La estadística es interdisciplinaria

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Blalock, H. (1986). Capítulo l. Introducción: Objetivos y límites de la estadística, Capítulo 11, Teoría y medición matemática. En H. Blalock, Estadística Social (págs. 15-39). México: FCE.

CAPITULO 1.

La estadística es interdisciplinaria.

La estadística no es en modo alguno un método con el que uno pueda probar todo aquello que quiera probar.  Tampoco se contrapone con el análisis cualitativo, sino que se complementan ambas formas de estudio.

En cuanto a lo que sí es la estadística, aun los expertos no llegan a un punto de acuerdo para definirla.

Por el lado pragmático podemos decir que la estadística comprende dos funciones muy bastas y nada que no cumpla ambas características forma parte de ella.

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La reducción llevada a cabo por la Estadística Descriptiva conlleva dificultades, pues se corre el riesgo de dejar afuera cuestiones importantes. Hay que tener presente que toda síntesis es arbitraria, en el sentido de que responde a necesidades puestas por el investigador y no a una estructura que aparece naturalmente en la realidad.

La Estadística Inductiva es la respuesta al problema. Consiste en inferir las propiedades de una población a partir de una muestra (una pequeña porción de dicha población). Realizar esta inferencia inductiva no es tarea sencilla, pues hay que resolver una serie de cuestiones, entre las cuales la principal es el muestreo (los procedimientos para lograr una muestra que sea representativo de la población estudiada).

La lectura propone el siguiente ejemplo, un investigador desea saber por quién va a votar la población, al verse imposibilitado para preguntar uno por uno a los votantes algo secreto y a una gran cantidad de personas, debe decidir la naturaleza exacta del grupo que se propone generalizar (“la población”), tampoco podría utilizar la información de todas las personas ciudadanas de este sitio en particular porque sería infinita o difícil de definir.

La estadística misma no comprende problemas de medición, tales como la elaboración de índices o la puntuación de las preguntas de un cuestionario. Comprende, antes bien, una manipulación de cifras, partiendo del supuesto que se han cumplido determinados requisitos en el proceso de medición. (Blalock, 1986)

Un análisis estadístico por sí mismo no llegaría a ser suficiente, puede ser un auxiliar valioso, pero no un sustituto. Es a la vista del sociólogo como un instrumento.

Realmente valioso a la hora de acomodar los datos que, sin un orden variable, serian difíciles de manipular.

A pesar del rehúso que podría un estudiante de ciencias sociales tener frente a la estadística, se debe valorar en gran manera lo útil que la rama de las matemáticas ofrece. Perder el miedo al no saber manejar los números, pues, según el autor, basta con el conocimiento de la algebra básica para poder echar mano de la estadística.

No es necesario que el Científico Social sea un especialista en matemáticas, lo verdaderamente importante es que sepa acercarse con mentalidad matemática a los problemas que se le plantean. La mentalidad matemática se define como el entendimiento del proceso lógico subyacente al razonamiento matemático: entender la estructura formal del modelo matemático y las condiciones que lo hacen posible. (Ferrándiz, Bermejo, Sainz, Ferrando, & Prieto, 2008) Tiene que haber un compromiso de manera que se simplifique la realidad concreta lo menos posible, pero, a la vez, lo suficiente para que el modelo creado a partir de la realidad sea fácilmente manejable desde el punto de vista instrumental matemático

II. TEORIA, MEDICIÓN Y MATEMATICAS

En este capítulo el autor entrelaza las posiciones teóricas y los modelos matemáticos.

Dicho es que al objeto de la investigación es verificar hipótesis y que la estadística nos ayuda a efectuar dichas pruebas. El autor plantea que no es del todo cierto, pues se debe dar lugar a cierta controversia a partir de decisiones, proposiciones teóricas, hipótesis verificables.

Es importante considerar que no se trata de tomar cualquier escala o grafica al azar o que pudiera “encajar” con nuestros datos. Se debe definir el modelo matemático o estadístico apropiado para emplearlo en una técnica de investigación determinada o en un procedimiento operativo.

Podemos, distinguir entre distintos niveles de medición, y habremos de encontrar diversos modelos estadísticos apropiados a cada uno de ellos.

• Escalas nominales.

Es una escala de medición en la cual los números sirven como “etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una escala de medición nominal normalmente trata sólo con variables no numéricas (no cuantitativas).

La escala nominal es de naturaleza cualitativa, lo que significa que los números se usan únicamente para categorizar o identificar objetos.

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