miércoles, 14 de mayo de 2008

La "moda" ha llegado a las técnicas de investigación.

Cada vez es más frecuente la utilización de técnicas de investigación, estadísticas, etc., por la simple razón de que en un estudio similar son las que se han realizado, o con el argumento de que “….todo el mundo lo hace en este tipo de estudios….”. Evidentemente, mi posicionamiento está en contra de este tipo de argumentos, ya que es fundamental el saber discriminar, tanto la técnica de investigación como las estadísticas a emplear en base a los objetivos e hipótesis marcadas en la investigación.

Hoy en día podemos ver análisis en investigaciones descriptivas realizados en base a regresiones lineales múltiples aplicadas a variables categóricas / discretas / discontinuas, en vez de a variables continuas; obtener conclusiones de tablas de contingencia que presentaban un error muestral desorbitado; regresiones logísticas cuando la variable dependiente no es dicotómica; hacer un Delphi cuando la investigación no presentaba un carácter prospectivo o no eliminaba el efecto del líder; utilizar indistintamente en el mismo input de cuestionario la espontaneidad o sugerencia; trasladar la responsabilidad del investigador al investigado, etc.

Muchos son los elementos y situaciones que se pasan por alto, a veces por desconocimiento del funcionamiento y otras por no dejar de estar a la moda. Actualmente, la tipología de errores en una investigación es muy amplia, pero por favor, no contribuyamos a abultarla más. Tenemos que ser consecuentes con lo que queremos conseguir (objetivos y/o hipótesis) y los medios y técnicas que disponemos para alcanzarlos. A nadie se le ocurre apretar un tornillo de estrella con una llave inglesa, claro que no; es más, lo ideal es evolucionar vía formación o por incremento de recursos, y hacerlo con un destornillador automático. Esto traducido al mundo de la investigación implicaría ……

En el video siguiente podemos ver una forma correcta de realizar e interpretar una tabla de contingencia, y cómo se debe interpretar el estadístico Chi Cuadrado para poder ser concluyente en base al rechazo o aceptación de la hipótesis planteada.


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