El Método Científico: Estructura, Aplicación y Perspectivas Neurocuánticas

El Método Científico: Fundamento del Conocimiento Riguroso

El método científico es el pilar que distingue el conocimiento científico del no científico. Afirmar que algo es científico implica que se ha desarrollado bajo un conjunto de principios y procedimientos rigurosos. Según Roberto Hernández Sampieri, el método se aplica sobre un objeto de estudio, fundamentándose en investigaciones y teorías previas.

Paradigmas Teóricos en la Investigación

Los conjuntos de teorías consolidadas se conocen como paradigmas teóricos. En el contexto del método, identificamos los paradigmas técnicos y, en relación con el objeto de estudio, los paradigmas epistemológicos. Estos paradigmas se refieren a distintos niveles de comprensión:

• Ontológico: ¿Qué es y cómo funciona el objeto de estudio?
• Epistemológico: ¿Cómo se establece la relación entre el sujeto que investiga y el objeto de estudio?
• Metodológico: ¿Qué procedimientos utiliza el sujeto para generar conocimiento válido?

El Paradigma Neurocuántico y la Adquisición de Conocimiento

El paradigma neurocuántico postula una realidad tangible y cuántica, donde la información se genera a través de las señales que recibimos. El método científico, en este contexto, se utiliza para adquirir conocimiento de manera concisa, sencilla y concreta.

Estructura del Método Científico según Hernández Sampieri

Hernández Sampieri divide el método científico en dos componentes principales: el diseño teórico y el diseño técnico (o prueba empírica).

1. Diseño Teórico

El diseño teórico se compone de cinco fases esenciales:

1. Especificación del Tema: Define qué se desea conocer, qué se va a investigar, la justificación de la investigación y los conceptos clave a utilizar.
2. Teorías, Autores y Fechas: Implica la revisión del conocimiento previo existente, incluyendo teorías relevantes, autores influyentes y el contexto temporal de sus aportaciones.
3. Objetivos e Hipótesis:
   • Objetivos: Establecen el fin que se persigue con la investigación, pudiendo ser descriptivos, explicativos, etc.
   • Hipótesis: Son proposiciones afirmativas que buscan establecer una relación entre variables y que serán sometidas a prueba.
4. Variables: Elementos presentes en los objetivos e hipótesis, cuyo significado etimológico es fundamental para su correcta definición y medición.
5. Indicadores: Constituyen el conjunto de variables operativizadas que permiten medir o evidenciar los conceptos abstractos.

2. Diseño Técnico o Prueba Empírica

El diseño técnico, enfocado en la implementación práctica, también se estructura en cinco partes:

1. Universo: Definición precisa de la población, el ámbito geográfico y el objeto de estudio general de la investigación.
2. Muestra: Delimitación específica de la población, el área geográfica y el objeto de estudio extraído del universo. Las técnicas de muestreo se clasifican en:
   • Probabilísticas: Cada unidad de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionada. Incluyen:
     • Muestreo aleatorio simple
     • Muestreo aleatorio sistemático
     • Muestreo estratificado
     • Muestreo por conglomerados
   • No Probabilísticas: La selección de las unidades no se basa en la probabilidad. Incluyen:
     • Muestreo intencional o por juicio
     • Muestreo accidental o por conveniencia
     • Muestreo por bola de nieve
     • Muestreo por cuotas
3. Técnica de Investigación: Se divide según el paradigma técnico:
   • Técnico Cuantitativo: Ej. Encuesta.
   • Técnico Cualitativo: Ej. Entrevista.
4. Instrumento de Obtención de Datos: Herramienta específica utilizada para recolectar la información (ej. cuestionario).
5. Codificación, Grabación, Tabulación y Procesamiento de Datos: Fases finales para organizar y preparar la información para su posterior interpretación.

Características del Método Científico en el Paradigma Neurocuántico

Considerando el paradigma neurocuántico, el método de toda investigación científica se distingue por tres características fundamentales:

• Heurística: Conjunto de reglas metodológicas que orientan el proceso de investigación, sugiriendo cómo proceder y qué problemas evitar para generar soluciones innovadoras y plantear hipótesis pertinentes.
• Holismo: Posición metodológica y epistemológica que postula que los sistemas y sus propiedades deben ser comprendidos y estudiados en su totalidad, no solo a través de sus partes individuales.
• Hermenéutica: Se refiere a la interpretación de la realidad “dentro” (subjetiva, construida por el sujeto) a partir de la realidad “fuera” (objetiva, externa), un concepto clave en el paradigma neurocuántico.

Ontología y Epistemología del Paradigma Neurocuántico

La ontología del paradigma neurocuántico postula la existencia de una realidad “fuera”, que se manifiesta de forma simple, proyectando luz y emitiendo estímulos de manera infinita. Paralelamente, existe una realidad “dentro”, que se constituye a partir de los estímulos de la realidad “fuera” que son recibidos e interpretados por el sujeto u objeto de percepción.

La epistemología constructivista, en este contexto, sostiene que la realidad “fuera” no es directamente “vista” por el sujeto u objeto, sino “percibida”. Lo que se experimenta es una representación virtual que el cerebro construye a partir de la energía recibida. Consecuentemente, la realidad “dentro” es una representación psicológica elaborada con la información disponible para el individuo.

Principios y Técnicas de Muestreo en la Investigación

La identificación de la muestra es crucial y se realiza mediante la delimitación de la población, el ámbito geográfico y el objeto de estudio, todos ellos derivados del universo de investigación.

Importancia de la Muestra Representativa

La muestra debe ser representativa de la población total. Esto es fundamental para poder extraer conocimiento que sea extrapolable al conjunto de la población. Para asegurar esta representatividad, es imprescindible aplicar las teorías y técnicas adecuadas del diseño de muestreo.

Clasificación de las Técnicas de Muestreo

Las técnicas de muestreo se dividen en dos grandes categorías:

• Muestreo Probabilístico: En estas técnicas, la probabilidad de selección de cada unidad de la población es conocida y, a menudo, igual para todas las unidades. Incluyen:
  • Muestreo Aleatorio Simple: Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
  • Muestreo Aleatorio Sistemático: Se selecciona un punto de partida aleatorio y luego se elige cada n-ésimo elemento.
  • Muestreo Estratificado: La población se divide en estratos homogéneos y se selecciona una muestra de cada estrato.
  • Muestreo por Conglomerados: La población se divide en grupos (conglomerados) y se seleccionan algunos conglomerados completos.
• Muestreo No Probabilístico: En estas técnicas, la probabilidad de seleccionar a los objetos de observación no es conocida. Se utilizan cuando no es posible o práctico aplicar métodos probabilísticos. Incluyen:
  • Muestreo Intencional o por Juicio: La selección se basa en el criterio del investigador.
  • Muestreo Accidental o por Conveniencia: Se seleccionan los elementos que están disponibles en el momento.
  • Muestreo por Bola de Nieve: Los participantes iniciales reclutan a otros participantes.
  • Muestreo por Cuotas: Se establecen cuotas para diferentes categorías de la población y se seleccionan elementos hasta alcanzar esas cuotas.

Además de la técnica, la determinación del tamaño de la muestra es un factor crítico para la validez y fiabilidad de los resultados.