Fundamentos Clave: Estadística, Investigación y Tipos de Conocimiento

Conceptos Fundamentales en Estadística Descriptiva

En estadística, diversas medidas nos permiten comprender y caracterizar un conjunto de datos. A continuación, se detallan las principales:

Medidas de Posición

Las medidas de posición permiten situar un valor dentro de una distribución de datos. Dentro de estas, las más relevantes son las medidas de tendencia central.

Medidas de Tendencia Central

Las medidas de tendencia central son las medidas de posición más importantes, ya que proporcionan un valor central representativo de toda la distribución. Por ejemplo:

• Mediana: El valor central de un conjunto de datos ordenados.
• Moda: El valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos.
• Media (o promedio): La suma de todos los valores dividida por el número total de valores.

Medidas de Dispersión

Las medidas de dispersión sirven para cuantificar el grado de esparcimiento o variabilidad de los datos en una distribución. Cuanto mayor sea la dispersión, menos representativo será el valor central. Por ejemplo:

• Recorrido (o rango): La diferencia entre el valor máximo y el mínimo.
• Desviación absoluta: La media de las desviaciones absolutas de cada dato respecto a la media.
• Varianza: La media de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media.
• Desviación típica (o estándar): La raíz cuadrada de la varianza, expresada en las mismas unidades que los datos originales.

Medidas de Forma (o Asimetría y Curtosis)

Las medidas de forma, también conocidas como medidas de asimetría y curtosis, son cruciales para caracterizar de manera más precisa una distribución de frecuencias. Dos distribuciones pueden poseer un mismo valor central e idéntico grado de dispersión, pero diferir significativamente en la forma (o aspecto) de sus histogramas o diagramas de barras. Estas medidas nos ayudan a entender si la distribución es simétrica o asimétrica, y si sus colas son más o menos pronunciadas que las de una distribución normal.

La Triangulación en la Investigación Científica

La triangulación es un concepto fundamental en la investigación, aunque no existe un acuerdo total respecto a su significado y utilidad precisa. Sin embargo, su aplicación es variada y valiosa:

• El uso más extendido se refiere a una estrategia de control para favorecer el rigor científico y la validez de una investigación, especialmente en el ámbito cualitativo.
• Otros la identifican como una técnica específica de recogida de datos.
• Actualmente, también se utiliza para llevar a cabo el análisis y la presentación de resultados, enriqueciendo la interpretación.

Las técnicas de triangulación en las ciencias humanas y sociales buscan explicar de manera más completa la riqueza y complejidad del comportamiento humano. Esto se debe a que diferentes fuentes o métodos de datos pueden aportar información que otros no son capaces de detectar, ofreciendo una visión más holística y robusta.

Tipos Comunes de Triangulación:

• Triangulación de tiempos: Recopilación de datos en diferentes momentos.
• Triangulación de espacios: Recopilación de datos en distintos lugares o contextos.
• Triangulación de métodos: Uso de múltiples métodos de investigación (cualitativos y/o cuantitativos).
• Triangulación de sujetos/personas: Inclusión de diversas perspectivas de participantes o investigadores.

El Propósito y los Objetivos de la Ciencia

La ciencia se define como el conocimiento cierto y sistemático de las cosas por sus principios y causas. Su objetivo primordial es proporcionar respuestas y soluciones a problemas de investigación complejos, aplicando rigurosos procedimientos científicos.

Además de resolver problemas, la ciencia persigue metas fundamentales como:

• Descripción: Observar y registrar fenómenos de manera objetiva.
• Explicación: Comprender las causas y mecanismos subyacentes a los fenómenos.
• Predicción: Anticipar la ocurrencia de eventos futuros basándose en patrones y leyes establecidas.
• Control: Manipular variables para influir en los fenómenos, cuando sea posible y ético.

Uno de los objetivos básicos de la investigación científica consiste en la identificación precisa de problemas y en el descubrimiento de las relaciones entre las variables. Esto permite no solo describir y explicar, sino también pronosticar y controlar fenómenos, lo que se logra mediante el descubrimiento de leyes científicas y el desarrollo de teorías científicas robustas.

La Reducción Estadística: Condensación y Organización de Datos

La reducción estadística es un proceso esencial que implica la condensación o síntesis de los aspectos más importantes de una vasta masa de datos. Su propósito principal es simplificar la información para facilitar su comprensión y análisis.

Es importante señalar que, si bien en este proceso se suele perder cierta información detallada, en otros casos, la falta de condensación de los datos puede llevar a una pérdida de información relevante al dificultar la identificación de patrones y tendencias.

Esta reducción se logra agrupando los datos según ciertos criterios, que pueden ser:

• Naturales: Basados en características intrínsecas de los datos.
• Artificialmente establecidos: Definidos por el investigador para un propósito específico.

Este proceso de agrupación se denomina tabulación y da lugar a una tabla estadística. Una tabla estadística contiene, de forma ordenada y sistemática, un conjunto de datos numéricos. Las tablas pueden ser:

• Primarias: Cuando los datos se obtienen directamente de las observaciones originales.
• Derivadas: Cuando se obtienen a partir de las tablas primarias, después de efectuar operaciones matemáticas o transformaciones.

El Conocimiento: Tipos y Adquisición

El conocimiento puede entenderse como el conjunto de experiencias acumuladas a lo largo de la historia de la cultura, que nos proporcionan información valiosa sobre la naturaleza y la especie humana. Es la comprensión de hechos, verdades o información obtenida a través de la experiencia o la educación.

El conocimiento humano se clasifica tradicionalmente en tres tipos principales:

• Conocimiento Vulgar (o Empírico): Adquirido a través de la experiencia cotidiana, sin un método sistemático. Es práctico y se basa en la observación directa.
• Conocimiento Filosófico: Busca comprender la realidad, la existencia, el conocimiento, la moral y la razón a través de la reflexión crítica y el razonamiento lógico.
• Conocimiento Científico: Es aquel adquirido y validado a través de la aplicación rigurosa del método científico. Se caracteriza por ser sistemático, verificable, objetivo y falible.