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martes, 20 de octubre de 2020

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN – CURSO 2020 – CLASE N° 10: ENCUESTA



Bienvenidas y bienvenidos a la décima clase del curso.

Hoy comenzamos el análisis de los instrumentos de recolección de datos. En el estudio del proceso de investigación llegamos al punto en que es necesario salir al “campo” y obtener los datos necesarios para cumplir los objetivos propuestos. El más conocido de dichos instrumentos es la encuesta (también llamada sondeo), que permite recolectar datos de tipo cuantitativo. La exposición del tema está basada en el artículo de Nélida Archenti que figura en la bibliografía obligatoria. [1]

Empecemos ahora con la clase.


Definición de encuesta: ¿Qué tipo de datos permite obtener?

Para empezar, es preciso tener en claro de qué estamos hablando. La profesora Archenti define así a la encuesta:

“El sondeo o encuesta ha sido definido como un método científico de recolección de datos, a través de la utilización de cuestionarios estandarizados, administrados por entrevistadores especialmente entrenados o distribuidos para su autoadministración a una muestra.” (p. 203).

De la definición se desprenden algunas cuestiones:

a) la encuesta es una variante de la entrevista, un instrumento de recolección de información de carácter cualitativo [2];

b) consiste básicamente en un cuestionario que contiene una serie de preguntas, el cual es aplicado a una muestra. [3] Ese cuestionario está estandarizado, es decir, es el mismo para todos los entrevistados (además, las preguntas se formulan siempre en el orden en que constan en dicho cuestionario);

c) la estandarización del sondeo permite que la encuesta pueda ser implementada incluso sin encuestadores, por medio de la entrega de los cuestionarios a los encuestados, quienes responden las preguntas y entregan el cuestionario (puede ser enviado por correo electrónico, por ejemplo), sin que sea necesaria la participación de ninguna persona más.

Ahora bien, ¿qué tipo de datos pueden ser recogidos por medio de la encuesta?

“Se trata de una técnica que permite recolectar datos sobre actitudes, opiniones y creencias de los individuos estudiados e indagar sobre múltiples temas, tales como pautas de consumo, hábitos, prejuicios predominantes e intenciones de voto en grandes poblaciones. Se caracteriza por su adecuación para relevar muchas propiedades referidas a muchos individuos. Y sus ámbitos de aplicación son diversos: académicos, políticos y comerciales.” (p. 203).

La profesora Archenti destaca la característica más preciada de la encuesta, aquella que la ha convertida en la preferida entre los instrumentos de recolección de datos: su capacidad para recolectar gran cantidad de información referida a una población integrada por gran número de individuos. [4]

Como en investigación social es frecuente trabajar con poblaciones muy numerosas (por ejemplo, los turistas que eligen a la Argentina como destino), se vuelve necesario contar con una herramienta capaz de brindar información confiable de manera rápida. La encuesta resuelve este problema mediante la utilización de dos elementos que ya hemos mencionado: la muestra y la estandarización. Esto implica, también, que las principales dificultades de la encuesta (las principales fuentes de error) se encuentran precisamente en la construcción de la muestra y del cuestionario.

Pero hay algo más, que no está suficientemente explicitado en la definición proporcionada por Archenti. La encuesta es especialmente útil cuando indaga sobre cuestiones de hecho, cuya formulación es sencilla en el cuestionario. Por ejemplo: la cuestión de cuántos días se toma de vacaciones al año puede ser resuelta mediante una pregunta directa, y las opciones de respuesta también son relativamente fáciles de elaborar.

En cambio, la encuesta se vuelve problemática al momento de investigar cuestiones relacionadas con las creencias y preferencias de los encuestados. Por ejemplo: la cuestión de los motivos por los que es elegido un determinado destino turístico. En este caso, la formulación de la pregunta y de las opciones de respuesta requiere de un conocimiento previo por parte del investigador. De lo contrario, estará preguntando en base a sus prejuicios, a sus ideas preconcebidas; mientras que de lo que se trata es de conocer las opiniones del encuestado.

*             

Supuestos de la encuesta

Elaborar una buena encuesta no depende únicamente del muestreo, el cuestionario y la realización del trabajo de campo. Exige tener en cuesta sus limitaciones como instrumento de recolección de datos. Ya hemos dicho algo respecto a este último punto; sin embargo, antes de pasar a la construcción del sondeo, es necesario decir algo más sobre sus límites. Esto nos lleva a indagar los supuestos de la encuesta como herramienta de investigación.

El sociólogo francés Pierre Bourdieu (1930-2002) distingue tres supuestos de las encuestas de opinión pública:

1)   Todos los individuos tienen una opinión.

2)   Todos los individuos se cuestionan sobre los temas que se les pregunta.

3)   Todas las opiniones tienen la misma incidencia social.

Los dos primeros supuestos se relacionan con un comportamiento muy difundido. Las personas somos reacias a reconocer que desconocemos un tema y/o que no tenemos opinión sobre tal o cual cuestión. Frente una pregunta sobre algo acerca de lo cual no tenemos ni la más mínima idea, hacemos lo que no debe hacerse: responder algo. En vez de reconocer nuestra falta de conocimiento y decir, sencillamente, que no sabemos lo suficiente para responder, preferimos ocultar ese desconocimiento y contestar como si supiéramos.

El investigador se encuentra casi desarmado frente a esta conducta humana. No puede hacer nada mediante el muestreo o la confección del cuestionario; si el encuestado opta por no decir la verdad, no hay nada que hacer. Sin embargo, existe una forma de minimizar los riesgos. Si el problema consiste en que las personas no queremos reconocer nuestra ignorancia, es conveniente reforzar las precauciones que garantizar el carácter anónimo de los datos obtenidos en la cuesta, así como también evitar hacer públicos los datos de los individuos que conforman la muestra.

La búsqueda del anonimato en la encuesta puede servir para desalentar la tendencia para mentir en las respuestas. Total, los datos son anónimos y, por ende, nadie se enterará de que no ignoro todo lo referente a determinado tema.

Los dos primeros supuestos se relacionan con otro problema, de carácter más teórico, por decirlo así. Detrás de ellos se encuentra la idea de que el individuo es la unidad de análisis de lo social. En otras palabras, si queremos saber que ocurre en la sociedad, tenemos que preguntarles a los individuos que componen dicha sociedad. Esta forma de concebir la investigación social (y, en definitiva, a la sociedad) recibe la denominación de individualismo metodológico.

No podemos desviarnos del tema principal de la clase para discutir las implicancias del individualismo metodológico. Basta decir que las respuestas de los encuestados se hallan influidas por el contexto en que se realiza la encuesta. Así, si nos toca llevar adelante una encuesta al día siguiente de un asesinato particularmente atroz (por ejemplo, el asesinato de un niño), y en el cuestionario figura una pregunta sobre la pena de muerte, es casi seguro que la aprobación de la pena de muerte por los encuestados será mayor que si la encuesta hubiera sido realizada antes del crimen.

Respecto al tercer supuesto, la profesora Archenti dice lo siguiente:

“El tercer supuesto de Bourdieu se basa en las investigaciones sobre grandes poblaciones, donde cada individuo es considerado equivalente a los demás y, en consecuencia, unos son sustituibles por otros. Esto permite trabajar matemáticamente las opiniones bajo el supuesto de la acumulatividad de las respuestas, pero, simultáneamente se pierde la especificidad relativa a la especificidad de cada sujeto. En este sentido tiene la misma importancia la opinión de un líder social que la de cualquier ciudadano.” (p. 206).

El tercer supuesto también se encuadra dentro del individualismo metodológico, pues deja de lado la cuestión de los grupos y las clases sociales. En este sentido, cabe señalar que es difícil de defender la afirmación de que cada individuo tiene una opinión sobre cada tema de la vida social. La experiencia (me refiero a nuestra experiencia personal, como individuos que viven en una sociedad determinada y en un tiempo también determinado) muestra que las personas suelen tener opiniones semejantes sobre los mismos temas, que la diversidad de opiniones no es tan grande, que la similitud de opiniones se relaciona con compartir condiciones similares de vida.


Limitaciones de la encuesta

Los supuestos que acabamos de examinar nos permiten pasar a una cuestión fundamental al momento de emplear cualquier instrumento de recolección de datos: el problema de los límites de la herramienta. Aquí el punto de partida tiene que ser la relación entre el instrumento elegido y el problema de investigación.

La encuesta no sirve para todos los problemas de investigación.

Ya hemos indicado que la encuesta es un instrumento de recolección de datos cuantitativos. Por eso resulta efectiva para recopilar información sobre cuestiones de hecho, pero empieza a patinar cuando se trata de averiguar las opiniones, creencias y preferencias de los encuestados.

Las limitaciones mencionadas (los tres supuestos de Bourdieu y la ubicación de la encuesta en el conjunto de las herramientas cuantitativas) hacen a la teoría de la encuesta. Pero existen otras limitaciones, derivadas de la práctica de la encuesta.

La confiabilidad de la información proporcionada por el sondeo depende de la muestra y el cuestionario. Ya nos ocuparemos de ambas cuestiones. Existen, además, otras dificultades de carácter práctico que deben ser tenidos en cuenta al momento de discutir las limitaciones y problemas de la encuesta: a) el trabajo de campo [5]; b) la negativa de los encuestados a responder. [6]

Doy por cerrada la clase para no hacer demasiado extensa la exposición. En nuestro próximo encuentro concluiremos el tema de la encuesta, abocándonos en especial a dos temas: a) la elaboración del cuestionario; b) los tipos de encuesta.

 

Muchas gracias por su atención.

 

 

Villa del Parque, martes 20 de octubre de 2020


NOTAS:

[1] Archenti, N. (2007). El sondeo. En Marradi, A., Metodología de las ciencias sociales. (pp. 203-214). Buenos Aires, Argentina: Emecé. Todas las citas empleadas en la clase corresponden a esta edición de la obra. En este artículo se encuentra una breve descripción histórica de la expansión del uso de la encuesta (pp. 203-204).

[2] Más adelante en el curso dedicaremos una clase a estudiar la problemática de la entrevista.

[3] Los conceptos de población y muestra han sido estudiados en la clase N° 8 del presente curso. Ver Miseria de la Sociología, martes 2 de junio de 2020.

[4] “La base estadística de la encuesta convirtió a esta técnica en una de las más potentes para establecer ciertas predicciones basadas en datos empíricos, al demostrar que pequeñas muestras probabilísticas correctamente seleccionadas podían proporcionar algún grado de representatividad respecto de actitudes, opiniones y comportamientos de grandes poblaciones. En consecuencia, el principal atractivo de la encuesta reside en su potencial predictivo, al permitir el registro de alguna propiedad de la población estudiada, con un margen de error muestral calculable, a partir del análisis de un fragmento de ésta.” (p. 204).

[5] “La mayoría de estos errores [los relacionados con la realización del trabajo de campo] pueden minimizarse a través de un buen entrenamiento de los encuestadores y por medio de la supervisión y control de su trabajo.” (p. 206). A estas afirmaciones de la profesora Archenti hay que agregar lo siguiente: las condiciones de trabajo de los encuestadores en Argentina son precarias y difíciles. Quienes salen al campo y realizan las encuestas están, por lo general, mal pagos; en la mayoría de los casos son trabajadores informales y sólo por excepción se encuentran en relación de dependencia. Además, la inseguridad hace que muchas personas se nieguen a ser encuestadas, siendo mayor este rechazo cuando se trata de encuestas domiciliaria. Todo esto debe ser tenido en cuenta al momento de pensar la realización del trabajo de campo.

[6] “Una limitación muy importante se produce cuando los encuestados se niegan a responder, debido a que una tasa de no respuesta muy alta puede vulnerar el cumplimiento de la muestra y sesgar los resultados afectando la calidad de los datos en su totalidad.” (p. 206). Podemos agregar que una encuesta con alto nivel de no respuesta puede estar indicando que se falló en la elección del instrumento de recolección de datos, que este no es el adecuado para el problema de investigación.

martes, 6 de octubre de 2020

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN – CURSO 2020 – CLASE N° 9: HIPÓTESIS Y VARIABLES

 

Bienvenidas y bienvenidos a la novena clase del curso.

La clase de hoy gira en torno a la cuestión de la hipótesis. Para ello trabajaremos el capítulo 6 del libro de HS. [1] Nos hallamos en un punto de transición entre las cuestiones ligadas a la formulación del problema de investigación y el trabajo de recolección de datos. El objetivo de la clase es, precisamente, mostrar la relación entre las tareas más “teóricas” (el problema, el MT) y las más “prácticas” del proceso de investigación".

Empecemos ahora con la clase.


La noción de hipótesis y su relación con el problema de investigación:

Ya hemos avanzado bastante en el conocimiento del proceso de investigación y estamos al borde mismo de la construcción de los instrumentos de recolección de datos. Sin embargo, antes de empezar con los rudimentos de la encuesta o la observación, por mencionar dos de esos instrumentos, es necesario volver sobre el problema de investigación y el MT, dos cuestiones que hemos trabajado en clases anteriores.

No se asusten, no es mi intención aburrirlos más de lo debido repitiendo cosas ya dichas. Nuestro tema de hoy es la hipótesis. Pero hablar de ella requiere repasar algunas cuestiones previas. Para comprender esto último nada mejor que formular el concepto de hipótesis.

“Las hipótesis son las guías de una investigación o estudio. Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposiciones. De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación.” (HS, p. 104).

La hipótesis consiste, en el sentido más general, en una respuesta al problema de investigación. Esta es una de las razones por las que resulta imprescindible que el problema esté bien formulado. Una formulación precisa, que acote los límites del problema, sus alcances conceptual, geográfico y temporal, permite formular buenas hipótesis. La razón es sencilla: es más fácil dar respuesta a una pregunta precisa que a una pregunta ambigua y/o vaga. Por ejemplo: si mi problema de investigación es ‘El turismo en Argentina’ es dudoso (por no decir imposible) que pueda formular una hipótesis para él. ¿Qué explicación podríamos elaborar para un problema planteado de ese modo?

La formulación de hipótesis requiere de un MT sólido. Esto significa, nada más ni nada menos, que contar con definiciones de los conceptos utilizados en la investigación. Por ejemplo: si en mi MT utilizo dos definiciones diferentes de turismo, una que apunte a los aspectos económicos del mismo y la otra a los aspectos culturales, y no digo cuál de ellas es la que voy a emplear en la investigación, es muy improbable que pueda armar una hipótesis coherente. Definiciones diferentes crean, si se me permite la expresión, mundos diferentes, y mundos diferentes requieren de explicaciones también diferentes.

Establecida la relación entre la hipótesis, el problema de investigación y el MT [2], podemos pasar adelante.

No toda investigación requiere de la elaboración de hipótesis. Esto depende del tipo de investigación. Nosotros distinguimos entre los estudios cuantitativos y los estudios cualitativos. Veamos qué ocurre en cada caso.

Como ya hemos visto, los estudios cuantitativos pueden clasificarse en exploratorios, descriptivos, explicativos y correlacionales.

En los estudios exploratorios no hay hipótesis. La razón es simple: se trata de investigaciones en las que se procura recopilar la mayor cantidad de información sobre un problema que no ha sido investigado hasta ese momento; la formulación de hipótesis sesgaría la búsqueda de información, pues obligaría a que nos limitáramos a los datos exigidos por la hipótesis. Por otro lado, dado que en un estudio exploratorio se trabaja sobre un tema sobre el que existe muy poca información, la construcción de una hipótesis resultaría muy problemática.

En los estudios explicativos y correlacionales es imprescindible la formulación de hipótesis, pues en ellos se procura, precisamente, probar la hipótesis (la cual sirve de explicación del problema de investigación, explica por qué las cosas son así y no de otra manera).

En los estudios descriptivos se plantean hipótesis cuando se intenta pronosticar una cifra o un hecho; en cambio, cuando el objetivo es la descripción de una situación o fenómenos, no se formulan hipótesis.

En cambio, en los estudios cualitativos la formulación de hipótesis se realiza a posteriori de la recopilación de información.

HS sintetiza lo que acabamos de decir en la tabla 6.1 (p. 104). También señala la necesidad de distinguir entre las hipótesis y los hechos. Una hipótesis es una explicación tentativa al problema de investigación; puede o no verificarse en el transcurso de la investigación. En cambio, los hechos existen como tales, independientemente de las interpretaciones que puedan hacerse de los mismos. Por ejemplo: puedo formular una hipótesis que diga que los turistas prefieren la costa a la montaña porque en la primera las instalaciones turísticas son más cómodas. Esto puede ser verificado o no en el transcurso de la investigación. En cambio, si un investigador afirma que los turistas concurren en mayor número a la costa que a la montaña basándose en información estadística, esa afirmación es un hecho, no requiere ser verificada (salvo que dudemos de la confiabilidad de la fuente de datos utilizada).

Ya dijimos que la hipótesis es una respuesta tentativa al problema de investigación. No obstante, los investigadores utilizan el término en un sentido más preciso: “En el ámbito de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.” (HS, p. 105).

Ahora bien, ¿qué es una variable?

“Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. Ejemplos de variables son el género, la presión arterial, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, la religión, la resistencia de un material, la masa, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. El concepto de variable se aplica a personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren diversos valores respecto de la variable referida.” (HS, p. 105).

Dicho de otro modo, una variable es una dimensión, un aspecto de la realidad. Por ejemplo, en un estudio sobre las características socioeconómicas de los turistas que visitan Argentina, pueden distinguirse variables tales como: edad, género, nivel educativo, etc. Cada una de ellas se refiere a un aspecto de esa condición socioeconómica. [3]

En este punto, es preciso aclarar que la realidad no viene ya con un sistema de variables establecido, sino que es el investigador quien se ocupa de construir las variables que precisa para su investigación. En nuestro ejemplo anterior podemos establecer muchas otras variables además de las tres mencionadas. La elección de unas y otras (y su construcción) dependerá del problema de investigación elegido.

Ahora bien, así como no encontramos en la realidad un conjunto de variables preestablecido, tampoco obtenemos de ella las hipótesis de nuestra investigación. En otras palabras, las hipótesis son construidas por el investigador. ¿Cómo se construye una hipótesis? No existe ninguna máquina ni algoritmo que produzca hipótesis; ellas surgen del análisis del problema de investigación y de la RB. Conocer en profundidad la problemática a investigar genera el clima ideal para formular hipótesis o, lo que es lo mismo, para establecer relaciones entre las variables que actúan en esa problemática.


Tipos de hipótesis:

Existen varias formas de clasificar las hipótesis. En esta clase seguiremos la clasificación propuesta por HS, quien distingue los siguientes tipos de hipótesis:

a)   Hipótesis de investigación:

Reciben esta denominación las hipótesis que hemos mencionado hasta este momento en la clase, o sea “las proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables” (HS, p. 107).

Existen diversos tipos de hipótesis de investigación:

·         Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica: Se utilizan en estudios descriptivos para predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Por ejemplo: “el turismo en la costa atlántica en el verano de 2021 caerá un 50% en relación con los valores del verano de 2020”.

 

·         Hipótesis correlacionales: establecen que dos o más variables están relacionadas y, además, el tipo de asociación existente entre ellas. Dicho de modo sencillo, intentan establecer de modo numérico la fuerza de la asociación entre esas variables. Por ejemplo: “un aumento de 10 % en el salario real de los trabajadores en blanco genera un incremento del 5 % en el turismo anual en la costa atlántica argentina”. En una hipótesis correlacional el orden en que ubiquemos las variables es indistinto, algo que no ocurre en las hipótesis cuando existen relaciones de causalidad.

 

·         Hipótesis de la diferencia entre grupos: se formulan en investigaciones cuyo objetivo es comparar el comportamiento de grupos (o, simplemente, alguna diferencia entre grupos). Por ejemplo: “los turistas chinos prefieren destinos turísticos en el sur argentino, en tanto que los turistas brasileños optan por la costa atlántica argentina.” Esta hipótesis plantea la existencia en el comportamiento de dos grupos de turistas (chinos y brasileños) en relación al destino turístico en Argentina.

 

·         Hipótesis que establecen relaciones de causalidad: Estas hipótesis no sólo establecen la existencia de una relación entre las variables, sino que intentan determinar cuál es el tipo de relación existente. Dicho de otro modo, se busca proponer una relación causa-efecto entre ellas. Por ejemplo: “El nivel de ingresos determina el destino turístico elegido”. En esta hipótesis, la variable ‘nivel de ingresos’ es la causa y la variable ‘destino turístico elegido’ el efecto. A la variable que actúa como causa se la denomina variable independiente, en tanto que a la variable que cumple el rol de efecto se la denomina variable dependiente (sus cambios son efecto de las modificaciones en la variable independiente). [4] A su vez, podemos distinguir entre hipótesis causales bivariadas, en las que se formula una relación entre una variable independiente y una variable dependiente, y las hipótesis causales multivariadas, que plantean una relación entre varias variables independientes y una dependiente, o entre una variable dependiente y varias dependientes, o entre varias variables independientes y varias dependientes. [5]

 

b)   Hipótesis nulas: Constituyen el reverso de las hipótesis de investigación. Son proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables. Por ejemplo, si nuestra hipótesis de investigación es: “El nivel educativo influye en la elección del destino turístico”, la hipótesis nula es “El nivel educativo no influye en la elección del destino turístico”.

 

c)   Hipótesis alternativas: Son posibilidades diferentes a las planteadas en las hipótesis de investigación y nulas.

 

d)   Hipótesis estadísticas: Este tipo de hipótesis quedan fuera del campo de esta materia, dada su especificidad. [6]

 

¿Cuándo utilizar cada tipo de hipótesis?

No existe una respuesta precisa a esta cuestión, pues no existe una regla que permita establecer esto de manera definitiva para cada problema de investigación. En rigor, la respuesta queda a criterio de cada investigador, quien decide en función de las necesidades de la investigación.

HS afirma lo siguiente:

“Los estudios que se inician y concluyen como descriptivos, formularán —si pronostican un dato— hipótesis descriptivas; los correlacionales podrán establecer hipótesis descriptivas de estimación, correlacionales y de diferencia de grupos (cuando éstas no expliquen la causa que provoca la diferencia); por su parte, los explicativos podrán incluir hipótesis descriptivas de pronóstico, correlacionales, de diferencia de grupos y causales. No debemos olvidar que una investigación puede abordar parte del problema de forma descriptiva y parte explicativa. Aunque debemos señalar que los estudios descriptivos no suelen contener hipótesis, y ello se debe a que en ocasiones es difícil precisar el valor que se puede manifestar en una variable.” (p. 116).

El único tipo de estudio del que puede decirse de manera taxativa que no requiere hipótesis es el exploratorio.

*             

La prueba de la hipótesis:

Formular una hipótesis supone establecer un compromiso: es necesario poner a prueba la hipótesis. Si esto no se lleva a cabo, será imposible saber si la proposición enunciada en la hipótesis sirve de respuesta a la pregunta formulada en el problema de investigación.

HS aclara lo siguiente:

“Como se ha dicho, en el proceso cuantitativo las hipótesis se someten a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas, de acuerdo con lo que el investigador observa. De hecho, para esto se formulan en la tradición deductiva. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular. Desde el punto de vista técnico, no se acepta una hipótesis por medio de un estudio, sino que se aporta evidencia a favor o en contra. Cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá y, por supuesto, será válida para el contexto (lugar, tiempo y participantes, casos o fenómenos) en que se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.” (p. 117).

Para poder someter a prueba una hipótesis es indispensable que los términos de dicha hipótesis estén definidos. Esto se relaciona con el MT. Como recordarán, el MT es la caja de herramientas conceptuales de la investigación. Allí se determinan qué teorías y qué conceptos emplearemos en nuestro trabajo de investigación. Del MT se derivan las definiciones de las variables.

Podemos distinguir entre definiciones conceptuales de las variables, esto es, las definiciones que se encuentran en los diccionarios o en la literatura especializada; y las definiciones operacionales. Las primeras no sirven para trabajar con la realidad, pues siguen estando en el nivel de lo teórico, de lo conceptual. Las segundas, en cambio, se construyen para poder obtener información de la realidad. HS proporciona la siguiente definición:

“Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales, las cuales indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado (…). En otras palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable e interpretar los datos obtenidos (…). Una definición operacional nos dice que para recoger datos respecto de una variable, hay que hacer esto y esto otro, además articula los procesos o acciones de un concepto que son necesarios para identificar ejemplos de éste” (p. 120).

En esta clase sólo puedo mencionar la distinción entre definiciones conceptuales y operacionales. Sin embargo, esta cuestión tiene enorme importancia, pues la experiencia muestra que los estudiantes y los investigadores principiantes suelen tener grandes dificultades al momento de operacionalizar variables [7]. En las clases dedicadas a la encuesta y a la observación formularé algunos ejemplos de operacionalización, para que se comprenda mejor en qué consiste esta última.

Ya tenemos lo necesario para empezar a estudiar cómo se construyen los instrumentos de recolección de datos. En la próxima clase veremos la temática de la encuesta o sondeo de opinión pública. Para ello utilizaremos el artículo de Archenti que figura en la bibliografía obligatoria. [8]

Muchas gracias por su atención.

 

 

Villa del Parque, martes 16 de junio de 2020


ABREVIATURAS:

HS = Hernández Sampieri et. al. / MT = Marco teórico / RB = Revisión bibliográfica / TFPP = Trabajo Final de Práctica Profesional


NOTAS:

[1] Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación. México D. F.: McGraw-Hill Interamericana. (pp. 102-125). Todas las citas textuales corresponden a esta edición.

[2] “En el enfoque cuantitativo, y si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan del planteamiento del problema y del marco teórico (de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados). Existe, pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.” (HS, p. 105).

[3] Para las características de las hipótesis, consultar HS, pp. 106-107.

[4] HS indica que no debe confundirse causalidad con correlación entre variables: “Correlación y causalidad son conceptos asociados, pero distintos. Si dos variables están correlacionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra. Supongamos que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo. Entonces, lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión. Después, se observa un aumento en las ventas del producto. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento de las ventas; pero si no se demuestra la causalidad, no es posible asegurar que la campaña haya provocado tal incremento. Quizá la campaña sea la causa del aumento, pero tal vez la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor, o bien todas pueden ser las causas.” (HS, p. 111). A esto agrega lo siguiente: “Para establecer causalidad, primero debe haberse demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo, los cambios en la causa tienen que provocar cambios en el efecto.” (p. 111).

[5] En este curso no podemos desarrollar la complejidad de las relaciones en las hipótesis causales. Remitimos al estudiante a la exposición que se encuentra en HS (pp. 110-113).

[6] Ver al respecto el capítulo 8 de HS.

[7] La operacionalización de las variables es el proceso por el cual se pasa de las definiciones conceptuales a las definiciones operacionales.

[8] Archenti, N. (2007). “El sondeo”. EN: Marradi, A. (2007). Metodología de las ciencias sociales. Buenos Aires: Emecé. (pp. 71-85).

martes, 2 de junio de 2020

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN – CURSO 2020 – CLASE N° 8: UNIDAD DE ANÁLISIS




Bienvenidas y bienvenidos a la octava clase del curso.
El tema de la clase de hoy es el objeto y unidad de análisis, en base al artículo del profesor Marradi que figura en la bibliografía obligatoria. Como siempre, nos interesaremos más en las cuestiones prácticas antes que en las teóricas, siguiendo la orientación explicada en la primera clase de la cursada. Recuerden que esta parte del curso tiene por objetivo primordial contribuir a su preparación para encarar el TFPP y/o estudios de posgrado con las tareas de investigación correspondientes.
Comencemos pues.

En las clases anteriores giramos en torno al planteo del problema y el MT. En otras palabras, describimos las etapas iniciales del proceso de investigación. Ahora nos toca avanzar; para ellos debemos dedicarnos a presentar los instrumentos con que contamos para recolectar datos. Expliquemos este punto.
Una investigación empieza con un problema referido a algún aspecto de la realidad. Para resolver ese problema se realiza precisamente la investigación, para abordarlo se seleccionan y/o elaboran determinadas herramientas conceptuales. También nos fijamos objetivos. Todo ello forma parte del período preliminar del trabajo. Se trata de trabajos imprescindibles, por cierto, y hemos gastado muchas palabras en justificar su importancia. Pero no debemos olvidar que el propósito de toda investigación es resolver el problema planteado al principio. Dicho de manera tosca, en algún momento tenemos que pasar de la teoría a la práctica. En otras palabras, hay que empezar a recolectar datos para resolver nuestro problema.
Existen varios medios de recolección de datos. 
Hay investigaciones en las que la mencionada recolección consiste en una ampliación de la RB efectuada al comienzo del proceso de investigación. Por ejemplo: si el problema de investigación consiste en los cambios en la definición de la noción de turismo, es más que probable que la recopilación de datos provenga de la consulta y lectura de libros y artículos.
Otras investigaciones requieren de salidas al “campo” (el terreno, la calle, etc.) para recoger los datos que permitan resolver el problema. En las clases posteriores exploraremos algunos de los instrumentos de recolección de datos más conocidos (encuesta, entrevista). Ahora corresponde explicar algunas cuestiones importantes que permiten llevar adelante esa recolección.
Ante todo, para llevar adelante la recolección mencionada es necesario tener claro dónde realizarla. Dicho de modo más preciso, hay que determinar quiénes son los sujetos de nuestra investigación. El profesor Marradi dedica su artículo a explicar esta cuestión.
En primer lugar, define la noción de unidad de análisis, es decir “el tipo de objeto acerca del cual se buscan informaciones en una investigación” (p. 87). Es importante tener en cuenta que los objetos pueden ser personas (ya sean individuos o grupos), instituciones, sucesos. La unidad de análisis se deriva del problema de investigación. Por ejemplo, una investigación cuyo tema es “Las políticas públicas de promoción del turismo en la provincia de Buenos Aires en el período 2015-2019” tiene como unidad de análisis al Estado de la provincia de Buenos Aires.
No basta con definir el objeto a investigar. También es necesario definir “el ámbito espacio-temporal que interesa” (p. 88) estudiar. Es innecesario explicar la importancia de precisar el espacio geográfico en que se desarrollará la investigación; en el ejemplo mencionado en el párrafo anterior no es lo mismo indagar las políticas públicas de la provincia de Buenos Aires que las del Estado brasileño. Así como establecer de manera precisa el problema permite acotar el ámbito de investigación, definir el ámbito espacial cumple una función semejante, al limitar el terreno de nuestras búsquedas.
Lo dicho respecto al ámbito espacial vale para el alcance temporal de la investigación. Marradi señala que si se omite la especificación del ámbito temporal, se corre el riesgo de trabajar en un presente continuo, ignorando el carácter histórico de los hechos sociales.
Una vez definidos la unidad de análisis y el ámbito espacio-temporal corresponde establecer la población, esto es, “el conjunto de ejemplares de esa unidad que se encuentran en dicho ámbito” (p. 88). Cada ejemplar de esa población puede convertirse en un caso de nuestra investigación.
En una investigación no es habitual que se releven todos los casos de la población. La explicación es sencilla: las poblaciones suelen ser muy grandes y los recursos de los investigadores muy escasos. Por ejemplo: es imposible realizar una investigación sobre los motivos de la elección de un lugar turístico relevando a todos los turistas potenciales, pues ello implicaría indagar una cantidad desmesurada de casos. Sólo en contadas ocasiones se trabaja con la totalidad de una población muy grande (los censos de población y vivienda son un ejemplo de este tipo de trabajo, pues abarcan a toda la población de un país).
“Descontando a esos casos [los censos], se presenta el problema de elegir un pequeño subconjunto de estos miembros de la población para investigarlos con un menor gasto de recursos, convirtiéndolos en casos de una matriz de datos. [2] Este problema se aborda con una herramienta clásica de las ciencias sociales: el muestreo.” (p. 88-89).
Para poder continuar es necesario definir la noción de muestreo:
“Es cualquier subconjunto, amplísimo o limitadísimo, de miembros de una población que se investiga con el fin de extender a toda la población las conclusiones resultantes del análisis de las informaciones relativas al subconjunto.” (p. 89).
La extrapolación de las conclusiones del análisis de la muestra a la población entera se denomina inferencia estadística. [3] Si bien el profesor Marradi la examina en el artículo, nosotros trataremos la cuestión al momento de abordar la cuestión de la encuesta.
No obstante lo dicho en el párrafo anterior, conviene decir algunas palabras sobre el problema de la inferencia, para evitar que la argumentación quede partida en varias clases. Más arriba definimos el concepto de población; ahora corresponde distinguir entre población y universo. La primera siempre es finita; el universo, en cambio, es infinito. Marradi señala la significación de establecer esta distinción:
“Como pasa a menudo, el uso terminológico impropio no acontece por casualidad, sino porque permite extender a las encuestas de las ciencias sociales fórmulas matemáticas asentadas en supuestos que sólo son legítimos para conjuntos infinitos, es decir, universos.” (p. 89).
En definitiva, volvemos otra vez a la necesidad de establecer el ámbito de nuestra investigación, la población que constituye nuestro objeto de estudio. Sólo así es posible evitar el riesgo de confundir población y universo.
El profesor Marradi menciona otro problema del muestreo. Se trata, en sus palabras, del “hábito de extender la inferencia más allá de la población de la cual se extrajo la muestra.” (p. 89). Más adelante volveremos a tratar esta cuestión, cuya importancia es significativa toda vez que se utilizan instrumentos de recolección de datos como la encuesta.
Resta por tratar un caso especial de investigación, aquella en la que se puede relevar a todos los integrantes de la población. El profesor Marradi explica el procedimiento, que recibe la denominación de enumeración completa [5]:
“Cuando la unidad es una provincia y el ámbito un Estado dado en un periodo dado, o la unidad es un Estado y el ámbito un continente dado en un período dado, la población no es numerosa, y habitualmente se recolectan informaciones acerca de todos sus miembros (es decir, todos los ejemplares de esa unidad dentro del ámbito espacio-temporal).” (p. 88).
En la próxima clase trabajaremos el tema de la hipótesis. Para ello utilizaremos el capítulo 6 del texto de Hernández Sampieri. [4]
Muchas gracias por su atención.
Villa del Parque, martes 2 de junio de 2020

ABREVIATURAS:
MT = Marco teórico / RB = Revisión bibliográfica / TFPP = Trabajo Final de Práctica Profesional

NOTAS:
[1] Marradi, A. (2007). “Conceptos de objeto y unidades de análisis. Población y muestra”. EN: Marradi, A. (2007). Metodología de las ciencias sociales. Buenos Aires: Emecé. (pp. 87-96).
[2] Ver Marradi, A., op. cit., p. 87.
[3] Ver Marradi, A., op. cit., p. 89 y ss. En especial, es importante prestar atención al concepto de representatividad.
[4] Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación. México D. F.: McGraw-Hill Interamericana.
[5] Se la denomina así por contraposición a la enumeración incompleta, propia de la encuesta, en la que se releva una parte de la población.

martes, 26 de mayo de 2020

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN – CURSO 2020 – CLASE N° 7: DISEÑO DE INVESTIGACIÓN



Bienvenidas y bienvenidos a la séptima clase del curso.
El tema de hoy es el diseño de investigación; es muy probable que muchos de ustedes adviertan que  revisamos conceptos vistos en las clases anteriores. No se trata de una casualidad; nuestra concepción del proceso de investigación se basa en la noción de que cada etapa retroalimenta a las anteriores. La exposición tiene por base el texto de Piovani que figura en la bibliografía obligatoria. [1]
Empecemos ahora con la clase.

En las clases anteriores estudiamos las primeras etapas del proceso de investigación. En especial, nos concentramos en el problema y en el marco teórico. Al hacerlo, discutimos las diferencias entre los enfoques cuantitativo y cualitativo; los primeros se caracterizan, entre otras cosas, por poseer diseños más estructurados que los segundos. Esto nos lleva a revisar la noción de diseño.
Ya hemos avanzado bastante en nuestro recorrido virtual por el proceso de investigación. Es por eso que la cuestión del diseño nos permite, por un lado, sintetizar lo visto hasta aquí, dándole un orden y ubicando cada tarea en esa jerarquía; por otro lado, estamos en condiciones de echar una mirada hacia las etapas posteriores de la investigación. En pocas palabras, el diseño nos permite tener una mirada que abarca la totalidad del proceso.
Al abordar el tema del diseño, el profesor Piovani señala que hacer investigación equivale a tomar decisiones que implican distintos niveles de complejidad. Como dijimos al comienzo de este curso, los seres humanos tenemos que recurrir a la investigación porque la realidad es opaca. Conocer implica esfuerzo, y parte de ese esfuerzo está constituido por decisiones.
Realizar investigación científica supone construir los objetos de investigación, que no están dados ni en la naturaleza ni en la sociedad. Para no cansarlos con la insistencia en esta cuestión, basta decir que las ciencias sociales están plagadas de conceptos antagónicos sobre los mismos fenómenos. Por ejemplo, hay sociólogos que piensan que la pobreza tiene que ser definida en términos estructurales, es decir, que obedece a causas tales como la distribución de los medios de producción, el modelo de producción, la conformación del Estado, etc. En cambio, otros científicos sociales piensan que la pobreza obedece a decisiones individuales. No es preciso decir que se trata de visiones opuestas sobre el mismo tema. De manera que quien pretenda estudiar la pobreza tendrá que decidir si adoptar una u otra definición de la misma, o elaborar una propia.
Una vez que se acepta que la investigación requiere necesariamente de la toma de decisiones, puede avanzarse en la cuestión y afirmar que esas decisiones pueden enmarcarse en un proceso diseñado y planificado. El diseño de investigación es la respuesta a la necesidad de ordenar la tarea de investigar y, a la par, permitir que la misma sea controlada por otros científicos. Si esto no se hace, si la investigación queda librada al azar, tendríamos cualquier cosa menos ciencia.
Nunca está de más repetir que hacer ciencia es una tarea colectiva, que implica verificación intersubjetiva, es decir, que otros científicos puedan examinar todos los pasos realizados por cada investigador. Eso se logra mediante el diseño.

El profesor Piovani establece la distinción entre diseño, proyecto y plan [2]:
·         Diseño: “conjunto de decisiones teóricas y metodológicas que harán posible la investigación.”
·     Proyecto: “documento que responde a aspectos contextuales e institucionales en el marco de los cuales se desarrollará la investigación: marco regulatorio, financiamiento, instancias de control institucional, etc.”
·       Plan de investigación: “esquema que explicita cómo se llevará adelante una investigación desde el punto de vista operativo, e incluye por tanto la dimensión temporal (cronograma de actividades) y las relaciones de precedencia, simultaneidad, etc., entre las distintas acciones implicadas en el proceso de investigación.”
Como puede observarse, el diseño contiene al proyecto y al plan, pues estos últimos serían imposibles sin la formulación del primero.
Elaborar el diseño de investigación significa anticipar lo que se va a hacer. Esto no es monopolio de la investigación científica, sino que es un rasgo característico de la actividad humana. Veamos el ejemplo del trabajo. Karl Marx (1818-1883) indica lo siguiente:
“Una araña ejecuta operaciones que recuerdan las del tejedor, y una abeja avergonzaría, por la construcción de las celdillas de su panal, a más de un maestro albañil. Pero lo que distingue ventajosamente al peor maestro albañil de la mejor abeja es que el primero ha modelado la celdilla en su cabeza antes de construirla en la cera. Al consumarse el proceso de trabajo surge un resultado que antes del comienzo de aquél ya existía en la imaginación del obrero, o sea idealmente. El obrero no sólo efectúa un cambio de forma de lo natural; en lo natural, al mismo tiempo, efectiviza su propio objetivo, objetivo que él sabe que determina como una ley, el modo y manera de su accionar y al que tiene que subordinar su voluntad.” [3]
El profesor Piovani señala que el diseño varía según el tipo de enfoque adoptado en la investigación. Esto nos lleva otra vez a la cuestión de la mayor estructuración del enfoque cuantitativo. Por ejemplo, una investigación cuyo instrumento de recolección de datos es la encuesta requiere la elaboración de un cuestionario en el que figuren todas las posibles opciones de respuesta por parte del encuestado. Y, a su vez, la elaboración del cuestionario requiere, previamente, del establecimiento de las variables a investigar. Esto nos lleva a su vez a la cuestión del MT, etc. En otros términos, los pasos previos a la realización de la encuesta tienen que estar establecidos previamente. A esto nos referimos al hablar de estructuración.
Todo lo anterior muestra que el diseño se diseña, valga la redundancia, antes de comenzar a realizar la recolección de los datos. Vale la pena dedicar un momento a recapitular lo visto hasta aquí para comprender mejor el lugar que ocupa el diseño.
El investigador comienza formulando un problema de investigación a partir de acotar un área temática determinada. Eso requiere llevar adelante la RB. Una vez establecidos los términos del problema, es preciso formular los objetivos, el estado del arte y el MT. Como se dijo en nuestro encuentro pasado, preparar el MT requiere de un nueva RB. En el caso de las investigaciones con enfoque cuantitativo, todas las tareas mencionadas deben realizarse en el orden esbozado aquí. Ahora bien, una vez resuelto el MT corresponde pasar a la cuestión del diseño.
El profesor Piovani señala que existen dos modos antagónicos de pensar el diseño: diseño estructurado y diseño emergente.
“En el primer extremo [el estructurado] todo está absolutamente planificado de antemano: nada de lo que se lleva a cabo durante el proceso de investigación exigirá decisiones no previstas o se apartará de aquello ya pensado. La investigación implicará solamente una aplicación fiel del plan estipulado.” [4]
En cambio, en el diseño emergente:
“Nada está planificado: las decisiones que harán posible la investigación irán «emergiendo» durante el proceso mismo, con una lógica de feed-back a partir de los dictados que surjan del trabajo observacional de campo.” [5]
Piovani acota que se trata de tipos ideales, es decir, modelos que sirven para comprender el trabajo real del investigador pero que nunca se dan en estado puro en la práctica. En la realidad de la investigación se dan un sinfín de combinaciones entre esos modelos, todas ellas derivadas a partir de la especificidad del problema de investigación.
“En la práctica de la investigación (…) se dan situaciones intermedias entre estos tipos ideales, así como diferentes combinaciones de algunas de las características de cada uno de ellos. Lo que se plantea entonces es la idea de diseños flexibles, que pueden ser más o menos estructurados según (…) el grado de detalle que requiera la planificación previa.” [6]
Pero existe un conjunto de características que son comunes a todos los diseños:
·         Decisiones relativas a la construcción del objeto /delimitación del problema.
·         Decisiones relativas a la selección.
·         Decisiones relativas a la recolección.
·         Decisiones relativas al análisis.

Hasta ahora sólo analizamos el primer grupo de decisiones en esta materia, es decir, aquéllas referidas al problema de investigación. Las restantes corresponden a etapas que iremos trabajando en las clases siguientes.
El profesor Piovani coincide con nuestro plantea acerca de la centralidad del problema de investigación:
“Las decisiones de selección (de personas, de pueblos, de momentos, de documentos, etcétera), de recolección (¿Por qué medios se obtendrá la información necesaria a los fines de la investigación?) y de análisis (¿Qué técnicas y herramientas serán empleadas para ordenar, resumir, dar sentido a la información recolectada?) dependen del problema que se aborde. Por lo tanto, antes que nada, los diseños de investigación incluyen cuestiones relativas a la delimitación del problema de interés que (…) condicionará el resto de las decisiones, especialmente en la medida en que todas ellas deben ser instrumentales al logro de los objetivos cognitivos que el problema planteado conlleva.” [7]
A partir de este punto, el texto de Piovani repite cosas que hemos visto en las clases anteriores. Puesto que la decisión relativa al problema de investigación atraviesa el resto de las decisiones a tomar durante el proceso de investigación, es claro que el enfoque elegido para abordar el problema implicará el tipo de diseño a adoptar. Es evidente que un enfoque cuantitativo requiere de un diseño más estructurado, pues es imposible construir herramientas de recolección de datos si no se cuenta con información clara sobre el tipo de datos que se está buscando. Eso implica, por ejemplo, la determinación de las variables a indagar.
Los diseños centrados en enfoques cualitativos precisan de otro tipo de diseños. El profesor Piovani toma la noción de diseño interactivo: “un modelo holista y reflexivo de investigación en el que sus diferentes instancias se relacionan y afectan mutuamente sin seguir una lógica secuencial.” [8]
El profesor Piovani dedica bastante atención a la construcción del problema y a los objetivos de la investigación. Para nosotros es innecesario repetir lo que ya dijimos en las clases pasadas. Por otra parte, trataremos en una clase posterior la cuestión de la selección de la población, así que podemos pasar por alto esa parte del texto.
Podemos pasar por tanto al cuarto apartado del capítulo, referido al proyecto de investigación [9] Este punto es importante, porque muestra un ejemplo concreto de cómo se implementa en la práctica el diseño de investigación. Hay que tener presente que el diseño elaborado por el investigador tiene que adaptarse a los requerimientos de la institución en la que se presenta el proyecto. En nuestro caso, la Escuela de Economía y Negocios, que determina los lineamientos a seguir en el TFPP.
El profesor Piovani ilustra el tema del proyecto presentando como ejemplo los requisitos que exige el CONICET a quienes quieren aspiran a obtener una beca de posgrado tipo I. Si bien se trata de exigencias superiores a las del TFPP (en parte porque los aspirantes a la beca mencionada ya están trabajando como investigadores), el estudiante de la Licenciatura en Turismo puede acceder mediante su lectura a un panorama de la problemática de los requisitos formales de la investigación.
Ya hemos esbozado los rasgos principales del diseño de investigación, tal como los desarrolla el profesor Piovani. Antes de terminar el encuentro de hoy quiero refrescar una cuestión sobre el diseño que no es tratada por Piovani y que nosotros vimos en clases anteriores.
El diseño de investigación puede examinarse desde otra perspectiva, aparte de la mayor o menor estructuración del mismo. Ya hemos señalado que la RB 1, aquella dedicada a precisar el problema de investigación, aporta conocimiento sobre la cantidad de material disponible para llevar adelante la investigación. Si no hay investigaciones previas o el número de éstas es escaso, nuestro diseño será de tipo exploratorio, esto es, nos dedicaremos a recopilar la mayor cantidad de información disponible sobre el problema en cuestión. Por el contrario, si contamos con abundante bibliografía, es posible construir un diseño descriptivo u otro de carácter explicativo.
En otras palabras, la cuestión de la disponibilidad de la bibliografía y otros materiales es fundamental al momento de elaborar el tipo de diseño.

En la próxima clase trabajaremos el texto de Marradi sobre objeto y unidad de análisis, que integra la bibliografía obligatoria de la materia. 
Les agradezco su atención.


Villa del Parque, martes 26 de mayo de 2020

ABREVIATURAS:
MT = Marco teórico / RB = Revisión bibliográfica / TFPP = Trabajo Final de Práctica Profesional

NOTAS:
[1] Piovani. J. I. (2007). “El diseño de investigación”. EN: Marradi, A. (2007). Metodología de las ciencias sociales. Buenos Aires: Emecé. (pp. 71-85).
[2] Piovani, J. I., op. cit., pp. 72-73.
[3] Marx, K. (1996). El capital. Crítica de la economía política. Libro primero: El proceso de producción de capital. México D. F.: Siglo XXI. (p. 216).
[4] Piovani, J. I., op. cit., p. 74.
[5] Piovani, J. I., op. cit., p. 74.
[6] Piovani, J. I., op. cit., p. 74.
[7] Piovani, J. I., op. cit., p. 76.
[8] Piovani, J. I., op. cit., p. 77.
[9] Piovani, J. I., op. cit., pp. 82 y ss.