“El método que utilizo (…) no es muy frecuente; porque en vez
de no usar más que palabras comparativas y
superlativas y argumentos
intelectuales, he decidido (…) expresarme a base
de números, pesos y medidas.”
William Petty (1623-1687), economista inglés.
Bienvenidas y bienvenidos a la primera clase del curso.
Muchos de ustedes ya me conocen, por el curso de
Introducción a la Sociología que se dicta los viernes. Es un gusto para mí
poder compartir este espacio con ustedes, a pesar del contexto peculiar que
vivimos desde el mes de marzo.
Antes de comenzar con la clase propiamente dicha,
corresponde hacer algunas aclaraciones. Este es un curso de Estadística; por lo tanto, estamos
obligados a utilizar números y algunas fórmulas. Los estudiantes de Psicología
suelen sentir aversión hacia la matemática; muchos empiezan el curso con los
peores temores. Por eso quiero alejar
preocupaciones: efectivamente vamos a efectuar una excursión por el mundo de
los números, pero tengan en claro que iremos despacio. Sobre todo, nos
esforzaremos por comprender las ventajas y límites de la Estadística.
Vayamos, pues, a la clase.
En un mundo donde los números son
omnipotentes, puesto que “determinan” desde el éxito de un gerente financiero
en una empresa hasta el cálculo del trabajador para llegar a fin de mes, desde
el ascenso al estrellato de un rockstar hasta la valoración de
la “imagen” de un político, resulta razonable que la Estadística esté envuelto de un
halo de prestigio, de un aura casi mágica.
El primer propósito de esta clase es
mostrar cuáles son los alcances y los límites de la Estadística. Luego,
presentaré las dos grandes divisiones de la disciplina, la Estadística
Descriptiva y la Estadística Inferencial. En la
exposición utilizo el libro del sociólogo estadounidense Hubert Blalock
(1926-1991). [1]
1. Virtudes y limitaciones de la
Estadística.
Frente a las creencias de sentido
común sobre la Estadística (mencionadas en el primer párrafo de estos apuntes),
Blalock afirma la necesidad de establecer claramente qué puede y que no puede
hacer la Estadística. Para ello elige comenzar indicando aquello que la disciplina
en cuestión no es.
“En primer lugar, la estadística no es en modo alguno un método con el
que uno pueda probar casi todo aquello que desea probar. (…) los estadígrafos
ponen especial empeño en establecer las reglas de juego de tal manera que las
interpretaciones no vayan más allá de los límites de los datos. Sin embargo, no
hay nada en los métodos estadísticos en sí mismos que sea capaz de evitar que
el individuo superficial o intelectualmente poco escrupuloso saque sus propias
conclusiones, a pesar de los datos”. (p. 15).
La utilización de los números para
justificar cualquier cosa transfiere a la Estadística un enorme prestigio, pues
hasta el más profano de los profanos sabe que esta ciencia trabaja con números.
Pero tanta ubicuidad engendra la tentación de emplear datos estadísticos para
validar las interpretaciones más disímiles sobre la realidad.
Ahora bien, poner en guardia contra
el uso indiscriminado de la Estadística, remarcando su carácter científico, no
implica sostener la afirmación contraria de que esta puede reemplazar a la
reflexión sobre los problemas de investigación. Para algunos desprevenidos, la
Estadística sirve para evitar la fastidiosa tarea de pensar. En este sentido,
Blalock dice:
“La estadística no es sencillamente una colección de hechos. Si lo
fuera, no valdría mucho la pena estudiarla. Ni constituye tampoco un
sustitutivo del pensamiento abstracto teórico o del examen minucioso de los
casos excepcionales. (…) Ahora (…) admítese claramente que los métodos estadísticos
no se «oponen» en modo alguno al análisis cualitativo de los casos
particulares, sino que ambos métodos se complementan. Y ni siquiera es exacto
que la estadístico sólo sea aplicable en presencia de un gran número de casos,
o que no pueda emplearse en los estudios de exploración. Finalmente, la
estadística no es tampoco un sustituto de la medida, o de la preparación
cuidadosa de una célula de investigación o de otros instrumentos para la
recolección de datos.” (p. 15-16).
Ahora bien, la relativa facilitad con
que puede determinarse aquello que la Estadística no es, se diluye al momento
de emprender la tarea más importante, es decir, la de construir una definición
adecuada de la disciplina.
Blalock construye una definición a
partir de las funciones que cumple la Estadística: 1) describir una población o un aspecto de la realidad;
2) formular generalizaciones por inducción
[2] a partir de una muestra tomada de una determinada población. “Nada de
aquello que no cumple dichas dos funciones forma parte de ella”. (p. 16).
2. Los campos de la Estadística:
Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial.
Constituye un lugar común afirmar que
las sociedades modernas son sociedades de masas. Esto implica trabajar con
grandes números toda vez que se emprende la tarea de describir algún aspecto de
dichas sociedades. Pero el trabajo con grandes cantidades conlleva
dificultades; la intuición ya no sirve y el investigador se pierde entre la
maraña de números.
Por ejemplo, una encuesta de más de
50 cuestionarios (cada uno de los cuales, a su vez, incluye por lo menos una
docena de preguntas con sus correspondientes respuestas) se vuelve inmanejable
si se pretende analizarla “a ojo”.
¿Qué hacer?
Es preciso contar con herramientas
que permitan resumir los datos, concentrándose en las cuestiones que el científico
considera relevantes. De este modo, las grandes cantidades quedan reducidas a
unas pocas magnitudes, que pueden ser analizadas por el investigador. Estas son
las cuestiones de las que se ocupa la Estadística Descriptiva, cuya
función primordial es contribuir a presentar resúmenes correctos de los datos
obtenidos por los investigadores. Para cumplir su función, recurre a medidas de
cálculo tales como porcentajes, promedios, desviaciones estándar y coeficientes
de correlación (todas estas serán explicadas en apuntes posteriores).
La reducción llevada a cabo por la
Estadística Descriptiva conlleva dificultades, pues se corre el riesgo de dejar
afuera cuestiones importantes. Hay que tener presente que toda síntesis es
arbitraria, en el sentido de que responde a necesidades puestas por el
investigador y no a una estructura que aparece naturalmente en la realidad.
Pero la Estadística también debe
resolver el problema planteada por poblaciones cada vez más grandes. Si bien
estas poblaciones pueden ser descriptas recurriendo a un censo (básicamente
un cuestionario aplicado a todos los integrantes de una población), realizar
este tipo de estudio resulta costoso y no puede llevarse a cabo a cada rato.
Así, por ejemplo, los censos nacionales de población y vivienda se toman en
Argentina cada 10 años.
¿Cómo hacer entonces para estudiar a
una población numerosa sin tener que efectuar un censo?
La Estadística Inductiva es
la respuesta al problema. Consiste en inferir las propiedades de una población
a partir de una muestra (una pequeña porción de dicha
población). Realizar esta inferencia inductiva no es tarea sencilla, pues hay
que resolver una serie de cuestiones, entre las cuales la principal es el muestreo (los
procedimientos para lograr una muestra que sea representativo de la población
estudiada). [3]
Aquí finaliza nuestra primera aproximación a la
disciplina. En la próxima clase revisaremos algunos de los problemas
involucrados en la utilización de números en las ciencias sociales. [4]
Muchas gracias por su atención y paciencia.
Villa
del Parque, miércoles 19 de agosto de 2020
NOTAS:
[1]
Blalock, Hubert M. (1998). Estadística
Social. México D. F.: Fondo de Cultura Económica. Salvo indicación en
contrario, todas las citas corresponden a esta edición.
[2] La inducción es un tipo de razonamiento, en el
que se pasa de premisas singulares a una conclusión de carácter universal. Un
poco más preciso: “Un razonamiento inductivo no pretende que sus premisas
ofrezcan fundamentos concluyentes para la verdad de su conclusión, sino
solamente que ofrezcan algún fundamento
para ella.” (p. 25). Cita tomada de: Copi, Irving M. (2010). Introducción a la lógica. Buenos Aires:
Eudeba.
[3] Veremos en su momento las dificultades que implica la
elaboración de una encuestas. Éstas van mucho más allá de los problemas
estadísticos. Blalock es muy lúcido al respecto: “La estadística misma no
comprende problemas de medición, tales como la elaboración de índices o la
puntuación de las preguntas de un cuestionario. Comprende, antes bien, una
manipulación de cifras, partiendo del supuesto de que se han cumplido
determinados requisitos en el proceso de medición. De hecho, las
consideraciones estadísticas sólo se introducen en la fase de análisis del
proceso de investigación una vez que se han reunido todos los datos, al
principio de la misma, cuando se proyectan los planes iniciales del análisis y cuando se ha de
extraer una muestra.” (p. 19). En este curso prestaremos especial
atención a los procesos de construcción de las cifras, pues implican cuestiones
teóricas relacionadas con la naturaleza del problema que estamos investigando.
No hay comentarios:
Publicar un comentario