conocimientos derivados de la investigación científica. Tampoco estamos diciendo que compartimos la creencia modernista de que la solución a todos los males sociales, y que la única respuesta para el progreso, vendrá de la ciencia. Por supuesto que no, pero, sí ha ayudado mucho a lograr y contribuirá, en una gran medida, a conseguir lo que merecemos como especie racional: una vida en armonía con los otros seres vivos del planeta. La justificación de la investigación Justificar la realización de la investigación suele acompañar al planteamiento del problema. Cuando se formula el problema, generalmente se dan argumentos o consideraciones sobre las razones de por qué es importante o necesario llevar a la práctica la investigación, y se explicitan los posibles beneficios resultantes, de llevarla a cabo. Las mejores razones son las de índole científica propiamente dicha, las cuales ya se discutieron en el apartado inmediato anterior. De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (1998), para plantear de la mejor forma posible el problema, hay que atender la justificación, la elaboración de las preguntas y la formulación de los objetivos de la investigación. Sin embargo, hay un tipo especial de razones, en virtud de las cuales se puede justificar el quehacer de una investigación concreta. Por ejemplo, algunas fuentes de financiamiento toman en cuenta los razonamientos del investigador, en cuanto a las implicaciones prácticas o de impacto social de sus hallazgos, para decidir si otorgan el estipendio solicitado o no. Esto sucede en países de bajo desarrollo, los cuales carecen de los recursos suficientes para apoyar la investigación, debido a los grandes rezagos y carencias más urgentes de su población, tales como la desnutrición, el analfabetismo y la pobreza, en general.

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Esto conlleva las desventajas de que el científico tenga que pensar espuriamente y eche a andar su imaginación literaria y utópica, para visionar algunas aplicaciones que nunca llegarán, o cuando menos no como él las está presentando, con el propósito de recibir aprobación financiera para su proyecto. Además, al mismo tiempo le distrae para reflexionar libre y creativamente en las implicaciones teóricas y metodológicas más importantes, las cuales deben animar su trabajo. En el otro sentido, también suelen invertirse las cosas. Es decir, aun cuando no se planteen explícitamente las consecuencias prácticas o de aplicación de sus hallazgos, e incluso seleccionando problemas completamente alejados de las preocupaciones cotidianas, eventualmente alguien usará ese conocimiento para mejorar la vida humana, producir menos sufrimiento o ser más eficientes. El caso Seashore (1919), es más que edificante al respecto. El quiso investigar en un campo completamente desvinculado de la aplicación, pero el destino le jugó una mala pasada. Estudió los umbrales auditivos absolutos y diferenciales, en la enormemente atractiva área de la psicofísica, en el campo particular de la música. Sin embargo, posteriormente, gracias a su trabajo se desarrolló el revolucionario sistema del sonar en los submarinos. Un ejemplo hipotético sobre este asunto que me gusta comentar con mis alumnos es el caso de un grupo de científicos que estuviere investigando, suponiendo que goza de un ambiente cultural favorable, el cual respeta la libertad y financia generosamente los proyectos, la conducta sexual y reproductiva de la mosca prieta (drosophyla melanogaster, con su nombre elegantemente científico). Tal vez, después de años de acumulación de información aparentemente inútil desde el punto de vista práctico, por ejemplo, tipificación sobre los antecedentes del apareamiento, ciclo de gestación del producto, cantidad de nacimientos, etc., de repente apareciera una pandemia que estuviere matando hombres y mujeres y amenazara con la extinción a la especie humana. Pero se descubre que la mosca prieta es el vector que transmite el virus o bacteria que infecta a los humanos, los cuales caen paradójicamente como moscas, después de 24 horas de enormes y dolorosos sufrimientos. Toda la masa crítica de conocimientos sobre la conducta sexual y reproductiva de la mosca prieta se usa ahora sí para impedir su propagación, de modo que la especie humana sale nuevamente exitosa de uno de sus más grandes desafíos a su existencia. Aquí, salta a la vista la heroína obvia de la película y la moraleja del cuento, porque la investigación básica fue prohijada por una atmósfera cultural lo suficientemente inteligente como para sentar las bases de la autoprotección y supervivencia de la especie homo sapiens. Posiblemente, esto sea ya del conocimiento de las multinacionales que financian la investigación básica o pura, sin condicionar a los investigadores para que den resultados inmediatos y de utilidad, e inclusive en campos completamente alejados de su misión. Parece que han aprendido la lección de que, cuando menos se espera, salta la liebre aplicada, como producto necesario de la

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investigación a secas y que ellas serán las que puedan explotarla comercialmente, obteniendo pingües ganancias, con una tasa de retorno muy alta. Objetivos de investigación Lo que se pretende lograr, los propósitos por los cuales se hace la investigación, se conocen como los objetivos de la investigación. Los objetivos de la investigación tienen una relación íntima con las preguntas de investigación. Muchas veces los objetivos se derivan de las preguntas, transformándose de interrogantes en planteamientos de acciones, las cuales adquieren la forma de un verbo en infinitivo, ar, er e ir. Por ejemplo, si una pregunta de investigación es ¿cuáles son los sentimientos más frecuentes que ocurren en los atletas durante la competencia? Un objetivo de investigación obvio sería: identificar cuáles son los sentimientos más frecuentes que ocurren en los atletas durante la competencia. Lo que se pretende lograr en la investigación es dar respuesta a las preguntas de investigación y el contenido de ese nuevo conocimiento esperado es lo que da pie al planteamiento de los objetivos de la investigación. En algunas ocasiones, se pueden plantear varios objetivos, de los cuales hay uno central o principal y los demás son colaterales o periféricos. La cantidad de objetivos de investigación estará determinada por la complejidad del problema de investigación, de su factibilidad y de los alcances con los cuales se planee el estudio.

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Glosario Investigación aplicada. Término que se usa para referirse a un esfuerzo de seudo-investigación, la cual pretende encontrar información que sirva para resolver de manera inmediata un problema que aqueja a algún grupo humano y tiene, en cierto sentido, importancia social. La postura asumida en este texto es que solamente hay un tipo de investigación científica y que ella busca falsar las teorías sobre el mundo, de cuyo trabajo eventualmente surgen aplicaciones de transformación de la realidad, las cuales alivian y resuelven problemas sociales y modifican el entorno humano, haciéndolo mas amable y cómodo. Pero estos cambios son subproductos de la investigación y no son la meta principal de tal actividad. Investigación básica o pura. Es investigación científica, sin adjetivos, y busca falsar los proyectos de interpretación sobre la realidad, acudiendo a evidencias colectadas en el mismo mundo de “la comprensión ingenua” del sentido común, lo cual eventualmente desemboca en conocimiento útil para el hombre y sus sociedades. Justificación de la investigación. Como la investigación ha devenido en el esfuerzo de grupos organizados dentro de instituciones, requiere una argumentación que convenza a los mecenas, dueños de los dineros, para recibir el financiamiento que la haga posible. Generalmente, lo que se quiere leer en los proyectos es la potencialidad de aplicabilidad, de modo que se valora más el estudio en función de su impacto social, independientemente de la trascendencia en cuanto a la revolución teórica o alteración de nuestro proyecto de interpretación por otros alternos menos favorecidos o incluso desconocidos aún. Por tanto, los científicos activos están preocupados acerca de cómo sus hallazgos serán de alguna utilidad para las grandes carencias de nuestro empobrecido mundo y se ponen a imaginar, o inventar, aplicaciones espurias que muchas veces es difícil que lleguen tan fácil como se supone que deban llegar. Eso distrae a los investigadores, porque su talento está siendo usado de manera engañosa, porque no reciben la libertad absoluta para investigar, ya que están condicionados a que surjan datos usables ipso facto. Por otra parte, si por justificación se entiende explicitar y precisar el planteamiento del problema de investigación, los objetivos de investigación y las hipótesis correspondientes (Hernández, Fernández y Baptista, 1998), diríamos que es de la mayor importancia dentro de la planeación estratégica del estudio, y contribuye en gran medida a su éxito, cualesquiera cosa que quiera uno decir con esto. Microteoría. Un modelo que pretende explicar un conjunto reducido de fenómenos. Esfuerzo modesto en cuanto a su alcance explicatorio sobre la realidad. Por ejemplo, la microteoría de García, Montalvo y Castro (2008), sobre la reprobación en estudiantes de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. También puede decirse que es equivalente, conceptualmente, a modelo.

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Modernismo. Época caracterizada por el valor supremo de la razón como árbitro hacedor de todas las actividades humanas. Y ya que la ciencia tiene como una de sus columnas centrales a la razón, se pensó que la solución a todos los males de la humanidad, y el progreso mismo, vendría dado por el avance científico. Se le entronizó, canonizó e idolatró, erigiéndose en la nueva religión laica del hombre culto. Objetivos de investigación. Lo que se pretende lograr en el estudio, los propósitos por los cuales se realiza el estudio así y no de otra manera. Lo que se busca conseguir haciendo este estudio en particular. Preguntas de investigación. Son el corazón del problema de investigación, el meollo del mismo, su razón de ser. Si no hay algo que nos mueva, intrigados, en forma de interrogantes, ¿qué es lo que hay que investigar? Problema. Todo aquello que nos aqueja en términos de dificultad, lo cual denota una carencia de algún tipo. Se busca activamente su solución para restaurar el equilibrio perdido gracias al problema. Problema científico. Se refiere a la ignorancia confesa y convicta, la cual nos anima a salir de tal estado de cosas, investigando científicamente. Es un reto o desafío intelectual, el cual hay que resolver imaginando su potencial solución investigando empíricamente el modelo de respuesta. Solubilidad. Se habla de que no todos lo problemas científicos pueden resolverse ahora, por falta de innovaciones técnicas que permitan hacerlo. Cuando se tienen los recursos para resolver el problema, se dice que es soluble ahora y no potencialmente después (McGuigan, 1971). Zeitgeist. Hasta donde se sabe, término acuñado por Boring (1978) para denotar la atmósfera cultural favorable al desarrollo y aceptación de una idea, método o concepto. Es decir, dependiendo del clima cultural prevaleciente en una sociedad dada, surgirán maneras de pensar especiales y se rechazarán otras que “desentonen” o no armonicen con las existentes, aunque tal vez después sean aceptadas, por los cambios habidos.

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Auto-evaluación A continuación, hay una serie de preguntas de opción múltiple, las cuales se ofrecen al lector para que por sí mismo pruebe su comprensión y aprendizaje del material académico contenido en el capítulo respectivo. Para identificar las respuestas correctas puede repasar el contenido del texto y descubrir qué tan bien contestó, o puede compartir las respuestas con las de otros compañeros o, en equipo, puede resolver el cuestionario. Se ofrece como una guía de estudio, la cual resalta lo más importante o lo que a juicio del autor hay que enfatizar en el aprendizaje de los contenidos. 1-Es una afirmación, usualmente en términos de interrogación, sobre una relación entre dos o más variables….Su formulación constituye un acto creativo”, es el problema: a) Esotérico b) Normativo c) Ideal d) Científico 2-“Es el que pregunta por conocimientos desconocidos para todos en un momento dado”, es el problema: a) Científico b) Ideal c) Normativo d) Esotérico 3-Es central para dar cabida y origen a la investigación: es el punto de partida de la investigación, porque si no existe, ¿qué es lo que se va a investigar?, es el problema: a) Ideal b) Científico c) Esotérico d) Normativo 4-Su naturaleza requiere ser tal que se refiera a la estructura de lo existente, de sus relaciones internas o a la generación de los entes mundanos, por factores potencialmente ubicables en el tiempo y en el espacio: a) La pregunta de investigación b) La oración normativa c) El argumento analítico d) El silogismo

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5-Es el corazón del problema de investigación, el meollo del mismo, su razón de ser: a) El silogismo b) El argumento analítico c) La oración normativa d) La pregunta de investigación 6- Cuando se tienen los recursos para resolver el problema científico, se dice que es: a) b) c) d)

Potencial Soluble Manejable Administrable

7-Es la atmósfera cultural favorable al desarrollo y aceptación de una idea, método o concepto: a) b) c) d)

Aceptabilidad Blitzkrieg Zeitgeist Naturewissenchaft

8-Son lo que se pretende lograr en el estudio, los propósitos por los cuales se realiza el estudio así y NO de otra manera: a) b) c) d)

Los objetivos Las hipótesis Los problemas Los resultados

9-Es investigación científica, la cual busca falsar los proyectos de interpretación sobre la realidad, acudiendo a evidencias colectadas en el mismo mundo de “la comprensión ingenua” del sentido común: a) b) c) d)

Aplicada Normal Paralela Básica

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10-Investigación que pretende encontrar información que sirva para resolver de manera inmediata un problema que aqueja a algún grupo humano y tiene, en cierto sentido, importancia social: a) b) c) d)

Básica Paralela Normal Aplicada

11-Época caracterizada por el valor supremo de la razón como árbitro hacedor de todas las actividades humanas: a) b) c) d)

La edad media El renacimiento El modernismo La revolución industrial

12-Esfuerzo modesto en cuanto a su alcance explicatorio sobre la realidad: a) b) c) d)

Microteoría Micromodelo Nanoteoría Miniteoría

13-Cuando se tienen los recursos para resolver el problema, se dice que es… ahora y no potencialmente después: a) b) c) d)

Insoluble Parcialmente soluble Soluble Factible

14-Es un reto o desafío intelectual, el cual hay que resolver imaginando su potencial solución investigando empíricamente el modelo de respuesta. a) b) c) d)

El objetivo La hipótesis El problema El resultado

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15-Término que se usa para referirse a un esfuerzo de seudo-investigación, la cual pretende encontrar información que sirva para resolver de manera inmediata un problema que aqueja a algún grupo humano: a) Básica b) Paralela c) Normal d) Aplicada 16-Es un reto o desafío intelectual, el cual hay que resolver imaginando su potencial solución investigando empíricamente el modelo de respuesta: a) b) c) d)

El objetivo de la investigación El problema de investigación La solubilidad La meta de investigación

17-Significa explicitar y precisar el planteamiento del problema de investigación, los objetivos de investigación y las hipótesis correspondientes: a) b) c) d)

Investigar de manera aplicad Investigar de manera básica Justificar la investigación Planear la investigación

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Bibliografía citada Arias Galicia, F. (1971). Introducción a la técnica de investigación en psicología. México: Trillas. Boring, E. G. (1978). Historia de la psicología experimental. México: Trillas. García Cadena, C. H., Montalvo Reyna, J. y Castro Saucedo, K. (2007). Psychology students who fail at the Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, México. Artículo sometido a revisión, para su eventual publicación, en la revista International Journal of Hispanic Psychology. Garza Mercado, A. (1970). Manual de técnicas de investigación (2ª. edición). México: El Colegio de México. Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista, L. P. (1998). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill. McGuigan, F. J. (1971). Psicología experimental. Enfoque metodológico. México: Trillas (original de la 2a. edición en inglés, 1968). Miller, D. C. y Salkind, N. J. (2002). Handbook of research design and social Measurement (6ª. edición). Thousand Oaks: Sage Publications, Inc. Pardinas, F. (1989). Metodología y técnicas de investigación en ciencias sociales (31ª. edición). México: Siglo XXI Editores. Pedhazur, E. J. y L. Pedhazur Schmelkin (1991). Measurement, design, and analysis. An integrated approach. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates Inc. Seashore, C. E. (1919). Psychology of musical talent. Boston: Silver, Burdett y Company.

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Capítulo 4. Las hipótesis científicas Concepto de hipótesis Tipos de hipótesis Importancia y utilidad de la hipótesis Fuentes de la hipótesis Elaboración de la hipótesis: la recomendación de B. Russell Variables continuas y discretas Variables activas y atributivas Variables manifiestas y latentes Variables independientes y dependientes Indicadores La inferencia inductiva Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 4. Las hipótesis científicas Una hipótesis es una respuesta tentativa a un problema de investigación, expresada en la forma de una relación claramente formulada entre las variables independientes y dependiente (Frankfort-Nachmias y Nachmias, 1996, p. 62).6

Este capítulo comienza con algunas consideraciones acerca de la definición de la hipótesis, sobre las ventajas y desventajas de su uso, de dónde provienen o en qué basarse para su creación, y la presentación de una fórmula esquemática y sencilla para su elaboración, derivada de las recomendaciones de Sir Bertrand Russell (1872-1970). Finaliza con una descripción y una breve discusión sobre la importancia de la inferencia inductiva en la elaboración de la hipótesis científica. Concepto de hipótesis Cuando se va a investigar sobre algún fenómeno de la realidad, es necesario revisar la literatura existente al respecto, porque generalmente hay valiosos esfuerzos previos hechos acerca del asunto que queremos estudiar empíricamente. Si los pasamos por alto, probablemente perdamos algunas ideas sugerentes sobre qué investigar en torno a lo que se quiere, tal vez hagamos una actividad infructuosa o nuestras ideas no sean las mejores, porque no están en relación con los hallazgos y teorías generadas por los que nos han precedido o están actualmente activos en el mismo campo. Esto quiere decir que la actividad científica es de tipo social, que es indispensable familiarizarse con los productos y conocimientos sobre lo que queremos investigar, para que nuestra investigación esté contextualizada y se sepa con claridad qué pretendemos y por qué es conveniente realizar nuestro estudio. También es de utilidad entrar en contacto con lo hecho, porque si no tenemos bien preciso lo que queremos investigar sobre el fenómeno de nuestra elección, tal vez al adentrarnos en el maravilloso mundo científico del área, aclaremos y establezcamos con mayor exactitud nuestro problema. Pero de la mayor importancia al revisar la literatura es apropiarnos de los enfoques teóricos más avanzados y decantados científicamente hablando, de modo que adoptemos algunas nuevas ideas, generemos otras por deducción o inducción y formulemos un modelo creíble que llevemos a la falsación mediante la investigación. Es decir, la elaboración de las hipótesis será un proceso mejor acabado, con un esfuerzo de lectura crítica de la literatura científica pertinente. Pero, ¿qué es una hipótesis de investigación? Son las ideas que tenemos en forma de respuestas tentativas a las preguntas de nuestra investigación. Si una de las preguntas de nuestra investigación es: ¿influirá el nivel socioeconómico sobre el grado de reprobación en los estudiantes de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, México? Y si hay antecedentes empíricos de que esto sucede en otras muestras de participantes o algunas teorizaciones así lo sugieren, entonces podemos decir que sí, que el nivel socioeconómico influye sobre el grado de reprobación de los estudiantes de psicología. Así, elaboraremos una hipótesis, formándola con un antecedente, que es el grado de 6

Traducido por el autor, del original en inglés

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nivel socioeconómico y un consecuente, el cual sería la reprobación o grado mayor o menor de reprobación. Específicamente, mi hipótesis podría rezar así: a mayor nivel socioeconómico, menor reprobación. No se está afirmando que habrá menor reprobación solamente, sino que la habrá en menor grado, siempre y cuando los alumnos provengan de un nivel socioeconómico más elevado. Desde el punto de vista lógico, los enunciados, premisas o frases, se pueden clasificar cuando menos en analíticos, contradictorios y sintéticos. Los enunciados analíticos incluyen todas las probabilidades, son exhaustivos. Por ejemplo, puedo decir, sin conocerlo, que mi alumno David es de Monterrey o de algún otro estado de México, pero que no es extranjero. Sucede que en esta frase está contenida factualmente, de manera empírica, la representación de la realidad del origen étnico de David, sin lugar a dudas. El enunciado contradictorio afirma y niega, simultáneamente. Diríamos, por ejemplo, que la falta de cohesión en la familia podría generar conflictos, pero también autonomía de sus miembros, útil para la adaptación en este mundo neoliberal. Estos enunciados son valiosos en la reflexión inicial sobre el fenómeno, en las primeras etapas de la investigación, antes de elaborar las hipótesis, con las cuales nos vamos a comprometer para falsarlas. Cuando ya tenemos una mejor argumentación, más articulada y coherente como representación potencial del fenómeno, de sus características, de sus relaciones con otros o de los orígenes del mismo, formulamos las hipótesis de manera sintética, apostando en la predicción de que el fenómeno es así o asá. Como ejemplo de hipótesis podríamos afirmar que si familiares de enfermos mentales llevan el curso de 12 semanas, impartido por una Organización No Gubernamental (ONG), luego su autoestima aumentará. Otro ejemplo, de hipótesis, formulada a la manera de un enunciado sintético, sería: los estudiantes de mayor nivel socioeconómico, reprueban menos. Pero, ¿qué características deberían tener las hipótesis, para ser investigadas científicamente, de una manera fértil? De acuerdo con Goode y Hatt (1962, pp. 68-73), las hipótesis deberían tener las siguientes propiedades: 1. Las hipótesis deben ser conceptualmente claras…2. Las hipótesis deberían tener referentes empíricos…3. Las hipótesis deben ser específicas…4. Las hipótesis deberían estar relacionadas con las técnicas disponibles...5. Las hipótesis deberían estar relacionadas con un cuerpo teórico. 7

Hipótesis empírica o hipótesis de trabajo Una vez que está precisado el problema de investigación, a través de las preguntas correspondientes, hemos de adelantar de manera formal las respuestas provisionales que tenemos para ellas, mediante la o las hipótesis 7

Traducido por el autor, del original en inglés

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empíricas o de trabajo. Por ejemplo, si nuestra pregunta de investigación es: ¿los pobres de algunas colonias de Monterrey le atribuirán a otros factores, fuera de sí mismos (atribución externa), la condición vulnerable que les aqueja, su propia pobreza? En base a la revisión teórica y de la literatura pertinente publicada, se podría elaborar, la siguiente hipótesis empírica o de trabajo: los pobres de algunas colonias de Monterrey le atribuirán a factores externos a sí mismos, la culpa de que ellos padezcan pobreza. Hipótesis nula Sin embargo, como el que afirma debe probar, entonces quien hace la hipótesis empírica debe reunir la evidencia, pero para auto-refutarse, y en su defecto, aceptar que tiene algo de razón, que atisbó de manera relativamente correcta lo que estaba pasando en la realidad. La hipótesis nula niega lo que la empírica afirma. En el ejemplo de hipótesis empírica anterior, diría: los pobres tienen, a partes iguales, atribución interna o externa sobre su propia pobreza, los pobres y los no pobres tienen, a partes iguales, atribución interna y externa sobre su condición de vulnerabilidad. En suma, lo que hace la hipótesis nula es recordarnos que podemos estar equivocados en lo que pensamos con nuestra hipótesis empírica sobre esa parte del mundo que investigamos. Hipótesis alterna Como la hipótesis empírica no es analítica, sino lógicamente sintética, por tanto, arriesga una idea sobre el mundo, la cual puede estar equivocada o no. Si fuera errónea, incluso podría ser que sucediera en realidad lo contrario a lo que afirma: en este caso, que los pobres tuvieran la creencia de que ellos son los responsables de la condición en la que viven (atribución interna) y que factores ajenos a ellos no son culpables de cómo viven. Este sería un ejemplo, entonces, de una hipótesis alterna. Sin embargo, el investigador tiene que justificar muy bien por qué podría esperarse un resultad de este tipo, si hay evidencias de que haya sucedido así en otras muestras, si alguna teoría diferente a la que sustenta su estudio lo predice, etc. Hipótesis universal Cuando se investiga se pretende ir más allá de los participantes específicos que integran la muestra del estudio. Generalmente no estamos interesados solamente en los participantes, sino en su calidad de representantes de un grupo más grande. Por tanto, el tipo de hipótesis que suele hacerse es universal, la cual sostiene que las relaciones entre las variables existen en todos aquellos casos que forman parte del universo o población, aunque no hayan sido estudiados directamente. Para seguir con el ejemplo de los pobres, esperamos que los hallazgos sean aplicables a un grupo más amplio de pobres que los estudiados, digamos, los pobres de Nuevo León y no sólo los del municipio de Monterrey, Nuevo León.

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Hipótesis individual Pero en algunas ocasiones, por ciertas razones, apostamos poco y no aventuramos más que lo predicho será aplicable a los participantes de la muestra estudiada. En estas circunstancias, diríamos por ejemplo, que sólo los pobres de Monterrey poseerán atribución externa, convirtiendo así nuestra hipótesis en una de tipo individual, de alcances limitados. Importancia y utilidad de la hipótesis La hipótesis es una muy buena guía para que el investigador concentre sus esfuerzos y recursos sobre aquellos aspectos del mundo que es necesario observar, registrar y medir, porque de allí obtendrá la evidencia, la cual falsará sus ideas sobre los fenómenos que está analizando. Además, pensar en términos de hipótesis significa que el científico ha reflexionado y trata de elaborar teóricamente la realidad que le interesa, que ha imaginado un modelo mínimo, para dar cuenta de los fenómenos que le intrigan. Al elaborar hipótesis, el investigador se ha obligado a tomar partido sobre cuáles aspectos del mundo están relacionados y, de que forma, con el fenómeno objeto de estudio. Esto se puede interpretar en el sentido de que el científico se acerca a la realidad con lo que cree son sus mejores ojos teóricos para comprenderla y que, a la vez, acepta la focalización de su atención sesgada, sobre ciertas particularidades creadas entre lo que el investigador piensa que es el mundo y el mundo real. Por tanto, la necesidad de formular hipótesis hace que el científico refine sus habilidades cognitivas, trabaje activamente en la imaginación de un mundo que la investigación empírica se encargará de falsar, eventualmente. Algunos epistemólogos han escrito acerca de las propiedades que debieran tener las hipótesis, para que sean falsables, y otros más, sobre las tipologías de las hipótesis. Sin embargo, de acuerdo con el autor de este opúsculo, lo más importante de la hipótesis para la actividad de investigación es que ella implica la unión entre el pensamiento y la observación empírica. Es decir, una hipótesis tiene que estar hecha de una manera que una la mejor idea y la factibilidad de que nos lleve a los mejores datos sobre la probabilidad de que se obtenga información, para ya rechazarla o mantenerla. Fuentes de la hipótesis Las hipótesis pueden surgir de muchas fuentes y orígenes distintos. Los científicos varían en la importancia que le atribuyen a estas variadas fuentes. Algunos se basarán en las teorías existentes alrededor de los fenómenos que les interesan y con rigor deducirán sus hipótesis a investigar; otros se irán al otro extremo de obtener sus hipótesis de la observación informal de sus unidades de análisis, sean personas, grupos, infrahumanos o incluso, naciones. La mayor parte combina las fuentes y hay incluso otros que acuden a sus propias

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vivencias individuales o familiares o de sus amigos y conocidos. Lo más importante, tal vez, no sea el origen de las hipótesis, sino su potencial falsabilidad mediante la investigación científica y su capacidad para representar al mundo que nos interesa estudiar. Elaboración de la hipótesis: la recomendación de B. Russell El profesor Bertrand Russell ha sugerido, para la confección de las hipótesis, lo que él llama la forma lógica de la implicación general (véase Reichenbach, 1947). En primer lugar, parte de que en todas las hipótesis hay dos constituyentes elementales: el antecedente y el consecuente. La primera parte de la hipótesis llevaría el nombre de antecedente y de consecuente, la segunda. Ambos componentes estarían fusionados por una preposición condicional, tal como el luego o cualquier otra de ésa índole. Así, acuñaríamos todas las hipótesis de manera formal y fértil, desde la óptica de la investigación científica. Por ejemplo: a mayor nivel socioeconómico, luego menor reprobación; a mayor práctica espaciada, luego mayor aprendizaje; los atletas que fijen metas a corto plazo, entonces mejorarán su rendimiento. Esta manera de elaborar las hipótesis no plantea que siempre vaya a suceder el consecuente, sino que es más probable que pase, siempre y cuando ocurra el antecedente. Inclusive, puede que no suceda el consecuente, aun cuando haya ocurrido el antecedente. Se llamaría el procedimiento forma lógica de la implicación general porque aun cuando no se diga, está auto-contenido tácitamente, en la hipótesis, que se predeciría lo contrario. Es decir, la práctica masiva tendría el efecto de reducir el aprendizaje, reprobarán más los estudiantes de menor nivel socioeconómico y los atletas que no establecieran metas a corto plazo, no mejorarían su rendimiento. Conviene ahora dedicar el tiempo y espacio suficientes para tratar de explicar y entender el significado del concepto de variable, sus tipos y sus indicadores, el cual es muy importante en el proceso de la investigación científica (véase Tabla 4). Tabla 4. Tipos de variables y ejemplos Tipo de variable Continua Discreta Activa Atributiva Manifiesta Latente Independiente Dependiente

Ejemplo Tiempo Número de ensayos Dieta calórica Género Años de estudio Autoestima Texto nuevo Aprendizaje

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Variables continuas y discretas El concepto de variable se refiere a cualquier aspecto del mundo que posee una estructura cuantitativa intrínseca, de modo que puede tener una magnitud, o sea, la determinación de cuántas veces cabe una unidad de medida en la dimensión de marras. En el caso de las variables continuas, son aquellas en las cuales los números que representan diferentes grados de la dimensión no poseen espacios entre ellos, por ejemplo, el tiempo que tarda un alumno en contestar una pregunta de su profesora o la distancia que recorre un corredor ultramaratonista. Sin embargo, las variables discretas, son aquellas en las cuales sí hay una distancia o espacio entre los valores representativos del rasgo medido, por ejemplo, el número de palabras que pronuncia un político en un mitin o la cantidad de personas que asisten a un teatro. Variables activas y atributivas Las variables activas son todas las que puede manipular y cambiar a voluntad, administrándolas para propósitos de estudio, el investigador a los participantes. Por ejemplo, puede variar deliberadamente la cantidad de palabras altisonantes que usa en las instrucciones para que contesten un cuestionario o el porcentaje de grasa vegetal proporcionado en la dieta a los atletas. En cambio, las variables atributivas son las que ya poseen los participantes y aun cuando pueden variar en el grado en que las poseen las personas, el investigador no puede administrarlas voluntariamente. Como ejemplos de variables atributivas, se pueden mencionar el género y la agudeza visual. Variables manifiestas y latentes Algunas veces se pueden observar y medir las variables de una manera directa, porque son explícitamente obvias o debido a su propia naturaleza. Por ejemplo, para medir la escolaridad, basta con que le preguntemos cuántos años de estudio ha realizado la persona para poder acceder a una variable que se representa a sí misma, que no hay detrás de ella nada que pueda presuponerse está siendo substituida o imaginada a través de los años de estudio cursados formalmente. Este es el caso de las variables manifiestas. Pero, hay otro tipo de variables, las cuales son inferidas en su existencia o no se pueden directamente observar y medir, de modo que tenemos que presuponer que están representadas indirectamente por algunos indicadores manifiestos, como representantes empíricos de las mismas. La mayor parte de las características importantes, psicológicas y psicosociales, son de este tipo. Por ejemplo, la autoestima, la identidad social, la percepción de iniquidad colectiva, la eficacia política, etc. En este caso, el investigador tiene que descubrir cuáles son los mejores indicadores, si es que los hay, de sus variables latentes, también llamadas constructos. Variables independientes y dependientes

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Lamentablemente, a veces los alumnos llegan hasta el doctorado ignorando el sentido preciso de los conceptos variable independiente y variable dependiente. Es el momento de tratar sus definiciones, porque lo que mencionamos anteriormente como antecedente de la hipótesis vendría siendo la variable independiente y el consecuente, la variable dependiente. El nivel socioeconómico de los alumnos reprobados de psicología sería la variable independiente y la reprobación, la variable dependiente. En general, puede decirse que todos aquellos aspectos que nos interesa saber si están relacionados o influyen en algún grado sobre un fenómeno, son conocidos como variables independientes. Son los factores que pueden ser manipulados activamente en un estudio experimental o aquellas condiciones que ya han acontecido y queremos saber su importancia en relación con algún fenómeno. Por ejemplo, si estudiamos qué tanto se relaciona la desintegración familiar con la probabilidad de que algún hijo, cuando menos, de ese tipo de familia incursione tempranamente en el consumo de estupefacientes, la variable independiente sería la desintegración familiar y la variable dependiente estaría representada por la probabilidad de consumir drogas, en una etapa temprana del desarrollo humano. Es el investigador, por razones teóricas o de otro tipo, el que estipula cuál factor se concibe como variable independiente y cuál como dependiente. Es decir, no existe una propiedad intrínseca a las condiciones o factores que les de valor de independiente o dependiente. Por tanto, es válido que en un estudio x factor juegue el rol de variable independiente, y en otro, el de variable dependiente, siendo estructuralmente lo mismo en ambos casos. O sea que, funcionalmente, será en un caso dependiente y en el otro, independiente. Por ejemplo, la reprobación ha sido investigada como variable dependiente, pero bien puede ser analizada como una posible variable independiente, la cual desempeñe algún papel sobre la valoración social de los estudios profesionales, en general. O la psicopatía se ha estudiado como variable independiente para entender sus efectos sobre la atribución externa del delito cometido, en presos sentenciados del penal de Apodaca, Nuevo León, México, pero bien se puede estudiar como variable dependiente y ver si es disminuida, y en qué grado, por un taller intensivo sobre el valor y dignidad de la persona humana. La inferencia inductiva El filósofo y estadista inglés Francis Bacon (1561-1626), preconizó el uso del razonamiento inductivo como medio para generar conocimiento. La inducción es la forma de razonar que consiste en ir de lo particular, para llegar a concluir sobre lo general. Por ejemplo, al darnos cuenta de que todos los gatos que hemos observado tienen cuatro patas, luego podemos concluir que todos los gatos que existan, tienen cuatro patas. Sin embargo, aquí existe una inferencia o conclusión errónea porque precisamente nunca se podrá ver a todos los gatos que vivan en un momento dado, de modo que la conclusión puede ser falsa,

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como lo señaló ya el filósofo escocés Hume (1711-1776) (1739), el cual dio origen a este problema de la inducción, el cual lleva su apellido. Las actuales críticas al énfasis exagerado sobre la importancia de los datos en el proceso de la investigación científica, en detrimento del pensamiento y la reflexión, ilustran esta tradición, vigente actualmente. El conocimiento popular ha divulgado la versión de que el gran físico inglés Sir Isaac Newton (1642-1727), no apoyaba la creación de hipótesis en el proceso de la investigación científica. Incluso, se le atribuye la frase de “hipótesis non fingo” para referirse a que él no hacia hipótesis cuando investigaba. En psicología, fue B. F. Skinner (19041990), quien apoyó más esta postura, en la práctica de la investigación científica. En el prólogo a su libro, “Contingencies of reinforcement. A theoretical analysis” (1969), ridiculiza la posición de crear hipótesis, dando el siguiente ejemplo. Si tocaren a la puerta, de qué serviría que especuláramos acerca de si es Juan, o Pedro o tal vez Arturo, dice. Si queremos saber quién está llamando, lo que procede es abrir inmediatamente la puerta y descubrir quién está tocando. Esta aproximación es de tipo pragmática, con un énfasis o sobrevaloración en lo que se encontrará como resultado del estudio, independientemente del modelo o conjunto de ideas eslabonadas que tengamos al respecto de lo que estamos investigando. En la misma tónica, otros autores han hablado también acerca de la “miopía de la hipótesis”. Con ello quieren decir que al formular y precisar una hipótesis como guía de la investigación, se llegará a cegar parcial o totalmente el investigador sobre algunos aspectos, inclusive más valiosos, que pudieran ocurrir en el proceso, dejándolos de lado por esa constricción de abrazar una hipótesis dada. Esto se relaciona con el fenómeno conocido como serendipia o descubrimiento de chiripa, el cual consiste en descubrir importantes hallazgos científicos inesperados o que no estaban contemplados de antemano, en lugar de aquello que se estaba buscando. Que lo buscado era de mucho menor valor a lo descubierto. Este término fue introducido y popularizado en el mundo científico por Cannon (1945), de la novela Three princess of serendip de Walpole, en la cual se busca algo que realmente no tiene importancia pero se descubren muchas otras muy valiosas. Como ejemplos de serendipia se mencionan los muy conocidos del descubrimiento de la penicilina en 1927 por el bacteriólogo inglés Sir Alexander Fleming (1881-1955), y la radioactividad en 1898, por los esposos Pierre Curie, físico francés (1859-1906), y Marie Sklodowska de Curie, física francesa de origen polaco, (1867-1934). Sin embargo, los que no siguen la tradición inductiva, contradicen señalando que en lugar de hablar sobre una miopía de hipótesis, lo más apropiado sería responsabilizar al investigador mismo y hablar de una “miopía de investigador”. Si algo se abandonó, a pesar de su importancia mayúscula, por seguir fielmente una hipótesis, es el investigador y no la hipótesis, el culpable, Se recomendaría, por tanto, desde esta perspectiva, estar alerta a los acontecimientos paralelos o

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aparentemente secundarios o colaterales a aquellos directamente relacionados con la hipótesis.

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Glosario Forma lógica de la implicación general. Es la manera especial que Russell recomendó para la elaboración de las hipótesis científicas. El pensamiento se ajustaría a la modalidad de: si ocurre tal y cual cosa, entonces se esperaría aquello y lo de más allá. Por ejemplo: si a los pobres se le pregunta a que le echan la culpa de su condición, luego ellos dirán que los responsables son los poderosos de la política, la sociedad, el gran capital, pero no ellos mismos. Hipótesis. La dama creída del pensamiento soberbio del intelectual que osa tratar de descorrer el velo veleidoso de la cara real del mundo. Menos poéticamente, la respuesta o solución tentativa, que se ofrece en tributo sacrificable, para contestar parcial y provisionalmente la urgencia de saber de los dioses humanos, manifestada a través de sus preguntas de investigación. Hipótesis alterna. Una hipótesis que espera sea aprobada cuando falla la empírica, es la otra abnegada que siempre quiere representar a la realidad, entrando de emergente para que no haya vacío de respuesta. Hipótesis empírica o de trabajo. Esta es la que se ha derivado de un cuerpo más o menos teórico de conocimiento de una disciplina, o de un arsenal de información factual relativamente articulado y sólido, que surge dispuesta a morir en aras del avance de la ciencia, si los resultados no le favorecen. Bueno, acepto que estuve muy trágicamente Griego, recuerden que es mejor tener una buena hipótesis, aunque nunca sea apoyada y que será substituida por otra mejor teóricamente y no por la evidencia en su contra, necesariamente. Este afán didáctico, a veces hace que diga o escriba uno ciertas cosas que para qué les cuento, luego se enojan mis amigos los científicos. Hipótesis individual. Es aquella cuyo radio de acción cubre explícitamente sólo a los miembros de la muestra del estudio. Hipótesis nula. Es la que niega, y no sólo tres veces como Pedro a Jesús, sino cuantas veces sea necesario, que los resultados predichos por la empírica sean plausibles y se vayan a presentar. Hipótesis universal. Es aquella que pretende cubrir los resultados predichos hasta un espectro muy amplio, dependiendo del universo o población que interese al investigador, aun cuando un estudio se haga siempre con unos cuantos congéneres. Por ejemplo, aun cuando los participantes sean estudiantes de psicología, elaborar la hipótesis en forma universal, sería decir que se está hipotetizando sobre el “ser humano”, cualesquiera que sea el significado de esta frase. Inferencia inductiva. Podría decirse que es consubstancia a la naturaleza de pensar humana razonar mediante este tipo de actos cognitivos. Es decir, en

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virtud de que nuestros aparatos sensoriales son limitados en tiempo y espacio, es común ir mas allá de lo visto u oído, brincando de lo que tenemos a lo que podríamos acceder si pudiéramos hacerlo en un momento dado. Con un ejemplo, si he tenido oportunidad de intercambio con muchos estudiantes brillantes, podría entonces concluir que todos los alumnos de psicología son tan inteligentes como los que conozco. Ergo, la inferencia inductiva es una especie de generalización empírica, de lo poco conocido a lo mucho desconocido. Miopía de hipótesis. Malévolos investigadores de la corriente informal de la ciencia, la que no apoya la elaboración formal de las hipótesis como prerrequisito sine qua non para investigar, le atribuyen a la impoluta hipótesis este maleficio de enceguecer u obnubilar parcialmente a los estudiosos, llevándolos a atender sólo aquellos fútiles hallazgos que a veces valen menos que un comino. Miopía del investigador. Pero rápidamente reculan los investigadores de la corriente formal, la hipotético-deductiva, e increpan que no es la hipótesis la culpable, en todo caso, si hay alguien que sea el responsable de esta desatención de lo valioso que hay en el transcurso del estudio es el mismo investigador, y que debemos hablar, entonces, de miopía del investigador y no de la hipótesis. Serendipia. Precisamente, a veces en la investigación surgen descubrimientos mucho más importantes, los cuales no tienen nada que ver con la guía u orientación que ofreció la hipótesis A estos magníficos resultados, de chiripa, por accidente, se les ha llamado el efecto de la serendipia. Permítame, mi lector sufrido, entregarle uno de estos hallazgos, de mi humilde labor de investigador. Resultó que, se podría decir que accidentalmente, tal vez, encontramos que los padres de los alumnos reprobados de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León, tienden a casarse entre sí, siendo de un nivel socioeconómico muy parecido. Es decir, tanto el papá como la mamá del estudiante de psicología de la UANL, tienen una escolaridad muy similar: él, 13 años y ella, 12 años. Variable. Algunas propiedades del mundo poseen una estructura intrínsecamente cuantitativa, de modo que puede calcularse cuántas veces cabe una unidad de medida en ellas. Por ejemplo, podemos saber cuántas veces cabe el metro en la longitud de un terreno campestre. Por tanto, la longitud sería una variable, una dimensión que fluctuaría con respecto a otros con las cuales se comparara. La variable es una característica de los objetos, cuya estructura interna es cuantitativa y puede asumir diferentes valores. Variable activa. Es toda aquella dimensión que puede ser manipulada voluntariamente por el investigador y asignarle algún valor de la misma a los participantes. Por ejemplo, una variable activa sería el tipo de texto, nuevo o anterior, usados para aprender los conceptos de matemáticas en primer año de secundaria. El investigador puede deliberadamente asignar el texto nuevo a un

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grupo y el anterior a otro diferente y ver los posibles efectos diferenciales sobre el aprendizaje. Variable atributiva. A diferencia de la variable activa, la variable atributiva no puede ser asignada voluntariamente por el investigador a los participantes porque ellos la poseen como parte consubstancial a si mismos, irreductible o inseparable de ellos. Por ejemplo, no se puede asignar el sexo a los participantes, ellos ya lo traen consigo y no pueden variar tan fácilmente en su adscripción. Variable contínua. Algunas dimensiones adoptan valores a través de un continuo, como la longitud ya mencionada, el tiempo que tarda una persona en contestar una pregunta, la velocidad promedio de un corredor en varios maratones, etc. Estas propiedades reciben el nombre de variables continuas. Variable dependiente. El fenómeno investigado se transforma en una característica medida de una u otra forma, recibiendo el nombre de variable dependiente. Se quiere saber, en el estudio, en qué grado depende tal fenómeno, del conjunto de variables que agrupa el modelo investigado. Por ejemplo, queremos saber si las mujeres pobres poseen mayor eficacia política que los hombres, en función del sentido de control personal y la orientación colectiva, entre otros factores. La eficacia política, la creencia de qué tanto los gobernantes toman en cuenta en sus decisiones a los ciudadanos, entonces, es la variable dependiente. Variable discreta. A diferencia de la variable continua, la variable discreta no puede dividirse en valores fraccionados como ella, sino en valores enteros, solamente. Por ejemplo, el número de ensayos que necesita una persona para aprenderse una palabra dada, el número de alumnos que hay dentro de un aula, etc., todos ellos son variables discretas. Variable independiente. En una investigación queremos saber qué efectos, si los hay, tiene una variable sobre otra. Por ejemplo, si la dieta baja en calorías aumenta la velocidad de respuesta en tareas cognitivas o no. La dieta baja en calorías seria la variable independiente, la que queremos ver si influye o no sobre la dependiente, la velocidad de respuesta. Variable latente. Este tipo de variable no es directamente observable por los órganos de los sentidos o por aparatos que aumenten la capacidad sensorial, su existencia es inferida a través de algunos supuestos referentes empíricos o indicadores, lo cuales sí pueden ser observados y registrados directamente. Nuestro multicitado nivel socioeconómico, conocido también como constructo, es una variable latente. Llegamos a presuponer su existencia mediante la correlación positiva que hay entre la escolaridad y los ingresos, los cuales sí son detectados empíricamente.

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Variable manifiesta. Es una propiedad del mundo, la cual puede ser observada, registrada y medida directamente, a diferencia de la variable latente o constructo. Por ejemplo, las maldiciones que alguien profiere contra otra persona, el número de veces que volteo a ver el reloj en mi muñeca, etc., son ejemplos de variables manifiestas. Algunas variables manifiestas teóricamente son referentes empíricos o indicadores de variables latentes. Por ejemplo, el promedio de calificaciones podría considerarse como una variable manifiesta y un indicador, a la vez, del aprendizaje académico de los alumnos.

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Auto-evaluación 1-Una hipótesis es: a) Una respuesta tentativa a un problema de investigación, expresada en la forma de una relación claramente formulada entre las variables independientes y dependiente b) Una respuesta definitiva a un problema de investigación, expresada en la forma de una relación claramente formulada entre las variables independientes y dependiente c) Central para dar cabida y origen a la investigación: es el punto de partida de la investigación d) La pregunta de investigación 2- Será un proceso mejor acabado si se realiza un esfuerzo de lectura crítica de la literatura científica pertinente: a) La selección de los participantes de la investigación b) El respeto a los derechos humanos de los participantes c) La elaboración de las hipótesis d) La selección del método de análisis 3-Las hipótesis: a) Son las ideas que tenemos en forma de respuestas tentativas a las preguntas de nuestra investigación b) Son un conocimiento particular o el dominio de alguna habilidad especial, de modo que sólo podrían elaborarla unos cuantos c) Son un conjunto de proposiciones, relacionadas entre sí lógicamente, sobre algunos fenómenos del mundo, cuyos términos están formulados de modo que se puedan encontrar evidencias en su contra o a favor de seguir creyendo lo que dicen d) Son enunciados comprobados científicamente 4-Es una muy buena guía para que el investigador concentre sus esfuerzos y recursos sobre aquellos aspectos del mundo que es necesario observar, registrar y medir: a) La operación b) La técnica c) La teoría d) La hipótesis

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5-La frase “el nivel socioeconómico influye sobre el grado de reprobación de los estudiantes de psicología” es: a) Un problema b) Una teoría c) Un método d) Una hipótesis 6-La frase “el nivel socioeconómico influye sobre el grado de reprobación de los estudiantes de psicología” está formada por: a) El antecedente y el consecuente b) El método y el procedimiento c) La técnica y la teoría d) La premisa mayor y la premisa menor 7-Este concepto se refiere a cualquier aspecto del mundo que posee una magnitud, o sea, la determinación de cuántas veces cabe una unidad de medida en la dimensión de marras: a) La variable b) El método c) El problema d) La hipótesis 8-Son aquéllas variables en las cuales sí hay una distancia o espacio entre los valores representativos del rasgo medido: a) Continuas b) Discretas c) Independientes d) Activas 9-Son aquéllas variables en las cuales los números que representan diferentes grados de la dimensión NO poseen espacios entre ellos: a) Discretas b) Continuas c) Latentes d) Activas

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10-Son inferidas en su existencia o NO se pueden directamente observar y medir, de modo que tenemos que presuponer que están representadas indirectamente por algunos indicadores manifiestos: a) Continuas b) Discretas c) Latentes d) Activas 11-Es una propiedad del mundo, la cual puede ser observada, registrada y medida directamente, conocida como variable: a) Manifiesta b) Activa c) Continua d) Discreta 12-Así se le conoce al fenómeno que investigamos, variable: a) b) c) d)

Independiente Dependiente Latente Aleatoria

13-Es todo aquella variable o aspecto hipotetizado que pensamos está relacionado o influye a nuestro fenómeno bajo estudio: a) b) c) d)

Aleatoria Latente Dependiente Independiente

14-A veces, en la investigación surgen descubrimientos mucho más importantes, los cuales NO tienen nada que ver con la guía u orientación que ofreció la hipótesis. A estos magníficos resultados, de chiripa, se les conoce como: a) b) c) d)

La inopia La serendipia La inhóspita La mandrágora

15-Miopía que atribuye a la impoluta hipótesis el maleficio de enceguecer u obnubilar parcialmente a los estudiosos, llevándolos a atender sólo aquellos fútiles hallazgos que a veces valen menos que un comino:

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a) Del investigador b) De la hipótesis c) De la investigación d) De los participantes 16-Si hay alguien que sea el responsable de esta desatención de lo valioso que hay en el transcurso del estudio es él y debemos hablar, entonces, de miopía: a) De los participantes b) De la investigación c) De la hipótesis d) Del investigador 17-Hipótesis que niega lo que la empírica afirma: a) b) c) d)

Alterna Individual Universal Nula

18-Es una especie de generalización empírica, inferencia de lo poco conocido a lo mucho desconocido: a) b) c) d)

Deductiva Inductiva Semántica Analógica

19-Es aquella hipótesis que pretende cubrir los resultados predichos hasta un espectro muy amplio, dependiendo de la población que interese al investigador, aun cuando un estudio se haga siempre con unos cuantos congéneres: a) b) c) d)

Nula Universal Individual Alterna

20-Es aquélla hipótesis cuyo radio de acción cubre explícitamente sólo a los miembros de la muestra del estudio: a) Individual b) Alterna

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c) Nula d) Universal

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Bibliografía citada Cannon, W. B. (1945). The way of an investigator. Nueva York: Norton. Frankfort-Nachmias, Ch. y Nachmias, D. (1996). Research methods in the social sciences (5a. edición). Nueva York: St. Martin’ Press. Goode, W. J. y Hatt, P. K. (1962). Methods in social research. Nueva York: McGraw-Hill. Hume, D. (2006). A treatise of human nature: Being an attempt to introduce the experimental method of reasoning into moral subjects. West Stockbridge: Hard Press (edición original de 1739-40). Reichenbach, H. (1947). Elements of symbolic logic. Nueva York: MacMillan. Skinner, B. F. (1969). Contingencies of reinforcement. A theoretical analysis. Nueva York: Appleton-Century-Crofts.

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Capítulo 5. Selección del diseño de investigación Relación entre el problema de investigación y el diseño de investigación Concepto e importancia del diseño de investigación Diseños de investigación: los experimentales y los ex post facto Diseño experimental completo Población Muestra al azar Diseño cuasi-experimental Diseño de Solomon (1918-1995) Diseño pre-experimental Diseño proto-experimental Validez interna Validez externa Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 5. Selección del diseño de investigación El diseño de investigación constituye el plan y la estructura de la investigación, y se concibe de determinada manera para obtener respuestas a las preguntas de investigación (Kerlinger y Lee, 2002, p. 403).

Relación entre el problema de investigación y el diseño de investigación Una vez que se tiene formulado y precisado el problema, en la forma de algunas preguntas, surge la necesidad de obtener información del mundo que false o refute, o en su defecto, que agregue alguna evidencia factual para la credibilidad de las hipótesis que se adelantaron como soluciones tentativas del problema. Para ese propósito acudimos a alguno de los diseños mas conocidos de investigación. Pero es necesario discutir qué se entiende por diseño de investigación, lo cual trataremos de hacer en el próximo apartado. Concepto e importancia del diseño de investigación Un diseño se refiere a una especie de estructura o plan preconcebido para lograr un objetivo. En el caso de la investigación es un conjunto de acciones que al ser seguidas de manera más o menos ordenada, se logra evidencia del mundo, la cual permite arrojar luz sobre la plausibilidad provisional de las hipótesis del estudio y conseguir así algunas respuestas también sobre las preguntas que modulan al problema. El diseño especifica de antemano lo que hay que hacer para esa búsqueda ordenada de la información, con la cual contrastaremos nuestras ideas acerca de cómo es el fenómeno, si está relacionado como decimos con otros de esa manera o no o por qué está ocurriendo así. Diseños de investigación: los experimentales y los ex post facto Los diseños se pueden dividir, en general, en los diseños experimentales, por una parte, y los diseños no experimentales o ex post facto, por la otra. También en general, todos los diseños experimentales involucran una participación activa del investigador en la administración o manipulación de algún grado de la variable independiente, el tratamiento o la intervención que se está estudiando, a los participantes. Él crea una historia especial en ellos y se encuentra en la posición privilegiada para detectar con sus procedimientos sui generis de observación y medición, si hubo cambios y, en qué grado, o no, sobre la variable dependiente. Los diseños experimentales se pueden subdividir en: diseño experimental completo, diseño cuasiexperimental, diseño preexperimental y diseño protoexperimental (véase Tabla 5).

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Tabla 5. Tipos y subtipos de diseños de investigación Tipos de Sub tipos diseño de diseño Experime Experime Cuasiexperime Preexperime Protoexperime ntal ntal ntal ntal ntal completo Ex post facto Por su parte, en los diseños no experimentales o ex post facto, el investigador no posee el tipo de observación activa de los experimentales y su observación pasiva le impide, por razones éticas o históricas, la manipulación de aquellas condiciones que teóricamente le llevan a pensar que influyen sobre la variable dependiente. La ética nos impide engañar a los participantes de un estudio, diciéndoles que un familiar tan cercano como su hermana ha fallecido, para estudiar sus reacciones emocionales inmediatas ante la pérdida de un ser querido; sin embargo, entrevistamos o aplicamos algunas escalas a las personas cuando ellas ya han perdido a miembros de su grupo primario. Asimismo, por razones históricas, si queremos investigar en hombres y mujeres el efecto de la práctica religiosa sobre la actitud hacia la solución social de los problemas, compararemos sendos grupos, los cuales hayan aceptado en los cuestionarios que contestaron, haberse involucrado en sus ciclos de vida de manera muy distinta en sus prácticas religiosas, porque no podríamos, aunque quisiéramos, asignarles voluntariamente ahora esos grados diferentes de práctica religiosa, a los participantes del estudio. Diseño experimental completo Algunos autores suelen llamarle verdadero a este diseño (Campbell y Stanley, 1980), como si los demás fueran apócrifos o carecieran de legitimidad. El autor de este manual de investigación propone que se le designe mejor como diseño experimental completo, en lugar de verdadero, para evitar la denotación peyorativa de los otros. El diseño experimental completo es un tipo ideal de investigación experimental, el cual incluye características extraordinarias, las que nos permiten contestar nuestras preguntas de investigación de una manera que nos evita cometer errores de conclusión. El diseño experimental completo empieza primero por definir la población, identificando simbólicamente a todos y cada uno de sus miembros. De este modo se podrá extraer, de manera aleatoria o al azar, a una muestra representativa de la población. Ya que se tiene la muestra, se subdivide también al azar en dos mitades equivalentes cuantitativamente, las cuales pasarán a formar los grupos experimental y control. Para definir cuál grupo es el experimental y cuál el control, nuevamente se usa el azar. Aparentemente estamos exagerando en el rol tan enfático que juega el azar y se preguntarán por qué es así. La aleatorización en la selección de la muestra de la

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población previamente identificada, la conformación de los grupos y la asignación de la variable independiente a uno de ellos, también al azar, representa uno de los requisitos fundamentales del diseño, para que sea completo en términos experimentales. Se realiza casi todo el proceso al azar para lograr una homogeneidad en las propiedades que comparten los integrantes de los dos grupos, para iniciar el estudio con participantes que no difieran desde el principio en algunas variables que se cuelen indeseablemente y contaminen el experimento. Si no seleccionáramos al azar a los miembros de los dos grupos, tal vez en uno de ellos resultarían más integrantes con elevados niveles de inteligencia que en el otro y si la variable dependiente fuera alguna función cognitiva superior, entonces los resultados de nuestra intervención estarían contaminados por la variable extraña mayor inteligencia. Población Cuando se emprende una investigación se circunscribe el estudio a un conjunto de unidades potencialmente estudiables. Por ejemplo, todos los alumnos de una escuela, todos los pacientes de esclerosis múltiple que reciben tratamiento especializado en el hospital x, etc. Es materialmente imposible que todas las unidades de análisis se incluyan en el estudio, pero se puede acudir a la selección de una muestra al azar, calculándola en función del tamaño de la población de la que se parta y del márgen de error permisible, según sea la exactitud de los datos que queramos. Muestra al azar simple Para calcular el tamaño de la muestra necesaria a estudiar, de modo que sea representativa de todas las unidades de análisis que integran a la población, se ha de seguir un procedimiento especifico, el cual será descrito a continuación. El procedimiento será el necesario para calcular una muestra al azar simple, el cual es distinto del procedimiento para obtener una muestra al azar sistemático. En primer lugar, se ha de identificar a todos y cada uno de los miembros de la población, de manera separada o independiente, ya que todos deben tener la misma probabilidad de ser seleccionados dentro de la muestra al azar simple que queremos. Por ejemplo, si vamos a extraer una muestra al azar simple de toda la población de estudiantes de la secundaria fulana, hemos de tener un listado con un número progresivo que identifique a todos y cada uno de los estudiantes registrados en tal institución. En segundo lugar, requerimos saber cuál es la cantidad de integrantes que formarán la muestra, lo cual sabremos tomando en cuenta el tamaño de la población y el margen de error que permitiremos incida en nuestros datos, mediante el uso de alguna de las fórmulas estadísticas que existen al respecto. En tercer lugar, hemos de acudir a una técnica, tal como la tabla de números aleatorios o al uso de un programa computacional que nos genere los números al azar suficientes para de allí seleccionar nuestra muestra, en el tamaño indicado por la fórmula previamente usada. Veamos un ejemplo del uso de una fórmula para tal propósito.

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Siendo la población de 1500 alumnos, calcularemos el tamaño de la muestra de acuerdo a la fórmula, con un margen de error del .05 y una alfa o intervalo de confianza del 95%. Este último concepto significa que los datos se esperarían encontrar de manera similar en el 95% de las veces y que solamente en el 5% de las ocasiones los datos no coincidirían con los del estudio realizado. Sólo se realiza un estudio por ocasión y se calcula el intervalo de confianza en el cual nos movemos para esperar datos parecidos en el resto de estudios potenciales a realizar, tomando como techo 100 de ellos. n= σ²∙Ν∙p∙q _____________ ℮² |Νl| + σ²∙p∙q n= tamaño de muestra σ²= |1.96|²= 3.84, al 95% de α o intervalo de confianza ℮²= margen de error al²; con σ²= |1.96|²= 3.84 es de |0.05|² Ν=tamaño de la población p= probabilidad de 0.50 q= probabilidad de 0.50 Despejando el ejemplo, tendríamos que: n= σ²∙Ν∙p∙q _____________= 1.96²∙1500∙0.5∙0.5 = 3.84∙1500∙0.25 ℮² |Νl| + σ²∙p∙q .05²|1500-1| + 1.96²∙0.5∙0.5 0.0025∙1499 + 3.84∙0.25 = 1440 margen de 3.7475 + .96

=

1440

4.7075

=

= 306, tamaño de muestra con alfa de 95% y error del .05

Llegamos a conocer entonces el tamaño de nuestra muestra al azar simple que requerimos para realizar el estudio y poder generalizar los hallazgos y conclusiones a todos los miembros de la población (1500 alumnos), habiendo estudiad solamente, en este caso, a 306 estudiantes. Sin embargo, haremos una recomendación para que la mortalidad de la muestra no afecte al tamaño de nuestra muestra y ello perjudique nuestra capacidad de generalización hacia la población. Si solamente seleccionamos 306 casos como lo indica el tamaño identificado por el uso de la fórmula, lo más probable es que por una serie de razones (el estudiante elegido no fue a clases ese día, el otro se cambió de escuela, un tercero no desea cooperar en la investigación, etc.), habrá una disminución de un conjunto de miembros de la muestra. Dependiendo de la cantidad perdida, entonces podríamos desembocar en un estudio inválido desde la perspectiva inferencial o de representación de la muestra a la población. Para prevenir ese posible problema, se recomienda seleccionar un 50% más de casos del tamaño estipulado por la fórmula, de modo que si no se completa dicho

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monto se va complementando hasta alcanzar la cifra requerida, a partir del 50% agregado. Diseño cuasiexperimental Por supuesto que es difícil cumplir con todos los requisitos que ordena el diseño experimental completo. Principalmente en contextos clínicos, educativos, y sociales en general, no se pueden reunir todas las exigencias del diseño experimental completo. Sin embargo, aun cuando se violen algunas recomendaciones, afortunadamente se pueden hacer investigaciones más o menos cercanas al modelo del experimento completo. Tenemos la estrategia alternativa del diseño cuasi-experimental. Es casi un diseño experimental porque solamente se incumple con dos de sus requisitos: la selección al azar de la muestra y la conformación al azar, a partir de la muestra, de los dos grupos, experimental y control. Sucede que los dos grupos ya existen conformados, no por razones de investigación sino por motivos administrativos, burocráticos o de otra índole, de modo que los aprovechamos ya como están configurados. Lo que sí podemos hacer es echar a la suerte cuál de ellos es el experimental y cuál el control. De todas maneras, podemos terminar con dos grupos que estén variando en alguna condición que a la postre vaya a influir los resultados, contaminando los efectos de la variable independiente sobre la dependiente. Demos un ejemplo, para ilustrar las consideraciones anteriores. Si nos interesa evaluar los efectos sobre el aprendizaje de un nuevo libro de biología en tercer año de secundaria y usamos a los grupos A y B, ambos del turno matutino, asignando al azar el B al experimental (él llevaría el nuevo libro) y el A al control (él llevaría el libro antiguo); pero imaginemos que en el B hay estudiantes con inteligencia más alta que en el A y si al final del curso las calificaciones son más altas en el B que en el A, podríamos decir que el nuevo texto aumentó el aprendizaje, pero a lo mejor eso pasó porque en ese grupo, precisamente, había personas con mas inteligencia que en el otro. Tal vez el mayor aprendizaje se debió a la mayor inteligencia de los participantes y no tanto al nuevo texto o las mejores calificaciones ocurrieron tanto por el nuevo texto y la mayor inteligencia de los alumnos. En suma, los resultados del estudio están contaminados por una variable extraña, la cual es la inteligencia diferente en ambos grupos. Ahora bien, para evitar esa contaminación podemos medir desde el inicio a los dos grupos en las posibles variables en las cuales quisiéramos que no difirieran los grupos, para que no se convirtieran en variables extrañas (véase Tabla 6). Tabla 6. Diseño cuasiexperimental de 2 grupos Grupo Preprueba Variable Postprueba s independiente Experimental Sí Sí Sí Control Sí No Sí

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Claro que a pesar de nuestros deseos, ambos grupos pueden diferir o tal vez no. Si resultan similares, no habrá contaminación, pero si sucede que son distintos, podemos asignar el texto nuevo al grupo de menor inteligencia y si a pesar de eso su aprendizaje es mayor que en el otro grupo, ello hablaría acerca de la bondad del texto. El uso de esta medición, llamada preprueba, nos lleva a otro problema metodológico: el de la generalización de los resultados. Si los resultados en aprendizaje son mayores en el experimental que en el control, habiendo usado preprueba para constatar su equivalencia inicial en inteligencia, ello nos restringe el poder decir que el texto es útil para otros grupos similares. Sí, siempre y cuando también se sometan ellos a la preprueba, lo cual es improbable. Para resolver estos problemas del uso de prepruebas, surge el famoso y clásico diseño de Solomon (1949), el cual será explicado y discutido en el apartado siguiente. Sin embargo, se resalta antes aquí la valiosa contribución del trabajo teórico y experimental del profesor Solomon, el cual sentó las bases del fenómeno conductual disfuncional conocido como desesperanza aprendida (Overmier, 1996). Diseño de Solomon (1949) Ya que el problema consiste en que los posibles efectos sobre el aprendizaje están contaminados porque están ocurriendo juntos dos factores, a saber, el texto nuevo como nuestra variable independiente manipulada activamente por el investigador y la variable extraña, preprueba, entonces Solomon (1949) sugiere separarlas mediante el agregado de un nuevo grupo experimental 2, el cual no recibiría preprueba, como se ve en la siguiente Tabla 7: Tabla 7. Diseño cuasiexperimental de 3 grupos Grupos Preprueba Variable Postprueba independiente Experimental Sí Sí Sí 1 Control Sí No Sí Experimental No Sí Sí 2 Aunque ya con este nuevo grupo experimental, el cual no recibe preprueba, estamos en mejor condición para deslindar el efecto de la variable independiente sobre la dependiente, sin los posibles efectos de sensibilización, la práctica o cualquier otro atribuible a la posprueba, sería mejor el diseño, dice Solomon (1949), si añadimos un grupo más, como se ve en la Tabla 8.

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Tabla 8. Diseño cuasiexperimental de 4 grupos, de Solomon (1949) Grupos Preprueba Variable Postprueba independiente Experimental Sí Sí Sí 1 40 80 Control 1 Sí 55 No Sí 60 Experimental 2 Control 2

No 38 No 25

Sí

Sí 83

No

Sí 30

En este arreglo de investigación, el nuevo grupo sería Control 2, no recibiría preprueba ni tampoco variable independiente y de esta manera, cualquier aumento en el aprendizaje, en el grupo Experimental 2 estaría completamente limpio de alguna otra posible influencia, cuando menos no atribuible a la preprueba, en ningún sentido. Esto sería reforzado si no se hallan efectos benéficos tampoco en el grupo Control 2, ya que él no recibe ni preprueba ni tratamiento alguno. Todos los posibles efectos se comparan entre sí, dependiendo del tipo de grupo, a partir de las calificaciones obtenidas por ellos en la posprueba. Diseño preexperimental En otras ocasiones, no es posible ni conseguir dos grupos ya conformados, de modo que se tiene solamente un sólo grupo para investigar. El grupo control es muy necesario porque así se pueden comparar los resultados en la variable dependiente e inferir si es posible atribuir alguna diferencia al efecto del grado de la variable independiente estudiada. Sin grupo control, que ejerza el rol de punto de comparación, ¿qué es lo que se va a comparar? La medida de la dependiente en un antes de la intervención y en un después de la misma, es lo único que queda por hacer (véase Tabla 9). Tabla 9. Diseño preexperimental Grupos Preprueba Variable Postprueba independiente Experimental Sí Sí Sí Sin embargo, los integrantes del único grupo investigado pueden recibir potencialmente la influencia de muchas fuentes desconocidas en el tiempo que transcurre desde que se les mide, se exponen a la variable independiente, hasta que se les vuelve a medir en la misma variable. Entre más tiempo pase entre la preprueba y la posprueba, más posibilidades de que los efectos potenciales de la independiente estén contaminados por otros factores que hayan intervenido también.

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Toda la perorata anterior nos lleva a desalentar el uso de este primitivo diseño de investigación. Empero, como decimos en México, a falta de pan, tortillas. Es decir, si no hay de otra y nos vemos en la disyuntiva de investigar con este diseño o no investigar, más vale investigar, pero con todas las consideraciones discutidas en mente y con una cautela a ultranza. A continuación se presentan algunos casos en los cuales, sin rubor alguno, podemos legítimamente usar este diseño preexperimental, sin preocuparnos por sus deficiencias metodológicas crónicas. Supongamos que la medición de preprueba se hace sobre una variable dependiente, la cual ha estado muy disminuida en virtud de razones genéticas o de otro tipo, por ejemplo, el funcionamiento cognitivo abstracto en los hermosos niños con síndrome Down. Si el investigador está interesado en los efectos de un neuroléptico o neurotransmisor de laboratorio, para explorar sus efectos en el rendimiento intelectual, y a la postre encuentra que hay un aumento en la posprueba con respecto a la preprueba, pues la responsable causal difícilmente sería cuestionada en virtud del diseño usado. Por otra parte, si el investigador teóricamente espera una disminución de la variable dependiente en función del efecto de la independiente, puede usar un grupo en el que se sepa que la tendencia es típicamente ascendente, de modo que si en la posprueba se observa una disminución con respecto a la preprueba, a pesar de esa tendencia ya señalada, su modelo puede recibir apoyo tentativo, aun habiendo usado un diseño tan criticado. Diseño protoexperimental El diseño protoexperimental es una variante del diseño pre-experimental, pero con los defectos acentuados al por mayor. También sólo se dispone de un grupo, sobre el cual se aplicará la variable independiente. Sin embargo, no se puede usar una preprueba sobre la variable dependiente, pero sí intervenir y medir después con una posprueba (véase Tabla 10). Tabla 10. Diseño protoexperimental Grupos Preprueba Variable Postprueba independiente Experimental No Sí Sí ¿Cómo saber que hay afectación alguna en la dependiente, en función de la independiente, si no sabemos cuál es el nivel de la primera, antes de la intervención de la segunda? No hay manera. Por tanto, el uso de este diseño hará que seamos el hazmerreír en la comunidad científica, si nos atrevemos a desafiar todas las recomendaciones para evitar caer en este pecado capital metodológico. El lector amigo podrá decir, entonces, ¿para qué desperdicias, autor zopenco, mi valioso tiempo haciéndome leer algo que no es útil usar? Bueno, eso es cierto (lo de zopenco), siempre y cuando el amable lector ya lo

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hubiera sabido, antes de leerlo. Si no, ahora sí sabe lo que no hay que hacer, so pena de ser excomulgado o expulsado del paraíso metodológico. Validez interna Este concepto está relacionado con el poder concluir legítimamente que los efectos en la variable dependiente son atribuibles, en gran medida, a la variable independiente, sin la contaminación de variables extrañas, fenómeno que ya se mencionó anteriormente. Se diría que el estudio tiene mayor validez interna porque se hizo con un diseño experimental completo, el cual nos permite una limpieza metodológica impecablemente envidiable. Con su uso, no desconfiaríamos, en virtudes del diseño, de que los cambios observados en la dependiente estén causalmente relacionados con la independiente. En el caso contrario extremo, ¿cómo saber en un estudio con diseño protoexperimental, que los cambios en la dependiente sólo están relacionados con la independiente? El diseño protoexperimental, de los experimentales, es el que tiene la peor validez interna, por ende. Validez externa Muy poco después de que Skinner (1938), publicara su obra The behavior of organisms, muchas acres voces le sacaron la tarjeta roja de la validez externa. Si el libro reportaba investigaciones exclusivamente sobre la rata blanca como unidad de análisis, ¿cómo se atrevía a hablar sobre la conducta de los organismos, en general? ¿Por qué no se llamó el texto la conducta de la rata blanca? Estos cuestionamientos hacían alusión al concepto de la aparente carencia de validez externa de las investigaciones del profesor Skinner y, en cierto sentido, sus críticos tenían algo de razón, si no es que la razón completa. Después de todo él no había ofrecido, ni nadie más, evidencias a favor de los principios encontrados de que también estuvieran sucediendo en otras especies y, menos en la humana. Tal vez Skinner dijo, sin que nadie lo oyera, y menos sus inquisidores laicos: e pur si muove (y, sin embargo, se mueve). La validez externa se refiere a qué tanto el estudio permite aplicar los resultados a otros contextos, especies o comportamientos, distintos a aquellos en los cuales se hizo la investigación. ¿En qué medida se puede generalizar, de lo encontrado en estas circunstancias, a otras fuera del estudio? Aquí los estudios experimentales completos salen debiendo, porque su gran fortaleza en validez interna es a costa de su gran debilidad en validez externa. Es decir, todos los cuidados que se tienen para poder estar seguros de que los efectos se deben a las manipulaciones, conspiran en contra de la generalización, debido a la gran artificialidad con que se trabaja para lograr la validez interna. El control de variables, la limpieza metodológica, requieren condiciones de artificialidad que no se hallan ecológicamente en los contextos naturales. Por eso, los estudios ex post facto, cercanos a las circunstancias del fluir natural de los eventos, sin artificialidad, pueden vanagloriarse de poseer alto grado de validez externa

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(pero, se asoma tímidamente el purista y, dice: también baja validez interna, no se le olvide). Glosario Contaminación. Puede suceder que en un estudio, por ignorancia, descuido o falta de experiencia, él o los responsables de la investigación no controlaron la presencia de otras variables diferentes a las independientes. Por tanto, los cambios, si los hubiera o no, lo que pasó en la dependiente, estaría “contaminado” por esas otras variables indeseables. Por ejemplo, si se estuviera estudiando con cuál texto aprenden más biología estudiantes de secundaria, el antiguo y uno nuevo en el mercado, y son dos profesores diferentes los encargados del mismo curso, allí hay una obvia contaminación: el distinto profesor. Tal vez tenga más experiencia el maestro que impartió la clase con el libro nuevo y por eso no se podría decir que el mayor aprendizaje es función exclusiva del texto. Tal vez el texto contribuyó, pero además también lo hizo la mayor práctica del profesor. La solución a esta obvia contaminación hubiera sido que el mismo profesor se encargara de los dos grupos: uno con el viejo texto y otro con el nuevo. Diseño. Este concepto se usa en diferentes contextos de la actividad humana, como la arquitectura, el dibujo, la construcción o confección de aparatos, equipos, instrumentos, juguetes, ropa, etcétera. En todos ellos, el sentido del contexto es la disposición o arreglo, en base a ciertas reglas, de las condiciones de trabajo desde el uso de un molde hasta la planeación estratégica más sofisticada, con modelos de varios tipos, para llegar a buen termino y conseguir el propósito planteado desde el principio. Diseño cuasiexperimental. Cuando no se pueden seleccionar al azar los participantes de la población que se quiere estudiar, ni tampoco asignar al azar la muestra de conveniencia a los grupos, pues ya los tenemos configurados, por razones distintas. Sin embargo, sí podemos asignar aleatoriamente cuál de ellos será el control y cuál el experimental. Aquí, entonces, tenemos un diseño cuasiexperimental. En él sí podemos asignar al azar el tratamiento o la variable independiente, pero su origen constitutivo no pudo legitimarse por el azar, ya que son grupos fijos desde antes de estudiarlos. Diseño de investigación. En términos generales, el arreglo o disposición que se use en el estudio para falsar las hipótesis y encontrar respuestas a las preguntas del problema, recibe el nombre de diseño de investigación. Diseño de Solomon. Solomon (1949), resolvió ingeniosamente la dificultad metodológica al usar prepruebas en los tradicionales grupos experimental y control. La dificultad estriba básicamente en la disminución de la validez externa de los hallazgos porque al tratar de generalizarlos de la muestra a la población, como el resto de esta última no recibió preprueba, los resultados no se

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esperarían bajo tales circunstancias. Al agregar dos grupos mas, uno control 2 y otro experimental 2, sin preprueba en ambos, podría eliminarse esta restricción de extrapolación. Diseño experimental completo. Un diseño experimental completo conlleva la satisfacción de los siguientes 4 requisitos: 1-La identificación de todos y cada uno de los miembros de la población o universo mediante algún símbolo, 2-La selección al azar de una muestra suficientemente representativa del universo o población, 3-La subdivisión de la muestra, mediante el azar, en dos grupo, 4-La asignación al azar de los 2 grupos a uno que sea el experimental y el otro el control, 4-La administración del tratamiento, intervención, variable independiente o paquete de variables independientes, al grupo experimental pero no al control o testigo. Diseño ex post facto. Este arreglo de investigación se impone necesariamente en aquellos casos en los que no se puede o no se pudo manipular activamente las variables independientes por algunas razones que impiden esta operación. Se parte retroactivamente de la comparación de los grupos experimental y control en la variable dependiente, porque la supuesta influencia de las variables independientes ya ocurrió y se pretende observarla en las diferencias predichas en la dependiente. Diseño preexperimental. Implica el uso de solamente un grupo, el cual generalmente no fue seleccionado al azar, ya estaba conformado por otros motivos ajenos a los de la investigación, recibe también normalmente una preprueba en la variable dependiente, luego viene la intervención y, al final, una postprueba para comparar los resultado y ver si hay cambios en los valores de la dependiente. Diseño protoexperimental. En situaciones de trabajo profesional, muchas veces es difícil usar alguno de los diseños de investigación previamente discutidos. Las razones son muchas y muy variadas, pero una de las más importantes se refiere a la imposibilidad de estructurar el estudio a favor de un problema de investigación y de la solución de sus preguntas. Más bien se constituye el profesional ante un problema que aqueja al cliente o paciente y requiere hacer algo que ayude a aliviar dicha situación incómoda y por la cual se consulta o pide apoyo. Por tanto, muchas veces, bajo estas circunstancias, se interviene inmediatamente sin haber medido el nivel de la variable dependiente que se quiere cambiar o se tiene como referencia solamente el informe verbal del consultado y, después de un periodo variable, se aplica una prueba que mide el estado en el cual se encuentra la variable dependiente. Grupo control. Es el conjunto de unidades de análisis o parte de la muestra que es sometida a un tratamiento o intervención común y corriente que no supone un cambio en la variable dependiente en el sentido en el que razona la hipótesis. También se le llama grupo testigo y es un punto importante de comparación

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relativa con respecto al grupo experimental, para comparar los niveles de la variable dependiente en los dos grupos. Grupo experimental. Es el conjunto de unidades de análisis o parte de la muestra que sí es sometida a la variable o variables independientes para ver si existen cambios en la variable dependiente y si se pueden atribuir a la primera, como lo señala la hipótesis empírica. Preprueba. Es una medida inicial en la variable dependiente, la cual se compara después de la intervención de las variables independientes, con el nivel logrado ya en la postprueba del mismo grupo o con la postprueba del otro grupo o grupos. Postprueba. Es la segunda medida tomada sobre la variable dependiente, después de la aplicación de las variables independientes. Validez interna. Si hubiere habido cambios en la variable dependiente, detectados en la medida después de la intervención de las variables independientes, el dilema que enfrenta el investigador es si pueden ser atribuible tales efectos, y en que grado, a tales variables independientes. Si su diseño de investigación es lo suficientemente sólido y ha controlado, por tanto, la intervención indeseable de la mayor cantidad posible de variables contaminantes o extrañas, entonces él podrá concluir sin rubor alguno, y con relativa probabilidad de acierto, que hay una razonable relación de causa efecto entre las variables independientes y la dependiente del estudio. Vale decir, que los cambios en la dependiente pueden ser legítimamente atribuibles a las independientes. Validez externa. Cuando el diseño de investigación es experimental completo o alguna variante incompleta del mismo, la artificialidad de la estructura del estudio aumenta considerablemente. Por tanto aun cuando hubiere validez externa, la preocupación del investigador ahora radica en la probabilidad de extender sus hallazgos y conclusiones hacia otras condiciones más naturales o en donde ocurre el fenómeno bajo circunstancias contextuales comunes y corrientes. En la medida en que haya discrepancias entre una y otras, en ese grado la validez externa del estudio experimental está mayormente mermada o disminuida. Variables extrañas o contaminantes. A veces, se cuelan de manera incontrolada ciertas variables que no son propiamente las independientes en la cuales está interesado el investigador. Por ejemplo, si se está estudiando una nueva técnica didáctica y al grupo experimental se le asigna un profesor y otro diferente al control, la obvia variable extraña o contaminante es el distinto tipo de profesor. Para mantener constantes las condiciones, hubiera sido mejor que el mismo profesor se encargara de ambos grupos. Se dice que son contaminantes porque el diseño no excluye así la probabilidad de que estén influyendo sobre los

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cambios esperados en la dependiente y agregan su propia contribución, indeseable para propósitos del estudio, limitando la variable interna.

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Auto-evaluación 1-Es un conjunto de acciones que al ser seguidas de manera más o menos ordenada, se logra evidencia del mundo, la cual permite conseguir así algunas respuestas también sobre las preguntas que modulan al problema: a) El problema b) El diseño de investigación c) El procedimiento d) La técnica 2-Diseños de investigación que involucran una participación activa del investigador en la administración de algún grado de la variable independiente, el tratamiento o la intervención que se está estudiando, a los participantes: a) longitudinales b) experimentales c) ex post facto d) transversales 3-En estos diseños de investigación la observación pasiva del investigador le impide la manipulación de aquellas condiciones que teóricamente le llevan a pensar que influyen sobre la variable dependiente: a) ex post facto b) experimentales c) longitudinales d) transversales 4-Este concepto de validez está relacionado con el poder concluir legítimamente que los efectos en la variable dependiente son atribuibles, en gran medida, a la variable independiente, sin la contaminación de variables extrañas: a) Divergente b) Externa c) Convergente d) Interna 5-Este concepto de validez se refiere a qué tanto el estudio permite aplicar los resultados a otros contextos, especies o comportamientos, distintos a aquellos en los cuales se hizo la investigación: a) Interna b) Externa c) Convergente d) Divergente

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6-Arreglo o disposición que se usa en el estudio para falsar las hipótesis y encontrar respuestas a las preguntas del problema: a) El problema b) El diseño de investigación c) El procedimiento d) La técnica 7-Este diseño conlleva la satisfacción de los siguientes 5 requisitos: 1-La identificación de todos y cada uno de los miembros de la población o universo mediante algún símbolo 2-La selección al azar de una muestra suficientemente representativa del universo o población 3-La subdivisión de la muestra, mediante el azar, en dos grupo 4-La asignación al azar de los 2 grupos a uno que sea el experimental y el otro el control 5-La administración del tratamiento, intervención, variable independiente o paquete de variables independientes, al grupo experimental, pero no al control o testigo a) Experimental completo b) Cuasi experimental c) Ex post facto d) Preexperimental 8-Grupo que es el conjunto de unidades de análisis que es sometido a un tratamiento o intervención común y corriente que NO supone un cambio en la variable dependiente en el sentido en el que razona la hipótesis: a) Experimental b) Ex post facto c) Control d) Testigo 9-Grupo que es el conjunto de unidades de análisis que sí es sometido a la variable o variables independientes para ver si existen cambios en la variable dependiente: a) Ex post facto b) Experimental c) Testigo d) Control

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10-Es el fenómeno que, en un estudio, por ignorancia, descuido o falta de experiencia, él o los responsables de la investigación NO controlaron la presencia de otras variables diferentes a las independientes: a) La contaminación b) El hueco teórico c) El error epistemológico d) El error lógico 11-Este diseño implica el uso de solamente un grupo, el cual generalmente NO fue seleccionado al azar, recibe también normalmente una preprueba en la variable dependiente, luego viene la intervención y, al final, una postprueba: a) Proto experimental b) Experimental completo c) Preexperimental d) De Solomon 12-Se dice que estas variables se cuelan de manera incontrolada y son contaminantes porque el diseño en el que participan NO excluye la probabilidad de que estén influyendo sobre los cambios esperados en la dependiente: a) Continuas b) Discretas c) Latentes d) Extrañas 13-En este diseño se interviene inmediatamente, se tiene como referencia solamente el informe verbal del consultado y después se aplica una prueba que mide el estado en el cual se encuentra la variable dependiente: a) Proto experimental b) Ex post facto c) Cuasi experimental d) Pre experimental 14-En este diseño sí podemos asignar al azar el tratamiento o la variable independiente, pero su origen constitutivo NO pudo legitimarse por el azar, ya que incluye grupos fijos desde antes de estudiarlos: a) Protoexperimental b) Cuasiexperimental c) Ex post facto d) Experimental completo

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15-Es un tipo ideal de diseño de investigación, el cual incluye características extraordinarias que nos permiten contestar nuestras preguntas de investigación de una manera que nos evita cometer errores de conclusión: a) Proto experimental b) Cuasiexperimental c) Ex post facto d) Experimental completo

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Bibliografía citada Campbell, D. T. y Stanley, J. C. (1980). Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social. Buenos Aires: Amorrortu (Original en inglés, 1966). Kerlinger, F. S. y Lee, H. B. (2002). Investigación del comportamiento. Métodos de investigación en ciencias sociales (4ª. edición en español). México: McGrawHill/Interamericana Editores, S. A. de C. V. Overmier, J. B. (1996). Richard L. Solomon and learned helplessness. Integrative Psychological and Behavioral Science, 31, 4, 331-337. Skinner, B. F. (1938). The behavior of organisms. Nueva York, AppletonCentury-Crofts. Solomon, R. L. (1949). An extension of control group design. Psychological Bulletin, 46, 137-150.

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Capítulo 6. Errores de diseño o errores metodológicos Concepto de error metodológico Práctica simbólica sobre errores metodológicos Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 6. Errores de diseño o errores metodológicos Concepto de error metodológico …por supuesto, nadie se exaspera con la propia estupidez (Carroll, 2002, p.12)

Se resumirán aquí algunas consideraciones del profesor Underwood (1975, 1966, 1957) sobre lo que él llama error metodológico. Él considera que una investigación científica puede sintetizarse en tres apartados gruesos, interconectados, pero relativamente independientes, los cuales son: 1-Lo que hizo el investigador, el procedimiento, básicamente, 2-Los hallazgos, resultantes supuestamente de las operaciones o de lo que hizo el investigador, y 3-Las conclusiones, confeccionadas tanto a partir de lo que hizo el investigador como de lo que encontró. Para el profesor Underwwod (1975, 1966, 1957), el desfase o desvinculación, entre lo que se está concluyendo, lo encontrado y lo que hizo el investigador, contribuye enormemente a la comisión de un pecado o error metodológico, como él lo llama. Como es difícil hacer investigación real con práctica concreta en los cursos, Underwood apoya estos ejercicios, a los cuales llama práctica simbólica en la realización de la investigación. Práctica simbólica sobre errores metodológicos En los siguientes ejemplos de investigaciones reales, publicadas inclusive unas e inventadas otras, pero todas derivadas del análisis lógico-factual concebido y aplicado por el profesor Underwood, se identificarán aquellos casos en los cuales no existe error metodológico o de diseño y aquellos en los que sí y se explicará en qué consiste y por qué no se pueden aceptar las conclusiones del autor. Cambios de actitud en la sociedad Un investigador social está interesado en los cambios de actitud que él cree se dan en la sociedad, a través del tiempo, hacia las diferentes instituciones, tales como la familia, el matrimonio, el ejército, etc. Particularmente en esta última él piensa que la sociedad ha cambiado sus actitudes, yendo de una más favorable hacia otra más desfavorable. Diseña un estudio para falsar sus ideas, de modo que aplica una escala de actitud hacia el ejército y la aplica a muestras representativas de las diferentes jerarquías, desde el soldado raso hasta el general de 5 estrellas, si es que esta es la máxima jerarquía militar (excluyendo al presidente de la república, el cual es el comandante en jefe de todas las fuerzas armadas mexicanas). Su hipótesis es que, a menor jerarquía militar, menor actitud favorable hacia el ejército. Los hallazgos se encuentran en ese 126

sentido y el concluye que su hipótesis ha recibido apoyo empírico relativo: que como los generales entraron al ejército hace mas de 25 años, ellos son representativos de la actitud social mas favorable de la época hacia el ejercito y que, en efecto, ahora hay socialmente menos simpatía hacia el ejército porque también los soldados rasos no exhiben una actitud mas favorable hacia la institución de marras. En este caso no se pueden aceptar las conclusiones del autor y, por tanto, se afirma que hay error metodológico. Que lo que hizo el investigador no permite asumir las conclusiones a las que llegó tan impunemente. Los datos son incontrovertibles, efectivamente los generales tienen mejor actitud hacia el ejército, pero tal vez no porque pertenezcan a una generación social en donde era mejor la actitud hacia la milicia, sino porque han sobrevivido en tal institución y ahora gozan de privilegios y canonjías. Asimismo, los soldados tienen muy baja actitud favorable hacia el ejército, pero tal vez no porque en la actualidad la sociedad tenga una mala actitud hacia tal institución, sino a lo mejor porque los soldados todavía no se adaptan a su nueva vida y están sufriendo la novatada de la iniciación, con los ritos de sufrimiento respectivos. Si hubiera agregado otros dos grupos comparativos de personas semejantes a las de los soldados rasos y de altos rangos militares y en ellos también encuentra lo mismo, entonces estaría en mejor posición para aceptar sus hipótesis y sus conclusiones serían menos objetables. El cerebro y la conducta Un investigador “cerebrólatra” o como lo dice de manera más elegante el profesor Kantor (1975), con una inclinación conceptual organocéntrica, supone que cierta parte del lóbulo frontal está relacionada con la agresividad. Que, si se realiza una ablación extirpando una parte específica del lóbulo mencionado, entonces disminuirá la agresividad de pacientes psiquiátricos. Él diseña un experimento para contestar su pregunta y a un grupo de pacientes psiquiátricos hospitalizados por sus actos agresivos dañinos (grupo experimental) le aplica la técnica quirúrgica. Al grupo control le asegura que lo operará, igualmente que, al experimental, los prepara, los lleva hasta el quirófano, inclusive les corta el cabello de la parte del cráneo donde haría el corte a los experimentales y, finalmente, los anestesia también, sin intervenirlos, por supuesto (sólo hizo la faramalla). Previamente a la operación aplicó una escala de tendencia hacia la agresión y no hubo diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los dos grupos. Después de un periodo prudente, posterior a las ablaciones real y simulada, aplica una forma paralela que también mide agresión y encuentra que el grupo experimental disminuyó el puntaje promedio en términos significativos en comparación con el control. Por tanto, concluye el investigador que sus hallazgos apoyan su hipótesis y se puede recomendar la ablación para reducir la agresividad de pacientes psiquiátricos hospitalizados.

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Nuevamente, aquí existe un craso error metodológico. La simulación no se llevó al grado tal de equiparar al máximo las condiciones de los dos grupos. En la medida en que haya posibilidades de que el shock mismo, producto de la trepanación del cráneo, haya contribuido a la reducción de la agresión, de manera independiente o en conjunción con la extirpación de la parte específica del cerebro, en ese grado hay contaminación de variables y las conclusiones no se pueden acepta tal como las defiende el investigador. Si se hubiera trepanado el cráneo de los controles también, incluso manipulando la parte que sería operada en los controles, se hubieran dado las circunstancias mas parecidas entre ambos grupos, salvo la ablación misma como variable independiente. Género y violencia Un investigador estaba interesado en la violencia o agresividad y pensaba que podría estar relacionada diferencialmente con el género. También creía que se desarrollaba ontogenéticamente temprano, siendo más proclives los niños que las niñas a ella. Diseñó un estudio en el cual seleccionó dos muestras aleatorias de una primaria pública, de hombres y mujeres cada una, y les pidió que escribieran todos los actos agresivos que recordaran. Dos observadores independientes calificaron los reportes de manera independiente. Se encontró que los niños manifestaron en mayor cantidad de actos agresivos cometidos en que las niñas. El investigador concluyó que había suficiente evidencia para apoyar su hipótesis de que los niños son más agresivos que las niñas. Si culturalmente a los niños se les fomenta más que a las niñas que expresen verbal y motoramente sus desacuerdos y discrepancias, e incluso se les tolera más los juegos violentos y las “luchitas”, entonces estamos ante otra probable interpretación de los hallazgos, la cual no es la del investigador. Tal vez no haya diferencia entre las agresiones cometidas por ambos géneros, sino que las niñas están menos dispuestas a reconocerlas públicamente porque eso no está bien visto culturalmente. A lo mejor no es que sean más agresivos los niños que las niñas, sino que las niñas se auto inhibieron de reconocer sus actos. Aquí tal vez la estrategia de recolección de datos más fructífera sea la observación naturalista de niños y niñas, en diferentes contextos sociales, para falsar la hipótesis original. Cereal y crecimiento físico de los niños Un fabricante de cereal contrató a un profesor del doctorado de la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Quería que investigara sobre las propiedades nutritivas de su producto, que las avalara con su estudio y así armar la campaña publicitaria con datos sólidos. De una colonia con alta marginación de la zona metropolitana de la ciudad de Monterrey seleccionó al azar una muestra de niños de 4 a 7 años, aleatoriamente la subdividió en dos grupos y también al azar asignó el tratamiento experimental sólo a uno de ellos. La variable independiente consistió en el doble de cereal recibido por los niños

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del grupo experimental. El tazón del grupo control llevaba la mitad del cereal pero era de las mismas dimensiones que el del experimental y le cabía la misma cantidad de leche, pero obviamente el experimental recibió doble cantidad de leche para acompañar al doble de cereal. Se manipuló solamente la cantidad de cereal, pero se mantuvieron constantes aparentemente todas las demás condiciones. Como fueron seleccionados aleatoriamente los participantes, habría cantidades similares de niños y niñas en los dos grupos, sus pesos y estaturas presumiblemente eran en promedio iguales, y cualquier otra característica se esperaría que se distribuyera de manera similar en los dos grupos. Al final de 6 meses de tratamiento, fueron medidos en peso y estatura. Se halló que las medias de peso y estatura fueron mayores, significativa y substancialmente, en el grupo experimental. Contento, el investigador concluyó que efectivamente, el cereal sí poseía propiedades nutritivas recomendables. Y que los aumentos en las medidas biológicas eran razonablemente atribuibles a él. Este ejemplo es muy simple y salta a la vista que, si el investigador no controló la cantidad de leche recibida por los dos grupos y se les dio una cantidad diferente, entonces ella sería una variable extraña, candidata a explicar parcialmente los resultados. Si les dio menos leche a los controles, junto con la menor cantidad de cereal, entonces allí se coló la variable indeseable. Se debió haber realizado el estudio con la misma cantidad de leche, tanto para los experimentales como para los controles, solo variando la cantidad de cereal: el doble o triple para los experimentales con respecto a los controles. De otra manera, si los experimentales recibieron más leche que los controles además de mayor cereal, entonces también la leche podría ser responsable de los aumentos en las medidas biológicas y no solamente el cereal. La represión inconsciente del lenguaje obsceno En este estudio el científico pensaba que el constructo inconsciente, de la teoría psicoanalítica ortodoxa, era el responsable de inhibir el reconocimiento de palabras con contenido obsceno y de tipo malediciente, pero mayormente en mujeres que en hombres. Saca una muestra al azar de hombres y mujeres de alguna carrera universitaria y les asigna la tarea de que escriban todas las palabras a las cuales son expuestos mediante un taquistoscopio con duraciones de una milésima de segundo. Previamente se había asegurado con un jurado de también estudiantes universitarios de la misma disciplina cuáles eran palabras obscenas y cuáles neutras. Los resultados indican que los hombres reconocieron más palabras obscenas que las mujeres y de allí el investigador brinca a la conclusión de que las mujeres reprimieron más palabras de ese tipo que los hombres. De nuevo, a como fue hecho el estudio, existe cuando menos otra alternativa interpretativa de los hallazgos, diferente a la del investigador. A lo mejor no era que las estudiantes no reconocieran las palabras obscenas y maledicientes y

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que las hubieran por tanto reprimido en el inconsciente. Tal vez sí las reconocían, pero por pena o vergüenza no aceptaban públicamente identificarlas, decían que no sabían qué palabra se había presentado. Recordemos que el aparato proyector permitía la exposición de las palabras durante periodos muy breves (una milésima de segundo). El efecto de la retroalimentación sobre el rendimiento Con estudiantes universitarios se usó la tarea de tachar todas las “a” contenidas en una hoja de máquina, entremezcladas con muchas otras letras. Posteriormente, se seleccionaron dos grupos igualados en rendimiento sobre la tarea. Luego, al grupo experimental, trabajando en forma independiente con respecto al grupo control, se le da una serie de ensayos sobre la misma tarea. Durante estos ensayos se sientan los participantes alrededor de un círculo, de modo que cada persona pueda ver a todas las demás. Después de cada ensayo, cada participante cuenta el número de respuestas correctas que hizo, por ejemplo, el número de “a” tachadas en el intervalo de un minuto. Cuando todos ya han calculado este valor, el investigador se pasea alrededor del círculo pidiéndole a cada participante que diga en voz alta cuantas correctas obtuvo y cuántas quisiera conseguir en el siguiente ensayo. A continuación, se proporciona otro ensayo y se repite el procedimiento descrito durante varios ensayos más. El grupo control, por otra parte, simplemente recibe un número igual de ensayos en una situación formal, sin pedirles que calculen ni digan en voz alta cuántas buenas tuvo. La comparación del rendimiento, posteriormente a la serie de ensayos, muestra que el grupo experimental es estadísticamente superior al control. El investigador concluye que la retroalimentación de los resultados sobre la tarea es responsable del aumento en el rendimiento. Si la variable independiente en este estudio pretendía ser la retroalimentación que recibía cada estudiante al contar cuántas “aes” había identificado, es difícil aceptar sus conclusiones porque se permitió que variaran otros factores simultáneamente. Por ejemplo, la disposición cara a cara de los participantes en el grupo experimental y el establecimiento de la meta a lograr una vez conocido su rendimiento. Estas variables extrañas estuvieron ausentes en el grupo control y tal vez hayan contribuido en algún grado a mejorar los resultados del grupo experimental sobre los del control. Por supuesto que tampoco se puede excluir el posible efecto de la retroalimentación sola, pero el diseño impide decirlo claramente ya que estuvo obviamente contaminado. El efecto del trauma acumulado sobre la neurosis Un estudio partía del supuesto teórico de que el trauma es una causa de la neurosis. Esta investigación pretendió disminuir la intensidad del trauma reduciéndolo en su ocurrencia mediante dosis pequeñas. De tal manera que si el participante se exponía a una situación productora de trauma, habría menos trauma si la exposición se hacía mediante práctica distribuida que mediante

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práctica masiva. Los sujetos fueron 21 perritos de aproximadamente 4 meses de edad. La situación productora de trauma fue una caja, la cual era tan pequeña que el cachorro muy apenas si podía darse vuelta en ella. Algunas observaciones piloto indicaban que el confinamiento en la caja producía considerable agitación, la cual se podría medir mediante el número de movimientos que hacía el animal y el número de chillidos también. Los sujetos del grupo de trauma masivo recibieron 10 minutos continuos de confinamiento en la caja. En cambio, los sujetos del grupo de trauma distribuido estuvieron un minuto en la caja, un minuto afuera y así sucesivamente hasta que habían pasado 10 minutos acumulados dentro de la caja. Como los resultados mostraron que el número de chillidos hechos por el grupo de trauma masivo fue significativamente, en términos estadísticos, mayor que el número emitido por el grupo del trauma distribuido (aunque el número de movimientos no difirió entre los dos grupos), el investigador concluyó que el trauma masivo producía más neurosis que el trauma espaciado. La variable independiente fue la situación traumática acumulada y la dependiente el número de chillidos. El grupo experimental fue sometido durante 10 minutos ininterrumpidos a un confinamiento presuntamente traumático, mientras que el control sufrió un minuto de confinamiento y un minuto fura de la caja hasta acumular 10 minutos adentro y 10 afuera. Los resultados son incontrovertibles: hubo en promedio más chillidos en el grupo experimental que en el control. Sin embargo, puede ser que haya otras alternativas explicatorias diferentes al trauma acumulado. Tal vez, al no estar igualados en la cantidad de tiempo durante el estudio (20 minutos unos y 10 otros) implique una diferencia que provoque mas chillidos y no sea el trauma propiamente dicho el responsable. También, la salida implica manipulación y confort, lo cual puede disminuir el efecto traumático del confinamiento per se. Para equiparar a los dos grupos se recomendaría que los sujetos del grupo de trauma distribuido no salieran de la caja ni fueran manipulados para hacerlo sino que automáticamente la caja se ensanchara cada minuto durante diez intercalados con los diez de confinamiento, mientras que los del grupo masivo pasaran confinados los primeros 10 minutos ininterrumpidamente y los 10 últimos allí mismo, habiendo ensanchado previamente la caja, como en el grupo control. Esta estratagema igualaría en el tiempo de estudio a los dos grupos, pero mantendría la diferencia que importa en la variable independiente. Frustración y constructividad de juego en niños El diseño básico de este estudio sobre la frustración presentaba el siguiente orden: prueba, período de obstaculización o bloqueo, prueba de nuevo. Los participantes fueron niños y se elaboró cuidadosamente una medida psicológica llamada constructividad de juego. Esencialmente, la medida representa madurez de juego y está muy relacionada con la inteligencia. En el primer período de observación se clasificó a los sujetos en constructividad durante un período de 30 minutos de juego libre. A continuación, se introdujo un período para inducir

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frustración. Inmediatamente después, se regresaba a los participantes a la situación original de juego y se medía de nuevo su constructividad de juego. Como los resultados mostraron que la edad promedio de constructividad de juego en el segundo período de prueba fue considerablemente menor que la lograda en el primero, se concluyó que el tratamiento diseñado para inducir frustración fue el responsable de tal disminución. Este diseño es preexperimental, con un sólo grupo, sometido primero a una preprueba y después de la intervención o variable independiente, a una postprueba. Adolece de una gran insuficiencia metodológica, de modo que es uno de los más primitivos que existen. Simplemente, los cambios pudieron haber ocurrido en parte debido a la influencia de otras variables interventoras, ajenas al estudio. Para poder concluir que fue la frustración la responsable única de la disminución en la constructividad de juego debió introducirse un grupo control que sirviera de base de comparación y si los cambios se presentaran sólo en el experimental, entonces sí se aceptarían las conclusiones. El rendimiento académico en función del texto Se publican dos nuevos libros de texto para matemáticas con estudiantes de segundo año de secundaria. ¿Cuál libro es mejor? El director de la escuela decide hacer un experimento. Un grupo de estudiantes de segundo año recibe el curso con el libro de texto A. Un segundo maestro se encarga de otro grupo, el cual recibe el curso con el libro de texto B. Al final del curso ambos grupos reciben el mismo examen sobre matemáticas, encontrándose que el grupo que llevó el curso con el texto A tiene un puntaje estadísticamente mayor que el obtenido por el grupo que llevó el curso con el texto B. El director concluye que como se demostró que el texto A es mejor que el A, los grupo de segundo año recibirán, de allí en adelante, el curso con ese texto. Aquí la variable extraña obvia es la diferencia en el maestro encargado de dar el curso, suponiendo que no hay diferencias entre los dos grupos en algunas variables importantes relacionadas con el aprendizaje. Por tanto, el mayor aprendizaje puede haberse debido al texto más al maestro, solamente al maestro o solamente al texto. Así como se hizo el estudio, es difícil saber a qué atribuir los cambios encontrados. La frustración y la hostilidad Hay 3 grupos, 2 con condiciones frustratorias y uno sin ella. La tarea para los integrantes de los 3 grupos es llegar a una decisión unánime en un tiempo preestablecido. A 2 grupos se les dice que se acabó el tiempo, que no alcanzaron la meta, el experimentador expresa sorpresa porque no alcanzaron el objetivo, la decisión unánime. Al grupo control el experimentador le expresa su satisfacción por haber alcanzado la meta en el tiempo estipulado, señalando que otros grupos no lo lograron. Se usa una medida de hostilidad hacia el

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experimentador como variable dependiente y la variable independiente fue el que no se haya alcanzado la meta en el tiempo fijado, la frustración. Tal vez el diferente trato del experimentador proporcionado al final del periodo permitido para llegar a una decisión unánime, sea un factor importante que haya contribuido a producir las diferencias en la hostilidad manifestada al experimentador por los dos grupos frustrados y el grupo control. Por una parte, la sorpresa del experimentador expresada a los grupos frustrados por no haber alcanzado la decisión unánime en el periodo fijado, lo cual implica la deficiencia del grupo, puede considerarse una actitud despreciativa, ya que se les decía la mayoría de los grupos sí habían sido capaces de lograr la solución en el mismo tiempo permitido; y por otra parte, al valorar altamente, con la expresión de satisfacción, el que el grupo sin frustración hubiera obtenido la solución en el tiempo dado, puede considerarse una actitud de aprobación, pues se les dijo que otros grupos habían hecho más tiempo y muchos habían fracasado en la tarea. Cabe pensar si se encontrarían las mismas diferencias en hostilidad hacia el experimentador de los dos grupos frustrados en relación con el control si el tratamiento del experimentador fuera el mismo, “neutral”, específicamente, sin alabar ni tampoco depreciar. Y también podemos pensar que en caso de emplearse este trato “neutral” posiblemente no se hubieran hallado diferencias en hostilidad intergrupos frustrados (con respecto al experimentador). Aunque, claro, a pesar de no ser un trato neutral el usado, se empleó el mismo para ambas condiciones frustratorias y sí se hallaron diferencias en hostilidad hacia E. Como se ha realizado el experimento no sabemos si las diferencias en hostilidad hacia el experimentador de los dos grupos frustrados con respecto al no frustrado se presentan como consecuencia de las diferencias en tratamiento o debido a las manipulaciones específicas frustratorias.

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Glosario Error metodológico. El desfase o desvinculación, entre los que se está concluyendo, lo encontrado y lo que hizo el investigador, contribuye enormemente a la comisión de un pecado o error metodológico. Práctica simbólica. Imaginar que se ha realizado la investigación en términos vicarios, ya sea real o hipotetizada, pero evaluarla de acuerdo con los criterios propuestos por el profesor Underwood (1957, 1966), de la existencia potencial de un error metodológico, a partir del desfase entre lo que se hizo, lo que se halló y lo que se concluyó en la investigación.

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Auto-evaluación 1-El desfase o desvinculación, entre lo que se está concluyendo, lo encontrado y lo que hizo el investigador, contribuye enormemente a la comisión de un: a) Error metodológico b) Hueco teórico c) Error epistemológico d) Error lógico

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Bibliografía citada Carroll, L. (2002). El juego de la lógica. México: Grupo Editorial Tomo, S. A. de C. V B. J. Underwood y J. J. Shaughnessy (1975). Experimentation in psychology. Nueva York: John Wiley and Sons. Underwood, B. J. (1957). Psychological research. Nueva York: AppletonCentury-Crofts. Underwood, B. J. (1966). Problems in experimental design and inference. Nueva York: Appleton-Century-Crofts.

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Capítulo 7. Métodos de recolección de información Observación Observación casual o cotidiana Observación científica Observación naturalista Observación controlada o sistemática Cuestionario Entrevista científica Escala tipo Likert Diferencial semántico Psicofísica Investigación cuantitativa e investigación cualitativa Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Observación En términos generales podemos decir que todos observamos y que ello implica fijar la atención parcial o totalmente sobre algún objeto, o alguna característica del mismo, del mundo circundante, por alguna razón. En otras palabras, observar conlleva detectar cómo está constituida la cosa, algún fenómeno o cómo está ocurriendo algo a nuestro alrededor; es una función psicológica indispensable para la adaptación exitosa a nuestro mundo. Aquí podríamos incluir algunas consideraciones del profesor Sir Bertrand Russell (2001). Él habla de que los datos sensibles serían aquellos particulares del mundo de los cuales estamos conscientes mientras que serían los sensibilia aquellos de los cuales no tenemos conciencia, los que seguirían existiendo, independientemente de nosotros. Observación casual o cotidiana Cuando observamos, haciéndolo de manera que los usuarios de su producto seamos nosotros mismos, sin mayor trascendencia social que la adaptación hacia los diversos grupos a los que simultáneamente pertenecemos, podemos decir que ello no es más que una observación casual o cotidiana, dicho esto sin demérito de la importancia que implica tal función. Sin embargo, cuando con la observación se quiere ir más allá de la cotidianeidad, trascender el intrigante y atractivo caleidoscopio multiforme de la realidad y contestar algunas preguntas sobre su origen, constitución, desarrollo y ocurrencia eventual futura, entramos en la categoría de la observación científica. Observación científica Si mediante la observación pretendemos encontrar algo del mundo que aparentemente está en consonancia con nuestras ideas acerca de cómo es dicho mundo, entonces ya incursionamos de un modo u otro en el campo de la observación científica. La observación científica tiene reglas explícitas e implícitas que guían al investigador para que false o refute sus creencias sobre el mundo, de manera que cuando no lo pueda hacer, entonces tenga relativa confianza temporal en sus ideas acerca de cómo está constituido ese mundo que le atrae sobremanera. Hay cuando menos dos grandes formas de observar científicamente al mundo: de manera natural y de modo controlado o sistemático. Observación naturalista En el modo de observación científica conocido como observación naturalista, el problema de investigación también impone sus condiciones, de manera que se trata de identificar al fenómeno en su ocurrencia normal, tratando de alterar lo menos posible su devenir, cuando menos durante las sesiones de observación. El investigador no hace nada deliberado para cambiar el transcurso de los

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eventos, pues lo que quiere saber es cómo se dan esos fenómenos en sus contextos naturales o normales. Por ejemplo, ¿existe conducta de cortejo en la urraca? ¿Cómo es esa conducta de cortejo? ¿Cuánto dura y cada cuando ocurre? Hay casos extraordinarios en la historia de la psicología, los cuales han desembocado en la producción de enorme y valiosa información o la generación de fértiles hipótesis gracias al uso de este tipo de observación científica. Citemos los descubrimientos del neurólogo austriaco Sigmund Freud (1856-1939), el psicólogo suizo Jean Piaget (1896-1980) y el zoólogo austriaco Zacharías Lorenz (1903-1989). Se puede atribuir a Freud la defensa del principio del determinismo en la conducta humana, algo en lo cual Skinner aceptó sería una de las principales, y tal vez la única coincidencia, entre los dos sistemas psicológicos: el psicoanálisis y el conductismo. La idea del desarrollo psicogenético en el ser humano pudo ser falsada, apoyada y modificada, gracias a la observación científica naturalista que Piaget usó en sus propias hijas. Finalmente, Lorenz arribó al concepto de impronta debido a sus observaciones naturales sobre varias especies. Observación controlada o sistemática Muchos investigadores desean ser parte activa en la aparición de los fenómenos y por tanto acuden a medios para transformar, parcial o totalmente, el inicio, transcurso y terminación de los fenómenos. Tienen la ideología de que para comprender y predecir al mundo es necesario cambiarlo, encontrando para ello las razones o factores que contribuyen a su existencia. Y para lograr tal propósito se arman de la observación controlada o sistemática. Lo cual, en otras palabras, quiere decir el uso del diseño experimental, del cual trata ampliamente el Capítulo 5 de este libro, por lo que no entraremos en detalle aquí. Basta con decir que el investigador dispone las condiciones del estudio de tal manera que al alterar el contexto procura así, con las evidencias encontradas, bajo tales circunstancias, falsar sus ideas preconcebidas sobre el fenómeno que está analizando. No espera a que el fenómeno ocurra naturalmente, él trata de producirlo o afectarlo con su intervención deliberada y sistemática. Cuestionario En todos los estudios en los que participan personas existe la necesidad de caracterizar en algunas dimensiones especiales, llamadas sociodemográficas, a los miembros de la muestra. Por tanto, se acude a un formato de interrogatorio, generalmente, por escrito, aunque algunas ocasiones se les lee, el cual contiene una serie de preguntas generales sobre la edad, los años de estudio, el lugar de nacimiento, su estado civil, principalmente. También se pueden o deben agregar, por supuesto, otras que sean pertinentes, según sean las preguntas que estructuran al problema de investigación particular. Esta valiosa información, recogida a través de este formato, está incluida en el medio de recolección de datos conocido formalmente como cuestionario. En las investigaciones psicológicas fácilmente se puede caer en el error de creer que se está

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estudiando al ser humano en general, cualesquiera cosa que quiera decir esto, sin considerar que cuando se investiga a personas o grupos, ellos poseen unas propiedades específicas que impiden muchas veces la generalización de los hallazgos o conclusiones más que a otras muestras similares a la estudiada. No hay algo como el ser humano abstracto, lo que tenemos en nuestra muestra es un conjunto de personas de cierta edad, género, nivel socioeconómico y así por el estilo. Entrevista científica En otras ocasiones el investigador, debido nuevamente a la naturaleza de su problema, tiene que usar una serie de preguntas a nivel oral, cara a cara con las personas que forman parte de su muestra. Puede usar algunas preguntas elaboradas previamente, lo cual da pie a una entrevista estructurada; sin embargo, puede combinar algunas preguntas previamente generadas con otras que construye durante el transcurso de la entrevista, dando origen así a una entrevista semi-estructurada. Podemos decir que la entrevista científica es un diálogo e intercambio entre el investigador y los participantes del estudio con el propósito de obtener aquella información que le permita falsar sus hipótesis sobre los fenómenos que le interesan. Escala tipo Likert Desde que se constituyó la psicología como ciencia se ha confiado en el reporte verbal de las personas, como fuente de información sobre su conducta, ya que es materialmente imposible observar todo comportamiento que interesa investigar científicamente, ya sea en sus ambientes naturales o bajo condiciones controladas, de laboratorio. Actualmente, en psicología los auto-informes comprenden el 67% de las publicaciones en las que hubo recolección de datos (Clark y Watson, 2003; Carretero-Dios y Pérez, 2005). De los reportes verbales, la escala tipo Likert es el método más frecuentemente usado en psicología (Smith y McCarthy, 1995; Carretero-Dios y Pérez, 2005). En la escalas, el científico elabora oraciones o frases, las cuales son leídas a las personas o ellas mismas las leen y se auto-posicionan ante ellas con una respuesta que eligen entre varias opciones, luego se analizan las respuestas y se infieren los comportamientos que representan. Podríamos decir que se estudia científicamente de manera simbólica la conducta, a través de su mediador más importante: el lenguaje. El científico de la psicología se basa en este valioso recurso simbólico por su carácter de representante de los fenómenos que le interesa estudiar. También, porque hay muchos rasgos psicológicos latentes o encubiertos que poseen las personas, los cuales sólo operan hasta el momento en que actúan directamente en relación con el medio, en función de las circunstancias que enfrentan, ya favorables o desafortunadas. Dentro de esta clásica tradición de la psicología, Rensis Likert (1932), inventó la escala o prueba que merecidamente lleva su apellido: la escala Likert. Consta de varias frases sobre algún objeto psicológico y de 5 opciones de respuesta, graduadas

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de menor a mayor o a la inversa, mediante las cuales la persona se autoposiciona al respecto, ya sea a favor o en contra, señalando la frecuencia o ausencia de la conducta y así por el estilo. A continuación se presentan 3 reactivos de una escala, a la cual se le puede llamar cuasi Likert, porque tiene sólo 4 opciones de respuesta y que ha usado el autor de este texto para medir fortaleza familiar, basada en la de McCubbin, McCubbin y Thompson (1991) (véase Tabla11). Tabla 11. Algunos reactivos de una escala cuasi Likert sobre fortaleza familiar. Reactivo 1 En nuestra familia la vida parece aburrida y sin sentido Reactivo 2 En nuestra familia, aunque no siempre estamos de acuerdo, podemos contar con la ayuda entre nosotros para aguantar o sobrellevar los momentos difíciles Reactivo 3 En nuestra familia sentimos que no podremos sobrevivir si llega otro problema Reactivo 4 En nuestra familia muchas veces siento que puedo confiar en que aún en momentos difíciles las cosas saldrán bien Las personas podían contestar con 4-Claro que sí, 3-Creo que sí, 2-Creo que no o 1-Claro que no. Características de los reactivos de la escala Likert La mayor parte de los investigadores (Edwards, 1983; Spector, 1991; Triandis, 1971; Marín, 1977) coinciden en que los reactivos para la escala Likert deberían poseer las siguientes características: Brevedad Se menciona que no deben ser más de 20 las palabras que integren a un reactivo. Ello implica que así el procesamiento de la información por el participante será más rápido y apegado a lo que se afirma, sin distraer o incorporar otros significados innecesarios. Por ejemplo, un reactivo breve sería “la globalización perjudica a los países”. Monosemia El reactivo debería tener una sola idea, de modo que no confunda o haga caer en contradicciones al participante. Por ejemplo, al decir “la globalización perjudica a los países” se implica una sola idea, la de que ese proceso es dañino para el desarrollo de las naciones. Un reactivo polisémico sería “la globalización perjudica a los países, aun cuando bajo ciertas condiciones les puede beneficiar, pero ello dependerá del tipo de exportaciones que realicen”. Directo y asertivo

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Un reactivo potencialmente útil para medir un rasgo psicológico debería ir al grano, no andarse por las ramas y afirmar o negar tajantemente que algo es así o asá. Un ejemplo de reactivo indirecto y ambiguo seria “aparentemente la globalización podría bajo ciertas circunstancias perjudicar a los países, pero también en otras condiciones podría contribuir a su desarrollo”. El reactivo debería pedirle sin ambages al participante que se pronuncie o autoposicione con respecto a lo que afirma o niega y para ello debe estar redactado de manera que le facilite tal tarea a la persona. Más o menos la mitad de los reactivos tendrían que ser positivos y la otra mitad negativos Los positivos serían los que afirman que existe el rasgo, por ejemplo “creo que tengo buenas cualidades”.Los negativos niegan la existencia del rasgo, por ejemplo, “después de todo pienso que no sirvo para nada”. Esta recomendación se hace para evitar posibles sesgos o influencias sobre la tendencia a contestar de una u otra manera, independientemente del contenido de los reactivos. Es decir, si todos los reactivos son positivos o negativos, ello puede influir a contestar de manera favorable o desfavorable. Califíquense los positivos y los negativos a la inversa Cuando se asume que a mayor calificación mayor grado de rasgo posee la persona, en las opciones de respuesta los reactivos positivos implican una secuencia en la calificación, entre más esté de acuerdo con lo que dice la frase mayor número obtiene. Por ejemplo, si queremos medir el grado de aceptación del capitalismo como sistema económico de organización y elaboramos una escala Likert para medirla, en donde un reactivo positivo dice “El capitalismo genera riqueza”, Muy De Acuerdo tendría el valor de 4, 3 De Acuerdo, 2 En Descuerdo y 1 Muy en Desacuerdo. Sin embargo, los reactivos negativos tendrían la valoración inversa. Por ejemplo, en “El capitalismo produce pobreza”, si alguien contesta que está Muy de Acuerdo obtendría el valor de 1, De Acuerdo 2, En Desacuerdo 3 y Muy en Desacuerdo 4, para que haya una continuidad y una congruencia en la actitud medida y reflejada por el sistema de calificación usado. Si la persona tiene una actitud extrema favorable al capitalismo, contestará Muy de Acuerdo al reactivo positivo “El capitalismo produce riqueza”, obteniendo 4 y a la vez, lo más probable es que conteste al reactivo negativo “El capitalismo produce pobreza” Muy en Desacuerdo, también con 4. En cambio, si otra persona posee una actitud extrema desfavorable hacia al capitalismo, contestará Muy en Desacuerdo al reactivo positivo “El capitalismo produce riqueza”, obteniendo 1, y también, lo mas probable es que contestará al reactivo negativo “El capitalismo produce pobreza” Muy de Acuerdo, logrando un 1 de calificación parcial.

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Evítese en lo posible el uso de la negación y siempre la doble negación En el ejemplo anterior, hubiera sido mejor elaborarlo como “después de todo creo que es difícil pensar que sirva yo para algo”. La abominable y cacofónica doble negación rezaría más o menos así “después de todo no es cierto que yo no sirva para nada”. Evítense los reactivos factuales o descriptivos Habría poca fluctuación de respuesta con aquellos reactivos descriptivos o factuales, aquellos que sólo nos dicen cómo son las cosas realmente, en donde no hay controversia alguna. Por ejemplo, “el terrorismo mata gente inocente”. Independientemente de lo que crean las personas sobre el terrorismo, la mayoría estaría de acuerdo en lo que dice el reactivo y, por tanto, se esperaría poca varianza de respuesta de los integrantes de la muestra que contestara el reactivo, llegando ello a invalidarlo como uno útil para medir el rasgo. En presente y no en pasado o futuro Los reactivos tendrán que referirse al ahora y aquí mas que al pretérito o el porvenir. Las personas tienen que autoposicionarse y hacer contacto consigo mismas en relación con el objeto psicológico y sus propiedades, pero aquí y ahora, no antes o después. Si ya es difícil el autoreporte sobre el presente autopercibido, mucho más falible y difícil lo es sobre el futuro y el pasado. No es lo mismo pedirle a la gente que nos diga si está de acuerdo en que la globalización perjudica a los países que preguntarle si cree que los ha perjudicado o si piensa que les perjudicará. Pertinencia de la frase sobre el objeto psicológico Los reactivos tienen que referirse al objeto psicológico sobre el cual se investiga en la unidad de análisis, descartando cualquier alusión a aspectos alejados del mismo o que tengan poco que ver con él. Por ejemplo, el reactivo “la globalización perjudica a los países” es pertinente, siempre y cuando queramos medir la actitud de la gente hacia la globalización. Pero si nuestro objeto psicológico no es la globalización sino la política social de la salud de los países, entonces se convierte en un reactivo inútil por carencia de pertinencia. Otro ejemplo de reactivo aparentemente no pertinente, cuando queremos medir la actitud hacia la globalización, podría ser “los países se desarrollan gracias a su ambiente libre y democrático”. Evítense palabras tales como siempre, nunca, ninguno, todos Aun cuando se recomiendan los reactivos tajantes, directos, sin ambigüedad alguna, eso se logra con una estructura sintáctica que evita el uso de palabras totalizantes o absolutas, tales como siempre, nunca, todos, algunos, jamás, etc.

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No es lo mismo decir “todos los países se benefician con la globalización” a plantear que “los países se benefician con la globalización”, porque aunque las personas estén muy de acuerdo con lo que afirma la oración, el uso de una palabra tan absoluta como “todos” tal vez le impida pronunciarse a favor de ella como quisiera. Evítense oraciones en las cuales coincidan o estén en desacuerdo la mayoría Si se está investigando la actitud hacia la pena de muerte, una oración de este tipo, en la cual la mayoría estaría de acuerdo, podría ser “la vida es lo más sagrado que existe”, lo cual no obsta para que las personas difieran en cuanto al grado de aceptación de la pena de muerte para evitar o presuntamente prevenir la comisión de los delitos. Sin embargo, de la manera en como está redactado el reactivo, difícilmente serviría para averiguar tales diferencias de actitud. Por otra parte, por las mismas razones que en el caso anterior, un reactivo que dijera “los niños deben sufrir para aprender”, no serviría para saber qué tanto cree la persona se deba usar el castigo para educar a los niños, porque lo más probable es que la mayoría contestaría estar en desacuerdo con el primer reactivo. Úsense reactivos con validez aparente En cierto sentido esto se refiere a que el tipo de lenguaje usado para la elaboración de los reactivos sea el apropiado para las competencias lingüísticas de los participantes de la muestra. Es decir, si los participantes poseen estudios de doctorado, el estilo lingüístico debe ser relativamente elegante y sofisticado para que haya afinidad y hasta deseos de contestarlos. Si al contrario, la muestra apenas alcanza los estudios de primaria, los reactivos tendrán que ser muy sencillos y en un lenguaje muy asequible, popular, de uso común y corriente, de la vida diaria. O como dijo una vez un líder de colonos de una organización muy famosa e importante en Monterrey, refiriéndose a algo similar: “según el sapo, es la pedrada”. Diferencial semántico El método de medición de actitudes conocido como diferencial semántico fue creado por Osgood y sus colaboradores (Osgood, Succi y Tannenbaum, 1967; Snider y Osgood,1969; Osgood y Tzeng, 1990). Este método permite que los participantes califiquen en tres dimensiones espaciales a cualquier objeto psicológico representado por una palabra estímulo o una representación grafica. Las dimensiones espaciales son la potencia, la actividad y la evaluación. Se les proporciona a los participantes un concepto representado por una palabra estímulo o una figura o grafica y se les pide que lo califiquen mediante un conjunto de adjetivos dicotómicos (por ejemplo, Fuerte-Débil), escalados del 1 al 7, donde 1 es extremadamente Fuerte, 2 es bastante Fuerte, 3 es poco Fuerte, 4 es ni Fuerte ni Débil, 5 es poco Débil, 6 es bastante Débil y 7 es extremadamente Débil. Esta forma de asignar la calificación de 7 para el adjetivo

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positivo y 1 para el adjetivo negativo, es similar en las tres dimensiones espaciales. Para obtener una calificación en cada dimensión simplemente se suman los valores asignados para cada adjetivo de la escala respectiva. Se reproduce, parcialmente, a continuación una lista de adjetivos dicotómicos (véase Tabla 12), para cada una de las tres dimensiones espaciales mencionadas: actividad, potencia y evaluación (Marín, 1977). Tabla 12. Dimensiones espaciales y algunos posibles adjetivos dicotómicos Dimensión Evaluación Dimensión Actividad Dimensión Potencia (+) (-) (+) (-) (+) (-) Bueno……….Malo Activo……….Pasivo Suave……………….Duro Optimista……Pesimista Violento……..Moderado Fuerte……………...Débil Completo……Incompleto Caliente……..Frío Severo………….Benigno Altruista……..Egoísta Rápido………Despacio Reprimido…………..Libre Bondadoso….Cruel Complejo……Simple Pesado…………..Liviano Agradecido….Desagradecido Opaco…….Transparente Limpio……….Sucio Grande…………Pequeño Claro…………Oscuro Masculino…….Femenino Bello………….Feo Alto…………..Bajo Importante…..Insignificante Cierto………..Falso Positivo……...Negativo Saludable……Enfermo Justo…………Injusto Modesto……..Altivo El método del diferencial semántico está vivo y se usa en muchas investigaciones de psicología social para recoger datos, en función de los modelos creados. Psicofísica La psicofísica nació formalmente dentro de la nueva ciencia de la psicología experimental en Alemania, fundada por Fechner (1860) (1801-1887), cuyo propósito explícito era identificar el vínculo entre la magnitud psicológica de las sensaciones (por ejemplo, brillantez, sonoridad o pesadez) y la intensidad física de los estímulos (por ejemplo, intensidad luminosa, intensidad sonora o masa) que las producían (Colman, 2003). La psicofísica también pretende, mediante el uso de los métodos del error promedio, de los límites y el de los estímulos constantes, la especificación de las escalas psicofísicas y la función psicofísica más la identificación de los umbrales relativos y absolutos.

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Método del error promedio, método del error medio, método de la reproducción o método del ajuste Ante un estímulo estándar, se va ajustando un estímulo variable hasta que el participante reporta la equivalencia del segundo con el primero. El error probable del ajuste se calcula como umbral diferencial, siendo el primero el error absoluto excedido del 50 % de las igualaciones entre el estímulo estándar y el variable. Método de los límites Se expone al participante a una serie descendente en la cual la intensidad de un estimulo variable disminuye gradualmente en cantidades previamente especificadas hasta que perciba en el 50 % de las exposiciones (para el cálculo del umbral absoluto) o hasta que se pueda percibir una diferencia entre el estimulo variable y el estimulo estándar en el 50% de las exposiciones y esto mismo se realiza pero con una serie ascendente de valores del estimulo variable. El umbral superior es el que se consigue mediante la serie ascendente y generalmente es mayor al umbral inferior, el cual se logra a través de la serie descendente. Cuando se demanda un sólo umbral, normalmente se toma el punto medio entre el superior y el inferior (Colman, 2003). Método de los estímulos constantes El participante se enfrenta, en un orden aleatorio, a la exposición de estímulos variables para calcular la intensidad más pequeña que pueda percibir en el caso de un umbral absoluto o en el caso de un umbral diferencial, la diferencia más pequeña que pueda detectar con respecto a un estímulo estándar. El criterio que actualmente se usa es el de la discriminación correcta en el 75% de las exposiciones. Ley de Fechner, ley de Weber-Fechner o ley de Weber Esta ley afirma que la magnitud de una sensación es proporcional al logaritmo del estimulo que la evoca, la cual se conoce con la ecuación Ψ= klogΦ, en donde Ψ es la magnitud de la sensación, Φ es la intensidad del estímulo físico y k es un factor escalar constante, el cual fluctúa de un tipo de sensación a otro. También se le denomina ley de Weber-Fechner o ley de Weber (Colman, 2003). Umbral absoluto Se conoce como umbral absoluto a la intensidad más pequeña de un estimulo sensorial, la cual puede ser detectada o la cual confiablemente elicita una sensación en una proporción especificada de exposiciones, generalmente entre 50% y 75%. Umbral diferencial

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Se le llama umbral diferencial al cambio detectable más pequeño de un estimulo o a la diferencia mas pequeña, confiablemente percibida, entre dos estímulos, definida como una discriminación correcta en el 75% de las exposiciones. Actualmente, los tres métodos clásicos de la psicofísica, apenas esbozados aquí, el de los estímulos constantes, el de los límites y el del error promedio se usan profusamente en algunas disciplinas, tales como la mercadotecnia, para propósitos de investigación. Investigación cuantitativa e investigación cualitativa Conviene ahora elaborar un tanto acerca de las similitudes, diferencias y características especificas supuestas de la investigación cuantitativa y de la investigación cualitativa. La discusión seguirá de cerca el tema en base a los artículos de López Estrada (1996) y Michell (2004). Aspectos compartidos entre la investigación cuantitativa y la cualitativa En ambas se sigue algo que podríamos llamar un método científico equivalente o muy parecido, en términos generales, en las dos aproximaciones. Asimismo, se presupone como árbitro fundamental en los dos enfoques la existencia de una realidad a la cual se subordina el ansia de saber de los científicos. También las dos construyen preguntas e hipótesis, las cuales orientan y guían el desarrollo de estudios posteriores. En ambas se espera una correspondencia de sus propios discursos con lo que sucede en la realidad. Finalmente, en las dos hay una discusión analítica y sus conclusiones versan también acerca de qué tanto se ha logrado en un estudio especifico la generalización de un contexto a otro. Aspectos propios de la investigación cuantitativa La investigación cuantitativa demanda un estudio profundo y exhaustivo de la literatura teórica y empírica sobre el fenómeno abordado. Asimismo, en la investigación cuantitativa se sigue generalmente una secuencia casi lineal de pasos ordenados en la teorización, práctica de investigación y discusión de los datos encontrados, aun cuando en algunas ocasiones estas fases no se dan en este orden necesariamente. También en este tipo de investigación los medios de medición se encuentran íntimamente vinculados con la clase de hallazgos reportados. Del mismo modo, en la investigación cuantitativa, sobre todo en las ciencias sociales, se hace un uso muy amplio del diseño de encuesta como medio metodológico para generar datos de análisis. Finalmente, la investigación cuantitativa tiende a buscar la estructura cuantitativa subyacente de los fenómenos, muchas veces presuponiendo gratuitamente que todos la tienen, usa grandes muestras de unidades de análisis, se preocupa por el mantenimiento constante de las condiciones para neutralizar la contaminación

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de las variables extrañas y es de corte transversal, con periodos de duración muy cortos en la recopilación de los datos de sus unidades de análisis. Aspectos propios de la investigación cualitativa La investigación cualitativa es longitudinal, realizada a lo largo de periodos variables de duración (meses, años), pero generalmente mucho mayores que los consumidos en la cuantitativa. También, la investigación cualitativa quiere llegar a conclusiones sobre el significado que para las unidades de análisis (generalmente personas y/o grupos) tienen los comportamientos en su vida diaria. Metodológicamente, la investigación cualitativa hace uso intensivo de la observación naturalista para la recolección de sus datos. Además, la investigación cualitativa parte de lo contextual o especifico de las situaciones estudiadas en las cuales se desenvuelven las unidades de análisis, abraza un enfoque inductivo de conocimiento en el que los datos se privilegian para la construcción teórica, posibilitando la modificación del encuadre teórico a través del estudio mismo, avanza a manera de círculos concéntricos, sin secuencias lineales rígidas y la validación de sus conclusiones es alta debido al uso de diferentes modos de conseguirlos. Finalmente, la investigación cualitativa elabora clasificaciones de los testimonios orales de las unidades de análisis o de las fuentes escritas y trata de que los datos ejemplifiquen y proporcionen a los lectores el “sentimiento de estar allí” con las unidades de análisis en su contexto especifico.

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Glosario Cuestionario. Medio de recolección de datos, el cual asume la forma de un interrogatorio, generalmente por escrito, aunque algunas ocasiones se lee a los participantes o miembros de la muestra, con una serie de preguntas sobre la edad, los años de estudio, el lugar de nacimiento, su estado civil, entre otras. Diferencial semántico. Método de medición de actitudes, el cual permite que los participantes califiquen en tres dimensiones espaciales a cualquier objeto psicológico representado por una palabra estímulo o una representación grafica. Las dimensiones espaciales son la potencia, la actividad y la evaluación. Entrevista científica. Es un diálogo e intercambio entre el investigador y los participantes del estudio con el propósito de obtener aquella información que le permita falsar sus hipótesis sobre los fenómenos que le interesan. Escala tipo Likert. Consta de varias frases sobre algún objeto psicológico y de 5 opciones de respuesta, graduadas de menor a mayor o a la inversa, mediante las cuales la persona se autoposiciona al respecto, ya sea a favor o en contra, señalando la frecuencia o ausencia de la conducta y así por el estilo. Ley de Fechner, ley de Weber-Fechner o ley de Weber. Afirma que la magnitud de una sensación es proporcional al logaritmo del estimulo que la evoca, la cual se conoce con la ecuación Ψ= klogΦ, en donde Ψ es la magnitud de la sensación, Φ es la intensidad del estímulo físico y k es un factor escalar constante, el cual fluctúa de un tipo de sensación a otro. Método psicofísico del error promedio. Ante un estímulo estándar, se va ajustando un estímulo variable hasta que el participante reporta la equivalencia del segundo con el primero. Método psicofísico de los estímulos constantes. El participante se enfrenta, en un orden aleatorio, a la exposición de estímulos variables para calcular la intensidad más pequeña que pueda percibir en el caso de un umbral absoluto o en el caso de un umbral diferencial, la diferencia más pequeña que pueda detectar con respecto a un estímulo estándar. Método psicofísico de los límites. Se expone al participante a una serie descendente en la cual la intensidad de un estimulo variable disminuye gradualmente en cantidades previamente especificadas hasta que perciba en el 50 % de las exposiciones (para el cálculo del umbral absoluto) o hasta que se pueda percibir una diferencia entre el estimulo variable y el estimulo estándar en el 50% de las exposiciones y esto mismo se realiza pero con una serie ascendente de valores del estimulo variable.

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Observación. Proceso que conlleva detectar cómo está constituida la cosa, algún fenómeno o cómo está ocurriendo algo a nuestro alrededor; es una función psicológica indispensable para la adaptación exitosa a nuestro mundo. Observación casual o cotidiana. Proceso de detección el cual se realiza de manera que los usuarios de su producto seamos nosotros mismos, sin mayor trascendencia social que la adaptación hacia los diversos grupos a los que simultáneamente pertenecemos. Observación controlada o sistemática. Proceso de detección en el que el investigador dispone las condiciones del estudio de tal manera que al alterar el contexto procura así, con las evidencias encontradas, bajo tales circunstancias, falsar sus ideas preconcebidas sobre el fenómeno que está analizando. No espera a que el fenómeno ocurra naturalmente, él trata de producirlo o afectarlo con su intervención deliberada y sistemática. Psicofísica. Rama de la psicología cuyo propósito explícito era identificar el vínculo entre la magnitud psicológica de las sensaciones (por ejemplo, brillantez, sonoridad o pesadez) y la intensidad física de los estímulos (por ejemplo, intensidad luminosa, intensidad sonora o masa) que las producían (Colman, 2003). Umbral absoluto. Es la intensidad más pequeña de un estimulo sensorial, la cual puede ser detectada o la cual confiablemente evoca una sensación en una proporción especificada de exposiciones, generalmente entre 50% y 75%. Umbral diferencial. Cambio detectable más pequeño de un estimulo o a la diferencia mas pequeña, confiablemente percibida, entre dos estímulos, definida como una discriminación correcta en el 75% de las exposiciones.

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Auto-evaluación 1-Conlleva detectar cómo está constituida la cosa, algún fenómeno o como está ocurriendo algo a nuestro alrededor: a) Experimentar b) Manipular c) Observar d) Hipotetizar 2-Con este tipo de observación pretendemos encontrar algo del mundo que aparentemente está en consonancia con nuestras ideas acerca de cómo es dicho mundo: a) Casual b) Científica c) Fenomenológica d) A secas 3-Umbral o intensidad más pequeña de un estimulo sensorial, la cual puede ser detectada o la cual confiablemente elicita una sensación en una proporción especificada de exposiciones, generalmente entre 50% y 75%: a) b) c) d)

diferencial absoluto relativo proporcional

4-Cambio detectable más pequeño de un estimulo o a la diferencia más pequeña, confiablemente percibida, entre dos estímulos, definida como una discriminación correcta en el 75% de las exposiciones: a) b) c) d)

diferencial relativo proporcional absoluto

5-Método en el que el participante se enfrenta, en un orden aleatorio, a la exposición de estímulos variables para calcular la intensidad más pequeña que pueda percibir con respecto a un estímulo estándar: a) b) c) d)

de los límites de los estímulos constantes del error promedio del ajuste

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6- Método en el que ante un estímulo estándar, se va ajustando un estímulo variable hasta que el participante reporta la equivalencia del segundo con el primero: a) b) c) d)

del error promedio de los estímulos constantes de los limites de la producción

7-Rama de la psicología cuyo propósito explícito era identificar el vínculo entre la magnitud psicológica de las sensaciones (por ejemplo, brillantez, sonoridad o pesadez) y la intensidad física de los estímulos (por ejemplo, intensidad luminosa, intensidad sonora o masa) que las producían (Colman, 2003): a) b) c) d)

Psicofisiología Psicofísica Antropología física Ergonomía

8-Esta ley afirma que la magnitud de una sensación es proporcional al logaritmo del estimulo que la evoca: a) b) c) d)

de Fechner de Wundt de Helmholtz de Muller-Lyer

9-Consta de varias frases sobre algún objeto psicológico y de 5 opciones de respuesta, graduadas de menor a mayor, mediante las cuales la persona se auto-posiciona al respecto, ya sea a favor o en contra: a) b) c) d)

El diferencial semántico El cuestionario La entrevista La escala tipo Likert

11-Método de medición de actitudes, el cual permite que los participantes califiquen en tres dimensiones espaciales a cualquier objeto psicológico representado por una palabra estímulo o una representación grafica: a) La entrevista científica b) La escala tipo Likert c) El diferencial semántico d) El cuestionario

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12-Es un diálogo e intercambio entre el investigador y los participantes del estudio con el propósito de obtener aquella información que le permita falsar sus hipótesis sobre los fenómenos que le interesan: a) La escala tipo Likert b) El cuestionario c) La entrevista científica d) El diferencial semántico 13-Medio de recolección de datos, el cual asume la forma de un interrogatorio, generalmente por escrito, aunque algunas ocasiones se lee a los participantes o miembros de la muestra, con una serie de preguntas, p.ej., la edad: a) El cuestionario b) El diferencial semántico c) La entrevista científica d) La escala tipo Likert 14-Proceso de detección en el que el investigador dispone las condiciones del estudio de tal manera que al alterar el contexto procura así, con las evidencias encontradas, falsar sus ideas preconcebidas sobre el fenómeno que está analizando: a) b) c) d)

Estudio ex post facto Observación sistemática Observación casual La escala tipo Likert

15-Proceso de detección el cual se realiza de manera que los usuarios de su producto seamos nosotros mismos, sin mayor trascendencia social que la adaptación hacia los diversos grupos a los que simultáneamente pertenecemos: a) b) c) d)

observación casual Observación sistemática Estudio ex post facto La escala tipo Likert

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Bibliografía citada Carretero-Dios, H. y Pérez, C. (2005). Normas para el desarrollo y revisión de estudios instrumentales. International Journal of Clinical and Health Psychology, 5, 3, 521-551 Clark, L. A. y Watson, D. (2003). Constructing validity: Basic issues in objective scale development. En A. E. Kazdin (Ed.), Methodological issues & strategies in clinical research (3ª. edición) (pp. 207-231). Washington: APA. Colman, A. M. (2003). A Dictionary of psychology (1ª reimpresión con correcciones). Nueva York: Oxford University Press, Inc. Edwards, A. L. (1983, nueva edición). Techniques of attitude scale construction. Nueva York: Ardent Media, Inc. Fechner, G. T. (1966). Elements of psychophysics (edición en alemán de 1860). Nueva York : Rinehart y Winston. Likert, R. A. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 44-53. López Estrada, R. E. (1996). Consideraciones metodológicas para complementar los enfoques cuantitativos y cualitativos en investigación social. Perspectivas Sociales, 5, 87-112. Marín, G. (1977). Manual de investigación en psicología social (1a. reimpresión). México: Trillas. McCubbin, H. I. y Thompson, A. I. (eds.) (1991). Family assessment inventories for research and practice. Madison: University of Wisconsin. Michell, J. (2004). The place of qualitative research in psychology. Qualitative Research in Psychology, 1, 307-319. Osgood, C. E., Succi, G. J. y Tannenbaum, P. H. (1967). The measurement of meaning. Urbana : University of Illinois Press. Osgood, C. E. y Tzeng, O. (eds.) (1990). Language, Meaning, and Culture: The Selected Papers of C. E. Osgood. Oxford: Praeger Publishers. Russell, B. (2001). Misticismo y Lógica. Barcelona: Edhasa. (De la edición en inglés, 1976).

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Smith, G. T. y McCarthy, D. N. (1995). Methodological considerations in the refinement of clinical assessment instruments. Psychological Assessment, 7, 300-308. Snider, J. G. y Osgood, C. E. (1969). Semantic Differential Technique: A sourcebook. Piscataway, NJ: Aldine Transactions. Spector, P. E. (1991). Summated rating scale construction: An introduction. Newbury Park, CA: Sage. Triandis, H. C. (1971). Attitudes and attitudes change. Nueva York: Wiley

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Capítulo 8. La medición en las ciencias sociales y en la psicología Introducción Escalas o niveles de medición Puntajes absolutos o crudos Calificación z o puntaje estándar Ventajas de la medición Constructos e indicadores La estrategia de primero la teoría y luego la investigación La estrategia de primero la investigación y luego la teoría Confiabilidad Validez Validez de contenido Validez predictiva Validez de constructo Resumen Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Capítulo 8. La medición en las ciencias sociales y en la psicología 8 Introducción El proceso de medir ha sido rastreado históricamente en el desarrollo de la humanidad, ligando su origen a la resolución de problemas prácticos de la vida cotidiana y de definición de la posesión de los bienes. Duncan (1984) afirma que la medición nació como producto de la satisfacción de fines sociales, incluida la medición física misma. Antes de ahondar sobre las bondades de medir en las ciencias sociales en general, y en la psicología en particular, conviene elaborar un tanto sobre la conceptualización misma del proceso de medir. La mayoría de los estudiosos aceptan que se mide cuando se asignan símbolos a las propiedades de los objetos, a través de una serie de reglas previamente convenidas y consensuadas, de modo que así se pueda clasificar a los fenómenos, diferenciándolos entre sí o cuando se les puede proporcionar números que isomórficamente representen valores diferentes a lo largo de alguna dimensión. El isomorfismo es la característica del instrumento de medición mediante la cual los valores que asigna a alguna dimensión de la realidad corresponden efectivamente con distintos grados existentes de la propiedad medida. Por tanto, medir sería mediante símbolos solamente separar en categorías a los fenómenos, por ejemplo cuando clasificamos a las personas en motivadas, deprimidas, ansiosas, inteligentes, respetuosas, tolerantes, impacientes, etc.; pero medir también sería calcularles una calificación a personas de la tercera edad o adultos mayores en base a una prueba, por ejemplo, sobre depresión, desesperanza aprendida o felicidad (Para una discusión muy clara y didáctica sobre el isomorfismo en el proceso de la medición véanse Kerlinger y Lee (2002, pp. 569-570) y Arnau (1980, pp. 230232). Este modo de entender en las ciencias sociales y en psicología al proceso de la medición proviene de la influencia paradigmática del profesor Stevens (1946, 1951 y 1968), en función de su definición, la cual reza como la “asignación de numerales a objetos o eventos de acuerdo a reglas” (1951, p. 22). Esta definición ayudó mucho en su tiempo, y aún lo sigue haciendo, a precisar y clarificar las actividades del papel del científico en su complejo quehacer cotidiano. Sin embargo, su definición ha sido criticada en base a una serie de supuestas deficiencias. Por ejemplo, Carmines y Zeller (1979) enfatizan la naturaleza 8

Este capítulo apareció en el libro compilado por R. Landero y M. González (2006), Estadística con SPSS y metodología de la investigación, pp.139-166 y se reproduce aquí con la autorización de la Editorial Trillas, S. A. de C. V. En este libro se le agregó al capítulo una discusión sobre los niveles de medición, un Glosario, una Auto-evaluación y las Respuestas a la auto-evaluación.

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abstracta y compleja, inobservable, de los fenómenos estudiados por las ciencias sociales. Por tanto, ellos piensan que la definición de Stevens (1951) es más pertinente a las ciencias naturales que a las sociales porque habla de aspectos mensurables directamente (“objetos o eventos”) y no indirectamente. Es más, Carmines y Zeller (1979) se atreven a hipotetizar que tal vez el análisis científico de los conceptos abstractos de las ciencias sociales fue retrasado o inhibido en parte debido a este énfasis de la medición, definida por Stevens (1951), orientado aparentemente hacia las propiedades empíricamente accesibles de los objetos o eventos. En el mismo tenor, Duncan (1984) menciona que la asignación de numerales no es estrictamente hablando a los objetos o eventos sino a una cualidad o propiedad de los mismos y bajo la suposición de que ella ocurre bajo fluctuaciones que corresponden a la variabilidad intrínseca de los números, insinuando que esto último habría de incluirse en una mejor definición del proceso de la medición. Por último, también Narens y Luce (1986) critican la definición de medición de Stevens (1951) porque no incorpora el supuesto del isomorfismo ya mencionado. Desde la perspectiva del autor de este capítulo estas criticas resultan relativamente injustas e irrelevantes, ya que Stevens (1968) definió posteriormente la medición como “la asignación de números a aspectos de los objetos o eventos de acuerdo con una u otra regla o convención” (p. 850). Por tanto, no afirmó que los números se asignaban a los objetos directamente sino a algún aspecto de los mismos, el cual podría ser tan concreto como el peso o tan abstracto e inobservable como la ansiedad o la alienación. De acuerdo con Nunnally (1973: 23), “la medición consiste en un conjunto de normas para asignar números a los objetos de modo tal que estos números representen cantidades de atributos”, mientras que los atributos son “… características determinadas de los objetos”. Los atributos, entonces, son propiedades o dimensiones de los objetos que presumimos existen dentro del mismo mundo material en el cual cohabitamos los objetos mismos y sus atributos, así como los que los estudiamos. Pero como una forma básica para organizar y darle sentido a tal mundo es a través del uso de conceptos, algunos de ellos podrían ser inventos, productos de nuestra rica imaginación, sin corresponder con algún atributo real. Por tanto, a la postre resulta que el atributo no existe más que como creación humana. Sin embargo, aunque los constructos científicos sean abstracciones extraordinariamente alejadas de los atributos mundanos, pretenden seguir siendo representaciones de las dimensiones materiales de los objetos. La historia de la ciencia ilustra muy bien la creación de conceptos que científicamente fueron abandonados porque finalmente no representaban a ninguna dimensión real de los objetos. En química, Skinner (1953) nos recuerda al flogisto como causa inventada de la incandescencia de los objetos y Nunnally

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(1973) en Psicología, ubica en el museo de la protomedición científica a la “rigidez”, la “fuerza del yo”, la “percepción extrasensorial” y el “dogmatismo”. Por supuesto que no es agradable para nadie la imposibilidad de medir los constructos porque estamos hechizados en el encanto mágico de nuestras propias creaciones y metáforas. Hay una especie de falacia que aparentemente se borda de la siguiente manera. Primero, nos enfrentamos al enorme y complicado fenómeno que requiere una explicación. En segundo lugar, inventamos el constructo que supuestamente da cuenta del origen y desarrollo del fenómeno en cuestión. Finalmente, el engendro conceptual se desliga de su creador, se alimenta a sí mismo, se reinventa y sufre tantas metamorfosis como sean necesarias para seguir pululando, de modo que hipnotiza a creadores y seguidores, haciéndoles creer que vive en el mismo mundo material que los fenómenos y sus estudiosos. Sin embargo, desafortunadamente su existencia no llega más allá de ser solamente una creación verbal de los académicos. Esta es una forma poco inteligente de avanzar en la comprensión científica de los complejos fenómenos de las ciencias sociales y de la psicología en particular. Por nuestra parte diríamos, junto con Kerlinger y Lee (2002), que medir significa asignar símbolos a alguna propiedad de un fenómeno, cuya grado de abstracción puede variar en un espectro o rango muy amplio, en base a reglas para categorizar o cuantificar dicha dimensión. Es decir, por ejemplo, si dividimos a las unidades de análisis de una muestra tomando en consideración su origen geográfico diverso dentro de un país, estaremos midiendo, así como cuando desarrollamos un instrumento para calificar a un grupo de estudiantes de secundaria pública en el grado de autoestima que poseen. Las unidades de análisis de un estudio o investigación son las personas, grupos u organizaciones que están siendo observadas y registradas en sus propiedades para analizarlas. Aquí se sintetizarán las observaciones críticas del profesor Michell sobre la postura conceptual que impera actualmente en las ciencias sociales, y en particular en la psicología, sobre la medición. Esto significa que el paradigma sobre la medición está siendo puesto en entredicho por algunas voces aisladas como la de este brillante psicólogo Australiano. Sin embargo, debido a que su enfoque es critico, histórico y metodológico, tendrá que ser tomado en cuenta en todo lo que su valor heurístico pudiera contener. En uno de sus escritos más importantes al respecto (1999), primero describe y clarifica la concepción tradicional sobre la medición, la cual implica los conceptos de cantidad, magnitud y razón. Por cantidad se refiere al atributo que posee consubstancialmente la posibilidad factual de adquirir diferentes grados de la propiedad, siendo la magnitud un valor numérico dentro del continuo a través del cual transcurre la cantidad. En este enfoque, la cantidad es el atributo que puede ser medido mediante la relación de cociente o razón entre las veces que es contenida una unidad de referencia,

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como la del metro en el caso de la longitud. La longitud de un objeto sería la cantidad o atributo que se puede descubrir qué tanto posee el objeto dado a través del número de veces que cabe la unidad en ella. Asimismo, Michell califica despectivamente como "patética" la posición que sobre la medición propuso y ha sido seguida desde los cuarentas hasta la actualidad, el profesor Stevens. La asignación de numerales a objetos o eventos en base a reglas, como concepto sobre la medición, constituye uno de los casos más aberrantes en la historia de la ciencia, de acuerdo con el profesor Michell. Por último, en este apretado relato de esta aproximación tradicional hacia la medición, Michell critica tanto los enfoques de la tesis de medibilidad como la de la objeción cuantitativa. La tesis de medibilidad fue popularizada por Stevens, ya que a partir de él ya no se cuestiona si se puede medir o no la dimensión, sólo se asume que sí se puede medir, de manera a priori, sin considerar que es un problema empírico de investigación la demostración de tal aserto. Es decir, se abandona la posibilidad racional y empírica de que algunas propiedades psicológicas y psicosociales realmente no se puedan medir, pues tal vez tengan estructuras donde el número no existe intrínsecamente en ellas. Habiendo resumido la posición crítica de Michell, continuaremos la exposición paradigmática de la medición, en el entendido de que para proponer una nueva alternativa conceptual, se requiere conocer a fondo las existentes. Hay diferentes tipos de escalas o niveles de medición sobre las propiedades o dimensiones de los objetos o eventos, las cuales varían en función de si tienen uno o más de los siguientes aspectos: origen, distancia y orden (Wolman, 1996). A continuación se realiza una breve exposición y discusión de las escalas o niveles de medición más conocidos en las ciencias sociales y en psicología. Escalas o niveles de medición Escala de medición nominal Al medir podemos desembocar en categorías, por una parte, donde incorporemos casos individuales que posean cuando menos una característica en común como base para ser incluidos dentro de ella, por ejemplo, alumnos (as) becados (as), y rótulos, por otra parte, en donde solamente se identifica un caso particular, distinguiéndolo de todos los demás, por ejemplo el número de matrícula de él (la) estudiante dentro de la institución de educación superior (Nunnally y Bernstein, 1995). A este nivel o escala de medición, desde Stevens (1951), lo conocemos como nominal. Por ejemplo, los jugadores de fútbol soccer, entre otros deportes, definen su pertenencia al equipo, en función del símbolo numérico diferente que llevan sus playeras. Aquí, se está usando este recurso de medición con propósitos de separación o distinción de los miembros del equipo entre sí. En este nivel de medición, el numeral es solamente un símbolo y no posee la característica de número en el sentido de representar un grado de algún atributo poseído por las unidades de análisis.

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Hay varios requisitos que tienen que cumplirse para que podamos decir que estamos midiendo mediante una escala nominal (Pedhazur y Pedhazur, 1991). Uno de ellos es que las unidades de análisis requieren ser clasificadas en categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas. Es decir, todos (as) los (as) integrantes de la muestra deben ser asignados (as) a una u otra clasificación, por ejemplo, en estado civil: casado (a), soltero (a), abandonado (a), divorciado (a), separado (a), viudo (a), unión libre, u otra, de modo que ninguno (a) quede fuera de alguna categoría (exhaustividad) o se asigne a más de una de las categorías (mutuamente excluyente). Otro requisito de la escala nominal es que una vez incorporados los casos dentro de alguna categoría, todos se consideran como equivalentes o iguales, aun cuando varíen en otras propiedades o dimensiones. Por ejemplo, todos los (as) alumnos (as) son iguales dentro de la categoría de reprobados (as) más de 3 veces en una materia, aunque se diferencien en otros aspectos tales como turno escolar, fecha de ingreso, autoestima, etc. En la escala nominal se cumple, por tanto, con el principio de la equivalencia porque si a = b, luego b = a. Pocas son las operaciones aritméticas que se pueden hacer en el análisis de los datos recogido mediante una escala nominal. Por ejemplo, se pueden obtener las frecuencias de los (as) integrantes de la muestra o los porcentajes, y compararlos entre sí, dependiendo de las categorías en las cuales se hayan distribuido. Así, en un caso dado, sobre el estado civil de las personas hablaríamos de 23% de casados (as) o con vida marital vigente y 77% de solteros (as). También se puede computar la moda, o sea, la frecuencia mayor con la que ocurre la asignación de un numeral en los (as) integrantes de las categorías y se puede calcular igualmente el grado de asociación de una categoría con otra gracias al coeficiente de contingencia. Escala de medición ordinal Un segundo nivel de medición incluye la información proporcionada por el nominal, pero se agrega una jerarquización de mayor a menor de la propiedad medida en las unidades de análisis. A esta escala de medición se le conoce como ordinal. Por ejemplo, cuando ordenamos de mayor a menor, de la más preferida a la menos preferida, las películas seleccionadas por nuestros (as) hijos (as). En esta escala se cumple con el principio conocido como de la transitividad porque si a es mayor que b (a > b) y b es mayor que c (b > c), entonces a es mayor que c (a > c). Sin embargo, en la escala de medición ordinal la mejor información que tenemos es sobre la diferenciación en la posición de las unidades de análisis con respecto al atributo en el cual las estamos comparando, pudiendo así decir que logramos una graduación descendente o ascendente, pero no podemos garantizar que haya las mismas distancias entre cada grado distinto medido de la propiedad, ni menos cuál es el grado del atributo medido poseído por las

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unidades de análisis. En suma, por ejemplo, desconocemos si existe la misma distancia de preferencia que hay entre las películas 1 y 2 que la que pueda haber entre la 3 y 4. Por tanto, menos podemos decir el grado en el cual poseen el atributo las unidades de análisis. Por lo que respecta a las distancias, lo más probable es que no sean iguales. Escala de medición de intervalos El tercer nivel o escala de medición implica que podemos diferenciar en categorías, jerarquizar y además, saber la posesión del grado del atributo o propiedad medido en las unidades de análisis para compararlas entre sí de acuerdo a alguna medida relativa, por ejemplo, porcentajes, unidades estándar o calificaciones z, mediante las cuales se sabría quiénes están por abajo y cuánto de su media o por arriba de ella en su grupo de referencia. Éste nivel de medición también implica la atribución de un cero relativo para propósitos de realización de operaciones numéricas, aun cuando realmente sea difícil encontrar personas que tengan cero en el atributo medido, especialmente hablando de características psicológicas o psicosociales, tales como inteligencia, autoestima, etc. Tal nivel de medición recibe el nombre de escala de intervalos y se basa en el supuesto de que hay espacios aparentemente iguales o distancias equivalentes entre las diferentes posiciones secuenciales de la escala. Por tanto, se presupone que hay la misma distancia, por ejemplo, entre 20 y 30 que la existente entre 10 y 20, por citar un caso. Podríamos decir que las calificaciones obtenidas por las (os) alumnas (os) en la materia de Historia de la Psicología, en cuya escala relativa la calificación más baja es de cero y la mayor de 100, se encuentran en el nivel de medición de intervalos. En este tipo de escala o medición se parte de un cero arbitrario, que no representa la inexistencia absoluta del atributo medido. Por ejemplo, cuando se mide la temperatura con la escala Celsius, el cero arbitrario corresponde al punto de congelamiento del agua. En esta escala no tiene sentido decir que una persona porque tiene el doble de calificación en inteligencia (120, por ejemplo) que otra (60) es dos veces mas inteligente la primera que la segunda. Escala de medición de razón o cocientes La mayoría de las investigaciones cuantitativas básicas y de las diferencias individuales usan escalas de medición de intervalos porque quieren aprovechar el potencial matemático de poderosas técnicas de análisis de los datos, tales como la de regresión múltiple, la cual permite saber el peso de la influencia simultánea de diferentes variables independientes sobre una dependiente. Sin embargo, existe una escala cuyo cero es real o absoluto y no arbitrario y relativo, como en el caso de la escala de medición de intervalos. Esta escala es poco usada en psicología, porque es difícil encontrar constructos en los cuales se parta de un cero real. Es decir, no hay gente que tenga cero de autoestima o de cualquier otro constructo importante dentro de la psicología o las ciencias sociales. Por tanto, no podemos decir que un (a) estudiante sabe el doble de

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historia de la psicología que otra, como podemos decir que una persona pesa el doble que otra, en base a la escala de razón o cocientes. En el inicio de la medición en psicología se usó esta escala para investigar los tiempos de reacción, los umbrales absolutos y relativos y la memoria de pares asociados, ya que en estas capacidades humanas sí se puede partir de un cero real. Se podría decir que los atributos físicos sí se miden usualmente con escalas de razón. Sin embargo, al usar escalas de intervalos también se aprovechan las poderosas técnicas matemáticas y estadísticas que se emplean en las escalas de razón. A continuación se realiza una discusión sobre los puntajes crudos o absolutos, así como sobre los puntajes estándar o relativos, ponderando su importancia y valor dentro del proceso de la medición en las ciencias sociales y la psicología. Puntajes absolutos o crudos Los puntajes absolutos o crudos no podrían permitir siempre una comparación inteligente entre los miembros o unidades de análisis de la muestra. Incluso, en algunas ocasiones se puede llegar a conclusiones erróneas si el análisis se basa exclusivamente en puntajes crudos o absolutos. Por ejemplo, al comparar dos ciudades del área metropolitana de la ciudad de Monterrey, Nuevo León, si concluimos que Juárez tiene una menor población (26 002 personas) con algún tipo de pobreza que Apodaca (44 894) estaríamos aparentemente en lo correcto. Sin embargo, al considerar porcentajes de personas pobres en cada una de las ciudades mencionadas, tomando como base de referencia el total de población de las mismas, llegamos a una conclusión diferente y opuesta a la primera. Específicamente, como Juárez tiene 66 497 habitantes y 26 002 de sus vecinos (as) padecen de alguna clase de pobreza, por tanto, diríamos que tiene un porcentaje mayor de pobreza (39.10%) que Apodaca, ya que teniendo Apodaca 283 497 habitantes en total y únicamente 44 894 personas sufren de alguna especie de pobreza, afirmaríamos que Apodaca tiene solamente un 15.80% de pobreza (véase Tabla 13). Tabla 13. Distribución de la pobreza en dos municipios del área metropolitana de la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México. ZONA METROPOLITANA Población total (Números Municipio absolutos)

Población con % de población Calificación z algún tipo de pobre (unidad de pobreza (Números medida (Números relativos) relativa) absolutos) 2. Juárez 66 497 26 002 39.10 1.40 5. Apodaca 283 497 44 894 15.80 -0.40 Fuente: Elaboración del autor basado en datos del Consejo de Desarrollo Social, del gobierno del estado de Nuevo León (2004). 163

Como se observa en la Tabla 7.1, las cifras absolutas y relativas están invertidas, coincidiendo las medidas relativas en la información proporcionada, es decir, llegamos a la misma conclusión, ya basándonos en porcentajes como en calificaciones z, pero en contradicción con lo que concluiríamos a partir solamente de los números absolutos. Por tanto, nos pronunciamos por seleccionar el modo relativo de comparación en alguna dimensión medida de las personas, grupos, organizaciones, países, etc., para llegar a una información más significativa y substancial, sin distorsionar la realidad estudiada. Es pertinente referir unas cuantas precisiones sobre la calificación z o puntaje estándar mencionado. Calificación z o puntaje estándar Generalmente se considera como puntuación estándar aquella calificación que usa como unidad la desviación estándar de una población. Esta forma de calificar a los poseedores de algún atributo es muy importante para poder hacer comparables las calificaciones obtenidas por las mismas o diferentes unidades de análisis (personas, grupos, países, etc.) en iguales o distintas dimensiones, de modo que se unifiquen mediante una medida relativa. Para ese propósito se requiere convertir el puntaje crudo o absoluto en puntaje z. Para lograrlo, se resta la media del grupo de cada uno de los puntajes absolutos (X…Xn-E = x), usaremos este símbolo (E) para denotar la suma de los valores entre el número de los mismos o el equivalente al de X testada o media de la distribución. Se dividen después todas y cada una de estas desviaciones particulares (x) de las unidades de análisis entre la desviación estándar (σx = DE) del grupo, la cual se obtiene calculando la raíz cuadrada del cociente de la sumatoria (∑) de las desviaciones particulares elevadas al cuadrado (x²) sobre el número de valores (n) menos uno, cuando no sean más de 30, es decir,

X2  X   n 1 Las calificaciones resultantes nos indican la posición de las unidades de la muestra en el atributo medido con respecto a la media de 0, leyendo los resultados en desviaciones estándar, las cuales oscilarían entre -1 hasta +1, pasando por .00. A guisa de ejemplo se presenta a continuación una distribución del ingreso familiar mensual reportado por 23 alumnos reprobados, cuando menos tres veces en una materia en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León, en el primer semestre del año 2004. Los datos se exhiben en la Tabla 7.2, la cual contiene los ingresos absolutos mensuales por familia (X), los mismos ingresos pero en calificaciones z, la sumatoria de los ingresos absolutos (∑X), la media absoluta de tales ingresos (E), las desviaciones individuales (x) y

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elevadas al cuadrado (x²), la desviación estándar (σх = DE) y la sumatoria de las desviaciones cuadráticas (∑x²). Tabla 14. Distribución absoluta y relativa (en calificaciones z) del ingreso familiar reportado por 23 alumnos reprobados de licenciatura en Psicología

Alumno

Ingreso mensual absoluto (en pesos Mexicanos) X

Ingreso mensual relativo (z)

1

10 000

.59

2

10 000

.59

3

6 000

-.32

4

9 000

.36

5

4 000

-.77

6

6 000

-.32

7

8 000

.14

8

15 000

1.71

9

5 000

-.54

10

7 800

.09

11

3 000

-.99

12

10 000

.59

13

5 000

-.54

14

5 000

-.54

15

4 000

-.77

16

3 600

-.86

17

6 000

-.32

Desviaciones individuales X-E= x 10000-7400= 600 10000-7400= 600 6000-7400= 400 9000-7400= 600 4000-7400= 400 6000-7400= 400 8000-7400= 600 15000-7400= 600 5000-7400= 400 7800-7400= 400 3000-7400= 400 10000-7400= 600 5000-7400= 400 5000-7400= 400 4000-7400= 400 3600-7400= 800 6000-7400= 400

Desviaciones cuadráticas x² 2 2 -1 1 -3 -1

6 760 000 6 760 000 1 960 000 2 560 000 11 560 000 1 960 000 360 000

7 -2

57 760 000 5 760 000 160 000

-4 2 -2 -2 -3 -3 -1

19 360 000 6 760 000 5 760 000 5 760 000 11 560 000 14 440 000 1 960 000

165

18

15 000

1.71

19

2 000

-1.22

20

20 000

2.84

21

2 800

-1.04

22

5 000

-.54

23

8 000

.14

n = 23

∑ X =170200 E = 170200/23 = 7400 σх

15000-7400= 7 57 760 000 600 2000-7400= -5 29 160 000 400 20000158 760 000 7400=12600 2800-7400= -4 21 160 000 600 5000-7400= -2 5 760 000 400 8000-7400= 360 000 600 ∑x² = 434 160 000 σх =DE = √∑x²⁄ n-1)

Para ilustrar con un ejemplo la manera de calcular la calificación z, tomemos el primer caso de los (as) 23 estudiantes. Ese primer caso dijo que su familia tenía una percepción económica mensual de 10 000 pesos. Para obtener su calificación relativa o z, dividimos la diferencia de su calificación absoluta X = 10 000 con respecto a la media del grupo E =7 400 pesos o X-E = x =10 000-7 400=2 600 sobre la desviación estándar del grupo σ х = DE = 4 442.36 por tanto, 2 600/4 442.36 y llegamos así a su calificación z, la cual es de .59. La calificación z, como puede fácilmente entenderse ahora, es el cociente o producto de la división de la desviación individual y el promedio de las desviaciones o la desviación del grupo o estándar z = x/ σx Este procedimiento se realiza con todas y cada una de las calificaciones absolutas para transformarlas en calificaciones z. Para calcular la desviación estándar, la cual es una medida de variabilidad de las valores alrededor de la media, en la que a mayor dispersión o variabilidad, menos la media representa a los valores de la distribución, en primer lugar se obtiene el cociente de la sumatoria de las desviaciones particulares elevadas al cuadrado y el número de valores menos uno si el grupo es menor a 30 ∑x²⁄ n-ı Finalmente, se calcula la raíz cuadrada del número resultante √∑x²/ n-ı En el ejemplo de los (as) estudiantes reprobados (as), la sumatoria de las desviaciones previamente elevadas al cuadrado 166

∑x² = 434 160 000 sobre el número de casos menos uno n-1=23-ı es igual a 19 734 545.45. La raíz cuadrada de tal número viene siendo la desviación estándar, equivalente a 4 442.36 pesos. Como bien lo señala Nunnally (1973), muchas veces es difícil que los lectores sin formación científica o profesional le atribuyan un sentido a que el cero de la distribución sea la media de la misma y tengan ciertas dificultades para interpretar la información de manera significativa para ellas. Por tanto, es recomendable transformar las calificaciones z a una escala más cercana a su cotidianeidad. Por ejemplo, una distribución de valores con una media de 100 y una desviación estándar de 10. Para lograr tal propósito se multiplica cada calificación z por la nueva desviación estándar (10) y al resultado se le suma la nueva media (100). Por ejemplo, tomemos el primer caso cuya calificación z era de .59х10+100 = 105.90. En la Tabla 15 se encuentra este modo de representación numérica, de las calificaciones de reprobación de 23 estudiantes de la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Tabla 15. Distribución absoluta y relativa (en calificaciones z y calificaciones con una media de 100 y una desviación estándar de 10) del ingreso familiar reportado por 23 alumnos reprobados de licenciatura en Psicología. Alumno 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Ingreso mensual absoluto(en pesos Mexicanos) X 10 000 10 000 6 000 9 000 4 000 6 000 8 000 15 000 5 000 7 800 3 000 10 000 5 000 5 000 4 000 3 600 6 000 15 000

Ingreso relativo (z) .59 .59 -.32 .36 -.77 -.32 .14 1.71 -.54 .09 -.99 .59 -.54 -.54 -.77 -.86 -.32 1.71

mensual Ingreso mensual relativo con E = 100 y σ = 10 105.90 105.90 96.85 103.60 92.35 96.85 101.40 117.10 94.60 100.90 90.10 105.90 94.60 94.60 92.35 91.45 96.85 117.10

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19 20 21 22 23

2 000 20 000 2 800 5 000 8 000

-1.22 2.84 -1.04 -.54 .14

87.84 128.40 89.65 94.60 101.40

Es importante también darse una idea acerca de la representatividad de la media sobre los casos individuales, calculando el coeficiente de variabilidad para cada desviación estándar computada. Para lograrlo, en el caso que nos ocupa, se multiplica la desviación estándar de la distribución (4 442.36) por 100 y se divide sobre la media de la distribución (7 400 pesos), obteniéndose así el porcentaje de variabilidad (60.03%). A mayor porcentaje de variabilidad, mayor alejamiento de los valores individuales alrededor de la media o menor confianza de que la media represente a la mayoría de los casos individuales. Como una recomendación en la que no todos (as) estarán de acuerdo, se sugiere tomar como punto de corte el 50.00% de coeficiente de variabilidad como criterio de tolerancia para que la media nos permita dar una perspectiva sobre el conjunto de la distribución de una manera que no sea distorsionante de la mayoría de los valores individuales. Por tanto, siempre que se calcule una media de los valores de una distribución, conviene solicitar tanto la desviación estándar como el coeficiente de variabilidad. De lo contrario, la media puede no ser un reflejo confiable de la realidad. La Grafica 1 siguiente, aporta también como ilustración la representación gráfica de las calificaciones z en un sistema de coordenadas en donde en la ordenada o vertical se encuentran las frecuencias o número de casos y en la abscisa u horizontal se ubican los ingresos familiares mensuales en términos de calificaciones z. La distribución correspond a lo reportado por los (as) 23 estudiantes del caso anterior mencionado. Gráfica 1. Calificación relativa (z) de los ingresos mensuales familiares

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Las siguientes son sólo unas breves consideraciones sobre algunas de las posibles ventajas del proceso de medir. No se pretende elaborar de manera exhaustiva sobre todos las beneficios porque eso sería imposible de lograr por este autor, el cual posee pocos merecimientos para hacerlo y porque, además, se permite la licencia de dudar si sería capaz de hacerlo alguna vez. Ventajas de la medición De acuerdo con Pedhazur y Pedhazur (1991) en la enorme distancia que hay entre la formulación y descripción verbal, en un lenguaje natural como el español, de los fenómenos, por una parte, y la especificación y descripción precisas que permiten los números, por otra parte, radica una de las mayores ventajas de la medición en ciencia. Es así que mediante la medición se podría lograr una formulación fina y relevante de la fuerza y dirección entre aquellos factores que se plantean relacionados, basándonos en una determinada aproximación teórica. Podríamos decir que la medición representa un avance en el conocimiento de los fenómenos estudiados porque permite tener una mejor aproximación a su presunta existencia. Es decir, presuponemos que entre más afortunados seamos en la medición de los fenómenos, estaremos en mejor posición para conocerlos en su dinámica interna y en sus vínculos con otras dimensiones. En suma, avanzaremos en la comprensión, tal vez predicción, y control de los fenómenos. En segundo lugar, en caso de constatar que el fenómeno es independiente de los investigadores, es decir, que existe, la ventaja de medir incide sobre saber el grado que asume el fenómeno en un momento dado. Otra de las ventajas de medir implica la posibilidad de explorar si están relacionadas, y de qué manera, algunas propiedades de los objetos. Es decir, antes de evaluar si alguna dimensión está causalmente relacionada con otra, primero es imperativo constatar que hemos medido tales propiedades en forma válida y confiable (Nunnally y Bernstein, 1995; Campbell y Russo, 2001, p. 47; Nunnally, 1973). Por ejemplo, si afirmamos que el nivel socioeconómico podría formar parte de un modelo multidimensional de la explicación de la reprobación académica en estudiantes de educación superior, primero tenemos que certificar que hemos medido apropiadamente tales constructos (el nivel socioeconómico y la reprobación). Es decir, que las dimensiones medidas sean aquellas de las que estamos hablando y que el grado en que existen, según nuestros instrumentos, sea uno que se reporte en cualquiera otra ocasión, siguiendo las operaciones estipuladas. Finalmente, también es útil medir porque se genera un lenguaje uniforme compartido por los investigadores y profesionales, de modo que se sabe sin

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ambigüedades sobre qué se está hablando. Por tanto, se facilita la comunicación y se puede compartir mejor la información más importante para tomar decisiones. En el caso de la psicología estamos interesados en propiedades de los fenómenos que desafortunadamente son inaccesibles directamente mediante los órganos de los sentidos o los instrumentos disponibles actualmente, los cuales amplían las capacidades sensoriales. Por ejemplo, atención, motivación, inteligencia, aprendizaje, nivel socioeconómico, estrés, ansiedad, etc. Sin embargo, sí se pueden medir estas dimensiones y la manera de hacerlo se discute a continuación. Constructos e indicadores En el esfuerzo de representación simbólica de los fenómenos que estudiamos tendemos a crear modelos o teorías que den cuenta de las características y el comportamiento de nuestro objeto de estudio. La teoría es un conjunto de constructos, definiciones y proposiciones relacionados entre sí, los cuales ofrecen un punto de vista sistemático de los fenómenos, al especificar las relaciones existentes entre variables, con objeto de explicar y predecir eventos. Ante la necesidad de representar el mundo, el hombre (la mujer) ha elaborado modelos o estructuras conceptuales que le permiten comprender lo que sucede en el mundo natural, psicológico o sociocultural. Precisamente, a estos modelos o estructuras conceptuales se les conoce como teorías científicas. Para algunos científicos sociales, por tanto, la teoría científica es un sistema lógico-deductivo, el cual consiste en una serie de conceptos interrelacionados, a partir de los cuales se pueden derivar deductivamente proposiciones verificables. Así, elaboramos modelos sobre el rendimiento académico, la participación social, la ansiedad, la motivación intrínseca, etc. En la Figura 1 se presenta como ejemplo un modelo integrado por varios constructos o unidades explicatorias del fenómeno de la actitud hacia la solución de los problemas en asociación con otros, en una muestra de pobres de Nuevo León (véase García, 2004, p. 232).

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Figura 1. Modelo de la actitud favorable hacia la participación social en función de los constructos: interacción social, religiosidad cristiana, habilidad lingüística y locus de control interno. Interacción social

Religiosidad Cristiana Actitud favorable hacia la participación social Habilidad lingüística

Locus de control interno

Una vez que generamos las unidades analíticas más importantes, y su presumible relación dentro del modelo, a fortiori pasamos a definir conceptualmente cada constructo y a la elaboración de sus posibles indicadores. El constructo vendría siendo la abstracción explicatoria o explicada, la cual no puede accesarse empíricamente sino racionalmente. Los constructos forman parte orgánica de las teorías científicas y no se pueden observar en forma empírica directa. No se pueden observar y medir de manera directa (por ejemplo, la hostilidad, la angustia, la inteligencia, la creatividad, la autoestima, la inteligencia, el aprendizaje, el estrés etc.), siempre hemos de inferir estas propiedades o características a partir de la observación de sus supuestos referentes empíricos. Los probables indicadores de los constructos serían sus manifestaciones empíricas, a través de las cuales nos damos cuenta de que ocurren los segundos. Los indicadores nos permiten inferir propiedades o características no directamente observables. Es decir, se usan para señalar algo que representa aquello que ocurre en otro nivel del discurso. Por ejemplo, si alguien engaña constantemente a otros (as), podemos decir que su comportamiento es un referente empírico (decir mentiras, el indicador) de su mitomanía (el constructo). Igualmente, por ejemplo, ya sabemos que los

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indicadores del estrés pueden ser de tipo cognitivo, fisiológico o motor. Sin embargo, se requiere que para validar la existencia del constructo en cuestión, sus indicadores correlacionen entre sí positivamente cuando menos .30. Como afirman Nunnally y Bernstein (1995), a primera impresión puede pensarse que este grado de correlación es raquítico, pero reflexionando en que de todas las posibles variables o factores, el que estos dos en particular correlacionen en ese magnitud no es nada despreciable o fortuito. A continuación se presenta un ejemplo de cuánto y cuáles indicadores correlacionaron para validar el constructo “habilidad lingüística”. En el estudio de García (2004), se exploró un modelo explicatorio de la actitud hacia la participación social de los pobres de Monterrey, en el cual se incluyó, entre otros, el constructo “habilidad lingüística”. En base a la revisión de la literatura, se generaron 5 indicadores: “1) la producción de lenguaje (medida por el número de expresiones u oraciones emitidas), 2) las características sintácticas (medidas por la extensión promedio de las expresiones u oraciones), 3) las características semánticas (medidas mediante el número de sustantivos y verbos distintos emitidos) [Valdéz-Menchaca y Whitehurst, 1992], 4) la habilidad lingüística se midió tanto con el indicador número de sinónimos y 5) el número de antónimos producidos ante series de palabras de la vida cotidiana” (García, 2004, p. 234). Como se puede ver en la Tabla 16, el constructo “habilidad lingüística” se subdividió en dos porque de los 5 indicadores solamente dos correlacionaron entre sí pero no con los otros tres y estos últimos sí correlacionaron entre sí pero no con los dos primeros. Es decir, sí correlacionaron positivamente entre sí antónimos y sinónimos (.672), pero antónimos no correlacionó con producción lingüística (.294) ni tampoco lo hizo sinónimos (.235). Sin embargo, sí correlacionaron entre sí, propiedades sintácticas y propiedades semánticas (.683) y producción lingüística, tanto con propiedades semánticas (.723) como con propiedades sintácticas (.339). Tabla 16. Correlaciones de los indicadores del constructo “Habilidad lingüística” Indicador es Producci Propiedade ón s lingüístic sintácticas a

Indicador

Propiedad essemánti cas

Sinónimos

.265

.106

.235

Antónimos

.326

.162

.294

Sinónimo s

Antónimo s

.672

Propiedade s .683 sintácticas

172

Producción lingüística

.723

.339

Pero discutir sobre la medición, su importancia, las unidades analíticas de las teorías o modelos (los constructos) y la función de los indicadores en el proceso de la validación de los constructos nos lleva necesariamente a los dos enfoque más importantes sobre la relación entre la teoría y la investigación, como un encuadre indispensable del proceso mismo de la medición, el cual le da sentido a la actividad de los científicos y profesionales de la psicología. La estrategia de primero la teoría y luego la investigación Esta aproximación sugiere, en primer lugar, elaborar una teoría o modelo explícitos sobre el fenómeno o fenómenos objeto de la explicación. A continuación recomienda elegir una proposición, desprendida de la teoría o el modelo para llevarla a la falsación mediante la investigación empírica propiamente dicha. Para lograr este propósito se sugiere entonces diseñar un proyecto de investigación que false la propuesta. Si resulta que los datos empíricos rechazan la proposición derivada de la teoría, se sugiere hacer cambios en la teoría o en el proyecto de investigación y seleccionar una nueva proposición a falsar. En caso de que no se rechace la proposición, seleccionar otra proposición para llevarla a la investigación o intentar mejorar la teoría. Este enfoque de primero la elaboración teórica y luego la investigación ha sido defendida magistralmente, entre otros, por el profesor Popper (1961, 1968). La estrategia de primero la investigación y luego la teoría Este enfoque recomienda que primero se observe un fenómeno. A continuación, se delineen y midan sus atributos en una serie variada de contextos. Posteriormente, que se analicen los datos arrojados para identificar, en su caso, patrones sistemáticos de variación. Si eso sucediera, se procedería ahora sí a la elaboración de una teoría. Entre los defensores más famosos y convincentes de este abordaje, podemos citar a Merton (1968), desde la sociología, y a Skinner (1969), en la psicología. Con relación al campo de las ciencias sociales, y en particular sobre la psicología y la investigación de sus procesos y su medición, conviene hacer algunas precisiones apuntadas en el siguiente apartado sobre dos propiedades vitales de los instrumentos de medición: la confiabilidad y la validez. Confiabilidad Si medimos con algún instrumento la autoestima de los estudiantes de cierta secundaria, una pregunta obvia sería cuestionar qué tanta confianza podemos tener en los puntajes o en la prueba misma, en el sentido de que al volver a

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aplicar el instrumento o alguno parecido que supuestamente midiera también autoestima, obtengamos un resultado relativamente similar. Todos sabemos, y es fácil de comprender, que es una tarea difícil medir a través de indicadores las propiedades en las cuales se interesa la psicología debido a la complejidad intrínseca de los atributos. Por tanto, los instrumentos de medición tendrán un componente de error arrojado en sus puntuaciones, las cuales reflejarán no solamente cierto grado del atributo sino ese tanto de error. La intención entonces es mejorar cada vez más nuestros instrumentos de medición para disminuir al grado mínimo la intervención del error. De acuerdo con Campbell y Russo (2001), la confiabilidad es el grado de coincidencia arrojado por varias medidas que son parecidas en procedimiento o método. O según Carmines y Zeller (1979), la confiabilidad se refiere al grado en el cual se consiguen resultados similares en ocasiones consecutivas, gracias a una prueba, un experimento o cualesquiera instrumento de medición. También se puede entender la confiabilidad como la diferencia de la calificación verdadera concebida como 1 menos el error de medición, lo cual nos da la precisión con la cual está midiendo el instrumento el atributo deseado (confiabilidad igual a 1, menos el error de medición =1-еrror). En este sentido, se puede definir a la confiabilidad de cualesquiera instrumento de medición como el porcentaje de la varianza del constructo debido a la calificación verdadera (DeVellis, 2003). También Nunnally (1973, p. 616) considera a la confiabilidad como la razón o cociente resultante de la división entre la varianza de las calificaciones verdaderas y la varianza de las calificaciones reales u obtenidas en la prueba. En el apartado siguiente trataremos de aclarar el importante significado que para la medición y la investigación en ciencias sociales en general, y en particular en la psicología, tiene el concepto de varianza. La varianza es un concepto estadístico de dispersión de los valores de una distribución alrededor de la media. Es parecido al concepto de desviación estándar ya discutido y ejemplificado anteriormente en este mismo capítulo. Significa básicamente qué tanto se alejan los puntajes de la medición de alguna propiedad de las unidades de análisis con respecto a la media de las calificaciones en el grupo de referencia. Más específicamente, diríamos que es el cociente de la sumatoria de las desviaciones elevadas al cuadrado sobre la media menos 1, cuando el número de valores es menor de 30 Varianza = ∑x²⁄ n-ı Tal vez el lector recuerde que la desviación estándar era la raíz cuadrada de ése valor σх = √x²⁄ n-ı El concepto de varianza es muy importante en el proceso de falsación de los modelos porque se puede decir que estamos interesados en saber qué tanta de la varianza de nuestra variable dependiente es explicada por todas y cada una de las variables independientes de nuestro modelo. De otra manera dicho, queremos indagar si las fluctuaciones o variaciones de las calificaciones de la variable dependiente están siendo acompañadas por las fluctuaciones o 174

variaciones de las variables independientes y en qué porcentaje ocurre eso en todo caso. Hay muchas maneras de medir la confiabilidad de las pruebas (por ejemplo, la correlación entre los reactivos pares y nones de una prueba larga, la correlación entre los puntajes obtenidos por la aplicación de la misma prueba en dos ocasiones consecutivas, etc.), pero casi todas se pueden reducir a una de las más usadas actualmente, la cual se conoce como el coeficiente de confiabilidad alfa-Cronbach. Esta medida de la confiabilidad arroja un coeficiente que representa la correlación de los puntajes obtenidos con la aplicación del instrumento en una sola ocasión y los potencialmente obtenibles por cualquiera otra prueba que pretenda medir la misma dimensión en la muestra de referencia, pero de la misma longitud que la aplicada. La confiabilidad alfa-Cronbach puede oscilar de .00 a 1.00 y no existe un acuerdo unánime entre los científicos y profesionales sobre cuáles son los valores mínimos aceptables. Más que considerar la confiabilidad como una propiedad estática y definitiva de los instrumentos, se sugiere concebirla como un valor de uso, dependiendo de los propósitos para los cuales fue diseñado el instrumento. Por ejemplo Rosenthal (1994) ha sugerido que para propósitos de investigación se recomiende una confiabilidad mínima de .50 y de .90 cuando se trata de tomar decisiones sobre las vidas de las personas con la información derivada de los instrumentos de medida. Asimismo, DeVellis (2003, pp. 95-96), elabora unas sugerencias sobre el nivel de la confiabilidad aceptable en los instrumentos de medición. Por debajo de .60, dice, es “inaceptable”, de .60 a .65, “indeseable”, entre .65 y .70, “mínimamente aceptable”, de .70 a .80, “respetable”, de .80 a .90 “muy buena”. También coincide con Rosenthal (1994) en su criterio de que cuando se trata de tomar decisiones sobre los individuos para ingreso a una institución educativa, a un centro de trabajo o un hospital psiquiátrico, la escala debería tener más de .90 de confiabilidad. La confiabilidad es una correlación producto momento de Pearson entre dos medidas cuyas escalas son intervalares. Por ejemplo, dos formas alternativas de un mismo constructo podrían correlacionar .85. Entonces, esta correlación representaría al coeficiente de confiabilidad y las conclusiones serían que ambos instrumentos son confiables al 85% y que habría un error de medición en cada uno de ellos del 15%. En otras palabras, el 85% de la varianza de los puntajes obtenidos en cada prueba es confiable, mientras que el 15% restante es atribuible a una serie de factores, categorizados en conjunto como error de medición. La ecuación que representa la manera de computar el coeficiente alfa es la siguiente:

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rıı = k⁄ k-ı (ı─Σσі²⁄ σх²), en donde: k = número de reactivos de la prueba Σσі² = suma de las varianzas elevadas al cuadrado, de todos y cada uno de los reactivos σх² = varianza de las calificaciones de la prueba. Con el propósito de que se pueda obtener una perspectiva sobre la manera práctica y rápida de calcular el coeficiente de confiabilidad alfa, se presenta enseguida un ejemplo mediante el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (SPSS, versión 10.0). Se realizó un estudio en alumnos de secundaria, cuya edad media fue de 13.15 años, de 13 años tanto la mediana como la moda y su desviación estándar de . 66 años. Su nivel socioeconómico oscilaba entre medio-alto y alto-alto, pasando por alto-bajo y alto-medio. Practicaban el fútbol soccer, siendo representantes de su escuela en el equipo deportivo. La media de tiempo en años desde que habían empezado a entrenar este deporte fue de 6.36 años. Se les aplicó la Prueba de Ansiedad en la Competencia Deportiva para Adultos (SCAT-A), de Martens, Vealey y Burton (1990). Las opciones de respuesta usadas para los reactivos de la prueba original son 3, pero en la de este estudio se ampliaron a 5 (Véase Tabla 17). Tabla 17. Prueba de Ansiedad en la Competencia para Adultos de Martens et al. (1990, SCAT-A). 1-Competir contra otros es socialmente agradable 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente Nunca 2-Antes de competir me siento inquieto 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente Nunca 3-Antes de competir me preocupa tener un mal desempeño 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente Nunca 4-Soy un buen deportista cuando compito 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente Nunca 5-Cuando compito me preocupa tener errores 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente Nunca 6-Antes de competir estoy tranquilo 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente Nunca 7-Cuando se compite es importante ponerse una meta 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente Nunca

5) 1) 1) 5) 1) 5) 5)

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8-Antes de competir siento asco o ganas de vomitar 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente 1) Nunca 9-Un poco antes de competir siento que mi corazón se acelera 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente 1) Nunca 10-Me gusta competir en juegos que requieren de mucha energía física 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente 5) Nunca 11-Antes de competir me siento relajado 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente 5) Nunca 12-Antes de competir me siento nervioso 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente 1) Nunca 13-Los deportes de equipo son más emocionantes que los deportes individuales 1) Siempre 2) Casi siempre 3) Algunas veces 4) Raramente 5) Nunca 14-Cuando quiero que ya inicie el juego me pongo nervioso 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente 1) Nunca 15-Antes de competir tiendo a estresarme 5) Siempre 4) Casi siempre 3) Algunas veces 2) Raramente 1) Nunca Ya capturados los datos en el SPSS, se abre la ventana de Estadística (Analyze), se posiciona el cursor en Escala (Scale) y se da un clic en Análisis de Confiabilidad (Reliability Analysis…). Se despliega así una pantalla con el título de Análisis de Confiabilidad. Allí se seleccionan los ítems de la escala, en este caso sólo 10 de los 15, se pasan a la ventana de la derecha con la flecha correspondiente, se selecciona Alfa como modelo de confiabilidad, se enlistan los ítems y se da un clic en Estadística. En la nueva ventana se selecciona: Ítem, Escala, Escala si se elimina el ítem, en Descriptivos; de Resúmenes se selecciona: Medias y Correlaciones; de Inter-ítem, se selecciona: Correlaciones y finalmente, se selecciona el Coeficiente de Correlación Intraclase (Coeficiente de Confiabilidad Alfa), en la parte inferior de la Gráfica 4. Se le da un clic en Continuar y otro en OK (véase Gráficas 2, 3 y 4), dónde se puede visualizar los pasos anteriores). Posteriormente se presenta el resultado de tales operaciones (Reliability):

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Gráfica 2

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Gráfica 3

Gráfica 4

RELIABILITY /VARIABLES=item1 item2 item3 item4 item5 item6 item7 item8 item9 item10 /FORMAT=LABELS /SCALE(ALPHA)=ALL/MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR 179

/SUMMARY=TOTAL MEANS CORR /ICC=MODEL(MIXED) TYPE(CONSISTENCY) CIN=95 TESTVAL=0.

En esta primera parte se despliegan los reactivos seleccionados como integrantes de la escala para el cálculo de la confiabilidad alfa-Cronbach. Aquí solamente se incluyen los datos descriptivos de la media obtenida en cada uno de ellos (por ejemplo, para el reactivo 1, 2.7736), su desviación estándar (también para el reactivo 1, 1.1205 y el número de casos) de la muestra (53).

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En esta segunda parte están contenidas en la Matriz de Correlación, en forma exhaustiva, todas las posibles correlaciones de todos los reactivos entre sí. Por ejemplo, la del 8 con el 1 fue de .7047, la del 7 con el 4 correspondió a .7992 y así sucesivamente.

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_

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En esta última parte en primer lugar se incluyen algunos datos descriptivos de la muestra, tales como la media de calificación obtenida por los participantes en la escala (24.1698), la desviación estándar de la escala (6.6931), la media obtenida en los reactivos (2.4171) y la media de las correlaciones entre los reactivos (.3915), entre otros. En segundo lugar, en este apartado, hay que poner atención a cuando menos dos valiosos datos que sirven enormemente para la interpretación apropiada de las características psicométricas de las escalas. La confiabilidad podría aumentar en alguna medida, como es el caso, si se elimina alguno o varios reactivos. Por ejemplo, aquí si se elimina el reactivo 5 la confiabilidad asciende de .86 a .87. La decisión de eliminar dicho reactivo está en función de si la escala será usada para propósitos de investigación o para tomar decisiones que afecten las vidas de las personas. Si es para investigación, la escala puede quedarse tal como está, salvo que la diferencia sea muy alta entre un alfa y el otro. Si se va a usar para tomar decisiones en las cuales se altera notablemente la vida de las personas (admitirlas o no a una escuela, un hospital psiquiátrico o una empresa), al eliminar el o los reactivos se ahorraría tiempo valioso de aplicación y aumentaría la precisión de los datos obtenidos. Enseguida se discute un tanto acerca de la segunda propiedad más importante de los instrumentos de medición: la validez. Validez En términos generales podemos decir que cuando nos preguntamos si los indicadores de un constructo realmente lo representan, entonces estamos hablando de validez de las medidas. Es decir, la validez se refiere al grado de concordancia existente entre medidas cuyos métodos no tienen nada que ver entre sí, son distintos (Campbell y Russo, 2001). Hay varios tipos de validez. Estrictamente hablando, la validez se refiere a grado en el cual se logra el propósito con el cual fue elaborada la prueba (Nunnally, 1973; Kerlinger y Lee, 2002). Por tanto, como los propósitos con los cuales se diseñan los instrumentos de medición varían, hay diferentes tipos de validez. Por ejemplo, se ha estudiado durante muchos años en las ciencias sociales en general, y en psicología en particular, la validez de contenido, la validez predictiva o concurrente y la validez de constructo. Se explicará un poco cada una de ellas en los apartados siguientes. Validez de contenido En algunas ocasiones se desea saber qué tan representativas son las preguntas o reactivos del dominio que se pretende medir. Por ejemplo, queremos elaborar una prueba para saber qué tan bien los estudiantes de primaria pueden resolver problemas de multiplicación de dos dígitos. Para diseñar una prueba de este tipo, la cual sea lo suficientemente válida, podríamos pedirle a varios (as) profesores (as) de educación elemental que nos proporcionen a su juicio aquellos problemas de multiplicación que mejor cumplan el cometido de evaluar

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tal competencia aritmética en los alumnos de quinto año de primaria. Después, solo usaríamos los problemas en los cuales hayan coincidido los profesores como los más indicados para medir la habilidad en cuestión. De esta manera, lo que está en juego con este procedimiento es llegar a la confección de una prueba lo suficientemente válida como para decir que estamos midiendo la competencia de resolver problemas de multiplicación en alumnos de quinto año de primaria. Si se logra el cometido, diríamos que fuimos capaces de diseñar una prueba válida en el contenido del que pretende ser muestra, derivada de todos los posibles problemas del mismo tipo que no fueron incluidos físicamente, pero que supuestamente están representados por los problemas seleccionados. Usualmente, siguiendo este procedimiento, se desemboca en una prueba con validez de contenido. Validez predictiva En otros contextos, y guiados por consideraciones también pragmáticas, nos enfrentamos al problema de decidir qué alumnos deben incluirse en un nuevo programa educacional o cuáles tendrían que ser promovidos de un nivel al inmediato superior, por ejemplo del nivel medio superior (preparatoria) al nivel superior (licenciatura o ingeniería), a quiénes debemos aceptar de todos los candidatos a un nuevo trabajo o quién requiere hospitalización psiquiátrica. Bajo esta demanda, se elabora un instrumento que supuestamente mediría el éxito de la decisión, lo cual se constataría en un periodo próximo al medir con otro procedimiento el rendimiento de los seleccionados con el primer instrumento. Por ejemplo, en las universidades públicas de México se usa una prueba de conocimientos académicos llamada CENEVAL para decidir cuáles alumnos ingresan de preparatoria al nivel superior de una licenciatura o ingeniería. Las calificaciones obtenidas en la prueba tendrían que correlacionar positivamente con una medida del éxito obtenido por esos estudiantes, ya en el desempeño de sus funciones. Es decir, tal vez el promedio logrado durante la carrera tendría que correlacionar positivamente con los puntajes obtenidos en la prueba de ingreso. ¿Cuánta correlación deberíamos esperar como para decir que la prueba de selección académica tiene validez predictiva? Siguiendo a Nunnally y Bernstein (1995), esperaríamos no menos de .30 de correlación. Se le ha conocido durante mucho tiempo como criterio a las calificaciones del comportamiento o rendimiento predicho sobre la base de los puntajes obtenidos en la prueba de admisión. En este caso concreto, el criterio sería el promedio obtenido por los alumnos en el transcurso de la carrera. Validez de constructo De acuerdo con Campbell y Russo (2001), se podría pensar que la validez de constructo pudiera dividirse en dos tipos. La validez de rasgo, en la cual subyacente a la motivación teórica del diseñador del instrumento de medición,

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se encuentra un esfuerzo limitado que no llega más allá de la hipotetización de la existencia de un “síndrome, rasgo o dimensión de personalidad” (p.12). Por ejemplo, cuando estamos interesados en elaborar una prueba que mida de manera válida el auto-concepto académico o la ansiedad sentida por los (as) alumnos (as) de psicología al presentar exámenes de sus materias. Sin embargo, cuando las calificaciones del instrumento de medida se inscriben dentro de una interpretación teórica más amplia y se postula la relación del constructo con otros en una intrincada red conceptual, se puede decir que estamos ante la validez nomológica. Por ejemplo, si nuestro modelo explicatorio de la reprobación en estudiantes de psicología incluye los constructos: auto-concepto académico, el sentido de control personal interno o locus de control interno, la motivación de logro, la ansiedad bajo prueba y la motivación afiliativa, entonces estamos hablando de que buscamos la validez nomológica. La validez de constructo implica que el instrumento de medición en cuestión recibe apoyo tanto de la validez discriminante como de la validez convergente. La validez convergente se refiere a cuando se usan diferentes y separados procedimientos de medición sobre un mismo rasgo y uno de ellos se introduce por primera vez, obteniéndose una elevada correlación positiva entre los puntajes del antiguo y el nuevo tipo de medición. Es decir, desde distintos e independientes ángulos visualizamos la existencia del mismo constructo, porque nos apoyamos en evidencias recogidas de diferentes maneras, con instrumentos de medición autónomos. La característica más importante de la validación es la convergencia, entendida como la evidencia similar arrojada por procedimientos de medición independientes (Campbell y Russo, 2001). Por otra parte, la validez discriminante se refiere a que los puntajes derivados de un instrumento usado para medir un constructo no correlacionen mucho con los arrojados por otras pruebas que se supone miden otros constructos diferentes. Es este un procedimiento muy valioso para descartar nuevos métodos para medir supuestos rasgos hipotetizados. De acuerdo con Nunnally (1973, pp. 131-32), la validez de un instrumento de medición implica básicamente un asunto de generalización. En el caso de la validez de contenido nos preguntamos qué tan bien representa la muestra de reactivos que usamos en la prueba al total de reactivos que incluye el dominio completo del área o universo que tratamos de medir. Por ejemplo, en una prueba de una materia dada de la licenciatura en psicología, digamos historia, la pregunta es que tan apropiadamente y en forma válida se pueden esperar resultados similares con otras pruebas también supuestamente de historia. En el caso de la validez predictiva la pregunta sería sobre qué tan probable es que podamos generalizar de los resultados obtenidos en la prueba previa a los puntajes que se obtendrán posteriormente en una conducta diferente predicha, conocida como criterio. Finalmente, en la validez de constructo la preocupación

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básica estriba en saber si la prueba es lo suficientemente válida como para esperar que lo que está midiendo nos permita generalizar que otros instrumentos diferentes, que traten de medir lo mismo, obtengan resultados equivalentes a los de la primera. Podemos tener un instrumento de medición sumamente confiable, pero con escasa validez para el propósito con el cual se construyó. Sin embargo, lo contrario no es cierto. Es decir, que no se logre el objetivo propuesto desde el inicio de su diseño y concepción. Siempre que tengamos una prueba válida, ello implica que el instrumento en cuestión es muy confiable, en el sentido de que hay una precisión elevada en su uso, porque los resultados que se obtienen con él en ocasiones diferentes, pero con personas equivalentes, son muy similares. Resumen Este capítulo inicia con una exposición en detalle y a fondo sobre el concepto paradigmático de la medición en las ciencias sociales, y en la psicología en particular, incluyendo las cuatro escalas o niveles clásicos: nominal, ordinal, intercalar y de razón. También se incorpora una breve relación de la crítica más acre a la aproximación dominante en medición. Asimismo, se discute la importancia de las calificaciones relativas, como los porcentajes y el puntaje estándar o calificación z, sobre los valores absolutos y el peligro en ocasiones de no relativizar la información. Se incluye el modo de computar la calificación z, con un ejemplo de investigación real. Además, se repasan conceptos de estadística descriptiva tales como la media, la desviación estándar y la varianza, con ejemplos de investigaciones reales usados en su cálculo. Por otra parte, se discuten las ventajas de la medición, el importante concepto científico de constructo y su validación a través de sus supuestos indicadores. Enseguida se discute brevemente sobre la controversia metodológica tradicional de si primero se elabora la teoría y después se realiza la investigación pertinente o si lo inverso es el mejor método. Finalmente, se abordan las propiedades más importantes de los instrumentos de medición, a saber: la confiabilidad y la validez. Se familiariza al lector sobre la fórmula del coeficiente de confiabilidad alfa y la manera expedita de calcularlo usando el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales con un ejemplo de investigación. En cuanto a la validez, se incluyen en la discusión la de contenido, predictiva y de constructo (enfatizando la convergente y la discriminante).

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Glosario Cantidad. Por cantidad se refiere al atributo que posee consubstancialmente la posibilidad factual de adquirir diferentes grados de la propiedad. En este enfoque, la cantidad es el atributo que puede ser medido mediante la relación de cociente o razón entre las veces que es contenida una unidad de referencia, como la del metro en el caso de la longitud. La longitud de un objeto sería la cantidad o atributo que se puede descubrir qué tanto posee el objeto dado a través del número de veces que cabe la unidad en ella (Michell, 1999). Confiabilidad. De acuerdo con Campbell y Russo (2001), la confiabilidad es el grado de coincidencia arrojado por varias medidas que son parecidas en procedimiento o método. O según Carmines y Zeller (1979), la confiabilidad se refiere al grado en el cual se consiguen resultados similares en ocasiones consecutivas, gracias a una prueba, un experimento o cualesquiera instrumento de medición. También se puede entender la confiabilidad como la diferencia de la calificación verdadera concebida como 1 menos el error de medición, lo cual nos da la precisión con la cual está midiendo el instrumento el atributo deseado (confiabilidad igual a 1, menos el error de medición =1-еrror). En este sentido, se puede definir a la confiabilidad de cualesquiera instrumento de medición como el porcentaje de la varianza del constructo debido a la calificación verdadera (DeVellis, 2003). También Nunnally (1973, p. 616) considera a la confiabilidad como la razón o cociente resultante de la división entre la varianza de las calificaciones verdaderas y la varianza de las calificaciones reales u obtenidas en la prueba. Constructo. El constructo vendría siendo la abstracción explicatoria o explicada, la cual no puede accesarse empíricamente sino racionalmente. Los constructos forman parte orgánica de las teorías científicas y no se pueden observar en forma empírica directa. No se pueden observar y medir de manera directa (por ejemplo, la hostilidad, la angustia, la inteligencia, la creatividad, la autoestima, la inteligencia, el aprendizaje, el estrés etc.), siempre hemos de inferir estas propiedades o características a partir de la observación de sus supuestos referentes empíricos. Escala de medición de intervalos. El tercer nivel o escala de medición implica que podemos diferenciar en categorías, jerarquizar y además, saber la posesión del grado del atributo o propiedad medido en las unidades de análisis para compararlas entre sí de acuerdo a alguna medida relativa, por ejemplo, porcentajes, unidades estándar o calificaciones z, mediante las cuales se sabría quiénes están por abajo y cuánto de su media o por arriba de ella en su grupo de referencia. Éste nivel de medición también implica la atribución de un cero relativo para propósitos de realización de operaciones numéricas, aun cuando realmente sea difícil encontrar personas que tengan cero en el atributo medido, especialmente hablando de características psicológicas o psicosociales, tales

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como inteligencia, autoestima, etc. Tal nivel de medición recibe el nombre de escala de intervalos y se basa en el supuesto de que hay espacios aparentemente iguales o distancias equivalentes entre las diferentes posiciones secuenciales de la escala. Por tanto, se presupone que hay la misma distancia, por ejemplo, entre 20 y 30 que la existente entre 10 y 20, por citar un caso. Podríamos decir que las calificaciones obtenidas por las (os) alumnas (os) en la materia de Historia de la Psicología, en cuya escala relativa la calificación más baja es de cero y la mayor de 100, se encuentran en el nivel de medición de intervalos. En este tipo de escala o medición se parte de un cero arbitrario, que no representa la inexistencia absoluta del atributo medido. Por ejemplo, cuando se mide la temperatura con la escala Celsius, el cero arbitrario corresponde al punto de congelamiento del agua. En esta escala no tiene sentido decir que una persona porque tiene el doble de calificación en inteligencia (120, por ejemplo) que otra (60) es dos veces mas inteligente la primera que la segunda. Escala de medición de razón o cocientes. Existe una escala cuyo cero es real o absoluto y no arbitrario y relativo, como en el caso de la escala de medición de intervalos. Esta escala es poco usada en psicología, porque es difícil encontrar constructos en los cuales se parta de un cero real. Es decir, no hay gente que tenga cero de autoestima o de cualquier otro constructo importante dentro de la psicología o las ciencias sociales. Por tanto, no podemos decir que un (a) estudiante sabe el doble de historia de la psicología que otra, como podemos decir que una persona pesa el doble que otra, en base a la escala de razón o cocientes. En el inicio de la medición en psicología se usó esta escala para investigar los tiempos de reacción, los umbrales absolutos y relativos y la memoria de pares asociados, ya que en estas capacidades humanas sí se puede partir de un cero real. Se podría decir que los atributos físicos sí se miden usualmente con escalas de razón. Sin embargo, al usar escalas de intervalos también se aprovechan las poderosas técnicas matemáticas y estadísticas que se emplean en las escalas de razón. Escala de medición nominal. Al medir podemos desembocar en categorías, por una parte, donde incorporemos casos individuales que posean cuando menos una característica en común como base para ser incluidos dentro de ella, por ejemplo, alumnos (as) becados (as), y rótulos, por otra parte, en donde solamente se identifica un caso particular, distinguiéndolo de todos los demás, por ejemplo el número de matrícula de él (la) estudiante dentro de la institución de educación superior (Nunnally y Bernstein, 1995). A este nivel o escala de medición, desde Stevens (1951), lo conocemos como nominal. Por ejemplo, los jugadores de fútbol soccer, entre otros deportes, definen su pertenencia al equipo, en función del símbolo numérico diferente que llevan sus playeras. Aquí, se está usando este recurso de medición con propósitos de separación o distinción de los miembros del equipo entre sí. En este nivel de medición, el numeral es solamente un símbolo y no posee la característica de número en el

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sentido de representar un grado de algún atributo poseído por las unidades de análisis. Hay varios requisitos que tienen que cumplirse para que podamos decir que estamos midiendo mediante una escala nominal (Pedhazur y Pedhazur, 1991). Uno de ellos es que las unidades de análisis requieren ser clasificadas en categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas. Es decir, todos (as) los (as) integrantes de la muestra deben ser asignados (as) a una u otra clasificación, por ejemplo, en estado civil: casado (a), soltero (a), abandonado (a), divorciado (a), separado (a), viudo (a), unión libre, u otra, de modo que ninguno (a) quede fuera de alguna categoría (exhaustividad) o se asigne a más de una de las categorías (mutuamente excluyente). Otro requisito de la escala nominal es que una vez incorporados los casos dentro de alguna categoría, todos se consideran como equivalentes o iguales, aun cuando varíen en otras propiedades o dimensiones. Por ejemplo, todos los (as) alumnos (as) son iguales dentro de la categoría de reprobados (as) más de 3 veces en una materia, aunque se diferencien en otros aspectos tales como turno escolar, fecha de ingreso, autoestima, etc. En la escala nominal se cumple, por tanto, con el principio de la equivalencia porque si a = b, luego b = a. Escala de medición ordinal. Un segundo nivel de medición incluye la información proporcionada por el nominal, pero se agrega una jerarquización de mayor a menor de la propiedad medida en las unidades de análisis. A esta escala de medición se le conoce como ordinal. Por ejemplo, cuando ordenamos de mayor a menor, de la más preferida a la menos preferida, las películas seleccionadas por nuestros (as) hijos (as). En esta escala se cumple con el principio conocido como de la transitividad porque si a es mayor que b (a > b) y b es mayor que c (b > c), entonces a es mayor que c (a > c). Indicadores. Los probables indicadores de los constructos serían sus manifestaciones empíricas, a través de las cuales nos damos cuenta de que ocurren los segundos. Los indicadores nos permiten inferir propiedades o características no directamente observables. Es decir, se usan para señalar algo que representa aquello que ocurre en otro nivel del discurso. Por ejemplo, si alguien engaña constantemente a otros (as), podemos decir que su comportamiento es un referente empírico (decir mentiras, el indicador) de su mitomanía (el constructo). Igualmente, por ejemplo, ya sabemos que los indicadores del estrés pueden ser de tipo cognitivo, fisiológico o motor. Isomorfismo. El isomorfismo es la característica del instrumento de medición mediante la cual los valores que asigna a alguna dimensión de la realidad corresponden efectivamente con distintos grados existentes de la propiedad medida (Para una discusión muy clara y didáctica sobre el isomorfismo en el proceso de la medición véanse Kerlinger y Lee (2002, pp. 569-570) y Arnau (1980, pp. 230-232).

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Magnitud. Un valor numérico dentro del continuo a través del cual transcurre la cantidad (Michell, 1999). Medición. Medir significa asignar símbolos a alguna propiedad de un fenómeno, cuyo grado de abstracción puede variar en un espectro o rango muy amplio, en base a reglas para categorizar o cuantificar dicha dimensión. Medibilidad, la tesis de. La tesis de medibilidad fue popularizada por Stevens (1946, 1951 y 1968), ya que a partir de él ya no se cuestiona si se puede medir o no la dimensión, sólo se asume que sí se puede medir, de manera a priori, sin considerar que es un problema empírico de investigación la demostración de tal aserto. Es decir, se abandona la posibilidad racional y empírica de que algunas propiedades psicológicas y psicosociales realmente no se puedan medir, pues tal vez tengan estructuras donde el número no existe intrínsecamente en ellas. Validez. En términos generales podemos decir que cuando nos preguntamos si los indicadores de un constructo realmente lo representan, entonces estamos hablando de validez de las medidas. Es decir, la validez se refiere al grado de concordancia existente entre medidas cuyos métodos no tienen nada que ver entre sí, son distintos (Campbell y Russo, 2001). Hay varios tipos de validez. Estrictamente hablando, la validez se refiere a grado en el cual se logra el propósito con el cual fue elaborada la prueba (Nunnally, 1973; Kerlinger y Lee, 2002). Por tanto, como los propósitos con los cuales se diseñan los instrumentos de medición varían, hay diferentes tipos de validez. Por ejemplo, se ha estudiado durante muchos años en las ciencias sociales en general, y en psicología en particular, la validez de contenido, la validez predictiva o concurrente y la validez de constructo. Validez convergente. La validez convergente se refiere a cuando se usan diferentes y separados procedimientos de medición sobre un mismo rasgo y uno de ellos se introduce por primera vez, obteniéndose una elevada correlación positiva entre los puntajes del antiguo y el nuevo tipo de medición. Es decir, desde distintos e independientes ángulos visualizamos la existencia del mismo constructo, porque nos apoyamos en evidencias recogidas de diferentes maneras, con instrumentos de medición autónomos. La característica más importante de la validación es la convergencia, entendida como la evidencia similar arrojada por procedimientos de medición independientes (Campbell y Russo, 2001). Validez de constructo. De acuerdo con Campbell y Russo (2001), se podría pensar que la validez de constructo pudiera dividirse en dos tipos. La validez de rasgo, en la cual subyacente a la motivación teórica del diseñador del instrumento de medición, se encuentra un esfuerzo limitado que no llega más allá de la hipotetización de la existencia de un “síndrome, rasgo o dimensión de personalidad” (p.12). Por ejemplo, cuando estamos interesados en elaborar una prueba que mida de manera válida el auto-concepto académico o la ansiedad

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sentida por los (as) alumnos (as) de psicología al presentar exámenes de sus materias. Sin embargo, cuando las calificaciones del instrumento de medida se inscriben dentro de una interpretación teórica más amplia y se postula la relación del constructo con otros en una intrincada red conceptual, se puede decir que estamos ante la validez nomológica. Validez de contenido. En algunas ocasiones se desea saber qué tan representativas son las preguntas o reactivos del dominio que se pretende medir. Por ejemplo, queremos elaborar una prueba para saber qué tan bien los estudiantes de primaria pueden resolver problemas de multiplicación de dos dígitos. Para diseñar una prueba de este tipo, la cual sea lo suficientemente válida, podríamos pedirle a varios (as) profesores (as) de educación elemental que nos proporcionen a su juicio aquellos problemas de multiplicación que mejor cumplan el cometido de evaluar tal competencia aritmética en los alumnos de quinto año de primaria. Después, solo usaríamos los problemas en los cuales hayan coincidido los profesores como los más indicados para medir la habilidad en cuestión. De esta manera, lo que está en juego con este procedimiento es llegar a la confección de una prueba lo suficientemente válida como para decir que estamos midiendo la competencia de resolver problemas de multiplicación en alumnos de quinto año de primaria. Si se logra el cometido, diríamos que fuimos capaces de diseñar una prueba válida en el contenido del que pretende ser muestra, derivada de todos los posibles problemas del mismo tipo que no fueron incluidos físicamente, pero que supuestamente están representados por los problemas seleccionados. Usualmente, siguiendo este procedimiento, se desemboca en una prueba con validez de contenido. Validez discriminante. La validez discriminante se refiere a que los puntajes derivados de un instrumento usado para medir un constructo no correlacionen mucho con los arrojados por otras pruebas que se supone miden otros constructos diferentes. Es este un procedimiento muy valioso para descartar nuevos métodos para medir supuestos rasgos hipotetizados. Validez predictiva. En otros contextos, y guiados por consideraciones también pragmáticas, nos enfrentamos al problema de decidir qué alumnos deben incluirse en un nuevo programa educacional o cuáles tendrían que ser promovidos de un nivel al inmediato superior, por ejemplo del nivel medio superior (preparatoria) al nivel superior (licenciatura o ingeniería), a quiénes debemos aceptar de todos los candidatos a un nuevo trabajo o quién requiere hospitalización psiquiátrica. Bajo esta demanda, se elabora un instrumento que supuestamente mediría el éxito de la decisión, lo cual se constataría en un periodo próximo al medir con otro procedimiento el rendimiento de los seleccionados con el primer instrumento. Por ejemplo, en las universidades públicas de México se usa una prueba de conocimientos académicos llamada CENEVAL para decidir cuáles alumnos ingresan de preparatoria al nivel superior de una licenciatura o ingeniería. Las calificaciones obtenidas en la prueba tendrían que correlacionar positivamente con una medida del éxito obtenido por

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esos estudiantes, ya en el desempeño de sus funciones. Es decir, tal vez el promedio logrado durante la carrera tendría que correlacionar positivamente con los puntajes obtenidos en la prueba de ingreso. ¿Cuánta correlación deberíamos esperar como para decir que la prueba de selección académica tiene validez predictiva? Siguiendo a Nunnally y Bernstein (1995), esperaríamos no menos de .30 de correlación. Se le ha conocido durante mucho tiempo como criterio a las calificaciones del comportamiento o rendimiento predicho sobre la base de los puntajes obtenidos en la prueba de admisión. En este caso concreto, el criterio sería el promedio obtenido por los alumnos en el transcurso de la carrera. Varianza. La varianza es un concepto estadístico de dispersión de los valores de una distribución alrededor de la media. Es parecido al concepto de desviación estándar ya discutido y ejemplificado anteriormente en este mismo capítulo. Significa básicamente qué tanto se alejan los puntajes de la medición de alguna propiedad de las unidades de análisis con respecto a la media de las calificaciones en el grupo de referencia. Más específicamente, diríamos que es el cociente de la sumatoria de las desviaciones elevadas al cuadrado sobre la media menos 1, cuando el número de valores es menor de 30. Varianza = ∑x²⁄ n-ı. El concepto de varianza es muy importante en el proceso de falsación de los modelos porque se puede decir que estamos interesados en saber qué tanta de la varianza de nuestra variable dependiente es explicada por todas y cada una de las variables independientes de nuestro modelo. De otra manera dicho, queremos indagar si las fluctuaciones o variaciones de las calificaciones de la variable dependiente están siendo acompañadas por las fluctuaciones o variaciones de las variables independientes y en qué porcentaje ocurre eso en todo caso.

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Auto-evaluación 1-Es un conjunto de constructos, definiciones y proposiciones relacionados entre si, los cuales ofrecen un punto de vista sistemático de los fenómenos, al especificar las relaciones existentes entre variables, con objeto de explicar y predecir los eventos: a) b) c) d)

La comprensión La teoría La ley La medición

2-Decimos que dos sistemas poseen esta propiedad cuando tienen estructuras similares y las relaciones entre sus componentes internos o las operaciones que ellos permiten también son idénticas: a) Interdependencia b) Analogía c) Isomorfismo d) Equilibrio 3-Este concepto de validez denota el uso de un instrumento para estimar alguna conducta que es externa al mismo instrumento de medición: a) De constructo b) De contenido c) Predictiva d) Racional 4-Si las calificaciones de la nueva escala NO correlacionan con otra ya existente, confiable y válida, por ejemplo sobre inteligencia, diríamos que la nueva prueba tiene, por tanto, validez: a) Divergente b) Convergente c) Concurrente d) Atingente 5-A este tipo de variable también se le conoce como variable explicativa o explicatoria: a) Discreta b) Contínua c) Independiente d) Dependiente

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6-Nos permiten inferir propiedades o características NO directamente observables. Es decir, se usan para designar algo que pone de manifiesto a otra cosa: a) Indicadores b) Variables dependientes c) Variables independientes d) Constructos 7-Este tipo de validez se refiere a la capacidad que pudiese tener la prueba psicológica para pronosticar la ejecución en otra situación cualitativamente diferente: a) Interna b) De constructo c) Predictiva d) De contenido 8-Es el número que indica el grado de relación entre dos variables: a) El coeficiente de correlación b) El índice de confiabilidad c) El índice de confianza d) El coeficiente de confiabilidad 9-En estadística descriptiva se define como el promedio de las desviaciones cuadráticas de una distribución de valores, puntajes o calificaciones: a) La desviación estándar b) El rango c) La varianza d) La media 10-Siempre que se pueda evaluar un fenómeno o un proceso a lo largo de un rango, por ejemplo de excelente a pésima (digamos en el caso de películas), estamos refiriéndonos a una medición: a) Nominal b) De razón c) De intervalos d) Ordinal

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11-En este nivel de medición los numerales u otros símbolos se usan para clasificar objetos u observaciones en una serie de categorías: a) De intervalos b) Ordinal c) De razón d) Nominal 12-Este tipo de validez permite inferir el grado en el que el participante medido posee el rasgo o cualidad que se supone reflejará el test: a) Interna b) Predictiva c) De constructo d) Externa 13-Se le conoce como el puntaje promedio que se obtendría al aplicar todas las posibles pruebas sobre alguna dimensión a una persona dada: a) Falso b) Verdadero c) Aleatorio d) Exacto 14-En estadística descriptiva se define como la raíz cuadrada del promedio de las desviaciones cuadráticas de una distribución de calificaciones, puntajes o valores: a) La media b) La varianza c) El rango d) La desviación estándar 15-Se sabe que los datos de los reactivos individuales de una prueba se encuentran en la escala de medición: a) De Intervalos b) De razón c) Nominal d) Ordinal

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16-Nombre o símbolo de una característica que adopta distintos valores numéricos: a) Variable b) Constructo c) Concepto d) Variante 17-Podemos afirmar que en una distribución en la cual todas las calificaciones sean iguales, la desviación estándar: a) Es muy pequeña b) Es muy grande c) Es cero d) Es el cuadrado de la media 18-Este concepto se refiere a qué tan bien mide una prueba lo que pretende medir o qué tan bien ha satisfecho la medida las normas con las que está siendo juzgada: a) La confiabilidad b) La validez c) La normalidad d) La cientificidad 19-Ante la necesidad de representar el mundo, el hombre (la mujer) ha elaborado modelos o estructuras conceptuales que le permitan comprender lo que sucede en el mundo natural, psicológico o sociocultural: a) Paradigmas b) Teorías c) Elucubraciones d) Sistemas mentales 20-Consiste en reglas para asignar símbolos a objetos de manera que 1) representen cantidades o atributos de forma numérica (escala) o 2) definan si los objetos caen en las mismas categorías o en otras diferentes con respecto a un atributo determinado (clasificación): a) La medición b) La matematización c) La cuantificación d) La jerarquización

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21-Si las calificaciones de la nueva escala correlacionan positivamente con las calificaciones de otra prueba que ya existe, confiable y valida sobre el mismo constructo, se dice que la primera escala ha obtenido validez: a) Divergente b) Convergente c) Concurrente d) Atingente 22-Es un concepto elaborado con propósitos científicos para tratar de explicar o comprender un fenómeno: a) La hipótesis b) La variable dependiente c) La variable contínua d) El constructo 23-Significa que se pueden asignar números a las diferentes personas u objetos, en base a que presumiblemente poseen cantidades de alguna propiedad o característica: a) Pesar b) Medir c) Manipular d) Observar 24-Este tipo de estadística ayuda a cumplir el propósito de la investigación en cuanto a que más que caracterizar las distribuciones de las variables, intenta generalizar los resultados obtenidos de la muestra a la población o universo: a) Inferencial b) Estática c) Variable d) Descriptiva 25-Los científicos estructuran, categorizan, ordenan y generalizan sus experiencias y observaciones en términos de: a) Intuiciones b) Conceptos c) Datos d) Métodos

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26-Los números telefónicos o el número del CURP son ejemplos en donde los símbolos numéricos se usan para clasificar a las personas de acuerdo a algún atributo y caen dentro de la escala de medición: a) De intervalos b) Ordinal c) Nominal d) De razón 27-No se pueden observar y medir de manera directa (por ejemplo, la hostilidad, la moral, etc.), siempre hemos de inferir estas propiedades a partir de la observación de sus supuestos referentes empíricos: a) Indicadores b) Variables dependientes c) Variables independientes d) Constructos 28-Dos fuentes de este tipo de varianza son los factores asociados a las diferencias individuales de los participantes, por una parte, y los llamados errores de medición, por la otra (por ejemplo, variación de respuestas de un ensayo a otro, conjeturas, etc.): a) Extraña b) Total c) Experimental d) De error 29-Este concepto se refiere al grado en el cual se consiguen resultados similares en ocasiones consecutivas, gracias a una prueba, un experimento o cualquier instrumento de medición: a) La confiabilidad b) La validez c) La exactitud d) La conmensurabilidad 30-Cuando nos preguntamos si los indicadores de un constructo realmente lo representan, entonces estamos hablando de esta propiedad de las medidas: a) Validez b) Confiabilidad c) Exactitud d) Conmensurabilidad

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Bibliografía citada Arnau, G. J. (1980). Psicología experimental. Un enfoque metodológico. México: Trillas. Campbell, D. T. y M. J. Russo (2001). Social measurement. Thousand Oaks: Sage Publications. Carmines, E. G. y Zeller, R. A. (1979). Reliability and validity assessment: Newbury Park: Sage Publications. DeVellis, R. F. (2003). Scale development. Theory and applications (2a. edición). Thousand Oaks: Sage Publications. Duncan, O. D. (1984). Notes on social measurement: Historical and critical. Nueva York: Russell Sage. García, C. H. (2004). Social participation of Mexican poor people: A multidimensional model, en S. P. Shohov (ed.), Advances in psychology research, Volumen 29. Nueva York: Nova Science Publishers, Inc., pp. 221-266. García, C. H., Montalvo, J. y Castro, K. La reprobación en estudiantes de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Enviado a revisión para su eventual publicación en International Journal of Hispanic Psychology. Kerlinger, F. y Lee, H. B. (2002). Investigación del comportamiento (4a. edición). México: McGraw-Hill/Interamericana Editores. Martens, R., Vealey, R. S. y Burton, D. (1990). Competitive anxiety in sport. Champaign: Human Kinetics Publishers, Inc. Merton, R. K. (1968). Social theory and social structure. Nueva York: Free Press (edición revisada y ampliada). Michell, J. (1999). Measurement in psychology: A critical history of a methodological concept. Cambridge: Cambridge University Press. Narens, L. y Luce, R. D. (1986). Measurement: The theory of numerical assignments. Psychological Bulletin, 99, 166-180. Nunnally, J. C. (h.) (1973), Introducción a la medición psicológica, Buenos Aires: Paidós (original de 1970). Nunnally, J. C. y Bernstein, H. I. (1995), Teoría psicométrica. México: McGrawHill (original en inglés de 1994).

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Pedhazur, E. y Pedhazur, L. (1991). Measurement, design, and analysis: An integrated approach. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates Publishers. Popper, K. R. (1961). The logic of scientific discovery. Nueva York: Science Editions. Popper, K. R. (1968). Conjectures and refutations: The growth of scientific knowledge. Nueva York, Harper y Row. Rosenthal, J. A. (1994). Reliability and social work research. Social Work Research, 18, 115-121. Skinner, B. F. (1953). Science and human behavior. Nueva York: Macmillan. Skinner, B. F. (1969). Contingencies of reinforcement: A theoretical analysis. Nueva York: Appleton-Century-Crofts. Stevens, S. S. (1946). On the theory of scales of measurement. Science, 103, 667-80. Stevens, S. S. (1951). Mathematics, measurement and psychophysics, en S. S. Stevens (ed.), Handbook of experimental psychology, Nueva York, John Wiley, pp. 1-49. Stevens, S. S. (1968), Measurement, statistics, and the schemapiric view, Science, 161, 849-856. Valdéz-Menchaca, M. C. y Whitehurst, G. S. (1992). Accelerating language development through picture book reading: A systematic extention to Mexican day care. Developmental Psychology, 6, 1106-1114. Wolman, B. B. (1996). Diccionario de ciencias de la conducta (3ª.reimpresión). México: Trillas.

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Capítulo 9. Procesamiento y análisis de los datos Estadística y análisis de datos Análisis factorial Análisis factorial exploratorio Análisis factorial confirmatorio Glosario Auto-evaluación Bibliografía citada

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Estadística y análisis de datos Estadística. Un conjunto de procedimientos usados por los científicos sociales para organizar, resumir, y comunicar información…Tal información recibe el nombre de datos; los investigadores usan los procedimientos estadísticos para analizar los datos de modo que se puedan contestar las preguntas de investigación y para probar teorías (Frankfort-Nachmias, 1997, p. 3) 9

La estadística es una disciplina muy útil para sintetizar, organizar, reducir y generalizar las observaciones realizadas en las unidades de análisis. Las unidades de análisis se refieren al nivel de observación al cual se enfoca la investigación, por ejemplo, participantes individuales mayores de edad entrevistados en vivienda, departamentos de una organización, grupos religiosos o étnicos distintos, estados o provincias de un país, etc. Con los programas de computadora actuales se pueden analizar casi en segundos solamente miles de datos dispersos y desorganizados, vale decir sin sentido, ahorrándole un tiempo muy valioso al investigador. Por supuesto, se requiere además de las destrezas en el manejo de estos paquetes estadísticos, tales como el SPSS, MINITAB o SAS, conocer la lógica subyacente de tales operaciones mecánicas. Para ése propósito es necesaria la estadística descriptiva e inferencial. La descriptiva sólo nos permite hablar sobre los datos de la muestra, pero la inferencial nos ayuda a extrapolar hacia la población lo encontrado en la muestra. A continuación se describirá, de manera muy breve y en términos conceptuales, un procedimiento multivariado, perteneciente a la estadística inferencial, indispensable para identificar el grado de validez de los instrumentos de medida, los cuales son infaltables en la investigación cuantitativa. Análisis factorial Cuando se crea un modelo, derivado o no de alguna teoría ya existente sobre los fenómenos de nuestro interés, sus constructos requieren ser medidos y validados antes de que se puedan probar las presuntas relaciones entre sí. Observemos el siguiente modelo que García, Montalvo y Castro (en prensa) usaron en su investigación sobre la reprobación de estudiantes de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León (véase Figura 2).

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Traducido por el autor, del original en inglés.

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Figura 2. Modelo falsado en el estudio Allí se contienen los 5 constructos independientes, la variable dependiente reprobación y dos constructos consecuentes de la misma reprobación. Los constructos independientes son la fortaleza familiar, la historia académica de reprobación, la historia laboral, la edad de los padres y el nivel socioeconómico de su familia; los constructos dependientes de la reprobación son la atribución externa docente y la atribución interna. Como el modelo presupone que la atribución interna y externa son función en algún grado de la reprobación se tienen que validar estos constructos antes de poder saber si tales relaciones existen o no. Tanto la atribución externa como la interna se midieron con escalas elaboradas ex profeso por los mismos autores y fueron validadas mediante análisis factorial. El análisis factorial es un método estadístico multivariado, creado por Charles Spearman en 1904, el cual permite descubrir qué indicadores están suficientemente correlacionados y, por tanto, agrupados alrededor de un factor o constructo. El análisis factorial incluye un procedimiento de reducción de datos porque elimina aquellos indicadores que no están suficientemente correlacionados entre sí. Por tanto, permite desembocar en un instrumento de medida, económico y que puede tener suficiente validez y confiabilidad como para usarse con el resto de la población, a partir de la muestra en la cual se validó. Por esa razón, es un método estadístico inferencial. Hay dos tipos de análisis factorial: exploratorio y confirmatorio. 203

Análisis factorial exploratorio El análisis factorial exploratorio se usa cuando no se sabe de antemano teóricamente la estructura subyacente que compone a un constructo, pudiendo ser unifactorial o multifactorial, pero no hay argumentos teóricos que dirijan el esfuerzo en uno u otro sentido. Se está abierto a cualquiera de las dos posibilidades. Por tanto, el análisis factorial exploratorio se puede usar para la validación de un constructo, permitiendo encontrar así cuáles indicadores o reactivos de la dimensión son los que de manera válida y confiable servirán para el propósito de la medición. El autor de este texto recomienda mucha cautela en tomar como definitivos los resultados de validación de constructo mediante el análisis factorial exploratorio porque posteriormente pueden no ser soportados los hallazgos a través del análisis factorial confirmatorio. Análisis factorial confirmatorio De acuerdo con cierta teoría, se podría predecir que el rasgo o constructo principal estaría formado por varios subconstructos, como en el caso del burnout, de Maslach y Jackson (1981), en el que se hipotetizó estaba constituido por agotamiento emocional, despersonalización y falta de realización personal. Si queremos usar esta escala con una muestra diferente a la original que usaron Maslach y Jackson (1981) y ver qué tanto mantiene esta estructura factorial tripartita, requerimos echar mano del análisis factorial confirmatorio. Así lo hicieron Castro y García (2008) con una muestra de profesionales que atendían la violencia familiar, encontrando solamente apoyo para los subcostructos agotamiento emocional y despersonalización pero no para la falta de realización personal.

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Bibliografía citada Castro Saucedo, L. K. y García Cadena, C. H. (2008). Los recursos de dominio de sí mismo y de apoyo social y su relación con el síndrome de burnout en el personal de instituciones que atiende la violencia familiar. Sometido a revisión para su eventual publicación en la International Journal of Hispanic Psychology. Frankfort-Nachmias, Ch. (1997). Social statistics for a diverse society. Thousand Oaks: Pine Forge Press. García, C. H., Montalvo, J. y Castro, K. La reprobación en estudiantes de psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Enviado a revisión para su eventual publicación en International Journal of Hispanic Psychology. Maslach, C, y Jackson, S.E. (1981). Maslach Burnout Inventory. Palo Alto, Ca: Consulting Psychologists Press. Spearman, Ch. (1904). “General intelligency”, objectively determined and measured. American Journal of Psychology, 15, 201-293.

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Capítulo 10. Ética e investigación Ética Comportamiento del investigador con los participantes Comportamiento del investigador con los datos de su estudio Comportamiento del investigador durante el proceso de la investigación Comportamiento del investigador con el producto de sus colegas y/o alumnos Bibliografía citada

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Ética La ética es en origen el arte de encomendar a otros los sacrificios necesarios para la cooperación con uno mismo…toda ética, por refinada que sea, no deja de ser más o menos subjetiva (Russell, 2001, p.154).

¿Qué es la ética? ¿Por qué hemos de preocuparnos por la ética en el desempeño de nuestras actividades varias? ¿Quién sale ganando cuando nos comportamos de una manera ética? Estas preguntas le dan un sentido humano a un rubro tan importante en un libro de metodología científica. Podemos afirmar que nadie está fuera de estas consideraciones y, que cuando actuamos en el ejercicio de nuestros diferentes roles, lo hacemos éticamente o inconsciente o deliberadamente violando principios éticos. La ética es una rama de la filosofía que estudia el comportamiento ético de los seres humanos en base a una serie de valores de pretendido corte universal. Sin embargo, la conducta ética cualquiera está directamente relacionada con el cumplimiento de lo que se espera de nosotros como miembros de distintos grupos dentro de la sociedad en que nos tocó vivir. En cualquier grupo humano se esperaría que los padres cuidaran de los hijos y atendieran sus necesidades básicas de supervivencia, no les hicieran daño, les educaran en la aceptación de las normas sociales y así por el estilo. Todo alejamiento de estas expectativas podría estar sancionado negativamente por ciertas instancias sociales, y perseguido, incluso como delito. Igualmente, en el grupo de los científicos, se espera que el investigador cumpla con una serie de normas o reglas sobre la realización de su trabajo especializado, ya en el trato con los participantes, sus colegas o alumnos, en el manejo de sus datos y en la forma de conducirse dentro de todo el proceso de la investigación científica. Ya hay documentos muy valiosos que especifican lo que se puede hacer y lo que está prohibido por parte de los investigadores. Se podría decir que en cualquier país donde se forman psicólogos, hay un código ético que norma las actividades, tanto de los profesionistas como de los investigadores de la disciplina. En México, la Sociedad Mexicana de Psicología ha hecho un esfuerzo magnífico ha través de varios estudios de campo y ha producido un Código Ético del Psicólogo (2007), producto en gran parte de las experiencias vividas por los psicólogos en los diferentes roles en los que trabajan. Lamentablemente, parece ser que hay una diferencia autopercibida muy fuerte entre dos tipos de psicólogos: los que ejercen en los diferentes contextos aplicados y los que investigan, ya en instituciones públicas o privadas. Aparentemente, los profesionistas se ven a sí mismos distintos de los investigadores, de modo que no hay solución de continuidad entre ambos roles. Sin embargo, si el profesionista no está suficientemente familiarizado con el proceso de la investigación científica, si no puede entender la literatura científica que se publica sobre su área de trabajo, estará usando métodos, procedimientos, técnicas y teorías poco sustentadas y, tal vez, ya anacrónicas,

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lo cual nos lleva a un problema de ética, porque estará pasando por alto una fuente de información valiosísima para dirigir sus acciones cotidianas en la búsqueda del bienestar de sus pacientes o clientes (Delgado y Prieto, 1997). Asimismo, por otra parte, si el investigador se desentiende del tipo de problemas que enfrenta normalmente el profesionista en su práctica normal, también estará descuidando una fuente fértil de problemas para la investigación y, en cierto sentido, faltando a la ética. Lo mejor sería que el profesionista y el investigador realicen una alianza estratégica y se nutran mutuamente de las competencias e intereses que le den pertinencia y calidad metodológica a su trabajo en conjunto, lo cual redundará, a la postre, en la mejor atención de las necesidades de los que buscan ayuda en la psicología. Comportamiento del investigador con los participantes En su trato necesario con los participantes humanos de una investigación el científico tiene que respetar su integridad y dignidad, cuidando que sus intervenciones no hagan daño físico o psicológico, invitarlos a su estudio para que cooperen voluntariamente, informarles el objetivo básico de la investigación y permitir que se abstengan de continuar cuando ellos así lo decidan, por cualquier motivo y en cualquier momento del estudio. En el caso de que el investigador incluya estudiantes en la investigación, como parte de sus cursos, no es suficiente cumplir con el consentimiento informado y voluntario, porque de alguna manera son inducidos a participar para obtener puntos adicionales. Por tanto, es de la mayor importancia que el investigador recalque la participación completamente voluntaria y ofrezca otras alternativas para ganar los puntos, para aquellos que se nieguen a participar en el estudio (Código Ético del Psicólogo, 2007). En aquellos estudios en que por su naturaleza sea necesario ocultar completa o parcialmente los objetivos de la investigación, al final habría de comunicárseles por qué no se les dio la información y qué pretendía el estudio, además de ofrecerles una disculpa por la manera en que se les trató, porque después de todo la carencia completa de información al participante se puede considerar como un tipo de engaño o pecado de omisión (Carlsmith, Ellsworth y Aronson, 1976). Cuando se trate de participantes no humanos, también debería evitarse el infligirse daño físico o psicológico innecesariamente crueles y en caso de aplicar alguna intervención dolorosa, primero aplicársela él mismo para probar que no produce lesión permanente alguna. Por supuesto que estas últimas normas no están tan aceptadas como las de nivel humano y son todavía muy controvertibles. Sin embargo, sería deseable que se adoptaran por los investigadores, demostrando así que somos dignos de pertenecer al reino animal siendo todavía la especie que permitirá se acaben las extinciones producidas por la inconsciente y criminal mano humana.

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Comportamiento del investigador con los datos de su estudio El investigador tiene que aprender el valor de respetar también la integridad de los resultados que surjan en sus estudios, venciendo la tentación de transformarlos o maquillarlos deliberadamente de una manera que favorezcan sus hipótesis más caras. Tiene que hacer votos de amor hacia la realidad representada por sus hallazgos sobre el enfermizo afecto que le pudiere predisponer hacia sus modelos o teorías. Sin embargo, cuando los datos le sonrieran a sus expectativas teóricas ha de ser lo suficiente modesto como para no cantar victoria prematura ni echar las campanas a vuelo, porque sólo han sido validados de una manera muy provisional sus modelos. En suma, tiene que recordar su compromiso con la verdad, entendida como lo que le sugieren sus hallazgos e interpretaciones fundadas en ellos, para no caer en los brazos de la distorsión, invención y deseos de apoyar falsamente sus ideas, por más atractivas que sean, aceptadas por los demás o generadas por los científicos más connotados de su disciplina. Comportamiento del investigador durante el proceso de la investigación En las primeras etapas del estudio, los investigadores tendrían que comportarse éticamente revisando la literatura pertinente de la manera más amplia y profunda posible, evitando la simulación y las poses de haber leído y estudiado cuando realmente no ha sido el caso. Tal vez estas recomendaciones ofendan a los oídos castos y caiga yo en anatema, pero si mis lectores no han sido inoculados todavía contra este virus inmoral, espero poder vacunarlos a tiempo. Estamos hablando del valor de la honestidad y el reconocimiento de la ignorancia que priva en nosotros pero a la vez mostrando el enorme deseo de aprender estudiando de los otros sus mejores contribuciones. Por otra parte, a partir de las competencias metodológicas que manejamos, muchas veces caemos también en la trampa de poner por delante el método sobre el problema. Si sabemos que el problema es el motor y núcleo central de toda investigación, ¿por qué cedemos ante los métodos preferidos, imponiéndoselos impúdicamente al problema? Probablemente porque nos sentimos cómodos con nuestros métodos y no deseamos hacer el esfuerzo de aprender otros más pertinentes para el problema en cuestión. Pero esto es un comportamiento poco ético y hay que evitarlo. Regresando un poco sobre la revisión de la literatura, habríamos de dar el crédito y el reconocimiento a los autores más importantes sobre el fenómeno que estamos investigando, sin omitir por cualquier razón a ninguno de los más relevantes aun cuando estuviéramos en desacuerdo con ellos o provinieran de teorías alejadas a las nuestras. Hacer lo contrario implica la comisión de un comportamiento deshonesto y éticamente criticable. Abundaremos un poco sobre este importante punto en el apartado siguiente.

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Comportamiento del investigador con el producto de sus colegas y/o alumnos Muchas universidades incluyen una normatividad muy rígida para sus graduandos de doctorado en lo que se refiere al plagio o apropiación indebida del producto intelectual de un colega, sin darle el crédito correspondiente. Se llegan a tomar decisiones drásticas con penalizaciones tales como la invalidación total o parcial de los estudios y/o la expulsión del programa correspondiente, sin derecho a recuperar nada de lo cursado. Estas medidas aparentemente desalientan el robo de materiales publicados, siempre y cuando sea detectado. Incluso, en la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Autónoma de Nuevo León, hubo cuando menos una vez en que el jurado se percató en la defensa de licenciatura que la tesis había sido plagiada de una ya aprobada y defendida en la Facultad de Psicología, lo cual llevó a tomar la decisión de expulsión sin miramientos. Sin embargo, en México y también en España, cuando menos, ya sin contar a las universidades de Estados Unidos de América, existen presiones laborales de permanencia y promoción, las cuales alientan el comportamiento psicopático de algunos investigadores, en el sentido de cometer conductas académicas deshonestas. Aunado a ello, la inexistencia de consecuencias legales institucionales que castiguen y prevengan tales comportamientos, fomenta que se caiga en semejante pecado capital académico. Incluso, algunos profesores norteamericanos sólo llegaban a descontinuar la recomendación ante sus alumnos de algún texto que había sido plagiado por algún colega, resignándose a tal medida. En México también hay casos documentados y fehacientes del plagio completo de libros y cuando mucho lo que se endilga es un relativo descrédito en ciertas atmósferas culturales. Otra práctica, menos evidente de plagio, es cambiar algunas pocas palabras de párrafos pertenecientes a otros autores e introducirlos en artículos o capítulos como si fueran propios, sin pizca de pena alguna por el obvio latrocinio. En algunas ocasiones, las ideas expresadas por un colega son retomadas íntegramente por otro, ostentándose el segundo como el creador original de tal propuesta, sin mencionar para nada la intervención del primero. Asimismo, hay algunos otros profesores que usan una política indeseable y poco ética de incluirse recíprocamente, bajo acuerdos tácitos o explícitos, en la producción de artículos o capítulos respectivos, a veces sin haber colaborado un ápice en la realización de los estudios. En otros casos, menos frecuentes tal vez, profesores con poder administrativo se imponen impúdicamente para ser incluidos en las publicaciones de sus subalternos, ya sean alumnos o colegas, también sin haber colaborado académicamente en lo más mínimo. Por lo que respecta a la relación ética del investigador con sus alumnos, en ciertas ocasiones, flagrantemente el profesor se apropia de las bases de datos

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de ellos, las maquilla y organiza publicaciones sin conceder mérito alguno a sus estudiantes. En otros casos, publica la investigación del alumno, realizada como tesis de licenciatura o maestría, concediéndole el segundo lugar de la autoría, pero atribuyéndose el merito principal como primer autor, en cínica violación de los derechos intelectuales del estudiante.

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Bibliografía citada Carlsmith, J. M., Ellsworth, P. C. y Aronson, E. (1976). Methods of research in social psychology. Reading: Addison-Wesley. Delgado, A. R. y Prieto, G. (1997). Introducción a los métodos de investigación de la psicología. Madrid: Ediciones Pirámide, S. A. Russell, B. (2001). Misticismo y Lógica. Barcelona: Edhasa. (De la edición en inglés, 1976). Sociedad Mexicana de Psicología (2007, 4ª. edición). Código Ético del Psicólogo. México: Trillas.

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Capítulo11. El informe o proyecto de investigación Introducción Método: Escenario y contexto Población y muestra o participantes Diseño de investigación Procedimiento, Instrumentos Métodos de análisis de los datos Resultados Discusión Bibliografía citada

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Aquí se presentan algunas recomendaciones para la integración y elaboración del proyecto o informe de investigación. Son solamente lineamientos generales, los cuales pueden o no coincidir con los propuestos por otros autores u organizaciones. A continuación encontrará usted una serie de sugerencias en cuanto a cómo abordar la integración, ya de un proyecto o de un informe de investigación. No se trata de cumplir con un formato, que por otra parte, el más seguido es el de la Asociación Psicológica Americana (1995), sino de ayudar a quienes están escribiendo un proyecto o un informe de investigación, para que su producto aumente las probabilidades de su aprobación o de su exitosa publicación. Por supuesto que son recomendaciones generales, que no lo quieren ser tanto como para que puedan adaptarse a cualquier política editorial de las revistas científicas más connotadas actualmente o puedan competir de manera eficaz por aprobación o financiamiento, en su caso. INTRODUCCIÓN Esta sección, la cual puede o no llevar formalmente título alguno, está conceptualizada como una entrada al fenómeno investigado en el estudio, rastreándolo parcialmente, pero de manera suficiente, en términos históricos y haciendo de la revisión actualizada y pertinente de la literatura científica, una fortaleza de la misma. Se inicia en términos muy amplios y se va reduciendo gradualmente, hasta llegar al fenómeno investigado que se reporta (metáfora del embudo, López, 2001). Asimismo, en este apartado se desarrolla el planteamiento y precisión del problema de investigación, elaborando muy claramente las preguntas que lo vertebran. Tal vez sea conveniente especificar una pregunta central y varias periféricas. Por ejemplo, como pregunta medular podría ser: ¿cuál es el tipo de atribución (interna-externa) que posee el estudiante que reprueba en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Nuevo León? Como ejemplos de preguntas secundarias podrían ser: ¿habrá mayor atribución interna de su reprobación en los alumnos que en las alumnas? ¿Reprueban más los alumnos que las alumnas? La justificación de la investigación se entiende claramente si pensamos en que la actividad científica es una empresa social que responde a necesidades sentidas o percibidas, culturalmente compartidas por autoridades o responsables de los dineros y del poder en la toma de decisiones acerca de la autorización de la investigación y los que realizan la investigación misma. Es decir, se requiere la ayuda de los responsables de las instituciones para llevar a cabo la investigación, sobre todo la psicológica, psicosocial, social y cultural. En este sentido, se requiere elaborar sobre la potencial o real importancia práctica, social, teórica o metodológica, de la investigación que se informa. Aquí se hará una distinción: este apartado se incluye en introducción si es apenas un proyecto de investigación y se deja para la DISCUSIÓN en caso de que sea ya un informe propiamente dicho. En la DISCUSIÓN se borda sobre este tipo de implicaciones.

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En esta misma sección de la introducción, se incorporan los objetivos de la investigación. ¿Cuál es o son los propósitos que nos animan para hacer la investigación? ¿Qué se pretende lograr mediante la investigación? Los objetivos son los enunciados que van en verbo infinitivo (ar, er, ir), y que vendrían siendo, por decirlo de una manera simple, los enunciados afirmativos de sus contrapartes, las preguntas de investigación. Puede haber un enunciado primario y varios secundarios. Para seguir con el ejemplo anterior, podríamos decir que los objetivos serían: -Identificar el tipo de atribución (interna-externa), que posee el estudiante que reprueba en la Facultad de Psicología, de la Universidad Autónoma de Nuevo León. Como ejemplos de objetivos secundarios, podrían ser: -Determinar si hay mayor atribución interna de su reprobación en los alumnos que en las alumnas. -Encontrar si reprueban más los alumnos que las alumnas. En esta sección también se reseña el basamento teórico del estudio y las hipótesis derivadas de tales formulaciones conceptuales, las cuales se explicitan muy claramente. Por ejemplo: -Los alumnos hombres reprobados, tendrán mayor atribución externa que las mujeres. -Los alumnos hombres, reprueban más que las mujeres. La siguiente gran sección del informe o proyecto de investigación se titula MÉTODO y consta de las subsecciones conocidas como Escenario y contexto, Población y muestra o Participantes, Diseño de investigación, Procedimiento, Instrumentos y Procedimientos de análisis de los datos. A continuación se describe que ha de contener cada una de ellas. Escenario y contexto Aquí se incluye el lugar donde se hizo o se llevará a cabo el estudio. Por ejemplo: “esta investigación se realizó en uno de los salones normales de clase de la primaria estatal María R. Canavati, de la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México”. También aquí se menciona el período en el cual se llevará o se llevó a cabo el estudio. Ejempli gratia: “la investigación se realizó durante el mes de febrero del año 2004”.

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Población, muestra y/o participantes Se describen en este apartado las características más importantes de los participantes del estudio y, sobre todo, la manera en que se decidió seleccionarlos, ya sea al azar o como muestra de conveniencia, también llamada no probabilística. Si fue al azar, es ineludible precisar la técnica específica (al azar simple, azar sistemático, etc.), y la manera particular de hacerlo. Diseño de investigación Aquí se especifica, en términos generales, si el diseño fue o será transversal o longitudinal, experimental o ex post facto. Procedimiento En esta subsección se anotan, de manera detallada, las operaciones y manipulaciones que se harán o hicieron, las actividades que realizarán o hicieron los participantes, durante cuánto tiempo, las consignas o instrucciones, etc. También se definen, en términos operacionales, las variables independientes y dependientes. Instrumentos Se describen los aparatos, instrumentos, escalas, pruebas, entrevistas, cuestionarios o cualquier otro recurso de medición usado, o que se usará, para administrar o registrar las variables independientes y dependientes. Métodos de análisis Se requiere explicitar cómo se va a analizar la información recolectada de los participantes, si se van a usar o se usaron, y cuáles, técnicas estadísticas, ya descriptivas o inferenciales. Por ejemplo: “para la validación de los constructos se usó análisis factorial exploratorio”. El siguiente gran apartado se titula RESULTADOS Es propio, por supuesto, solamente para los estudios ya terminados y, por tanto, lo contienen los informes y no los proyectos de investigación. En él se resume la información recabada de los participantes, mediante tablas, graficas o figuras, las cuales condensan lo informado por la muestra o lo encontrado en ella y ya refinado o procesado por el investigador. Presumiblemente, los RESULTADOS contienen únicamente los hallazgos o datos del estudio, la materia prima virgen, no interpretada todavía. Es difícil, si no es que imposible, lograr este sacrosanto objetivo, porque todo aquello que se observe o registre, ya está sufriendo algún

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grado de modificación, en virtud de los presupuestos teóricos del investigador, inclusive desde el momento mismo de decidir qué medir o cómo hacerlo, están sus conceptos operando para transformar teóricamente la realidad. El aparato perceptual y cognitivo del investigador no es ateórico o neutral, sino que está sumamente cargado de conceptos, explícitos o implícitos para él mismo. El último de los grandes apartados del informe, se llama DISCUSIÓN Aquí sí es válido, e imperativo podríamos decir, la aventura teórica de cotejar los hallazgos que se supondría se presentarían, con los realmente encontrados y razonar por qué coinciden o no. Igualmente, es necesario conjeturar las razones de por qué los resultados se encuentran de tal o cual manera, por qué los hallazgos son de tal naturaleza, esperada o no. También, relacionar los hallazgos con aquellos de otros estudios similares y explicar a qué se deben las coincidencias o diferencias. Recomendar la realización de otras investigaciones, cómo podrían ser, aventurar nuevas hipótesis, es una de las funciones de esta sección, también. Finalmente, autocriticar el estudio realizado, haciendo un harakiri metodológico, para curarse en salud, conviene, en muchas ocasiones, incluirlo aquí en este apartado.

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Bibliografía citada López Estrada, R. E. (2001). Comunicación personal.

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