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1.5: Hay más métodos de investigación que estadísticas

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    Hasta el momento, la mayor parte de lo que he hablado son estadísticas, y así se te perdonaría por pensar que las estadísticas son lo único que me importa en la vida. Para ser justos, no estarías muy equivocado, pero la metodología de investigación es un concepto más amplio que la estadística. Así que la mayoría de los cursos de métodos de investigación cubrirán una gran cantidad de temas que se relacionan mucho más con la pragmática del diseño de investigación, y en particular los temas que encuentras al tratar de hacer investigación con humanos. Sin embargo, alrededor del 99% de los temores de los estudiantes se relacionan con la parte estadística del curso, así que me he centrado en las estadísticas en esta discusión, y ojalá te haya convencido de que las estadísticas importan, y lo más importante, que no es de temer. Dicho esto, es bastante típico que las clases de métodos introductorios de investigación sean muy pesadas en las estadísticas. Esto no es (generalmente) porque los conferenciantes son gente malvada. Todo lo contrario, de hecho. Las clases introductorias se enfocan mucho en las estadísticas porque casi siempre te encuentras necesitando estadísticas antes de necesitar la formación de otros métodos de investigación. ¿Por qué? Porque casi todas tus tareas en otras clases dependerán de la formación estadística, en una medida mucho mayor que en otras herramientas metodológicas. No es común que las tareas de pregrado requieran que diseñes tu propio estudio desde cero (en cuyo caso necesitarías saber mucho sobre diseño de investigación), pero es común que las tareas te pidan analizar e interpretar datos que fueron recopilados en un estudio que alguien más diseñado (en cuyo caso necesitas estadísticas). En ese sentido, desde la perspectiva de permitirte que te vaya bien en todas tus demás clases, la estadística es más urgente.

    Pero tenga en cuenta que “urgente” es diferente de “importante” —ambos importan. Realmente quiero recalcar que el diseño de la investigación es tan importante como el análisis de datos, y este libro pasa bastante tiempo en él. Sin embargo, si bien la estadística tiene una especie de universalidad, y proporciona un conjunto de herramientas básicas que son útiles para la mayoría de los tipos de investigación psicológica, el lado de los métodos de investigación no es tan universal. Hay algunos principios generales en los que todo el mundo debería pensar, pero mucho diseño de investigación es muy idiosincrásico, y es específico del área de investigación en la que se quiere participar. En la medida en que son los detalles los que importan, esos detalles no suelen aparecer en una clase introductoria de estadísticas y métodos de investigación.

    Referencias

    Evans, J. St. B. T., J. L. Barston, y P. Pollard. 1983. “Sobre el conflicto entre la lógica y la creencia en el razonamiento silogístico”. Memoria y Cognición 11:295—306.

    Bickel, P. J., E. A. Hammel, y J. W. O'Connell. 1975. “Sesgo sexual en las admisiones de posgrado: datos de Berkeley”. Ciencia 187:398—404.


    1. La cita proviene del poema de Auden en 1946 Under Whale Lyre: A Reactionary Tract for the Times, pronunciado como parte de un discurso de graduación en la Universidad de Harvard. La historia del poema es algo interesante: http://harvardmagazine.com/2007/11/a-poets-warning.html
    2. Incluyendo la sugerencia de que el sentido común es escaso entre los científicos.
    3. En mis momentos más cínicos siento que este hecho solo explica el 95% de lo que leo en internet.
    4. Versiones anteriores de estas notas sugerían incorrectamente que en realidad fueron demandados —aparentemente eso no es cierto. Hay un buen comentario sobre esto aquí: https://www.refsmmat.com/posts/2016-05-08-simpsons-paradox-berkeley.html. ¡Muchas gracias a Wilfried Van Hirtum por señalarme esto!
    5. Lo que podría explicar por qué la física es solo un poco más avanzada como ciencia que nosotros.

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