Ciencias Sociales 1 Ensayos gratis y Trabajos

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Ilustracion Y Rev. Francesa Influyentes En Las Ciencias Sociales

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Ciencias Sociales En El Nivel Inicial

LAS CIENCIAS SOCIALES EN EL NIVEL INICIAL Laura Grisovsky El enseñar las ciencias sociales en el nivel inicial, hace que el docente tenga que coordinar ideas, intereses, propósitos educativos y características e intereses de los niños. Se tie ...

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Escuela De Ciencias Sociales, Artes Y Humanidades Proyecto Pedagógico Unadista Foro De Reconocimiento General Y De Actores Efraín Márquez Castañeda – 90001-A Grupo 540 CEAD-Palmira Fecha: 26/8/12 Tabla De Contenido Introducción.

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INVESTIGACION EN CIENCIAS SOCIALES

INVESTIGACION EN CIENCIAS SOCIALES Investigar significa averiguar, indagar, buscar. Así pues la investigación es una actividad inherente a la naturaleza humana, aunque no por esto se pretenda afirmar que todos los seres humanos sean investigadores. La investigación científica se puede definir como unas series de etapa a través de las cuales se busca el conocimiento mediante la aplicación de ciertos métodos y principios (Garza y Alfredo). LA CIENCIA Es el sistema de conocimientos que se adquiere como resultado del proceso de investigación científica acerca de la naturaleza, la sociedad y el pensamiento; que está históricamente condicionado en su desarrollo y que tiene como base la práctica histórico social de la humanidad. La ciencia utiliza diferentes métodos y técnicas para la adquisición y organización de conocimientos sobre la estructura de un conjunto de hechos suficientemente objetivos y accesibles a varios observadores, además de basarse en un criterio de verdad y una corrección permanente. La aplicación de esos métodos y conocimientos conduce a la generación de más conocimiento objetivo en forma de predicciones concretas, cuantitativas y comprobables referidas a hechos observables pasados, presentes y futuros. Con frecuencia esas predicciones pueden formularse mediante razonamientos y estructurarse como reglas o leyes generales, que dan cuenta del comportamiento de un sistema y predicen cómo actuará dicho sistema en determinadas circunstancias. MÉTODO: Forma de abordar la realidad, de estudiar los fenómenos de la naturaleza, la sociedad y el pensamiento en áreas de descubrir su esencia (observación, experimento, etc.) Es un proceso sistemático por medio del cual se obtiene el conocimiento científico basándose en la observación y la experimentación. Un método se convierte en método científico de investigación, solo cuando al elaborarlo, se observa el principio de postulados básicos de la teoría científica. O sea, los fundamentos de la teoría científica son, al mismo tiempo, los principios metodológicos de la investigación científica. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA: Su objetivo esencial es la búsqueda y producción de nuevos conocimientos. La investigación, a su vez, puede cubrir otros objetivos que están implícitos en el anterior entre los que se encuentran: • Extender y desarrollar los conocimientos de un tema. • Profundizar y precisar acerca de tesis o argumentos científicos. • Llevar a la práctica los conocimientos adquiridos en el diseño de una investigación. • Encontrar el sentido último de los fenómenos de la naturaleza y de la sociedad mediante la integración de teorías ya existentes. • Establecer principios generales para ofrecer solución a problemas prácticos. • Encontrar los factores centrales en relación con un problema. El proceso de Investigación Científica pretende encontrar respuesta a los problemas trascendentes que el hombre se plantea y con él, lograr hallazgos significativos que aumentan el conocimiento humano y enriquecen la ciencia; sin embargo, como ya se dijo, para que los hallazgos sean conscientes y confiables deben de obtenerse mediante un proceso de la actividad científica, que implica la concatenación lógica y rigurosa de una serie de etapas o tareas de dicho proceso. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Está compuesto por un conjunto (sistema) de características fundamentales, que se han precisado en la práctica, que desarrollan los investigadores, a través de las cuales pueden determinar sus cualidades y que constituyen una parte fundamental del modelo de la Investigación Científica. Cualquier investigación se origina de una duda, inquietud o pregunta acerca de un tema que interesa al investigador. La selección del tema o del problema que se va estudiar, es el primer paso para llevar a cabo una investigación. De la actividad diaria pueden surgir muchos temas por investigar, de hecho un problema no es más que un cuestionamiento a la existencia de un fenómeno estudiado. Sin embargo no todos los problemas son apropiados para llevarlos a una investigación con un carácter científico. CARACTERÍSTICAS Factibilidad: El problema a investigar debe ser susceptible de estudiarse tomando en cuenta recursos, tiempo, acceso a la información, grado de dificultad y financiamiento con que se cuenta. Novedad y originalidad: Debe primar la independencia cognoscitiva, la producción de conocimientos, la búsqueda de nuevos conocimientos evitando repeticiones en los temas de Investigación. Importancia: El problema por investigar debe ser actual y aplicable, de tal manera que su solución aporte algo a un área de conocimiento y de ser posible a la sociedad. Interés: El problema deba representar un reto importante para el investigador, de manera que todos los obstáculos y el trabajo que implica una investigación sean fácilmente salvados, al ser el tema de estudio significativo para su vida profesional y personal. Precisión: El tema debe ser lo más concreto y específico posible, ya que un problema demasiado general, amplio o vago, solo conduce a confusiones y pérdida de tiempo, esfuerzo y recurso. EL OBJETO DE LA INVESTIGACIÓN El ¨QUE¨ es aquella parte de la realidad objetiva sobre la cual actúa el sujeto (el investigador), tanto desde el punto de vista práctico como teórico, con vista a la solución del problema planteado. El Objeto de la Investigación es aquella parte de la realidad que se abstrae como consecuencia de agrupar, en forma sistémica, un conjunto de fenómenos, hechos o procesos, que el investigador presupone afines, a partir del problema. Es decir, el problema es la manifestación externa del objeto en cuestión, lo que implica que cuando se va precisando el problema se hace a la vez la determinación del objeto. El objeto de la investigación debe de caracterizarse mediante conceptos particulares y específicos, con lo cual quede claro las cualidades del objeto, así como las operaciones que pueden hacer observables dichas cualidades en un momento dado. Esto hace posible que el investigador opere con definiciones durante todo el proceso de investigación. En la etapa inicial de investigación es conveniente realizar un análisis sistémico del objeto de investigación o sea, una amplia exposición hipotética del objeto como sistema integral (comprobación previa, de determinados elementos y vínculos característicos del objeto de estudio). Se analiza como parte de un todo y como un todo compuesto por partes (vínculos internos y externos). Se construye un modelo hipotético (o conceptual) del objeto: conjunto de elementos y vínculos que lo componen. Es un sustituto del objeto investigado. El resultado es el objeto específico que puede representarse en forma de esquema con la descripción de los elementos y vínculos del objeto estudiado. El sujeto es el individuo condicionado históricamente, que determina su objeto a partir de una realidad. Es el aspecto del objeto estudiado de manera directa. El más significativo desde el punto de vista teórico y práctico. A un mismo objeto institucional pueden corresponder varios objetos específicos diferentes de investigación; cada uno adquiere su contenido precisamente a partir del aspecto del objeto que refleja él, con qué objetivo lo hace, y lo más importante: para solucionar, con qué problema organizacional se selecciona ese objeto específico. Un mismo objeto puede describirse de distintas maneras. El problema y objetivo de investigación determinan la descripción a adoptar. De los elementos y vínculos elegidos como objeto dependerá la metodología de la recopilación y el análisis de datos. ENFOQUES Expresa el camino en el enfoque general del estudio de los fenómenos sociales y se basan en las concepciones más importantes del materialismo dialéctico e histórico; permite estudiar las distintas tendencias de desarrollo y las generalidades de los sistemas educacionales en diferentes países del mundo. Todo ello sirve para establecer criterios o juicios de valor en el espacio y en el tiempo del objeto de la Investigación. Cuando analizamos el condicionamiento temporal de la Educación Comparada, se funde al método histórico – lógico, o sea a la búsqueda de antecedentes del objeto de investigación, permitiendo establecer los saltos o cambios cuantitativos y/o cualitativos acerca de las propiedades, procesos, fenómenos o cualidades acerca de las propiedades, procesos, fenómenos o cualidades del objeto. Con respecto al condicionamiento espacial de la Educación Comparada, se manifiesta en la caracterización y contextualización del objeto de investigación en diferentes lugares, entornos o escenarios, para luego establecer los rasgos que los asemejan y diferencian. Lo antes expuesto, nos permite asegurar la diferencia de la Educación comparada como método y la comparación; esta última se convierte en cualidad y habilidad de la primera, sin que tenga que estar subordinada a la tradicional comparación entre grupos de control y grupos experimentales. La práctica investigativa nuestra, ha evidenciado cómo el origen de las investigaciones de la Educación Avanzada está en la d determinación de Problemas Educativos de organización y de investigación o “en la educación comparada de un objeto de estudio en distintos países, contextos o escenarios o de ese objeto en distintos tiempos o momentos de su desarrollo, lo cual hace que consideremos la Educación. Comparada como método, teniendo en cuenta la aplicación de un grupo de métodos y operaciones lógicas del pensamiento inherentes a ella, entre estos tenemos la descripción, el sociológico, los analíticos (análisis – síntesis), generalización – abstracción, inducción – deducción, comparación, etc.), los estadísticos y otros. Orienta la forma de ver la realidad integral, formada por componentes que cumplen determinadas funciones y mantienen formas estables de interacción entre ellas. Su estructura se vincula a la actividad de sistema, por lo que hace que predomine su carácter orientador y organizacional. - Establece la dinámica interna del objeto de investigación - Contribuye a la organización de formas y tecnologías. LAS TEORÍAS SOCIO EDUCATIVAS Vivimos en una sociedad en cambio constante, totalmente multicultural, en donde lo que es funcional para uno, no lo va ser para otro. Esto se ve reflejado claramente dentro de un salón de clases ya que las características de un alumno pueden ser, y de hecho son, diferentes a las de otro. Entonces, ¿Cómo se puede lograr que todos los alumnos adquieran las competencias y aprendizajes esperados por la educación básica? Este ensayo trata sobre este aspecto ya que existen diferentes factores que determinan e influyen en gran medida en el tipo de educación que se imparte dentro de un salón de clases. Como dice Durkheim “En toda sociedad el sistema educativo es a la vez único y múltiple”. Esto quiere decir que hay un órgano que determina el tipo de educación que se va impartir en un país especifico (único), esté es el Estado y los organismos que de él se desprenden, siendo la educación igual para todos, pero aún así esta varía dentro del país dependiendo de la forma en que se imparta y las características del alumnado (múltiple). Por ejemplo aquí en México, no es igual la cultura e ideología que va tener un niño indígena del sur del país a un niño que vive en la costa, o las aspiraciones que puede poseer un alumno de un nivel socioeconómico alto a uno que viene de uno más humilde. Sin embargo todos están aprendiendo bajo los mismos programas y contenidos, pero estos son adaptados por el maestro según las características que posean los niños en esa región. Como vemos el tipo sociedad influye en gran medida en el tipo de educación que se imparte dentro de un país y más específicamente está es un referente necesario para que nosotros como maestros hagamos las adaptaciones a los contenidos educativos necesarias para que los alumnos puedan adquirir aprendizajes significativos y primeramente aplicar todos sus conocimientos en su entorno próximo y de ahí partir a uno más lejano. Teoría Crítica Este concepto incluye no sólo las exigencias metodológicas, sino que incluye un carácter emancipador en su orientación. Los "porqués" y los "para qués" son atribuciones determinantes para orientar sus fines. No se trata de imponer un conocimiento crítico, sino de proporcionar instrumentos de reflexión crítica, en la que la explicación del profesor, así como las aportaciones de los propios alumnos, forma parte de un clima de comunicación y de análisis. La idea central de la teoría crítica es que no es posible entender el fracaso de la modernidad en crear un mundo solidario como lo señalaba Marx Weber, solo atendiendo a razones económicas. Por el contrario, la respuesta esta en el modo en como la modernidad entiende las relaciones de poder y como se relaciona con la diferencia y la alteridad. Dicho de otra manera el problema no se centra solamente en la esfera económica sino también en la esfera cultural. No es nuevo para nosotros que la modernidad se inclina hacia lo económico, por citar ejemplos desde tiempos pasados y de acuerdo a las concepciones marxistas, en el siglo XIX criticaban a los gobiernos y los sistemas educativos, argumentando que estos se regían por la voluntad de Dios, y esto propiciaba la formación de seres estáticos. Los seguidores de esta corriente consideraban al individuo como capital humano desaprovechado, fue entonces cuando se empleo el termino educación para el desarrollo, como se puede podemos apreciar una concepción completamente economista, que pretende la explotación del ser humano con fines productivos. Considero que esta situación no es del todo negativo, ya que proponían crear un modo de mirar la realidad que fuera eminentemente revolucionario y transformador, lo cual constituye en gran manera parte de la evolución y del desarrollo de los países, aquí lo importante es rescatar al ser humano de las garras. PARADIGMA CUANTITATIVO Este enfoque de la realidad procede de las ciencias naturales y agronómicas goza de gran tradición en el ámbito anglosajón y francés con repercusión en otros países. Basado en la teoría positivista del conocimiento que arranca en el siglo XIX y principios del XX con autores como Comte y Durkheim. Se ha impuesto como método científico en las ciencias naturales y más tarde en la educación. La naturaleza cuantitativa tiene como finalidad asegurar la precisión y el rigor que requiere la ciencia, enraizado filosóficamente en el positivismo. El Positivismo contemporáneo se adhiere, según Landshere (1982) a los principios fundamentales. CARACTERÍSTICAS DEL PARADIGMA CUANTITATIVO •Presta más atención a las semejanzas que a las diferencias. •Trata de buscar las causas reales de los fenómenos. •Modelo pensado para explicar, controlar y predecir fenómenos. •Parte de una realidad dada y algo estática que puede fragmentarse para su estudio. La objetividad es lo más importante (lo medible), lo subjetivo queda fuera de toda investigación científica. •El investigador debe ser independiente. •Los valores del investigador no deben interferir con el problema a estudiar. •El planteamiento epistemológico de este enfoque parte de la unidad del método científico. Adopta el modelo hipotético deductivo, utiliza métodos cuantitativos y estadísticos, se basa en fenómenos observables susceptibles de medición, análisis matemáticos y control experimental. Todos los fenómenos sociales son categorizados en variables entre las que se establecen relaciones estadísticas. La sociedad no se estudia una por una, con peculiaridades; se parte de una muestra representativa,basándose en las leyes del azar con el fin de generalizar los resultados a otras poblaciones. •El rigor y la credibilidad científica se basan en la validez interna. •Los procedimientos utilizados son: •Control experimental. •Observación sistemática del comportamiento. •La correlación de variables. •Implica una visión restringida de la realidad. •Este paradigma adopta la generalización de los procesos. Rechaza los aspectos situacionales concretos e irrepetibles y de especial relevancia para la explicación de los fenómenos y situaciones determinadas. •Pone énfasis en la verificación científica del dato y la búsqueda de eficacia. •El objeto de estudio se adecua al método. •Busca incrementar el conocimiento. PARADIGMA CUALITATIVO Surge como alternativa al paradigma racionalista puesto que hay cuestiones problemáticas y restricciones que no se pueden explicar ni comprender en toda su existencia desde la perspectiva cuantitativa, como por ejemplo los fenómenos culturales, que son más susceptibles a la descripción y análisis cualitativo que al cuantitativo. Este nuevo planteamiento surge fundamentalmente de la antropología, la etnografía, el interaccionamiento simbólico, etc. Varias perspectivas y corrientes han contribuido al desarrollo de esta nueva era de la investigación cuyos presupuestos coinciden en lo que se ha llamado paradigma hermeneútico, interpretativo simbólico, etc. fenomenológico. Los impulsores de estos presupuestos fueron en primer lugar, la escuela alemana, con Dilthey, Husserl, Baden, etc. También han contribuido al desarrollo de este paradigma autores como Mead, Schutz, Berger, Luckman y Blumer. Por otra parte, el paradigma cualitativo posee un fundamento decididamente humanista para entender la realidad social de la posición idealista que resalta una concepción evolutiva y negociada del orden social. El paradigma cualitativo percibe la vida social como la creatividad compartida de los individuos. El hecho de que sea compartida determina una realidad percibida como objetiva, viva y cognoscible para todos los participantes en la interacción social. Además, el mundo social no es fijo ni estático sino cambiante, mudable, dinámico. El paradigma cualitativo no concibe el mundo como fuerza exterior, objetivamente identificable e independiente del hombre. Existen por el contrario múltiples realidades. En este paradigma los individuos son conceptuados como agentes activos en la construcción y determinación de las realidades que encuentran, en vez de responder a la manera de un robot según las expectativas de sus papeles que hayan establecido las estructuras sociales. No existen series de reacciones tajantes a las situaciones sino que, por el contrario, y a través de un proceso negociado e interpretativo, emerge una trama aceptada de interacción. El paradigma cualitativo incluye también un supuesto acerca de la importancia de comprender situaciones desde la perspectiva de los participantes en cada situación. PARADIGMA POSITIVISTA. Éste afirma que el método científico de las ciencias naturales es la única vía válida para el conocimiento, en virtud de que la ciencia busca los hechos. Por ende, establece la necesidad de estar sujetos a leyes que tienen que cumplirse totalmente dentro de la búsqueda del conocimiento y la realidad. En este contexto, el investigador se convierte en un mero observador de fenómenos, con ingerencia en el control de variables que momentáneamente pudieren llegar a sesgar los resultados, debido a que el proceso ubicado dentro de esta tendencia lo que pretende es, describir los fenómenos estudiados; explicarlos en función de los objetivos planteados y predecir resultados tomando en consideración el comportamiento del universo en estudio. POSITIVISMO El Positivismo es una corriente o escuela, en la cual se afirma que el único conocimiento verdadero o autentico es aquel que es sujeto a comprobación mediante la metodología científica, es decir el conocimiento científico, y que tal conocimiento solamente puede surgir de la afirmación de la teoría, a través del método científico, el positivismo deviene de la epistemología surgida en Francia a principios del siglo XIX, cuyo precursor fue AUGUSTO COMTE, y luego junto JOHN STUART MIIL, obtiene un auge extendiéndose a toda Europa. Según esta escuela, todas las actividades filosóficas y científicas deben efectuarse únicamente en el marco del análisis de los hechos reales y verificados por la experiencia. Esta corriente filosófica tiene sus características que la distinguen como lo son:  Afirma que hay un solo método aplicable a todas las ciencias.  Se considera que debe haber una unidad de método a un cuando hay diversidad de objetos.  Se debe explicar la causalidad de los fenómenos por medio de las leyes generales y universales.  Su esencia es la prueba documental minusvalorando las interpretaciones generales. Augusto Comte (1789-1857) eliminó la teoría social de su relación con la filosofía negativa y la incorporó al positivismo; también descartó la economía política como raíz de la teoría social. La filosofía de Comte establece como posibilidad del conocimiento a lo positivo, es decir los hechos tal como se presentan, o sea, lo dado por la experiencia. Llega a rechazar todo el intento de metafísica. Así presenta a la ciencia como el estudio de las relaciones constantes que se dan entre los fenómenos de la experiencia. Finalmente, se pueden destacar las principales aportaciones de Comte: haber dado origen a la ciencia específica que estudia a la sociedad, también que dicho estudio no depende del criterio personal sino de criterios precisos, producto de la experimentación y la observación objetiva. El análisis positivista sólo atiende, como se ha mencionado, a los hechos tal como suceden en la realidad y al papel que juegan dentro del sistema; esto quiere decir que si atendemos a los ejemplos propuestos, el positivismo sólo considera el papel que van a jugar estas modificaciones dentro del sistema social, sin atribuirle ningún adjetivo como podría ser bueno, malo, perjudicial, beneficioso, etcétera. MARXISMO El materialismo, antes de Marx, era mecanicista, explicaba todos los fenómenos de la realidad con las leyes de la mecánica; el materialismo sólo se relacionaba con la naturaleza, los fenómenos de la vida social los explicaba de una forma idealista, por lo que al materialismo se le consideraba como estático y sin relación con la vida social. Marx y Engels consideraron al materialismo dialéctico como resultado de la unidad orgánica del materialismo y la dialéctica. El materialismo dialéctico nace y se desarrolla sobre la base de una determinada práctica social, sintetiza los procesos del pensamiento filosófico del pasado, enriqueciéndolo con un nuevo contenido. El marxismo significó una gran revolución en las opiniones sobre la historia y sustituyó la explicación idealista por la materialista, creando una nueva doctrina: el materialismo histórico, que dio una respuesta global y objetiva acerca de la sociedad misma, y no fuera de ella. Al descubrir las leyes que rigen el desarrollo de la producción, el materialismo histórico pudo establecer las peculiaridades del desarrollo de la sociedad misma, mostrando que no existe la sociedad en abstracto. Marx señalaba que el capitalismo era una sociedad histórica y por tanto temporal, que habrá de dar paso a otra superior. El marxismo es la teoría de la clase proletaria que busca la transformación de su realidad social, suprimiendo la alineación o incapacidad del individuo para conocer sus aportes a una realidad que se le impone y convertir la explotación en las relaciones de comunidad. Los marxistas se oponen con un método científico al funcionalismo y al estructuralismo ya que pretenden observar con claridad los fenómenos en forma directa y luego explicarlos. Según este enfoque, se debe estudiar cada estructura significativa como consecuencia de una praxis social o conjunto de actividades que transforman el mundo, mediante la cual cada medio de comunicación impone sus propias características. En esta corriente se integra el proceso comunicativo dentro del marco social de la lucha de clases, haciendo posible una apreciación científica integral, donde las alternativas de la comunicación social enlazan con las circunstancias y las condiciones de evolución de las clases sociales: el sistema dominante, la incorporación de las masas en la economía y en la política, y el creciente poderío de las empresas transnacionales de la información y la difusión masiva. Gracias a sus estructuras significativas, formadas en procesos concretos de vida, los hombres pueden evocar en común un conjunto de significados, de alguna manera equivalentes y así es posible la comunicación. Al encontrarse ante nuevas condiciones los miembros de una sociedad, formados bajo determinadas estructuras significativas, empiezan a planear nuevos modos de acción, comprenden que actuar como antes significa destruirse. El marxismo concibe la sociedad como modos de producción a los que cabe desglosar en 3 niveles superpuestos. Estos planteamientos marxistas tuvieron una gran expansión en los 60. Durante los años 60-70: la forma de pensamiento era una militancia política. Los Marxistas defienden la propiedad como modos de producción: Se refieren a dos grandes bloques: El bloque dominante que era un nivel acomodado quien en virtud de esa posición ejerce un dominio sistemático sobre el dominado. La garantía de bienestar de la burguesía pasa por el ejercicio de estrategia de dominación. El bloque dominado en el que se definen 2 formas de dominación; la material que es la explotación que los trabajadores sufren en el ámbito laboral, en los niveles de plusvalía (trabajo no remunerado) de que se apropia el burgués; y la ideológica en la cual el bloque dominante desarrolla a lo largo de la historia unas estrategias de alineación sobre el bloque dominado. FUNCIONALISMO El funcionalismo tiene sus orígenes teóricos en los primeros sociólogos como Herbert Spencer y Emilio Durkheim, así como en los antropólogos sociales Radcliffe-Brown y Branislaw Malinowski, aunque fueron las sistematizaciones de Robert Merton y Talcot Parsons las que consolidaron esta corriente. En el funcionalismo existen diversas interpretaciones de la realidad. En un principio el esfuerzo explicativo de esta corriente se centró en analizar la forma en que habían evolucionado las sociedades, especialmente las europeas del siglo XIX. Son características del funcionalismo: entender los fenómenos sociales en términos de su relación con algún sistema; tratar de determinar el papel que su patrón de comportamiento observado juega en el mantenimiento del sistema social; su principio metodológico, que propone explicar las partes en relación al todo; su concepción de la evolución y desarrollo social que les lleva a sostener que toda estructura social tiende al equilibrio y al mantenimiento del sistema. * Desarrolla la noción de cultura, profundizando en cuanto a su función social. Establece un método científico riguroso en la observación y análisis. En este enfoque se considera que los medios de comunicación pueden ser estudiados como instituciones, al cumplir una función importante en el mantenimiento del orden social y su proceso de transformación. Es decir, que los mass-media deben ser estudiados desde el punto de vista de su capacidad para cubrir diversas necesidades. Una estructura o sistema social puede considerarse para su estudio como un conjunto de variables interrelacionadas. Para algunos autores, las relaciones de los individuos dentro de una institución forman una estructura, por ejemplo: la familia, el sistema bancario, etc.; mientras que para otros, la estructura es toda la sociedad. Los funcionalistas sostienen que es necesario estudiar a los medios de comunicación desde el punto de vista de su capacidad para cubrir diversas necesidades de la sociedad, esta corriente señala que cuando las instituciones que realizan funciones secundarias -como por ejemplo los periódicos- dejan de existir, de alguna manera la sociedad se transforma y surgen otras instituciones que las suplen en su cometido de cubrir sus necesidades. Cada medio de comunicación tiene sus características propias, mismas que definen las diversas formas en que cada uno de ellos presenta sus mensajes; sus funciones pueden ser delimitadas, al tener conocimiento de sus características. De acuerdo con el funcionalismo, la información es un conjunto de datos que disminuyen la incertidumbre, haciendo las veces de informadores y transformadores del individuo y la sociedad. Dentro de esta corriente, la comunicación y la información son dos funciones armónicas que se complementan. El funcionalismo ha posibilitado la manipulación de la comunicación en procesos culturales como: preservación de valores, aculturación, transculturación. También ha permitido comprender el papel que desempeña la industria de la cultura y los medios de comunicación de masas; dio a conocer la manera en que los roles y el estatus de las personas y las instituciones resultan afectados por la información y la comunicación. Asimismo, ha orientado las comunicaciones sociales hacia el cambio o el ajuste a través de distintos programas. La noción de estructura social es un buen medio o punto de partida para el estudio del binomio comunicación e información. Los funcionalistas consideran a los medios de comunicación como instituciones que responden a necesidades de la estructura, es decir, cumplen funciones importantes en el mantenimiento del orden social y su proceso paulatino de transformación. Ellos estudian la comunicación a nivel fenoménico o de lo que aparece. De acuerdo con el funcionalismo, la información tiende a interpretarse como un conjunto de datos que disminuyen la incertidumbre. Los datos son entonces una especie de informadores y transformadores del individuo y de la sociedad. No existe el problema de la contradicción entre comunicación y la información dentro de esta corriente, la comunicación y la información son dos funciones armónicas y ESTRUCTURALISMO El estructuralismo nace de la idea de estructura, que se puede entender como la relación de unos elementos con otros, por lo que la estructura puede encontrarse en conjuntos diferentes. La estructura persiste aunque varíen sus componentes, pero si se alteran las relaciones entre sus componentes, la estructura se modifica. La estructura define un conjunto, que constituye su aspecto original sin pretender que sea el único, indicando las diferencias al interior del conjunto; Saussure lo refería como los fenómenos sincronizados (todo lo que se refiere al aspecto estático de paciencia ) y diacrónicos (todo lo que relaciona las evoluciones o su aspecto dinámico).De ahí que el estructuralismo es un método de conocimiento y la estructura es elvínculo que impone un orden al interior de la colección de objetos y cosas que es el mundo. Según Levi-Strauss, el estructuralismo desecha el dualismo, es la unión de lo sensible y lo intelectual de la vida social para alcanzar un grado de objetividad y neutralidad que hicieran posible las ciencias sociales no humanas; es decir, las ciencias humanas sólo pueden llegar a ser ciencias dejando de ser humanas. CAMPO INTELECTUAL DE LOS PAÍSES DESARROLLADOS: FRANCIA, GRAN BRETAÑA, ESTADOS UNIDOS, AMERICA LATINA, VENEZUELA. FRANCIA. • Las ciencias sociales fueron permeables a la filosofía incluso en el periodo de mayor apogeo en la sociología empírica. • Los grandes autores franceses contemporáneos en ciencias sociales tienen una formación filosófica de base, (Levi-Strauss, Lacan, Bourdieu, Aron, Foucault, Althusser). • La filosofía forma parte de la actividad cultural en general. • El fenómeno de moda, pues lo intelectual se funda en el saber pero también en la seducción. • Este fenómeno de moda es considerado como neutralizante en cuanto al papel de regulación que los especialistas deberían jugar en la evaluación de la producción científica. • El pensamiento existencialista invadió bruscamente el campo intelectual francés • El desarrollo de las ciencias sociales se acelera con un aumento de investigadores y también del volumen de producción intelectual. • El impulso de las ciencias sociales se manifestó principalmente por la creación de nuevas instituciones de investigación de enseñanza. • El aumento de la demanda social, al rol del estado planificador y a los organismos internacionales principalmente de la UNESCO. • Dentro de la nueva configuración intelectual dos disciplinas sociales alcanzan una gran importancia como lo son: la lingüística y la etnología, su principal representante es Levi-Strauss. • El psicoanálisis representado por la personalidad de Lacan. • La corriente Marxista se incorpora al estructuralismo, a través Althusser. • El existencialismo valorizaba lo concreto. • El estructuralismo valorizaba lo abstracto. • Para Levi-Strauss las relaciones sociales están estructuradas como sistemas de comunicación e intercambio, la cual e usada como categoría del pensamiento colectivo. • La categoría del pensamiento colectivo (El inconciente) es considerado como el carácter común y específico de los hechos sociales el mismo permite la comunicación con el otro. • Unos de los puntos de Levi-Strauss a sido el estudio de los mitos, cuya construcción es definida a través de la facultad que los mismos tienen de regresar a la arquitectura inconciente del espíritu humano. • El conocimiento de los mistos implica el estudio de las relaciones entre ellos según sus propias leyes internas o las leyes de su reciproca transformación. • La semejanza de los mitos en cualquier parte permite la existencia de propiedades esenciales comunes a todas las sociedades, este pensamiento se compara con el psicoanálisis de Laca. • La neutralidad del análisis que hace la palabra permite entrar en lo más profundo del inconciente estructurado como un lenguaje. • Unas de las formaciones de Lacan es la concepción del inconciente estructurado como un lenguaje. • La singularidad del estilo de Lacan residen en haber confiado la propia teoría a un estilo literario de escritura. • El psicoanálisis se convirtió en una de las referencias mayores de los intelectuales franceses, es decir ocupa un lugar privilegiado. • La contribución de Althusser al fenómeno de la ideología fue haber incorporado el concepto del inconciente. • La ideologías para Althusser no tiene historia porque ella esta de manera inamovible en la estructura y el funcionamiento de las sociedades humanas, de la misma manera que el inconciente. • La ideología es un conjunto de representaciones míticas o ilusorias de la realidad que expresan las relaciones imaginarias de los hombres con sus condiciones reales de existencia y que son inherente a su experiencia inmediata. GRAN BRETAÑA • Se establece dos categorías una conservadora (de consenso) que se vincula a esquemas asociados con el mantenimiento del sistema, la otra de transformación (de conflicto) que esta asociada a las posiciones críticas que se interrogan sobre los valores, objetivos y cuestionan las reformas que significan recuperación de lo ya establecido. • Estas categorías han sido conocidas a través de los conceptos de teoría de equilibrio y teoría de conflicto. • El modelo utilizado por el funcionalismo norteamericano es bastante diferente al modelo estructuralista Frances. • El sistema funcionalista deriva de la biología que asocia el concepto de organismo como totalidad, mientras el sistema estructuralista deriva de la lingüística. • El desarrollo de la teoría social tanto en el campo Anglosajón como en el campo Frances se diferencian de lo crucial de ese contraste. • La corriente funcionalista hace énfasis en el control social, en responder las necesidades de la sociedad y descuida los aspectos vinculados a la transformación, esto atenta contra el equilibrio social. • Los supuestos de la orientación llamado conflicto hace énfasis en la problemática de la desigual distribución de los recursos y las diferencias de poderes correlativas entre las clases o grupos sociales. • En la teoría de conflicto es importante conceptos tales como: ideología, legitimación, relaciones de fuerza. ESTADOS UNIDOS • Los movimientos norteamericanos correspondieron al periodo de la guerra de Vietnam dando lugar al grupo político (nueva izquierda), y una apertura asía la sociología crítica de Fráncfort, así como la corriente neomarxista. • En la teoría social se ha facilitado el desarrollo de múltiple perspectivasmicrosociologica. El interés de las interrelaciones personales y el repliegue de compromisos políticos, así como la influencia de le filosofía, son compatible de la historia reciente y la popularidad creciente de la microsocial. • La perspectiva del interaccionismo simbólico, desarrollada en Estados Unidos y la perspectiva de la etnometodologia que se desarrolla en estados unidos, y más tarde se aplica y se desarrolla con más fuerza en Gran Bretaña. • Las corrientes microsociologicas ( interaccionismo simbólico y etnometodologia) han sido incorporadas en la sociología de la educación de procedencia británica • El interaccionismo simbólico es una corriente que utiliza la teoría del sujeto y pone énfasis en la construcción social del yo. La construcción social del yo se realiza a partir de la interacción entre los procesos de la persona (sus pensamientos y sus motivaciones) y su propia conducta. • Loa trabajos de los simbolistas interaccioncitas muestran los procesos sociales a través de los cuales los individuos toman decisiones y se forman opiniones. • La corriente de etnometodologia se desarrolla en Estados Unidos, como una prolongación de la fenomenológica incorporada, se caracteriza fundamentalmente por el hecho de considerar la realidad como una construcción social, en la cual el lenguaje es el medio q facilita el proceso de comunicación individuo-mundo social. • En el campo Anglosajón de las ciencias sociales también se comienza a ocupar nuevos lugares. La importancia de esto se manifiesta a traves de una producción de gran ambición teórica y de preocupación por dialogar contracciones teóricas tanto pasadas como actuales, así como con corrientes transculturales (Europeas y norteamericanas). AMERICA LATINA • Las nuevas corrientes que se desarrollan en los continentes de la periferia (África, Asia y America Latina) tiene el merito de considerar sus propios problemas desde las perspectivas de las propias regiones, incorporan a la reflexión elementos de la vida real y especifica de estos países, problemáticas que escapan de las teorías desarrolladas a partir de la normalidad de los países del centro. • Las principales corrientes que se erigen como contra de las teorías del centro son: la teoría del colonialismo, teoría del imperialismo, teoría de la dependencia y el enfoque de la transnacionalización. • La teoría del imperialismo toma sus conceptos fundamentales de la corriente marxista, especialmente de la obra de Lenin. En esta perspectiva, el problema del subdesarrollo se plantea de manera diferente a como lo planteaba el énfasis modernista. El modernismo consideraba al subdesarrollo como un fenómeno de insuficiencia de recursos, de ausencia del saber-hacer tecnológico, de subdesarrollo institucional de ausencia de actitudes modernas. La teoría del imperialismo por el contrario, considera al subdesarrollo mas globalmente, dentro del contexto de un sistema capitalista mundial donde el progreso de los países desarrollados se hace a costa del retrazo económico de los países subdesarrollados, con las correspondientes consecuencias a nivel de la estructura social cultural y política. • Las perspectivas colonialistas hace énfasis en las características psico-sociales. LÍNEA EVOLUTIVA EN EL CAMPO DE LA EDUCACIÓN EMPÍRICA Y EPISTEMOLÓGICA. EL EMPIRISMO. El empirismo considera a la experiencia como única fuente válida del conocimiento en el contacto de los sentidos con las cosas. Son los sentidos los que, al ponerse en contacto con las cosas capturan las formas con que las cosa impresionan, formas que juzgándola por el lado del objeto, son las de su existencia, por el lado del sujeto, las impresiones son el material que es transmitido hasta los centros superiores donde se convierten no solo en percepciones, sino en ideas generales o conceptos. Para los empiristas, a partir de la experiencia el ser humano va acumulando conocimientos; plantea que el individuo cuando niño empieza por tener percepciones concretas y es sobre la base de estas percepciones que forma luego sus representaciones generales y conceptos. El empirismo, afirma la validez absoluta de la experiencia en el ámbito del conocimiento científico-filosófico. Breve reseña histórica. Se conoce como empirismo la doctrina filosófica que se desarrolla en Gran Bretaña en parte del siglo XVII y el siglo XVIII, contraponiéndose a la corriente continental europea del racionalismo, y que considera la experiencia como la única fuente válida de conocimiento, realizando descripciones fenomenológicas del mismo, para encontrar los elementos que la constituyen. Sólo el conocimiento sensible nos pone en contacto con la realidad. Teniendo en cuenta esta característica, los empiristas toman las ciencias naturales como el tipo ideal de ciencia, ya que se basa en hechos observables. El empirismo supone una crítica a los racionalistas bajo el supuesto que la razón tiene carácter ilimitado, e incluso el propio proceso irracional puede producir cualquier tipo de conclusión. La razón por sí misma no tiene fundamento y funciona a partir de supuestos. Por tanto, sólo se consideran válidos los conocimientos adquiridos mediante la experiencia. Los principales representantes de esta corriente filosófica son: Bacon, Hobbes, Newton, Locke, Berkeley y Hume. De ellos, Bacon y Newton trabajaron preferentemente en el campo de las ciencias naturales. Los empiristas entienden por ideas todo aquello que es objeto de conocimiento; John Locke, quien pone como principio de todo conocimiento a la experiencia, hace una comparación del espíritu como una tabula rasa, encontrando el origen del conocimiento en la sensación y la reflexión; Locke incluirá las percepciones, mientras que Hume no. Tanto Locke como Hume admiten un subjetivismo del conocimiento y sostienen que no conocemos realmente la realidad, sólo las ideas sobre ésta. Locke sostiene, contra la teoría de las ideas innatas de Descartes, que todos nuestros conocimientos tienen su origen en nuestra experiencia, tanto externa (a través de los sentidos), como interna (a través de la razón); para él, al nacer, nuestra mente es como una hoja en blanco que se irá llenando con nuestra experiencia, George Berkeley, dice que el origen del conocimiento es la como vivencia de la realidad. Es decir todas las ideas son concretas y provienen de los sentidos externos, de los sentidos internos y de la creación imaginativo – fantasiosa; David Hume, señala como único fundamento de la ciencia y origen del conocimiento por medio de la experiencia, el hábito, la costumbre, la asociación de ideas, ya que la causalidad y la sustancia son meras ficciones; Francisco Bacon, realiza sus estudios utilizando el método inductivo en la observación desplazando el deductivo aristotélico, propone coleccionar y organizar los hechos que la experiencia nos brinda a fin de ascender a los axiomas y principios , por medio de la inducción. EL EMPIRISMO LÓGICO Fue propuesto por los miembros del llamado Círculo de Viena tras la primera Guerra Mundial, entre los que podemos destacar a Rudolf Carnap. Se puede esbozar diciendo que postularon que existía un único y universal método científico, en el que la experimentación y la observación objetivas son las únicas herramientas que permiten conocer las propiedades del mundo real y las leyes que lo rigen. En este proceso las observaciones se expresan primero en un lenguaje descriptivo, debiendo ser luego traducidas a un lenguaje lógico-matemático. Según ellos, el hecho de que este lenguaje lógico-matemático fuera único y coherente, aseguraba la unificación de todas las ciencias en una sola. De esta forma de entender la producción de ciencia surge precisamente el nombre que se le dio a esta corriente epistemológica: empirismo por situar el origen de la verdad científica en la observación empírica y, lógico por aseverar que la verdad científica debe quedar expresada en un lenguaje formal y coherente. Desde este enfoque epistemológico, un modelo será considerado como válido cuando tenga su génesis en la observación del sistema real a modelar y consigamos inducir una estructura lógico-matemática consistente con ella. El concepto de ciencia propuesto por el empirismo lógico fue criticado en sus diferentes aspectos por posteriores corrientes epistemológicas, siendo la importancia que tenía la inducción en el método científico una de sus facetas más cuestionadas. Esta crítica a la inducción, entendida como la generalización a partir de unos cuantos casos observados, señala que no es posible considerar una ley como científica basándose sólo en que sus predicciones se comprueban experimentalmente, dado que cabe la posibilidad de que futuros experimentos contradigan lo deducido de la ley o que otras hipótesis diferentes a la ley admitida también puedan ser contrastadas afirmativamente con los hechos. De esta forma surge la teoría de la refutación de Karl Popper. PRINCIPALES REPRESENTANTES.  Francis Bacon (1561 -1626). Nació en Londres, hijo del guarda del gran Sello del Estado, hecho que lo colocó desde la cuna en el ambiente de la alta política. Fue lo que llamaríamos hoy un “burócrata”, que tuvo varios puestos, estudió derecho en la universidad de Cambridge. Fue magistrado durante el reinado de Jacobo y profesor de derecho en Londres, fue diputado en el Parlamento, llegó a ser Lord, canciller y ostentó el título honorífico de Barón de Verulam. Se ha considerado a Bacon como uno de los más grandes filósofos de la humanidad, fue el instructor del empirismo, sustituyó el método deductivo de Aristóteles con el método inductivo y experimental a través de uno de sus tratados “Novum Organum” que este no es otra cosa que un programa de las ciencias de la naturaleza, con la parte de la lógica relativa a ellas, en esta obra realiza una defensa de la lógica inductiva y una crítica de la lógica deductiva aristotélica. La filosofía experimental de Bacon pretende señalar el modo por el cual el hombre ha de someter la naturaleza, debiendo ajustar la investigación científica a un determinado método (la inducción), que se proponga coleccionar y organizar los hechos que la experiencia nos brinda, a fin de ascender a los axiomas y principios. Bacon señala que la gran equivocación de los filósofos griegos fue haber gastado tanto tiempo en la teoría y tan poco en la observación. Además menciona que con la demostración deductiva no se aumenta el conocimiento de la premisa mayor o conocimiento adquirido; en cambio, el método inductivo pasa de la observación de un conjunto de hechos individuales analizados mediante el proceso de la abstracción, proporcionando a las cosas sus conceptos y precisando las leyes que le son propias. Pero la certeza obtenida con la inducción baconiana no puede tener la pretensión de ser absoluta, pero es suficiente para garantizar la continuidad de la evolución progresiva de la ciencia.  Thomas Hobbes (1588 - 1679). Nació en Malmesbury (Gran Bretaña), en Oxford recibió la enseñanza tradicional, basada en la filosofía aristotélica y la escolástica. Fue colaborador de Francis Bacon como ayudante de redacción y conoció a Galileo y Descartes. Hobbes surge como fundador de la concepción absolutista, totalitaria del Estado, al que denominó Leviatán. Según Hobbes, lo bueno para el hombre es todo aquello que le resulta útil y agradable.  John Locke (1630-1704). Nació en las cercanías de Bristol, Inglaterra. Cursó estudios de teología, química y medicina en Oxford y realizó estudios encaminados a la profesión de clérigos, propósito que abandonó más tarde para dedicarse a la medicina y a las ciencias naturales. Allí entró en contacto con la doctrina escolástica y la teoría de Descartes. Es la formulación clásica del empirismo inglés. Ligado al conde Schafterbury como médico de su hijo y nieto, se vio arrastrado a los vaivenes de una política que lo llevó hasta el destierro en Holanda y murió en Oates. Es considerado como el fundador de la teoría del conocimiento. Parte del principio de que todo conocimiento, incluso el abstracto es adquirido, y proviene de las sensaciones, de la experiencia (empirismo), rechazando las ideas innatas. Dice que el espíritu es una tabula rasa (tabla rasa), y que luego las sensaciones irán aportando las ideas simples y concretas y más tarde las complejas y abstractas; es la experiencia la que origina el conocimiento. Señala, entonces, que el objeto de conocimiento son las ideas, definidas como contenido del entendimiento y sin ningún carácter ontológico, ya que son el resultado directo de la sensación o la reflexión (ideas simples), o el resultado de la actividad asociativa de la inteligencia humana (ideas complejas). El problema del alcance del conocimiento intenta resolverlo clasificando las ideas simples y complejas. Las primeras tienen su origen en uno o más sentidos o en la combinación de ellos con la reflexión, como la idea de extensión. Las segundas se integran por la combinación de varias ideas simples, como la de la substancia. Al respecto distingue dos fuentes posibles de las ideas; empleando el análisis introspectivo: la sensación (experiencia interna) y la reflexión (experiencia externa). La externa es utilizada por la sensación que es la modificación que experimenta el alma cuando los sentidos les trasmiten una excitación. La interna es el camino de la reflexión, que es el apercibimiento que hace el alma de su propio acontecer. Podría decirse que no representa un empirismo radical y acepta el conocimiento por demostración, no fundamentado en la experiencia, (como la demostración de la existencia de Dios por el argumento cosmológico o teleológico), y la validez de conceptos originados por el sujeto (como los matemáticos o geométricos).  Isaac Newton (1642 - 1727). Nació en el condado de Lincoln y estudió en Cambridge, donde trabajó como profesor y alcanzó celebridad como matemático, físico y astrónomo. Se le considera, con Galileo, el padre de la física mecánica y fue, con Leibniz, el descubridor del cálculo infinitesimal y de varios postulados algebraicos. El método newtoniano fue inductivo y matemático; así, partiendo de la minuciosa observación de los hechos extrajo leyes, luego modificadas cuando los datos obtenidos por la experiencia demostraban su inexactitud. Newton rechazó abiertamente cualquier tipo de elaboración metafísica y deductiva que no se fundamentara en la verificación experimental del fenómeno. La filosofía newtoniana es absolutamente empírica, conducida por vías matemáticas y lógicas basadas en proposiciones inducidas de los fenómenos.  George Berkeley (1685 - 1753). Fue un clérigo inglés que continuó las especulaciones de Locke sobre la teoría del conocimiento. Sin embargo, su planteamiento fue mucho más radical y las consecuencias de su extremismo se resumen en dos ideas centrales: es imposible forjar ideas abstractas y la existencia objetiva de la materia es una mera ilusión. Para Berkeley las dificultades del conocimiento no se deben a una imperfección de las facultades humanas, sino al mal uso que se hace de ellas. Siendo la elaboración de ideas abstractas el principal de estos malos usos. Para Berkeley el origen del conocimiento es la percepción como vivencia de la realidad. En síntesis para Berkeley no hay ideas abstractas. Es decir, todas las ideas son particulares o concretas, y provienen de los sentidos externos, de los sentidos internos y de la creación imaginativo - fantasiosa; y todas ellas residen en un lugar que él llama mente, espíritu, alma o yo. Todo lo que existe es percibido como idea dentro de una mente. La materia no existe, o no se sabe si existe.  David Hume (1711-1776). Nació en Edimburgo, Escocia. Estudió en un primer momento Derecho jurisprudencial y dedicado a la política y a la diplomacia, viajó por varios países de Europa., pero pronto se dedicó a la Filosofía. Su filosofía proviene a la vez del empirismo de Locke y del idealismo de Berkeley. Trata de reducir los principios racionales (entre otros la casualidad) a asociaciones de ideas que el hábito y la repetición van reforzando progresivamente; hasta llegar, algunas de ellas, a adquirir una aparente necesidad. Hume lleva hasta las últimas consecuencias el empirismo de Locke y continuado por Berkeley. Empleando el análisis psicológico de los contenidos de la experiencia, con este método enfoca el problema gnoseológico, empezando por analizar los conocimientos y por establecer dos clases de ideas: las impresiones y las representaciones. Las primeras son los fenómenos psíquicos actuales, hijas de las sensaciones que se están experimentando. Las segundas, que constituyen las verdaderas ideas, son los fenómenos psíquicos representados, copias o reproducciones de los que fueron tenidos en un momento determinado. El filósofo escocés señala que las leyes científicas sólo son para los casos en que la experiencia ha probado su certeza. No tienen, pues, carácter universal, ni es posible la previsibilidad a partir de ellas. Las ideas de sustancia y de causas son puramente quiméricas, no admite la existencia de los espíritus. Los cuerpos no son más que grupos de sensaciones; el yo no es sino una colección de estados de conciencia. Esto es el fenomenismo absoluto, fue precursor del pragmatismo. Las conclusiones de Hume le conducen a lo que él mismo llamó escepticismo, que es al propio tiempo positivismo. De acuerdo con lo primero niega los problemas metafísicos, y en cuanto a lo segundo se atiende exclusivamente al dato empírico. Señala como único fundamento de las ciencias, el hábito, la costumbre, la asociación de ideas; ya que la causalidad, la sustancia. Son meras ficciones, y lo único que sabemos es que la costumbre ha representado determinadas impresiones antes que otras que tomamos como causas, lo que no justifica que los sean. David Hume fue el primero que intentó una explicación general de la vida del espíritu, mediante la asociación de las ideas. Este filósofo planteo el problema e indicó el método para resolverlo. Para Hume, nuestras intuiciones en apariencias simples son en realidad, actos muy complejos; nuestras creencias naturales son ilusiones objetivas. Estudiar el espíritu es aplicarle el método del análisis; es descubrir sus elementos primitivos y las leyes que las combinan. Para Hume no existe nada innato, nada a priori, los principios de existencia se derivan de esta misma. La certidumbre es completamente subjetiva, y se funda en los hábitos del espíritu, en nuestra impotencia para destruir ciertas asociaciones de ideas. Existen entre las ideas tres principios de conexión: la Semejanza, la continuidad en el tiempo y espacio, la causalidad. Las ideas se asocian, sin nuestra intervención, con arreglo a sus propias leyes. El principio de causalidad no es innato, nada es innato al espíritu. Hume es precursor del positivismo; se puede decir que la intención y los objetivos de Hume son los mismos impulsos que más tarde movieron a Kant.  Emanuel Kant (1724-1804). Fue un filósofo alemán; formado en el racionalismo, comienza a dudar del valor de la razón al leer a Hume, planteándose el problema del valor y los límites de ésta. La filosofía kantiana supone una síntesis del racionalismo y del empirismo, cerrando una época filosófica muy importante. Kant procede a un estudio de cómo es posible la construcción de la ciencia, llevando a cabo una reflexión sobre el problema de las relaciones de la razón con la realidad, que en ella aparecen vinculadas. Kant distinguió 2 grandes facultades dentro del conocimiento humano:  La sensibilidad. Es pasiva, se limita simplemente a recibir una serie de impresiones sensibles, que Locke había llamado ideas de sensación y Hume impresiones.  El entendimiento. Es activo, tiene una espontaneidad. El entendimiento puede generar, según Kant, 2 tipos de ideas o conceptos:  Conceptos puros o categorías: ideas o conceptos independientes de la experiencia.  Conceptos empíricos: ideas obtenidas a partir de la experiencia. Kant analiza el conocimiento humano a través de juicios, que consisten en la unificación de múltiples impresiones sensibles que pasivamente hemos percibido mediante los conceptos; en esta unificación empleamos las categorías, carentes de contenido. Es en el juicio donde está la falsedad o verdad de nuestro conocimiento, ya que las impresiones aisladas son siempre verdaderas. Admite que existen categorías o conceptos que no provienen de la experiencia, pero a la vez sostiene que la aplicación de estos conceptos a la realidad nunca podrá ir más allá de la experiencia sensible. Constituye, como habíamos dicho, una síntesis entre racionalismo y empirismo. En el empirismo moderno, para que pueda calificarse válidamente de empírica una proposición, se requiere que sea accesible, por lo menos en principio, a la comprobación experimental. Cuadro Resumen del Empirismo y Racionalismo. Racionalismo Empirismo Definición El racionalismo es una corriente filosófica que apareció en Francia en el siglo XVII, formulada por René Descartes y que se opone al empirismo. Racionalismo (del latín, ratio, razón), en filosofía, sistema de pensamiento que acentúa el papel de la razón en la del conocimiento, en contraste con el empirismo, que resalta el papel de la experiencia, sobre todo el sentido de la percepción. En la filosofía de la ciencia, el empirismo es una teoría del conocimiento, que enfatiza los aspectos del conocimiento científico que están cercanamente relacionados con la experiencia, o en el caso científico mediante la experimentación. Es requerimiento fundamental del método científico, que todas las hipótesis y teorías deben ser probadas mediante la observación del mundo natural, restándole importancia al raciocinio a priori, la intuición o la revelación. Contexto histórico Racionalismo es una corriente filosófica europea que, posteriormente fue subdividida por los historiadores en dos bloques antagónicos: racionalismo y empirismo. Comprende todo el siglo XVII y es un largo e intenso epígono metafísico a los grandes progresos de la ciencia del Renacimiento. En él la filosofía adopta el paradigma matemático de la geometría y el paradigma experimental de la física, oponiéndose tanto al escepticismo pirrónico como al formalismo escolástico. Sus características principales son: • Confianza en el poder de la razón. • Postulación de las ideas innatas. • Utilización del método lógico-matemático para explicar los razonamientos y del empírico para confirmarlos cuando ello es posible. • Recuperación de doctrinas clásicas, como el atomismo (Gassendi), el fatalismo (Spinoza) o el platonismo gnoseológico (Leibniz). La filosofía empirista clásica evoluciona a lo largo de los siglos XVII y XVIII, naciendo y desarrollándose especialmente en las Islas Británicas. Propugna que el origen del conocimiento es la experiencia y que la mente es como un papel en blanco (Locke),[3] sin ideas innatas, esto implica la negación de las ideas del racionalismo, y que el conocimiento humano no es ilimitado; la experiencia y percepción es su límite; la consecuencia filosófica de esta afirmación lleva a la negación de la metafísica (conocimiento de realidades metaempíricas como Dios o el alma). Todo conocimiento es el conocimiento de las ideas y no de las cosas; pensar se reduce a relacionar ideas entre sí, y éstas surgen a partir de las impresiones de los sentidos, por lo tanto una idea será válida sólo cuando reproduzca fielmente una impresión. Por ejemplo: la idea de un centauro es la unión de la imagen de un hombre con un caballo, pero, ya que no reproduce fielmente ninguna de las impresiones, es inválida. El más importante y radical empirista fue Hume (1711-1776). Él sostenía un empirismo moderado, no extremo como el de Pirron, ya que para la vida diaria es necesario creer en la verdad de ciertas afirmaciones y además la suspensión de todo juicio nos llevaría a la inacción, a la dominación, y eso no era a lo que aspiraba Hume, él quería despertar una actitud crítica, opuesta alfanatismo. Otros importantes autores del empirismo clásico fueron John Locke (1632-1704) y George Berkeley (1685-1753). RELACIONES Y DIFERENCIAS ENTRE EMPIRISMO Y RACIONALISMO. EMPIRISMO RACIONALISMO  Estudia hechos y experiencias  La fuente principal y prueba última del conocimiento es la percepción, intuición en fin los sentidos.  Niega la posibilidad de ideas espontáneas.  Doctrina que afirma que todo conocimiento se basa en la experiencia sobre todo sentido de la percepción.  Requiere de la observación (sentidos) para dar certeza de su conocimiento.  Verifica, confirma o niega una hipótesis.  Lo que determina si los conocimientos son válidos o no, esta en la forma como los construyamos.  John Locke, Berkeley, David Hume y Francisco Bacon.  Estudia los entes abstractos que solo existen en la mente humana. (Número)  La principal fuente y prueba final del conocimiento (razonamiento deductivo), basado en principios evidentes y axiomas (principio básico que es asumido como verdadero sin demostración alguna).  Afirma que la mente es capaz de reconocer la realidad mediante su capacidad de razonar.  Sistema de pensamientos que acentúa el papel de la razón en la adquisición del conocimiento.  El conocimiento llega luego de dudar y hallar un principio evidente por una verdad clara y distinta.  Benito Spinoza, Leibniz, Descartes. LA EPISTEMOLOGÍA Hay un acuerdo mínimo generalizado en que la epistemología tiene que ver con el conocimiento. De allí en adelante surgen no sólo las diferencias, sino también las dificultades y los problemas. Una diferencia que vale la pena destacar es que para unos la epistemología estudia el conocimiento en general, desde un punto de vista filosófico, con lo cual el término resulta aproximadamente sinónimo de “gnoseología” (suele ser el caso en el mundo anglosajón, por ejemplo), mientras que para otros la epistemología se restringe a uno de los tipos de conocimiento: el científico (en general, suele ser el caso, por ejemplo, en Italia, Francia y Latinoamérica), con lo cual el término pasaría a ser sinónimo de las expresiones “Filosofía de la Ciencia”, “Teoría de la Ciencia”, “Teoría de la Investigación Científica”. Esas tres perspectivas jamás serían valores discretos ni excluyentes, sino predominios dentro de una variable continua, más o menos cercanos a alguno de esos tres mundos. Atendiendo a esas perspectivas, podemos asociar respectivamente tres variaciones importantes en las tendencias recientes de la epistemología. En primer lugar, tenemos una perspectiva desde la cual se concibe la epistemología como Filoso¬fía Analítica, siguiendo la herencia del Círculo de Viena y de la llamada “Concepción Heredada” (Received View). Esta perspectiva se caracteriza por su énfasis en la rigurosidad del análisis y por la fidelidad al programa trazado en las célebres tesis del Círculo de Viena, incluyendo la necesidad de reelaboraciones y respuestas a las objeciones lanzadas desde el falsacionismo popperiano y desde el sociohistoricismo kuhniano. En segundo lugar, tenemos otra perspectiva desde la cual se concibe la epistemología como reflexión libre, tanto en un plano filosófico no analítico como en un plano socio-histórico, cultural, psicológico y antropológico, sin demasiadas preocupaciones acerca de los linderos entre esas áreas, sobre la base de nociones tales como el “pensamiento complejo”, el “holismo”, la “transdisciplinariedad”, la “reflexividad” o la “posmodernidad”. En tercer lugar, hay otra perspectiva desde la cual se concibe la epistemología como ‘Meta-Teoría’ y como ciencia fáctica obligada a explicar, mediante teorías contrastables, los procesos del conocimiento científico, del mismo modo en que la biología se obliga a explicar los hechos orgánicos o en que la lingüística se obliga a explicar los hechos de lenguaje. Entender estas tres variaciones resulta sumamente importante a la hora de estudiar epistemología y de diseñar programas instruccionales, a la hora de analizar su desarrollo histórico y de aplicarla a los proyectos de investigación y a los programas de desarrollo científico-tecnológico. En síntesis, la noción de epistemología y la consideración de las diversas tendencias en su desarrollo histórico, no pueden ser tratadas unívocamente y ni siquiera descriptivamente, sino sólo por relación con determinadas perspectivas de fondo que generan diversidades en los modos de “hacer epistemología” y de hablar de epistemología. Entender esas perspectivas de fondo resulta vital para no extraviarse entre autores, propuestas y polémicas y, sobre todo, para organizar, explicar y evaluar las múltiples direcciones hacia las cuales se orienta el esfuerzo humano por entender el fenómeno de la ciencia, a partir de lo cual cada quien podría decidir y hacer sus propias selecciones de trabajo. El desarrollo de los estudios en el terreno de la Epistemología ha ido incursionando hacia la edificación de un grupo de escuelas y/o paradigmas que pudieran considerarse, en mayor o menor medida, en calidad de clásicos del pensamiento universal. Entre los más notables tenemos los siguientes:  RACIONALISMO;  EMPIRISMO;  CONSTRUCTIVISMO;  VIRTUOSISMO;  EVOLUCIONISMO;  CONDUCTISMO;  HUMANISMO;  REALISMO;  POSITIVISMO y otros. Criterios de la Epistemología Para sistematizar las variaciones en los tratamientos epistemológicos se han adoptado hasta ahora varios sistemas de clasificación y discriminación, todos los cuales se muestran insuficientes por diversas razones. Uno de estos criterios, tal vez el más simplificador de todos, es el que distingue entre visiones cualitativa y cuantitativa. En la primera estaría ubicada la perspectiva subjetivista (“mundo 2”) y en la segunda, la perspectiva objetivista (“mundo 1”). Obviamente, queda por fuera la perspectiva intersubjetivista (“mundo 3”), con lo cual el tipo de ciencia desarrollado por Einstein, Mendeleiev, Chomsky, escaparía a esa clasificación. Por tanto, o el trabajo del tipo desarrollado por estos autores no es ciencia o el sistema de análisis es incompleto. Pero en el mundo académico Einstein, Mendeleiev y Chomsky son sistemáticamente considerados como científicos. Entonces, el sistema que diferencia entre “cualitativo” y “cuantitativo” es incompleto. En realidad, la deficiencia básica de este sistema de análisis está en su presuposición dualista “subjetividad / objetividad”. Otro de estos criterios, sumamente parecido al anterior, es el que distingue entre “Ciencias del Espíritu” y “Ciencias Materiales”. Su dificultad elemental está en la imposibilidad de establecer límites discretos entre ambas cosas. La lingüística, por ejemplo, es una “ciencia del espíritu” cuando aborda fenómenos de comunicación social, pero es una “ciencia material” cuando aborda fenómenos computacionales y lógico-formales: ¿habría que considerar dos ciencias diferentes cuando en realidad se trata de una misma teoría, sólo por el hecho de que se aplican a hechos distintos? Algo parecido podría aducirse en el caso de la clínica médica, con respecto a enfermedades “materiales” que tienen bases psicológicas (“espirituales”). ¿Cómo congeniar ambas cosas? Tenemos también el criterio de las diferencias entre “Ciencias Empírico-Analíticas”, “Ciencias Histórico-Hermenéuticas” y “Ciencias Teórico-Críticas”. Lo único que puede distinguirse empíricamente en este sistema es la “ciencia empírico-analítica”, que constituye un mismo conjunto indiscriminado y confuso de toda la ciencia empirista y racionalista. Pero resulta imposible encontrar datos empíricos que diferencien entre “ciencias histórico-hermenéuticas” y “ciencias teórico-críticas”. Más bien, parece una discriminación “ad hoc” para resaltar el valor de ciertas perspectivas precognitivas, con total independencia de soportes empíricos. Si la historia de la ciencia se ventilara en términos de esta clasificación, el resultado sería confuso. Enfoques Epistemológicos VARIABLE GNOSEOLÓGICA VARIABLE ONTOLÓGICA EMPIRISMO RACIONALISMO IDEALISMO Etnografía, diseños de convivencia, inducción reflexiva… Interpretaciones libres, lenguajes amplios, argumentación reflexiva… REALISMO Mediciones, experimentaciones, inducción controlada… Abstracciones, sistemas lógico-matemáticos, deducción controlada… El estudio de cada uno de estos enfoques epistemológicos permite manejar las perspectivas o los marcos presuposicionales desde los cuales se conciben, desarrollan y evalúan los procesos científicos, incluyendo la producción de investigaciones y, sobre todo, las tendencias en la evolución de la epistemología, para explicar las relaciones de continuidad, y también las de ruptura, que tienen lugar en las variaciones de las tendencias epistemológicas. En realidad, es que esas tendencias no son entre sí aisladas ni inconexas, sino que unas son prolongaciones de otras bajo un mismo enfoque epistemológico y otras son discontinuidades o rupturas con respecto a otras en virtud de enfoques epistemológicos diferentes. Anteriormente se habló de ciertas perspectivas pretóricas, precognitivas, asociables a la tesis popperiana de los tres mundos. Nótese que esas perspectivas (o filtros) equivalen a la misma noción de “Enfoques Epistemológicos”, sólo que mientras en aquel caso se consideran tres grandes sistemas de convicciones. En este otro la discriminación es un poco más fina, ya que permite distinguir dos variaciones importantes en la epistemología interpretativa (o comprensivista, asociada a la idea de “ciencias del espíritu”), a saber, la variación experiencialista (convivencia, trabajos de campo, al modo propuesto por Alfred Schutz) y la variación reflexivista (argumentaciones, crítica sociohistoricista, al modo de Jürgen Habermas). Se trata de dos esquemas de análisis que resultan convergentes y que pueden utilizarse a conveniencia. Otro criterio de análisis adoptado en esta intervención es el que se refiere a la “Estructura Diacrónica”, según la cual los desarrollos científicos y meta-científicos se basan en “Programas” de desarrollo progresivo (tal como en Lakatos 1978) que van más allá del individuo y, a veces, más allá de generaciones de individuos (piénsese en el programa de la gravitación, desde Newton a Einstein, por ejemplo, o en el del racionalismo, desde los griegos a la actualidad). Estos programas siguen una trayectoria temporal que comienza en una fase descriptiva (cuáles son los hechos), para luego pasar a una fase explicativa o interpretativa (según el enfoque, explicar por qué los hechos ocurren del modo en que fueron descritos o interpretar cuáles son los simbolismos subyacentes), yendo después a una fase contrastiva (evaluar las teorías elaboradas en la fase anterior), terminando en una fase aplicada o aplicativa (en que se intenta explotar las teorías ya evaluadas para el control de la realidad. Evolución histórica de la Epistemología La teoría antigua del reflejo fue desarrollándose en las doctrinas de Platón y Aristóteles, no podían aceptar la forma ingenuo-naturista de los presocráticos. Pero fieles al supuesto fundamental de toda la filosofía antigua: la tesis de la unidad entre el saber y el objeto. Platón formuló la teoría causal de la percepción: comparó el sujeto cognoscente con un pedazo de cera y el objeto de la percepción con un sello que penetra la cera. En lo que se refiere a Aristóteles, expresó la idea de que el sujeto es potencialmente lo que el objeto cognoscible es en el momento. En la filosofía antigua no se podía comprender que la actividad creativa del sujeto era indispensable para la construcción ideal del objeto. Se pensaba que el objeto verdadero sólo puede ser "dado" al ser cognoscente: todo aquello que es producto de su creatividad cognoscitiva subjetiva, sólo puede ser un simple opinar, una subjetividad, y por lo tanto, no es verdadero, no corresponde al ser. Sin embargo, la filosofía de los siglos XVII y XVIII presenta un nuevo planteamiento del problema que se desarrolla en relación estrecha con las ciencias naturales. Esto se manifiesta principalmente, en la comprensión del sujeto, de lo subjetivo, como algo claramente diferenciado de la substancia material que le es lógicamente opuesto. Descartes comprendió el "yo", la autoconciencia del sujeto, como el principio, en cuya existencia no se puede dudar, porque el acto mismo de dudar presupone el "yo" (pienso, luego existo). En su sistema, a la materia se le atribuye una propiedad cuantitativa, mientras que al espíritu se le da una cualitativa. De ahí resulta un dualismo marcado: la exclusión lógica de las dos substancias. En la medida que el racionalismo –después de Descartes- atribuía a la sustancia ideal y material, al sujeto y al objeto, propiedades lógicamente incompatibles, no pudo resolver el problema del conocimiento. En lo que se refiere al materialismo empirista, corriente dominante de los siglos XVII y XVIII, éste se opuso a la conversión del pensamiento en una sustancia existente por sí solo. Se opuso, además, a la doctrina cartesiana de "las ideas innatas". Pero, al mismo tiempo, no pudo evitar reconocer el hecho de la existencia del "yo" como un fenómeno de la vida psíquica, que es experimentado inmediatamente por el sujeto cognoscente. El materialismo empirista se vio enfrentado a la difícil tarea de explicar el origen y el funcionamiento de la llamada experiencia interna. Naturalmente, no era posible solucionar esta tarea dentro del marco de la forma metafísica que le era propio al materialismo de aquel tiempo. De ahí deriva la poca claridad al subjetivismo, en la investigación del problema de la relación mutua entre experiencia "externa" e "interna", de los materialistas de los siglos XVII y XVIII. En Locke aparecen la experiencia externa (sensorial) y la experiencia interna (la reflexión) como dos fuentes casi independientes del conocimiento, cuya relación no está claramente determinada, pero cuya independencia es señalada categóricamente por el filósofo. A esto se añade otra dificultad para los filósofos de este periodo en el problema sujeto-objeto, y que consistió en lo siguiente: para la ciencia de aquel tiempo, la concepción de materia correspondía al conocimiento que de ella habían elaborado las ciencias naturales matemático-mecánicas que las identificaban con el saber objetivo, y todo aquello que se salía de este margen era declarado subjetivo. El conocimiento era interpretado como análisis y sistematización de las impresiones del objeto dadas en la experiencia sensorial (empirismo). Por primera vez en la historia de la filosofía, Kant demuestra que el objeto no es una cosa ajena al sujeto, algo externo y opuesto a éste. La función de la objetividad, según Kant, es una forma de la actividad del sujeto, y el propio sujeto no existe fuera de las cosas conocidas por él. Además, según Kant, el objeto sólo existe en las formas de la actividad subjetiva y sólo así puede ser conocido. La cosa en sí, es decir, la realidad existente fuera de cualquier relación con el sujeto cognoscente es dada al sujeto solamente en la forma de los objetos. Según el filósofo alemán, los objetos son en su esencia producto de la actividad creadora propia del sujeto. A diferencia de Descartes y de los otros racionalistas metafísicos, Kant no comprendió el sujeto como una rescogitans, una "cosa pensante". Para él el sujeto es autoactividad, que sólo se puede manifestar en su actuación, en la ordenación de las sensaciones por medio de la síntesis categorial. Detrás de la tesis idealista de un mundo de objetos, creado por el sujeto, en Kant se encuentra el profundo supuesto dialéctico de la actividad del sujeto: el sujeto no percibe pasivamente el mundo de las sensaciones, que les es "dado", o los conceptos racionales terminados, sino realiza lo "dado" creativamente. Hegel superó plenamente aquellos elementos de enajenación en la comprensión del sujeto y el objeto, los cuales se conservan todavía en la filosofía de Kant. Hegel demostró su dependencia mutua dialéctica, su enlazamiento mutuo, descubrió rigurosamente que no es posible contraponer metafísicamente realidad objetiva (en Kant, la cosa en sí) y objeto, saber empírico y saber racional, experiencia "externa" e "interna", razón teórica y práctica. Según Hegel, sujeto y objeto son sustancialmente idénticos porque la realidad se basa en el autodesarrollo del espíritu absoluto, (en el sentido absoluto de la palabra, realidad y espíritu absoluto confluyen, según Hegel). Pero el espíritu absoluto, para Hegel, es el sujeto absoluto que se tiene a sí mismo como objeto. La fenomenología del espíritu de Hegel, se dedica a la tentativa de comprobar esta tesis. El materialismo dialéctico afirma que la posición de que el saber no es una cosa independiente que se inmiscuye entre sujeto y objeto, sino un momento de la actividad del sujeto frente al objeto, una "forma transformada" (Marx) específica del proceso cognoscitivo. El saber representa la actividad cognoscitiva potencial del sujeto. (Cuando el saber se convierte de una actividad cognoscitiva potencial en una actual, entonces, ya no aparece en "forma transformada" de la objetividad, sino como momento del proceso cognoscitivo.) De este modo, en la realidad, no hay dos relaciones independientes –la del saber con el objeto y la del sujeto con el saber-, sino sólo la relación entre sujeto y objeto. El saber no es un "mediador" entre sujeto y objeto, sino una forma de la realización de la relación cognoscitiva. En su forma "transformada", específica, un tipo de cristalización de la actividad cognoscitiva realizada y la forma de su posible desarrollo futuro. A finales del siglo XIX aparecieron una serie de trabajos en los cuales se analizó lógicamente los conceptos fundamentales de la física clásica, destacan principalmente los trabajos de Ernst Mach. Mientras en la mecánica de Newton se explicaba una serie de fenómenos físicos por su referencia con el espacio absoluto, por su parte, Mach postuló un nuevo principio: todo lo que sucede en el mundo tiene que explicarse por la acción recíproca de los cuerpos. Para Mach los conceptos deben ser determinados necesariamente por datos de la observación, esta afirmación lo condujo a pensar en la existencia de elementos primarios que son "dados" sensorial e inmediatamente, y que fundamentan todo conocimiento. El mundo de los "datos sensoriales" se convierte así en un ser con existencia autónoma (no en un modo de ser, sin en el fundamento de la realidad total). Al igual que el mundo subjetivo debe ser reducido totalmente a combinaciones diferentes de "datos sensoriales", a "construcciones lógicas" específicas de "datos sensoriales", como propuso Bertrand Russell. Los rasgos esenciales de la teoría empirista de Mach y Russell se reproducen en las nociones del positivismo lógico. Plantea el interrogante acerca de la relación de los "datos sensoriales" con el mundo de los cuerpos materiales, así como la pregunta acerca de la relación, de las proposiciones y los términos sobre los "datos sensoriales" (del llamado lenguaje fenoménico con las proposiciones y los términos de las cosas físicas (el llamado lenguaje objetivo). El positivismo lógico postula que una proposición del lenguaje objetivo equivale a una conjunción finita de proposiciones sobre "datos sensoriales"; es decir, es solamente una abreviación específica de las proposiciones que fijan en el lenguaje los resultados de las observaciones inmediatas simples. Además, declaró que los conceptos teóricos en su esencia solamente representan una abreviatura taquigráfica para el material empírico que es dado en la experiencia sensorial. Por otra parte, Rubinstein afirma que el objeto del saber como algo cuyas propiedades son independientes de este o aquel "punto de vista" del sujeto, independiente de cómo se le aparece al sujeto. En el proceso del conocimiento esto se manifiesta en que el sujeto elabora relaciones del objeto de cierta forma invariante, es decir estable, general, independiente del punto de vista cambiante del sujeto. En el pensamiento, éstas permiten unir a un sistema único objetivo, las diferentes propiedades y relaciones del objeto, ya que la existencia de las mismas es lo que posibilita diferentes nociones subjetivas. En cambio, aquellas nociones sobre los aspectos del objeto que dependen de los diferentes puntos de vista y sistemas de referencia del saber, y que no se dejan integrar en un sistema de premisas objetivas, son consideradas por el sujeto como subjetivas, ilusorias, como no conformes con la realidad objetiva. El desarrollo del conocimiento demuestra que para el saber objetivo juega un papel importante, precisamente, la comprensión de aquellos aspectos del objeto, que son invariantes no sólo en lo relativo a las "perspectivas" cambiantes del sujeto, sino también en lo relativo a las muchas las muchas condiciones externas distintas. El problema de cómo aparece el objeto según el punto de vista del sujeto en esta o aquella "perspectiva", en un caso especial del problema más general de cómo las relaciones invariantes pueden manifestarse por medio de conexiones y propiedades variantes. Se puede, entonces, establecer que el programa de la constancia perceptual en la psicología, es solamente un caso especial de un problema más general: el problema sobre el papel que juega la invariancia de las percepciones de los objetos en la construcción del saber objetivo. Es necesario, por ello, no solamente investigar los mecanismos psicológicos y fisiológicos por medio de los cuales el hombre percibe un objeto como constante, sino también analizar la estructura lógica de la invariancia, la relación mutua entre la invariancia y la variancia de las determinaciones del objeto, su relación con la subjetividad y objetividad del saber. La importancia del análisis lógico-filosófico de la posición de la invariancia en el proceso cognoscitivo, sea aclara especialmente en donde no se trata de una realización inconsciente de la invariancia (como en el caso de la constancia perceptual), sino de sus aplicaciones como principio metodológico importante en la construcción del saber. Esto es de lo más reciente en saber científico, especialmente en ciencias como las matemáticas y la física. El investigador reproduce el objeto y desarrolla el saber sobre el mismo objeto cognoscible, les corresponde determinada invariancia que también determina el sistema de su estado total. En los resultados que se encuentran en los trabajos del psicólogo suizo J. Piaget, documentan el gran significado que tiene, para el desarrollo del saber, el aprovechamiento de la invariancia de las determinaciones del sujeto. Sus investigaciones en el campo de la psicología infantil, lo llevaron a desarrollar un problema general, esto es, la génesis del intelecto. Piaget ve la esencia del intelecto en un sistema de operaciones. La operación como acción interna se deriva de la acción real, objetiva. Una operación es la acción objetiva, externa transformada, y continuada internamente ("interiorizada"). La operación como acción interna se realiza mentalmente, con el uso de imágenes, símbolos y señales que representan cosas reales. Mas, la operación no solamente se distingue de la acción objetiva, real por su carácter "interno" y abreviado. No toda acción "interna" (interiorizada) es una operación. Una acción interna sólo se convierte en operación, cuando es una dependencia mutua determinada con otras acciones, se une a un sistema, a un todo estructurado. Ahí, tal sistema de operaciones se caracteriza por el equilibrio que se establece entre las operaciones y otras opuestas a aquéllas. Así, en un sistema de operaciones en el sentido de una clasificación, por ejemplo, no hay solamente operaciones para establecer las relaciones aditivas (A+A’=B; B+B’=C; etc.), sino también las operaciones opuestas, las de la sustracción (B-A’=A; C-B’=B, etc.). La reversibilidad de las operaciones significa, pues, que para cada operación existe otra simétrica y opuesta que reconstruye la situación original vista desde los resultados de la primera operación. La reversibilidad de las operaciones produce un "equilibrio" dentro del sistema de operaciones. Según Piaget, sólo el intelecto logra la reversibilidad completa, puesto que a las formas inferiores de captar el objeto (tales aspectos del proceso del conocimiento como la percepción o la experiencia) les son inaccesibles la reversibilidad completa. Para el proceso del conocimiento, existe la tendencia característica de conectar las diferentes elementos del saber por medio de producir un sistema único a partir de las relaciones invariantes. También subraya esta tendencia por parte de algunos teóricos de la corriente positiva, pero se la interpreta de un modo específico: no como una forma de reproducción ideal del objeto real, sino como expresión de ciertas peculiaridades del sujeto. Así la escuela de la psicología de la Gestalt señala el carácter estructural del conocimiento. Este carácter estructural ya aparece desde la percepción elemental: el sujeto percibe determinadas totalidades estructuradas que se le aparecen como cosas existentes en un determinado "trasfondo". Según esto, el sujeto cognoscente aparece como pasivo en la concepción de la psicología de la Gestalt; al propio sujeto se le considera como cosa física entre otras cosas físicas. Con este supuesto, desde el principio es imposible diferenciar en la percepción como resultado de la relación mutua entre sujeto y objeto, las propiedades de la cosa "como tal", de las propiedades que le son características a la percepción según las peculiaridades de sujeto. Piaget, sin embargo, se acercó más a la solución del problema de la relación sujeto-objeto con ayuda de la teoría del equilibrio. Él critica la psicología de la Gestalt y subraya que hay que ver al sujeto como un ser activo. Según Piaget, la psicología de la Gestalt se dedica solamente a un tipo muy estrecho de estructura cognoscitiva totalitaria, a las llamadas totalidades irreversibles y no-asociativas que corresponden solamente al estadio inicial del desarrollo del intelecto y que son sustituidas en el curso del desarrollo del intelecto y que son sustituidas en el curso del desarrollo intelectual por otras estructuras reversibles y asociativas. Es hasta las estructuras reversibles, donde aparecen las características estables, invariantes del objeto, las cuales no dependen del cambio continuo de las condiciones cognoscitivas. En la solución del problema sujeto-objeto, la filosofía marxista parte de que la relación cognoscitiva se produce en la relación práctica material-productiva entre sujeto y objeto. La primera relación sólo puede existir como algo que garantiza la realización de la segunda relación. La particularidad específica que distingue al hombre del animal, como es sabido, consiste en que el hombre no se apropia pasivamente los objetos ofrecidos por la naturaleza, sino que transforma la naturaleza, la "humaniza" y así crea un "segundo" mundo, la sociedad, en la que vive y actúa. Con la transformación de la naturaleza que el hombre realiza conforme a sus necesidades, él mismo se transforma produce dentro de sí nuevas necesidades, "se crea a sí mismo". Mas para poder transformar el objeto conforme a sus finalidades, el sujeto necesita de un saber sobre la estructura interna del objeto tiene que conocer las conexiones necesarias del objeto, sus leyes. Por esto, la actividad que transforma el objeto, necesariamente se une a la actividad cognoscitiva del sujeto, es decir, una actividad que en su contenido coincide con el objeto. En los primeros estadios del proceso de desarrollo cognitivo humano, la actividad práctica y cognoscitiva todavía no eran separadas externamente. La última era un momento, un aspecto de la primera, según una expresión de Marx, se entrelazaba con la actividad práctica. Más tarde, se dio la separación externa entre actividad práctica y actividad cognoscitiva, lo que naturalmente no niega el hecho de que el proceso cognoscitivo depende fundamentalmente de la práctica de la realidad por el sujeto. PEDAGOGÍA EXPERIMENTAL La investigación educativa en su trayectoria se ha enfocado marcadamente hacia el positivismo, desde su proyecto como pedagogía experimental e incluso como herramienta para la generación del conocimiento; en los actuales momentos, esta disposición ha sido estudiada desde diferente perspectivas; predominan entre éstas las tendencias de carácter fenomenológico crítico, los cuales convienen en la exigencia de centrarse más en la persona, la vida cotidiana, los valores, las creencias y el sentido que éstas tienen para el entendimiento de los aspectos socio-educativos. Actualmente muchos expertos cuestionan los presupuestos acordados, respecto a la relación entre Educación y Desarrollo Social. Dentro de ese contexto, cada país, otorga importancia a sus aspectos particulares, referidos a la educación y a la sociedad. A propósito de esta reflexión (Ferreres, 1992:229) afirma que: “la socialización y la escuela son instrumentos importantes, tienen como meta la de sustituir los mecanismos externos por resortes de control interno, de tal manera que los individuos asimilen las normas precisas para hacer lo que deben hacer sin necesidad de recordárselo”, en consecuencia la orientación sobre lo que se debe o no hacer obedece a la concepción de la educación y del ser humano que se plantean en los proyectos educativos y diseños. En ese ámbito se discute el problema de la investigación, asociada a las situaciones educativas, el hecho de entender la figura del docente como un "práctico reflexivo" e "investigador en el aula" supone dar un paso importante en su profesionalización y en su acción social, representando de esta manera una opción ante las concepciones positivistas del profesor basado en competencias; los profesionales de la educación, pasan a ser ponderados como profesionales dotados de una adecuada preparación en conocimientos, capacidades, actitudes y valores, que no sólo "actúan" basados en el conocimiento producido por la investigación educativa, sino que también son capaces de generarlo, reflexionando e investigando, tomando en consideración los paradigmas de investigación que emergen, los contextos socioculturales donde se desenvuelven y la pertinencia que tengan para responder a las interrogantes planteadas y los problemas derivados de su propia praxis. Barrios (1997:239), subraya algunas características que según Contreras (1991), debe reunir la investigación educativa, las cuales se enmarcan dentro de los siguientes postulados; “a) Debe dirigirse a favorecer la transformación de la enseñanza, mediante la realización de valores educativos, considerando valioso el proceso de búsqueda, análisis y reflexión dentro del propio proceso de investigación. b) La educación es una actividad pública socialmente relevante y que ocurre en instituciones. c) Requiere una transformación de las relaciones de poder entre investigación y práctica. d) Compromete a desarrollar nuevas formas de comprensión y capacidad para la reflexión autónoma y colaborativa sobre el sentido de la práctica educativa y su mejora. e) Para que exista un cambio educativo de la enseñanza el docente tiene la necesidad de implicarse en el proceso de reflexión de su práctica.” METODOS DE INVESTIGACION EDUCATIVA. Los métodos de investigación en educación se pueden clasificar de acuerdos a los distintos criterios. En este apartado se presentan los principales métodos agrupados de acuerdo a los criterios más significativos. Según el proceso formal: Este se refiere al método que se emplea en el estudio, se divide en: Método deductivo: Parte de una premisa general para obtener las conclusiones de un caso particular. Pone el énfasis en la teoría, modelos teóricos, la explicación y abstracción, antes de recoger datos empíricos, hacer observaciones o emplear experimentos. Método inductivo: Se analizan solo casos particulares, cuyos resultados son tomados para extraer conclusiones de carácter general. A partir de las observaciones sistemáticas de la realidad se descubre la generalización de un hecho y una teoría. Se emplea la observación y la experimentación para llegar a las generalidades de hechos que se repiten una y otra vez. Método hipotético-deductivo: A través de observaciones realizadas de un caso particular se plantea un problema. Éste lleva a un proceso de inducción que remite el problema a una teoría para formular una hipótesis, que a través de un razonamiento deductivo intenta validar la hipótesis empíricamente. Según el grado de abstracción: Este se divide en: Investigación pura (básica): Esta investigación busca aumenta la teoría, por lo tanto se relaciona con nuevos conocimientos, de este modo no se ocupa de las aplicaciones prácticas que puedan hacer referencias los análisis teóricos. Investigación aplicada: Su principal objetivo se basa en resolver problemas prácticos, con un margen de generalización limitado. De este modo genera pocos aportes al conocimiento científico desde un punto de vista teórico. Según el grado de generalización: Se divide en: Investigación fundamental: A partir de la muestra de sujetos, las conclusiones de la investigación se hacen extensivas a la población y se orienta a las conclusiones. Su objetivo se centra en el aumento de información teórica y se relaciona con la investigación pura (básica). Investigación acción: Se centra en generar cambios en una realidad estudiada y no coloca énfasis en lo teórico. Trata de unir la investigación con la práctica a través de la aplicación, y se orienta en la toma de decisiones y es de carácter ideográfico. Según la naturaleza de los datos: Su división es: Metodología cuantitativa: Para cualquier campo se aplica la investigación de las Ciencias Físico-Naturales. El objeto de estudio es “externo” al sujeto que lo investiga tratando de lograr la máxima objetividad. Intenta identificar leyes generales referidas a grupos de sujeto o hechos. Sus instrumentos suelen recoger datos cuantitativos los cuales también incluyen la medición sistemática, y se emplea el análisis estadístico como característica resaltante. Metodología cualitativa: Es una investigación que se basa en el análisis subjetivo e individual, esto la hace una investigación interpretativa, referida a lo particular. Según la concepción del fenómeno educativo: Investigación nomotética: Pretende establecer las leyes generales por las que rigen los fenómenos educativos, orientándose hacia explicaciones generales. Utiliza la metodología empírico-analítica y se apoya básicamente en la experimentación. Investigación ideográfica: Enfatiza lo particular e individual. Son estudios que se basan en la singularidad de los fenómenos y su objetivo fundamental no es llegar a leyes naturales ni ampliar el conocimiento teórico. Según la orientación: Esta se divide en: Investigación orientada a conclusiones: esta engloba la metodología cuantitativa. Investigación orientada a decisiones: No se centra en hacer aportes teóricos, mas bien su objetivo es buscar soluciones a los problemas. La investigación acción forma parte de este tipo de investigación y se vale de algunas metodologías cualitativas. Según la manipulación de variables: Se centra en la manera como se desea controlar o no las variables. Se divide en: Investigación descriptiva: No hay manipulación de variables, estas se observan y se describen tal como se presentan en su ambiente natural. Su metodología es fundamentalmente descriptiva, aunque puede valerse de algunos elementos cuantitativos y cualitativos. Investigación experimental: Se manipula una o varias variables independientes, ejerciendo el máximo control. Su metodología es generalmente cuantitativa. Investigación “ex post facto”: No se controlan las variables independientes, dado que el estudio se basa en analizar eventos ya ocurridos de manera natural. Como el evento ya ha ocurrido los métodos de análisis pueden ser descriptivos o experimentales. Según la dimensión cronológica: Esta se divide en: Investigación histórica: se encarga de describir fenómenos que acontecieron en el pasado basándose en fuentes históricas o documentos. Se basa fundamentalmente en describir los hechos. Investigación descriptiva: Describe los fenómenos como aparecen en la actualidad. Estos pueden ser longitudinales o transversales, cualitativos o cuantitativos. Investigación experimental: Predice lo que ocurrirá si se produce alguna modificación en la condición actual de un hecho, para logra esto aplica el razonamiento hipotético-deductivo y la metodología suele ser cuantitativa. Los experimentos pueden realizarse en el laboratorio o pueden ser de campo. Según la naturaleza de los objetivos: Se refiere en cuanto al nivel de conocimiento que se desea alcanzar. Esta se divide en: Investigación exploratoria: Es considerada como el primer acercamiento científico a un problema. Se utiliza cuando éste aún no ha sido abordado o no ha sido suficientemente estudiado y las condiciones existentes no son aún determinantes. Investigación Descriptiva: Se efectúa cuando se desea describir, en todos sus componentes principales, una realidad. Investigación correlacional: Es aquel tipo de estudio que persigue medir el grado de relación existente entre dos o más conceptos o variables. Investigación explicativa: Es aquella que tiene relación causal, no sólo persigue describir o acercarse a un problema, sino que intenta encontrar las causas del mismo. Puede valerse de diseños experimentales y no experimentales. Investigación experimental: El objetivo se centra en controlar el fenómeno a estudiar, emplea el razonamiento hipotético-deductivo. Emplea muestras representativas, diseño experimental como estrategia de control y metodología cuantitativa para analizar los datos. Investigación predicativa: Se plantea predecir fenómenos o hechos basándose en datos anteriores y técnicas cuantitativas tales como regresión múltiple o análisis causal. El tiempo en que se efectúan: El tiempo determina el tipo de investigación, existen dos tipos: Investigaciones sincrónicas: son aquellas que estudian fenómenos que se dan en un período corto. Investigaciones diacrónicas: Son aquellas que estudian fenómenos en un período largo con el objeto de verificar los cambios que se pueden producir. Según el enfoque: Se puede dividir en: Método experimental: Se experimenta con una variable independiente que puede ser manipulada si así lo desea el investigador, esto implica que habrá una intervención o experimentación. Frecuentemente se aplica en el análisis de los datos una ANOVA o análisis de varianza. Método correlacional: No se manipula una variable independiente experimental y se basa en la observación, no obstante se emplea una correlación de Pearson para el análisis de los datos. Según las fuentes: Estas son: Investigación bibliográfica: Es la revisión bibliográfica de tema para conocer el estado de la cuestión. La búsqueda, recopilación, organización, valoración, crítica e información bibliográfica sobre un tema específico tiene un valor, pues evita la dispersión de publicaciones o permite la visión panorámica de un problema. Investigación metodológica: Indaga sobre los aspectos teóricos y aplicados de medición, recolección y análisis de datos o de cualquier aspecto metodológico. Investigación empírica: Se basa en observación y experimentación, puede emplear metodología cualitativa y cuantitativa, razonamiento hipotético-deductivo, ser de campo o laboratorio y se pueden emplear métodos transversales o longitudinales, entre otros. La naturaleza de información: La información que se recoge para responder al problema de investigación: Investigación cuantitativa: Utiliza predominantemente información de tipo cuantitativo directo. Se pueden emplear en los estudios de las Ciencias Físicas. Se encuentran: Estudios cuantitativos con datos secundarios: Los cuales, a diferencia de los dos anteriores, abordan análisis con utilización de datos ya existentes. Investigación cualitativa: Es aquella que persigue describir sucesos complejos en su medio natural, con información preferentemente cualitativa. Se suelen emplear en los estudios de las Ciencias Sociales. Los principales tipos de investigación cualitativa son: Investigación Participativa: Es un estudio que surge a partir de un problema que se origina en la misma comunidad, con el objeto de que en la búsqueda de la solución se mejore el nivel de vida de las personas involucradas. Dentro de la investigación participativa se pueden encontrar: 1. Estudio de casos: Es el estudio de sucesos que se hacen en uno o pocos grupos naturales. 2. Estudio Etnográfico: Es una investigación en la cual el investigador se inserta, camuflado en una comunidad, grupo o institución, con el objeto de observar, con una pauta previamente elaborada. Según el lugar: Estos se dividen en: Investigación de laboratorio: Dado que el máximo objetivo es el control, se realiza en un ambiente controlado (de tipo laboratorio) pues carece de las características propias del ambiente natural. Se crea el ambiente óptimo, es de tipo experimental y emplea metodología cuantitativa. Investigación de campo: la investigación se centra en hacer el estudio donde el fenómeno se da de manera natural, de este modo se busca conseguir la situación lo más real posible. Se pueden incluir experimentos de campo y la investigación ex post facto empleando metodología cualitativa. Según la temporalización: Son: Métodos transversales: Se realiza en un lapso de tiempo corto. Es como tomar una instantánea de un evento. Métodos Longitudinales: El estudio se hace en un tiempo prolongado viendo la evolución del evento bajo estudio. Es como una película de un evento. Según el número de individuos: Se emplea solamente en las ciencias sociales aunque también se puede realizar con animales, dividido en: Estudio de grupo: Para este estudio se emplean muestras grandes de sujetos, seleccionadas por algún método de selección aleatoria, aunque también puede estudiar muestras de sujetos no aleatorios. Se emplea una metodología cuantitativa y los análisis se hace a través de la estadística para generalizar los resultados. En los casos de estudio de grupos pequeños, se suelen hacer análisis cualitativos. Estudio de sujeto único: Se estudia un solo sujeto, es totalmente cualitativo y sus resultados no pueden emplearse para generalizar información. ANÁLISIS MULTIVARIABLES. El análisis multivariante, en esencia, se dedica al estudio de varias variables de modo simultáneo. Es decir, tomamos un objeto y no sólo medimos un aspecto suyo (e.g. una persona a la que se mide sólo su altura), sino que consideramos varios aspectos y tratamos de determinar la relación entre estas medidas. Es decir, medimos además de la altura, el peso, y además indicamos su sexo, cuál es la clase social a la que pertenece y cuál es su renta por año. Es un conjunto de técnicas que permiten el tratamiento simultáneo de numerosas observaciones y variables. El análisis multivariante es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.  Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.  El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta. El análisis multivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:  se puede utilizar la información de múltiples variables de entrada, aunque éstas no sean linealmente independientes  puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones  puede trabajar con matrices incompletas, siempre que los valores faltantes estén aleatoriamente distribuidos y no superen un 10%  puesto que se basan en la extracción secuencial de los factores, que extraen la mayor variabilidad posible de la matriz de las X (variables explicativas, tienen que ser dependientes) pueden separar la información del ruido. Se asume que las X se miden con ruido. Técnicas Multivariantes:  Análisis de Componentes principales: Es un conjunto de datos (x,y), como los de la ecuación (2), la técnica de componentes principales permite obtener combinaciones lineales de aquellas variables (x,y) que aportan una mayor contribución a la explicación de la variancia del conjunto de datos. Para obtener tales combinaciones es necesario construir la matriz de variancias y covariancias de esas variables  Análisis factorial: El análisis factorial, variante del análisis de componentes principales, consiste en extraer los componentes principales de una matriz de correlación de las variables x y de las y. Se diferencia del análisis de componentes principales en que las ponderaciones i se transforman de forma tal que su suma de cuadrados es igual al valor característico de la matriz L. El análisis factorial permite seleccionar el número de factores retenidos en la solución final.  Análisis discriminante: Enfoca un problema de identificación relacionado con la pregunta de que a cuál grupo, de entre varios, pertenece la variable o unidad estadística en observación. Por ejemplo, el análisis discriminante clasificaría a un banco comercial como de utilidades bajas o de utilidades altas, dos poblaciones diferentes, en función de los niveles de las variables x. Es decir, el análisis discriminante probablemente asocie a la condición de bancos con bajas utilidades a aquellos con márgenes de intermediación financiera elevados, con depósitos altamente concentrados en el corto plazo o con una alta injerencia política. Es decir, el análisis definiría las características para pertenecer a un grupo o a otros.  Análisis de Correlación Canónica: Se definen como las correlaciones múltiples máximas entre unas variables y varias funciones lineales de otras variables. Defínanse S11, S22 y S12 como las matrices de variancias y covariancias entre y y x. Defínanse también dos combinaciones lineales de variancia unitaria de la forma L'Y y M'X. El análisis de correlación canónica escoge los coeficientes de las matrices L y M tal que la correlación entre esas dos combinaciones lineales es la máxima. En términos matemáticos, el problema consiste en maximizar la covariancia de las combinaciones lineales:  Análisis de Regresión Lineal: En su aplicación más sencilla, la regresión lineal sólo considera una variable y, por lo que la matriz Y se convierte en un vector de orden (Nx1), mientras que el vector de los coeficientes g corresponde a un escalar.  Análisis Conglomerados: Una variación sutilmente diferente del análisis discriminante es el análisis de conglomerados, el cual agrupa las observaciones provenientes de un conjunto de variables multivariantes en conglomerados similares. El análisis calcula la distancia euclidiana entre pares de puntos en un gráfico bidimensional.  Análisis de cluster: Trata de identificar grupos naturales entre las observaciones según sus valores medidos por las variables.  Métodos log-lineales y logit: Se predicen números de apariciones en casillas (recuentos) en función de otras casillas. Se usan variables categóricas.  Multidimensional scaling: Busca mapas de los objetos, situándolos según una serie de métricas.  Análisis multivariante de la varianza: se descompone la variabilidad en una medida de un conjunto de variables cuantitativas en función de otras variables categóricas. ESTADÍSTICA INFORMÁTICA. En primer lugar, se debe señalar que la estadística es una herramienta de manejo frecuente entre los informáticos, pues es bastante probable que en su práctica profesional tengan que tratar gran cantidad de datos (estadística descriptiva o análisis de datos), para posteriormente extraer consecuencias de ellos (estadística de la inferencia). En segundo lugar, el cálculo de probabilidades -además de herramienta necesaria para abordar el estudio de la estadística- y la informática son dos campos muy relacionados entre sí. Por ejemplo, en muchos casos la elección de un algoritmo se hace en base a razones probabilísticas, pues para evaluar su rapidez se pueden introducir los datos de forma aleatoria y medir el tiempo que tarda en realizar la tarea correspondiente. Así mismo, es muy importante en simulación generar números aleatorios; en transmisión de la información el ruido que hace imposible transmitir la señal con exactitud es una variable aleatoria; los métodos de análisis de imágenes son probabilísticos. La Estadística es una ciencia matemática que se refiere a la colección, análisis, interpretación o explicación y presentación de datos. Es aplicable a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales y usadas en la toma de decisiones en áreas de negocios e instituciones gubernamentales. Esta te permite: 1) Determinar los futuros problemas antes que ocurran, al establecer límites tolerables en los procesos productivos. 2) Determinar si un lote de producción cumples los requisitos mínimos de calidad con solo tomar una muestra significativa. 3) Conocer el estado actual de la producción al hacer cambios comparándolo con los procesos sin cambios. 4) Evaluar probables nuevos procedimientos, y su impacto en la producción y muchas otras cosas más dependiendo de tu imaginación y en lo que lo vas a aplicar METODOLOGÍA CUALITATIVA. Los orígenes de los métodos cualitativos se encuentran en la antigüedad pero a partir del siglo XIX, con el auge de las ciencias sociales – sobre todo de la sociología y la antropología – esta metodología empieza a desarrollarse de forma progresiva. La metodología cualitativa es una de las dos metodologías de investigación que tradicionalmente se han utilizado en las ciencias empíricas. Se contrapone a la metodología cuantitativa. Se centra en los aspectos no susceptibles de cuantificación. Este tipo de metodología es característico de un planteamiento científico fenomenológico. Tal aproximación a la ciencia tiene sus orígenes en la antropología, donde se pretende una comprensión holística, esto es, global del fenómeno estudiado, no traducible a términos matemáticos. El postulado característico de dicho paradigma es que «lo subjetivo» no sólo puede ser fuente de conocimiento sino incluso presupuesto metodológico y objeto de la ciencia misma. Son ejemplos de este tipo de aproximación metodológica la etnografía, la etnometodología, la investigación ecológica, entre otros. La metodología cualitativa se caracteriza por: 1. Ser inductiva; como consecuencia de ello, presenta un diseño de investigación flexible, con interrogantes vagamente formulados. Incluso, se pueden incorporar hallazgos que no se habían previsto inicialmente, y que ayudan a entender mejor el fenómeno estudiado. Así, si tomamos como ejemplo el estudio del discurso del profesor en el aula, se pueden detectar a la vez otros fenómenos, como pueden ser las aportaciones de los estudiantes que parecen no guardar relación con el objetivo didáctico de la clase, y que se escapan, aparentemente del objeto de estudio inmediato, pero que pueden resultar interesantes para comprender mejor el objeto estudiado o como punto de arranque para investigaciones posteriores. 2. Tener una perspectiva holística, global del fenómeno estudiado, sin reducir los sujetos a variables. Quiere esto decir que la metodología cualitativa no se interesa por estudiar un fenómeno acotándolo, sino que lo estudia teniendo en cuenta todos los elementos que lo rodean. Así, por ejemplo, una investigación de tipo cualitativo se interesará —por seguir con el mismo ejemplo— por el discurso del profesor en el aula, pero no lo acotará con variables del tipo: cantidad de estudiantes en el aula, número de horas impartidas por el profesor, niveles de los estudiantes, etc. 3. Buscar comprender, más que establecer relaciones de causa-efecto entre los fenómenos. En el caso que sirve de ilustración, no se busca dar cuenta de por qué el discurso del profesor tiene ciertas características distintivas, sino más bien describir dicho discurso. 4. Considerar al investigador como instrumento de medida. El investigador puede participar en la investigación, incluso ser el sujeto de la investigación, puesto que se considera la introspección como método científico válido. 5. Llevar a cabo estudios intensivos a pequeña escala. No interesa estudiar una población representativa del universo estudiado, como plantea la metodología cuantitativa, sino analizar pocos sujetos en profundidad. En este sentido, cabe decir que no se busca la generalización, sino la especificidad de la realidad observada. 6. No proponerse, generalmente, probar teorías o hipótesis, sino más bien generarlas. Es, más bien, un método de generar teorías e hipótesis, que abren futuras líneas de investigación. MÉTODOS DE LA INVESTIGACIÓN – ACCIÓN Existen según lo refiere Machado (2000), distintos métodos para aplicar la investigación acción. Según los distintos niveles de descripción, éstos se categorizarían así: -En el ámbito general: • Según su lenguaje y su paradigma: Algunos autores la situarán en relación con el enfoque analítico, el enfoque sistémico, el enfoque comprensivo o el enfoque fenomenológico. • Según el tipo de datos recogidos: La situarán como cuantitativa o cualitativa. -En el ámbito específico: • Según los modos de investigar: se inscriben a lo largo de un continuo en función del conjunto de datos que utilizan: estudio de casos, el estudio multicaso ó análisis comparativo, la experimentación sobre el terreno, la experimentación en el laboratorio y la simulación. La flexibilidad metodológica que ofrece la investigación acción, permite que el investigador seleccione o predetermine el método, los instrumentos y las técnicas; ó también puede estar semi determinada. Así opinan Mercier y Milstein, en Machado (2000:90) “Los investigadores no tienen que ofrecer un método completo y uniforme de evaluación, sino más bien un modelo, una experiencia y un conjunto de herramientas para utilizar a la hora de responder a las necesidades y las características, a Belkys 74 INVESTIGACIÓN ACCION La investigación-acción contempla el uso de técnicas cuantitativas, sin embargo para diseñar una investigación acción participativa en sus líneas generales, en la mayoría de los casos, se sustenta en la metodología cualitativa, con énfasis en uno de los métodos etnográfico (sobre todo), fenomenológico, hermenéutico, endógeno, etc., y las técnicas que se vislumbrarán como más adecuadas serán la observación participante, con registros en diarios de campo, la entrevista semiestructurada en profundidad, cordial y amistosa, y un diálogo coloquial abierto y franco, sin negar la posible utilidad y uso también de técnicas cuantitativas a través de encuestas, cuestionarios, etc. con sus descripciones estadísticas más simples y tabulaciones apropiadas La Investigación acción metódicamente rompe el etnos positivista, que considera el análisis científico inaplicable a asuntos relacionados con los valores, e incluye supuestos filosóficos sobre la naturaleza del hombre y sus relaciones con el mundo físico y social, es indicada cuando el investigador no sólo quiere conocer una realidad o un problema específico y su solución teórica, sino que va más allá, los problemas se resuelven en la práctica del aula. Es fácilmente admitida, cuando va dirigida a intervenciones sociales, psicológicas y socioeducativas, que pretenden asegurar una mejor adaptación o integración de los individuos a su entorno y una mayor cohesión, eficacia y lucidez a las instituciones en la persecución de sus objetivos. La investigación-acción, en su medio siglo de existencia, se ha enfocado básicamente en dos vertientes: una sociológica –desarrollada principalmente a partir de los trabajos de Kurt Lewin, Sol Tax y Fals, El método de la investigación-acción, encierra y propone una nueva visión del hombre y de la ciencia. La Investigación acción, representa un proceso por medio del cual los sujetos investigados son auténticos coinvestigadores, participando muy activamente en el desarrollo de la misma, razón que impulsa a una mejor preparación y profesionalización de los implicados en la acción. Vale la pena considerar lo expresado por Imbernón (1997) cuando hace notar la importancia de la investigación- acción, vista como una herramienta potente de desarrollo de una nueva cultura profesional que debe adoptar el docente como base para su profesionalización, con un cimiento psicológico que revela la importancia del procesamiento de la información, los problemas sociales, las tomas de decisiones, la reflexión entre otras que conllevan a entender la acción educativa y los elementos inmersos en ella. Fases de la investigación acción Clarificar y Diagnosticar una situación problemática. Formular estrategias de acción para resolver el problema. Poner en práctica y evaluar las estrategias de acción. Y Aclarar nuevamente y diagnosticar la situación problemática. ...

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Estadística Aplicada A Las Ciencias Sociales

De Mtro. José Luis Sandoval Dávila josesd@servidor.unam.mx INTRODUCCIÓN Este material presenta los fundamentos más relevantes de la estadística aplicada a la investigación social y proporciona al estudiante de manera amena, sencilla y práctica, las herramientas estadísticas y diversos criterios para el análisis cuantitativo y cualitativo de los datos involucrados en los fenómenos sociales, actuales o de interés, que contribuyan a generar la información necesaria para la efectiva toma de decisiones en el contexto de las ciencias sociales. El material ilustra la secuencia cronológica que el estudiante deberá seguir para describir grupos de datos, considerando sustancialmente los aspectos gráfico y numérico. El procedimiento conducirá al alumno por las etapas básicas del proceso para el tratamiento estadístico de datos en la investigación social. Con este material se pretende que el estudiante de ciencias sociales cambie el paradigma de que la estadística, como rama de las matemáticas, requiere de firmes conocimientos de esta ciencia; nada más alejado de la realidad, ya que la estadística requiere esencialmente de sentido común e involucramiento en los fenómenos estudiados. Por supuesto que trataremos con números y fórmulas, pero paradójicamente no dependemos de su dominio. Se insiste en los conceptos, ya que se considera fundamental que en toda área de desarrollo, las definiciones marcan la diferencia entre la eficiencia, la eficacia y la efectividad del trabajo. Por tal virtud, se procura evitar cálculos y exceso de ejercicios, éste no es un cuaderno de trabajo, ya que para ello existen muchas fuentes; lo más importante es que la práctica que deberá realizarse dependerá de las condiciones y circunstancias que se presenten al momento de su realización, apegándose a la situación global del mercado social. La estadística en la ciencias sociales se distingue notablemente de aquella con aplicaciones a diversos ámbitos del conocimiento tales como: administración, medicina, actuaría, producción, ingeniería; en virtud de que estas últimas, tomadas como referencia, basan o sustentan sus métodos en el tratamiento de variables numéricas, las cuales presentan un marco de referencia natural, a través de sus unidades de medida. Debido a que las ciencias sociales se enfrentan a variables de orden cualitativo; para su tratamiento y análisis, la estadística social considera sustancialmente su naturaleza la cual permite dimensionar a las variables no numéricas en función de sus atributos, ya sean del orden clasificatorio o jerárquico, sin soslayar la importancia que las variables numéricas tienen en los fenómenos sociales. Sin embargo, no debe perderse de vista que todo fenómeno analizado a través del tratamiento estadístico de sus datos, sea cual fuere su naturaleza, deberá ser dimensionado ya sea por medio de sus valores o de sus atributos, correspondiendo esa función a las escalas de medición, herramienta fundamental de la estadística social. Esto subraya la importancia de la estadística social en cualquier área del conocimiento, ya que todo fenómeno o materia de estudio en que se vea involucrada la estadística no podrá prescindir de la presencia de variables del orden cualitativo. Una vez identificada la naturaleza de las variables, se determinará el tipo de tratamiento a que habrá de ser sometida cada una de ellas, con el propósito de describir, en primer término, la naturaleza del fenómeno o tema en estudio. Se menciona lo anterior debido a la necesidad de utilizar y aplicar las herramientas adecuadas que, como se señaló anteriormente, ofrece la estadística social, la cual se diferencia de cualquier otra aplicación por la presencia de variables de orden principalmente cualitativo. Para su descripción, las variables requieren de ser sometidas al proceso de organización de datos, lo que simplificará el análisis. La descripción se sustenta principalmente en los aspectos gráfico y numérico, destacando en ellos la forma, tendencia y dimensión del fenómeno en estudio. En esta asignatura la descripción de variables se centra en su tratamiento numérico, requiriéndose conocer sus niveles de concentración, dispersión, tendencia y proyección. Esto se soporta en métodos para el cálculo de promedios, medidas de dispersión, medidas de posición, medidas de distribución y factores de relación entre variables, lo que permitirá explicar el comportamiento de las variables en función de otras como el tiempo y aspectos cualitativos como el comportamiento organizacional y niveles de satisfacción de la población ante los servicios públicos, por citar ejemplos. Sin embargo, debe considerarse que los cursos de estadística en el nivel licenciatura no son simples sesiones para el cálculo numérico, manejo de calculadora o sistemas computacionales, ya que éstos son solamente los medios o herramientas que se utilizan para la obtención de resultados y a partir de ellos inicia realmente la intervención del profesional en el uso de la estadística, con enfoques firmes hacia el análisis de resultados, generación de información y toma de decisiones. Con mucho interés se espera la opinión, comentarios y sugerencias del lector, para que este material sea actualizado y simplifique el acceso de los estudiantes de ciencias sociales, al mundo maravilloso de la estadística como estrategia para competir. Para complementar el aprendizaje y entendimiento de los principios de la estadística, que por naturaleza es muy amplia, se recomienda, en primer término el estudio de este material y consultar otras fuentes, con lo que finalmente el lector se formará el mejor de los juicios para el uso y aplicaciones de la estadística en las ciencias sociales. OBJETIVO GENERAL Al finalizar el curso, el estudiante conocerá las herramientas de la estadística descriptiva y la efectividad de su utilización como apoyo a la investigación social. PERFIL DE EGRESO Al finalizar el curso el alumno tendrá la habilidad para: • Utilizar el proceso para la organización y descripción de un conjunto de datos. • Identificar la escala de medición de las variables y aplicar las técnicas estadísticas que le corresponda a cada una de ellas. • Emplear las medidas de tendencia central que mejor representen a un conjunto de datos. • Analizar las características de un conjunto de datos a partir de la forma y tendencia de su distribución. • Analizar la relación entre variables y el grado de asociación entre ellas. Asimismo, adquirirá las aptitudes que le permitirán utilizar con efectividad los recursos estadísticos para la generación de información y la toma de decisiones en el contexto social principalmente. TEMARIO GENERAL 1. CONCEPTOS. 1.1 Conceptos de Estadística. 1.2 Objetivo de la Estadística. 1.3 Clasificación de la Estadística. 1.4 Variables. 2. NIVELES DE MEDICIÓN. 2.1 Niveles o escalas de medición. 2.2 Enfoque numérico a variables cualitativas. 3. ORGANIZACIÓN DE DATOS. 3.1 Etapas del proceso estadístico de una investigación. 3.2 Fuentes de recolección de datos. 3.3 Aspectos más importantes para describir un conjunto de datos. 3.4 Organización de datos. 3.4.1 Ordenación de datos. 3.4.2 Clasificación de datos. 3.4.2.1 Intervalo Cerrado. 3.4.2.2 Intervalo abierto. 3.4.2.3 Rango 3.4.3 Distribución de datos. 3.4.3.1 Frecuencia Absoluta. 3.4.3.2 Frecuencia Relativa. 3.4.3.3 Frecuencia Porcentual. 3.4.3.4 Frecuencia Acumulada. 3.5 Marca de clase. 3.6 Representaciones gráficas de la organización de datos. 3.6.1 Histograma. 3.6.2 Polígono de Frecuencias. 3.6.3 Diagrama de Barras. 3.6.4 Gráfica Sectorial. 3.6.5 Ojiva. 4. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O PROMEDIOS. 4.1 Conceptos. 4.2 Media. 4.3 Media Ponderada. 4.4 Mediana. 4.5 Moda. 4.6 Relación que guardan la Media, Mediana, y Moda con las variables por nivel de medición. 4.6.1 Escalas nominales. 4.6.2 Escalas Ordinales. 4.6.3 Escalas de Intervalos y de proporción. 4.7 Algunos ejemplos de la relación entre niveles de medición y medidas de tendencia central. 5. MEDIDAS DE POSICIÓN. 5.1 Cuartiles. 5.2 Deciles. 5.3 Percentiles. 6. MEDIDAS DE DISPERSIÓN. 6.1 Rango. 6.2 Desviación Estandar. 6.3 Coeficiente de Variación. 7. MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN. 7.1 Sesgo. 7.1.1 Sesgo Negativo. 7.1.2 Sesgo Positivo. 7.1.3 Distribución Sesgada. 7.2 Curtosis. 8. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. 8.1 Análisis de regresión. 8.1.1 Gráfico. 8.1.2 Semipromedios. 8.1.3 Mínimos Cuadrados. 8.1.4 Ecuaciones normales para el ajuste por el método de mínimos cuadrados. 8.2 Análisis de Correlación. MAPA COMCE´PTUAL FORMA DE TRABAJO Para facilitar el aprendizaje del alumno y su comprensión sobre la importancia y aplicaciones de la estadística en el ámbito de las ciencias sociales, el curso se desarrollará con el formato para el estudio de casos y su relación con la generación de información y toma de decisiones, pretendiendo que el estudiante adquiera las habilidades, conocimientos y criterios que le permitan alcanzar niveles competitivos en su ejercicio profesional. Previamente a las asesorías y sesiones de trabajo, el alumno estudiará los antecedentes del tema a tratar y vinculará su contenido con aplicaciones prácticas en el entorno de las organizaciones sociales, exponiendo sus puntos de vista sobre la metodología a seguir y sugerencias viables de aplicación y desarrollo. Los alumnos participarán en actividades académicas de divulgación como conferencias y mesas redondas, y podrán ser propuestos por sus compañeros, por el profesor, por decisión voluntaria o por insaculación. En cada periodo de asesoría, el alumno entregará el reporte de la lectura de los temas a tratar durante el curso de acuerdo al avance programático, debiendo destacarse la introducción al tema, desarrollo, conclusiones, propuestas y fuentes referenciales. Asimismo, el estudiante desarrollará un proyecto de investigación relacionado con el tema central del curso, debiendo exponer sus resultados, análisis y propuestas ante el grupo. La exposición referida deberá distinguirse por su calidad de contenido, presentación e impacto, así como por su originalidad y trascendencia. Para este proyecto final, los alumnos podrán trabajar individualmente o en equipos 4 personas como máximo, de acuerdo a las características de cada encomienda. Este trabajo habrá de seguir el programa descriptivo del curso, para la medición del avance del proyecto y la evaluación de las etapas que comprenden su planeación. UNIDAD 1 CONCEPTOS. INTRODUCCIÓN. La estadística aplicada se fundamenta en diversos conceptos que permiten al estudiante la identificación de los recursos que deberán ser empleados durante el tratamiento de datos. Estos conceptos contribuirán a que el proceso de inducción al curso se simplifique, en virtud de que se conocerán algunos enfoques de la estadística, su objetivo, su clasificación y las variables que son tratadas mediante sus técnicas, métodos y procedimientos; así como el tipo de datos sujetos de análisis. OBJETIVO. El alumno conocerá los conceptos básicos de estadística, para su identificación en el tratamiento de datos de fenómenos sociales. TEMARIO. 1. CONCEPTOS. 1.1 Conceptos de Estadística. 1.2 Objetivo de la Estadística. 1.3 Clasificación de la Estadística. 1.4 Variables. 1. CONCEPTOS. 1.1 CONCEPTOS DE ESTADÍSTICA. • Conjunto de normas, técnicas, métodos y procedimientos, utilizados en la investigación social, mediante la recopilación de datos y el análisis de resultados. • En casos particulares, se ocupa de recoger, clasificar, representar y resumir los datos de muestras, y de hacer inferencias acerca de las poblaciones de las cuales proceden. • Conocimiento y estudio de los métodos para la obtención, organización, presentación y descripción de información numérica. 1.2 OBJETIVO DE LA ESTADÍSTICA. • Proporcionar las técnicas, métodos y procedimientos requeridos para analizar conjuntos de datos y así simplificar la descripción e inferencia de sus resultados • Obtener conclusiones de una población, a partir de las observaciones y análisis realizados a una muestra. • Realizar investigaciones por medio de la recolección de datos para la generación de resultados que posteriormente a su análisis, contribuirán a la toma de decisiones. 1.3 CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA. La estadística se clasifica en dos ramas: La estadística DESCRIPTIVA y la estadística INFERENCIAL. • La estadística descriptiva se encarga de analizar la forma y dimensión de un grupo específico de datos. • La estadística inferencial se encarga de obtener las características e información de una población a partir de una muestra. • La estadística inferencial estudia los datos de una muestra, para generalizar las características de la población de la cual provienen. • La estadística inferencial plantea, resuelve el problema de establecer previsiones y conclusiones generales, relativas a una población mediante leyes de la probabilidad y haciendo uso de métodos inductivos. EJEMPLO: Cuatro familias de la colonia A y tres de la colonia B se seleccionan para determinar la oportunidad con la que realizan el pago de los servicios públicos, esto es, qué tan a tiempo los pagan. La oportunidad de las familias de la colonia A es de 18, 19, 23, 24 días posteriores a la fecha límite. La oportunidad de las familias de la colonia B es de 20, 20, 25 días en el mismo contexto. a) La oportunidad del pago de las cuatro familias de la colonia A es menor que la de las tres de la colonia B. b) Probablemente, la oportunidad promedio del pago de todas las familias de la colonia A sea de 21 días posteriores a la fecha límite. c) Si el importe de los servicios de la colonia A es el mismo que los de la colonia B, ¿es recomendable otorgar facilidades a la colonia B? ¿Qué rama de la estadística se está refiriendo en cada inciso? 1.4 VARIABLES. Existen dos tipos de variables: las numéricas y las no numéricas, también identificadas como cuantitativas y cualitativas. Las variables numéricas están clasificadas a su vez en discretas y continuas. Variables discretas: son aquellas que pueden tomar valores determinados dentro de un intervalo dado. Se utilizan principalmente para el conteo, en ellas no es posible encontrar valores intermedios entre dos valores inmediatos. EJEMPLOS: El número de familias en un conjunto habitacional. La cantidad de aparatos de televisión por vivienda. El número de personas solicitantes de empleo. En estos ejemplos se aprecia la imposibilidad de poder tener fracciones de familia, de aparatos de televisión o de personas demandantes de empleo. Variables continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo dado, utilizándose principalmente para medir. EJEMPLO: La estatura de las mujeres de una determinada ciudad. El tiempo de tardanza entre uno y otro autobús de servicio público. En estos casos la variable puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo de estaturas o tiempo. Es posible que la estatura de una mujer sea de un metro con 63 centímetros u otra fracción. Un autobús puede demorar 10 minutos con 15 segundos y 7 décimas, y si se tuviera un instrumento que permitiera medir más detalladamente el tiempo entre una y otra unidad de transporte público, sería factible su medición exacta. La estadística es una rama de las matemáticas sustancial en la formación académica y profesional de cada persona, ya que es una herramienta que tiene por objeto facilitar el estudio mediante una metodología de aprendizaje que va de lo simple a lo complejo. Contribuye a la toma de decisiones a través de recoger, organizar y procesar datos para obtener información en la que se sustenta la toma de decisiones. En el contexto de la estadística social, a estas variables numéricas les puede corresponder, según su naturaleza, la escala de medición de intervalo o de razón, conceptos que serán abordados en la siguiente unidad. Es menester señalar que a las variables discretas les corresponden datos discretos y a las variables continuas, datos continuos; sin embargo, por razones prácticas, circunstancialmente las variables discretas adoptan datos continuos y las continuas toman datos discretos. EJEMPLO: las estadísticas indican que las familias mexicanas tienen 3.5 hijos y que el ingreso de la población es de $60 pesos diarios. De la primera parte del ejemplo se deduce que la variable “Número de hijos” es discreta, por lo tanto sus datos deberán ser discretos; sin embargo, por razones estadísticas se presenta como dato continuo, cuyo significado indica que las familias tienen de 3 a 4 hijos. En la segunda parte del ejemplo tenemos una variable continua y el dato que recibe es discreto. Por razones prácticas se redondea el ingreso y se expresa como un valor entero. AUTOEVALUACIÓN. • Enuncie el concepto de estadística • ¿Cómo está clasificada la estadística? • ¿cómo están clasificadas las variables? • ¿en qué se distinguen las variables discretas de las continuas? • ¿Cuál es la importancia de la estadística en las ciencias sociales? • Enuncie los conceptos de población y muestra • ¿Cómo distingue usted datos de información? ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE. Contestar las siguientes preguntas: 1. ¿Cuál es la diferencia entre Estadísticas y Estadística? 2. Menciona algunos ejemplos de Estadísticas de aplicación en Trabajo Social. 3. Explica lo que significa Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial 4. Distingue entre población y muestra. Cita ejemplos de estudios para los cuales sea factible trabajar con la población o con muestras. Explícate 5. En tu opinión, cuál es la importancia de la estadística en las ciencias sociales. 6. En tu opinión, ¿cuál es la importancia de la estadística en la investigación social? 7. ¿Cuál es, desde tu punto de vista, la misión de la estadística en las ciencias sociales? 8. ¿Consideras que la estadística debe tener códigos de ética? Explica. UNIDAD 2 NIVELES DE MEDICIÓN. INTRODUCCIÓN. La diferencia entre la estadística social y sus diversas aplicaciones en otras disciplinas se encuentra en el tipo de variables que inciden en los fenómenos sociales, donde principalmente la ocurrencia es de aquellas del orden cualitativo, de atributo o categóricas, ofreciéndose por lo tanto una alternativa para su tratamiento a través de mediciones no necesariamente numéricas. El tratamiento de ese tipo de variables no numéricas, reviste una particular importancia en ciencias sociales, debido a la existencia de métodos, técnicas y pruebas estadísticas propias a estas variables; lo que permite realizar un análisis más apropiado, clasificándolas como nominales, ordinales, intervalares y racionales; integrando a estas dos últimas en la categoría escalar. OBJETIVO. El alumno identificará la escala o nivel de medición correspondiente a las variables en estudio y su importancia en las ciencias sociales. TEMARIO. 2. NIVELES DE MEDICIÓN. 2.1 Niveles o escalas de medición. 2.2 Enfoque numérico a variables cualitativas. 2. NIVELES DE MEDICIÓN. 2.1 NIVELES O ESCALAS DE MEDICIÓN. Naturalmente, las variables poseen características que permiten dimensionarlas en función de sus valores o atributos, lo que se identifica como nivel o escala de medición. Las variables cuantitativas se miden en escalas de intervalo o razón. Las llamaremos también escalares, por tal virtud recuérdense los conceptos de valor absoluto y relativo de un número. Intervalo: En este caso todas las variables son numéricas. Los valores pueden ser clasificados en categorías que tienen un orden o jerarquía, la diferencia entre sus valores es significativa. La diferencia entre dos valores tiene una dimensión real y su origen ( 0 ) es relativo. EJEMPLO: la temperatura en un centro de trabajo, que puede ser medida a través de la escala de grados Centígrados o Fahrenheit. El origen en esas escalas es diferente: cero grados centígrados es equivalente a 32 grados Fahrenheit lo que indica que ese punto cero es relativo, ya que al medir la temperatura de un mismo lugar se tienen dos referencias distintas, aunque equivalentes. Razón: Con las mismas características de las variables de intervalo, en éstas su origen es absoluto. Ejemplo: el número de hijos de las mujeres de una institución gubernamental. En cualquier lugar y tiempo, tener cero hijos representa exactamente lo mismo, no hay equivalencias. Nominal: Estas variables tienen la característica de ser no numéricas o cualitativas. Son únicamente clasificatorias y su organización depende exclusivamente del criterio del investigador. Ejemplo: estado civil, sexo, nacionalidad. Ordinal: Estas variables pueden ser numéricas o no numéricas. Las numéricas únicamente indican o refieren orden, careciendo de significado las diferencias entre sus valores. Ejemplo: el número de cuenta de un alumno. Las no numéricas con este nivel ordinal, son aquellas que sus categorías indican una relación de jerarquía entre ellas, esto es, evidencian un sentido de mayor o menor que. EJEMPLO: estrato social, puesto en el trabajo. Aún sin poder especificar la diferencia real entre pertenecer a un estrato social o a otro, o determinar la diferencia entre dos categorías en el catálogo de puestos de una organización se sabe que existen diferencias jerárquicas entre las características de ambas variables. Finalmente, debemos observar que las variables cualitativas tienen un nivel de escala nominal u ordinal, mientras que las variables numéricas tienen un nivel de escala de intervalo o de razón. 2.2 ENFOQUE NUMÉRICO A VARIABLES CUALITATIVAS. Una de las principales características en el tratamiento de datos en ciencias sociales, vista como limitaciones o complicaciones por diversos sectores del área, es que sus variables son principalmente del orden cualitativo, por lo que el único tratamiento que los clásicos le daban a las investigaciones era el conteo de cifras expresadas en porcentajes y sus representaciones gráficas. Esto sigue siendo una herramienta de información descriptiva muy importante y seguramente imprescindible para los profesionales de la investigación social; sin embargo, esos alcances implican limitaciones que impiden que el tratamiento de datos y su análisis en ciencias sociales tenga mayor flexibilidad, variedad y alcance. “Si en ciencias sociales las variables fueran numéricas, otra cosa sería”, afirmaba en mis inicios como catedrático universitario, sin saber que sólo faltaba un poco de visión e involucramiento con las técnicas, necesidades y recursos de la investigación social, y que siempre hemos tenido al alcance de nuestra mano. Por tal virtud, deseo ofrecer al lector una idea para que las variables cualitativas sean tratadas, en gran medida, como variables numéricas. Muy sencillo. En la investigación es frecuente observar la tendencia y preferencia de estudiantes, profesores, investigadores y profesionales en los estudios de mercado y de opinión, así como en encuestas diversas, por respuestas jerárquicas en las preguntas de un cuestionario, una de ellas es la escala de Likert, entre otras. Estas tienen la limitante, por ejemplo, de que cuando ya fue categorizada la respuesta y contestada por el entrevistado, no hay forma de darle otro tratamiento estadístico que no sea el ordinal o el clasificatorio, y en algunos casos la realización de algunas pruebas para contrastar opiniones y respuestas, lo que limita o restringe los alcances que se pueden tener si las variables y sus datos pudiesen ser tratados con una escala numérica que permitiera darle una dimensión cuantitativa de mayor impacto y, si la investigación lo requiere o el investigador lo necesita, también darle el tratamiento clasificatorio y jerárquico que actualmente reciben. ¿Cómo lograrlo? Diseñemos los cuestionarios o preguntas solicitando como respuestas valores en una escala del 1 al 10, donde 1 significa lo peor, lo más malo, lo pésimo, lo incalificable; y 10 significa lo mejor, lo excelente, lo máximo; o sea, los extremos de la opinión. Esto indicaría que si una respuesta recibe la calificación de 8, 7 ó 5, el investigador dará la interpretación según su marco de referencia en relación con la exigencia del estudio o necesidades de la investigación. La gran ventaja que ofrece esta recomendación es que los datos y variables, concretamente el fenómeno en estudio, podrá ser medido en cualquier nivel y con los alcances que sean necesarios, ya que podrán obtenerse medidas como promedios que indiquen la concentración de los datos, su dispersión, su tendencia, sus niveles de concentración y distribución, su relación con otras variables, pudiendo con ello describirlos, compararlos y explicar su comportamiento en relación con diversas variables inmersas en el contexto de la investigación y más. En la figura anterior se observan algunas equivalencias que podrían hacerse a los datos numéricos y el tratamiento tanto nominal clasificatorio como ordinal jerárquico, lo que flexibilizaría el análisis de un fenómeno social dándole mayor trascendencia a la información que se obtendría al respecto. Ahora bien, si se desea continuar con el tratamiento clásico de datos en estadística social, el siguiente esquema facilitará la identificación del tipo de variable por nivel de medición y así seleccionar los métodos y técnicas estadísticas que les correspondan. Artículo I. AUTOEVALUACIÓN. • ¿Enuncie el concepto de nivel o escala de medición? • ¿Cuáles son las características de las variables nominales? • ¿Cuáles son las características de las variables ordinales? • ¿Cuáles son las características de las variables intervalares? • ¿Cuáles son las características de las variables racionales? • ¿Por qué el uso de las escalas de medición? Artículo II. ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE. Contestar las siguientes preguntas: 1. Distingue entre variables cualitativas y variables cuantitativas. Cita ejemplos. 2. Distingue entre variables discretas y continuas. Cita ejemplos. 3. Distingue los niveles de medición para una variable. Cita ejemplos de cada una. UNIDAD 3 ORGANIZACIÓN DE DATOS. INTRODUCCIÓN. Para la descripción de un conjunto de datos se dispone de dos aspectos, gráfico y numérico, lo que permite identificar el comportamiento de las variables en estudio, su forma, su tendencia; algunos de sus rasgos más sobresalientes y complementariamente su dimensión. Esto se simplifica cuando los datos son sometidos a un proceso de organización, destacando en éste la ordenación de los datos, su clasificación ya sea por intervalos o por atributos y su distribución absoluta, porcentual o relativa; según las necesidades de la investigación. Asimismo, la representación gráfica ofrece una alternativa sustancial para la descripción, empleando para ello diversas formas que son utilizadas para un mayor impacto y complemento de la información descrita al respecto. OBJETIVO. Al finalizar la unidad, el alumno tendrá la habilidad para organizar los diferentes tipos de variables y datos en estudio, simplificando con ello el proceso de análisis y presentación de resultados. TEMARIO. 3. ORGANIZACIÓN DE DATOS. 3.1 Etapas del proceso estadístico de una investigación. 3.2 Fuentes de recolección de datos. 3.3 Aspectos más importantes para describir un conjunto de datos. 3.4 Organización de datos. 3.4.1 Ordenación de datos. 3.4.2 Clasificación de datos. 3.4.2.1 Intervalo Cerrado. 3.4.2.2 Intervalo abierto. 3.4.2.3 Rango 3.4.3 Distribución de datos. 3.4.3.1 Frecuencia Absoluta. 3.4.3.2 Frecuencia relativa. 3.4.3.3 Frecuencia Porcentual. 3.4.3.4 Frecuencia Acumulada. 3.5 Marca de clase. 3.6 Representaciones gráficas de la organización de datos. 3.6.1 Histograma. 3.6.2 Polígono de Frecuencias. 3.6.3 Diagrama de Barras. 3.6.4 Gráfica Sectorial. 3.6.5 Ojiva. 3. ORGANIZACIÓN DE DATOS. 3.1 ETAPAS DEL PROCESO ESTADÍSTICO DE UNA INVESTIGACIÓN. Para realizar una investigación sustentada en las herramientas estadísticas, deberá seguirse un proceso sencillo, que al mismo tiempo facilitará el análisis de los resultados obtenidos. El proceso se integra con las siguientes etapas:  PLANEACIÓN.  OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN.  RECOLECCIÓN DE DATOS. Mediante el empleo de encuestas, entrevistas o diversas fuentes de observación.  ORGANIZACIÓN DE DATOS. Siguiendo las etapas de ordenación, clasificación y distribución.  PROCESAMIENTO DE DATOS. Con lo que habrán de producirse tablas, gráficas y diversas medidas numéricas, para realizar el análisis correspondiente, que en un primer plano, se limita a la descripción.  ANÁLISIS DE RESULTADOS. Empleando para ello diversos métodos y técnicas estadísticas.  CONCLUSIONES. Lo que deriva en la presentación de la información y planteamiento de alternativas para la toma de decisiones.  TOMA DE DECISIONES. Etapa en la cual se pondera la relatividad de cada factor, y del costo que implica la selección de alternativas: económicas, oportunidades, recursos, impacto, y trascendencia. 3.2 FUENTES DE RECOLECCION DE DATOS. En las ciencias sociales debe considerarse que los datos observados serán determinantes en la calidad de información que habrá de obtenerse, razón que obliga a elegir la fuente más confiable para la recolección de datos, que entre otras son: encuestas, entrevistas, grupos de enfoque, documentales y observación directa. La elección de la fuente óptima de observación o recolección de datos marcará la diferencia entre la confiabilidad de la investigación y la calidad de los resultados obtenidos, por lo que se deberá tener en cuenta las características de la población objeto de estudio, así como las técnicas de levantamiento de datos, sin soslayar el objetivo de la investigación y el tratamiento estadístico que habrá de dárseles. 3.3 ASPECTOS MÁS IMPORTANTES PARA DESCRIBIR UN CONJUNTO DE DATOS. En este apartado se consideran dos aspectos sustanciales para describir un conjunto de datos; uno de ellos, el gráfico, mediante el cual se observa la forma de la distribución, algunos de los rasgos más sobresalientes y la tendencia de la variable o fenómeno, entre otros, por lo que deberá elegirse el tipo de representación gráfica más adecuada al tipo de datos observados. El segundo aspecto es el numérico, el cual permite observar la dimensión de los datos en estudio por medio de porcentajes, índices y diversas medidas numéricas de la estadística como las de tendencia central, dispersión, posición, distribución y correlación; considerando también sustancial la proyección y pronóstico de ocurrencia de los fenómenos en estudio y su tendencia prospectiva. La única justificación para recopilar datos es que estos se van a utilizar para un propósito específico. Aquí surge la importancia de que sean seleccionados efectivamente, pues son la parte fundamental para el análisis del fenómeno en estudio a través del uso de técnicas, métodos, pruebas y procedimientos estadísticos. De los datos pueden obtenerse determinados indicadores que casi siempre pueden tratarse de manera numérica, según se comentó en la unidad anterior. 3.4 ORGANIZACIÓN DE DATOS. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Toda vez que los datos de una investigación han sido recopilados, es necesario y recomendable que estos sean sometidos a un proceso de organización, el cual consiste en tres etapas: ordenación, clasificación y distribución. 3.4.1 Ordenación de Datos. En esta primera etapa los datos puedes pueden ser ordenados creciente o decrecientemente, decisión que toma el investigador. Recordemos que en ciencias sociales las variables principalmente son cualitativas, por lo que esta etapa deberá obviarse, si es el caso. Sin embargo, si las variables son numéricas como también se recomienda, se sugiere que se observen el mayor y el menor de los datos y se resten entre sí para obtener el rango, medida que ayudará en las etapas complementarias del proceso EJEMPLO: si se tiene los siguientes datos, correspondientes a la evaluación del desempeño de un grupo de empleados: 67, 87, 56, 89, 95, 87, 75, 69, 93; obsérvese que el menor es 56 y el mayor 95, en este sentido podría afirmarse que ya los hemos ordenados crecientemente. Al restarlos se obtiene 39, lo que identificamos como el Rango. Con el siguiente caso se ilustrará y explicará todo el proceso para la organización de los datos. Caso en estudio: Los datos de la siguiente tabla corresponden a los salarios de un grupo de 60 personas que, por diversas razones, fueron desplazados de su fuente de trabajo y han iniciado un proceso de demanda en contra de sus empresas. La relación laboral de todos ellos con sus centros de trabajo fluctúa entre 5 y 8 años. El “Salario inicial” indica las percepciones que cada uno de ellos recibió durante los primeros tres meses de ese periodo y el “Salario final” la de los últimos seis meses de relación con su empresa, ambas expresadas en miles de pesos. Salario inicial Salario final Salario inicial Salario final Salario inicial Salario final 27 57 14 42 12 22 18 40 11 26 14 30 12 21 15 38 16 34 13 21 12 27 15 35 21 45 11 24 15 45 13 32 9 16 13 25 18 36 9 21 15 27 9 21 12 31 13 26 12 27 27 60 14 28 13 24 14 32 15 30 16 30 15 42 9 22 12 28 11 31 21 48 14 27 13 29 21 45 16 35 15 31 20 41 13 27 15 36 18 54 15 40 9 19 10 26 14 46 11 23 16 33 22 56 13 30 14 21 14 28 9 15 10 30 13 27 15 28 13 28 Para ejemplificar el proceso, se dará tratamiento a la variable “Salario inicial”, dejando al lector la tarea de hacerlo con la variable “Salario final”. Como se indicó, el primer paso es ordenar los datos, por lo que al observar la variable “Salario inicial” se tiene que el menor de ellos es 9 y el mayor 27, esto significa que el rango de salarios recibidos en los primeros 3 meses de la relación laboral, va de 9 mil a 27 mil pesos. Al restarlos se obtiene un rango de 18 mil pesos. Con esto se ha realizado la primera etapa. 3.4.2 Clasificación de Datos. Una vez ordenados los datos pasamos a la segunda etapa: clasificación. Si los datos son no numéricos, la categorización es natural, pero si los datos son numéricos, como en este ejemplo, entonces la clasificación deberá hacerse mediante intervalos, llamados intervalos de clase; para ello habrá que responder dos preguntas: ¿cuántos intervalos se necesitan? y ¿cuál es su amplitud? La amplitud es la diferencia entre el valor mayor y el menor de cada intervalo, también llamados límite superior e inferior respectivamente, algo similar al rango mencionado. Existen dos tipos de intervalos: 3.4.2.1 Intervalo Cerrado. En el que se conoce tanto su límite inferior como su límite superior. Ejemplo: Personas de 15 a 20 años de antigüedad y con estatura de 1.60 a 1.75 metros. 3.4.2.2 Intervalo Abierto. En el que uno de sus límites se desconoce o se excluye. Ejemplo: Personas menores de 35 años y estatura mayor de 1.60 metros. 3.4.2.3 Rango. Es la diferencia entre los límites de un intervalo. El rango se puede subdividir en otros rangos, intervalos de clase, según el procedimiento y criterios utilizados para la organización de datos o distribución de frecuencias; así, cada intervalo de clase representa un rango. Para determinar el número de intervalos de clase, debe considerarse alguno de los siguientes criterios: • Primer criterio: Que las necesidades de la investigación indiquen la cantidad de subgrupos que deberán integrarse para el análisis. • Segundo criterio: Utilizar alguna herramienta estadística para calcular el número de intervalos en función del total de datos del conjunto. Una herramienta recomendada en este caso es la fórmula de Sturges: K = 1 + 3.322 log 10 N donde N = número de datos. Si se utiliza esta fórmula con los 60 datos del ejemplo, el logaritmo en base 10 de ese total es igual a 1.78 que al ser sustituido en esa expresión aritmética reporta el siguiente resultado: K = 1 + 3.322 ( 1.78 ) = 6.91 Este resultado se redondea al entero superior lo que indica que tendríamos que clasificar los 60 datos del ejercicio en 7 intervalos de clase. • Tercer criterio: Que el investigador, usted, determine cuántos intervalos considera necesarios para realizar su análisis, sin perder de vista que muchos intervalos provocan dispersión en los datos y pocos evidencian carencia de forma, que finalmente no ofrecen información suficiente. Continuando con el ejemplo y utilizando el primero de los criterios mencionados, supóngase que la investigación requiere de 6 intervalos para clasificar a los 60 demandantes, con lo que se responde la primera pregunta planteada anteriormente. Para contestar la segunda pregunta, dividiremos el rango entre el número de intervalos indicado, dando como resultado la amplitud de cada uno de ellos: Amplitud de los intervalos = Rango / Número de intervalos Amplitud de los intervalos = 18 / 6 = 3 Esto indica que cada uno de los 6 intervalos tendrá una amplitud de 3 unidades, recordando que los datos están expresados en miles de pesos, esto es, 3 mil pesos de amplitud en cada uno de ellos. Por lo tanto, los intervalos de clase se formarán sumando 3 a partir del valor más pequeño del conjunto; recuérdese que el menor es 9 en este caso, por lo tanto los intervalos quedarán como sigue: Intervalos de clase 9 - 12 12 - 15 15 - 18 18 - 21 21 - 24 24 - 27 _______________ Esta clasificación es llamada continua, debido a que el límite superior de cada intervalo tiene el mismo valor que el límite inferior del intervalo siguiente. Este valor es llamado frontera o límite real de clase. Una clasificación discreta es aquella en la que el límite superior de un intervalo, en una tabla de organización de datos, es diferente al límite inferior del siguiente, como se aprecia en la tabla: Intervalos de clase 9 - 12 13 - 15 16 - 18 19 - 21 22 - 24 25 - 27 _______________ 3.4.3 Distribución de Datos. La tercera etapa consiste en distribuir los datos, según sea el caso: numéricos o no numéricos; en cada uno de los intervalos o categorías. Los diferentes tipos de distribución son los siguientes: 3.4.3.1 Frecuencia Absoluta. Consiste en determinar cuántos elementos del conjunto pertenecen a cada intervalo o categoría. La suma de las frecuencias absolutas debe ser igual al número total de datos en estudio. Para determinar las frecuencias absolutas, también llamadas frecuencias de clase, se cuentan los elementos del conjunto que se encuentran dentro de los límites de cada intervalo. 3.4.3.2 Frecuencia Relativa. Consiste en determinar la proporción de elementos en cada intervalo o categoría. La suma de las frecuencias relativas es siempre la unidad. La frecuencia relativa o proporcional se obtiene al dividir la frecuencia absoluta de cada intervalo entre el numero total de datos o elementos del conjunto. Frecuencia Relativa FR = Frecuencia absoluta / total de frecuencias Donde F = frecuencia absoluta de un intervalo y N= es el total de elementos del conjunto. 3.4.3.3 Frecuencia Porcentual. Muy utilizada en ciencias sociales: consiste en calcular el porcentaje que, del total de elementos del conjunto, pertenece a cada intervalo o categoría. Al organizar los datos, los porcentajes pueden obtenerse de las proporciones multiplicando por 100. La palabra porcentaje significa de cada cien, esto es: una distribución porcentual se puede calcularse a partir de la distribución relativa, multiplicando cada una de ellas por 100. Porcentaje = FR X 100 Frecuencia relativa multiplicada por 100. El porcentaje también se calcula dividiendo la frecuencia absoluta del intervalo entre el total de elementos del conjunto y el resultado multiplicarlo por 100. Porcentaje = ( F / N ) X 100 F es la frecuencia de clase y N es el total de datos del conjunto. Recordemos que el proceso de organización de datos es generalmente nombrado distribución de frecuencias, cuyo concepto nos remite a identificarla como un agrupamiento de datos en categorías mutuamente excluyentes indicando el número de observaciones, proporciones o porcentajes de cada intervalo o categoría. Continuando con el ejemplo de las 60 personas desplazadas de su fuente de trabajo, realizaremos la etapa de distribución, en la que incluiremos tanto frecuencias absolutas como porcentuales y relativas. Los cálculos de las frecuencias relativas y porcentuales se realizaron según se explicó anteriormente. Intervalos de clase Frecuencia absoluta Frecuencia relativa Frecuencia porcentual 9 - 12 18 0.30 30 12 - 15 28 0.46 46 15 - 18 7 0.12 12 18 - 21 4 0.07 7 21 - 24 1 0.02 2 24 - 27 2 0.03 3 Totales 60 1.0 100 Es menester precisar que a pesar de que la clasificación se realice de manera continua, como en este caso, o discreta, finalmente la distribución de los datos del conjunto será discreta, lo que significa que cada uno de ellos solamente estará en uno y en un sólo intervalo. Por lo tanto, en la siguiente tabla se observa la forma en que se realizaron realmente la segunda y tercera etapa del proceso de organización de los datos del ejemplo: Intervalos de clase Con clasificación continua Intervalos de clase con clasificación discreta Frecuencia absoluta Frecuencia relativa Frecuencia porcentual 9 - 12 9 - 12 18 0.30 30 12 - 15 13 - 15 28 0.46 46 15 - 18 16 - 18 7 0.12 12 18 - 21 19 - 21 4 0.07 7 21 - 24 22 - 24 1 0.02 2 24 - 27 25 - 27 2 0.03 3 Totales 60 1.0 100 Para aclarar el contenido de la tabla anterior, la primera columna indica que la clasificación de los datos se hizo continua; sin embargo, la distribución se realizó de manera discreta, según la segunda columna, lo que indica, por ejemplo, que si uno de los datos a distribuir es igual a 12, se ha incluido sólo en el primer intervalo. Si uno de ellos es igual a 15, éste se distribuyó en el segundo intervalo y así sucesivamente, lo que hace que cada intervalo sea totalmente excluyente e independiente a los demás. 3.4.3.4 Frecuencia Acumulada. Para cierto tipo de análisis o necesidades de información, resulta menester realizar otro forma de distribución que indique cómo se van concentrando los datos hasta determinados valores o límites de la tabla de organización de datos, esta distribución es llamada acumulada y puede incluir a cualquiera de las frecuencias: absoluta, relativa o porcentual; sugiriendo se calcule sólo la que sea necesaria para los fines de la investigación. Entiéndase como frecuencia acumulada de un dato a la suma de la frecuencia de este dato con las frecuencias de todas las anteriores. Siguiendo nuestro ejercicio, en la tabla de abajo se calculó la frecuencia acumulada porcentual o frecuencia porcentual acumulada, explicando después de ella, alguna de sus interpretaciones. Intervalos de clase Con clasificación continua Frecuencia absoluta Frecuencia porcentual Frecuencia porcentual acumulada 9 - 12 18 30 30 12 - 15 28 46 76 15 - 18 7 12 88 18 - 21 4 7 95 21 - 24 1 2 97 24 - 27 2 3 100 Totales 60 100 Como se refirió anteriormente, por necesidades de la investigación se requiere de cierta información; en este caso supongamos que se demanda saber cuál es el comportamiento de los salarios hasta cierto límite de ingresos, por lo que la columna de la frecuencia porcentual acumulada que se observa en la tabla de arriba, nos ayudará a obtener esa información: Sólo el 30% de los demandantes tuvo ingresos máximos de 12 mil pesos durante los tres primeros meses de servicio en su empresa. Asimismo, se aprecia en la columna que se indica de la tabla, que el 76% tuvo ingresos máximos de 15 mil pesos durante el mismo periodo. Al comparar estos dos resultados, se concluye que casi la mitad ( 46% ) de esas personas tuvieron ingresos mensuales entre 4 y 5 mil pesos, en los primeros 3 meses de trabajo, lo que permite considerar el enfoque que cada una de las partes involucradas en el caso daría a esa información. Las etapas referidas en este apartado corresponden al proceso de organización de datos o distribución de frecuencias. 3.5 MARCA DE CLASE. Una vez que los datos han sido organizados, están listos para su descripción gráfica o numérica, lo que representa la primera etapa de información en la investigación. Dado que los datos se han agrupado en intervalos de clase, se ha perdido cierto control en la dimensión de cada uno de ellos ya que al encontrarse concentrados en un rango de valores, su manejo implicará diferencias de magnitud en lo que es llamado “Error por agrupamiento”. Sin embargo, este error es considerado y en múltiples ocasiones minimizado, al obtenerse un valor que representará durante todo el tratamiento que se le dé al conjunto. Este valor es llamado Marca de Clase y se calcula sumando los límites inferior y superior de cada intervalo, dividiendo entre dos el resultado de la suma: Marca de clase = ( Límite inferior + Límite superior ) / 2 En otras palabras, la marca de clase es el punto medio de cada intervalo de clase. La marca de clase es el valor más característico y representa a todos los datos que puedan estar integrados en éste. En la tabla de nuestro ejemplo, se han calculado, de la manera indicada, las marcas de clase de cada uno de los intervalos de la distribución, mismas que serán utilizadas para cálculos posteriores. Intervalos de clase Con clasificación continua Marca de Clase X Frecuencia absoluta 9 - 12 10.5 18 12 - 15 13.5 28 15 - 18 16.5 7 18 - 21 19.5 4 21 - 24 22.5 1 24 - 27 25.5 2 Totales 60 3.6 REPRESENTACIONES GRÁFICAS DE LA ORGANIZACIÓN DE DATOS. Como ha sido referido, para describir un conjunto de datos, el investigador podrá valerse de los aspectos gráfico y numérico; el gráfico le indicará la forma y el numérico la dimensión de los datos en observación. Con la tabla de organización de datos ha obtenido los elementos numéricos básicos para su descripción desde el punto de vista porcentual, por lo menos; con los que puede generar información que oriente el sentido de la investigación, en la búsqueda de explicación en el comportamiento de las variables en estudio. Para la descripción gráfica, podrá disponer de una amplia galería representada en este material por Histogramas, Polígonos de Frecuencias, Diagramas de Barras, Gráficas Sectoriales o de Pastel y Ojivas, entre muchas más. 3.6.1 Histograma. Es la representación gráfica de variables numéricas organizadas en tablas de frecuencias. Consiste en una serie de rectángulos que tienen sus bases sobre el eje horizontal con longitud igual al tamaño de los intervalos de clase y altura correspondiente a la frecuencia: absoluta, porcentual o relativa, según sea el interés o necesidades del investigador. De otra manera, es la representación gráfica de la tabla de frecuencias; éste muestra datos cuantitativos. Los intervalos de clase, que pueden ser o no ser iguales, están marcados sobre el eje horizontal. Las frecuencias son marcadas sobre el eje vertical. Se construye por medio de rectángulos unidos cuyos anchos son los de los intervalos de clase que ellos representan, cuyas alturas representan a las frecuencias. En el siguiente ejemplo se muestran las alturas en pulgadas de 100 estudiantes de la UNAM: ALTURA EN PULGADAS NUMERO DE ESTUDIANTES 60-62 5 63-65 18 66-68 42 69-71 27 72-74 8 Total 100 La organización de los datos de los 100 estudiantes fue realizada con una clasificación discreta, por lo que en el histograma se observa que entre una barra y otra no existen las fronteras o límites reales mencionados en la etapa de clasificación del apartado correspondiente a la organización de datos. 3.6.2 Polígono de Frecuencias. Gráfico que une los puntos obtenidos entre las marcas de clase y la frecuencia correspondiente en una distribución. En el ejemplo de los 100 estudiantes, esta gráfica partirá de la siguiente tabla: ALTURA EN PULGADAS MARCA DE CLASE NUMERO DE ESTUDIANTES 60-62 61 5 63-65 64 18 66-68 67 42 69-71 70 27 72-74 73 8 TOTAL 100 Por lo que su polígono de frecuencias quedará de la siguiente forma: En los paquetes de computación como SPSS y Excel, esta gráfica es llamada de áreas. 3.6.3 Diagrama de Barras. Esta gráfica es empleada para representar variables no numéricas o categóricas, recuerde las variables con nivel de medición nominal como sexo, religión, nacionalidad. Es la forma más sencilla y económica de representación de datos; consiste en un conjunto de barras separadas por un espacio. Cada barra tiene en su base la categoría que representa, hombre y mujer en el caso de la variable sexo, y como altura la frecuencia respectiva: absoluta, porcentual o relativa. En la tabla siguiente se presenta la distribución de las áreas en que prestaban sus servicios los 60 exempleados de nuestro ejemplo: ÁREA DE OCUPACIÓN NÚMERO DE PERSONAS Administración 17 Servicios 22 Informática 10 Financiera 7 Otra 4 Su representación gráfica a partir de un diagrama de barras tiene la siguiente forma: 3.6.4 Gráfica Sectorial. Esta gráfica es utilizada para representar principalmente variables no numéricas y es también llamada gráfica de pastel, ya que la distribución de frecuencias, aparenta la repartición de rebanadas de un delicioso pastel. En este caso lo que se distribuye son los 360 grados de una circunferencia con la representación proporcional que le corresponde según la frecuencia respectiva. En la siguiente tabla se muestra la distribución de los 360 grados, con cifras redondeadas, de una circunferencia, según el porcentaje que le corresponde a cada categoría de la variable del ejemplo de las áreas en que prestaban sus servicios los 60 exempleados de nuestro ejercicio: ÁREA DE OCUPACIÓN NÚMERO DE PERSONAS PORCENTAJE GRADOS QUE LE CORRESPONDEN Administración 17 28 101 Servicios 22 36 130 Informática 10 17 61 Financiera 7 12 43 Otra 4 7 25 Total 60 100 360 Con los datos de esta tabla elaboraremos la gráfica sectorial, misma que tendrá la siguiente forma: ¿Cómo se calculó la distribución de los 360 grados respecto a los porcentajes? Tomaremos como ejemplo la categoría de Administración, a la cual le corresponde el 28% del total de personas. Para ello se utiliza la siguiente expresión aritmética: Total de grados = ( porcentaje ) ( 360 ) Total de grados = ( 28% ) ( 360 ) = 100.8 Redondeando el resultado para trabajar con datos discretos, tenemos que el total que le corresponde a esa categoría de ocupación es 101 grados, conforme se aprecia en la tabla de arriba. 3.6.5 Ojiva. Ésta es una gráfica que representa a la distribución de frecuencias acumuladas, sean absolutas, porcentuales o relativas. Es aplicable a variables numéricas y variables jerárquicas u ordinales; reiterando la sugerencia de que, en lo posible, las variables en ciencias sociales sean utilizadas como numéricas, lo que simplificará todo proceso, con la facilidad de que pueden ser convertidas a cualquier escala de medición, según lo sugerido en la segunda unidad de este trabajo. Dado que la Ojiva representa la distribución de frecuencias acumuladas, es una gráfica ascendente o descendente, según el orden que se le dé a la organización de los datos. En nuestro ejemplo el orden es ascendente, por lo que la Ojiva será creciente. INTERVALOS DE CLASE FRECUENCIA ABSOLUTA FRECUENCIA PORCENTUAL FRECUENCIA PORCENTUAL ACUMULADA 9 - 12 18 30 30 12 - 15 28 46 76 15 - 18 7 12 88 18 - 21 4 7 95 21 - 24 1 2 97 24 - 27 2 3 100 Totales 60 100 AUTOEVALUACIÓN • ¿En qué consiste la organización de un conjunto de datos? • ¿Deduciéndolo de la lectura del material de la asignatura, en cuántas etapas se divide ese proceso de organización de datos y cuáles son? • ¿Cómo determinar la amplitud de un intervalo de clase? • ¿Qué es la marca de clase? • ¿Cómo distinguir la distribución de frecuencias absoluta, porcentual y relativa? • ¿Qué diferencia presenta utilizar el histograma o el polígono de frecuencias? • ¿Qué es y qué aplicación considera usted que tiene la ojiva? • ¿En su opinión, en qué casos utilizamos el diagrama de dispersión? ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Ejercicio: Los datos que se te proporcionan abajo, corresponden a 58 personas que por diversas razones han pasado a formar parte de las filas del desempleo en nuestro país. Específicamente, se observan los correspondientes al salario que percibieron durante los 3 primeros meses de su último empleo (salario inicial) y el salario que recibieron durante los 3 meses finales en su trabajo (salario final). Con el análisis de los datos observados, se propondrá un modelo de mejora salarial dirigido al ahorro, que permita garantizarle a los trabajadores la manutención de sus familias durante un plazo máximo de 12 meses, en caso de que éstos pierdan el empleo. En una primera etapa, se te solicita organizar los datos de cada una de las variables que se presentan, de la siguiente manera: 1. Elabora una tabla de distribución de frecuencias con 6 intervalos. 2. Calcula los porcentajes. 3. Calcula la marca de clase. 4. Calcula la frecuencia porcentual acumulada. 5. Elabora el histograma. 6. Elabora el polígono de frecuencias. 7. Elabora la ojiva. 8. Elabora el diagrama de dispersión correspondiente. 9. Haz comentarios respecto a las características de las variables organizadas en el contexto que indica el ejercicio. Salario inicial Salario final Salario inicial Salario final Salario inicial Salario final 27 57 14 42 12 22 18 40 11 26 14 30 12 21 15 38 16 34 13 21 12 27 15 35 21 45 11 24 15 45 13 32 9 16 13 25 18 36 9 21 15 27 9 21 12 31 13 26 12 27 27 60 14 28 13 24 14 32 15 30 16 30 15 42 9 22 12 28 11 31 21 48 14 27 13 29 21 45 16 35 15 31 20 41 13 27 15 36 18 54 15 40 9 19 10 26 14 46 11 23 16 33 27 63 13 30 14 21 14 28 9 15 10 30 13 28 UNIDAD 4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O PROMEDIOS. INTRODUCCIÓN. Analizar un conjunto de datos inmersos en un fenómeno social, implica describir sus niveles de representación general, con sus consideraciones, así como los valores o características de mayor concentración o de interés para el investigador. Esto es observado a partir de la necesidad numérica para dimensionar el impacto de la variable, utilizando para ello medidas como la media, mediana, moda y su relación con las escalas de medición. OBJETIVO El alumno conocerá las medidas de tendencia central aplicables en los fenómenos sociales, y utilizará la más adecuada al tipo de variable en estudio, considerando las ventajas y desventajas que ofrece cada una de ellas. TEMARIO 4. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. 4.1 Conceptos. 4.2 Media. 4.3 Media Ponderada. 4.4 Mediana. 4.5 Moda. 4.6 Relación que guardan la Media, Mediana, y Moda con las variables por nivel de medición. 4.6.1 Escalas nominales. 4.6.2 Escalas Ordinales. 4.6.3 Escalas de Intervalos y de proporción. 4.7 Algunos ejemplos de la relación entre niveles de medición y medidas de tendencia central. 4. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O PROMEDIOS. 4.1 CONCEPTOS. Estas medidas son valores o características sobre las cuales tienden a concentrarse la mayor parte de los elementos de un conjunto. Estas son representadas principalmente por la media, mediana y moda. Aquí algunos conceptos: a) Según Ya-Lun Chou: “Las medidas de tendencia central se llaman promedios. Un promedio es un valor típico en el sentido de que se emplea a veces para representar todos los valores individuales de una serie o de una variable”. b) De acuerdo con Herbert Arkin: “Un promedio es un valor típico con el que se intente resumir o describir una masa de datos. También sirve como una base para medir o evaluar valores extremos o poco usuales. El promedio es una medida de localización del punto de tendencia central”. c) Frederick E. Croxton afirma que: “Se usa la expresión medidas de dispersión o promedios para identificar aquellos valores que pueden calcularse con el fin de caracterizar la distribución de las frecuencias”. d) Samira García Durán: “Los promedios son medidas de tendencia central. Son valores que sirven para representar alguna característica de un determinado grupo de datos”. 4.2 MEDIA. La media es el promedio de mayor uso; sin embargo, es aplicable únicamente a variables numéricas. Se calcula sumando los datos y dividiendo el resultado entre el total de ellos. Tiene la ventaja de que para su cálculo toma en cuenta a todos los elementos del conjunto, pero con la gran desventaja de que, en la medida de que el rango se vaya haciendo mayor, la media va perdiendo fuerza o representatividad del conjunto. Ventajas: La media es el promedio utilizado más frecuentemente y es sencillo de entender. Su cálculo es simple. Todos los elementos del conjunto participan en la obtención de este promedio. Desventajas: Resulta afectada por el alejamiento de los valores extremos del conjunto de datos, rango. Es alterada también según el desplazamiento de los datos del conjunto, esto es: si los datos tienden hacia el extremo inferior o superior del conjunto, entonces la media se dirigirá en ese sentido, lo cual representa una desventaja significativa en relación con los otros promedios o medidas de tendencia central. Por lo tanto, la media puede quedar fuertemente distorsionada por valores extremos, y por ello no ser un valor representativo del conjunto de datos. La media no puede calcularse en las distribuciones que contienen intervalos abiertos, es decir, cuando se desconoce alguno de sus límites. Particularmente, la media aritmética o promedio de una cantidad determinada de datos numéricos, es igual a la suma de las magnitudes de cada uno dividida entre el número de ellos. Así, dados los números a1 , a2, a3, ... , an, la media aritmética será igual a: Por ejemplo, la media aritmética de los siguientes datos 18, 25, 32, 35 y 15 es igual a la suma de todos esos valores, divididos entre cinco ya que éste es el número de elementos de ese conjunto. ( 18 + 25 + 32 + 35 + 15 ) / 5 = 25 Para un conjunto de datos agrupados deberá multiplicarse cada dato por su frecuencia de clase y la suma de esos productos será dividida entre el total de datos: MEDIA = (F X ) / F Donde: sumatoria F = Frecuencia absoluta de cada intervalo X = Marca de clase de cada intervalo Para ejemplificar el cálculo de la media aritmética para un conjunto de datos agrupados, continuaremos con el ejemplo de las 60 personas desplazadas de su empleo. Para ello, en la siguiente tabla se calculó la marca de clase y se obtuvo el producto de cada una de ellas por la frecuencia respectiva. La suma de esos productos se dividieron entre el total de frecuencias, obteniendo así la media aritmética, promedio, del conjunto: INTERVALOS DE CLASE MARCA DE CLASE X FRECUENCIA ABSOLUTA F FX 9 - 12 10.5 18 189 12 - 15 13.5 28 378 15 - 18 16.5 7 115.5 18 - 21 19.5 4 78 21 - 24 22.5 1 22.5 24 - 27 25.5 2 51 Totales 60 834 Media aritmética = 834 / 60 = 13.9 Lo que significa, a cifras cerradas, que el ingreso promedio de los empleados, durante los 3 primeros meses de ejercicio laboral, es de 14 mil pesos, por lo que debe considerarse qué tan significativo resulta ese ingreso medio en el proceso que han iniciado esas personas en contra de sus empresas y, por supuesto, cuál es la percepción de los patrones al respecto. 4.3 MEDIA PONDERADA. Cuando un conjunto de datos ( x1, x2,...,xn ) son relativamente semejantes, para promediar, ciertos factores (w1, w2,...,wn ) dependen de la importancia o peso específico de cada uno de los valores. En estos casos se recomienda calcular la llamada media aritmética ponderada, la cual considera el peso relativo que tiene cada uno de esos factores. Supóngase que con la finalidad de tener más elementos para determinar la cantidad de dinero que habrá de recibir cada uno de esos demandantes, se desea encontrar el promedio ponderado de las cinco calificaciones que se consideraron para evaluar su desempeño en los últimos 3 meses de trabajo. Para ello, la segunda calificación vale el doble de la primera, la tercera el triple de la primera, la cuarta vale cuatro veces la primera y la quinta cinco veces. Si una de esas personas demandantes de justicia laboral fue evaluada con los siguientes puntajes: 8.5, 7.3, 8.3, 6.4 y 9.2 ¿Cuál es el promedio de su evaluación? Solución X= calificación W = importancia o peso relativo de la calificación X1 = 8.5 ; W1 = 1 X2 = 7.3 ; W2 = 2 X3 = 8.3 ; W3 = 3 X4 = 6.4 ; W4 = 4 X5 = 9.2 ; W5 = 5 (8.5*1+7.3*2+8.3*3+6.4*4+9.2*5)/(1+2+3+4+5) = 119.6/15 = 7.97 7.97 es el promedio ponderado de las calificaciones de este empleado. 4.4 MEDIANA. Esta medida es aplicable a variables numéricas y a variables ordinales. Es el valor que divide exactamente al conjunto de datos en dos partes iguales. Tiene la ventaja de que no es afectada por el rango, y la desventaja de que para su cálculo u observación, sólo toma en cuenta al valor o valores que están en el centro del conjunto o distribución. Ventajas:  La mediana para un conjunto de datos no agrupados, se obtiene fácilmente, bastará con ordenar los datos y dividir entre dos el total de ellos, localizando con esto el centro del conjunto, lugar donde se encuentra la mediana.  Su valor no es afectado por los extremos del conjunto. Ocasionalmente es un valor más representativo de un grupo de datos que otros promedios, debido a que el rango no le afecta.  Para conjuntos de datos agrupados por intervalos, la mediana puede calcularse aún cuando éstos sean abiertos.  No se afecta por los valores de los extremos del conjunto. Desventajas:  No es tan aplicable como la media.  Toma sólo los valores del centro del conjunto. Una expresión simple para el cálculo de la mediana para un conjunto de datos agrupados es la siguiente: M = L1 + ( ( ( n+1)/2 – S ) / FM ) C Donde: M = Mediana a obtener. L1 = Límite real inferior o valor frontera inferior del intervalo donde se encuentra la mediana ( clase mediana ). n = Total de datos. S = Frecuencia acumulada hasta el intervalo anterior al de la clase mediana. FM = Frecuencia de la clase mediana. C = Amplitud del intervalo. (a) (b) 4.5 MODA. La más simple y débil de las medidas de tendencia central. Es aplicable a todo tipo de variables y es aquel valor o característica que se presenta con mayor frecuencia en un conjunto. Lo mismo que la mediana, su ventaja es no verse afectada por el rango, en caso de datos numéricos, y con la desventaja de que sólo observa o considera a aquellos valores o características que se presentan el mayor número de veces. Un conjunto de datos o una distribución de frecuencias puede tener más de un valor, intervalo o categoría que se presente con la mayor frecuencia, por lo que las distribuciones con sólo un valor o categoría con esa característica son llamadas unimodales; no obstante puede haber algún conjunto en donde sean dos las categorías con la mayor frecuencia, siendo llamadas bimodales. En caso de que sean más de dos las categorías en esas condiciones, la distribución es llamada multimodal. Ventajas:  No es afectada por el rango. Es el valor de mayor frecuencia y por ello el promedio más descriptivo, según diversos investigadores de la materia, aunque como se señaló, es un promedio débil.  Es sencillo aproximarla mediante un examen de los datos, cuando son reducidos.  Si sólo hay unos pocos elementos no es necesario ordenarlos para determinar la moda. Desventajas:  Sólo considera a los datos que se presentan con mayor frecuencia.  Se puede aproximar la moda, sólo cuando se dispone una cantidad limitada de datos.  Su significación es limitada cuando no se dispone de un gran número de valores.  Si no se repite ningún valor, la moda no existe. Una expresión para el cálculo de la moda para un conjunto de datos agrupados es la siguiente: Donde: Li = límite inferior de la clase modal, aquel intervalo en el que se encuentra la moda. diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase anterior a ella. diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase siguiente. 4.6 RELACIÓN QUE GUARDAN LA MEDIA, MEDIANA, Y MODA CON LAS VARIABLES POR NIVEL DE MEDICIÓN. 4.6.1 Escalas nominales. Es la operación básica y más sencilla en toda ciencia es la de la clasificación. Separa elementos desde el punto de vista de determinadas características, decidiendo cuales son más semejantes y más distintos. Agrupa por categorías que sean lo mas homogéneas posible en comparación con la diferencia entre las categorías. 4.6.2 Escalas ordinales. Se presente en un nivel superior al que empleamos para obtener la escala nominal, con esta escala podemos agrupara a individuos en categorías separadas y ordenarlos con respecto a otras. La escala ordinal es asimétrica en el sentido de que algunas relaciones especiales pueden ser verdad entre A y B y no serlo. 4.6.3 Escala de intervalos y de proporción. Requiere el establecimiento de algún tipo de unidad física de medición que puede considerarse por todos como una norma común y sea repetible, esto es, que pueda aplicarse indefinidamente con los mismos resultados. La moda se utiliza principalmente con variables nominales y es la única medida de tendencia central que se puede usar con variables nominales. 4.7 ALGUNOS EJEMPLOS DE LA RELACIÓN ENTRE NIVELES DE MEDICIÓN Y MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. La mediana se utiliza principalmente con variables ordinales y junto con la moda son las únicas dos medidas de tendencia central que se puede usar con variables ordinales. Sin embargo, cuando la variable es ordinal, no es apropiado promediar los dos valores medios. Simplemente se dice que la mediana se encuentra entre esos dos valores. EJEMPLOS: 1. En un cuestionario que utiliza la escala Likert, las respuestas a una pregunta fueron “nunca, nunca, de vez en cuando, a menudo, muy frecuentemente”. mediana = de vez en cuando Cuando las observaciones han sido tabuladas en una tabla de distribución de frecuencias, la mediana corresponde a la categoría en la que se encuentra la frecuencia acumulativa del 50% de las observaciones. Artículo III. AUTOEVALUACIÓN • ¿Qué son y que representan las medidas de tendencia central y qué importancia le confiere a las medidas de tendencia central en las ciencias sociales o investigación social? ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Contestar las siguientes preguntas: • ¿Cuál es la ventaja y desventaja principal de cada una de las medidas de tendencia central (promedios)? • ¿Para qué tipo de variables, por nivel de medición, son aplicables cada una de las medidas de tendencia central (promedios)? Ejercicio: Con los datos del ejercicio de la unidad 3, calcule: 1. Media, mediana y moda (promedios) para cada una de las variables en estudio: salario inicial y salario final. 2. Analice las ventajas y desventajas de cada uno los 3 promedios de cada variable e indique cuál de ellos es el que mejor representa a cada variable. Fundamente su respuesta. 3. Relacione los resultados de la tarea de la unidad 3 con la información que proporciona en las respuestas 1 y 2 de esta actividad; ¿a qué conclusiones llega con el análisis? UNIDAD 5 MEDIDAS DE POSICIÓN. INTRODUCCIÓN. Debido a la naturaleza de los conjuntos de datos, por diversas razones es necesario encontrar otras medidas que permitan realizar análisis más detallados de su comportamiento y niveles de concentración alrededor de ciertas características de las variables observadas. En el ámbito organizacional es necesario observar determinadas características y valores de interés en un conjunto de datos, debido a que los promedios únicamente observan la tendencia al centro de la distribución, lo que impide profundizar en el análisis detallado de los mismos. Las medidas de posición resuelven ese problema y representan una alternativa interesante y efectiva para detallar los niveles y características de concentración de los datos. Estas medidas, representadas por los cuartiles, deciles y percentiles, dividen la distribución en 4, 10 y 100 partes iguales respectivamente, acumulando en cada una de ellas el 25%, 10% y 1%, en el mismo orden, del total de los elementos del conjunto. OBJETIVO. Al finalizar la unidad el ejecutivo identificará las medidas de posición y su efectividad para detallar los niveles y características de los datos analizados. 5. MEDIDAS DE POSICIÓN. 5.1 CUARTILES. Son 3 puntos o valores que dividen al conjunto en 4 partes iguales, concentrando en cada una de ellas el 25% del total de datos. Q1= Valor de la variable que acumula a su izquierda el 25% de la distribución. Q2= Valor de la variable que acumula a su izquierda el 50% de la distribución. Q3= Valor de la variable que acumula a su izquierda el 75% de la distribución. 5.2 DECILES. Son 9 puntos o valores de la distribución que dividen al conjunto en 10 partes iguales, concentrando en cada una de ellas el 10% del total de datos. D1 = Valor de la variable que acumula a su izquierda al 10% de la distribución. D2 = Valor de la variable que acumula a su izquierda al 20% de la distribución. D3 = Valor de la variable que acumula a su izquierda al 30% de la distribución. Y así sucesivamente hasta el D9 que acumula a su izquierda al 90% de la distribución. 5.3 PERCENTILES. Son 99 puntos o valores de la distribución que dividen al conjunto en 100 partes iguales, concentrando en cada una de ellas el 1% del total de datos y se representan como P1, P2, …, P99 Para el cálculo de la medida de posición que particularmente se desea obtener, utilícese la fórmula de la mediana y adáptela según lo buscado: La fórmula de la mediana es: Para encontrar cualquier posición en la distribución, se modifica ( n+1 ) / 2 en la fórmula de la mediana por la medida deseada, recuerde que M es mediana. Por ejemplo, si se requiere encontrar el primer cuartil, haga lo siguiente: M será sustituida por Q1, ( n + 1 ) / 2 se reemplazará, entienda la lógica del cambio, por n / 4 debido a que se busca la primera cuarta parte del conjunto y ésta se encuentra en n/4. Si se deseara buscar el tercer cuartil Q3, sería sustituida por 3n / 4 ya que el tercer cuartil localiza las tres cuartas partes de acumulación de los datos (75%). Si se desea o necesita obtener cualquier medida de posición, siga la lógica de los dos párrafos anteriores. Como ejemplo, calcularemos el tercer cuartel de la tabla de los salarios estudiada hasta el momento: INTERVALOS DE CLASE FRECUENCIA ABSOLUTA FRECUENCIA PORCENTUAL FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA FRECUENCIA PORCENTUAL ACUMULADA 9 - 12 18 30 18 30 12 - 15 28 46 46 76 15 - 18 7 12 53 88 18 - 21 4 7 57 95 21 - 24 1 2 58 97 24 - 27 2 3 60 100 Totales 60 100 Para ello utilizaremos la estructura de la fórmula para el cálculo de la mediana y la adecuaremos para localizar el primer cuartil, observe con atención la modificación: Obsérvese que en la tabla el 25% acumulado se encuentra en el segundo intervalo, por lo que el valor que acumula hasta el 75% de los datos deberá fluctuar entre 12 y 15, lo que comprobaremos con el cálculo: Los valores a sustituir son: L1 = 12 n = 60 S = 18 FQ3 = 28 C = 3 Por lo tanto la expresión quedará como sigue: Al realizar los cálculos se obtiene que el tercer cuartil es Q3 = 14.89 lo que significa que el 75% de los empleados en estudio, tuvieron como ingreso inicial $14,890 La interpretación de este resultado, estará en función del contexto organizacional. UNIDAD 6 MEDIDAS DE DISPERSIÓN. INTRODUCCIÓN. Al analizar un conjunto de datos, resulta a menudo conveniente expresar numéricamente la variabilidad que existe entre ellos. Para llevar a cabo esta descripción se utilizan diversas medidas estadísticas que evidencian la relación interna entre los datos. Comúnmente estas relaciones tienen que ver con diferencias de los datos o funciones de ellos, respecto de algunas estadísticas de posición. Dependiendo del tipo de diferencia usada, se obtienen distintas expresiones que entregan visiones parciales de la forma en que los datos varían. Estas visiones parciales se complementan para entregar un cuadro más completo de la dispersión observada entre los datos. Las medidas de tendencia central son de un valor representativo para una conjunto de observaciones; pero el valor de esas medidas dependerá de qué tan dispersos se encuentren los datos entre sí. Por eso se establecen medidas que tratan de explicar la dispersión de los datos y son: la desviación estándar y el coeficiente de variación, entre otras. Una medida de dispersión conveniente deberá tomar en consideración todos los datos de la serie considerando cada dato por su distancia al centro de la distribución. Es posible tener dos conjuntos de datos que tengan el mismo promedio, pero que sean muy diferentes. Por ejemplo, es posible que dos trabajadores puedan obtener el mismo promedio en su desempeño laboral y sus actuaciones hayan sido totalmente diferentes. Uno de ellos pudo haber mantenido un desempeño constante durante el periodo observado; el otro por su parte pudo haber tenido desempeño muy variado. OBJETIVO. El ejecutivo conocerá y aplicará las medidas de dispersión aplicables a su entorno organizacional. 6. MEDIDAS DE DISPERSIÓN. Las medidas de dispersión ayudan a conocer el grado de alejamiento y variabilidad de los datos respecto al promedio del conjunto. Estas medidas también ayudan a conocer las características de la población, su tendencia, su forma de distribución, su grado de asimetría y permite tener mayor confiabilidad en la interpretación de los resultados. 6.1 RANGO. El rango es la diferencia entre el dato mayor y el dato menor dentro de un grupo de datos, puede representarse así: Rango = Dato mayor – Dato menor Esta medida tiene diversas aplicaciones: facilita la organización de los datos, orienta la consistencia del promedio del conjunto; recuérdese que la desventaja de la media es cuando el rango aumenta su tamaño y esto la hace perder representatividad y confiabilidad. 6.2 DESVIACIÓN ESTANDAR. Esta medida de dispersión es aplicable a variables numéricas y tiene por finalidad observar el grado de alejamiento de los datos respecto a la media del conjunto. Tiene dos propiedades que la robustecen y son: 1. ) se encuentra en los puntos de inflexión de la distribución y 2. ) en el intervalo que forma con la media se concentran alrededor del 68.26% de los elementos observados. En un conjunto de datos no agrupados, para obtener la desviación estándar se resta cada uno de los datos de la media, se eleva al cuadrado cada una de las diferencias y se suman todas ellas. Esta suma se divide entre el total de datos y se le extrae raíz cuadrada. Para un conjunto de datos agrupados por intervalos, posteriormente al cálculo de la media se calcula la marca de clase ( X ) de cada intervalo, cada marca de clase se resta de la media, esta diferencia se eleva al cuadrado y se multiplica por su frecuencia de clase; estos productos se suman y el total se divide entre la suma de frecuencias ( total de datos del conjunto ), finalmente se extrae la raíz cuadrada. Estos dos procedimientos los expresan las siguientes ecuaciones: Como podrá deducirse, la desviación estándar es un valor muy similar a la media, y representa el promedio del alejamiento de los datos respecto a esa medida de tendencia central y nos indica qué tan representativa es la media del conjunto. Como ejemplo tomemos como referencia la tabla del apartado 3.5 (Marca de Clase) . Sígase el procedimiento indicado y se obtendrá el valor de la desviación estándar para un conjunto de datos agrupados. Intervalos X F FX (X - media) (X - media)2 F (X - media)2 9 - 12 10.5 18 189 -3.4 11.56 208.08 12 - 15 13.5 28 378 -0.4 0.16 4.48 15 - 18 16.5 7 115.5 2.6 6.76 47.32 18 - 21 19.5 4 78 5.6 31.36 125.44 21 - 24 22.5 1 22.5 8.6 73.96 73.96 24 - 27 25.5 2 51 11.6 134.56 269.12 Totales 60 834 728.4 Media 13.9 Al sustituir los resultados de la tabla en la ecuación de la desviación estándar para datos agrupados obtenemos que su valor es : S = 3.4 6.3 COEFICIENTE DE VARIACIÓN. Es una medida de variación relativa que permite hacer comparaciones de diferentes grupos con unidades de medida iguales o diferentes y obtener mejores conclusiones. Permite asimismo determinar la homogeneidad o consistencia entre los grupos observados, contestando la siguiente pregunta: ¿cuál de los grupos es más homogéneo o presenta menor dispersión o variación relativa respecto a los demás? Indica también qué porcentaje de la media representa la desviación estándar. Para su cálculo se utiliza la siguiente expresión: Recuerde que S es el valor de la desviación estándar y el de la media es Sustituyendo los valores de la fórmula (previamente calculados), el coeficiente de variación de los datos de tabla del ejemplo tomará el siguiente valor: CV = ( Desviación estándar / media ) X 100 CV = ( 3.4 / 13.9 ) X 100 CV = 24. 4 Indica que la dispersión promedio (desviación estándar) de los salarios de esos 60 trabajadores representa el 24.4% de la media. Considérese que esta medida de variación relativa tiene el propósito de comparar grupos de datos para determinar cuál de ellos es más homogéneo o simplemente qué conjunto de datos se encuentra más cercano a la media. Refiriendo otro ejemplo para interpretar esta medida de dispersión, consideremos que en los programas de capacitación en los que han participado esos 60 trabajadores, se obtuvo una media de su evaluación de 65 puntos con una desviación estándar de 10 puntos, ¿cuál de las dos variables, salario o capacitación, es más homogénea en esos trabajadores? S = 10 CV = 10 / 65 * 100 = 15.38 Por presentar menor variación relativa, significa que la capacitación de los trabajadores es más consistente u homogénea que sus salarios, ya que estos indican una mayor dispersión respecto a su media. UNIDAD 7 MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN. INTRODUCCIÓN. Indican el grado de asimetría y forma de un conjunto de datos o distribución de frecuencias. En las organizaciones estas medidas revisten particular importancia debido a que desde el punto de vista gráfico puede observarse la tendencia y forma de la distribución, pudiendo con ello realizar con mayor oportunidad el análisis de los datos en estudio. Estas medidas están representadas por el sesgo (asimetría) y la curtosis (forma). OBJETIVO. Al concluir la unidad el ejecutivo diferenciará los tipos de distribución, así como la tendencia positiva o negativa que presentan las variables en una organización. 7. MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN. 7.1 SESGO Mide el grado de asimetría de un conjunto de datos. Indica hacia dónde tienden las unidades de observación y cuál es el carácter de esa tendencia, positiva o negativa, cuyo significado refiere las áreas de oportunidad que deben ser atendidas respecto al problema o fenómeno estudiado. Compara la relación entre la media y la moda, lo que determina su carácter positivo o negativo. Sesgo = media - moda 7.1.1 Sesgo Negativo. El sesgo negativo se presenta cuando la mayoría de los datos se agrupan o concentran hacia la derecha del conjunto o valores superiores de la variable; la media se encuentra a la izquierda de la moda, alargándose la gráfica hacia su lado izquierdo. ________________________________________________ 7.1.2 Sesgo Positivo. En una distribución con sesgo positivo la media se encuentra a la derecha de la moda, la mayoría de los datos se concentran hacia los valores inferiores de la variable, alargándose la gráfica hacia su derecha. ____________________________________________________ 7.1.3 Distribución Insesgada. Las distribuciones insesgadas, llamadas también de sesgo nulo, son aquellas que son simétricas, es decir, que el valor de la media y la moda son iguales. La curva en estas distribuciones no aparece alargada hacia ninguno de sus extremos. En primera instancia, en las organizaciones se requiere conocer sólo la tendencia, sesgo, de una variable o fenómeno en estudio soslayando su magnitud; sin embargo, para la toma de decisiones será menester conocer la magnitud de la tendencia. Para un conjunto de datos agrupados se calcula con la siguiente expresión aritmética: F ( X - Media ) 3 SK  ( S3 ) ( N – 1 ) Donde: SK = Sesgo sumatoria F = frecuencia absoluta o de clase (sólo en caso de datos agrupados) S = desviación estándar X = marca de clase (en caso de datos no agrupados este símbolo representa a cada valor o dato del conjunto) Media = media N = número total de datos Para ejemplificar continuaremos con los datos de la tabla del apartado 6.2 (Desviación estándar): Intervalos X F FX (X - media) (X - media)3 F (X - media)3 9 - 12 10.5 18 189 -3.4 -39.304 -707.472 12 - 15 13.5 28 378 -0.4 -0.064 -1.792 15 - 18 16.5 7 115.5 2.6 17.576 123.032 18 - 21 19.5 4 78 5.6 175.616 702.464 21 - 24 22.5 1 22.5 8.6 636.056 636.056 24 - 27 25.5 2 51 11.6 1560.896 3121.792 Totales 60 834 3874.08 Media 13.9 Desviación estándar 3.4 Al sustituir los resultados de la tabla en la fórmula del sesgo obtenemos: SK = 1.67 Este carácter positivo del sesgo nos indica que los datos se concentran hacia los valores inferiores de la variable o distribución, confirmando los comentarios anteriores. 7.2 CURTOSIS. Curtosis es una palabra griega que indica pico y se refiere a la concentración de los datos representados en una curva, qué tan puntiaguda o achatada es una distribución, tomando como referencia su forma gráfica. Existen tres tipos diferentes de formas de curva en el contexto que se refiere: una es muy alargada hacia arriba o puntiaguda y se llama Leptocúrtica, significa pico alto. La segunda es relativamente plana y se denomina Platicúrtica. La tercera forma de curva es el patrón con el cual se compara la curtosis de otras curvas y poblaciones. Es una curva llamada normal la cual se le denomina mesocúrtica. Como se refiere, la curtosis mide qué tan puntiaguda es una distribución respecto de una normal y se calcula, para un conjunto de datos agrupados, con la siguiente expresión: El valor de comparación para determinar el tipo de distribución por medio de la curtosis es 3 ( tres ). Cuando el coeficiente toma este valor es igual a tres, se dice que la curva es normal o mesocúrtica. Si el valor del coeficiente es mayor que 3 refiere una curva puntiaguda, leptocúrtica; y si es menor que 3, entonces se concluye que los datos presentan una distribución aplanada, platicúrtica. K = 3 (distribución mesocúrtica). K > 3 (distribución leptocúrtica). K < 3 (distribución platicúrtica). Las siguientes figuras muestran gráficamente los tres tipos de curvas de acuerdo a las referencias anteriores: Leptocúrtica Platicúrtica Mesocúrtica Obsérvense las siguientes gráficas para confirmar la identificación de la curtosis sin pasar por el terreno del cálculo. Curtosis positiva Curtosis nula Curtosis negativa Leptocúrtica Mesocúrtica Platicúrtica Como ejemplo continuaremos con el ejercicio del apartado 6.2 (Desviación estándar). Intervalos X F fx (X - media) (X - media)4 F (X - media)4 9 - 12 10.5 18 189 -3.4 133.6336 2405.4048 12 - 15 13.5 28 378 -0.4 0.0256 0.7168 15 - 18 16.5 7 115.5 2.6 45.6976 319.8832 18 - 21 19.5 4 78 5.6 983.4496 3933.7984 21 - 24 22.5 1 22.5 8.6 5470.0816 5470.0816 24 - 27 25.5 2 51 11.6 18106.3936 36212.7872 Totales 60 834 48342.672 Media 13.9 Desviación estándar 3.4 Al sustituir los resultados de tabla en la fórmula de la curtosis para datos agrupados se obtiene el siguiente resultado: K = 20.84 Este resultado indica que la distribución presenta una forma leptocúrtica o curtosis alta positiva, significando que la dispersión de los datos evidencia un mayor concentración alrededor de la media del conjunto. UNIDAD 8 ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. INTRODUCCIÓN. La planeación en las organizaciones tiene un sustento confiable y firme cuando los pronósticos del comportamiento de un fenómeno se fundamentan en el análisis retrospectivo de las variables en estudio. Sucede lo mismo cuando el problema en estudio es explicado al analizar el grado en el que las variables se encuentran relacionadas, que dicho de otra manera, cuando se explica qué variables están influyendo en el fenómeno y sobre todo, la fuerza de esa influencia. Con el análisis de regresión y correlación, el ejecutivo encontrará una herramienta sustancial y confiable para pronosticar al plazo que sea requerido, cuál será el comportamiento y valores esperados en su entorno.. OBJETIVO. Al finalizar la unidad el ejecutivo establecerá la relación entre variables, así como el grado de asociación de las mismas y su explicación racional en los fenómenos estudiados. 8. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. 8.1 ANÁLISIS DE REGRESIÓN. El término regresión refiere la relación entre variables. Toda variable en el contexto universal mantiene relación con otras variables, algunas de ellas presentan mayor influencia o dependencia con la estudiada. Por ejemplo, el ingreso de un empleado mantiene relación con su nivel de responsabilidades, nivel de estudios y productividad, entre otras. Suponiendo que entre mayor capacitación se le ofrezca a los empleados y trabajadores, mayor será la productividad de la organización. Hacer un análisis de regresión es encontrar la mejor relación funcional entre las variables en estudio, obteniendo para ello la ecuación algebráica que las relaciona. Esta función puede ser lineal o no lineal, dependiendo de la forma de relación entre los datos, obsérvese la siguiente gráfica, llamada Diagrama de Dispersión: En ella se observa que los datos siguen un comportamiento más o menos lineal, razón por la cual el tipo de regresión a realizar será lineal, representado por la recta cuya ecuación en forma general es la siguiente: y = a + bx Donde a representa a la ordenada al origen y b a la pendiente. Por el número de variables que participan en la relación estudiada, la regresión puede ser simple cuando son dos variables, y múltiple cuando son más de dos las relacionadas. En la gráfica se aprecia un esquema de regresión lineal simple. Para encontrar la ecuación de regresión lineal, a continuación se enuncian algunos de los métodos mayormente utilizados en las organizaciones: 8.1.1 Gráfico. Depende de la composición de los datos, así como de la apreciación, sensibilidad y diseño del ejecutivo. Es un método sencillo y rápido siempre y cuando el diagrama de dispersión esté construido con escalas iguales. Si no es así, este método no es recomendable. El procedimiento de este método es el siguiente: 1. Elaborar el diagrama de dispersión, recordando que las escalas vertical y horizontal deben ser iguales. 2. Sobre los puntos graficados, trazar la línea recta que se considere tiene la mejor posición respecto a los datos. 3. Prolongar la recta hasta que cruce el eje vertical. Este punto por donde la recta corta a ese eje es el valor de la ordenada al origen a. 4. Medir el ángulo de inclinación de la recta graficada y obtener el valor de su pendiente, con esto se encuentra la pendiente b. 5. Los valores de a y b encontrados se sustituyen en la ecuación general y = a + bx Encontrando con ello la ecuación de la recta de regresión buscada. 8.1.2 Semipromedios. Método analítico que consiste en encontrar dos puntos de la recta de regresión. El procedimiento de este método es el siguiente: 1. Ordenar los datos (X,Y) respecto a la variable independiente. 2. Dividir al total de datos en dos partes iguales. Ejemplo: si se tienen 8 datos se formarán dos grupos ordenados ascendentemente de 4 datos cada uno. Si la cantidad de datos es impar, sumar uno al total y dividir en dos partes iguales con los primeros n y los últimos n. Esto es, si se cuenta con 9 datos, al sumar uno se tienen 10, entonces un grupo se integrará con los 5 primeros y el segundo grupo, con los 5 últimos. El dato del centro formará parte de los dos bloques de datos. 3. Calcular la media aritmética de las abcisas ( X ) y ordenadas ( Y ) del primer grupo, obteniendo con ello un punto de la recta de regresión buscada. 4. Calcular la media aritmética de las abcisas ( X ) y ordenadas ( Y ) del segundo grupo, con lo que se obtiene un segundo punto de la recta buscada. 5. Estos dos puntos, de coordenadas A ( X1 , Y1 ) y B ( X2 , Y2 ), se sustituyen en la siguiente ecuación: Y = ( ( Y2 - Y1 ) / ( X2 - X1 ) ) ( X – X1 ) + Y1 6. Reducir esta ecuación a su forma más simple, obteniendo como resultado la ecuación de la recta de regresión buscada y que tendrá la siguiente forma: y = a + bx 8.1.3 Mínimos cuadrados. Método analítico que parte de observar la desviación de los datos respecto a la recta de ajuste. Este es el método que ofrece mayor confiabilidad en un análisis de regresión, ya que se encarga de buscar la ecuación de la recta que tiene la mejor posición respecto a los datos observados. Para encontrar la ordenada al origen y la pendiente de la recta de regresión se utilizan las llamadas ecuaciones normales para el ajuste por el método de los mínimos cuadrados. 8.1.4 Ecuaciones normales para el ajuste por el método de mínimos cuadrados. ( X2 ) (Y ) - ( X ) ( XY ) a = ------------------------------------------ N (X2 ) - ( X )2 N ( XY ) - ( X ) (  Y ) b = -------------------------------------------- N ( X2 ) - ( X )2 Finalmente, un modelo de regresión indica el carácter de la relación entre las variables estudiadas, positivo y negativo, cuya fortaleza se obtiene realizando el análisis de correlación respectivo. 8.2 ANÁLISIS DE CORRELACIÓN. Correlación refiere el grado de asociación entre dos o más variables dependiendo del modelo de referencia o interés requerido por la investigación. Indica también la fuerza de relación entre las variables en estudio, tratando de explicar qué tanta dependencia tienen entre sí. En las organizaciones es permanente analizar la asociación entre variables, en virtud de que los fenómenos que estudia tienen una explicación racional y ésta se observa a través de su grado de relación. Respecto al análisis de regresión, la correlación confiere un nivel inicial de confianza en las predicciones o pronósticos. La correlación es medida mediante diversos factores, dependiendo del tipo de variables, numéricas o no numéricas. En este caso se abordará la correlación entre dos variables numéricas y para datos no agrupados, siendo el coeficiente de correlación de Pearson, la herramienta más adecuada al respecto. El coeficiente de correlación de Pearson tiene un rango de variación de 0 (cero) a 1 (uno). Si el valor que toma es cero se dice que la correlación es nula. Si el coeficiente obtiene el valor de uno, refiere la llamada correlación perfecta. Esto indica que cuando la correlación es nula, las variables son independientes, por lo menos a partir de los datos analizados, razón que puede ser circunstancial. En el caso de la correlación perfecta se concluye que los datos están asociados o relacionados al 100%, situaciones extremas y prácticamente imposibles de presentarse en las organizaciones. Con esta premisa, el ejecutivo deberá estar conciente de que un fenómeno será confiablemente predecible, en la medida en que su nivel de correlación sea alto. Un nivel de correlación es alto o aceptable, aunque esto no es una regla general, cuando el valor de su coeficiente es al menos 0.8 equivaliendo al 80% de relación. Sin embargo una decisión será más confiable en la medida que la relación entre las variables estudiadas produzca un coeficiente de correlación tendiendo a la unidad. El coeficiente de correlación de Pearson se obtiene mediante la siguiente expresión: rp Concluyendo, un coeficiente de correlación igual a cero refiere independencia entre las dos variables, y un coeficiente de correlación igual a 1 indica una dependencia total entre las dos variables, de tal manera que cuando una de ellas aumenta la otra también aumenta en la misma proporción, recordando que en ciencias sociales estos extremos son absolutamente inesperados. Finalmente, señor ejecutivo, involúcrese en los ejercicios a continuación: 1. En las siguientes tablas se presentan: tasa general de desempleo abierto anual (tabla 1), tasa de desempleo abierto por nivel de instrucción medio superior y superior (tabla 2) y tasa de inflación promedio anual (tabla 3) del periodo 1993-2000. Con la finalidad de establecer criterios para la creación de modelos de intervención alternativos que permitan minimizar la tasa de desempleo en relación con el nivel inflacionario, le han encomendado a usted, como consultor organizacional, realizar el análisis correspondiente para determinar la proyección que los fenómenos de las tablas que se indican, así como el nivel de relación que existe, según los datos presentados, entre la inflación y la tasa de desempleo en general y por nivel de instrucción. Antes de continuar, estudie el caso y planee su trabajo; ahora bien, ¿Le queda claro cuáles son las necesidades de información requeridas? Si es así, ¡adelante!; si no, por favor pase al final de las tablas. Tabla 1 Tabla 2 Tabla 3 EMPLEO Y DESEMPLEO Tasa general de desempleo abiertoanual (Tasa de desempleo) EMPLEO Y DESEMPLEO Tasa de desempleo abierto por nivel de instrucción (Tasa de desempleo) PRECIOS E INFLACIÓN Índice de precios al mayoreo en la Cd. de México (general) (Variación porcentual) PERIODO Tasa General PERIODO Medio Superior y Superior PERIODO Inflación Promedio Anual 1993 3.40 1993 3.6 1993 9.9 1994 3.70 1994 3.8 1994 6.8 1995 6.20 1995 6.3 1995 30.2 1996 5.50 1996 5.7 1996 40.5 1997 3.73 1997 4.3 1997 22.1 1998 3.16 1998 3.9 1998 12.8 1999 2.50 1999 3.2 1999 16.4 2000 2.20 2000 2.9 2000 8.4 FUENTE: INEGI. Encuesta Nacional de Empleo Urbano. FUENTE: INEGI. Encuesta Nacional de Empleo Urbano. FUENTE: INEGI. Encuesta Nacional de Empleo Urbano. Si usted tuvo que llegar hasta aquí necesita involucrarse más con los conceptos y métodos de regresión y correlación. Le ayudaré un poco en lo que se requiere de usted para este ejercicio: 1. Elabore un diagrama de dispersión por cada tabla y así observará usted el comportamiento de los fenómenos durante el periodo mencionado. Dibujará 3 diagramas. 2. Encuentre la ecuación de regresión para cada tabla. Usted encontrará 3 ecuaciones que le relacionarán: • Periodo con tasa general de desempleo abierto anual • Periodo con tasa de desempleo abierto por nivel de instrucción • Periodo con inflación promedio anual 3. Encuentre el coeficiente de correlación entre la tasa general de desempleo abierto anual y la inflación promedio anual 4. Encuentre el coeficiente de correlación entre la tasa de desempleo abierto por nivel de instrucción y la inflación promedio anual 5. Indique cuál de las dos tasas de desempleo abierto, general y por nivel de instrucción, está más relacionada con la inflación promedio anual. 6. Desde el punto de vista de la consultoría organizacional, cuáles son sus conclusiones del ejercicio, en relación con el contexto analizado. ...

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