ASPECTOS DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

ASPECTOS DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

Es el proceso generado por la ciencia, mediante el cual se usan experimentos para contestar interrogantes.

Para Tamayo (2012) conocer es enfrentar a la realidad; todo conocimiento es necesariamente una relación en la cual aparecen dos elementos relacionados entre sí;  uno cognoscente[1], por un lado llamado sujeto, por el otro llamado objeto. Esta relación implica una actividad en el sujeto, la de aprehender el objeto, y la del objeto es simplemente la de ser aprehendido por el sujeto[2].

Bajo la perspectiva de este autor el sujeto es quien determina la relación con el objeto y, por tanto, esa actividad de conocer, y pueden entrar en relación con el objeto de formas diferentes, lo cual hace que la actividad de conocer oscile  entre el conocimiento vulgar y el conocimiento científico. Entonces quizás, el conocimiento vulgar conduce a ver el objeto, a entender sin más, sin embargo el conocimiento científico  permite ver la realidad lo que otros no tuvieron la suerte de ver; en efecto, el conocimiento científico se apoya en el método y la investigación.

En tal sentido el conocimiento científico es una de las representaciones que tiene el hombre para otorgarle un significado con sentido a  nuestra realidad. De manera que cuando analizamos qué hace el hombre de ciencia para llegar a interpretar  los fenómenos de la realidad nos encontramos en su forma de producir su conocimiento de la siguiente forma:
El hombre observa, descubre, explica y predice al conocimiento sistemático de la realidad.
Otro punto de vista al respecto es de Alarcón (1991) señala que los conocimientos que integran una ciencia se logran mediante la incorporación sistemática de la investigación científica. Arguye que Descartes advertía que si ignoramos algo de todo lo que podamos saber, significa que no hemos descubierto nunca algún medio que pueda conducirnos a tal conocimiento[3].

De tales definiciones se entiende por conocimiento científico, el que se obtiene mediante la utilización de un conjunto de procedimientos especialmente diseñados con ese objetivo particular, y al que, como ha sido planeado, algunos autores denominan método científico.  De manera que éste surge cuando el conocimiento ordinario deja de solucionar los problemas planteados a partir de las respuestas simples que ofrecía, por el mismo hecho de que los problemas a resolver se volvían cada vez más complejos, llegando inclusive a dejarse de plantear problemas en algunos campos.  Sin embargo, existen otras posturas al respecto como de Velásquez y Rey (2002) sostienen que el conocimiento científico surge como una consecuencia directa del conocimiento ordinario y el razonamiento especulativo. De ahí que las primeras disciplinas científicas tengan una relación directa con las necesidades e inquietudes primordiales del hombre y se vinculan estrechamente con la agricultura y la magia, es decir con la técnica. De esta manera, surgen las matemáticas, la astronomía, los primeros atisbos de la medicina y otros[4].

Entonces, el objetivo de la ciencia consiste en la interpretación de la realidad y en su transformación, en el dominio progresivo del campo de lo conocido sobre de lo desconocido. Este dominio no se restringe a una simple descripción de lo existente sino que va más allá, a la comprensión del mundo con ayuda de las teorías científicas entendidas éstas como un sistema  de conocimientos compuestos por leyes científicas, principios, teorías y conceptos.

---

[1] Un sujeto cognoscente es "la persona que conoce", aquél que realiza la actividad del conocimiento. Es el que capta algo, el que se posesiona con su mente de las características de un ser. Las facultades cognoscitivas (ojos, oídos, entendimiento, etc.) posibilitan que haya alguien que se dé cuenta de lo que pasa alrededor de él. Ese centro del conocimiento es el sujeto cognoscente.

[2] Tamayo y Tamayo, M. (2012) El Proceso de la Investigación Científica. México: editorial Limusa. P. 15.

[3] Alarcón, R. (1991) Método y diseños de investigación del comportamientos. UPCH. Lima. P. 27.

[4] Velázquez, A. y Rey, N. (2002) Metodología de la investigación científica. Lima: Editorial San Marcos. P. 23.  

REPRESENTATIVIDAD DE LA MUESTRA

REPRESENTAIVIDAD DE LA MUESTRA

Al reflexionar sobre tema afirmamos, que uno de los problemas elementales que se le presenta al investigador referente con el muestreo consiste en saber si el grupo designado es verdaderamente representativo del conjunto; para que lo sea, los rasgos de los elementos o individuos elegidos para la muestra deben ser similares a los de toda la población (Marín Ibáñez, 1990).

La característica más trascendente de una muestra es la representatividad. Puesto que el muestreo obtiene todo su sentido en tanto que garantiza que las características que se quieren observar en la población quedan expresadas apropiadamente en la muestra. De manera que, generalizar a la población desde la muestra sólo está justificado si ésta representa realmente a la población. Preservar la representatividad es el atributo más importante que debe reunir el muestreo, lo que nos permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra[1]

Otra perspectiva sobre el tema es de Fox (1990), quien señala que para lograr la representatividad se requiere lo siguiente:

a. Conocer qué características (variables) están relacionadas con el problema que se estudia.

b.  Capacidad para medir esas variables.

c.  Poseer datos de la población sobre estas características o variables para usarlos como variable de comparación. 

El mismo autor enfatiza que si no se cumple alguna de estas condiciones, para algunas de las características, se pierde la capacidad de buscar deliberadamente la representatividad en cuanto a ella. En virtud de lo sostenido, afirmamos que la selección aleatoria de la muestra garantiza la ausencia de sesgo en el proceso de selección de la misma, ayuda a garantizar su representatividad, sin embargo, esta circunstancia no es garantía total para que estemos seguros de que la muestra al azar es representativa de la población de la que se ha extraído (Kerlinger, 1985). Se espera que sea representativa de las características relevantes de la población, pero pudiera no serlo. Lo normal es que lo sea, ya que lo típico, lo representativo de la población, es lo que aparece con más frecuencia, pero no hay seguridad total. El muestreo estratificado proporcional asegura, en cambio, la representatividad en cuanto a una o dos características (Jiménez Fernández, 1983).

El factor del impacto según Fox (1990) que otra forma de examinar el problema de la representatividad de la muestra consiste en distinguir entre la muestra invitada, la muestra aceptante y la muestra productora de datos. La primera corresponde al conjunto de individuos “invitados” del conjunto de la población, la segunda hace referencia al grupo de individuos que aceptan participar y la muestra productora de datos coincide con la muestra real del estudio. Si se poseen datos sobre la población se pueden comparar con ellos la muestra invitada o la aceptante y, mediante algún contraste de significación adecuado (por ejemplo, chi-cuadrado), determinar si difieren de ella en las características que interesa en una investigación dada. Si el contraste indica que no hay diferencias significativas en las variables consideradas, se puede admitir la representatividad de la muestra para las características en cuestión, pero nada se puede afirmar sobre la representatividad de la muestra respecto de cualquier otra variable

Ahora bien, si en caso, no se ha logrado representatividad en una o varias variables, el investigador tiene dos opciones:

• Trabajar con la muestra no representativa y contar con ese límite.
• Seleccionar más elementos de la población, con la esperanza de que una muestra mayor sí sea representativa, aunque el estudio tenga una muestra mayor de buscada inicialmente.

Finalmente, es preciso preguntarse qué pérdida puede tolerarse desde la selección de la muestra inicial hasta llegar a la que proporciona los datos. Al mismo tiempo, hay que tener en cuenta que se tiene constancia probada de que las personas que no responden tienen opiniones o patrones de conducta distintos de las que responden; y que el porcentaje de la pérdida también depende, para su representatividad, de cómo se distribuyan las respuestas en las diferentes categorías de la variable. No es igual un 48% de “sí” y un 52% de “no” ante determinada pregunta que un 16% y un 84%[2]. En cualquier caso, no existe una única respuesta cuantitativa. Se suele considerar que una pérdida del 25% debe preocupar, aun cuando no existan diferencias estadísticamente significativas; cuando sea inferior al 50% -se debe leer y escribir con cuidado-; y cuando la proporción es menor del 40% no se deberían dar a conocer los datos, ni considerarlos como conclusiones válidas. Son útiles como estudios pilotos, pero no se pueden aceptar sin hacer un estudio posterior más exhaustivo[3].

---

[1] La Torre, A.; Rincón, D. y Arnal, J. (2003). Bases Metodológicas de la Investigación Educativa. Barcelona: Experiencia S.L., p. 82.

[2] Jiménez, C. (1983). Población y muestra. El muestreo. Madrid. UNED, p. 249.

[3] La Torre, A.; Rincón, D. y Arnal, J. (2003). op. cit, p. 83.

 

EL UNIVERSO EN UNA INVESTIGACIÓN

El Universo

Comenzamos a desarrollar este tema aclarando que existen autores que señalan el término universo como población; en cambio otros determinan al universo como todo elemento de una determinada área para investigaciones físicas, dicho de otro modo, para aquellas investigaciones abióticas y elementos inanimados. Por ejemplo: agua, arena luz, fuego etc., mientras otros designan netamente la población a investigaciones sociales y naturales dirigidas a estudios con seres vivos tales como: personas animales, plantas etcétera.

Carrasco (2009) señala que universo es el conjunto de elementos –personas, objetos, sistemas, sucesos, entre otras- finitos e infinitos, a los pertenece la población y la muestra de estudio en estrecha relación con las variables y el fragmento problemático de la realidad, que es materia de investigación[1].

En tal sentido, definimos al universo como un conjunto de personas, cosas o fenómenos sujetos a investigación, que tienen algunas características definitivas. Ante la posibilidad de investigar el conjunto en su totalidad, se seleccionará un subconjunto al cual se denomina muestra. Por ejemplo:

Calidad académica de los estudiantes de las universidades privadas de Lima, 2020.

Para tal efecto, el universo será considerados los estudiantes universitarios en general.

---

[1] Carrasco, S. (2009). Metodología de investigación científica: Pautas metodológicas para diseñar y elaborar el proyecto de investigación. Lima: Ed. San Marcos, p. 236.

Diseños no experimentales

Diseño no experimental

Comenzaremos este epígrafe ofreciendo algunas definiciones del concepto de diseño no experimental y, a partir de ellas expondremos las principales características que presenta este tipo de diseño. Pedhazur y Pedhazur Schmelkin (1991) indican que los experimentos, los cuasi-experimentos y los no experimentos se diferencian por la presencia o ausencia de a) manipulación de la variable independiente, y b) aleatorización. En un experimento tanto la manipulación como la aleatorización están presentes; en un cuasi-experimento, la manipulación está presente pero no la aleatorización; en un no experimento tanto la manipulación como la aleatorización están ausentes[1]. Estos mismos autores puntualizan que los diseños no experimentales han recibido distintas denominaciones y que, por el momento, no hay consenso respecto al uso de una u otra. Tales denominaciones son: investigación correlacional, investigación de encuestas o investigación observacional.

Kerlinger y Lee (2002) nos dicen que la investigación no experimental es la búsqueda empírica y sistemática en la que el científico no posee control directo de las variables independientes, debido a que sus manifestaciones ya han ocurrido o a que son inherentemente no manipulables. Se hacen inferencias sobre las relaciones entre las variables, sin intervención directa, de la variación concomitante de las variables independiente y dependiente (p. 504). Cabe precisar en esta definición que la razón por la que no se manipula la variable independiente en la investigación no experimental es que resulta imposible hacerlo. Arnau (1995) utiliza el término investigación no experimental para denominar genéricamente a un conjunto de métodos y técnicas de investigación distinto de la estrategia experimental y cuasi-experimental (p. 35). Destaca que en este tipo de investigaciones no hay ni manipulación de la variable independiente ni aleatorización en la formación de los grupos.

A partir de la perspectiva de Kerlinger y Lee (2002) presentamos un listado con las principales características de los diseños no experimentales[2]. Son las siguientes:

a.  No hay manipulación de la variable independiente, bien sea porque se trate de una variable que ya ha acontecido, bien sea porque se trate de una variable que por su propia naturaleza o por cuestiones éticas no pueda manipularse de forma activa. Se incluyen, pues, en este grupo de variables todas aquellas que recogen características propias de los individuos.

b.  No hay asignación aleatoria de los sujetos a las condiciones de tratamiento, es decir, los grupos no se forman aleatoriamente, por lo que no queda garantizada su equivalencia inicial. Los datos simplemente se recolectan y luego se interpretan, puesto que no se interviene de forma directa sobre el fenómeno.

c.   Se estudian los fenómenos tal y como ocurren de forma natural. Esta característica hace que los diseños de tipo no experimental se utilicen principalmente en investigación aplicada.

d. De las características anteriores se desprende que el diseño no experimental no permitirá establecer relaciones causales inequívocas.

Si bien algunas de las características anteriores podrían desalentar al investigador de recurrir a un diseño no experimental vamos a presentar ahora algunas circunstancias en las cuales se deberá utilizar este tipo de diseño:

·     En primer lugar, existen muchos problemas de investigación para los cuales no resulta apropiado un diseño experimental: un investigador puede estar interesado en recoger información sobre las actitudes o creencias de los individuos con una finalidad puramente descriptiva o puede querer observar el fenómeno sin intervenir para no desvirtuarlo.

·   En segundo lugar, nos encontramos con una buena parte de investigaciones que se realizan en el ámbito de la Psicología en las cuales el objetivo es estudiar características de las personas que no son susceptibles de manipulación experimental -por ejemplo, el cociente intelectual o el nivel de extraversión-. Esto hace que el investigador no pueda provocar el fenómeno que quiere estudiar, y, en consecuencia, que no pueda recurrir ni a un diseño experimental ni a un diseño cuasi-experimental.

·    En tercer lugar, puede ocurrir que, aunque la variable de interés se pueda manipular experimentalmente haya razones de tipo ético que lo impidan. Por ejemplo, no se podrá manipular una variable independiente si esta manipulación puede producir daños físicos o mentales a los participantes. Por último, hay ocasiones en las cuales no se podrá llevar a cabo un experimento verdadero por razones de tipo financiero, administrativos, o simplemente porque supondría excesivos inconvenientes para los participantes en la investigación.

 

---

[1] Pedhazur, E. J.; Pedhazur Schmelkin, L. P. (1991). Medición, diseño y análisis. Un enfoque integrado. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates, p. 304.

[2] Kerlinger, F. N. y Lee, H. B. (2002). Investigación del comportamiento. Métodos de investigación en ciencias sociales (4ª ed.). México: McGraw-Hill, p. 124.