Métodos Cuantitativos I: Diseño y medición Clase 7

Métodos Cuantitativos I: Diseño y medición
Clase 7: Experimentos
Nico Trajtenberg
Departamento de Sociologia,
Facultad de Ciencias Sociales
Udelar
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(i) Un titular muy optimista…?
—  Nota en El Observador el 20 de mayo de 2016: En un mes de aplicación
del nuevo sistema de patrullaje en la capital del país, las rapiñas bajaron
14% comparando con el mismo periodo de 2015…El nuevo sistema que
incluye 500 policías que trabajan 8 horas diarias con un sistema de
horario que varia según situación delictiva (Hot spots)
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(ii) Afirmaciones muy corajudas…?
—  El discurso del gobierno de izquierda asumió que el
problema del delito estaba fuertemente determinado por
las asimetrías e injusticias sociales y que por ende podía
enfrentarse a través de políticas sociales. Pero luego de
mas de una década de gobiernos progresistas donde se
han desarrollado mejoras sustanciales en los niveles de
pobreza, desigualdad, y en los paquetes de transferencias
a poblaciones vulnerables, el problema del delito ha
seguido creciendo mostrando lo equivocados que estaban
—  Los partidos tradicionales tiene una concepción de
políticas punitivas para resolver el problema del delito y
creyeron que el incremento de las penas realizados en
1995 y 2000 permitirá resolver el problema del crimen.
Sin embargo, la realidad mostro lo equivocados que
estaban ya que pese al aumento de la severidad de varios
tipos de delitos, el crimen y la violencia siguieron
creciendo en Uruguay
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(II) Afirmaciones muy corajudas…?
—  En todos los casos se afirma que X à Y
ü  Nuevo sistema de patrullaje à disminuyo rapiñas
ü  Políticas sociales 2005 – 2016 à no afecto delito
ü  Políticas penales 1995 y 2000 à incremento delito
—  Pero, cuan validos son estos enunciados
causales?
—  Como probamos enunciados causales…?
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Primer mitad de semestre ha pasado…
Conocimiento
cotidiano y errores
Introducción y
fundamentos de CCSS
Agregados sociales y
lenguaje de variables
Dialectica de
investigacion
Medición
Conceptos,
operación. &
medicion
Escalas,
Indices &
tipologias
Calidad de
medidas: Validez
& confiabilidad
Diseños de
Investigación
Diseños
experimentales
Datos secundarios,
estadisticas e
indicadores sociales
Diseños
comparados
Diseños no
experimentales
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Y hoy que nos espera…?
I. 
Quien quiere un mundo sin causas?
Y sin experimentos?
II.  Volviendo a causalidad
III.  Manipulando las causas…
IV.  Problemas de manipular
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I.  Quien quiere un mundo sin
causas…?
y sin experimentos?
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Y con ustedes Mr. Feyman,
premio Nobel en Fisica
“Because of the success of science, there is a kind of a
pseudo-science. Social science is an example of a
science which is not a science. They follow the forms.
You gather data, you do so and so and so forth, but they
don’t get any laws, they haven’t found out anything. They
haven’t got anywhere – yet. Maybe someday they will, but
it’s not very well developed.
I have the advantage of having found out how hard it is
to get to really know something, how careful you have
to be about checking your experiments, how easy it is to
make mistakes and fool yourself. I know what it means to
know something. And therefore, I see how they get their
information. And I can’t believe that they know when they
haven’t done the work necessary, they haven’t done the
checks necessary, they haven’t done the care necessary. I
have a great suspicion that they don’t know and that they
are intimidating people by it.
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La construccion social de la causalidad
— 
Muchos cientistas sociales han cuestionado no solo la idea
de experimento, sino que las ciencias sociales tengan como
meta clave la busqueda e identificacion de relaciones
causales
— 
Tesis duhem – quine à no existen observaciones neutras e
independientes de la teoria….
— 
Constructivismo social, relativismo epistemologico y el
programa fuerte à productos y conocimiento cientificos
son muy determinados por proceso extra cientificos, por
fuerzas sicologicas, sociales y culturales, y por aspectos
asociados al poder y la ideologia (Barnes, Bloor, Knorr –
Cetina, Latour)
— 
Algunos llevan el relativismo al extremo y rechazan la
posibilidad de poder referir a la realidad, a cualquier
enunciado causal, y todo queda reducido a acuerdos
construidos socialmente
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Esta bien ser escepticos y criticos
pero guarda con irse al carajo…
—  Caso policial de secuestro y asesinato de niños en Bélgica. Problema
entre Comisionado de Policía y Juez sometidos a careo donde el
primero juro haberle mandado el expediente clave y el segundo jura no
haberlo recibido. Un antropólogo entrevistado (Yves Winkin, Univ. of
Liege) cuestiono el debate diciendo que se basaba en el supuesto de
que si se presiona se puede obtener la verdad. Solo existen verdades
parciales compartidas por grupos y no existe una verdad trascendente.
el juez y el policía representan dos universos profesionales diferentes
y ambos no ocultan nada sino están diciendo su verdad. El relativismo
llevado al absurdo con dos individuos que hablan el mismo idioma y que
viven a menos de 100 km y forman parte de la misma comunidad (Sokal
& Brickmont 1999)
—  Si un profesor postmoderno funcionario universitario va a pagar una
cuenta y no le ingresaron el sueldo, aplicara o no aplicara principios
causales para descubrir y solucionar el problema de porque no le
ingresaron el sueldo?
—  Quienes crean que las leyes de la física son puras convenciones
sociales, los invito a transgredirlas desde las ventanas de mi
apartamento… vivo en un vigesimoprimer piso (Sokal)
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Esta bien ser escépticos y críticos
pero guarda con irse al carajo…
—  Hasta hace un tiempo el metodo experimental era casi otro
nombre para hablar del metodo cientifico
—  Hoy en dia no es mas asi, hay menos ingenuidad y un mayor
reconocimiento de las limitaciones epistemologicas y
ontologicas del conocimiento cientifico y de la metodologia
experimental
—  Los experimentos son una parte fundamental de la ciencia, y en
particular en relacion a busqueda y evaluacion de la causalidad,
pero han dejado de estar en un pedestal
—  Dejo de ser considerado el unico medio para dirimir disputas cuando
queremos explicar causalmente un fenomeno
—  Hay menos optimismo en relacion a la validez externa y
generalizacion de los resultados obtenidos en experimentos, y en
particular en experimentos de laboratorio
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II. Volvamos un poco a causalidad
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II. Volvamos un poco a causalidad
—  Muchos reconocemos intuitivamente la existencia
de relaciones causales en vida cotidiana
—  Pero los científicos y filósofos tienen fuertes
diferencias sobre la definición de que es una causa
y cuando esta presente es motivo
—  Aclarando términos
i.  Causa
ii.  Efecto
iii.  Relación causal
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(i) Causa y Condicion INUS
—  Un fosforo y un incendio?
—  Puede funcionar un programa de prevención de
la violencia basado en un enfoque epidemiológico
(violencia = enfermedad infecciosa) en Chicago,
Baltimore, New York, Honduras, Irak, Kenia?
—  Causa no es necesaria à fenómeno puede
generarse por múltiples otras causas
—  Causa no es suficiente à Fenómeno requiere
muchas condiciones para ocurrir
—  Causa X es parte de un conjunto de condiciones
(pero sin X no ocurre) à condición INUS
(Mackie 1974): una condición insuficiente pero
no redundante parte de una condición
innecesaria pero suficiente
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(i) Condicion INUS
15
(i) Condicion INUS
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(i) Sufficient Causal Model (Rothman)
Rothman (2005) desde la epidemiologia propone
—  Una causa suficiente à un conjunto de condiciones que
inevitablemente producen el efecto
—  Un componente causal à una condición necesaria dentro un causa
suficiente
—  Diferentes incendios pueden tener lugar con diferentes
componentes causales, pero A (ausencia de guardabosque?
presencia de O2?) esta presente en todos
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(i) Causa
—  La mayoría de causas a las que referimos son condiciones INUS
à son generalmente necesarios para que ocurra fenómeno pero
no sabemos todos los factores requeridos ni las relaciones entre
ellos, por ello es que…
ü 
Hablamos de relaciones causales no determinísticas
ü 
Las relaciones causales ocurren solo bajo ciertas condiciones
pero no universalmente a través de distintas regiones,
momentos históricos, poblaciones, etc. à carácter de
dependencia del contexto de relaciones causales
ü 
Y la generalización…?
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(ii) Efecto
—  Sentido intuitivo de efecto: lo que se produce, lo que pasa cuando
se introduce la causa/tratamiento
—  Imaginemos que exportamos el programa Cure Violence a Marconi;
o que tratamos a Pablo Goncalvez con un programa de tratamiento
español para delincuentes sexuales violentos (SAC)
—  Lo hacemos porque suponemos que esto va a tener un efecto
causal y va a disminuir la violencia en el barrio o la reincidencia en
pablito…pero como lo sabemos realmente?
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(ii) Efecto
—  En un experimento siempre estamos observando lo que
efectivamente ocurrió con las personas/barrios que
recibieron el tratamiento
—  El efecto es la diferencia entre lo que paso y lo que hubiera
pasado si no hubiera recibido tratamiento
—  Asignación causal se basa en Contra fáctico à el
conocimiento acerca de que hubiera pasado si la unidad no
hubiera recibido el tratamiento (Hume)
—  El problema es que el contra factico es teórico, nunca
podemos observarlo!
—  Es imposible que la misma unidad (el barrio Marconi, o Pablo
Goncalvez) simultáneamente reciba y no reciba el
tratamiento!
—  O sea que la inferencia causal en realidad es
fundamentalmente sobre saber como estimar su valor
teórico!
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(iii) Relación causal
—  Pero como sabemos si una causa y
un efecto están asociados? à no
les suena a algo que ya vimos?
—  Criterios para determinar
causalidad (Hume – Elster)
1.  El factor causal tiene que ser
antecedente temporalmente del
efecto
—  Experimento es ideal para
probar relaciones causales
1.  Manipulamos potenciales causas
para observar posteriormente un
efecto
2.  Asociacion correlacion sistematica 2.  Observamos si la variación en la
entre fenomenos/variables
3.  Asociacion no espuria entre
fenomenos/variables à descartar
que el efecto no es explicado por
otro factor causal
causa se asocia a la variación en el
efecto
3.  La asignación aleatoria ayuda a
descartar la plausibilidad de que
estén presentes otras
explicaciones del efecto que nos
interesa
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(iii) Relacion causal
—  Vamos a pudrirla diciendo por millonésima vez la máxima:
Correlación no es causalidad à pero porque?
—  Dos grandes problemas: sentido de la dirección y presencia de
cofounders
X
ü 
Desempleo y delito
ü 
Cantidad de burros y estudiantes
de doctorado à zonas rurales
ü 
Tamanio del pie y habilidad
matematica à edad
Y
Z
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III. Manipulando las causas…
—  Cual es la diferencia entre estas dos preguntas?
ü  Quiero saber si el tratamiento cognitivo conductual
del programa SAC disminuirá su reincidencia en el
futuro
ü  Quiero saber si las diferencias de estructura y
funcionamiento cerebral afectan la propensión a ser
violento
—  Los experimentos exploran los efectos sobre
causas que pueden ser manipuladas
—  Eventos no manipulables (un cambio legal, un
atentado terrorista, una huelga, sufrir violencia
domestica) o atributos (sexo, edad, caract.
genéticas) no pueden ser causas porque no
podemos modificarlas deliberadamente para ver
que efecto tienen
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III. Manipulando las causas…
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Manipulando las causas…
—  Sino es manipulable no es causa? à no, solo las causas
experimentales
—  Y que hacemos con las causas relevantes pero no experimentales?
—  Por ejemplo, los problemas estructurales y funcionales cerebrales
afectan la propensión a la violencia à
1.  podemos estudiarlas en forma
2.  Podemos estudiarlas mas
ü  Meta analisis sobre estudios de fMRI
ü  Estudios longitudinal del Joint Child
indirecta / no experimental
de estructura y funcionamiento
cerebral (Yang & Raine, 2009)
directamente con…una dieta!!!!!
Helath Study in Mauritius demostro
que el suplemento de omega-3 en
ninios y adolescentes disminuia su
agresion (Raine & Mahoomed, 2012)
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Hibeln (2001) Seafood and Homicide. A
crossnational ecological analysis
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Manipulando las causas…?
—  Pero manipular (por ej. usando dieta de omega – 3) es mejor porque
i. 
Provee de soluciones directas y practicas para el problema
ii.  Estudios con unidades manipulables permiten mayor calidad de inferencias
contrafácticas a través de asignación aleatoria à inferencias
contrafácticas con unidades no manipulables son mas complejas
—  Pero igual es importante realizar estudios con
unidades no manipulables con los mejores medios a
disposición
ü  Nos pueden ayudar a identificar unidades o agentes
manipulables que permitan minimizar o mejorar el
problema que nos interesa
ü  A veces podemos experimentar con unidades no
manipulables pero que son similares a las causas que nos
interesan à por ej. Experimentos naturales (ej.
Legalización marihuana)
ü  Muchas veces por falta de recursos, datos o por
restricciones éticas no tenemos alternativa que utilizar
estudios con unidades no manipulables
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IV. Problemas de manipular…
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Problemas de manipular…
1.  A veces los experimentos afectan las
condiciones en las que el testeo tiene lugar
reduciendo el ajuste entre las condiciones
y la situación a donde se pretende
generalizar los resultados
ü  Experimento sobre obediencia de Milgram
(1963) à la conciencia moral me impide freír
como un pollo a otra persona cuando me lo
ordena la autoridad? Como se conecta con el
holocausto judío?
ü  Experimento Stanford de Zimbardo (1971) à
cuanto tarda un hippy californiano paz y amor
en transformarse en un carcelero sádico y
torturador? Como se conecta con torturas y e
degradación en cárceles (ej. Abu Grahib)
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Problemas de manipular…
2.  La problemática inclusión del contexto en los experimentos
—  Unicausalidad en CCSS es improbable à ninguna causa puede ser separada
del contexto mas amplio donde tiene lugar à una causa es solo una de una
serie de factores interrelacionados necesarios para que tenga lugar efecto
—  Muchos causas identificadas son muy dependientes del contexto
—  Especificar el contexto para un efecto causal ayuda a entender mejor el
efecto, pero, cuantos contextos deberíamos investigar…? (ej. Experimento
de Bushman sobre violencia y medios de comunicación)
Consumo de
películas violentos
Conductas
agresivas
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Problemas de manipular…
3.  El conocimiento sobre los efectos de causas manipulables nos deja
en blanco respecto los mecanismos causales, a como y porque esos
efectos ocurren à los experimentos
—  Permiten la descripción causal: describir los efectos atribuibles a una
modificación deliberada de la causa/tratamiento
—  No proveen una buena explicación causal: clarificar los mecanismos y las
condiciones a través de los cuales las causas producen los efectos
—  Ej: prender bombita de luz que ilumina cuarto à descripción causal es fácil
pero explicación causal involucra explicitar y descomponer todos los distintos
procesos que llevan de la causa a efecto
—  La importancia practica de la explicación causal se ve cuando la bombita no prende,
y cambiar la bombita no es solución à la solución requiere conocimiento especifico
de los procesos causales (ej. Detectar cortocircuito y resolverlo)
—  Explicación causal es clave para generalización de las descripciones causales
porque identifica que componentes de las relaciones causales son relevantes para
transferir a otras situaciones
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Problemas de manipular…
—  Experimento que demuestra que estar expuesto a videos violentos
incrementa las reacciones agresivas en tareas de tiempo de reacción
(Bushman 1995)
—  No especifica porque es que los individuos expuestos a Karate Kid III
reaccionan mas agresivamente que aquellos expuestos a Gorilas en la
Niebla
—  Se pueden sugerir especulativamente los mecanismos causales (efecto
aprendizaje/habituación), pero mejor seria poder diseñar experimentos
adicionales que ofrecieran evidencia empírica sobre dicho mecanismo
Consumo de
películas
violentos
Conductas
agresivas
Aprendizaje y
habituación
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Problemas de manipular…
—  Y entonces porque son tan importantes los experimentos en
las ciencias (sociales)?
1.  Muchas explicaciones consisten en cadenas de vínculos
causales descriptivos en donde un evento causa al siguiente
à los experimentos ayudan a testear cada uno de estos
vínculos
2.  Ayudan a distinguir entre la validez de teorías explicativas
competitivas testeando los vínculos mediadores defendidos
por cada teoría (ej. medios violentos y violencia)
3.  Los experimentos permiten determinar si una relación causal
descriptiva varia en fortaleza o dirección bajo determinadas
condiciones (ej. violencia de medios, agresión y familias)
4.  Algunos experimentos agregan observaciones cuantitativas y
cualitativas (mediadores) de los vínculos en la cadena
explicativa (ej. Cerebro, reacciones emocionales y violencia)
5.  Muchas veces la identificación de soluciones practicas a
problemas sociales tiene prioridad respecto a la explicación
de esas soluciones (Hot spots es una solución a inseguridad?)
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En definitiva…
—  Tres condiciones de para determinar una
condicion causal
1.  Asociacion empirica
2.  Antecedencia temporal
3.  No spuriedad (descartar factores cofundantes
y otras potenciales explicaciones)
—  Pero hay dos condiciones adicionales relevantes
para especificar una condicion causal
1.  Identificacion del mecanismo causal
2.  Contexto
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Gracias, eso es todo…
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