EL PROBLEMA DE LA OBJETIVIDAD EN EL MUESTREO (II)

Por: Hugo Casanova

Subtítulo

Las poblaciones objetivo, investigada y marco

Resumen

No se trata de si las muestras son objetivas o representativas sino de cómo hacer que lo sean. Todo muestreo supone un plan que debe ser ejecutado, objetivado, realizado. En el muestreo no probabilístico la planeación es mínima, por lo tanto no hay mucho que objetivar. Por el contrario en el probabilístico hay que objetivar, encontrar la población en estudio

Contenido

1. Objetividad
2. Poblaciones objetivo, investigada y marco
3. Referencias

Objetividad

Lo más sencillo para comprender la objetividad es buscar su significado en el Diccionario de la Real Academia de la Lengua (DRA) y luego buscar otros significados mas “científicos”. El DRA expresa el término en por lo menos 3 acepciones que merece la pena mencionar pues responden a nuestro objetivo.

1. adj. Perteneciente o relativa al objeto en sí mismo, con independencia de la propia manera de pensar o de sentir.
2. Desinteresado, desapasionado
3. adj. Fil. Que existe realmente, fuera del sujeto que lo conoce.

Todas estas acepciones responden al criterio de independencia entre el observador y aquello que es observado e, históricamente, a la vieja concepción de objetividad como Modelo Especular que aún sostiene el positivismo lógico (Míguelez, 1999, pg. 168). Es decir se suponía que la retina era impresionada por el objeto y la imagen era transmitida hacia el cerebro, de modo tal que ser objetivo consistía en copiar el objeto sin deformarlo, sin intervenir.

Toda la ciencia tiene protocolos de acción basados en esta premisa de objetividad. Aclaro que no discutiré estos aspectos o su validez, de hecho en ciencia natural y tecnología este modelo ha sido exitoso, pero, como todo paradigma este encuentra linderos infranqueables que lo limitan al grado de hacer necesario otros paradigmas amplificadores.

Los nuevos postulados expresan que “toda experiencia está cargada de teoría” (García Rolando; 2006, pg. 41. Citando a Hanson). La cita (más extensa) de Hanson expresa que un inexperto oiría simplemente un oboe, pero un músico oiría que está desafinado. Obviamente la diferencia es grande, el primero observa naturalmente (como le viene el sonido, con mínima intervención del sujeto), el segundo lo hace con inteligencia (oye-interpreta de una, a la una, en bloque)

Ahora bien, la percepción de la realidad está intervenida por constructos o instrumentos (en particular en ciencia). Miguélez (1999, pg. 145) expone brevemente este asunto recurriendo (sin referencia) a una respuesta que Einstein le da a Heisenberg “el hecho de que usted pueda observar una cosa o no, depende de la teoría que usted use. Es la teoría la que decide lo que puede ser observado”. Al interponer teoría (o hipótesis) como medio a través de la cual se hacen las observaciones científicas Einstein se está refiriendo a datos experimentales. De modo que observar, en este nuevo paradigma, es hacerlo a través de instrumentos (pero no del mismo modo que lo pretendía el positivismo lógico). Lejos de creer que el instrumento minimiza la intervención del sujeto sobre el objeto epistémico, la modela.

Veamos un ejemplo, el calor que sentimos a través de nuestra piel (dato natural) es trascendido en temperatura (dato trascendental), a teoría de temperatura y enmaterializado en el termómetro (García Bacca, 1984), el termómetro es la objetivación de lo fenomenológico del calor. Al aplicar un termómetro no se está observando la temperatura independientemente del sujeto que lo aplica (visión clásica), aunque ciertamente el sujeto no mide la temperatura (lo hace el termómetro) y en ese sentido sería objetividad clásica; pero el termómetro, la escala usada y la validación del instrumento son constructos hechos bajo un plan científico, el instrumento es la enmaterialización de un dato sintético (García Bacca, 1984), de una teoría sobre el calor. Ya hecho, el termómetro queda independizado de su creador (enajenado), pero ciertamente que este ha intervenido en todo su proceso de concreción. De hecho la temperatura que mide el termómetro no es el calor que percibe la mano. El calor es fenomenológico, la temperatura es una síntesis humana.

Ahora bien esta nueva concepción ¿Cómo se adecua con la herramienta básica de la estadística y la ciencia en general, el muestreo de poblaciones finitas?. En el procedimiento de muestreo existen dos grandes procesos, la planeación de la muestra (teórico) y la selección de las unidades de muestreo (práctico). En ambos procesos está implícito el requerimiento de objetivación. En la planeación se requiere prefigurar, delinear la población que se desea estudiar y en la selección de la muestra se precisa objetivarla, encontrarla, hacer realidad dicha población lo más posible. Hacer objeto lo planeado.

Poblaciones objetivo, investigada y marco

Estas denominaciones corresponden al proceso de objetivación de la muestra. Expresan Azorín y Sánchez-Crespo (1986, 17) que la población objetivo es aquella que se intenta investigar pero que encuentra como contrapartida en el mundo real un conjunto

…en el que existen omisiones, duplicaciones y unidades extrañas. Por otro lado la información no podrá obtenerse de algunas unidades por diferentes motivos, como la inaccesibilidad para unos medios dados, las negativas a colaborar o las ausencias. Finalmente han de tenerse en cuenta las limitaciones de los instrumentos de medida

Todos estos problemas hacen que la población objetivo quede en el papel y sea substituida realmente por la población investigada que es esa que posee estos inconvenientes o imperfecciones, sesgos, irregularidades.

Ahora bien, dado que esta población investigada puede ser muy grande (e inaccesible) y de ella hay que obtener la muestra, pues entonces tendrá que delimitársela, ponerle un marco para poder aleatorizar la muestra (de lo contrario sería un muestreo no probabilístico). Es así como encontramos la población marco que es aquella de la que se toma la muestra. Para este procedimiento

Necesitaremos reglas que nos permitan decidir para cada unidad, de la población marco, si pertenece o no a la población objetivo, que a su vez podría obtenerse de la población marco si conociésemos las unidades omitidas o erróneamente incluidas en esta (Azorín y Sánchez-Crespo, ob cit, 18)

De este modo las poblaciones objetivo, investigada y marco responden a un proceso de operacionalización de la población estadística, de la población que el investigador desea abordar a la que realmente aborda. Ahora, múltiples problemas suceden, tras cada paso, uno de ellos es el de las inferencias por hacer. Como se sabe, uno de los objetivos del muestreo es hacer inferencias sobre la población objetivo, pero el regreso de población marco a población objetivo, pasando por población investigada no es lineal ni seguro. Este problema tiene un elevado componente teórico; pero otro problema, más práctico, es el de construir el marco del que se sorteará la muestra. Los marcos pueden ser desde listados hasta mapas y generalmente se desactualizan pues se requiere recursos para mantenerlos. En esto el investigador directamente puede hacer muy poco, es necesario que se cuente con el apoyo institucional y gubernamental, tema delicado y que no corresponde a este artículo.

Este tema es mas amplio, hemos usado poca literatura y no nos hemos extendido más pues estos temas son tratados de modo sencillo para estudiantes o principiantes en estadística

Referencias

García Bacca, Juan David. 1984. Teoría y Metateoría de la Ciencia. Vol. II. Universidad Central de Venezuela. Ediciones de la Biblioteca

García, Rolando. Sistemas Complejos. 2006. Edit Gedisa, Barcelona

Martínez Míguelez, Miguel.1999. La Nueva Ciencia. Su desafío, lógica y método. México, Trillas, (Reimpresión 2006)

Azorín Poch, Francisco; Sánchez-Crespo, José Luís. (1986). Métodos y Aplicaciones del Muestreo. Alianza Editorial