3-Metodo-de-Concordancia-y-Diferencia Observaciones

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Introducción al Conocimiento Científico Unidad Nº 1 
 
 
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KLIMOVSKY, Gregorio; HIDALGO, Cecilia (1998). La inexplicable sociedad. Cuestiones 
epistemológicas de las ciencias sociales. A – Z 
Editora. Bs. As. (Pág. 165-192) 
 
 
 
Método de Concordancia y Diferencia: Observaciones 
 
Se ha criticado el canon de la concordancia porque no se puede asegurar que, ante la 
consigna de dejar A fija y alterar el resto de las variables, se pueda efectivamente modificar 
todo, sino sólo algunas cosas. Siempre se encontrarán cosas que no cambien –por ejemplo, 
la existencia del universo no varía– y persistirá la duda de si la determinación se ha 
producido porque el universo sigue existiendo. Hay quien se ha burlado del método de la 
concordancia, como lo muestra el siguiente caso extraído del libro Introducción a la lógica 
de Irving Copi2. Alguien, extrañado de comprobar que se emborracha cuando toma 
determinadas mezclas de bebidas, quiere averiguar cuál de ellas es la responsable y razona 
del siguiente modo: 
 
 el lunes tomé gin con soda y me emborraché; 
 el martes tomé whisky con soda y me emborraché; 
 el miércoles tomé coñac con soda y me emborraché; 
 
 
 por consiguiente, la soda es la que me emborracha. 
 
 
 El lector advertirá que esto es una falacia que nos muestra que hay que tener 
cuidado, ya que pueden existir factores ocultos inadvertidos que permanecen constantes, 
como el alcohol, a los que el método de la concordancia nos inclinará casualmente 
relevantes sólo una vez detectados. 
 Es importante advertir que tanto el método de la concordancia como el de la 
diferencia, son en un sentido estricto, totalmente impracticables. Pues, ¿cómo hay que 
proceder para mantener dos variables constantes y hacer que todas las demás varíen? 
¿Cuántas variables existen? ¿Cuántos objetos hay en el universo? ¿Cuántos tipos de 
fenómenos tienen lugar constantemente? Si bien no son infinitos, por lo menos son 
numerosos. Con el método de la diferencia ocurre algo aun peor, pues exige variar A de 
modo que cuando acontezca A, se encuentre presente B, y cuando ocurra no A, se 
encuentre presente no B, manteniendo constante las demás variables. Y, ¿cómo hacer para 
mantener constantes las demás variables del universo? ¿se imparte una orden a los 
planetas? ¿Se imparten órdenes a las nubes? Es imposible. Forzosamente, junto con A y B 
cambiarán la mayoría de las variables de estado de los eventos del universo. 
 Lo que sucede es que hay que entender correctamente el sentido de la posición de 
Mill y no tomar en consideración todas las variables del universo, porque aunque algunas de 
ellas no son pertinentes. Por ejemplo, si hubiera que investigar si es la humedad junto con 
la ionización la que provoca lluvia, sería indistinto hacer el experimento en día viernes o 
sábado, pues nadie creería que el día de la semana es una variable pertinente respecto del 
origen de la lluvia. Lo que se exige es dejar fijas algunas variables (las pertinentes), 
cambiando sólo las que se sospecha que tienen relación causal. 
 Cabe entonces preguntarse: ¿quién sabe qué variables son las pertinentes, ya que 
las variables existen en cantidad infinita en el universo? Afirmar que una variable es 
pertinente siempre es una hipótesis: este género de hipótesis forma parte de las 
denominadas “hipótesis auxiliares” y, cuando se construye una teoría, no se las incluye en 
ella, sino que se las toma como hipótesis sobre el material de trabajo que se emplea en la 
investigación. En el ejemplo anterior, la hipótesis auxiliar de que el día de la semana en que 
se realiza el experimento no influye en el resultado de la investigación es correcta, pues lo 
que provoca la lluvia es la humedad junto con la ionización. Pero, como las hipótesis pueden 
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fallar, tal vez se compruebe que ciertas variables que se han desdeñado después de todo 
eran pertinentes. 
 Cuando a estos métodos se los interpreta estadísticamente, lo que se investiga es si 
la correlación de las variables es alta, tanto positiva como negativamente. En estadística, 
las correlaciones se miden desde –1 hasta 1. Lo que indica que existe independencia entre 
las variables es que la correlación sea aproximadamente 0 (cero). Pero si ésta es 
aproximadamente 1 quiere decir que hay correlación causal, y si es aproximadamente –1 
significa que la correlación causal vale para la ausencia de una de las variables y la 
presencia de otra. En este sentido, los métodos habituales de investigación causal son 
similares a los cánones de Mill y están indicando que, a igualdad de valor de las demás 
variables pertinentes, si la correlación de A con B es alta y la de no A con no B también lo 
es, entonces, hay correlacionó causal. 
 De todos modos, muchas veces se han provocado experiencias humanas para 
extraer conclusiones de carácter sociológico o cultural acerca de las cuales podía suponerse 
que no se manifestarían espontáneamente sin la intervención activa de los investigadores. 
Tenemos el caso de una investigación realizada por una empresa que fabrica productos 
cosméticos acerca del consumo de ciertas cremas para el cutis, en la que se provocó una 
situación que prácticamente obligaba a los consumidores de aquéllas a revelar información 
fehaciente: se pidió al público consumidor que devolviera los potes vacíos a cambio de un 
premio. De esta forma, la empresa inició una investigación sobre el índice de consumo de 
las diferentes marcas, obteniendo así información imposible de lograr por observación 
directa o mediante cuestionarios, ya que muchas personas nunca hubieran confesado el 
secreto de las cremas que realmente utilizaban. Como vemos, no se empleó una 
observación controlada sino que provocó una situación experimental. 
 Puede considerarse que lo típico de las ciencias sociales no es manipular, provocar, 
introducir o eliminar variables a voluntad, sino recolectar, acopiar e interpretar datos 
primarios, obtenidos directa y contemporáneamente por el investigador, o secundarios, tal 
como surgen de los documentos y registros históricos.