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investigacin cuantitativaen muchospregrados y maestras1 pueden ayu-dar en algunas investigaciones queutilicen descripciones por medio demodelos funcionales de una solavariable dependiente y una in-dependiente; pero, de suyo, son

demasiado elementales paramodelar la comple-

jidad de la

gran mayorade los procesos reales msinteresantes para el investigador enciencias sociales y humanas.

Pero tanto desde el punto devista terico como desde el compu-tacional, se han desarrollado desdehace mucho tiempo una gran can-

Sera de esperar que el deba-te que empez hace treinta aosentre los investigadores que preco-nizaban la investigacin cuantita-tiva rigurosa como la nica manerade hacer ciencia social seria y losque iniciaban en Colombia los en-tonces nacientes paradigmas de lainvestigacin cualitativa hubieradesaparecido ya del panorama dela investigacin en las ciencias so-ciales y humanas. Pero no pareceser as. En cohorte tras cohorte delas maestras y los doctorados vuel-ve a surgir el mismo debate, conla diferencia de que ahora prc-ticamente todos los jvenes es-

tudiantes de posgrado abrazanapasionadamente algn para-digma cualitativo y rehsantomar siquiera un curso enmtodos cuantitativos, asest especificado en los re-quisitos del posgrado res-pectivo. Slo algunos delos estudiantes de mayortrayectoria investigativaaceptan tomar esoscursos con inters, almenos con el loablepropsito de poderleer e interpretar ar-tculos y libros en losque se utilicen esosmtodos, muy po-cas veces con el deutilizarlos ellosmismos en sus in-vestigaciones. Esto no hacambiado, aunque s han cambiado

las preferencias por los paradigmascualitativos: primero la opcin pre-dominante era la Investigacin-Accin Participativa IAP, luego laetnografa y ahora los estudiosculturales.

No puede negarse que los as-pectos que se suelen estudiar como

tidad de herramientas cuantitativasque ayudan a los investigadores enlos distintos trabajos que empren-dan, por cualitativos que sean, al-gunas de ellas precisamente para loscualitativos. Por qu entonces eserechazo visceral a lo cuantitativoque sigue apareciendo en cada gru-po de estudiantes?

Los procesos reales

Una primera ra-zn que se aduce en

estos debates es quelo cuantitativo es

muy simplificado yreduccionista, mientras

que la realidad es muycompleja. La moda del

paradigma de la comple-jidad parece haberseextendido a todos los estu-diantes y a la mayora de los

profesores jvenes. Por su-puesto que desde el punto de

vista de la teora general deprocesos, es verdad que todo

proceso real es muy complejo,inclusive los procesos que

involucran slo dos actores;pinsese por ejemplo una relacin

de pareja. Pero el cerebro humanono tiene ms remedio que tratar desobrevivir entre esta maraa de pro-cesos por medio de modelos muysimplificados. Si entendemos la in-vestigacin como el intento de pro-ducir modelos de casos, de grupos,

de procesos, esos modelos menta-les (matemticos o de otros tipos)deben ser siempre muy simplifica-dos; en ello estriba su poder y, a lavez, su peligro2.

Si el informe de investigacinno trata de simplificar muchsimo,no sirve. Es el famoso caso del

Indioymestizo.Pamplona, 1851

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mapa de Inglaterra en tamao na-tural y con todos los detalles delpas. El mapa sirve si su tamao esmucho ms reducido que el terri-torio y si deja de lado la mayorade los detalles que no sean de in-ters para quien quiera utilizar elmapa para adentrarse en territoriodesconocido.

Tambin es verdad que tratarde reducir esos modelos al influjocausal lineal de una variable en otrasuele ser ya demasiada simplifica-cin. Hasta para pensar en el reade un rectngulo idealmente planose requiere pensar en dos variables:

las llamadas largo y ancho; peropara pensar en el volumen de cual-quier placa de caras rectangularesya se requiere otra variable ms: elespesor; si nos interesa el peso dela placa (la masa, diran lospuristas), tenemos que incluir unacuarta variable ms sutil (por no ser

extensiva sino intensiva): la densi-dad promedio del material con elque se va a hacer la placa.

Por simplificado que sea el mo-delo mental de cualquier procesosocial, el nmero potencial deagentes y factores que involucrasuele ser muy grande. Cualquiercambio en los procesos reales en elque el investigador enfoque su mi-rada es el resultado de una multi-causalidad: se debe a muy diversosfactores visibles u ocultos, a interac-ciones entre ellos que produceninterferencias o sinergias, a proce-sos de realimentacin, etc. Por eso

se requieren fases sucesivas de in-tervencin (o de observacin, lacual, por no-participativa que seconsidere, es siempre una interven-cin) y de teorizacin.

La teorizacin procede a inten-tar desglosar esos factores en formacualitativa y a configurar modelosque permitan a la mente humanaaprender un poco ms sobre esosprocesos que se quieren investigar.

En un estilo de ciencias socia-les y humanas que pueda caracteri-zarse como histrico-hermenutico,es posible limitarse a aumentar lacomprensin de un hecho, caso oproceso pasado o presente3. En esecaso, no acabo de entender por qulas descripciones cuantitativas pue-den reir con las cualitativas. Noveo por qu, por ejemplo, al decir

que se visit una escuela rural conmuy pocos nios y nias a cargo deuna joven maestra bajita de estatu-ra se est haciendo una descripcincualitativa aceptable, pero si sedice cuntos alumnos y alumnashaba en la escuela o se mencionala edad de la maestra (si es joven,esto no es problemtico) o su esta-

tura de un metro con cuarenta, yase ha traicionado la metodologacualitativa. A l fin y al cabo, se ha-bl de una escuela y de una maes-tra, los cuales tambin son datosnumricos, y al decir maestra, seclasific a esa persona dentro de lacategora gnero femenino, quepuede ser el valor 1de una escalanominal en la que el valor 0corres-ponde a los varones. Intentar unaaproximacin seria de tipo histri-co-hermenutico sin bases empri-co-analticas es un autoengao delinvestigador.

Pero cuando se trata de avan-

zar hacia el estilo emancipatorio,ms all de la mera denuncia ver-bal, hay que buscar intentar inter-venir en esos procesos con el fin deacelerarlos o retardarlos, de tratarde predecir su probable curso futu-ro o de decidir si se invierte tiem-po, dinero y energa en encauzarloso desviarlos. Para ello se requierepasar de las apreciaciones mera-mente cualitativas a algn nivel decuantificacin, como el de las fre-cuencias para variables categoriales,la ordenacin de los atributos cua-litativos en escalas ordinales o lamedicin en escalas numricas deintervalo o de razn.

Se puede decir que en losparadigmas cualitativos ms puros,como un estudio de caso o un estu-dio cultural, no hay que generali-zar. Pero en alguna manera, pensar

que el proceso descrito va a seguirsiendo durante un tiempo, as seacorto, como se le ha descrito en elinforme de investigacin, es unageneralizacin. Adems, el estudiode caso, as se le llame cultural,es por definicin un caso msque el cerebro del lector del infor-me ubica, tipifica, relaciona y al-Habitantes de la capital . . .

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macena con mltiples ndices quele faciliten el recuerdo oportuno.De lo contrario, no le sirve de nadani al investigado, ni al investigador,ni al lector del informe.

El paso de locualitativo a locuantitativo

En el recorrido cclico de fasesde teorizacin e intervencin-ob-servacin, partimos de lo que sa-bemos sobre el tema a la teorizacininicial y a la elaboracin de cate-goras de partida, que son esfuerzos

claramente cualitativos. El intentode llegar a sumergirnos en el pro-ceso investigado sin teoras ni ca-tegoras previas es ilusorio ydeformador, tanto como lo es lacreencia de que las teoras y cate-goras iniciales van a ser suficientespara enmarcar todos los casos y to-das las observaciones.

Al emprender sucesivos ciclosde teorizacin, que a veces llama-mos anlisis de datos o interpre-tacin de la informacin, prontollegamos a escalas numricas, queson claramente cuantitativas. Endnde est el paso de lo cualitati-vo a lo cuantitativo? Supongamosque yo me restrinjo a la utilizacinde escalas nominales cualitativas enmi investigacin; si descarto todasmis categoras iniciales y obtengocuatro nuevas categoras a partir de

mis observaciones etnogrficas y lesasigno los nmeros 1, 2, 3, 4, yaestoy en investigacin cuantitativa?

Si tengo mltiples observacio-nes que parecen poder clasificarseen esas cuatro categoras, ya ten-dra unas frecuencias, as todas lasfrecuencias sean 1 en cada una. Es

eso ms o menos cualitativo ocuantitativo? No acabo de enten-derlo.

Pero hay un punto mucho msdelicado: Qu confianza le tengoa mi manera de agrupar todas misobservaciones en slo cuatro cate-goras, ni ms ni menos? Hay al-guna manera de poner a prueba miconjetura intuitiva de que esascategoras estn muy relacionadaso de que son relativamente inde-pendientes? Para la penltimapregunta hay buenos tratamientoscuantitativos de anlisis de conglo-merados o agrupaciones (cluster

analysis) y para la ltima hay bue-nos mtodos cuantitativos, como elchi cuadrado. Demerita o poten-cia el anlisis cualitativo el uso deesos mtodos cuantitativos?

Si distingo cuatro etapas o es-tadios o fases del desarrollo cogni-tivo infantil en el dominio de lalectura, y elijo la numeracin es-tadio I, II, III y IV, ya estoy utili-zando una escala ordinal. Es esocualitativo o cuantitativo? Si pre-gunto por preferencias y uso lascategoras totalmente en desacuer-do, en desacuerdo, indiferente, deacuerdo y totalmente de acuerdo,estoy usando una escala Likert decinco puntos, una escala ordinalpara la cual hay buenos tratamien-tos cuantitativos.

Tomemos el caso de atributos

cualitativos como la salud, la be-lleza, la msica o el color. Al tratarde ordenar a las comunidades comoms o menos saludables, a las rei-nas como ms o menos bellas, a lossonidos como ms o menos agudos,o a los tonos de pintura blancacomo ms o menos brillantes, yaestamos entrando en las escalas

ordinales. Pero en epidemiologa seutilizan ndices numricos muy fi-nos para los distintos aspectos dela salud; a las reinas de belleza laseligen por milsimas en los puntajesacumulados que el pblico conocepero ellas no; la altura de los soni-dos se mide por su frecuencia envibraciones por segundo (herz), opor su longitud de onda en nan-metros, y la brillantez de una super-ficie se mide en brils o lamberts opor su iluminacin en luxes olmenes por metro cuadrado o porsu reflectividad oalbedoen la esca-la de 0 a 1 u otras oscuras magni-tudes y unidades del Sistema

Internacional SI. En dnde se pasde lo puramente cualitativo a lopuramente cuantitativo? Por algoKant deca que toda percepcin escuantitativa, no slo porque se re-fiere a una cantidad o magnitudextensiva en el espacio y el tiem-po, sino tambin en cuanto a su

. . . M edelln, 1852

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cualidad o magnitud intensiva apartir del cero; as, el orden es locuantitativo de lo cualitativo4 .Qu se hizo la diferencia entre locualitativo y lo cuantitativo?

Los aportes de losmtodos cuantitativos

Los mtodos cuantitativos se handesarrollado para minimizar el ries-go de tomar factores aparentes porsustantivos; para ponderar o descar-tar sus influencias; para disminuir elpeligro de distorsiones por influjo delas ideologas y otros sesgos emocio-nales siempre presentes en la subje-

tividad de los investigadores y parasimplificar, refinar o descartar losmodelos producidos por la teoriza-cin. A los lectores ms interesadospor los procesos de teorizacin pormedio de modelos les recomiendola lectura del libro clsico de HubertM. BlalockLa construccin de teoras(Blalock, 1969).

Los responsables de las polticaspblicas se enfrentan con decisionesmuy difciles sobre el uso de recur-sos cuantiosos en la salud, la educa-cin, los derechos humanos o laprevencin del abuso infantil, la dro-gadiccin o la delincuencia. Ya seaque esos recursos vengan de los con-tribuyentes, o de una donacin,o de un prstamo internacional, hay

muchos agentes nacionales e inter-nacionales(stakeholders)que tienenderecho a que se orienten lo mejorposible esos recursos y a que se dcuenta a la ciudadana de su uso in-teligente, oportuno, eficaz y eficien-te. Para ello es necesario podercuantificar los distintos insumos y los

distintos efectos y poder distinguiraquellos efectos que s se debieron alos insumos adicionales, de aquellosque se debieron a otras circunstan-cias ms o menos fortuitas.

Si se habla de responsabilidad,transparencia y rendicin de cuen-tas (accountability)por parte de los

funcionarios pblicos, no hay otrocamino que desarrollar manerascuantitativas de ponderar los efec-tos de una inversin, los municipioscon mayores necesidades, los pro-gresos de los nios y nias benefi-ciados por los programas, laeficiencia de los mismos, losindicadores de salud pblica, decalidad de vida y otros aspectosinicialmente concebidos en formacualitativa(social account ing). Paradecirlo en una frase hbrida, sin so-cial accountin gno hay socialaccountability.

Estos aspectos son cruciales pa-

ra las personas que estn ms inte-resadas en analizar las polticaspblicas, pues esas polticas se de-ciden muchas veces por clculoscuantitativos y las argumentacionesse abren paso por el apoyo que ten-gan en modelos formulables en tr-minos que puedan ser contrastadosempricamente con los datos eco-nmicos, demogrficos, educativosy sociales existentes en las bases dedatos nacionales e internacionales.

Para un ejemplo, podra leerseun libro reciente, escrito por A le-jandro Gaviria (2002), subdirectorde la Fundacin para la EducacinSuperior y el Desarrollo Fedesa-rrollo y luego del DepartamentoNacional de Planeacin, en el quetoca temas que parecen slo cua-litativos como la calidad de losplanteles, la vulnerabilidad, la de-

sercin, la movilidad y el embara-zo adolescente con tratamientoscuantitativos muy finos y de mane-ra muy conciente de sus aportes ysus limitaciones. Para un ejemplode los modelos tericos que propo-ne Hubert Blalock en el libro cita-do arriba (Blalock, 1969), puedeverse el diagrama que presenta el

Modo de navegar. Ro San Juan, Choc, 1853.

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mismo Alejandro Gaviria con elpropsito de analizar los problemasde desercin escolar o cambio deplantel presionados por la recesiny el aumento de desempleo desde1999 (Gaviria, 2002, p. 78: Grfi-co 1: Conexiones tericas).

Conclusin

Para tratar de discernir los efec-tos de distintos factores sobre ca-ractersticas observables de unproceso, se han ideado mtodos deregresin mltiple (mult iple re-gression), anlisis de varianza

(analysis of variance, ANOVA) yde covarianza (analysis of cova-riance, ANCOVA). Para contras-tar diversas variables entre s conel fin de tratar de detectar cate-gorizaciones y dependencias, sehan diseado mtodos de anlisisde conglomerados (cluster ana-lysis), de escalamiento multidimen-sional (mult idimensional scaling,MDS) y de anlisis factorial, entreotros. Las personas que hayan uti-lizado estos mtodos pueden com-prender fcilmente lo que se lesescapa a quienes los desconoceny los temen: que los resultadosrequieren un delicado anlisiscuantitativo y que ellos, a su vez,refinan y potencian la intuicincualitativa.

Como una panormica de esosmtodos, los lectores que se sien-

tan menos cmodos con las frmu-las matemticas pueden limitarsea leer las dos ltimas partes del li-bro de Guillermo Briones (1973),texto clsico en Latinoamrica quese retom despus en algunos m-dulos de investigacin publicadospor el Instituto Colombiano parael Fomento de la Educacin Supe-

rior -ICFES. Espero que con estamuestra representativa, esos lec-tores tambin se sientan motiva-dos a leerlo todo.

A los lectores que se sientan unpoco ms temerarios les puedo re-comendar, adems, leer las cien l-timas pginas de la segunda edicinde un clsico de la dcada del se-tenta, que les pareca a los investi-

gadores ms crticos provenientesde la investigacin cualitativa de-masiado positivista y formalista y,a los defensores de la cuantifi-cacin, demasiado filosfico ehipercrtico: el de Fred N. Kerlinger(1985). Difcilmente se encuentraen la literatura posterior de los aosochenta y noventa una finura de

anlisis y una crtica tan certera ala utilizacin abusiva de los mto-dos cuantitativos como la que haceKerlinger, al mismo tiempo que unconocimiento de primera mano quele permita hablar con autoridad yprecisin sobre estos temas difci-les con ejemplos que no requierenutilizar el computador.

Finalmente, hay otro librito cl-sico que hay que conocer para en-tender el problema del diseo deuna investigacin, as uno no lovaya a utilizar en las suyas sino sloen la interpretacin de las de otrosinvestigadores: Campbell y Stanley(1973).

Recomiendo tambin la bs-queda en internet de introduccio-nes y referencias a la estadsticamultivariada para la investigacinsocial. Una pgina web que man-tiene actualizada el profesor Wi-lliam Trochim de la Escuela deCiencias Humanas de la Universi-dad de Cornell puede ser un buensitio para empezar: http://trochim/human/cornell.edu/

Las palabras clave para la bs-queda pueden ser multivariate

statistics, multivariate methods,multiple correlation, factor ana-lysis, cluster analysis, multi-dimensional scaling, conceptmapping, etctera.

Tambin es conveniente haceruna lectura diagonal de un manualque acompae a un paquete esta-

Habitantes de la ciudad de Antioquia, 1852

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dstico profesional. No se trata deque cada uno de los lectores lleguea dominar la utilizacin de todosellos; ni siquiera de que sea capazde preparar y analizar datos por smismo con la ayuda de un paqueteestadstico como el SPSS, el SAS uotro similar. Pero s se trata de quecuando encuentre un informe deinvestigacin que presente los re-sultados con alguno de estosandamiajes matemticos, entiendaal menos las ideas principales dedicho informe y as pueda tomar ladecisin de buscar asesora paracomprender mejor esos resultadosque le interesaron.

Tambin esperara que si algu-no de los lectores encuentra un pro-blema de investigacin para el cualhaya teoras y modelos previos quele permitan discernir su compleji-dad y conceptualizar algunos de losposibles factores que influyen en elfenmeno que va a estudiar, puedaapreciar la utilidad potencial quetendran estos mtodos multiva-riados para profundizar en su inves-tigacin y as pueda tomar ladecisin de buscar asesora tcnicapara redisear la recoleccin y elanlisis de sus datos de tal maneraque puedan utilizarse esos mtodoscon algn tipo de confiabilidad yvalidez apropiado para los propsi-tos, los datos y las situaciones.

En cualquier caso, si el lectorcomienza algn proyecto de inves-

tigacin, siempre empezar a pre-cisar algunas posibles categoras queagrupen a las personas, familias o

grupos que se quieren conocer me-jor; especificar algunos de los atri-butos o propiedades de stos quese quisieran analizar; conjeturar losfactores que podran influir en lapresencia, ausencia o magnitud dealgunos de esos atributos o propie-dades, y proponer un modelo ten-tativo de conexiones entre factoresy atributos. Con base en esos mo-delos tentativos, le ser posible dis-cutir con sus colegas la pertinenciao no de medidas cuantitativas paraesos atributos, factores y conexio-nes; en caso de que s lo sean, po-dr establecer el nivel nominal,ordinal o de intervalo ms apropia-

do para la situacin y buscar el tipode asesora que un buen conocedorde los mtodos estadsticos podraprestarle para algunos aspectos delanlisis de los datos recogidos en lostrabajos de campo.

Despus de haber trabajado se-riamente en una investigacin quecombine mtodos y tcnicas cuan-titativos y cualitativos, el lectorhabr superado el debate entre s-tos y empezar a preguntarse conel autor de este artculo por qu,despus de treinta aos, todavacontina en Colombia el debateentre los que preconizan los mto-dos cuantitativos y los que defien-den los cualitativos.

Citas

1 La estadstica descriptiva y las pruebasparamtricas y no paramtricas para po-ner a prueba hiptesis acerca del cambio

de una variable entre grupos con y sintratamiento, por ejemplo la comparacinentre medias con una pruebat.

2 Ver mi propuesta de una Teora Generalde Procesos y Sistemas en los documen-tos de la Misin de Ciencia, Educacin yDesarrollo: Vasco et al. (1995).

3 Ver el libro Conocimiento e intersdeJrgen Habermas (1984), y mi comenta-rio sobre el tema: Vasco (1984).

4 Ver la seccin tercera del captulo segun-do de la doctrina trascendental del juicioen laCrtica de la Razn Pura.

Bibliografa

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