RESUMEN 2_ PARCIAL Metodología

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Metodología de la Investigación Social
Etapas del proceso de investigación:
1) Temática. Se debe definir sobre qué se va a investigar. No es lo mismo el tema que la pregunta. Previamente, hay que leer para saber si esa pregunta ya tiene respuesta.
2) Problema/pregunta. Se plantea el problema de investigación.
3) Objetivos generales y específicos. Del objetivo general, parten los objetivos específicos.
4) Marco teórico. Es el sustento teórico que se le da al trabajo. Se definen variables: conceptos. Se elige el tipo de estudio (descriptivo, exploratorio, explicativo, correlacional).
5) Hipótesis. Son respuestas tentativas o provisorias a las preguntas del problema.
Para comenzar a investigar, se debe elegir la temática.
La temática puede surgir por motivos diversos.
Cuando uno termina la investigación, se sigue haciendo preguntas. Siempre se abren nuevos interrogantes. 
El tema de investigación, como estructura, tiene una idea general.
Luego, comienza el trabajo de búsqueda de material bibliográfico, porque quizás la pregunta que se está formulando ya la investigó otro científico y encontró una respuesta. Esto se hace para saber el estado de conocimiento que hay sobre el tema; si ya se respondió, no tiene sentido volver a investigarlo.
Es mejor generar un dato que no se haya encontrado; aportar información que no había.
Las preguntas que uno plantee tienen que tener algunas características.
Variable: es una propiedad que tiene una variación que puede medirse u observarse. Es un atributo que puede tomar dos valores.
Categorías: valores que puede tomar una variable. 
Ejemplos de variables: sexo, edad, carrera, religión.
Variables:
· Simples. Se miden directamente.
· Complejas. Se deben encontrar las dimensiones a esas variables.
Unidad de análisis: es aquello sobre lo que voy a investigar. Por ejemplo: alumnos de 2° año.
· Individuales. Por ejemplo: persona.
· Colectivas. Por ejemplo: país.
Puede ser que la unidad de análisis no coincida con la unidad de recolección. Puede ser que la unidad de análisis sea niños, y la unidad de recolección sea el pediatra.
Entonces, para formular la pregunta debo tener:
· Variable: qué voy a estudiar.
· Unidad de análisis: sobre quién.
· Delimitación en tiempo y espacio: hace que empíricamente se pueda medir.
Hay que evaluar si se puede acceder a la unidad de análisis y recolección.
Plantear el problema es afinar y estructurar más formalmente la idea de investigación. El planteamiento del problema y sus elementos son muy importantes porque proveen las directrices y los componentes fundamentales de la investigación; además, resultan claves para entender los resultados. La primera conclusión de un estudio es evaluar qué ocurrió con el planteamiento.
Los criterios para plantear adecuadamente un problema de investigación son:
· El problema debe expresar una relación entre dos o más conceptos o variables.
· El problema debe estar formulado como pregunta, claramente y sin ambigüedad; por ejemplo, ¿qué efecto…?, ¿en qué condiciones…?, ¿cuál es la probabilidad de…?, ¿cómo se relaciona… con…?
· El planteamiento debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica. Es decir, la factibilidad de observarse en la “realidad única y objetiva”. Por ejemplo, si alguien piensa estudiar cuán sublime es el alma de los adolescentes, está planteando un problema que no puede probarse empíricamente, pues “lo sublime” y “el alma” no son observables.
Etapa formulativa:
1. Tema
2. Problema/Pregunta
3. Objetivos 
Puede haber más de un interrogante.
La formulación no se resuelve de manera rápida.
Luego, se hace el marco teórico, es decir, se selecciona el contenido teórico del trabajo.
Objetivos de la investigación: acciones que voy a realizar en la investigación (se expresan en infinitivo). Es la traducción del interrogante en una acción.
Tienen la finalidad de señalar a lo que se aspira en la investigación y deben expresarse con claridad, pues son las guías del estudio.
Los objetivos pueden ser:
· Generales.
· Específicos (particularizan al objetivo general).
Las preguntas pueden ser:
· Generales
· Específicos
El objetivo general se cumple si se cumplen los específicos.
Pregunta = problema
Etapa crítica: planteamiento de objetivos (sobre todo los específicos).
Objetivo ≠ propósito. El objetivo es lo que se quiere conocer, y el propósito es a dónde se quiere llegar.
Puede indicarse en la pregunta qué variables se dan en una unidad u otra.
No puede haber preguntas básicas como objetivos generales.
De la variable pura (por ejemplo: nivel socioeconómico), se abren dimensiones (por ejemplo: aspecto educativo y aspecto económico) y luego, indicadores (por ejemplo: grado de escolaridad).
Definición operacional: es necesario saber definir el concepto. 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 en menor grado.
Alcances que puede tener el proceso de investigación cuantitativa:
· Estudios exploratorios. Se realizan cuando el objetivo es examinar un tema o problema de investigación poco estudiado, del cual se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes. Es decir, cuando la revisión de la literatura reveló que tan sólo hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de estudio, o bien, si deseamos indagar sobre temas y áreas desde nuevas perspectivas. Se utiliza cuando el tema no fue abordado y no hay información al respecto.
· Estudios descriptivos. Buscan especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Describen de manera exhaustiva una situación sin buscar establecer relaciones entre las variables. Por ejemplo: censo nacional de población.
· Estudios correlacionales. Asocian variables mediante un patrón predecible para un grupo o población.
· Estudios explicativos. Pretenden establecer las causas de los eventos, sucesos o fenómenos que se estudian.
Los objetivos específicos se traducen en capítulos.
Luego, se hace la conclusión hablando de los objetivos específicos.
Marco teórico: fundamento; referencial. Va a ser distinto en tanto al objeto de estudio que construí. Se dirá qué es lo que se sabe del tema hasta ahora. Es una revisión bibliográfica. Es un proceso de búsqueda, análisis y recolección de información; también es un producto que sirve a un producto mayor. Se necesita contextualización histórico-social.
Es un compendio escrito de artículos, libros y otros documentos que describen el estado pasado y actual del conocimiento sobre el problema de estudio. Nos ayuda a documentar cómo nuestra investigación agrega valor a la literatura existente.
Se puede llegar a: teorías per se, varias teorías, trozos de teoría, generalizaciones empíricas (descubrimientos interesantes pero parciales), o conceptos (guías aún no estudiadas).
Luego de haber leído todo el material, se puede hacer la contrastación intersubjetiva (hay que definir conceptos).
Marco teórico: teorías, conceptualizaciones, definiciones. Estado del arte: conocimiento sobre ese objeto de estudio hasta ahora.
No siempre son sobre teorías.
Se deja cuál va a ser la perspectiva del objeto de investigación; se fundamenta la investigación, se evita cometer errores, se identifican las variables más relevantes, se justifica por qué son más relevantes, se sostiene la justificación del problema, hay que encontrar la mejor forma de investigación.
La justificación se da cuando se plantea el objeto de estudio, y se supone que es importante, por lo cual hay que justificarlo.
La hipótesis surge del marco teórico.
El marco teórico nos permite interpretar los resultados a los objetivos específicos.
Marco teórico: 2 etapas
· Revisión de la literatura: consiste en detectar, consultar y obtener la bibliografía y otros materiales que sean útiles para los propósitos del estudio, de donde se tiene que extraer y recopilar la informaciónrelevante y necesaria que atañe a nuestro problema de investigación. Hay tres fuentes de información (≠ datos).
Primaria: proporcionan datos de primera mano. Es información directa.
Secundaria: son listas, compilaciones y resúmenes de referencias o fuentes primarias publicadas en un área de conocimiento en particular. Son recopilaciones de primarias.
Terciaria: se trata de documentos donde se encuentran registradas las referencias a otros documentos de características diversas y que compendian nombres y títulos de revistas y otras publicaciones periódicas. Son grandes bases de datos en las que se encuentran fuentes secundarias.
Luego, hay que identificar con qué me quedo y qué descarto. Por ejemplo: entrevista a un profesional o ir a un motor de búsqueda científico. Se intenta usar fuentes primarias, pero también puede ser de artículos, ponencias, etc.
· Adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica. Situaciones en las que nos podemos encontrar y estrategias que podemos adoptar:
Situaciones: que exista una teoría, que existan varias teorías, que existan trozos o piezas de teorías, que sólo existan generalizaciones empíricas, que sólo haya algunas líneas o conceptos, descubrimientos interesantes, o nada.
Estrategias: la teoría puede haber sido corroborada, pero si no, se puede someter a prueba, y si ya fue corroborada, se puede dar un nuevo enfoque. Si hay varias teorías, se presenta todo el abanico y se decide con cuál me quedo, también puedo mezclar todas. Si hay generalizaciones empíricas, se ponen como antecedentes. Si sólo hay guías, prácticamente no se sabe nada, entones se ve cómo se analizó algo similar y se toman datos de ahí.
Las variables pueden ser dependientes o independientes, pero puede aparecer otra variable: perturbadora.
El mejor tipo de diseño depende del estado de conocimiento sobre el objeto de estudio y la perspectiva que le quiera dar.
Las hipótesis son explicaciones tentativas del fenómeno investigado que se formulan como proposiciones. Contienen variables.
Variable: aspecto de la realidad susceptible de adoptar más de una categoría o valor. Debe fluctuar y ser medible.
La relación entre el planteamiento del problema, revisión bibliográfica e hipótesis es muy estrecha.
No habría una pregunta si no hubiera algo en la realidad que me haya hecho ruido, que me generara dudas.
Puede haber hipótesis que surgen aunque no haya mucho marco teórico. Por ejemplo: de los estudios exploratorios, porque no hay un bagaje teórico o tantas investigaciones. Son hipótesis de trabajo para tener un marco conceptual con el que moverse (son conjeturas).
La elaboración del marco teórico lleva tiempo y esfuerzo, para saber si lo que voy a investigar es novedoso o ya se investigó.
Características de las hipótesis:
· La hipótesis debe referirse a una situación “real” (a la realidad).
· Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible.
· La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Es indispensable que quede clara la forma en que se relacionan las variables y que esta relación no puede ser ilógica.
· Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad.
· Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
Viabilidad: es la factibilidad de la realización de un estudio en cuanto a los recursos disponibles. Una hipótesis puede ser viable para algunos, e inviable para otros. Debe tener acceso para el investigador.
Las hipótesis descriptivas se utilizan para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Pero no en todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales.
Las hipótesis correlacionales especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales. Sin embargo, las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.
Las hipótesis de la diferencia entre grupos se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos.
Las hipótesis causales no solamente afirman la o las relaciones entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además propone un “sentido de entendimiento” de las relaciones.
Las hipótesis nulas son proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables.
Las hipótesis alternativas son posibilidades diferentes o “alternas” ante las hipótesis de investigación y nula. Sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades.
Hipótesis estadísticas: son exclusivas del enfoque cuantitativo y representan la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos.
· Estimación
· Correlación
· Diferencia de medias u otros valores
Cantidad de hipótesis: las que se necesiten.
Cuando se termina, se corrobora la hipótesis o se refuta; y se dice si es verdadera/falsa.
Enfoque cualitativo: se busca contribuir al conocimiento, no busca grados de asociación. No importa si es verdadera o falsa. Le da sentido a este sentido.
A medida que se va soportando la hipótesis, se construye una teoría.
Se termina armando un cuerpo teórico.
Si fue refutado, también contribuyó al conocimiento.
En las conclusiones se pueden poner los lineamientos para seguir investigando.
 
Variable: aspecto de la realidad susceptible de adoptar más de una categoría o valor (es una parte de la realidad que se saca y varía, no es constante).
Clasificación según nivel de medición:
· Cualitativas (categorías)
· Nominales. Nombran. Las categorías que adopte se van a ubicar en los distintos nombres. Por ejemplo: sexo, religión.
· Ordinales. Ordenan. Hay una jerarquía. Por ejemplo: nivel educativo, grado… (alto, medio, bajo).
· Cuantitativas (valores)
· Intervalares. Es cuando el valor 0 es convencional. Por ejemplo: temperatura.
· De razón o cociente. Es cuando el valor significa ausencia del atributo. Por ejemplo: cantidad de hijos.
Las cuantitativas, a su vez, pueden ser discretas (no admiten fracción, por ejemplo: cantidad de hijos) y continuas (admiten fracción, por ejemplo: ingreso, edad).
Criterios que debe cumplir el sistema de variables:
· Exclusión. Debe estar contenida sólo en una categoría. Por ejemplo: edad; 0-10, 11-15, 16-20, 21-65, +65.
· Exhaustividad. Todas deben ser contempladas en la escala (no puede empezar en un 1). Conviene preguntar directamente la edad, sin opciones.
· Precisión. Por eso es preciso, si se pone entre 0 y 10, no se sabe quién tiene 2 y quién tiene 9.
Los sistemas de categorías aparecen siempre (sean categorías o valores).
Categoría residual: no debe superar el 15%.
El sistema de categorías está enumerado:
1. 
2. 
3. 
8. 98. Otros
9. 99. No sabe/No contesta
Cuando pregunta otros: cerrado.
Cuando pregunta otros y cuál: semi cerrado.
Si pregunta la respuesta directamente sin opciones: abierta.
Cada variable tiene un sistema de categorías que debe ser preciso, exhaustivo y excluyente. Tiene que variar.
Una hipótesis causal supone dos variables: x (independiente) causa y (dependiente).
Variables: 
-Base (constitutiva, socio demográfico): edad, lugar de nacimiento, etc.
-Actitudinales (se arman escalas de actitudes): opinión, fe, ideología, doctrina, valores.
-Conductuales (son observables).
La base condiciona a las actitudinales, y éstas a las conductuales.
Si X fue base e Y conductual, puede haber variables en el medio, perturbadoras intervinientes (Z o T).
Si tenemos una actitudinal y una conductual, puede haber perturbadoras antecedentes que son base.
Paul Lazarsfeld: modelo de análisis intervariado. Intenta, partiendo de “x causa y”, poner la variable Z y ver si x es la que causa y. Hace tablas de contingencia (doble entrada).
Variables
· Independiente
· Dependiente· Perturbadora
· Interviniente
· Antecedente
Clasificación de variables según el nivel de abtracción:
· Complejas o abstractas. Su nivel de abstracción es elevado, no son medibles directamente y para poder medirlas, se hace un proceso que se denomina operacionalización.
· Intermedias. Necesitan dos o más indicadores para llegar a cubrirlas.
· Empíricas (indicadores). Son directamente medibles.
Operacionalización: se permite bajar de un nivel complejo a indicadores (se reduce el nivel de abstracción).
Variable abstracta dimensiones subdimensiones indicadores
Es necesario definir la variable abstracta.
Si hay una dimensión más empírica que otra, hay que inventar otra subdimensión para que queden al mismo nivel.
En el marco teórico se encuentra la operacionalización.
Por ejemplo: nivel de institucionalización (variable abstracta). Categorías: alto, medio, bajo. Definición operacional: define operacionalmente lo que se analiza.
Validez: grado en que un instrumento en verdad mide la variable que se busca medir.
· Evidencia relacionada con el contenido. Se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. Cuando es interna, los indicadores cubren a la definición operacional, y cuando es externa, los indicadores se corresponden con la variable pero reportan problemas. Solución a la interna: ampliar indicadores o acotar la definición teórica (o a la inversa). Ejemplo de externa: ingreso (la gente no quiere decir cuánto gana, el indicador aporta datos erróneos).
· Evidencia relacionada con el criterio. Se establece al validar un instrumento de medición al compararlo con algún criterio externo que pretende medir lo mismo. Si el criterio se fija en el presente de manera paralela, es validez concurrente. Si el criterio se fija en el futuro, es validez predictiva; por ejemplo: boca de urna.
· Evidencia relacionada con el constructo. Debe explicar el modelo teórico-empírico que subyace a la variable de interés.
Confiabilidad: grado en el que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes.
Hay que seleccionar bien las unidades de análisis.
Hay factores transitorios. Por ejemplo: hay que llegar temprano.
Hay factores de situación. Por ejemplo: que la persona esté o no con su madre; son situaciones que sesgan la medición.
Factores mecánicos: tiene que ver con los errores de carga.
Construcción del instrumento de medición: las consignas deben ser claras.
Una investigación válida siempre es confiable. No siempre que sea confiable, será válida.
Prerrequisito de la validez: confiabilidad.
Índice: proceso de reconstrucción de operacionalización en términos numéricos.
Índice de nivel socioeconómico 
-Social
 -Nivel de educación. Máximo nivel de educación alcanzado.
-Económico
 -Ocupación. Tipo de ocupación.
 -Patrimonio. Bienes.
Hay índices de sumatoria simple e índices ponderados.
Hay un todo o universo. Es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.
Como a veces es imposible estudiar al universo, se hace una muestra.
Muestra: porción determinada del universo. Es un subgrupo de la población. Es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.
Las muestras no deben ser distintas del universo.
El todo es acotado a lo que voy a estudiar.
Todas las unidades de análisis que están en el universo tienen igual probabilidad de ser elegidas para la muestra.
 MUESTRA
 UNIVERSO
Muestras
· Probabilísticas. Es un subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Todas las unidades de análisis tienen la misma posibilidad de ser elegidas en la muestra. Entra el carácter de representatividad.
· Simple/al azar. Se debe tener un listado exhaustivo de todas las unidades de análisis que forman el universo; y a partir de ahí se toma un criterio para seleccionar (por ejemplo: bolillero). Tiene un margen de error muy pequeño.
· Sistemáticas. Se derivan del simple. Por ejemplo: si la población es de 40, y el tamaño muestral de 10, se divide 40 por 10= 4. Se eligen del 1 al 4 un número para empezar la lista y después voy eligiendo de a 4, para evitar que haya engaños.
· Conglomerados. Es un subgrupo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos. Se utiliza cuando la recolección de datos es en un ámbito geográfico que se puede dividir por comunas y a su vez en otra unidad, que sería barrio. Sorteo sobre esto último, sobre estas unidades. Si quiero una muestra de niños, voy a buscarlos a donde haya un universo de niños (por ejemplo: colegio).
· Estratificados. Es un subgrupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. Los estratos deben ser homogéneos entre sí, y heterogéneos en relación a los demás. Por ejemplo: para hacer una encuesta en la universidad sobre pastoral, el alumno de medicina es igual a otro de medicina, y distinto a otro de derecho; el estrato sería la carrera. Hago un listado de los estratos y luego un listado exhaustivo y sorteo dentro de cada estrato hasta llegar a la muestra.
· Multietápicas. Puedo ir haciendo múltiples selecciones al azar. Por ejemplo: si quiero ver población de CABA, primero elijo al azar un barrio, del barrio una manzana, de ahí una cuadra, un edificio, un dpto.
Que el tamaño de la muestra importe, depende de la heterogeneidad del universo. A mayor heterogeneidad, mayor tamaño de la muestra.
· No probabilísticas. Es un subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende la probabilidad, sino de las características de la investigación. No son representativas del universo. Cuando no dispongamos del estado del universo o no nos interese hacer una probabilística, utilizamos este tipo. Son más económicas.
· Coincidental (o accidental). La coincidencia es el ejemplo de cuando me encuentro a alguien por la calle, sólo pueden ser seleccionados las personas que pasan por esa esquina.
· Por cuotas. Refinamiento del coincidental. Toma ciertos aspectos/componentes que ya sabe que el universo tiene y busca que eso se represente en la muestra. Garantizan esa representatividad del universo mediante las cuotas (por ejemplo: en CABA hay un 50% hombres y un 50% mujeres, entonces toma un 50% y un 50%). No es probabilística porque no elijo a cualquier; no todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Es la más parecida a probabilísticas.
· Intencional o teórico. Selecciona las variables a partir de: la intención del investigador y el marco teórico. Si hago una investigación sobre embajadores, voy a ir a buscarlos especialmente a ellos.
Datos
Datos primarios: los datos que yo armé para esta investigación, es decir, los arma el mismo investigador, pensados especialmente.
Datos secundarios: un dato que yo hice pero para otra investigación (no pensado específicamente para esto).
Los datos están relacionados con las técnicas de recolección de datos primarios: entrevistas, análisis documental, bibliográfico, observación, historia de vida, encuesta.
Técnicas cualitativas:
· Entrevista en profundidad (≠encuesta): el que la hace tiene que saber del tema porque tiene que tener la capacidad de repreguntar (el encuestador sólo tiene que saber leer y marcar la opción).
· Observación:
· Historia de vida: sucesión de entrevistas en profundidad para abarcar la vida de la persona. En la entrevista, voy a un tema en particular, acá recorro muchas dimensiones.
· Análisis bibliográfico: lectura de un libro.
· Análisis documental: con documentos legales, actas, etc.
· Análisis de contenido: puede ser cuantitativo o cualitativo; discurso, noticias, etc; valores en los que hace referencia de distinta manera. Ejemplo de cuanti: contar palabras.
· Relato bibliográfico: es típico de la microhistoria. Se reconstruye un período histórico a partir del estudio de la vida de alguien (por ejemplo el diario de Ana Frank), o se reconstruyela vida de alguien a través de documentos, cartas, etc.
· Focus group (grupo focal): hay un grupo de personas, les interpongo estímulos para generar una conclusión. 
Técnicas cuantitativas:
· Encuesta: serie de preguntas que dan cuenta de las variables que se quieren medir y la mayoría están precategorizadas.
· Estadística: es una forma de analizar datos.
Datos secundarios: censo y EPH. Son fuentes de empadronamiento, es decir, aquellas en la que el Estado es el que se acerca a recolectar.
Fuentes de registro: es la unidad de análisis la que se acerca al Estado a dar la información.
Censo: en teoría es cada 10 años. En Argentina se censa a toda la población en ese momento (incluso extranjeros, la gente que está de vacaciones, etc). También a personas en situación de calle, indigentes, etc. Hay tres unidades de análisis: individuo, hogar y vivienda. Los censos responden a la realidad. Hay más cosas que no se preguntan, que se pone lo que ve. Y el encuestador escribe lo que le responden, aunque vea otra cosa.
EPH: la muestra se renueva. Es sobre centros urbanos por multietápico.
Es estructura productiva. Y para controlarlo se renueva.
Críticas al EPH: no mide al campo. Argentina es un país productor; no tiene sentido no medirlo si queremos ver la productividad del país.
Fuentes de registro: la persona obligatoriamente debe acercarse a dar información. Por ejemplo: certificado de nacimiento; errores típicos: tipo de gestación, datos que pone la madre.
Cuando muere alguien, el médico tiene que hacer un certificado de defunción, en un formulario. Son importantes esos datos para el Estado para formar políticas. Es necesario que esté bien y que sea precisa la causa.
A diferencia de otras unidades de análisis, los hombres tienen otra cualidad que la volición (libre albedrío).
Acciones sociales (Weber): llevan intencionalidad. Requiere una mirada distinta.
El paradigma cualitativo intenta ver las investigaciones sociales desde la perspectiva de las acciones sociales (≠hechos).
Hecho: una cosa.
Acción: a partir de una interpretación (tiene intención).
Hay una intención mediatizada por símbolos (lenguaje).
El foco no se pone en la causa-efecto, como lo pone el enfoque cuantitativo.
Hay una parte interna (subjetivo) y una parte externa (condiciona).
Dos perspectivas:
· ETIC (cuantitativa): al mirar desde afuera, hay una mirada positiva.
· EMIC (cualitativa): al mirar desde adentro, hay una mirada interpretativa.
Límites de la perspectiva de Weber: la sociología pretende entender e interpretar las acciones sociales.
Interaccionismo simbólico (George Mead y Herbert Blumer):
· Los seres humanos actúan a partir de los significados que les otorgamos a los sujetos o los objetos.
· Esos significados, que se originan a partir de la interacción social, están mediatizados por símbolos como el lenguaje y uno repite esos símbolos. Un mismo hecho puede cambiar de símbolos.
· El actor social selecciona/modera/transforma esos significados a través de la interpretación.
Triangulación. El término proviene de la ciencia naval militar como un proceso que los marineros utilizan, y consiste en tomar varios puntos de referencia para localizar la posición de un objeto en el mar. La idea es que cuando una hipótesis o resultado sobrevive a la confrontación de distintos métodos, tiene un grado mayor de validez que si se prueba por un único método. Luego, el concepto de triangulación se extendió más allá de la comparación de métodos o datos cuantitativos y cualitativos, por lo que hay diversos tipos de triangulación.
Tipos de triangulación:
· Triangulación de datos/fuentes: utiliza fuentes primarias y secundarias. Esto da más robustez a la investigación.
· Triangulación de investigadores: cuando se utilizan distintas investigaciones, es decir, colaboración en equipo.
· Triangulación de teorías: cuando se construye una nueva teoría que tenga principios de otras, se desarrolle una perspectiva teórica, o se consolide y amplíe el entendimiento de un fenómeno o problema de estudio.
· Triangulación de métodos:
· Dentro de cada método: intrametodológica. Por ejemplo, entre dos cuantitativas.
· Entre métodos (cualitativo y cuantitativo): intermetodológica. Por ejemplo, entre una cualitativa y otra cuantitativa.
· Por medio de métodos: diseños mixtos complejos.
· Triangulación de ciencias y/o disciplinas: se enfoca el problema desde varias disciplinas.
Comparación entre enfoques cualitativo y cuantitativo
	Criterio 
	Paradigma cualitativo
	Paradigma cuantitativo
	Objetivo 
	Explicación (por las relaciones causa-efecto)
	Interpretación
	Estrategia 
	Holística (enfoque totalizador). Busca la comprensión del universo desde el punto de vista del actor.
	Toma las variables, clasifica las unidades de análisis en función de las variables, cuantifica y establece relaciones de covariación.
	Diseño 
	Es más flexible. Parte del dato, construye conceptos, hace interpretaciones, teorías. Es circular.
	Formula hipótesis, recolecta datos, contrasta.
	Muestreo 
	Es más apto para el muestro no probabilístico, en especial, el intencional.
	Es más apto para el muestro probabilístico. Si tiene que ser no probabilístico, será de cuotas.
Para el enfoque cuantitativo, es preferible el contexto de justificación: modelo hipotético-deductivo.
Para el enfoque cualitativo, es preferible el contexto de descubrimiento.
Entrevista en profundidad: es una técnica de recolección de datos. Supone una serie de encuentros entre el entrevistador y el entrevistado, tiene un propósito explícito que el entrevistado debe saber someramente. Se comunica el tema, y no el problema de investigación.
Rapport: relación de confianza entre el entrevistado y el entrevistador. Se le pide grabarlo, él puede frenar e interrumpir las veces que quiera. A veces cae mal así que es mejor decirlo cordialmente. Es preferible hablar primero de cosas cotidianas (por ejemplo: hoy está por llover). Hay que decirle por qué lo quieren investigar. Él tiene la potestad del dato. El entrevistador es el instrumento de medición. Hay que usar la repetición o eco (Fantino: para para, ¿vos me estás diciendo…?); se puede dejar pasar un tiempo y volver a preguntar eso.
Cuatro etapas en la entrevista:
· Desconfianza mutua. No se conocen, no hay confianza. Hay que dejarlo habar al otro. Hay que ver su lenguaje y apropiárselo.
· Exploración. Me apropio de los conceptos del entrevistado.
· Cooperación. Se hacen preguntas que sirvan para la investigación.
· Confianza. Se logra rapport. Se logra que el entrevistado diga lo que piensa, o que critique a la institución donde trabaja, etc.
Sólo hay que escuchar y ser condescendientes. Hay que asentir. No hay que mostrar autoridad. No hay que discutir con el entrevistado. Hay que decirle que es interesante. Hay que dar refuerzos positivos, demostrar que le estás prestando atención. Se toma la frase de la persona y se repite. Es mejor no tomar notas. Cuando uno sale de la entrevista, tiene que anotar las observaciones de gestos/nervios, etc.
Es preferible empezar con preguntas de corte sociodemográfico (edad, hace cuánto trabaja ahí, etc), luego preguntas sensoriales (apuntan a sentidos; ¿qué pasa cuando entra una ambulancia?, por ejemplo), luego preguntas de experiencia o conducta (¿cómo fue la experiencia de trabajar ahí, haber migrado?, etc), luego preguntas de sentimientos (¿cómo te sentiste cuando…), después preguntas de conocimiento (¿sabías dónde ibas a asentarte…?) y por último las de opinión-valor (críticas, juicios de valor, etc).
La entrevista se desgrava, textual. Si se ríe: (risas). Si hace pausas: (…). Si duda: (eh). 
Dura aproximadamente 45 minutos o una hora. Hay que preguntar de cuánto tiempo dispone.
Ventajas de entrevista en profundidad:
-es barata
-es rápida
-se puede hacer a muchos
-permite cierta naturalidad; uno se dirige a esa persona.
Desventajas:
-a veces nos olvidamos de preguntar algo
-cuando las personas responden lo que quieren y se complica la comparación
-se apela a la memoria
-puede haber dudas o mentiras
-el entrevistado puededecir lo que el entrevistador quiere escuchar
Hay que probar el grabador, llevar muchas biromes, chequear el atuendo.
Si las entrevistas son muchas, se sugiere que no las haga a todas la misma persona. Se termina sesgando porque algún tema prefiere no tocarlo. Lo mismo ocurre con las desgrabaciones. Es preferible que lo desgrabe otra persona.
Temporalidad
· Transversal. Por ejemplo: censo.
· Longitudinal. Por ejemplo: evolución de la población argentina. Depende de la cantidad de mediciones de la misma unidad de análisis.
Las preguntas del cuestionario salen del proceso de operacionalización.
Las variables simples se miden con indicadores.
Las variables complejas se miden con dimensiones, y luego indicadores.
Variables simples: sexo, nacionalidad, edad, estado civil.
Marco teórico: definición conceptual de variables.
Operacionalización: definición operativa de variables.
Los indicadores pasan a ser preguntas en el cuestionario.
Se puede elegir el tipo de preguntas (abiertas, cerradas). Se corresponden directamente con el marco teórico y la operacionalización.
Encuestas. Primero hay una breve introducción: la presentación; informar sobre el tema.
Primero hay que hacer una prueba piloto, para ver si va a servir.
Los datos se utilizan de manera estadística. Es anónimo.
Encuestas encuestado-encuestador
Los cuestionarios tienen que tener datos de base y de clasificación. Es preferible preguntarlo al final, pero se corre el riesgo de que no responda.
Las preguntas deben tener un orden lógico.
Tipos de preguntas:
-Cerradas: hay una respuesta definida, con opciones.
-Semiabiertas: contemplan la opción “otros” (categoría residual), no debe tener un porcentaje superior al 10%. En la prueba piloto, se debe corregir lo que no se puso en las opciones. La categoría “otros” otorga exhaustividad.
-Abiertas: se usan en un cuestionario semi-estructurado. Luego hay que codificar cada caso. Hay que elegir al azar, por ejemplo, de 400 encuestas, 80. Hay que armar un libro de códigos. Código 1: opción. Por ejemplo: 8 categorías. Se dejan esas 80 y se toman las restantes. Me fijo si se pueden adaptar a los códigos. Se pueden generar más códigos.
Se pueden combinar preguntas abiertas y preguntas cerradas.
Cuestionario estructurado: preguntas cerradas.
Cuestionario semi-estructurado: cerradas y abiertas.
Se pueden usar escalas (4 o 5 puntos; 5 otorga un punto neutro/medio).
Los indicadores son las preguntas del cuestionario. Por ejemplo: máximo nivel educativo alcanzado.
Los estudios exploratorios pueden usar preguntas abiertas.
Hay que armar una planilla de datos (cada renglón es una unidad de análisis y cada columna es una pregunta).
En algunos casos, es necesario indagar motivos.
También hay encuestas autoadministradas (planilla/formulario a llenar). En este tipo de encuestas, todo debe quedar absolutamente claro.
Rocío Berbetoros	Página 1