Resumen Cambell y Ghery

Vista previa del material en texto

Resumen CAMPBELL - The Connecticut 
Crackdown on Speeding 
Cs social —> evalúa constantemente cambios en grupos seleccionados, donde el investigador no 
posee control sobre estos eventos. No puede controlarlos o hacer grupos para experimentar las 
variables - por eso hay que RE-EXAMINAR EL EXPERIMENTO CLÁSICO: 
= “Quasi experimental analysis” - esta es la metodología general 
“Interrupted time-series design” - es el modo especifico del análisis 
A program for reducing highway fatalities 
1955 - 324 muertes en accidentes automovilísticos en Connecticut (record) 
—> medida tomada por RIBICOFF (el gobernador), antes de Navidad: refuerza el cumplimiento de la 
ley para disminuir las muertes = CRACKDOWN a los que van a velocidades rápidas 
- cree que es el exceso de velocidad el que causa las muertes —> controlar la velocidad de manera 
adecuada, disminuiría las fatalidades - hace un programa de procedimientos de confianza y 
sanciones duras/rígidas para controlar la 
velocidad y reducir las muertes: 
• suspende las licencias por violación a la ley 30 días en la primera, 60 días a la segunda, 
indefinidamente en la tercera (al menos 90 días) —> lo impone a la fuerza 
PRIMEROS 3 MESES: aumentan las suspensiones de licencias; hay 10 accidentes menos y 765 menos 
de arrestos por pasar la velocidad —> El gobernador lo adjudica al plan. 
VERANO: experiencia muchas fatalidades de tráfico: septiembre hay 194 muertos (casi igual a los 195 
en el año anterior). 
La "epidemia" del accidente fue vergonzosa para las autoridades, quienes se retiraron para 
defender la represión por exceso de velocidad (A) que la tasa de mortalidad se mantuvo baja 
en comparación con la tendencia nacional, que mostró un aumento del 7% (B) de que la 
exposición a los accidentes en el estado habían aumentado en 100 millones de millas de 
vehículos sin un aumento en las muertes (C) que la tasa de accidentes totales había aumentado, 
reduciendo así la proporción de accidentes fatales a accidentes totales 
OTOÑO: las fatalidades disminuyeron y para fin de año contaba 284 muertes en el tráfico (vs 324 en 
1955) = defienden que fue el crackdown el que causa esta reducción 
PROBLEMAS: - Los estados vecinos, que comparten el tráfico con Connecticut, no quieren 
suspender las licencias - Mucho individuos poderosos de Connecticut están resentidos con los 
efectos directos del crackdown —> Los republicanos quieren eliminar la suspensión de las licencias y 
la legislación que restringe los permisos de licencia —> no fueron exitosos 
—> Se debe plantear la cuestión de si los resultados reclamados para el crackdown (1956) son 
válidos a la luz de las estadísticas disponibles anteriormente y más recientes sobre muertes en 
carreteras. 
Quasi-experimental analysis 
Before and after measures 
- Los resultados pueden impresionar pero pueden ser engañosos. 
El - gráfico muestra un Cuasi- experimento: Hay: - Se • • • • le “PRETEST” “EXPERIMENTAL 
“POSTTEST” = presta CAMBIO atención SUSTANCIAL - 1955 - 1956 a TRATMENT” 
explicaciones - el plausibles crackdown de las diferencias, y - se agrega análisis adicionales 
para eliminarlas cuando sea posible. Es un “ONE-GROUP PRETEST-POSTTEST DESIGN” 
FALLA en validar los 6 tratos que tienen los experimentos: 
1) HISTORIA —> denota un evento específico, que ocurre entre el pretest y el postes, que puede 
explicar el cambio. Proporciona una hipotesis rival a la hipótesis experimental, una explicación 
competitiva del cambio de antes a después que debe eliminarse como inverosímil, por un medio 
o por otro, antes de que se pueda dar crédito completo a la hipótesis experimental. 2) 
MADURACIÓN —> refiere a cambios regulares que se correlacionan con el paso del tiempo. 
Se refiere a procesos, no eventos específicos. Es a largo plazo. 3) TESTING —> un cambio 
puede ocurrir como resultado del pretest, incluso sin el tratamiento 
experimental. 4) INSTRUMENTACIÓN —> Desplazamiento del instrumento de medición 
independiente de 
cualquier cambio en el fenómeno medido. 5) INESTABILIDAD —> Una hipótesis rival plausible 
y ubicua es que el cambio observado se debe a la inestabilidad de las medidas involucradas. 
Mucha inestabilidad puede ser por un gran numero de eventos que producen cambios del tipo 
de que, tomados individualmente, llamamos “historia”. 6) REGRESIÓN —> donde un grupo es 
seleccionado para el tratamiento solo por su extrema performance en el pretest; el postes va a 
ser menos extremo. Esta regresión es tautológica de la correlación imperfecta entre pretest y 
posttest, ya que relaciona al pretest con la extremidad. La “r” del coeficiente de correlación es el 
porcentaje de regresión hacia la media. 
En este caso se ve la selección de extremos porque: a) todos los estados en 1955 tienen un alto 
promedio de fatalidades de tráfico b) para Connecticut, el momento más probable en el que se 
aplicaría el crackdown sería después de un año en que las muertes por accidentes de tránsito 
fueran excepcionalmente altas —> en un experimento de verdad, el tratamiento se aplica de 
manera random (sin relación del estado de la variable dependiente) 
Interrupted Time - Series Analysis 
—> el gráfico muestra 5 años antes y 4 años después del crackdown 
Interrupted time series Time series 
La variable causal es examinada como un evento o cambio que ocurre en un único momento, independientemente de 
la inspección de la data El Interrupted time series, representa el uso de data más extensiva que suele 
estar disponible cuando hay medidas del antes y del después. 
La variable exogena de la causa está constantemente presente en diferentes grados 
imp: la reforma administrativa que produce un cambio social, 
frecuentemente es acompañada por una reforma de como se registran 
los datos, descartando inferencias válidas en cuanto a efectos. (cambio 
de policía) 
1955 es el punto más alto al que se llegó. Es menos probable que el 
crackdown cause la baja en 1956, ya que esta caída es predicha por la 
“regresión”. —> hace que sea más trivial el primer gráfico por la 
inestabilidad de las medidas de la tasa de inestabilidad. 
Multiple Time- Series 
Los cuasi experimentos, usan toda la data disponible para 
ayudar a confirmar/ descartar cualquier hipótesis rival 
plausible. 
En este caso no hay un grupo de control asignado de 
manera azarosa. Pero en los cuasi experimentos sirve hasta 
un grupo de control no equivalente. Es el único control para 
evaluar la historia, la maduración, el testing y la 
instrumentación. 
En este caso de Connecticut se usan estados similares para 
comparar - New York, New Jersey, etc. La diferencia entre 
Connecticut y los estados de control muestran un patrón 
que apoya la hipótesis de que el crackdown fue eficiente. 
En los años del pretest, el promedio de Connecticut es 
paralelo o aumentando en relación con el control, 
excediéndolo en 1955. En el posttest el promedio de 
Connecticut cae más rápido que el de los estados de 
control, aumentando la diferencia. 
La lista de las plausibles hipotesis rivales debe incluir factores que disfrazan los efectos experimentales, 
así como factores que producen pseudoefectos. 
A la lista se debería agregar la difusión, la tendencia del efecto del experimento de modificar o no, no 
solo el grupo experimental, sino que también el grupo de control. —> el crackdown en Connecticut pudo 
haber reducido los accidentes en los estados vecinos PERO la comparación del post tratamiento es 
inválida (por eso a veces se prefieren los single time series antes que los múltiple time series) 
Conclusion - El crackdown fue un esfuerzo de aplicación sustancial; a pesar de que algunos de sus 
aspectos punitivos fueron mitigados en la práctica - Las fatalidades se redujeron pero no hay prueba 
de que fueron por el crackdown - Más alla de lo que se encontró, lo importante es la metodología 
explorada. La ciencia social no puede aplicar el típicoexperimento en una escala social. Entonces 
agrega herramientas para entender el sistema social, cuando atiende estos eventos y documenta sus 
efectos. Los acercamientos correlacionares se diferencian del análisis experimental y agrega 
profundidad al trabajo del investigador social ya que no puede controlar. - No hay que aceptar las 
metodologías como la verdad revelada, hay que testarla —> usar grupos de control - El cuasi 
experimento es válido hasta que se pruebe inválido - Es obligación buscar y considerar las posibles 
hipótesis rivales 
Resumen Capítulo 2 Gerring 
 
Resumen mínimo:
 
 
Una teoría es el razonamiento detrás de un argumento. Explica los mecanismos causales, 
características como el alcance del argumento, y brinda información relevante. Al presentar 
una teoría de manera causal, puede ser llamada un modelo. 
 
Una hipótesis es el elemento testeable de un argumento. El texto aborda el estudio de los 
argumentos comunmente usados en las ciencias sociales: los descriptivos y los causales. 
 
Argumentos descriptivos: son aquellos que describen un aspecto del mundo. Existen 6 
sub-divisiones 
 
 
Hay dos familias de argumentos asociativos: los que agrupan, y los que no: 
No agrupa: 
- Asociaciones: implica una relación entre múltiples factores. Dos ejemplos: 
- Un análisis de tendencia, intenta descubrir la relación entre un fenómeno y 
el paso del tiempo. Asocia fenómeno y tiempo, describe su asociación. 
- Un análisis de red se centra en la interrelación entre numerosas variables (las 
cuales pueden ser comprendidas como espaciales, temporales o funcionales). 
Agrupan: 
- Categoría única 
- Síntesis: agrupan dimensiones en una cateogría. Si hay una única categoría, 
el argumento es sintético. Este argumento afirm que diversos atributos de un 
tópico se nuclean en torno a un tema central que unifica los atributos, dando 
coherencia a un agrupamiento entre lo que serían unidades de estudio 
inconexas. Señalan similitud. 
- Múltiples categorías: 
- Tipologías simples: este tipo de argumentos asociativos definen múltiples 
categorías. Organiza fenómenos en categorías que son excluyentes entre si y 
que permiten realizar categorizaciones consistentes. 
- Periodizaciones: es una tipología ordenada temporalmente. Ej: olas de 
democratización. Identifica puntos en la historia de manera en la que los 
períodos resultantes son mutuamente excluyentes y exhaustivos. 
- Tipologías con matrices: la tipología está formada por la intersección de 
múltiples variables categorizadas. Por ejemplo, un cuadro de doble entrada. 
Este tipología puede contener cualquier número de factores. 
- Taxonomías: se extiende a través de múltiples niveles de análisis. CAda nivel 
taxonómico subordinado tiene todos los atributos del nivel ordinante, a los 
cuales se les agrega al menos uno más, lo cual distingue este nuevo nivel 
taxonómico. Género y diferencia, básicamente. 
 
 
Argumentos causales: implicar una relación causal entre dos factores determina un nuevo 
tipo de argumentos. La afirmación de una causalidad implica un elemento contrafáctico, ya 
que se implica un efecto generado, creado o producido por un factor sobre el otro, que de no 
darse cambiaría el outcome. Las relaciones causales ocurren en un contexto (background) 
de otros factores. Estas son condiciones que hacen la relación causal posible. A menos que 
el argumento causal lo especifique, las condiciones del background no cambian, se 
mantienen constante. A esto se le dice ceteris paribus, y está implícito en todo argumento 
causal. 
 
Argumentos predictivos: intentan decirnos lago sobre el futuro. El factor X ayuda a predecir 
el outcome. Sin embargo, trazar esa relación no implica causalidad. Por ejemplo: mortalidad 
inflantil es un fuerte predictor de estados fallidos, pero matar niños no ayuda a derribar 
Estados (el ejemplo es del texto). Es mejor intuir que hay un factor en común que causa X e 
Y. 
 
Argumentos normativos: son acerca de la moralidad de un fenómeno. 
 
Argumentos prescriptivos: dada la moralidad de un fenómeno, los argumentos 
prescriptivos nos (des)alientan a tomar acción. 
 
 
Buenos Argumentos 
El autor procede a analizar las características que hacen que un argumento sea bueno, 
escrutando criterios generales: 
- Precisión: cuanto más preciso sea un argumento, más útil es, ya que provee más 
información. A su vez, hace que el argumento más fácil de someter a falsación. 
- Generalidad: cuanto más abarcativo un argumento, más nos puede contar acerca de 
la realidad. Un argumento que es aplicable a una mayor cantidad de casos es más 
general, y por ende mejor. 
- Limitación: una teoría debería estar bien delimitada. Sus campos de aplicación (dónde 
prueba ser cierta, y dónde no) deben estar aclarados, al igual que el resto de sus 
scope conditions. Al delimitar su argumento, el investigador busca identificar aquellos 
fenómenos que entran en el alcance de su teoría. Una inferencia delimitada por 
criterios arbitrarios no es convincente. 
- Parsimonia: implica la parsimoniosa reducción de la infinita plenitud de la realidad a 
un argumento bien delimitado, extrayendo todo aquello que resulta innecesario a los 
fines del argumento. Su importancia recae en que hace al argumento más eficiente, 
ya que le permite explicar mucho con un bajo gasto de energía (no hay que considerar 
tantas cosas en el background del argumento). 
- Coherencia lógica: una teoría compleja debería girar en torno a un núcleo, al cual sus 
preceptos deberían estar lógicamente vinculados. 
- Conmensurabilidad: las terías asingan significado en el marco de conceptos 
preexistentes y teorías. Si una teoría encaja cómodamente en un cuerpo de estudio, 
decimos que tiene conmensurabilidad. Si se encuentra aislada en su campo teeórico, 
y no se complementa con otras teorías, tiende a ser categorizada como 
“ideosincrática”. Al no encajar con el entendimiento actual del mundo, tiene poca 
utilidad conceptual. 
- Innovación: la teoría debe presentar una nueva forma de pensar acerca de una arena 
de actividad. Contribuye a nuestro conocimiento del mundo. Puede ser una 
reformulación de una teoría, el descubrimiento de un nuevo tópico, o la explicación 
para una preocupación general. 
- Relevancia: la teoría debe ser relevante para tópicos más allá del interés de los 
cientistas sociales. Debemos recordar que las ciencias sociales no son un cuerpo 
desconectado de conocimiento.