Aspectos estadísticos en la investigación

Muchos estudiantes y profesionales de diferentes áreas se preguntan cuáles son las etapas necesarias para aplicar una metodología estadística apropiada en una investigación. A continuación se presentan los pasos necesarios a seguir para lograr el éxito de una investigación.

Definir el Problema. - Definir claramente porque es necesario realizar el análisis, lo cual debe estar contextualizado con los objetivos, y estar acompañado de las hipótesis que se desean probar, paralelamente se podría plantear la estimación de los parámetros que se quiere llegar. Se debe plantear un presupuesto y el tiempo estimado que va durar la investigación.

Definición de la Población. - En este paso se debe dejar claro cuál es la población objeto de estudio, sus límites y alcances, es muy importante analizar la representavidad de la muestra y si esta cumple requisitos matemáticos, metodológicos necesarios para el cumplimiento de los objetivos definidos en la investigación.

Variables del estudio. - Es importante conocer, incluir  y que significan cada una de las variables necesarias para responder el objetivo del estudio, de tal manera que estas variables describan de forma fidedigna las características de la población.

Elección del método estadístico. - Proponer un método estadístico que busque llegar a los resultados que pretendan responder las hipótesis y objetivos propuestos, es comprensible que a medida que se avance, la metodología estadística elegida inicialmente vaya cambiando; por eso, este paso tiene que ser revisado de manera paralela durante todo el estudio y en continua comprobación de idoneidad del método que se elija. Igualmente se define los métodos comparativos, los errores junto con los niveles de confianza, se debe definir la organización para la recolección de los datos, como son sus fuentes, accesibilidad confiabilidad y soporte informático.

Recolección de los datos. - Esta etapa es muy importante, va a facilitar la obtención y análisis de resultados posteriormente; esta recolección debe estar en continua inspección y comprobación de los instrumentos de recolección para evitar errores.

Procesamiento de los datos.- Permitirá obtener la estadística descriptiva, gráficos y estimación de parámetros que brindará una idea del comportamiento de la población, esto a través del resumen de una gran cantidad de datos en información resumida, no es prudente asumir estos resultados como explicación de lo que pasa en la investigación, ya que se requiere un análisis más exhaustivo de los hallazgos.

Análisis e Inferencia de la información.- Una vez realizado el procesamiento de los datos, se realiza  el análisis para obtener las conclusiones y describir con algún nivel de incertidumbre los resultados del estudio, en donde se aplica el método establecido en el paso: “Elección del método estadístico”.

La estadística para muchas personas no se trata nada más que de números, cálculos y formulas, sin embargo estos números, cálculos y formulas definen el futuro del éxito de nuestros resultados y por ende de nuestra  investigación.

Pensamiento Estadístico

La mayoría de instituciones públicas y privadas reciben, generan, producen y gestionan miles de datos. Muchas veces el tratamiento de estos datos está en manos de personas e incluso profesionales que no tienen pensamiento estadístico, para tomar decisiones adecuadas a partir de estos datos, que ayuden a cumplir los objetivos y metas institucionales.

En Special Publication on Statistical Thinking, en 1996, se detalla que el pensamiento estadístico es una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios inevitables que son:

• todo trabajo ocurre en un sistema de procesos relacionados;
• variación existe en todos los procesos; y
• entender y reducir la variación son las claves del éxito.      

El pensamiento estadístico es una forma o un proceso de pensar (filosofía), en lugar de realizar cálculos, ésta es la diferencia básica entre el pensamiento estadístico y las técnicas estadísticas.

El pensamiento estadístico en los directivos, funcionarios y empresarios es importante y necesario para el desarrollo de una cultura estadística, haciendo uso de los recursos que ofrece la tecnología para enseñar y difundir la estadística, sin olvidar que también es necesaria la atención al contenido estadístico que todo profesional requiere urgentemente.

Los responsables en dirigir una institución deben estar capacitados para usar correctamente el lenguaje estadístico y tener habilidades para construir argumentos estadísticos basados en hechos (datos). Si se tiene una actitud positiva sobre los beneficios de la estadística, su trascendencia y su alcance, se podrá incrementar su aplicación en la gestión de la institución y generalizar su uso en áreas impensables del negocio.

En la actualidad (era de la información) debe promoverse el pensamiento estadístico en la capacitación o enseñanza de la estadística, porque es necesario remarcar que antes de aplicar métodos y técnicas estadísticas debe hacerse uso del pensamiento estadístico, ya que es la recopilación de principios, lenguaje y mecanismos para razonar y plantear una solución a un problema que requiere cuantificación. Cuando se aprende el pensamiento estadístico, se aplica y entiende mejor los procesos y el trabajo en general, lo que conlleva a delimitar, plantear y solucionar los problemas institucionales.

A pesar de los avances logrados en estadística a la actualidad, aún las empresas y las instituciones tutelares de gobierno no han llegado a incorporar a la práctica el pensamiento estadístico necesario, a pesar que las Tecnologías de Información, permiten que el desarrollo del pensamiento estadístico sea más alcanzable.

Vean en el siguiente vídeo  un ejemplo de cómo se puede analizar con las estadísticas lo que sucede en el mundo, mejor aún lo podemos hacer en las empresas y en las instituciones de un país.

Estadística y Datamining

Existen instituciones complejas que realizan miles de transacciones diarias para lo cual es necesario  tomar una cantidad similar o mayor de decisiones individuales o agregadas; estas instituciones por lo general trabajan con personas y atienden a personas, entre las instituciones a las que me refiero están los hospitales, clínicas, colegios, universidades, bancos, supermercados y empresas que brindan múltiples servicios o venden determinados productos.

El servicio o producto que se brinda, no sólo implica la entrega de este como tal, sino que además en su consecución hay un conjunto de datos que se generan a su alrededor: por ejemplo si se brinda un servicio de salud, se tiene todos los datos del paciente y del  mal que lo aqueja, está el médico que lo atiende, personal auxiliar y administrativo, la infraestructura que se debe usar, equipos,  materiales, sala de operaciones, servicios intermedios etc., es decir cuando un paciente ingresa a un establecimiento de salud de cualquier nivel, pone en funcionamiento todo su  sistema de atención y su sistema de información que va registrando datos.

Estos datos en conjunto pueden servir para a posteriori evaluar y conocer como se viene dando nuestro servicios a través de indicadores, con lo cual se pueden hacer las correcciones necesarias ahí donde hay falencias, demoras o muestras de poca eficiencia.

Si se cuenta con bases de datos corporativas (Datawarehouse) o por áreas específicas (Datamart), no solo podemos obtener información sino también conocimiento de lo que pasa en nuestra institución, para lo cual podemos extraer  información oculta y predecible de esas bases de datos, esto es lo que se denomina Datamining o Mineria de datos, el Datamining es una poderosa tecnología con gran potencial que ayuda a concentrarse en la información más importante de las bases de datos corporativas de por si complejas.  Las herramientas de Datamining predicen tendencias  y comportamientos, permitiendo a las instituciones tomar decisiones proactivas, conducidas por un conocimiento cercano de lo que acontece.

Las herramientas de Datamining pueden responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen mucho tiempo para ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus expectativas. Muchas instituciones y empresas colectan miles de datos y no saben qué hacer con estos. Las técnicas de Datamining pueden ser implementadas en plataformas ya existentes de software y hardware para acrecentar el valor de las fuentes de datos y puedan ser integradas a nuevos sistemas.

Las técnicas de Datamining ya están listas para su aplicación, ya que está soportado por tres tecnologías que son suficientemente maduras: a) Recolección masiva de datos b) Potentes computadoras y c) Algoritmos de Datamining.

Las técnicas más comúnmente (ver otras herramientas) usadas en el análisis en el Datamining son:

·         Redes neuronales artificiales.

·         Arboles de decisión.

·         Algoritmos genéticos.

·         Método del vecino más cercano

·         Regla de inducción (fuerte uso de la ciencia Estadística y las probabilidades)

Pero sin las técnicas de la Estadística no existe un análisis efectivo, sin análisis efectivo no existe inteligencia de negocios, explicación de los hechos o generación de conocimiento de una realidad concreta. Y entones ¿cómo se puede esperar sacar algo de la ingente cantidad de gigabytes o terabytes de datos y tomar buenas decisiones y consistentes que permitan hacer bien las cosas de mi institución? Con la Estadística, se puede transformar los datos en conocimiento sobre los procesos de su institución y su negocio.

¿Dónde están los datos?

Cuando se lleva a cabo una investigación,  luego de definir el problema y las variables que explican o describen los hechos que van a ser  medidos y evaluados, es necesario ir pensando en los datos, ya que de nada servirá determinar el problema, los objetivos y las variables, si luego nos enteramos que es difícil obtener los datos, tanto a nivel primario como secundario.

En algunos casos por la naturaleza del problema y de la investigación sólo será posible utilizar datos secundarios, es decir datos que se encuentran en documentos o en base de datos, elaboradas a partir de fuentes primarias, y que en la mayoría de los casos corresponden a  datos estadísticos de información permanente que se genera en las diferentes instituciones del estado; por ejemplo: las defunciones, enfermedades, las microempresas creadas mensualmente, flujo turístico por tipo de hotel, casos o expedientes  judiciales resueltos, número de edificios en construcción, número de viviendas construidas por distrito, número de sentenciados, alumnos matriculados por tipo de escuela, comportamiento del dólar, producción por sector, etc. La lista puede ser interminable. ¿Pero dónde están esos datos?

El gran productor, de la mayoría de estos datos es el INEI, que se encarga de acopiar, organizar y difundir  en forma oficial las estadísticas nacionales, pero también están todos los Ministerios que en gran medida cuentan con datos e información sectorial respectiva y están dispuestos en bases de datos, archivos en formatos Excel, SPSS, DBF, SQL, PDF o TXT, a las cuales se puede acceder directamente o realizar algunas transformaciones, para ser utilizados según el interés particular. Incluso en algunos casos se brinda datos en serie de tiempo es decir el comportamiento de una variable a través de los días, meses o años.

Detrás de estos datos hay recursos  dispuestos: equipos, oficinas, sistemas, papelería y útiles de oficina y sobre todo personas (administrativos, de apoyo y especialistas) y en algunos casos hay estadísticos; estos datos son el producto de una serie de esfuerzos, que ameritan ser utilizados, lo cual implicaría, analizarlos, exprimirlos y torturarlos a fin de encontrar explicaciones más sustanciales a la situación que se estudia.

El no darle uso a los datos, se pierde recursos y  oportunidades de no encontrar la solución a problemas cotidianos, y a prever situaciones en este mundo tan complejo y cada vez más insalvable. Sin embargo muchas de las soluciones esta en los propios datos que genera el problema, que luego de un análisis multidisciplinario se puede construir salidas inteligentes, económicas y de beneficio común, usando herramientas tecnológicas, estadística y decisión.

Empecemos tratando bien a los datos es la materia prima de la estadística, hay que hacer que hablen. Evitemos caer en la infoxicación.

Ramas de la Ciencia Estadística

Para aplicar la Ciencia Estadística en las distintas áreas de la ciencia físicas, naturales, humanas, sociales, económicas, tecnológicas y de las que se inventen en el futuro, se puede utilizar  los siguientes ramas de la Estadística:

·         Estadística descriptiva.

·         Inferencia.

·         Técnicas de muestreo.

·         Diseño Experimental y Análisis de la variancia.

·         Análisis de regresión y correlación.

·         Tablas de contingencia.

·         Teoría de la decisión.

·         Series temporales.

·         Estadística no paramétrica.

·         Organización de Estadísticas.

·         Minería de Datos (Datamining).

·         Actuarial y Supervivencia.

·         Análisis Demográfico.

·         Bioestadística.

·         Control Estadístico de Calidad.

·         Econometría.

·         Estudio de Mercados.

¡Cada una de estas líneas!, ha sido motivo de cientos o quizás miles de estudios o aplicaciones y se han escrito libros, textos, artículos especializados y se aplican a diversas investigaciones universitarias o tesis de grado y postgrado, y se han desarrollado aplicaciones web para interactuar con el usuario y se han creado diversos paquetes estadísticos  especializados o generales  en la cual se puede aplicar los conceptos de cada rama (Una Mirada a la Estadística, CIMAT).

Sin embargo, estas ramas de la estadística, por lo general no se aplican en forma aislada de las demás, más bien interactúan y se comunican a través de diferentes pruebas y técnicas, lo que permite tener mayor confiabilidad en los resultados y asegurar que se van a tomar mejores decisiones.

Vean como la  Ciencia Estadística y sus ramas va en paralelo con el desarrollo del mundo y su apoyo es trascendental, a propósito del  “Año Internacional de la Estadística”.

Me gusta ser Estadístico

Porque cada día se producen millones de hechos en el universo.

Porque me gusta encontrar la explicación de esos hechos.

Porque en cada uno de esos hechos hay números.

Porque el capricho de cada número obedece a sinergias que busco descubrir.

Porque ser un dato estadístico no es culpa de la Estadística.

Porque me gusta arar en el desierto para encontrar un dato.

Porque quisiera saber cuándo se hace constante el número 2.71828203081451 ...

Porque respeto la Ley de los grandes números.

Porque me fascina buscar una aguja en un pajar.

Porque me encandila distinguir las gotas del océano.

Porque sospecho de algo raro cuando veo números primos.

Porque no todo puede ser número par.

Porque me gusta el 69.

Porque estoy de acuerdo en el 80% de los casos con Pareto.

Porque me gusta deslizarme por una gráfico de Gauss.

Porque estudie la biografía de William Sealy Gosset alias "Sudent".

Porque coincido probablemente con Bayes.

Porque la Estadística no es una mentira más, sino usada por mentirosos.

Porque me gustaría saber en qué número acaba 3.14159265358979 ...

Porque puedo calcular la variancia de los latidos de mi corazón al amar.

Porque me ayuda a saber cuánto ganar o cuanto perder en la vida

Porque puede salvar vidas.

Porque puede ayudar a los pobres.

Porque permite buscar la justicia.

Porque da oportunidad de incluir a los marginados.

Porque es ciencia y es verdad con margen de error.

Porque es humana y social.

Porque su filosofía es sistémica e integradora.

Porque me ayuda a razonar y experimentar nuestro mundo.

Porque me avisa cuando viene la derrota y el triunfo.

Porque brinda indicios para encontrar la verdad.

Porque me mantiene ocupado en la vida.

y porque tengo 1956 razones más ...

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Por eso me gusta ser Estadístico.

¿Estadísticas? ...¿Para qué?

Carecer de datos de los hechos dentro y fuera de la empresa, impide decidir sobre bases racionales y adoptar medidas preventivas y correctivas a tiempo para evitar daños, en muchos casos irreparables. Casi todos lamentan que la medición sea crítica para el éxito y que la mayoría de los directivos no tengan habilidades cuantitativas adecuadas.

Las empresas que no use datos e información ni afronten debidamente las  nuevas exigencias de la sociedad de la información, no sólo perderán capacidad competitiva, sino que quedarán fuera de competencia ante los continuos cambios del entorno, poniendo en riesgo su continuidad. Para negociar, tomar decisiones, corregir problemas, aumentar la productividad, fijar precios, mejorar el mantenimiento y la disponibilidad de las máquinas e instalaciones, mejorar la concesión y cobranza de los créditos, se requiere  contar con datos estadísticos convertidos en información mediante técnicas estadísticas.

Toda decisión, análisis o presupuesto, quedará en el aire si no se cuenta con datos estadísticos suficientes y fiables. No sólo a nivel empresa, sino también a nivel país, los que más han avanzado son aquellos que hicieron de las estadísticas una herramienta fundamental. Sin estadísticas una empresa carece de capacidad para conocer qué actividades o productos le generan utilidades, y cuáles no. No contar con datos ni interpretarlos correctamente es como andar en la oscuridad.

Ante los siguientes interrogantes:¿qué clientes le generan los mayores beneficios? ¿qué zonas o regiones son las que generan mayores ventas en valor monetario y volúmenes? ¿cuáles son las reparaciones que más se han realizado en el último mes? ¿qué reparaciones han generado mayores egresos? ¿cuál es la capacidad de los diferentes procesos en materia de costos y calidad? ¿cuál es el nivel de permanencia de clientes? ¿cuál es el nivel de satisfacción de los clientes?; si dirige una clínica, ¿cuáles son las enfermedades que más se reportan?, si posee un restaurante, ¿cuáles son los platos más solicitados en un mes?, si dirige un hotel, ¿cuál es el tiempo promedio de estadía?, ¿la cantidad de clientes por zona o región?, ¿la cantidad de tiempo por región y su relación con el tiempo de estadía?. Estas son unas cuantas preguntas de las cuales no se podrán responder o generar información confiable, sino se cuenta con datos. Sino cuenta con las  respuestas, ¿cómo tomar alguna decisión? Es decir: ¿sabe realmente qué está ocurriendo en su organización?

Las estadísticas sirven para gestionar y mejorar procesos y actividades tales como: el control de calidad, el nivel de averías y sus frecuencias, Los niveles de productividad de distintos procesos, actividades y productos, los costos correspondientes a distintos tipos de conceptos y actividades, la gestión de créditos, cobranzas y la morosidad, los niveles de satisfacción de los clientes, los tipos de accidentes y sus frecuencias, ventas por clientes, vendedores, zonas y productos, predicciones de ventas por zonas, productos, servicios o sucursales, predicción de ventas por canales de comercialización, representación porcentual de distintos problemas y sus efectos económicos en la organización, productos más demandados a nivel global, por zona y por canal de comercialización, porcentajes de actividades generadoras de valor agregado para los clientes finales, de valor agregado para la empresa y carentes de valor agregado, tiempos promedios, máximos y mínimos de reparaciones por tipo de averías, cálculos de costes y en especial para el costeo basado en actividades, estadística del personal (directivos y empleados), etc.

¿Entonces por qué se usa tan poco la estadística y las estadísticas? en parte por una cuestión cultural de parte de los empresarios, pero en mayor medida por la falta de preparación de los profesionales, en materia estadística, sobre todo de aquellos que asesoran la gestión de las empresas. No hay duda que se debe concientizar, para luego pasar a capacitar. Realizar un diagnóstico para saber qué datos necesita la organización, ya que a partir de allí se diseñarán las aplicaciones informáticas más apropiados a las actividades, los procesos y requerimientos específicos de cada área en la empresa. Es cierto que la intuición nunca dejará de perder importancia, pero tener el respaldo de datos confiables permitirá adoptar decisiones sobre una base más apropiada.

Las estadísticas, acompañadas de poderosas herramientas informáticas, permiten a los directivos, asesores y personal, contar con la suficiente información para mejorar, a partir de ella, los procesos de la empresa, tomar mejores decisiones comerciales, mejorar la seguridad y hacer un uso mucho más productivo y provechoso de los recursos. Las estadísticas son fundamentales tanto para la administración en general y específica como las finanzas, las operaciones, las ventas, el marketing, las cobranzas, la logística y la gestión de personal, entre otras áreas y actividades de la empresa.

Hagámosle caso a Balmes, quien dice: “El olvido de una sola circunstancia nos puede llevar al error”

El profesional en estadística

El apoyo estadístico en una investigación es crucial. Muchas veces algunos tesistas o investigadores al pedir la colaboración de un estadístico, se lo solicitan como si fuera un cachuelo o trabajo que solo merece una propina, sin embargo muy poco podrían avanzar si no cuentan con la intervención de un profesional estadístico.

Hay que advertir que muchas  veces este apoyo o colaboración lo solicitan cuando ya han obtenido la muestra y tiene los datos, que por cierto, al no seguir las pautas mínimas deben volverse a obtener, debiendo asumir costos y tiempo adicional, ya que en algunos casos no han obtenido algunas variables que son necesarias, o han agrupado datos innecesariamente o simplemente se ha definido mal el tipo de variable.

Por eso, al desarrollar una tesis o realizar una investigación, sino están claros en los aspectos estadísticos, deben revisar  sus copias del curso de estadística u otros trabajos similares, o pedir asesoría a un estadístico, ya que desde la definición del problema de investigación podría estar cometiendo fallas.

Cuando se tiene un problema de salud, se llama a un médico; igual ocurre con la estadística si se tiene que resolver un problema, donde el método estadístico o modelo que se va a definir no se conoce o se tienen dudas, es mejor llamar un estadístico; las preguntas clásicas son ¿qué tamaño de muestra utilizó? ¿qué tipo de muestreo aplico, para obtener mis datos?¿cuál es la unidad de análisis?¿cuál es mi población de estudio?¿qué variables obtengo?¿puedo aplicar escalas de Likert?¿Cuándo aplico una regresión no lineal?¿a mis datos puedo aplicarles metodologías y pruebas no paramétricas?¿cuándo aplico análisis categórico?¿cuáles son las variables dependiente e independientes, etc.

Las respuestas a estas y otras preguntas, que se desprenden cuando se realiza una investigación, pueden ser respondidas con ayuda de un estadístico, pero se debe tener en cuenta que su intervención es de la magnitud de un médico, de un abogado o de cualquier otro profesional, sólo que él le ayudará en un tema relacionado con el problema de la investigación y el planteamiento estadístico, las posibilidades y abordajes que se podrían elegir para explicar el tema que nos preocupa.  

Lenguaje Estadístico

Muchas de las investigaciones que han estudiado la comprensión  de los estudiantes de los diversos conceptos estadísticos, han encontrado tres conclusiones principales:

• los estudiantes entran a los cursos de estadística con distorsiones de los conceptos básicos,
• estas distorsiones son difíciles de cambiar, y
• cambiar estas distorsiones es complicado por el hecho que un estudiante puede  tener creencias múltiples y a menudo contradictorias acerca de un concepto.

Una de las razones por la cuales los estudiantes tienen estas distorsiones podría estar asociado con el lenguaje y los símbolos que usa la estadística.  Se sabe que el lenguaje y los símbolos matemáticos y los propios de la estadística, juegan un papel determinante en el aprendizaje de la estadística. El lenguaje es el medio para comunicar, construir y procesar las ideas estadísticas. Por lo tanto, el lenguaje a través de los símbolos, en la clase de estadística es un lenguaje particular.

Muchas de las palabras que se usan en la estadística son también usadas por los estudiantes para comunicar otros aspectos de su vida diaria. Palabras como asociación, normal, confianza, suficiencia, independencia, variación, frecuencia, condición y error son parte del lenguaje común de los estudiantes, pero en la clase de estadística estas palabras tienen un significado diferente, su uso les crea ambigüedad y hace más complejo el aprendizaje.

El proceso de creación y desarrollo del lenguaje propio de la estadística surge a partir de elementos básicos, que se debe precisar y esclarecer lo antes posible, siendo necesario que la labor del profesor incida en la relación del lenguaje cotidiano con el lenguaje especializado de la estadística. Esto ayudara a los alumnos a tener una mejor base de los conceptos estadísticos y a su vez ayudara a  desarrollar su cultura, razonamiento y pensamiento estadístico.

Ludwig Wittgenstein, en su Tractatus Logico-Philosophicus de 1992, escribió “Los límites de mi lenguaje son los límites de mi mundo”

La investigación universitaria en el Perú

La Universidad Peruana, con pocas excepciones, sigue privilegiando la enseñanza basado en textos y de forma memorística. Sólo en grupo muy reducido de universidades se practica e incentiva la investigación, como camino racional para conocer y entender la realidad.

El interés se centra en el registro memorístico delos datos e informaciones, poco se hace por desarrollar la capacidad analítica de los estudiantes universitarios. Ya que no se les enseña a producir nuevos conocimientos, a partir de la confrontación de la teoría con la realidad concreta, utilizando la intermediación lógico-operativa de los métodos de la investigación.

El resultado, es que al culminar sus estudios, el graduado egresa sin el necesario entrenamiento para abordar el diseño de un proyecto de investigación, que lo conduzca a la elaboración de una tesis profesional, de maestría o doctorado.

Es cierto que la Universidad Pública no tiene recursos y la Universidad Privada no le es rentable tener más profesores a tiempo completo, que se dediquen a la docencia y a la investigación, al mismo tiempo que a la asesoría de tesis; obviamente se requieren ajustes organizacionales y administrativos en los aspectos académicos de las universidades, elevando la práctica de la investigación científica al rango de prioridad estratégica de alumnos y docentes. La dinámica de la enseñanza-aprendizaje debe girar a través de este eje central: la investigación.

A pesar de las deficiencias de la misma universidad, muchas veces al egresado se le hacen exigencias metodológicas para las que no está preparado. Pero en la mayoría de los casos, tanto los graduandos como los docentes-asesores e incluso los jurados se contentan con una monografía empíricamente planeada y desarrollada. Por eso es necesario reiterar algunas recomendaciones:

• Antes de elaborar el “plan de tesis”, es recomendable realizar una exploración previa, tanto en el campo teórico así como en el empírico. Esta investigación exploratoria sirve para afirmar o modificar los criterios de motivación acerca de la elección de tal o cual tema de estudio.
• Reconocer el planteamiento del problema y observar su coherencia con el proceso de exposición de la investigación sometida a examen; para captar la relación dialéctica teoría-método-realidad.
• Prestar atención en el proceso seguido para la verificación de la hipótesis, pues es aquí donde se tornan más evidentes las deformaciones empíricos o formalistas.

Después de estos pasos, existen mejores condiciones para formular el problema de investigación, en términos de buscar una explicación consistente para comprender el comportamiento de un fenómeno o proceso concreto. Una vez tomada esta senda, con el apoyo del especialista, podemos  construir el diseño de investigación.  Entendiendo como diseño la síntesis lógica del proceso de confrontación de la teoría con la realidad. El diseño representa la formulación metodológica de la investigación y se convierte en guía de trabajo que sistematiza el proceso que va de la abstracción a la concretización progresiva  y finalmente a la verificación.

Lo brevemente señalado, puede ayudar a superar algunas deficiencias metodológicas, para superar el nivel de la investigación universitaria en el contexto latinoamericano, en la que nos encontramos hoy, tal como lo informa el diario La República. 

Muestreo y Encuestas

Las técnicas de muestreo son ampliamente utilizadas para estudiar e investigar el conocimiento de la situación, evolución y comportamiento futuro de las poblaciones en cuanto a su salud, educación, preferencias comerciales de todo tipo y otros aspectos socio-económicos.

Se trata de extraer al azar elementos de una población (de personas, animales, colegios, hospitales, plantas, municipios, centros comerciales, etc.) para estudiar determinadas características y condiciones.

Para conocer una determinada población, la lógica nos lleva a pensar que lo mejor sería recoger datos de la característica que se quiere estudiar de todos sus elementos, y no solo de una parte (muestra). Este proceso se conoce como censo.

Pero, ¿por qué utilizar el muestreo?. Se prefiere una muestra (o parte de la población), en la mayoría de los estudios, ya que obtener datos sobre toda la población no es viable, porque requeriría demasiado tiempo y costo para su realización. Por eso se decide realizar la investigación por muestreo, ya que es más rápido y de bajo costo.

Al tomar una muestra, por más que se cuiden todos los detalles, siempre se va a cometer un error sobre el resultado obtenido. Pero este error es medible, por lo que se puede conocer cuán grande es. Por el Teorema de Límite Central, cuantos más elementos se extraigan de una población y mejor se diseñe la forma de extraerlos (aleatoriedad) menos error se cometerá sobre el resultado y el resultado tendrá más precisión.

El error aleatorio, no tiene nada que ver con los errores que se producirían al seleccionar o clasificar inadecuadamente los elementos, como el que se produce por ejemplo por la selección intencional, la falta de respuesta o participación de los encuestados, el cuestionario con preguntas mal formuladas o entrevistador poco capacitado. Estos errores son conocidos como sesgos y afectan la validez de los resultados. Estos errores son debidos a la aplicación errónea de quien diseña el estudio, en el recojo de datos y el análisis.

El método de recojo de datos para encuestas más utilizada es la entrevista, que puede ser cara a cara o por teléfono, aunque también se utiliza, cada vez menos, el correo y, cada vez más a través de la Web.

Algunas de las encuestas más conocidas en el Perú, son las que realiza el INEI, y que cubren todo el territorio nacional se tiene:

· Encuesta Nacional de Hogares – ENAHO.

· Encuesta Permanente de Empleo – EPE.

· Encuesta Nacional de Programas estratégicos – ENAPRES.

· Encuestas Mensuales de Servicios.

· Encuesta Económica Anual – EEA.

· Encuesta de Fabricación de Prendas de Vestir.

· Encuesta Demográfica y de Salud Familiar - ENDES.

· Encuesta Juventud, Empleo y Migración – ENJUV.

· Encuesta Nacional de Comisarías – ENACOM.

· Encuesta a Establecimientos de Salud – ENESA.

· Encuesta Nacional a Instituciones Educativas – ENEDU.

Los resultados de estas encuestas, deberán ser examinados cada cierto tiempo, para medir el efecto de las políticas públicas, el funcionamiento del mercado o las decisiones públicas y privadas que se tomen para mejorar la situación encontrada.

Para mayor detalle de las encuestas mostradas ingrese a portal institucional del INEI (www.inei.gob.pe).

Alimentación y Estadística

“Comer es un placer”, dice el refrán; y es verdad, pero sobretodo comer es también alimentarse y nutrirse de elementos que pasan y recorren todo el aparato digestivo, de modo que el cuerpo humano obtiene los nutrientes del bolo alimenticio que diariamente saboreamos.

Para darnos una idea la cantidad de alimentos promedio (en kilos), que nuestro sistema digestivo procesa, tenemos el siguiente cuadro; por ejemplo, si una persona vive en promedio 80 años de edad e ingiere alimentos en promedio diario en diferente periodos de edad la cantidad que se indica, en todos el periodo de existencia esta persona consumirá 41,610 ± 4,743) kilos de alimentos o aproximadamente entre 37 y 42 toneladas.

Si bien es cierto estos datos, son estimaciones teóricas, se puede comprobar que los números pequeños no indican nada en el corto plazo, pero conforme estos son agregados, se puede establecer su verdadera dimensión. Maravillosa maquinaría que tiene el hombre en su sistema digestivo, ya que es capaz de procesar estos volúmenes de alimentos (de todo tipo); sin embargo, donde, cómo y en qué parte de este sistema tienen consecuencias buenas o malas los alimentos, puede verse en este video.

La estadística puede ayudar, a través de estudios o investigaciones a determinar las mínimas cantidades de alimentos que proporcionan los nutrientes necesarios (Ciencia de la Nutrición), así como el cálculo y proyección de los volúmenes de cada tipo de alimento que se requiere para sostener una población (Seguridad Alimentaria), y establecer las políticas adecuadas tanto en el campo de la nutrición y alimentación, como en la seguridad alimentaria, pasando por la producción y manufactura de los bienes de consumo, cuidando y respetando el medio ambiente, la huella ecológica y la huella hídrica.

Todo lo anterior nos lleva a una reflexión que también esta en un refrán: "Hay que comer para vivir, no vivir para comer"