act1 art metodologiadelainvestigacion

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Carmen Lafuente Ibez, Ainhoa Marn EgoscozbalMetodologas de la investigacin en las ciencias sociales: Fases, fuentes y seleccin de tcnicasRevista Escuela de Administracin de Negocios, nm. 64, septiembre-diciembre, 2008, pp. 5-18,

Universidad EANColombia

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Revista Escuela de Administracin de Negocios,ISSN (Versin impresa): [email protected] EANColombia

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Carmen Lafuente Ibez*Ainhoa Marn Egoscozbal**

INTRODUCCINLa investigacin cient ca es una tarea que tarde o temprano se enfrenta con el desarrollo de la carrera acadmica y en oca-siones tambin con el desarrollo del trabajo profesional. En este artculo se revisan las diferentes etapas que conforman el proceso de investigacin cient ca, se explica la importancia en la jacin de objetivos, la de nicin de variables, el establecimiento de la hiptesis y sobre todo la seleccin de tcnicas adecuadas para el logro de los objetivos que dieron lugar al inicio de la investigacin.

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METODOLOGAS DE LAINVESTIGACIN EN LAS

CIENCIAS SOCIALES:FASES, FUENTES Y SELECCIN DE TCNICAS

Este artculo ofrece una revisin general de la metodologa y diferentes

fases del proceso de investigacin cient ca, as como de los criterios

de eleccin y descripcin de las diferentes tcnicas

cualitativas y cuantitativas que pueden utilizarse en la

investigacin de carcter cient co aplicada a las ciencias sociales.

Por ello, es de especial inters para aquellos en proceso de diseo y realizacin de una investigacin de carcter acadmico, y para los

interesados en la seleccin y utilidad de las diferentes tcnicas existentes el

contraste entre hiptesis y el tratamiento de la informacin para la investigacin.

Investigacin cient caMetodologa

Tcnicas

____________* Doctora en Ciencias Econmicas y Empresariales por la

Universidad Nacional de Educacin a Distancia. Profesora del rea de Mtodos Cuantitativos de la Universidad Nebrija. Miembro del Centro de investigacin Nebrija Tecnolgico de Monterrey de Empresa Familiar y Emprendedores. Dirige proyectos de investigacin que conducen a obtener la tesis doctoral, centrados en la empresa familiar y el emprendimiento. Realiza proyectos de investigacin de mercados y de consultora para organismos pblicos y para empresas privadas.

** Doctora en Ciencias Econmicas y Empresariales por la UNED. Profesora de Economa Aplicada de la Universidad Nebrija. Miembro del Grupo de Estudios Africanos de la Universidad Autnoma de Madrid. Experta en relaciones econmicas y comerciales de la Unin Europea, ha sido invitada al Parlamento Europeo y ha sido investigadora visitante en el European Centre for Development Policy Management en Bruselas.

Revista EAN No. 64: septiembre-diciembre de 2008 p.5-18

Este artculo fu entregado el 4 de agosto de 2008 y su publicacin aprobada por el Comit Editorial el 16 de agosto de 2008.

1.RESUMEN

PALABRAS CLAVE

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Metodologa de la investigacin en las ciencias sociales: fases, fuentes y seleccin de tcnicas6

ABSTRACT

KEY WORDS

2. METODOLOGA GENERAL DE LA INVESTIGACINThis article is about a general review

of the methodology and different phases of the research scienti c

process; moreover, it shows the selection criteria and description of several qualitative and quantitive

techniques that could be applied to a scienti c process in Social Sciences.

Therefore, this study is of special interest for those processes which are involved in the design and realization of an academic research process and

for those professionals interested in the selection and application of different

existing techniques to contrast the hypotheses and the information

management in research processes.

Scienti c ResearchMethodologyTechniques.

2.1 El mtodo cient co

El mtodo cient co puede de nirse como el conjunto de tcticas que se emplean para constituir conocimiento. Son estos los pasos e instrumentos que nos llevan a explicar fenmenos, o a establecer relaciones entre hechos. Las tcticas empleadas son diversas, aunque es comn distinguir entre dos tipos de mtodos: el mtodo deductivo y el mtodo inductivo o emprico.

El mtodo deductivo se enmarca en la denominada lgica racional y consiste en: partiendo de unas premisas generales, llegar a inferir enunciados particulares. Si sucede que stas concepciones generales iniciales no son demostrables (axiomas), el mtodo ser entonces axiomtico-deductivo.

El mtodo inductivo o emprico consiste en crear enunciados generales a partir de la experiencia, comenzando con la observacin de un fenmeno, y revisando repetidamente fenmenos comparables, para establecer por inferencia leyes de carcter universal. En este sentido es posible a rmar que ambos tipos de mtodo siguen procesos inversos, donde la tctica empleada va de lo de gene-ral a lo particular (mtodo deductivo), o bien de lo particular a lo general (mtodo inductivo o emprico).

El mtodo cient co proporciona los medios para alcanzar un objetivo, pero no brinda el objetivo mismo, que ha de ser planteado mediante el proceso que se comenta a continuacin.

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7Carmen Lafuente Ibez / Ainhoa Marn Egoscozbal

En la prctica no puede hablarse de una estrategia investigadora inductiva o deductiva en estado puro. Normalmente se utilizan mtodos sintticos, una mezcla de ambos mtodos.

2.2 El proceso de investigacin: problema, objetivos e hiptesis

La primera tarea que debe afrontarse en el desarrollo de una investigacin es el planteamiento del problema, que sera el mbito que dara origen

a la hiptesis que se pretender validar o refutar. Tras la eleccin del tema que enmarca el problema, el proceso contina con una revisin de las publicaciones y refe-rencias al respecto. Ntese que en estas primeras fases, todava no se ha iniciado un proceso investigador en sentido estricto, sin embargo se realiza un paso fundamental, la de nicin del objetivo de la investigacin, tal y como se esquematiza en el siguiente cuadro:

CUADRO 1Fases en el proceso de investigacin

Proceso de Investigacin

Se pueden distinguir dos tipos de objetivos: el objetivo general, que debe re ejar la esencia del problema a investigar y que de alguna forma viene expresado en el ttulo de la tesis doctoral. Por otro lado, se encuentran; los objetivos espec cos, que se pueden de nir como los pasos que se realizan para lograr el objetivo general. En consecuencia, los objetivos espec cos, no slo no deben obstaculizar el objetivo principal, sino que deben complementarlo y permitir dirigir la investigacin hacia su culminacin.

El proceso de investigacin comienza formalmente con la formulacin de la hiptesis. El origen de la hiptesis est en el problema planteado, y no existe un mtodo para llegar a ella. Puede aparecer como fruto de la inspiracin, el genio, la lectura, por ejemplo, pero siempre tiene su origen en un problema. Por otro lado, los objetivos (tanto general como espec cos) deben ser claros y precisos, porque de esta forma el riesgo de equivocarnos en la seleccin de las tcnicas para su consecucin es menor.

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2.3 Las variables en el proceso de investigacin

Las variables son cualidades, propiedades o rasgos observables de los elementos del estudio cient co. Las variables son susceptibles de cambio y de presentarse vinculadas entre s, segn diversos tipos de relaciones.

Las variables son de gran importancia en el mtodo cient co porque las clasi camos y agrupamos, las relacionamos y las estudia-mos, y las interpretamos. Las variables parti-cipan en todas las fases del proceso, por esto, debemos de nirlas profunda y espec camente.

CUADRO 2Datos y tcnicas en el proceso de investigacin

OBTENCIN DE DATOS

Fuentes secundarias Fuentes primarias

TcnicasCualitativas

TcnicasCuantitativas

MTODOS ENCUESTA

Presentacin de los datos

Tablas y gr cos

Tratamiento y explotacin de los datos

Descriptivo

TcnicasCualitativas

TcnicasCuantitativas

Medidas descriptivasTcnicas de inferencia estadsticaTcnicas multivariantes de la dependenciaTcnicas multivariantes de interdependencia

Grupos de discusin Entrevista de profundidadMtodo Delphi

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2.4 Tcnicas de investigacin

Desde un punto de vista cient co, la investigacin es un proceso que nos permite aplicar el mtodo y las tcnicas cient cas adecuadas para encontrar respuesta al problema inicialmente planteado. El uso de unas tcnicas u otras de ne el tipo de investigacin que estamos realizando.

Si partimos de la base de que la esencia de la investigacin es la obtencin de datos y su tratamiento, podemos plantear distintos tipos de investigacin atendiendo a los siguientes criterios de clasi cacin:

Segn la naturaleza de la informacin

La naturaleza de las variables es un factor a tener en cuenta a la hora de elegir el tipo de investigacin. La naturaleza y cantidad de la informacin nos condiciona la eleccin. Segn este criterio podemos optar entre una investigacin cualitativa y una investigacin cuantitativa.

Un tipo de investigacin cuantitativa ser de gran utilidad cuando podamos medir las variables objeto de estudio de una forma objetiva y con alto grado de precisin. Cuando realizamos este tipo de investigacin debemos estar seguros que la observacin de las variables nos van a proporcionar datos numricos concretos que puedan ser objeto de un tratamiento estadstico posterior. En el desarrollo de investigaciones cuantitativas es de prctica habitual y necesaria el uso de la Estadstica.

Si la informacin a la que podemos acceder es pobre en datos, o estn dispersos, pero rica en descripciones de las variables, llevaremos a cabo una investigacin cualitativa. Las

caractersticas propias de este tipo de inves-tigacin suponen, en la mayora de los casos, un anlisis intuitivo de los datos derivados del juicio de un grupo de expertos en el campo que estamos estudiando.

Las tcnicas cualitativas por s mismas constituyen un instrumento vlido para tomar decisiones a partir de los pronsticos del grupo de expertos, pero en muchos estudios se complementan con el desarrollo de una investigacin cuantitativa.

Segn la funcin que cumple la investigacin

Para alcanzar el objetivo general de la investi-gacin, necesitamos conseguir varios objetivos espec cos lo que di culta que podamos de nir una nica lnea de investigacin. No obstante y aunque en la mayora de los casos se complementan, podemos elegir alguno de los siguientes tipos de estudio atendiendo a la funcin que cumplen: investigacin exploratoria, descriptiva y explicativo-descriptiva.

En muchas ocasiones, para poder desarrollar el tema de nuestra investigacin principal, nos vemos en la necesidad de realizar una investigacin exploratoria, esto es un primer conocimiento de los problemas o condiciones del fenmeno objeto de estudio. Se trata, por tanto de una investigacin de carcter previo a la investigacin de nitiva.

La investigacin descriptiva la llevamos a cabo cuando queremos mostrar las caractersticas de un grupo, de un fenmeno o de un sector, a travs de la observacin y medicin de sus elementos. La informacin que nos proporciona un anlisis descriptivo, adems de ser un n en s mismo, la podemos utilizar

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como base de partida para el desarrollo de una investigacin ms espec ca.

Elegiremos una investigacin explicativo-predictiva cuando nuestro estudio no se limite nicamente a medir variables, sino que, adems pretendemos entender el com-portamiento y determinar y cuanti car las relaciones entre variables. Con este tipo de investigacin tratamos de conocer la estructura y los factores que in uyen en una variable, en la mayora de los casos, con el objetivo ltimo de establecer predicciones sobre la misma.

3.1 Investigacin estadstica

A lo largo de este artculo nos hemos referido a la Estadstica como ciencia en la que se de-be fundamentar el proceso de investigacin a llevar a cabo para la obtencin de nuestros objetivos. Llegados a este punto, es el momento de plantearse En qu consiste el anlisis estadstico? y Qu tcnicas e instrumentos nos ofrece para la solucin de problemas?

El anlisis estadstico indica los procedi-mientos que nos permiten presentar, resumir, describir y comparar un conjunto de datos numricos.

Para conocer la realidad social y econmica necesitamos de un conjunto de datos, ya existentes o creados por nosotros mismos, a lo largo del tiempo o en un momento determinado, de las variables propias de esta disciplina.

3. TCNICAS CUANTITATIVAS3.1 Investigacin estadstica

En el anlisis estadstico encontramos instru-mentos vlidos para resumir la informacin en unas pocas medidas que nos permitan conocer, describir e interrelacionar las varia-bles de la investigacin para la posterior toma de decisiones.

Cuando llevamos a cabo el anlisis esta-dstico, debemos pasar por las siguientes fases:

Recopilacin de datos. Ordenacin y presentacin de los datos. Tratamiento y explotacin de los datos.

La recopilacin de datos por ser una labor elemental no est exenta de di cultades. Nuestro esfuerzo en la obtencin de datos no debe ser menor que el dedicado al ejercicio de otras tareas o actividades. Para que nuestra investigacin sea de utilidad debemos asegurarnos, en la medida de lo posible, que los datos recogidos no presenten errores o sesgos que puedan invalidar el estudio. Para que los datos sean verdicos debemos garantizar que se ha hecho una de nicin minuciosa de las variables, ya que los datos son el resultado directo de la observacin de dichas variables.

Los errores con los que nos podemos encontrar no siempre tienen un signi cado terico, sino que pueden deberse a anotaciones, tabu-laciones y/o clasi caciones incorrectas, o a la existencia de valores demasiado grandes o demasiado pequeos, considerados como datos atpicos. En estos casos las propias tcnicas del anlisis estadstico nos permiten detectar la existencia de datos anmalos; si en una tabla de frecuencias o en el gr co de un conjunto de datos observamos que un valor se repite mucho o poco, o encontramos

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mximos o mnimos, respectivamente, puede ser por la existencia de datos incorrectos. Una vez encontrados estos datos, debemos subsanar el error e incluso podemos eliminar aquellos que sean atpicos y que hagan perder representatividad a las medidas utilizadas, justi cando el porqu de su eliminacin y como sta puede in uir en la teora que queremos contrastar empricamente.

En la fase de ordenacin y presentacin lo que hacemos es organizar, tabular y representar gr camente los datos con el objeto de resumirla para que sea ms manejable.

En la ltima fase que llamamos tratamiento y explotacin de datos es donde determinamos las medidas o parmetros que resumen la cantidad de informacin, lo que nos da una visin inicial de las caractersticas ms relevantes del conjunto de datos que estamos tratando. Es en esta fase dnde formulamos y contrastamos hiptesis estadsticas, donde cuanti camos la relacin entre las distintas variables de nidas y en donde realizamos pronsticos para conseguir los objetivos propuestos.

3.2 Recopilacin de datos. Encuesta por muestreo

Ya hemos hablado de cmo obtener datos y de la importancia que no presenten errores. Ahora nos vamos a centrar en conocer los tipos de datos y las distintas tcnicas para obtenerlos y con los que podemos trabajar.

Para encontrar los datos podemos acudir a dos tipos de fuentes: fuentes secundarias, cuando los datos proceden de instituciones

gubernamentales, industriales o individuales y fuentes primarias cuando recogemos di-rectamente los datos para el desarrollo de nuestra investigacin.

Si para conseguir los objetivos de nuestra investigacin necesitamos de informacin directa o datos primarios, una de las tcnicas de seleccin de datos ms usada es la encuesta.

La encuesta se fundamenta en la elaboracin de un cuestionario que formularemos a las personas, instituciones, empresas, etc. de las cuales queremos obtener informacin.

Si queremos saber las formas de internaciona-lizacin de las empresas de un determinado sector de la economa, los proceso de innovacin, el grado de desempeo, debemos emplear la encuesta como tcnica apropiada para adquirir datos porque difcilmente encontraremos informacin que se ajuste a nuestra investigacin.

Hay abundante bibliografa de cmo utilizar la tcnica de la encuesta por muestreo como puede ser Azorn (1986), Santos y otros (1999) u Ortega (1992). Sin profundizar en analizar con detalle cada uno de los pasos a seguir, es necesario tener claros algunos conceptos y los problemas con los que nos podemos encontrar cuando utilizamos la encuesta como tcnica para conocer la realidad social y econmica.

Debemos de nir minuciosamente y con claridad cul ser la unidad de la encuesta y sus caractersticas (establecimiento, empre-sa, consumidores,) y delimitar el mbito de la encuesta, esto es la poblacin objetivo, el territorio y el tiempo en el que vamos a llevarla a cabo.

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La poblacin objetivo est compuesta por las unidades que renen una o varias carac-tersticas comunes que son las que queremos estudiar. Habitualmente resulta bastante complicado de nir la poblacin y determinar su tamao debido a las diferencias que presenta la informacin segn la fuente consultada. En otras ocasiones, este problema surge porque no disponemos de datos ya que se desconoce la poblacin que queremos analizar.

En estos casos para delimitar la poblacin y jar su tamao debemos emplear la informa-cin de la fuente que ms se ajuste a nuestra investigacin, y en algunos casos ser nece-sario realizar todo tipo de supuestos.

Una vez de nida la poblacin debemos plantearnos si es posible estudiarla en su totalidad. Su tamao puede ser muy pequeo, o debemos pensar si seleccionamos un conjunto de elementos de la misma ya que es materialmente imposible el estudio de toda la poblacin o colectivo.

En la mayora de los casos tendremos que extraer una muestra de la poblacin y plan-tearnos si el estudio se va limitar a describir y conocer los elementos que conforman dicha muestra sin ms pretensiones, o si los resultados muestrales queremos llevarlos al total de la poblacin. En este ltimo caso necesitaremos tcnicas de inferencia estadstica para que la generalizacin de los resultados sea vlida, empezando por utilizar aquellas tcnicas que garanticen que la muestra es representativa de la poblacin desde un punto de vista estadstico.

Tanto si la encuesta va dirigida a toda la poblacin como si va dirigida a un grupo representativo de la misma, el uso de esta tcnica es costoso en dinero y tiempo. La

eleccin de un tema de investigacin de inters para alguno de los agentes de la actividad analizada puede ser una forma de obtener nanciacin.

El cuestionario es el instrumento que utilizamos para obtener la informacin a travs de la encuesta por muestreo. Esta tcnica aunque es muy empleada, cada vez pierde mayor credibilidad por el sesgo que presentan las respuestas de las personas encuestadas. Si elaboramos un cuestionario que sea objetivo, claro, preciso y correcto podemos reducir las respuestas sesgadas. En este sentido puede resultarnos de gran ayuda la indagacin sobre la existencia de cuestionarios realizados sobre temas similares o iguales al de nuestro estudio. En caso de no encontrarlos, debemos elaborar uno propio.

Para elaborar un buen cuestionario es nece-sario que comencemos por determinar el tipo de preguntas que vamos a utilizar y jar la escala de medicin adecuada (nominal, ordinal, por intervalos o de razn) a cada una de las caractersticas poblacionales que queremos conocer. Cuando formulemos las preguntas debemos tener en cuenta dos aspectos: por un lado, el software informtico que vamos a emplear para el tratamiento de la informacin (es ms fcil trabajar con preguntas cerradas que abiertas, y procesar preguntas unirespuesta que preguntas multi-respuesta); por otro lado, es importante recor-dar que los datos obtenidos son la base en la que se fundamenta nuestra investigacin y que ni la metodologa ms so sticada es capaz de proporcionar buenos resultados si la informacin de partida es falsa. Por ello, es de gran utilidad incluir en el cuestionario, preguntas que permitan detectar la validez de las respuestas.

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Finalizado el cuestionario, elegiremos el tipo de muestreo que llevaremos a cabo para obtener las unidades a la que va dirigido. Para conseguir la mxima bondad en la eleccin de la muestra, debemos tener en cuenta dos condiciones fundamentales. La primera condicin es que la generalizacin de los resultados obtenidos en la muestra a la poblacin debe ser vlida. Este requisito se cumple, desde un punto de vista estadstico, cuando la eleccin la hacemos utilizando un muestreo aleatorio o probabilstico. Tambin podemos usar procedimientos no aleatorios, es decir procedimientos dirigidos

u opinticos, pero en este caso la Estadstica no nos proporciona tcnicas que validen la inferencia de resultados muestrales a la poblacin. La segunda condicin para garantizar la bondad de la eleccin es que, debemos tener en cuenta que la muestra elegida debe ser adecuada para el logro de nuestros objetivos.

El tamao de la muestra lo determinamos en funcin del tipo de muestreo elegido, de la precisin deseada, de los recursos econmicos, de los tiempos con los que contemos, y de la facilidad de seleccin.

CUADRO 3Plani cacin de la operacin y diseo del plan de muestreo

Fuente. Elaboracin propia

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3.3 Tratamiento y explotacin de los datos

En esta etapa del anlisis estadstico, es donde nos planteamos qu tcnicas e instru-mentos vamos a utilizar, para conseguir los objetivos espec cos propuestos que nos conduzcan al logro del objetivo general.

Los objetivos propuestos y la naturaleza de la informacin nos determinan el tipo de investigacin que vamos a realizar segn la funcin que cumple.

Cuando nuestro estudio se centra en la deter-minacin y descripcin de las caractersticas claves de la realidad social y econmica, la frecuencia con la que se presentan y el grado de asociacin entre las distintas variables de nuestro inters, podemos utilizar medidas estadsticas capaces de resumir y sintetizar la informacin ya ordenada y tabulada.

En este proceso de sntesis buscamos pocos valores numricos que representen al conjunto de datos muestrales. Las medidas de posicin (medias, moda, mediana y percentiles) son valores que resumen toda la informacin disponible. Estas medidas obtenidas a partir de la muestra, suelen tener un signi cado claro y concreto, y son de fcil clculo.

Con una medida de posicin, y con un slo valor, describimos el fenmeno global en estudio, pero debemos decidir, si dicho valor representa o no al conjunto de datos. Esto es, necesitamos medir la variabilidad o separacin de los valores de la distribucin. El clculo de medidas de dispersin (rango, desviacin tpica, coe ciente de variacin de Pearson, etc.), nos permiten calcular si efectivamente,

las medidas de posicin representan o no la distri-bucin, y por tanto, si describen la caracterstica del fenmeno objeto de estudio.

Para completar el estudio descriptivo, si la investigacin lo requiere, podemos establecer qu tipo de relacin existe entre las variables y en que grado se asocian, empleando tcnicas de correlacin y asociacin.

Habitualmente, nuestro inters no se limi-tar nicamente a conocer y describir las caractersticas de una muestra, sino que desearemos describir y conocer las caracte-rsticas de toda una poblacin a partir del conocimiento de la muestra. Ser el momento de formular todo tipo de hiptesis estadsticas y de elegir los contrastes adecuados para su validacin o para refutarlos.

El uso de la mayora de estos instrumentos estadsticos slo es posible cuando dispone-mos de datos cuantitativos o numricos. Es de prctica habitual la aplicacin de estos instrumentos a datos cualitativos, una vez que se han codi cado y se les ha asignado un nmero. Esta prctica, desde un punto de vista estadstico, no es correcta, por lo que debemos ser cautos en su aplicacin y posterior interpretacin de los resultados. Es importante, como ya comentamos en la etapa de recoleccin de la informacin, asignar a cada caracterstica una escala de medida o valoracin numrica adecuada, ya que de esta forma, limitamos la utilidad de los nmeros asignados y las operaciones matemticas que podemos realizar con ellos, y por tanto elegir la tcnica e instrumento adecuados.

En unos casos, un estudio descriptivo puede ser su ciente para la obtencin de

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nuestros objetivos; en otros, lo realizamos para complementar el desarrollo de una investigacin explicativo-predictiva.

Una investigacin explicativo-predictiva la consideramos adecuada, cuando queremos cuanti car la in uencia que determinados factores ejercen sobre una caracterstica que llamamos variable objetivo.

En este tipo de investigacin, adems, podemos estar interesados en realizar predicciones sobre el comportamiento futuro de la variable objetivo.

Nuevamente, la naturaleza de los datos, cuantitativos o cualitativos, temporales o de corte transversal, nos obligan a elegir entre las distintas tcnicas disponibles.

Las tcnicas estadsticas de regresin son una buena eleccin cuando disponemos de datos numricos, independientemente de que sean temporales, de corte transversal o en panel. Con las tcnicas de regresin pone-mos de mani esto, a partir de la informacin disponible, la estructura de dependencia que mejor explique el comportamiento de la variable objetivo a travs de todo el conjunto de variables o factores con los que suponemos est relacionada; partiendo del conocimiento terico que entre stas y aquella existe una relacin de causalidad. Los modelos de regresin permiten por un lado, predecir el valor futuro de una variable a partir del conocimiento de otro conjunto de factores y variantes, y por otro lado, encontrar aquellos factores o variables que mejor explican el comportamiento de la variable objetivo.

Establecida la relacin causal entre las variables, nos encontramos con el problema de elegir la ecuacin matemtica que mejor las relaciona. El conocimiento de la Teora Econmica y la bsqueda de estudios emp-ricos ya realizados, nos ayudarn en la eleccin del modelo idneo para conseguir nuestros objetivos. En cualquier caso, debe-mos saber que un modelo de relacin entre variables no es mejor por ser ms complejo.

La abilidad de los resultados depender de la validez del modelo elegido. Existen tcnicas e instrumentos que nos permiten rechazar, modi car o aceptar el modelo seleccionado.Adems de las tcnicas de dependencia mencionadas, la estadstica ofrece otras tcnicas aplicables a aquellos casos de estudio donde no hay una variable dependiente, investigaciones donde no existe una relacin causa-efecto entre las variables, es decir, casos donde todas las variables dependen del resto. Hacemos referencia a las tcnicas multivariantes de interdependencia como el Anlisis Factorial, el Anlisis Cluster o el Anlisis de Correspondencias. Son tcnicas descriptivas que simpli can la complejidad de un fenmeno a travs de la reduccin de datos y/o variables.

La aplicacin de estas tcnicas permite identi car factores o dimensiones subyacentes que explican las correlaciones entre un conjunto de variables, as como detectan grupos reducidos de va-riables que engloban al conjunto original de variables y/o datos. Estas tcnicas tambin son muy tiles para la obtencin de indicadores y como paso previo para la elaboracin de un modelo de regresin.

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Hemos descrito las tcnicas e instrumentos cuantitativos para desarrollar una investi-gacin descriptiva y/o explicativo-predictiva.

La mayora de las tcnicas comentadas requieren un conjunto de datos numricos de corte transversal y/o histrico de la variable econmica de inters, por lo que no las podremos aplicar si no disponemos de ellos.Adems, cuando queremos hacer prediccio-nes puede ocurrir que haya cambios apre-ciables en las condiciones de partida, o que no se mantenga en el futuro el patrn observado en el pasado; esto hace que se vuelva cuestionable el uso de datos histricos para predecir valores futuros de la serie.

Utilizaremos, por tanto, procedimientos cuali-tativos en aquellos casos en que no podamos cuanti car la informacin y cuando los datos no sean aplicables o no estn disponibles.

La mayora de los mtodos cualitativos nos ofrecen tcnicas de recogida de informacin de carcter cualitativo y predicciones basadas en las opiniones de un grupo de expertos. Con los instrumentos que proporcionan estas tcnicas obtenemos informacin interna de los individuos empleando muestras pequeas, por tanto su uso es aconsejable para obtener informacin previa de un tema desconocido para ser desarrollado posteriormente a profundidad.

Si queremos conocer el impacto de una posible crisis nanciera en el proceso de internacionalizacin de un sector econmico, sera adecuado obtener informacin sobre

los posibles efectos entrevistando a un grupo de profesionales.

Con la experiencia y los conocimientos de personas especializadas podemos iden-ti car problemas, obtener informacin des-conocida sobre algn aspecto, detectar factores perturbadores del proceso de cambio y pronosticar la evolucin de tendencias futuras considerando los distintos escenarios posibles.

Las tcnicas cualitativas ms empleadas son el mtodo Delphi y los mtodos de opinin. Si elegimos uno u otro, el proceso bsico que debemos seguir es el siguiente (Sancho y otros, 2001):

Seleccionar los expertos.

Realizar la entrevista.

Recoger las respuestas.

Obtener resultados.

La seleccin de los expertos es segn Sancho y otros (2.001), una de las etapas cruciales, ya que las opiniones otorgadas por los profesionales de la materia constituyen la materia prima de nuestro trabajo.

La entrevista la podemos hacer a todo un grupo de forma simultnea o individualmente. La podemos realizar de forma dirigida por el entrevistador, apoyndose en un cuestionario, o desarrollarla mediante respuesta libre del entrevistado, o mediante una fusin de am-bas. Logradas las respuestas y en funcin del tipo de datos que obtengamos podremos aplicar alguna de las tcnicas cuantitativas para su tratamiento.

4. TCNICAS CUALITATIVAS

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Los resultados alcanzados mediante tcnicas cuantitativas aunque no tienen porqu ser ms ables que los derivados de una investigacin cualitativa, s nos permiten, medir la con anza con que pueden ser aceptados. Puede suceder, en algunos casos que los datos se encuentren dispersos o sean

escasos y nos veamos obligados a utilizar mtodos cualitativos. La ventaja de los unos sobre los otros es que son relativamente econmicos y rpidos en la obtencin de informacin.

En cualquier caso, una investigacin podr ser puramente cualitativa o

5. CONCLUSIONESEn este artculo hemos expuesto las distintas tcnicas e instrumentos que ponen a nuestra disposicin disciplinas como la Estadstica y la Econometra, para reunir y/o crear informacin sobre el tema de investigacin presentando la informacin de forma manejable, explotando la informacin y as obtener resultados que permitan tomar decisiones considerando distintos escenarios.

Con este n hemos nombrado y descrito brevemente diferentes mtodos espec cos para cada tema de investigacin. Hemos transmitido la necesidad de compatibilizar distintas tcnicas para la consecucin de un mismo objetivo, invitando a la creacin de diseos de investigacin que abarquen diferentes metodologas, tanto en el empleo de diferentes fuentes para obtener informacin como en la combinacin de diversas tcnicas para el tratamiento de datos.

UserNota adhesivaCuantitativa y en otros casos ser de manera complementaria.

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