Apéndice A: Método científico en la investigación organizacional

Usos de una teoría

¿Por qué tenemos teorías en el estudio del comportamiento organizacional? Primero, las teorías nos ayudan a organizar el conocimiento sobre un sujeto determinado en un patrón de relaciones que da sentido a una serie de eventos observados. Proporcionan una estructura para la comprensión. Por ejemplo, en lugar de luchar con una larga lista de factores que se encuentran relacionados con la rotación de los empleados, una teoría de la rotación podría sugerir cómo dichos factores encajan y están relacionados.

En segundo lugar, las teorías nos ayudan a resumir diversos hallazgos para que podamos enfocarnos en las relaciones principales y no empantanarnos en los detalles. Una teoría “nos permite manejar grandes cantidades de datos empíricos con relativamente pocas proposiciones”. [M. E. Shaw y P. R. Costanzo, Teorías de la psicología social (Nueva York: McGraw-Hill, 1970), p. 9.]

Por último, las teorías son útiles ya que señalan el camino hacia futuros esfuerzos de investigación. Plantean nuevas preguntas y sugieren respuestas. En este sentido, sirven a un valor heurístico útil para ayudar a diferenciar entre cuestiones importantes y triviales para futuras investigaciones. Las teorías son útiles tanto para el estudio como para la gestión de organizaciones. Como dijo Kurt Lewin, “No hay nada tan práctico como una buena teoría”.

¿Qué es una buena teoría?

Abraham Kaplan analiza en detalle los criterios para evaluar la utilidad o solidez de una teoría. [A. Kaplan, La conducta de la investigación (San Francisco: Chandler, 1964).] Se pueden mencionar al menos cinco criterios de este tipo:

1. Consistencia interna. ¿Están libres de contradicciones las proposiciones centrales de la teoría? ¿Son lógicos?
2. Consistencia externa. ¿Las proposiciones de una teoría son consistentes con las observaciones de la vida real?
3. Parsimonia científica. ¿La teoría contiene solo aquellos conceptos que son necesarios para dar cuenta de los hallazgos o para explicar las relaciones? La simplicidad de presentación es preferible a menos que la complejidad añadida fomente la comprensión o aclare los hallazgos de investigación adicionales.
4. Generalizabilidad. Para que una teoría tenga mucha utilidad, debe aplicarse a una amplia gama de situaciones u organizaciones. Una teoría de la motivación de los empleados que se aplica sólo a una empresa difícilmente nos ayuda a entender los procesos motivacionales o a aplicar dicho conocimiento en otra parte.
5. Verificación. Una buena teoría presenta proposiciones que pueden ser probadas. Sin la capacidad de operacionalizar las variables y someter la teoría a pruebas de campo o laboratorio, no podemos determinar su precisión o utilidad.

En la medida en que una teoría satisface estos requisitos, se potencia su utilidad tanto para los investigadores como para los directivos. Sin embargo, una teoría es sólo un punto de partida. Sobre la base de la teoría, los investigadores y solucionadores de problemas pueden proceder a diseñar estudios orientados a verificar y refinar las propias teorías. Estos estudios deben proceder de acuerdo con principios comúnmente aceptados del método científico.

Criterios para evaluar diseños de investigación

Antes de examinar los cinco diseños, será útil considerar cómo un investigador selecciona de entre los diversos diseños. Claramente, ninguna estrategia o diseño es superior en todos los casos. Cada uno tiene su lugar, dependiendo de los objetivos de la investigación y las limitaciones que se le pongan a la investigación.

Sin embargo, a la hora de elegir entre los diseños potenciales, los investigadores generalmente deben considerar varias cosas. Por ejemplo, ¿el diseño requiere que especifiques hipótesis a priori? Si especifica hipótesis adecuadas y es capaz de confirmarlas, entonces puede predecir el comportamiento en las organizaciones. Como directivo, poder predecir el comportamiento de antemano permite intervenir y realizar los cambios necesarios para remediar situaciones problemáticas. La capacidad de predecir con precisión el comportamiento es claramente superior a simplemente poder explicar el comportamiento después del hecho.

Otros factores a examinar son el método de medición y el grado de control a utilizar. ¿El método de medición utiliza medidas cualitativas o cuantitativas? Si bien las medidas cualitativas pueden ser útiles para generar hipótesis futuras, las medidas cuantitativas agregan más rigor percibido a los resultados. Además, si estás interesado en demostrar relaciones casuales, es necesario tener un alto grado de control sobre las variables de estudio. Debe ser capaz de manipular la variable de estudio primaria para determinar los resultados de esta manipulación y al mismo tiempo mantener constantes otras variables potencialmente contaminantes para que no interfieran en los resultados.

Además, un investigador debe saber en qué medida puede generalizar los resultados del estudio para aplicarlos a otras organizaciones o situaciones. Los resultados específicos de la situación son de poca utilidad para los gerentes. La validez externa es de importancia clave. Y, por supuesto, en términos prácticos, ¿cuánto va a costar realizar el estudio y descubrir una solución? El costo se puede medir de muchas maneras, incluyendo tiempo y dinero.

El análisis de los cinco criterios anteriores proporciona una visión sobre el nivel general de rigor del diseño de la investigación. Cuanto más riguroso es el diseño, más confianza se tiene en los resultados. Esto se debe a que los diseños más rigurosos suelen emplear medidas o intervenciones más precisas e intentan controlar las influencias contaminantes en los resultados del estudio. Con esto en mente, ahora podemos considerar diversos diseños de investigación.

Observación Naturalista

Las observaciones naturalistas representan el método de investigación más primitivo (menos riguroso) en las organizaciones. En pocas palabras, las observaciones naturalistas representan conclusiones extraídas de la observación de eventos. Se pueden identificar al menos dos formas de dicha investigación: (1) opiniones autorizadas y (2) estudios de casos.

Las opiniones autorizadas son las opiniones de expertos en la materia. Cuando Henri Fayol escribió sus primeros trabajos sobre gestión, por ejemplo, estaba ofreciendo su asesoría como ex gerente industrial. A partir de la experiencia en situaciones reales de trabajo, Fayol y otros sugieren que lo que han aprendido se puede aplicar a una variedad de organizaciones de trabajo con relativa facilidad. Otros ejemplos de opiniones autorizadas se pueden encontrar en Las funciones del ejecutivo de Barnard, Mis años con General Motors de Sloan y En busca de la excelencia de Peters y Waterman. A lo largo de sus obras, estos escritores intentan extraer lecciones de su propia experiencia práctica que puedan ayudar a otros directivos a evaluar sus problemas.

El segundo uso de la observación naturalista se puede ver en el estudio de caso. Los estudios de casos intentan tomar una situación en una organización y analizarla en detalle con respecto a las dinámicas interpersonales entre los diversos miembros. Por ejemplo, podemos tener un caso de un gerente medio que parece haberse quemado en el trabajo; su desempeño parece haber llegado a una meseta. El caso revisaría entonces el elenco de personajes en la situación y cómo cada uno se relacionaba con el problema de este directivo. Además, en el caso se revisarían las acciones que se tomaran para remediar el problema. A lo largo de todo, se pondría énfasis en lo que los gerentes podrían aprender de este problema de la vida real que posiblemente pueda relacionarse con otras situaciones.

Investigación de encuestas

Muchas veces, los gerentes desean saber algo sobre la medida en que los empleados están satisfechos con sus trabajos, son leales a la organización o experimentan estrés en el trabajo. En tales casos, los directivos (o los investigadores) están interesados principalmente en considerar valores cuantitativos de las respuestas. Cuestionarios diseñados para medir tales variables son ejemplos de investigación de encuestas. Aquí no estamos tratando de relacionar los resultados con eventos posteriores. Simplemente deseamos evaluar los sentimientos y actitudes generales de los empleados.

Las encuestas son particularmente populares entre los gerentes hoy en día como un método para evaluar las actitudes laborales relativas. Por lo tanto, podemos hacer una encuesta anual de actitud y rastrear los cambios en las actitudes a lo largo del tiempo. Si las actitudes comienzan a disminuir, la gerencia es alertada del problema y puede tomar medidas para remediar la situación.

Estudio de Campo

En un estudio de campo, el investigador está interesado en la relación entre una variable predictora (por ejemplo, satisfacción laboral) y una variable de criterio posterior (por ejemplo, rotación de empleados o desempeño). Se toman medidas de cada variable (satisfacción, quizás a través de un cuestionario, y rotación, a partir de registros de la empresa) y se comparan para determinar el grado de correlación. No se intenta intervenir en el sistema ni manipular ninguna de las variables, como es el caso de los enfoques experimentales.

Para continuar con el ejemplo simple con el que comenzamos, un gerente puede tener una hipótesis que dice que la satisfacción es un indicador primario de la rotación de empleados. Después de medir ambas, se encuentra que existe una relación moderada entre las dos variables. De ahí que el directivo pueda concluir que los dos probablemente estén relacionados. Aun así, por el carácter moderado de la relación, es evidente que otros factores también influyen en el giro de negocios; de lo contrario, habría una relación mucho más fuerte. El directivo concluye que, aunque los esfuerzos por mejorar la satisfacción laboral pueden ayudar a resolver el problema, también se deben considerar otras influencias en la rotación, como el nivel salarial y el estilo de supervisión.

Experimento de campo

Un experimento de campo es muy parecido a un estudio de campo, con una excepción importante. En lugar de simplemente medir la satisfacción laboral, el gerente o investigador hace esfuerzos para cambiar realmente los niveles de satisfacción. En un experimento, intentamos manipular la variable predictora. Esto se hace con mayor frecuencia dividiendo la muestra en dos grupos: un grupo experimental y un grupo control. En el grupo experimental, intervenimos e introducimos un cambio importante. Quizás alteremos el programa de compensación o damos a los supervisores alguna formación en relaciones humanas. El grupo control no recibe tal tratamiento. Después de un tiempo, comparamos las tasas de rotación en los dos grupos. Si hemos identificado el tratamiento correcto (es decir, una verdadera influencia en el recambio), las tasas de rotación se reducirían en el grupo experimental pero no en el grupo control.

Es decir, en un experimento de campo, a diferencia de un estudio de campo, cambiamos intencionalmente un aspecto del ambiente de trabajo en el grupo experimental y comparamos el impacto del cambio con el grupo control no tratado. Por lo tanto, podemos estar relativamente seguros de que la solución que hemos identificado es, de hecho, una verdadera variable predictora y es de utilidad para la gerencia.

Experimento de laboratorio

Hasta este punto, hemos considerado una variedad de diseños de investigación que hacen uso del ambiente de trabajo real, el campo. En este último diseño, experimentos de laboratorio, empleamos el mismo nivel de rigor que el del experimento de campo y en realidad manipulamos la variable predictora, pero lo hacemos en un entorno artificial en lugar de uno real.

Podríamos, por ejemplo, estudiar los efectos de varios programas de compensación (tarifa por hora versus tasa por pieza) sobre el rendimiento. Para ello, podríamos emplear dos grupos de estudiantes de negocios y hacer que ambos grupos trabajen en un ejercicio de trabajo simulado. Al hacerlo, estamos simulando una situación laboral real. A cada grupo se le pagaría entonces de manera diferente. Después del experimento, se evaluaría el impacto de los dos planes de compensación en la productividad.

Comparando diseños de investigación

Ahora que hemos revisado varios diseños de investigación, podríamos preguntarnos qué diseños son los mejores. Esta no es una decisión fácil. Todos los diseños han sido utilizados por directivos e investigadores en el estudio de problemas de las personas en el trabajo. Quizás la pregunta se pueda responder mejor considerando las fortalezas y debilidades relativas de cada uno, a partir de nuestra discusión anterior de los criterios para evaluar los diseños de investigación (ver Tabla A1). Entonces deberíamos tener una mejor idea de qué diseño o diseños serían apropiados para un problema o situación particular.

Especificación de Hipótesis por Anticipación. Se señaló anteriormente que la capacidad de precisar hipótesis a priori agrega rigor al estudio. En general, no se dan hipótesis para observaciones naturalistas o investigación de encuestas. Estas dos técnicas se utilizan comúnmente para análisis exploratorios y para identificar preguntas de investigación pertinentes para un estudio futuro más riguroso. Por otro lado, los tres diseños restantes (estudio de campo, experimento de campo y experimento de laboratorio) permiten explícitamente hipótesis a priori. De ahí que sean superiores en este sentido.

Tabla A1: (Atribución: Copyright Rice University, OpenStax, bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0)

Medidas Cualitativas versus Cuantitativas Las observaciones naturalistas suelen involucrar datos cualitativos, mientras que los estudios de campo y ambas formas de experimento generalmente involucran datos cuantitativos. La investigación de encuestas proporciona con mayor frecuencia ambos. De ahí que si es importante recolectar datos duros sobre un problema (por ejemplo, ¿cuál es la magnitud de la relación entre satisfacción y rotación?) , se prefieren los diseños cuantitativos. Por otro lado, si uno está más preocupado por identificar las principales razones de rotación y existe poco conocimiento previo sobre el problema, se pueden preferir datos cualitativos, y la investigación de encuestas puede ser una mejor estrategia de investigación. La selección de un diseño apropiado depende en parte de los usos previstos para la información.

Control. Como se señaló anteriormente, el control representa la medida en que las influencias potencialmente contaminantes pueden minimizarse en un estudio. Claramente, los procedimientos experimentales permiten un mejor control que los no experimentales. El investigador o gerente puede estructurar sistemáticamente el ambiente de trabajo deseado y minimizar las influencias irrelevantes o contaminantes. Como resultado, las conclusiones sobre las relaciones causales entre variables pueden hacerse con cierto grado de certeza. Donde no es posible asegurar un control tan alto, sin embargo, tal vez porque la organización no desea realizar un cambio estructural importante simplemente para propósitos de un experimento, un estudio de campo representa un diseño de compromiso. Permite cierto grado de control pero no requiere cambiar la organización.

Validez Externa. La cuestión de la validez externa es crucial para cualquier estudio. Si los resultados de un estudio en un entorno no se pueden aplicar con confianza a otros entornos, la utilidad de los resultados para los gerentes es limitada. En este sentido, la investigación de encuestas, los estudios de campo y los experimentos de campo tienen mayores niveles de validez externa que las observaciones naturalistas o los experimentos de laboratorio. Las observaciones naturalistas se basan típicamente en muestras no aleatorias, y tales muestras a menudo exhiben características que pueden no permitir transferencias de aprendizaje de una organización a otra. Un claro ejemplo se puede ver en el caso de una pequeña empresa en la que el mandatario implementó un plan de compensación único que resultó exitoso. Sería imposible predecir si dicho plan funcionaría en una corporación importante, debido a la diferente naturaleza de las organizaciones. De igual manera, hay alguna duda sobre cuán realista se crea realmente un ambiente de trabajo en una situación de laboratorio. Para que los gerentes aprendan de las lecciones de otras organizaciones, primero deben aprender hasta qué punto los hallazgos de un tipo de organización son aplicables en otros lugares.

Costo. Como cabría esperar, la calidad de la información y su precio covarían. Cuanto más riguroso sea el diseño (y por tanto más precisa sea la información), mayor será el costo. Los costos se pueden incurrir de diversas maneras e incluyen gastos reales de bolsillo, tiempo invertido y costos de residuos. La organización se queda con las secuelas de un experimento, lo que podría significar mayores expectativas y ansiedades de los empleados, así como la posibilidad de desilusión si el experimento falla. Cabe señalar que, en la investigación de encuestas, se puede recopilar una gran cantidad de información general de forma rápida y económica.

Nivel General de Rigor. En resumen, entonces, la respuesta real a la pregunta sobre qué estrategia es la mejor radica en los grados de libertad que tiene un gerente en la selección del diseño. Si un experimento está claramente fuera de discusión (quizás porque el superior no quiere que se altere nada), un estudio de campo puede ser la mejor estrategia posible, dadas las limitaciones. De hecho, los estudios de campo a menudo se consideran una buena estrategia de compromiso en el sentido de que tienen una cantidad media de rigor pero también son bastante rápidos y económicos. Por otro lado, si uno simplemente desea realizar una encuesta de actitud, la investigación de encuestas está claramente en orden. Si a uno no se le permite hacer nada, las opiniones autorizadas de otros pueden ser la única información disponible. Sin embargo, si las restricciones no son severas, los métodos experimentales son claramente superiores, ya que permiten una mayor certeza sobre las principales influencias en la variable criterio y en el problema mismo.