Criterio 5: El Objetivo de Investigación

El quinto criterio para elegir un procedimiento estadístico para el análisis de datos es el objetivo de investigación. El objetivo de investigación es la traducción operativa del propósito del estudio. El propósito es la intención del investigador, es lo que el investigador desea conocer. Pero cómo se traduce a términos operativos, cómo se va trabajar.

En el nivel exploratorio no se utiliza estadística. Existen diferentes métodos cualitativos para desarrollar el objetivo del estudio. Objetivos que buscan determinar o diagnosticar, no está apoyado en métodos estadísticos.

En el nivel descriptivo aparece la estadística, por eso todos los niveles de investigación desde el descriptivo hacia arriba se denominan cuantitativos. Los objetivos a partir del descriptivo son objetivos estadísticos, porque requieren de herramientas estadísticas para poder ser alcanzado.

Los objetivos de nivel descriptivo son describir y estimar, estos objetivos son univariados, solamente participa una variable en el análisis estadístico.

Los objetivos del nivel relacional, son asociar, correlacionar y comparar, y participan dos variables.

Los objetivos del nivel explicativo son evidenciar, demostrar y comprobar, están enfocados en la relación causa-efecto.

En el nivel predictivo los objetivos son predecir, pronosticar y prever; son objetivos netamente relacionados a nivel predictivo.

En el nivel aplicativo los objetivos son monitorizar o supervisar, que es lo mismo que controlar y calibrar.

Entonces el objetivo va a hacer que el procedimiento sea distinto en cada caso. Pensemos en el objetivo asociar y comparar, y vamos a utilizar la prueba Chi Cuadrado. Existen dos variantes de Chi Cuadrado, se tiene Chi Cuadrado de homogeneidad y Chi Cuadrado de Independencia. ¿Qué diferencia hay entre estas dos pruebas?

El Chi cuadrado de homogeneidad compara dos grupos, por ejemplo dos salones de clases para comparar el rendimiento académico o para ver cuántos aprobados hay en el salón A y cuántos aprobados hay en el salón B, lo comparamos con el Chi Cuadrado de homogeneidad.

En el Chi cuadrado de homogeneidad, hay dos variables participantes hay una variable fija y una variable aleatoria, cuáles son esas variables, el rendimiento académico o el número de aprobados en cada salón, estas variables son de resultado; la conocemos después de que se realiza la recolección de datos; es una variable aleatoria. Pero la variable salón de clases, cuyas categorías son salón A y B, se conoce desde antes.

Si se supone que hay 40 alumnos en cada salón, eso se conoce desde antes, se termina la investigación y sigue los 40 alumnos en cada salón, eso no cambia, porque es una variable fija. Entonces en la comparación con Chi cuadrado de homogeneidad hay una variable fija y una variable aleatoria.

El Chi Cuadrado de independencia es distinto, el Chi Cuadrado de Independencia tiene dos variables aleatorias, entonces esto es como asociar el hábito de fumar con el consumo de alcohol, no se sabe si de 200 personas que voy a visitar, no se sabe cuántas fuman, recién se va a conocer cuando sean visitadas. No se sabe cuántas consumen alcohol, se va a conocer cuando las visite. Entonces las dos variables son aleatorias, porque todavía no se conoce el resultado de ninguna de estas dos mediciones que recién se van hacer, en cambio en la comparación de aprobados en los dos salones de clases se sabía que habían 40 alumnos en cada salón, desde antes de ejecutar la investigación. El porcentaje de aprobados eso no se sabe, es una variable aleatoria.

El algoritmo de Chi cuadrado de homogeneidad y el Chi cuadrado de Independencia, es el mismo; los objetivos de las investigaciones son distintos y las interpretaciones son distintas, el nivel de investigación es el mismo, es la relación entre variables. Se habla de dependencia probabilística entre dos variables pero la interpretación ciertamente va a ser distinta, porque por el objetivo estadístico de la investigación no es lo mismo, comparar y asociar.