Método de Wallace

C.E.J.E.− ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS
SOCIOLOGÍA
EL MÉTODO DE WALLACE
ABRIL, 1996
ÍNDICE
1. PLANTEAMIENTO Y DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA 1
1.1. EXPLICITAR EL TEMA 1
1.2. IMBRICARLO EN UNA TEORÍA 1
1.3. DECIDIRSE POR LA METODOLOGÍA ADECUADA 2
1.3.1. Investigaciones exploratorias 2
1.3.2. Investigaciones descriptivas 3
1.3.3. Investigaciones explicativas 3
1.3.3.1. La explicación genética 3
1.3.3.2. La explicación causal 4
1.3.3.3. La explicación funcional 4
1.3.3.4. La explicación basada en disposiciones o razones 4
2. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 5
2.1. FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS 6
2.1.1. Importancia de las hipótesis 6
2.1.2. Estructura de las hipótesis 7
2.1.3. Clases de hipótesis 7
2.2. PLANIFICACIÓN DEL TRABAJO DE CAMPO 8
2.3. DETERMINACIÓN DE LAS CONDICIONES DEL INFORME FINAL 8
3. TRABAJO DE CAMPO 8
1
4. ANÁLISIS DE LOS DATOS 10
4.1. ANÁLISIS DESCRIPTIVO 10
4.2. ANÁLISIS EXPLICATIVO 11
4.2.1. El análisis de las tablas 11
4.2.2. El modelo lineal 13
1. PLANTEAMIENTO Y DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA
En el planteamiento del problema hay que: explicitar el tema; imbricarlo en una teoría; y decidirse por la
metodología adecuada.
1.1. EXPLICITAR EL TEMA
Una idea, un problema, una intuición, son o pueden ser el punto de partida de una investigación. No obstante,
si se quiere que ésta sea fructífera debe de explicitar el tema lo más posible e imbricarlo en una teoría
sociológica preexistente. Esta explicación e imbricación son dos objetivos deseables pero no necesarios y
como tales surgen después de la idea o intuición. Es evidente que el contenido específico del tema a investigar
va a condicionar extraordinariamente todo el proceso subsiguiente y no resulta menos evidente que los temas
de investigación no surgen de la nada.
Definir un problema es describirlo de forma que sea manejable, lo cual supone que podamos controlar todos
los elementos que lo constituyen. Por ejemplo, un problema como el de saber si en la conducta de las personas
influyen los "espíritus", no es definible, porque hasta la fecha no se ha encontrado una forma de "manejar" los
espíritus. Por tanto, no podemos determinar cuándo un espíritu está tratando de influir en la conducta de un
sujeto y cuándo no; a menos que digamos que cuando un sujeto hace cosas raras está influido por los espíritus,
pero esto es partir de los resultados antes de haberlos comprobados.
Para poder definir un problema tenemos que poder detectar y controlar cada uno de sus elementos
intervinientes, de forma independiente a los demás. Por ejemplo, si queremos saber cómo influye una droga
en la conducta de los sujetos, podemos determinar por un lado la presencia o no de la droga en la sangre de los
sujetos, y por otro podemos observar las conductas. Por tanto podemos definir el problema.
El problema habrá de formularse dentro del repertorio de que disponga o tenga especial interés el
investigador. Pero no basta con plantear el problema. Es necesario examinarlo detenidamente, puesto que,
como han expresado Einstein e Infeld la formulación de un problema es más importante que su solución.
1.2. IMBRICARLO EN UNA TEORÍA
Todo problema lo tenemos que imbricar en un marco teórico, este marco comprende los modelos teóricos,
teorías y conceptos que permiten clasificar, organizar y orientar la información recogida, y todos ellos han de
responder a los criterios de:
− Pertenencia, de modo que se adapten bien a los datos y que las previsiones hechas se encuentren
confirmadas por la encuesta sobre el terreno.
− Exhaustividad, que proporcione un encuadramiento para todos los fenómenos que se desee describir y todos
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los conceptos necesarios para su clasificación.
− Amplitud, medida por la variedad de las situaciones a las cuales es aplicable, y, en consecuencia, por el
alcance de las afirmaciones que de él se sigan, teniendo en cuenta que en sociología un modelo más general
permite, con frecuencia, hacer mejores previsiones.
− Utilidad, que puede ser teórica si nos permite dar significación a un gran número de hechos y suscitar
nuevas preguntas, y práctica si sugiere medios para aplicar el conocimiento sociológico a la solución de
problemas sociales.
1.3. DECIDIRSE POR LA METODOLOGÍA ADECUADA
En todo planteamiento y delimitación del problema tenemos que decidirnos por una metodología adecuada,
según la metodología podemos clasificar las investigaciones en dos dimensiones: La dimensión
descripción/explicación; y la dimensión cualidad/cantidad.
De acuerdo con la dimensión descripción/explicación, se distinguen entre investigaciones exploratorias,
descriptivas y explicativas.
1.3.1. Investigaciones exploratorias
Su matiz diferenciador respecto a otras investigaciones es su carácter de ensayo o prueba unido normalmente
al carácter restringido o reducido de su planteamiento.
El objetivo de este tipo de investigadores puede ser múltiple pero normalmente se dirige bien a formalizar y
hacer más riguroso el planteamiento sustantivo/teórico, bien a ensayar algunas de las diferentes fases del
proceso investigador.
Si el estudio exploratorio se plantea como estudio previo para delimitar mejor las hipótesis o conceptos
teóricos, constituye realmente la primera etapa del proceso investigador. Se recurre así a tres métodos:
− Revisión de la literatura especializada.
− Entrevistas con investigadores o expertos especializados en el tema a investigar.
− Análisis de casos únicos o extraños.
1.3.2. Investigaciones descriptivas
Plantear cómo es en un determinado momento la realidad social o cierta parte de la realidad social, es plantear
un estudio descriptivo.
La mayoría de las investigaciones que se llevan a cabo en Sociología son descriptivas, tratan de reflejar en una
instantánea lo más fielmente posible la realidad. Así, lo son todos los estudios de pautas de distribución de la
población, movimientos diarios, migratorios, tasas de natalidad y mortalidad, distribución del consumo de
distintos bienes y servicios, etc.
En las investigaciones descriptivas privan ciertos aspectos que son vitales para el desarrollo de éstas:
a) La obtención de indicadores que se correspondan adecuadamente con los conceptos y variables derivados
de los objetivos de la investigación.
3
b) La obtención de una muestra representativa de la población objeto de estudio.
1.3.3. Investigaciones explicativas
La explicación, es decir, dar respuesta a preguntas sobre por qué, es otro de los objetivos posibles de una
investigación. Delimitar con exactitud qué es una explicación sociológica y cómo llegar a una explicación
satisfactoria resulta difícil y complejo. Existen, no obstante, cinco tipos de explicación generalizados:
− La explicación genética.
− La explicación causal.
− La explicación funcional.
− La explicación basada en disposiciones.
− La explicación basada en razones.
1.3.3.1. La explicación genética
Cuando para explicar un fenómeno recurrimos a presentarlo como la última secuencia o el último desarrollo
de una secuencia de fenómenos estamos ante una explicación de tipo genético. Este estilo de explicación se
utiliza, ante todo, en acontecimientos históricos y también para explicar conductas específicas de los actores
sociales.
1.3.3.2. La explicación causal
Se busca relacionar dos o más fenómenos de modo que se pueda afirmar que uno de ellos es la causa u origen
del otro, bien porque es necesario para que este último se produzca, bien por ser suficiente para dicha
aparición o bien porque es a la vez condición necesaria y suficiente.
1.3.3.3. La explicación funcional
Consiste en explicar un fenómeno o rasgo de un sistema o estructura haciendo referencia al papel que este
rasgo tiene en la supervivencia, mantenimiento o funcionamiento del sistema.
1.3.3.4. La explicación basada en disposiciones o razones
Este tipo de explicación adopta un modelo instrumental en el segundo caso o un modelo psico−lógico en el
primero. La conducta de un actor social se explicaría en base a ciertas disposiciones o rasgos característicos de
dicho actor (motivaciones, características de la personalidad) o en base al ejercicio de conducta instrumental
dirigida a metas o fines.
Si pasamos a la dimensión cualidad/cantidad surgen dos tipos de investigaciones diferentes, basados
respectivamente en características cualitativas o cuantitativas de las unidades de análisis.
La perspectiva cualitativa humanística utiliza ante todo la observación y entrevistas en profundidad y grupos
como método de recogida de los datos. Estos últimos se cuantifican y por tanto no se analizan
estadísticamente. Suele, además, trabajar con pocos casos que son analizados intensivamente. La perspectiva
queda claramente definida por una serie de puntos básicos:
1. Énfasis en los aspectos subjetivos e interpretativos del propio actor social. Por ello, el objetivo último es la
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comprensión y no la explicación. Comprensión que se logra considerando a la vez −o sucesivamente−
diferentes puntos de vista. No se busca la "verdad" sino captar diferentes perspectivas de la realidad social.
2. No se persigue explicar desde fuera, desde la perspectiva del propio científico, sino recoger las propias
explicaciones y descripciones de la gente en su propia terminología, palabras, gestos y conducta.
3. El énfasis se pone en el actor social o en la institución como un todo y se le trata globalmente, no
únicamente unos cuantos aspectos o características suyas. Por eso se rechaza el análisis estadístico que se
olvida de los aspectos humanos y globalizadores del actor social.
4. Por último, el investigador cualitativo se ve necesariamente implicado en la vida de los sujetos objeto de su
investigación en mayor o menor grado. No se trata de criticarlo ni de adoptar una postura "objetiva" o
"distinta".
La perspectiva cuantitativa constituye en cierta manera el reverso de la moneda:
1. Se postula ante todo la objetividad y neutralidad y no la implicación del investigador en sus investigados.
2. El objetivo básico es la explicación y en la mayoría de los casos la búsqueda de causas.
3. Aún cuando pueda hacer uso intensivo de las propias versiones de los actores sociales, intenta ante todo
recoger y medir los "datos" que están en la realidad social y tratar los fenómenos sociológicos como hechos, o
sea, como algo externo al actor social.
4. Por último, se hace uso generalizado de la cuantificación y del análisis estadístico a veces de extrema
complejidad.
2. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
Delimitados los objetivos de la investigación y decidida la metodología hay que proceder al diseño de
investigación:
− FORMULACIÓN DE LAS HIPÓTESIS
− PLANIFICACIÓN DEL TRABAJO DE CAMPO
− DETERMINACIÓN LAS CONDICIONES DEL INFORME FINAL
2.1. FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
Las hipótesis, constituyen la médula de la investigación. Sin hipótesis no hay ciencia y lo peculiar de ellas es
que son mera sospecha de relación entre variables. Son preguntas metodológicas a las que intenta responder el
investigador, conjeturas verosímiles cuya propiedad esencial es la de ser susceptible de refutación o
comprobación.
La hipótesis es una propuesta de contestación, una suposición, una tentativa de explicación, algo que se
supone sin certeza, una sugerencia en la investigación. En definitiva, la construcción de hipótesis consiste en
perfilar la probabilidad de acertar en la explicación o comprensión de los fenómenos sociales.
Toda buena hipótesis ha de costar de las siguientes características:
− Relevante, una buena hipótesis tiene que marcar claramente un objetivo importante para nuestra
5
investigación.
− Lógico, se debe poder deducir de los planteamientos del problema del cual surge el proceso de
investigación.
− Preciso, ha de quedar absolutamente claro cual es el objetivo de nuestra investigación, es decir qué es lo
que vamos a contrastar.
− Contrastable, deben fijarse los términos en que va a ser comprobada mediante la observación empírica, el
tamaño y características de la muestra.
En sentido amplio las hipótesis son "soluciones probables, previamente seleccionadas, al problema planteado,
que el científico propone para ver, a través de todo el proceso de investigación, si son confirmadas por los
hechos" (Sierra Bravo;1991:69).
En un sentido más estricto las define Caplow (1972: 131) como "el enunciado de una relación de causa a
efecto bajo una forma que permita la verificación empírica".
2.1.1. Importancia de las hipótesis
Las hipótesis son importantes por:
1. Ser el nexo de unión entre la teoría y la realidad empírica; entre el sistema formalizado y la investigación.
2. Ser instrumentos de trabajo de la teoría y de la investigación.
3. Contribuir al desarrollo de la ciencia en cuanto ayudan a confirmar o rechazar una teoría y guían la labor
investigadora.
2.1.2. Estructura de las hipótesis
Desde el punto de vista científico son elementos estructurales de las hipótesis: a) Las unidades de
observación que son las personas, grupos, actividades, etc.. sobre los que versa la investigación; b) las
variables; y c) los términos de la relación entre unidades y variables y de las variables entre sí.
2.1.3. Clases de hipótesis
Existen muchos criterios para clasificar las hipótesis. Una de ellas puede ser la siguiente;
1. Por el número de variables existen hipótesis de una sola variable que son en general regularidades o
uniformidades empíricas; y de dos o más variables entre las que se puede establecer: a) una relación simple de
asociación entre ellas (relacionadas de igualdad, superioridad, inferioridad, sucesión, etc.); y b) una relación
dependencia (o de causalidad), siendo estas ultimas las más importantes para la ciencia puesto que se pretende
con ellas explicar relaciones de causa a efecto.
2. Por el nivel de generalidad las hipótesis pueden ser de trabajo, que son las elaboradas para una
investigación concreta, e hipótesis teóricas cuando no se concretan en la investigación sino que son de
elaboración conceptual y, en cierto sentido, son equivalentes a las teorías sociales.
3. Por el nivel de abstracción, se distingue entre uniformidades, correlaciones empíricas e hipótesis
referentes a unas relaciones o variables analíticas.
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a) Las uniformidades se limitan a cuantificar unas distribuciones de comportamientos. Permiten constatar y
medir diferencias. Apenas pueden calificarse de hipótesis. Por ejemplo, la expresión:"Las mujeres son más
emotivas que los hombres".
b) Las hipótesis que suponen la existencias de vínculos lógicos partiendo de correlaciones empíricas son
aquellas que establecen características comunes en diferentes grupos, con lo que permite señalar semejanzas;
por ejemplo los comportamientos particulares que hallamos en gran número de grupos minoritarios.
c) Las hipótesis que se ocupan de las relaciones entre variables analíticas suponen el desarrollo de un trabajo
mucho más elaborado consistente en la formulación de relaciones entre variables complejas; por ejemplo la
influencia del nivel económico, el lugar de residencia, el número de habitantes, la profesión, etc... sobre la tasa
de fecundidad.
2.2. PLANIFICACIÓN DEL TRABAJO DE CAMPO
A partir de la hipótesis de trabajo, hay que montar el experimento. Para ello hay que especificar las
condiciones concretas y controladas, en las que se van a poner a prueba la hipótesis. Con lo que tenemos que
tener una logística para:
− Determinar el universo de estudio.
− Preparar los instrumentos y las condiciones de la observación.
− La muestra de individuos o de unidades de información.
− La aplicación de los indicadores que hemos seleccionado.
− Recoger los datos y las distintas mediciones.
2.3. DETERMINACIÓN DE LAS CONDICIONES DEL INFORME FINAL
Al igual que en las fases anteriores, debe plantearse de antemano el análisis que se va a realizar una vez
obtenidos los datos. Evidentemente, el tipo de análisis dependerá básicamente de las características de los
datos que condicionan las posibilidades de análisis y de los objetivos de la investigación que señalan por
dónde debe encaminarse el análisis.
3. TRABAJO DE CAMPO
En toda observación y recogida de la información en el trabajo de campo, se requerirá elegir los instrumentos
particulares que deban utilizarse. Las exigencias fundamentales de cada instrumento de investigación son la
fiabilidad, la validez, y la precisión.
a) La fiabilidad de un instrumento consiste en su aptitud para proporcionar la medida constante de un
fenómeno también constante, y se determina poniendo en correlación dos o más series de medidas hechas a
los mismos sujetos en épocas ligeramente diferentes o por observadores distintos, con lo que se establece el
coeficiente de fiabilidad que, en general, se estima satisfactorio si no es inferior a 70.
b) Se entiende por validez de un instrumento su idoneidad para medir o calibrar la naturaleza del objeto en
relación con su calidad, cantidad u otros factores de interés que hayan de entrar en juego. Es más difícil
asegurarse la validez que de la fiabilidad, ya que un instrumento puede ser fiable sin ser válido, pero no válido
e infiable porque su infiabilidad significa que no puede medir nada de forma adecuada. Para obviar la
dificultad de determinar la validez de un instrumento se emplea muchas veces la denominada definición
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operatoria que trata de definir el objeto medido en los términos de la operación que sirva para medirlo.
c) La precisión o exactitud consiste en evitar vaguedades y ambigüedades en la determinación y alcance de
los conceptos y datos medidos, siendo la mejor garantía de precisión y antídoto de ambigüedad el uso de los
indicadores sociales empíricos.
El trabajo de campo consiste en la realización de las entrevistas, o aplicación del cuestionario construido a la
muestra seleccionada. Tres son las fases que comprende el trabajo de campo:
− El planteamiento del mismo.
− La realización del campo.
− Depuración y codificación de cuestionarios.
La realización del campo implica dos procesos casi simultáneos:
− La aplicación del cuestionario por parte de los entrevistadores.
− La supervisión y control de su trabajo por parte del equipo investigador.
El entrevistador debe:
− Localizar y, a veces, seleccionar la parte de la muestra que le corresponda.
− Obtener la entrevista.
− Aplicar el cuestionario tal y como se le ha indicado.
− Recoger las respuestas del modo que se hayan también indicado.
En lo que respecta a la supervisión, ésta se debe centrar tanto en la calidad de las entrevistas como en si éstas
se han realizado efectivamente. El entrevistador debe saber que está siendo supervisado y además debe
supervisarse siempre.
4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Todos los datos obtenidos en una investigación son resumidos en la matriz de datos (M filas x N columnas)
de casos y variables y el análisis se efectúa sobre la matriz en tres fases sucesivas dependiendo de los
objetivos de la investigación:
1. Descripción de las variables o de los casos.
2. Estudio de las relaciones entre variables.
3. Análisis inferencial de las muestras utilizadas al universo estudiado.
Ahora nos ocuparemos a continuación de las dos primeras fases remitiendo el estudio de la tercera fase a los
manuales de estadística.
4.1. ANÁLISIS DESCRIPTIVO
8
Las características de las unidades de análisis pueden estar recogidas a diferentes niveles de medición
−nominal, ordinal, de intervalo o de razón− y según sea el nivel de medición, así será el tipo de análisis
posible.
Una variable es una características de una unidad de análisis que al menos adopta dos valores posibles, o
dicho de otro modo, una característica que varía. El análisis descriptivo consiste precisamente en estudiar los
valores adoptados por las variables de nuestro estudio de modo que podamos caracterizar de un modo
resumido nuestra muestra.
Normalmente nos puede interesar una o varias de las siguientes cuestiones:
1. Buscar un valor de una variable determinada que sea "típica" o sirva para describir a un grupo. Para ello, se
utiliza alguna medida de tendencia central: media, moda o mediana. La media aritmética es simplemente el
valor promedio de los valores de una variable, moda es el valor mas frecuente de una variable, y la mediana
es aquel valor de la variable que más divide la distribución de los valores de la misma en dos mitades con
idéntico numero de casos: el 50% de los casos tienen un valor por encima de la mediana y el 50% tienen un
valor por debajo de la misma.
2. Estudiar las diferencias individuales respecto a una variable, o sea, el grado de variación de la variable para
una muestra determinada.
Existen varias medidas de dispersión muy utilizadas: el recorrido,la desviación típica y la desviación
intercuartil. El recorrido es la diferencia entre el valor más alto de una variable y el más pequeño. La
desviación típica mide la distancia media de todos los valores individuales respecto a la media aritmética y la
desviación intercuartil muestra aquellos dos valores de la variable entre los cuales están comprendidos el
50% de los casos centrales de la muestra.
3. Otros aspectos de la distribución de los valores de la variable. Se suelen estudiar mediante la construcción
de la distribución de frecuencia, es decir, para cada valor de la variable anotar la frecuencia absoluta (el
numero de casos que tienen dicho valor) hallar luego las frecuencias relativas (tantos por cien) y representar
gráficamente dicha distribución de frecuencias en un eje de coordenadas. De este modo se obtiene también la
forma de la distribución.
4.2. ANÁLISIS EXPLICATIVO
Las encuestas utilizan normalmente variables nominales o de clasificación que suelen analizarse utilizando
tabulaciones univariadas o de más variables (análisis de tablas).
A veces presentan variables de intervalo o de razón (la edad, la renta), lo que permite un análisis distinto
basado normalmente en el modelo lineal y en la estimación mínimo cuadrática. El análisis de los datos
experimentales suele estar basado en este mismo modelo lineal y también en la estimación mínimo cuadrática
(análisis de varianza).
4.2.1. El análisis de las tablas
Al presentar los datos de las variables nominales, lo más sencillo es hacerlo en forma de porcentajes. Así, en
una muestra determinada, se dice que el 60% son mujeres y el 40% son hombres o que la distribución de las
preferencias electorales es como sigue:
Partido Popular
23%
PSOE
21%
9
Izquierda Unida
8%
CIU
6%
Otros partidos
7%
Sin preferencias
TOTAL
35%
100%
Cuando se trata de estudiar las relaciones entre variables, se recurre a la tabulación cruzada de las mismas, de
tal modo que aparezcan las distribuciones porcentuales de cada variable (marginales) y las distribuciones
condicionadas. Si analizamos la distribución del voto según el sexo del elector la tabulación cruzada podría
ser como sigue:
Partido
Partido Popular
V.
32
M.
21
23
PSOE
20
23
21
Izquierda Unida
7
8
8
CIU
7
5
6
Otros
9
6
7
Sin preferencias
25
40
37
60
35
100
En el exterior del cuadro aparecen las distribuciones marginales porcentuales de las dos variables y en el
interior la distribución de las preferencias porcentuales para los hombres y para las mujeres. En vez de reflejar
los porcentajes verticales −distribución porcentual del voto de los hombres y de las mujeres− se puede
presentar el horizontal, o sea, para cada partido, la distribución por sexos.
Lo normal es poner en cabecera la variable independiente y reflejar la distribución porcentual verticalmente
bajo el supuesto de que es la variable independiente (el sexo en este caso) la que influye en la dependiente.
Para establecer el grado de asociación entre variables se recurre a diferentes medidas de asociación que
indican el grado en que una variable se puede explicar por otra o depende de la otra.
Si se dice que no hay asociación entre variables se quiere decir, casi siempre, que las variables son
estadísticamente independientes. Dicho en términos más cotidianos, independencia implica que conocer el
valor de una persona en una variable no nos sirve para predecir el valor de esta persona en la otra variable. Si
ambas variables estuvieran relacionadas, entonces el conocimiento de una reduciría el error de predicción.
4.2.2. El modelo lineal
El modelo lineal goza de una característica esencial que es su sencillez, pero también de otra, es un modelo.
Modelo es una imitación de una cosa a una escala menor; es decir, es el reflejo de la realidad de un modelo
abstracto y sencillo (imita y reduce o simplifica). Un buen modelo debe perder ciertos detalles de la cosa que
imita, pero abstraer y reservar lo esencial.
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ðQué es lo que imita el modelo lineal?. Se puede conceptualizar mediante un gráfico y como una caja negra.
Hay unas variables (input, explicativas o independientes) que entran u otras salen (dependientes output). La
caja negra es algo que no se puede ver. Se supone que de alguna manera tiene un efecto en las variables
explicativas de modo que dan lugar a los valores observados de las variables dependientes.
El modelo lineal tiene una serie de condiciones que lo definen que son las siguientes:
1. Especificación de cuáles sean las variables dependientes e independientes que están relacionadas
causalmente.
2. Es un modelo probabilista y lo normal es introducir un término de error.
3. Los términos, sean en el lado de la variable dependiente o en el de la independiente, son aditivos.
Método de Wallace 1
Método de Wallace 3
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