LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS:
PREDICCIONES INCIPIENTES
Los estudios
descriptivos pueden ofrecer la posibilidad de predicciones aunque
sean rudimentarias.
Por ejemplo, si
obtenemos información descriptiva del uso que hace de la
televisión un grupo característico de niños (digamos de 9 años y
que viven en la zona metropolitana de la Ciudad de México), tal
como el hecho de que dedican diariamente —en promedio— 3.30 horas
a ver la televisión (Fernández-Collado, Baptista y Elkes, 1986) y
si nos encontramos con un niño (“Alonso”) que vive en dicha ciudad
y tiene 9 años, podemos predecir el número de minutos probables
que Alonso dedica a ver la televisión a diario, utilizando ciertas
técnicas estadísticas y sobre la base del promedio del grupo de
niños al que Alonso pertenece (estas cualidades de la información
descriptiva serán detalladas en el capítulo “Análisis e
interpretación de los datos”). Otro ejemplo sería el de un
analista de la opinión pública que, basándose en datos
descriptivos obtenidos en una encuesta llevada a cabo entre todos
los sectores de una población de futuros votantes para determinada
elección (número de personas que dijeron que habrán de votar por
cada uno de los candidatos contendientes), intenta predecir —probabilísticamente—
qué candidato triunfará en la elección.
¿EN QUÉ
CONSISTEN LOS ESTUDIOS CORRELACIONALES?
Los
estudios correlacionales pretenden responder a preguntas de
investigación tales como: ¿conforme transcurre una psicoterapia
orientada hacia el paciente, aumenta la autoestima de éste?; ¿a
mayor variedad y autonomía en el trabajo corresponde mayor
motivación intrínseca respecto a las tareas laborales?; ¿los niños
que dedican cotidianamente más tiempo a ver la televisión tienen
un vocabulario más amplio que los niños que ven diariamente menos
televisión?; ¿los campesinos que adoptan más rápidamente una
innovación poseen mayor inteligencia que los campesinos que la
adoptan después?; ¿la lejanía física entre las parejas de novios
está relacionada negativamente con la satisfacción en la relación?
Es decir, este tipo de estudios tienen como propósito medir el
grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables
(en un contexto en particular). En ocasiones sólo se analiza
la relación entre dos variables, lo que podría representarse como
X— Y; pero frecuentemente se ubican en el estudio relaciones entre
tres variables, lo cual se podría representar así: X____
Y ; y también relaciones múltiples, por ejemplo, X ____ Y
_____ W. En este último Z_____ Z _____ F, caso se plantean
cinco correlaciones (se asocian cinco pares de correlaciones: X
con Y , X con Z, Y con Z , Y
con W y Z con F. Obsérvese que no se está
correlacionando X con F, X con W, Y con F
, Z con W , ni W con F).
Los estudios
correlacionales miden las dos o más variables que se pretende ver
si están o no relacionadas en los mismos sujetos y después se
analiza la correlación.
Por ejemplo, un
investigador que desee analizar la relación entre la motivación
laboral y la productividad en un grupo de trabajadores —digamos,
de varias empresas industriales con más de 1000 trabajadores de la
Ciudad de Bogotá, Colombia—, mediría en cada uno de esos
trabajadores su motivación y su productividad, y después
analizaría si los trabajadores con mayor motivación son o no los
más productivos. Es importante recalcar que, en la mayoría de los
casos, las mediciones en las variables a correlacionar provienen
de los mismos sujetos. No es común que se correlacionen mediciones
de una variable hechas en unas personas con mediciones de otra
variable realizadas en otras personas. Por ejemplo,
no sería válido correlacionar mediciones sobre la motivación
efectuadas a los mencionados trabajadores de Bogotá con
mediciones sobre la productividad hechas a otros trabajadores (de
otras empresas o trabajadores argentinos).
Propósito
La utilidad y
el propósito principal de los estudios correlacionales son saber
cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el
comportamiento de otra u otras variables relacionadas.
Es decir, para
intentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de
individuos en una variable, a partir del valor que tienen en la
variable o variables relacionadas. Un ejemplo tal vez simple, pero
que ayuda a comprender el propósito predictivo de los estudios
correlacionales, sería el correlacionar el tiempo dedicado a
estudiar para un examen de estadística con la calificación
obtenida en él. En este caso se mide en un grupo de estudiantes
cuánto dedica cada uno de ellos a estudiar para el examen y
también se obtienen sus calificaciones en el examen (mediciones en
la otra variable); posteriormente se determina si las dos
variables están o no correlacionadas y, si lo están, de qué
manera. En el caso de que dos variables estén
correlacionadas, ello
EJEMPLO
Supóngase que, en
una investigación con 100 estudiantes del quinto semestre de la
carrera de Psicología Social de una universidad, se encontrara una
relación fuertemente positiva entre el tiempo dedicado a estudiar
para un determinado examen de estadística y la calificación en
dicho examen, y hubiera otros 85 estudiantes del mismo semestre y
escuela: ¿qué predicción podríamos hacer con estos otros
estudiantes? Sabremos que quienes estudien más tiempo, obtendrán
las mejores calificaciones.
Como se sugirió
antes, la correlación nos indica tendencias (lo que ocurre
en la mayoría de los casos) más que casos individuales. Por
ejemplo, el joven ‘Gustavo” puede haber estudiado bastantes horas
y conseguir una nota baja en su examen, o “Cecilia” puede haber
estudiado muy poco tiempo y lograr una calificación alta. Sin
embargo, en la mayoría de los casos, quienes estudien más tiempo
tenderán a obtener una calificación más alta en el examen.
En la sección
referente al análisis e interpretación de los datos, se
profundizará en el tema de la correlación e incluso se verán
distintas clases de correlación que no se han mencionado aquí (v.g.,
correlaciones curvilineales); por ahora basta con que se comprenda
cuál es el propósito de los estudios correlacionales.
Los estudios
correlacionales se distinguen de los descriptivos principalmente
en que, mientras estos últimos se centran en medir con precisión
las variables individuales (varias de las cuales se pueden medir
con independencia en una sola investigación), los estudios
correlaciónales evalúan el grado de relación entre dos variables
—pudiéndose incluir varios pares de evaluaciones de esta
naturaleza en una única investigación (comúnmente se incluye más
de una correlación)—. Para comprender mejor esta diferencia
tomemos un ejemplo sencillo.
EJEMPLO
Supongamos que un
psicoanalista, el doctor Marco Antonio González, tiene como
pacientes a un matrimonio y que los cónyuges se llaman “Dolores” y
“César”. Puede hablar de ellos de manera individual e
independiente, es decir, comentar cómo es Dolores (físicamente, en
cuanto a su personalidad, aficiones, motivaciones, etcétera) y
cómo es césar; o bien puede hablar de su relación, comentando cómo
llevan y perciben su matrimonio, cuánto tiempo pasan diariamente
juntos, qué actividades realizan juntos y otros aspectos
similares. En el primer caso la descripción es individual (si
Dolores y César fueran las variables, los comentarios del doctor
Marco Antonio serían producto de un estudio descriptivo de ambos
cónyuges), mientras que en el segundo el enfoque es relacional <el
interés primordial es la relación matrimonial de Dolores y César).
Desde luego, en un
mismo estudio nos puede interesar tanto describir los conceptos y
variables de manera individual como la relación entre ellas.
VALOR
