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POSIBLES ERRORES O FALLAS EN EL ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS

Por Lic. Rigoberto A. Becerra D.

1. Consideraciones generales

Es de conocimiento general que la investigación científica es un proceso de verificación o prueba de algo, y que además el conocimiento científico, traducido en el resultado de la investigación científica, no es nunca absolutamente exacto, afirmándose que comprende un margen de error más o menos importante, cuya fuente está en las diversas operaciones que forman las distintas fases de la investigación científica.

Esos errores nunca se podrán eliminar totalmente pero debe y puede reducirse al mínimo si se toman algunas precauciones, además de comprobar todas las operaciones diversas llevadas a cabo, la cual no es otra cosa que una forma de verificación específica o una prueba dentro del proceso general de verificación.

Asimismo, al considerar la investigación en las ciencias sociales se puede encontrar como en este campo los instrumentos de observación y de medida son menos rigurosos que en otros campos científicos, por lo que el error resultante de la cuantificación, recopilación, medida, análisis e interpretación de los datos es mucho mayor.

En un sentido general, error es cualquier equivocación o el hecho de tomar una cosa por otra en nuestros actos y pensamientos, pensando y actuando desacertadamente. Un requisito fundamental del error es que este sea inconsciente, ya que si se es consciente y libre no se está ante un error sino ante la falsedad de alguien que pretende engañar y engañarse. El error se refiere a la esfera de las proposiciones o de los juicios, mientras que el engaño sólo se da en la esfera de las percepciones, aunque los errores científicos de medidas son errores en las percepciones y se consideran como tales y no como engaños, salvo de que se hagan conscientes.

Según la generalidad expuesta antes se pueden distinguir dos grandes grupos de errores: el primero el de los que se refiere a los razonamientos o juicios y el segundo a las percepciones.

Ahora bien, cuando el error se refiere al análisis e interpretación de los datos, deben tomarse en consideración aspectos muy importantes para obtener mejores resultados. Seguidamente se tratan estos.

5.10.1. Análisis e interpretación de datos

Generalmente una vez que el investigador reúne los datos, analiza e interpreta cuidadosamente los resultados antes de redactar el informe de la investigación. Estas dos tareas de análisis e interpretación, aunque se pueden distinguir conceptualmente, por lo general en la práctica de la investigación aparecen estrechamente unidos, donde el análisis reclama la interpretación y los dos conforman pasos de un mismo proceso.

Se parte del supuesto negado que un plan de investigación cuidadosamente elaborado y presenta como un proyecto completo producirá resultados cuyo análisis e interpretación no será difícil y aportará información significativa si el estudio ha sido organizado de tal manera que las consecuencias de las hipótesis se expresen en observaciones confiables , donde la interpretación y el valor de las observaciones será obvio.

La adecuada manera de llevar a cabo esta importante etapa dentro del proceso de investigación, disminuirá el riesgo de la obtención de errores muy significativos que disminuya el aporte de los resultados de dicha investigación. Conocer esos errores y tratar de evitarlos es una tarea importante en la que se deben realizar ciertos esfuerzos.

5.10.2. Tipos de errores

En este sentido Restituto Sierra Bravo (1) hace mención de errores de razonamiento y errores materiales. Dentro de los primeros considera a los errores de composición, de división, ecológico, de accidente, universalista y de selección, contextual y el error histórico (pasado-presente ó presente-pasado). En los segundos, o sea los errores materiales considera: el error pos-hoc, la petición de principio, el circulo vicioso, la pregunta falsa o múltiple, el argumento ad-honimen y el error de la ignorancia del estado de la cuestión.

La identificación de cada uno y el evitarlos es de gran importancia para el resultado de la investigación.

5.10.3. Normas en el análisis e interpretación

La base adecuada para analizar e interpretar los datos obtenidos en un estudio ha de ser puesta sistemáticamente a lo largo de las etapas de realización del proyecto, incluso antes de comenzar el estudio. Al efectuar esto, el investigador tiene presente en que consistirán los datos y lo que les pueden decir, para de ese modo prepararse para analizarlos e interpretarlos, haciéndolos encajar en los conocimientos de su disciplina en particular.

El seguir ciertas normas o precauciones, de hecho debe disminuir los diversos errores que de no hacerlo se pueden presentar.

En este sentido, Donald Ary y otros (2) al referirse a la interpretación de los resultados esperados dice: "1) No hacer interpretaciones que excedan a la información. Esto puede parecer un precepto obvio, pero los investigadores se emocionan tanto al encontrar los resultados previstos que sacan conclusiones que no tienen una base válida en los datos. Incluso en las investigaciones publicadas es frecuente tropezarse con mas interpretaciones de las que justifican los datos; 2) No olvidar las limitaciones del estudio. Por supuesto deberán identificarse previamente en el estudio, las que se deben a una imperfecta confiabilidad y validez de los instrumentos, las ocasionadas por muestreo restringido, los problemas de validez de los instrumentos, los problemas de validez interna, etcétera; 3) La ética requiere que el investigador comunique los problemas de validez interna que pudiera explicar los resultados. Si ha pesar de que hizo todo lo posible por igualar las condiciones, las variables no experimentales fueron muy favorables para el grupo experimental y las del grupo de control fueron demasiados perjudiciales, debe darlas a conocer y tomarlas en cuenta al interpretar los resultados; 4) Recuérdese que la significación estadística sólo quiere decir que si hay grados de libertad idóneos es poco probable que los resultados dependan de la casualidad. No indican en absoluto que los resultados sean significativos en la acepción general de la palabra, es decir, importante, significativo, trascendental. No se piense que la significación estadística garantice que los resultados son de suma importancia…….. La posible importancia o intrascendencia de los resultados deben mencionarse en el proyecto antes de iniciar el estudio. Una investigación carece de valor si no proporciona información importante que enriquezca el saber, por grande que sea la significación estadística de los resultados".

De igual manera Sierra Bravo (3) al referirse a los distintos tipos de análisis e interpretación a los datos obtenidos de los diferentes procedimientos de observación social señala que "Respecto a este punto no se pueden dar normas muy precisas. La aplicación de las técnicas de análisis e interpretación no dependen de los procedimientos de observación que se hayan utilizado para obtener los datos, sino, ante todo, del nivel de medida logrado en la observación y de los tipos de tablas formadas. Por tanto, para la aplicación en cada caso de las distintas técnicas de análisis se deberá tener en cuenta básicamente el nivel de medida logrado: nominal, ordinal, de intervalo o de razón, así como los tipos de tablas formadas. En consecuencia, si los datos obtenidos en la observación son de carácter cualitativo, por no estar cuantificados, como puede ocurrir sobre todo en la observación participante y en la observación documental de tipo histórico, entonces es claro que no existe análisis estadísticos de los datos que se pueda efectuar. Esto no impide que deba existir el análisis e interpretación teóricos de los resultados obtenidos, en el que se discutirá el alcance teórico de los hechos descubiertos y se criticará su significación en relación a las hipótesis de partida y el alcance y validez científica que merecen".

Continúa asimismo Sierra Bravo (4) al referirse al nivel de medida, señalando: "Si los datos alanzan el nivel de medida bien nominal bien ordinal y se presentan condensados en tablas de contingencia, lo que sucede con los datos de muchas de las investigaciones sociales realizadas mediante encuesta, y también en la observación documental de análisis de contenido, entonces las técnicas estadísticas a emplear serán la obtención de los promedios e índices de variación en el caso de tablas de una sola variable o distribuciones de frecuencias, con el hallazgo, en su caso, del error muestral y del intervalo de frecuencia correspondiente y la representación gráfica.

En el caso de que las tablas sean de dos variables, hay que hallar el coeficiente de correlación correspondiente, que se adapte a la clase de variables de la tabla, así como determinar su significación estadística mediante el test de hipótesis que proceda. Después se procederá al análisis e interpretación uni y bivariable.

Por último, si el nivel de intervalo o de medida es de intervalo o de razón, y la tabla es del tipo de distribución de frecuencias, entonces hay que utilizar siempre que se den los requisitos para su utilización, la media y la desviación típica en las distribuciones de frecuencia, con el hallazgo también, en su caso, del error muestral, el intervalo de frecuencia correspondiente y la representación gráfica oportuna.

En las tablas de dos variables, que adoptarán la forma de distribuciones bivariantes conjuntas, hay que hallar el coeficiente Pearson, si la relación entre ambas variables es lineal, y el etha si es curvilínea, y realizar los análisis de regresión y los test de hipótesis procedentes, continuando finalmente con el análisis e interpretación realizados según un esquema previo que se adopte.

En todo caso, se debe tener en cuenta que esta pruebas para variables de nivel de intervalo son las más potentes estadísticamente y se deben preferir a todas las otras, siempre que se den las condiciones para su utilización, incluso cuando la desviación respecto a estas condiciones no se muy importante".

Siguiendo las normas señaladas por Sierra Bravo y las precauciones establecidas por Donald Ary, la posibilidad de error en el análisis e interpretación de los datos debe disminuir a su mínima expresión, obteniéndose unos resultados más adecuados en la investigación.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

  1. SIERRA BRAVO, Restituto. Ciencias Sociales. Análisis estadístico modelos matemáticos. Teoría y Ejercicios. Editorial Paraninfo, S.A., Madrid, España, 1981. Pag. 445-47
  2. ARY, Donald, JACOBS, Lucy Ch. y RAZAVIEH, Asghar. Introducción a la investigación pedagógica. Editorial McGraw-Hill, México, 1989. Pag.361
  3. SIERRA BRAVO, Restituto. Ob. Cit. Pag. 444.
  4. Idem.

BIBLIOGRAFIA CONSULTADA

ALRECK, Pamela L. y SETTLE, Robert B. The Survey Research Handbook. Editorial

Richard Irwin, Inc, Illinois, U.S.A., 1985

ARY, Donald, JACOBS, Lucy Ch. y RAZAVIEH, Asghar. Introducción a la

investigación pedagógica. Editorial McGraw-Hill, México, 1989.

NAMAKFOROOSH, Mohammad Naghi. Metodología de la Investigación. Editorial

LIMUSA, S.A., México, 1995.

SIERRA BRAVO, Restituto. Ciencias Sociales. Análisis estadístico modelos

matemáticos. Teoría y Ejercicios. Editorial Paraninfo, S.A., Madrid, España, 1981.

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