Epistemología del enfoque cuantitativo en Ciencias Sociales

El enfoque cuantitativo en las ciencias sociales se origina en la obra de Auguste Comte (1798‐1857) y Émile Durkheim (1858‐1917), con la influencia significativa de Francis Bacon (1561‐1626), John Locke (1632‐1704) e Immanuel Kant (1724–1804). Es decir, el “abuelo” de tal enfoque es el positivismo.

A mediados del siglo XIX, el racionalismo iluminaba la actividad científica, la revolución iniciada por Isaac Newton se encontraba en plena consolidación, particularmente por los avances científicos y tecnológicos alcanzados en la época.

Con la publicación en 1849 del Discurso sobre el espíritu positivo, de Auguste Comte, se inició en las ciencias sociales un paradigma denominado “positivista”. Cabe señalar que, en términos sencillos, un “paradigma” es una manera de concebir al mundo; un conjunto de creencias y premisas respecto a la naturaleza de éste (Greene, 2007).

Esta visión proclama, entre otras cuestiones, que la realidad es una sola y es necesario descubrirla y conocerla. Asimismo, el sentido de la percepción resulta la única base admisible del conocimiento humano y del pensamiento preciso. Las ideas esenciales del positivismo provienen de las denominadas ciencias “exactas”, como la Física, la Química y la Biología; por tal motivo, los positivistas se fundamentaron en científicos como Galileo Galilei (1564‐1642), Isaac Newton (1642‐1727), Nicolás Copérnico (1473‐1543), Thomas Robert Malthus (1766‐1834) y Charles Darwin (1809‐1882).

Así, “el mundo social puede estudiarse de manera similar al mundo natural” (tal como se investigan los átomos, las moléculas, los planetas y los invertebrados; se pueden analizar los patrones de conducta de los trabajadores, las razones de las enfermedades mentales, los efectos de un método educativo sobre el aprendizaje o las migraciones humanas) y existe un método exclusivo para indagar ese mundo social, que es libre de los valores del investigador. Por ello, para el positivismo, la objetividad es muy importante, el investigador observa, mide y manipula variables; además de que se desprende de sus propias tendencias (la relación entre éste y el fenómeno de estudio es de independencia). Lo que no puede medirse u observarse con exactitud se descarta como “objeto” de estudio.

Además, éste se encuentra determinado por leyes y axiomas. El positivismo solamente acepta conocimientos que proceden de la experiencia, esto es, de datos empíricos. Los hechos son lo único que cuenta. Es decir, los positivistas establecen como fundamental el principio de verificación: una proposición o enunciado tiene sentido sólo si resulta verificable por medio de la experiencia y la observación. Todo debe ser comprobable y esta condición es válida para cualquier ciencia. Asimismo, este paradigma considera que es posible establecer generalizaciones libres del contexto y del tiempo, así como vínculos causales (causas reales que preceden temporalmente a los efectos). La experimentación constituyó la forma principal para generar teoría.

El positivismo (muy rígido) fue remplazado por el “pospositivismo”, fundamentado en el paradigma anterior, pero más abierto y flexible. Tal visión comienza a gestarse hacia fines del siglo XIX, pero realmente se consolida hacia la mitad del siglo pasado. La germinación la inician las obras de autores como Wilhelm Dilthey (1833‐1911) y William James (1842‐1910). Karl Popper (1902‐1994) lo impulsa de forma notoria. Además, en cada campo o disciplina, diversos autores lo desarrollan.

Sus propuestas esenciales se pueden resumir en los siguientes puntos:

• Existe una realidad, pero solamente puede ser conocida de manera imperfecta debido a las limitaciones humanas del investigador (Mertens, 2005). Por tanto, tal realidad es factible descubrirla con cierto grado de probabilidad.

• El observador no se encuentra aislado de los fenómenos que estudia, sino que forma parte de éstos, lo afectan y él, a su vez, influye en ellos.

• Las teorías y explicaciones se consolidan y eliminan otras posibles teorías y explicaciones rivales.

• La investigación es influida por los valores de los investigadores y por la teoría o hipótesis en que se apoyen éstos. La objetividad es solamente un estándar que guía la investigación, por lo que el investigador debe estar atento y tratar de permanecer neutral para prevenir que sus valores o tendencias influyan en su estudio, además de seguir rigurosamente procedimientos prescritos y estandarizados.

• La experimentación en el laboratorio es una forma central para probar hipótesis, pero no la única. Por ello, se desarrollaron los diseños cuasiexperimentales (Mertens, 2005).

• Los conceptos de las teorías consideradas y las hipótesis a probar deben tener referentes empíricos y consecuentemente, es necesario medirlos, aunque estas mediciones nunca son “perfectas”, siempre hay un grado de error.

En conclusión, pudiera establecerse que la diferencia esencial entre el paradigma positivista y el pospositivista se ubica en su concepción del conocimiento. En el segundo, se supera el esquema que considera la percepción como simple reflejo de las “cosas reales” y el conocimiento como “copia” de esa realidad. Éste, en cambio, se visualiza como el resultado de una interacción, de una dialéctica, entre el conocedor y el objeto conocido. El pospositivismo es una especie de “padre” del enfoque cuantitativo y le otorga tres principales elementos que lo caracterizan:

1. Recolectar datos en la forma de puntuaciones (que se origina en las matemáticas). Es decir, los atributos de fenómenos, objetos, animales, personas, organizaciones y colectividades mayores son medidos y ubicados numéricamente.

2. Analizar tales datos numéricos en términos de su variación.

3. La esencia del análisis implica comparar grupos o relacionar factores sobre tales atributos mediante técnicas estadísticas (en el caso de las ciencias del comportamiento, mediante experimentos y estudios causales o correlacionales).

Es difícil definir con precisión cuándo se inició el enfoque cuantitativo, más bien sus comienzos provienen de distintas fuentes y su evolución ha sido continua (algunos autores de la historia de la ciencia los ubican desde Aristóteles y otros en diferentes puntos de los siglos XVI, XVII y XVIII).

En 1801, William Playfair, un ingeniero y economista, desarrolla las gráficas estadísticas como un mejor medio para representar los resultados (anteriormente se utilizaban tablas). En 1816, Carl Friedrich Gauss propone la desviación media, y alrededor de esa época genera el análisis de la distribución normal y plantea la técnica de mínimos cuadrados que posteriormente derivarían en el análisis de varianza (Scott y Rice, 2005). En 1817, el francés Marc Antoine Jullien realiza una encuesta sobre diversos sistemas educativos en el mundo.

En 1901, Pearson junto con Frank Raphael Weldon y Francis Galton fundan Biometrika, una revista que se dedicó al desarrollo de análisis estadísticos en el campo de la Biología (Norton, 1978). A finales del siglo XIX ha nacido un pilar del enfoque cuantitativo: la estadística. Asimismo, en la década de 1890 a 1900 se desarrollan las primeras pruebas mentales con los esfuerzos de investigadores como Francis Galton, James McKeen Cattell y Alfred Binet (Lachapelle, 2008).

En 1901, Edward Lee Thorndike y Robert S. Woodworth discuten sobre la necesidad y valor del grupo de control en los experimentos. En 1910 la armada estadounidense, comienza a usar pruebas psicológicas estandarizadas, particularmente durante la Primera Guerra Mundial (Creswell, 2005). Además, las encuestas (surveys) incrementan su popularidad en las primeras décadas del siglo XX.

Durante la década de 1920 se continúa el desarrollo de pruebas psicométricas y de logro, así como la estadística inferencial (conclusiones de la muestra a la población) se comienza a utilizar y diversos procedimientos se fortalecen. McCall publica a mediados de esa década su famosa obra: Cómo experimentar en Educación. Entre 1924 y 1932, Elton Mayo realiza sus experimentos en la planta Hawthorne de la compañía Western Electric, lo que da inicio a este tipo de estudios en las organizaciones.

En la década de 1950, la investigación cuantitativa se encuentra en su apogeo, surgen diversas encuestas, experimentos, revistas científicas, diseños, entre otros. También comienzan a desarrollarse las máquinas para calificar pruebas y la computadora. En los años de 1960, Donald T. Campbell y Julian Stanley (1966) generan una tipología sobre los estudios experimentales que priva hasta nuestros días y un análisis de las fuentes que pueden atentar contra la claridad de sus resultados.

En la década comprendida entre 1970 y 1980 se identifican diversos modelos causales multivariados (por ejemplo, el modelamiento de ecuaciones estructurales), se desarrolla el metaanálisis (técnica para analizar datos provenientes de distintos estudios con mediciones similares) y autores como Thomas Dixon Cook y Donald T. Campbell sugieren los tipos de validez que más recientemente se conciben como clases de evidencia acerca de la validez.  

En la década de 1980, se reta a las aproximaciones clásicas con las pruebas estadísticas, esto es, mediante el examen de la magnitud de la relación entre variables, a través de la estimación del tamaño del efecto (Creswell, 2005). Se introduce el concepto de sensibilidad experimental.

En la última década del siglo XX surgen mediciones y análisis multivariados más complejos, además se consolida la idea de “poder de medición” mediante la utilización de diferentes instrumentos para medir las variables de la investigación. Los programas de análisis se sofistican y comercializan. En la primera década del siglo XXI se cuenta con gran cantidad de escalas y posibilidades de análisis sumamente avanzados y diversos. Y es aquí donde ahora estamos.

Cabe señalar que el primer enfoque de la investigación en desarrollarse completamente fue el cuantitativo.

Lcdo. Rafael Becerra M.Sc.     @becerrarafael

Referencias

Campbell, D. T. y Stanley, J. C. (1966). Experimental and quasi experimental designs for research. Chicago: Rand McNally & Company.

Creswell, J. W. (2005). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative Research. Upper Saddle River: Prentice‐Hall.

Greene, J. C. (2007). Mixed methods in social inquiry. San Francisco, CA: Jossey‐Bass.

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2010). Metodología de la investigación. Bogotá: McGraw-Hill.

Lachapelle, S. (2008). From the stage to the laboratory: Magicians, psychologists, and the science of illusion. EE. UU. Journal of the History of the Behavioral Sciences.

Mertens, D. M. (2005). Research and evaluation in education and psychology: Integrating diversity with quantitative, qualitative, and mixed methods. Thousand Oaks, CA: Sage.

Norton, B. (1978). Karl Pearson and statistics: The social origins of scientific innovation. EE. UU. Social Studies of Science Magazine.

Scott, P. y Rice, K. (2005). Carl Friedrich Gauss. Adelaide, South Australia. Australian Association of Mathematics Teacher Publisher.

Phillips, E. (2008). La tesis doctoral. Barcelona: Bresca Editorial

Ryan, B. (2004). Metodología de la Investigación en Finanzas y Contabilidad. Barcelona: Ediciones Deusto.