Métodos de Investigación en Ciencia Política

CLASE 1

Una investigación en CCPP puede tener dos enfoques:Enfoque empírico: trata de desarrollar y emplear un lenguaje común y objetivo para

explicar la realidad política. Los investigadores de este enfoque parten de una ideología y valores previa personal de cada uno que ha de contratarse posteriormente mediante una investigación empírica y objetiva. (Durante este curso desarrollaremos el empírico)

Enfoque normativo: trata de desarrollar y examinar fines subjetivos, valores, reglas morales que nos sirvan de guía al aplicar lo que hemos aprendido de esa realidad.

Hay que tener un cuidado exquisito ya que normalmente estos dos enfoques se mezclan. Esto se ve claramente en las campañas electorales en las que está permitida la publicidad negativa (poner verde al rival).

Este tipo de investigación se basa fundamentalmente en el conocimiento científico que posee las siguientes características:

Se basa en una una observación sistemática de la realidadTrata de inferir conclusiones aplicables más allá de lo observable: la inferencia Produce conclusiones inciertas y provisionales, dando lugar a falseabilidad, ya que

se encuentra basado en hipótesis contrastables con la realidad. Esto es así debido a diversos motivos. En primer lugar, la selección de los casos. Si cojo 4 estados representativos para estudiar el gasto público, se pueden coger otros 4 estados y llegar a conclusiones completamente contrarios, habiéndose realizado las dos investigaciones de manera completamente correcta.

Es público, transmisible, replicable y acumulativo. Al final de la investigación científica, si el resultado y el trabajo de la misma han sido

satisfactorios, sus resultados se han de poder aplicar al conjunto de las realidades políticas y no sólo a los casos estudiados.

Para la selección de un problema de investigación tenemos que seguir la siguiente escala: tema, problema, caso/s:

Para la selección del tema tendremos que recurrir a la relevancia histórica o normativa del mismo

Para la selección del caso/s tendremos que tener en cuenta la representatividad del mismo y que nos permita inferir conclusiones del mismo.

Pero todo esto conlleva una gran pregunta, la "utilidad de la paradoja". Ejemplo: si se supone que un Estado descentralizado gasta más por tener más entidades de gobierno con respecto a un centralista, ¿porqué hay algunos que su gasto público es menor que los centralistas?

El papel de la teoría

La teoría es un conjunto de símbolos lógicamente relacionados que representan lo que creemos que sucede en el mundo. Nos instruye sobre que observar y la relación que existe entre las distintas dimensiones de la realidad observada, lo que nos permite establecer la relación causal, parte de una realidad compleja y la relaciona lógicamente. Posteriormente, se ha de formular la teoría, revisar la literatura, lo que nos permite superar el problema de la multicausalidad que se da en CCSS y focalizar los factores establecidos. Por ejemplo, la hipótesis de que el Estado

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descentralizado tiene menos gastó público necesita de una teoría que lo apoye y explique sus causas y efectos.

Para focalizar la teoría podemos utilizar dos métodos de construcción de teorías:El método inductivo, que consiste en partir de elementos singulares y a partir de

ellos, concluir ideas que puedan ser aplicadas en el ámbito general. ESTO NO ES APLICABLE AL 100%.

El método deductivo, que consiste en ir de elementos generales para poder concluir en elementos particulares. Es decir, partir de una teoría general a una serie de elementos y ponerla a prueba con cada uno de estos elementos para comprobar su "generalidad".

Para qué una teoría se ha buena ha de ser:ContrastableLógicamente correctaComunicableGeneralizable, es decir aplicable a varios casos. La validez interna se refiere al grado

de exactitud de lo general con respecto a cada uno de los casos estudiados y la validez externa se refiere al nivel de extrapolación de los casos estudiados a otros más generales.

Parsimoniosa, es decir, que sea entendible y que considere un número limitado de interacciones entre dos elementos concretos.

Los conceptos

Los conceptos son las piezas con las que se construye la teoría. Cada concepto debe construirse con claridad y precisión. Este tipo de definiciones NO son contrastables con la realidad, ya que son totalmente claros e inequívocos, y son utilizados para construir la hipótesis.

Los conceptos tienen tres componentes:Término: palabra para designar al concepto. Significado: conjunto de características ideales del concepto. Ideales en el sentido de

que responden al modelo ideal del concepto en cuestión. Referente: parte de la realidad que queremos designar con el concepto.

Nos podemos enfrentar a dos problemas: la ambigüedad, que se produce cuando la relación entre el termino y el significado

no está bien definida. Para resolver esa ambigüedad, el investigador ha de crear definiciones declarativas que aclaren el significado de esos conceptos.

La vaguedad conceptual.

Existen dos tipos de definiciones: Declarativas, que indican las características o propiedades del objeto investigado. Operacionales, que son utilizadas para la determinación del referente empírico del

concepto estudiado.

Las variables

En las ciencias sociales, empleamos variables para clarificar relaciones en fenómenos sociales y políticos. Entendemos variable como características empíricamente observables de un concepto que puede tomar más de un valor.

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Existe la llamada variable dependiente y la variable independiente:La variable independiente se refiere a aquellos fenómenos que consideramos que

son causa o influyen en un fenómeno social o político que queremos explicar. Ej: el género. Para que un trabajo de investigación sea correcto se ha de trabajar con más de una variable dependiente.

La variable dependiente son el fenómeno que creemos que es consecuencia o efecto de otra variable independiente. Ej: la participación política en relación al género. Lo normal es que en un trabajo de investigación HAYA UNA ÚNICA VARIABLE DEPENDIENTE.

Como el término variable implica esperamos que los valores de las variables puedan variar y tener más de un valor, ya que un concepto que no cambia en valor es una constante.

Luego tenemos las llamadas variables de control que son aquellas que dentro de un trabajo de investigación es aquella cuyo valor mantenemos constante para poder evaluar el efecto de nuestra variable independiente principal o variable explicativa.

La mayoría de los fenómenos políticos requieren más de una explicación, ya que son fenómenos multicausales. Una variable que precede en el tiempo y es causa de nuestra variable principal es una variable antecedente. Una variable que está más pegada en el tiempo a la variable dependiente y que es efecto de otra variable independiente y causa de la variable dependiente es una variable interviniente.

Diagramas de flechas.

Institucionalismo

El institucionalismo se encuentra vinculado a la ciencia política tradicional, al derecho y a la la historia comparada. Se dedica al estudio de las instituciones (el Estado, la democracia, la separación de poderes...), vinculándose también a los estudios de la Ciencia de la administración y a la política comparada. Introduce como variable independiente las instituciones y como variable dependiente el comportamiento político.

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Un claro ejemplo de enfoque institucionalista son las leyes de Duverger. De acuerdo con este autor existe una conexión directa entre el tipo de sistema electoral y el sistema de partidos. Las leyes de Duverger son dos:

El sistema de la mayoría simple a una única vuelta favorece el bipartidismo.Los sistemas de mayoría simple a dos vueltas y los sistemas proporcionales favorece

el multipartidismo.

De acuerdo con estas leyes, se producen dos efectos:el efecto mecánico: los terceros y cuartos partidos en sistemas electorales mayoritarios

obtendrán un porcentaje de escaños mucho menos al porcentaje de votos.el efecto psicológico: el voto útil, la

sensación de desperdiciar el voto conlleva la concentración de los votos en los dos grandes partidos.

Conductismo

Se encuentra vinculado a la Psicología social y al positivismo de los años 50 y 60. Lo que lo caracteriza fundamentalmente es la insistencia en el método. Estudia fundamentalmente el comportamiento político y electoral y las actitudes políticas. A los primeros conductistas se les acusaba de practicar el empirismo ciego, es decir, dedicarse a obtener datos empíricos sin ningún tipo de objetivo, significado o utilidad útil. Una de las aportaciones fundamentales

del conductismo fue Easton

El modelo de Michigan o modelo de identificación partidista de comportamiento electoral (Modelo psicológico)

Es la obra fundamental de esta escuela, con autores como Campbell, Stokes o Miller. Estos autores afirmaban que el voto de los individuos viene determinado por los valores políticos (la ideología, la identificación con un partido, el nacionalismo…), los cuales pueden venir determinado por la posición social del individuo.

Elección racional

Está vinculado a la economía. Utiliza el concepto de utilidad y se basa en el interés mediante el cálculo coste/beneficio. Se basa en el método deductivo y en estudios de acción colectiva y agregación de preferencias: tanto en el análisis del comportamiento como de las instituciones.

El modelo fundamental es el Anthony Downs con su obra Una teoría económica de la democracia, donde se realizan unos presupuestos sobre los votantes:

Tienen preferencias sobre las políticas públicas que desean que se implementen y la formación de esas preferencias son exógenas al modelo.

Estas preferencias pueden representarse a lo largo de un único espectro.4

Los votantes actúan de forma racional, votando al partido que defiende las posiciones más cercanas a las propias, PERO no siempre están bien informados sobre las posiciones de los partidos.

CLASE 2-3

La causalidad y la formulación de hipótesis

Un “efecto”: la correlación o covariación entre dos variables. Los mecanismos causales son el proceso (de fundamento teórico) por el cual esperamos que

una variable influya en otra. Los mecanismos causales nos ofrecen explicaciones sobre por qué existe una relación entre dos variables; el “efecto” nos proporciona una idea de la frecuencia con la que se produce la relación.

Por ejemplo: la fragmentación partidista influye (facilitando o dificultando) los procesos de rendición de cuentas (accountability -- mecanismo que permite a los ciudadanos exigir un rendimiento de cuentas a los partidos tras su periodo de gobierno) en las democracias representativas. (Hipótesis -- Cuanto menor es el número de partidos en un sistema, mayor es el efecto de la economía en la decisión del voto).

La causalidad y la formulación de hipótesisLa rendición de cuentas (accountability) en las democracias representativas (antecedente,

interviniente y dependiente)Numero efectivo de partidos ➡ Frecuencia de gobiernos de coalición ➡ Efecto de la

economía en la probabilidad de votar al incumbent (partido de gobierno).

La formulación de hipótesis

Una hipótesis es un enunciado declarativo que indica explícitamente las relaciones que se esperan encontrar entre las variables. Las hipótesis suelen especificar una v. independiente, una v. dependiente y el tipo o sentido de la relación entre las dos variables. Existen varios tipos:

La hipótesis nula (H0) es aquella que postula que no hay relación entre dos variables, es decir que cambios en la variable independiente no producen cambios significativos en la variable dependiente.

La hipótesis explicativa, que son aquellas cuentan al menos con una variable dependiente y con otra independiente.

La hipótesis de control, que son aquellas que estan formadas por variables de control.

Para que una hipótesis sea una buena hipótesis ha de contener las siguientes características: Las hipótesis son enunciados empíricos que formalizan una explicación propuesta por

el investigador sobre fenómenos que existen en el mundo político. No es un enunciado sobre lo que el investigador quiere que sea verdad: “La democracia es la mejor forma de gobierno” (NO); “Es más probable que haya democracia en países con más altos niveles de educación que en países con más alfabetismo” (SI).

Explica un fenómeno global y no la ocurrencia de un fenómeno especifico: “Juan vota al PP porque su madre también lo hace (NO); “Los individuos adquieren orientaciones políticas similares a las de sus padres” (SI).

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Debe ser comprobable empíricamente. Es plausible, ya que debe haber una razón lógica para pensar que la hipótesis será

confirmada por los datos. “La gente que desayuna cereales participa más en politica que los que desayunan churros” (NO); “Los individuos con mayores niveles educativos participan más en política” (SI).

La hipótesis

Una vez establecida la hipótesis, se pueden establecer las siguientes relaciones entre las variables:

Relaciones lineales: covariaciones positivas o negativas entre dos variables. Relaciones curvilíneas: relaciones cuyo efecto positivo o negativo cambia conforme

aumenta o disminuye los valores de las variables independientes. Al elaborar hipótesis causales con más de una variable independiente, es posible

especificar interacciones. A través de una interacción se contrasta si el efecto de una variable explicativa sobre una variable dependiente depende de algún tercer factor o variable independiente.

La causalidad

Lo primero hay que diferenciar entre covariación (donde no hay relación espuria) y causalidad, ya que la primera no implica la segunda. Las relaciones espurias, que es una relación aparente que se produce entre dos fenómenos, pero que en realidad está sucediendo por una tercera variable.

En una relación de causalidad, existe covariación entre la causa y el efecto cuando la causa precede temporalmente al efecto, y se puede determinar el proceso por el que cambios en la causa producen cambios en el efecto.

Las hipótesis causales no solo implican que las dos variables analizadas covarian, sino que ademas identifican la variable independiente como la causa de un efecto sobre la variable dependiente.

Existen diferentes tipos de relaciones causales: La condición suficiente es aquella cuya presencia garantiza la aparición del efecto.

Relación determinista La condición necesaria es aquella sin la cual no se verifica el efecto. Relación

determinista La condición necesaria y/o suficiente es poco probable en ciencias sociales. La

mayoría de las relaciones causales en Ciencias Sociales se dan como condiciones facilitadoras. Las condiciones facilitadoras apuntan a relaciones probabilísticas entre variables.

La evaluación de la causalidad

Los análisis bivariados o bivariables son aquellos en los que consideramos la covariación entre dos variables, 1 V. dependiente y 1 V. independiente.

Los fenómenos sociales y políticos son complejos por naturaleza y no podemos atribuirlos a una única causa. Necesitamos por ello análisis multivariados o multivariables que nos permitan evaluar simultáneamente los efectos de más de una variable. Es para ello que establecemos diseños o estrategias de investigación cuyo objeto es analizar el efecto de nuestra variable explicativa sobre nuestra variable dependiente mientras contralamos los efectos de otras variables independientes (variables de control) que permanecen constantes. Examinaremos tres diseños de investigación: el método experimental, el método estadístico y el método comparado.

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Para evaluar la causalidad entre dos variables, existen 4 pasos fundamentales:

¿Existe un mecanismo causal creíble que conecte X a Y? ¿Puede ser Y la causa de X? ¿Existe covariación entre X e Y? ¿Existe/n alguna/s variables adicionales (W,Z..) relacionadas con X o Y que conviertan

la covariación entre éstas en una relación espuria?

CLASE 4

El método experimental

Es el que permite un mayor grado de control. Se trata de una aplicación del método experimental de las ciencias naturales a las ciencias sociales. Consiste en provocar deliberadamente modificaciones en la variable explicativa manteniendo constantes (y por tanto controladas) el resto de las variables independientes de modo que cualquier variación de la variable dependiente solo puede ser atribuida a los cambios en la variable explicativa.

Al controlar el resto de las variables independientes estas se convierten en parámetros. El método experimental implica el análisis del comportamiento de dos grupos similares en todos aquellos factores que puedan considerarse con efectos en la variable dependiente: el grupo que sometido al estimulo es el grupo experimental; el grupo cuya exposición a la variable explicativa permanece constante se denomina grupo de control.

Ejemplo: efecto de la asistencia a tutoría en el rendimiento de los estudiantes en el examen final. Comparamos entre dos grupos, uno sometido al estimulo, la asistencia a tutorías (grupo experimental); y otro no (grupo de control) para comprobar si el estimulo tiene efectos en la nota final de uno y otro grupo.

El control de las variables en el diseño experimental puede conseguirse por dos vías: Las selecciones no aleatorias de los casos de tal modo que otras variables

independientes tengan la misma incidencia en los dos grupos. La selección aleatoria de los casos de modo que podamos asumir que otros factores

tienen la misma incidencia en ambos grupos. En este último supuesto, cuanto mayor sea el número de casos (N) mejor.

Las ventajas del método experimental son las siguientes: La precedencia temporal de las variables explicativa permite una mayor seguridad

sobre la dirección de la causalidad. La posibilidad de manipular la variable independiente principal permite conclusiones más convincentes sobre la causalidad.

Por su naturaleza, los experimentos son replicables y las mismas hipótesis pueden ser contrastadas por otros investigadores.

El método experimental favorece la medición del resultado y refuerza la validez interna de las conclusiones sobre la relación estudiada. La manipulación de las variables independientes eleva el grado de confianza de que el resultado de la investigación es efectivamente el producto de la variación de las variables explicativa.

Los inconvenientes del método experimental son los siguientes:

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No es factible en muchos casos. Resulta imposible modificar con estímulos externos las variables explicativas en estudios que toman como objeto de estudio, por ejemplo, los partidos políticos, los parlamentos o los regímenes políticos.

Presentan problemas de validez externa (los resultados no son extrapolables o generalizables a otros ámbitos) pues habitualmente son sólo posibles con grupos pequeños (que no representativos de la población en general) y sus conclusiones son el resultado de un entorno manipulado, que no natural.

Por largo tiempo desechados, existe un cierto resurgir de los métodos experimentales en áreas como la comunicación politica.

Validez interna y validez externa

La validez interna corresponde al grado en el que el diseño proporciona una base lógica coherente para inferir si la variable independiente es, o no, causa de un cambio determinado en la variable dependiente en la muestra de los casos observados. Los diseños experimentales, al permitir la manipulación de la variable en un entorno no natural suelen tener un grado alto de validez interna

La validez externa se refiere a la posibilidad de generalizar nuestros resultados ¿cabe esperar que encontremos las mismas inferencias causales en otras situaciones? ¿Nos dicen los resultados de una investigación algo sobre la parte de la realidad que no está incluido en él?

El método estadístico

El método estadístico utiliza técnicas matemáticas para descubrir relaciones entre variables. Así como el método experimental manipula verdaderamente el estado de las variables

de control, el método estadístico utiliza una manipulación conceptual/matemática para realizar la misma tarea.

El mecanismo en el que se basa el control estadístico es la división de la muestra en tantas submuestras como categorías tiene la variable de control. Para cada una de estas submuestrarse estima la relación entre la variable independiente y la dependiente, controlando así por el efecto de la variable que se ha parametrizado (la constante).

Los distintos tipos de variables que se pueden dar en diseños estadísticos son: Variable categórica: la denominación religiosa (categórica: católico, musulmán,

protestante...). Variables dicotómicas: creyente, no creyente Variable ordinal: cuando las distintas categorías tienen un sentido ordinal no

numérico. (por ejemplo: interés en el seguimiento de la campaña; nivel educativo: primaria, secundaria o superior)

Variable de intervalo, continua o numérica: las distintas categorías están expresadas en una unidad normalizada de medición que asume la equidistancia entre categorías (la edad, el precio, la escala ideológica).

Las técnicas para contrastar la covariación entre 2 variables son las siguientes: Correlación: Técnica apropiada para contrastar covariación entre dos variables

continúas. La Correlación de Pearson. Tablas de contingencia: Técnica apropiada para contrastar la covariación entre dos

variables ordinales o categóricas. Contraste de Medias: Técnica apropiada para contrastar covariación entre una

variable ordinal y una continúa.

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Cada uno de estas técnicas emplea estadísticos con probabilidades asociadas (p): la probabilidad de que se cometa un error al rechazar la hipótesis nula de que no hay cambios en Y cuando varía X. Los umbrales 0,05 Y 0,01 son los que convencionalmente se emplean para fijar si existe una covariación significativa entre variables. La regresión lineal y la regresión múltiple constituyen técnicas de análisis multivariables que permiten aislar el efecto de cada variable independiente manteniendo el resto de las variables constantes.

Tablas de contingencia

Las tablas de contingencia son una forma de presentar conjuntamente los datos de dos variables distintas. Sirven para ver si existe relación entre dos variables, y si es así, poder comprobar de qué modo están relacionado. Por convención, cuando cruzamos dos variables en una tabla de contingencia, se acostumbra a poner la variable explicativa en las columnas y por porcentajes,

Las ventajas e inconvenientes del método estadístico son los siguientes: Ventajas:

El método estadístico permite estimar el efecto de cada una de las variables independientes (siempre que contemos con ellas en nuestra base de datos) sobre la variable dependiente de modo más sistemático.

Posibilita en mayor medida las inferencias y la generalización. Sigue un procedimiento público que es fácil de reproducir.

Inconvenientes: Muchos fenómenos en Ciencia Política no pueden ser cuantificados en términos

numéricos. El método estadístico requiere de un amplio número de casos, un N grande para ser

efectivo. El método estadístico puede nos muestra la covariariación y correlación entre

variables, no demuestra causalidad.

El método comparado

Many variable, Small N (Lijphart 1971): el método comparado se emplea para el análisis de un número reducido de casos cuando no es posible un control sistemático de las variables independientes por el método experimental o por el método estadístico. Contar con pocos casos plantea el problema de tener más explicaciones que casos, lo que descarta el método estadístico.

Se emplea especialmente en la explicación de determinados fenómenos: revoluciones, regímenes políticos. Algunos enfoques y analistas de Ciencia Politica simplemente lo prefieren sobre la premisa de que los fenómenos políticos se entienden mejor con el análisis pormenorizado de unos pocos casos. Es el método preferido, por ejemplo, de las distintas versiones del institucionalismo: método histórico- comparado, neo-institucionalismo, etc; y es el método empleado en la su disciplina de la politica comparada en un sentido general.

¿Todo análisis es intrínsecamente comparado?En la comparación sistemática, sin embargo, el objetivo es paramétrica, es decir mantener

constante el valor de las variables externas a la relación que se considera como hipótesis.En el método comparado, el control se ejerce mediante: 1) la clasificación y 2) la selección no

aleatoria de casos

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Existen dos posibles estrategias de diseño: la comparación de sistemas similares (Most similar system design) es la más frecuente; pero puede considerarse también la comparación de sistemas diferentes (most different system design, Przeworski y Teune, 1970)

Most Similar Design

Mediante la clasificación reagrupamos los casos en clases, de acuerdo con el valor de variables independientes que nos interesa examinar. Dentro de cada clase, el valor de la variable independiente para la clasificación permanece constante. O dicho de otro modo, una clase representa un determinado valor de la variable independiente en el que agrupamos los casos que examinamos.

Una vez definidas las variables y sus respectivas clases, seleccionamos los casos que mantengan constante el valor que en nuestro diseño deseamos mantener como variables de control y que sean diferentes en nuestra variable explicativa y en nuestra variable dependiente. La selección de casos por tanto es no aleatoria.

Pero este método tiene una serie de problemas: Frecuentemente tenemos variación en más de una variable independiente y, en

tal caso, es difícil determinar qué variable explica la dependiente. En tal caso perdemos las condiciones para determinar cuál de las dos variables independientes causa el fenómeno o lo hace en mayor medida.

Otro problema es que al mantener constantes muchas variables relevantes, podemos acabar restringiendo demasiado nuestro marco de análisis lo que complica la inferencia y la generalización. El diseño de casos similares puede reforzar la validez interna de una teoria pero al mismo tiempo debilitar su validez externa. En el ejemplo anterior, podemos afirmar que en las democracias con bajo nivel de renta las formulas presidencialistas debilitan la democracia pero no podemos generalizar al conjunto de las democracias incluyendo países con nivel de renta media y alta.

Most diferent design system

En la comparación entre sistemas diferentes el objetivo es identificar causas comunes que expliquen un resultado común en sistemas por lo demás muy diferentes. Pese a las diferencias en otras variables independientes, los casos deben compartir valores en la variable explicativa y la variable dependiente.

El Estudio De Caso

Incluso cuando contamos con un único caso podemos emplear nuestra investigación para construir teoria aunque con más limitaciones.

• Lijphart (1971) distinguía entre distintos tipos de estudios de caso:1) E.C. ateórico2) E.C. interpretativo3) E.C. generador de hipótesis 4) EC contrastar una teoria5) EC descartar una teoria.

*EC = estudio de caso

Clase 5

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Operacionalización y medición

La operacionalización es el ejercicio por el que especificamos procedimientos o propuestas para obtener referentes empíricos que nos sirven para medir y/o categorizar una variable. Puesto que las hipótesis implican propuestas de covariación entre dos variables, necesitamos instrumentos de medida que nos permitan distinguir entre distintas categorías de una variable, bien desde un punto de vista cualitativo, o desde un punto de vista cuantitativo.

La operacionalización nos permite trasladar conceptos más o menos abstractos en referentes empíricos concretos. En las investigaciones en Ciencias Sociales, con frecuencia se denomina a estos referentes empíricos más concretos como indicadores. Cuando combinamos más de un indicador para medir u operacionalizar una variable nos referimos a índices. Con frecuencia, la operacionalización es un ejercicio sencillo si en la literatura sobre un determinado tema existe un alto nivel de consenso con respecto a la medición de una variable. Otras veces la operacionalización se convierte en una parte importante de una investigación y puede condicionar de modo importante sus resultados y conclusiones.

Un ejemplo: a mayor nivel de alfabetización de un país, mayor probabilidad hay de que su modelo político sea una democracia.

Necesitamos operacionalizar alfabetización y democracia

Con respecto a la alfabetización, a mayor nivel de alfabetización en un pais, mayor probabilidad de que su régimen político sea una democracia. Un posible indicador del nivel de

alfabetización es el número de años de escolarización sobre la fijación de un umbral a partir del cual creemos que la alfabetización de los individuos está asegurada. Por ejemplo seis años. Finalmente operacionalizamos el nivel de alfabetización de un país a partir del % de población que ha tenido

seis o más años de escolarización según datos de Naciones Unidas.

Con respecto a la operacionalización de la democracia, esta puede ser más complicada y requerirá́ de una definición previa: democracia procedimental, electoral, liberal, sustantiva, etc.

Otro ejemplo: A mayor nivel de concentración de una minoría étnica específica de origen inmigrante mayor la probabilidad de representación politica de colectivos inmigrantes en el nivel

local.Necesitamos operacionalizar: Inmigrante, Minoría étnica y Representación politica.Inmigración, problemas de operacionalización: ¿Son inmigrantes sólo los no nacionales?

¿Los nacidos fuera de España? ¿Los españoles de padres extranjeros: inmigrantes de segunda (o incluso tercera) generación? ¿Son inmigrantes los ciudadanos de la UE 15? La literatura

anglosajona, por ejemplo, al analizar problemas de representación politica de minorías a menudo prefiere el concepto de "visible minoritas" lo que implica una conceptualización muy distinta de la

minoría.Minoría étnica o nacional. Considerando los flujos migratorios que ha recibido España

¿Como agrupamos dichas minorías para medir su concentración? ¿Por nacionalidades: marroquíes, ecuatorianos, rumanos? ¿O en agrupaciones más amplias siguiendo un criterio de etnicidad?

¿Magrebíes, musulmanes, latinoamericanos, eslavos?¿Como operacionalizamos la representación politica?

Los niveles de medición. Tipos de variables

La medición nominal es la que llevamos a cabo empleando una clasificación que nos permite distinguir entre distintos casos (la nacionalidad, el sexo, el género). Es la forma de medición menos precisa, pero a veces, la única posible. La clasificación implica el uso de un único criterio para la

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diferenciación de casos frente a las tipologías o taxonomías que implica el cruce de dos o más criterios. La medición nominal debe basarse en categorías mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas.

Variables categóricas: la denominación religiosa (categórica: católico, musulmán, protestante, agnóstico - la distinción entre sistemas presidencialistas frente a categóricos.

Variables dicotómicas: Son aquellas en las que no cabe término medio. O es positivo o negativo, creyente, no creyente, masculino o femenino.

La medición ordinal algo más precisa pues permite no solo clasificar los casos sino ordenarlos por grados permitiéndonos asociar un número a cada caso y ordenarlos de menor a mayor. Con la medición ordinal podemos decir que casos tienen la cualidad medida en mayor o menor proporción que en otros. El nivel educativo (primaria, secundaria, ESO...) o la clase social (baja, media, alta) son los ejemplos habituales.

La variable ordinal. Cuando las distintas categorías tienen un sentido ordinal (Interés en el seguimiento de la campaña; nivel educativo: primaria, secundaria, superior...).

La medición de intervalo permite no solo la clasificación y ordenación sino su distribución de acuerdo a una unidad normalizada de medición. La medición de intervalo proporciona información sobre la distancia entre los casos y permiten comprobar las relaciones entre variables a través de cálculos matemáticos.

Variable de intervalo o continua o numérica: las distintas categorías están expresadas en una unidad normalizada de medición que asume la equidistancia entre categorías (la edad, la renta, el precio...).

Errores De Medición: Validez Y Fiabilidad

La validez y la fiabilidad son propiedades que se emplean para establecer la calidad de las variables.

La Validez es el grado en el que los indicadores miden lo que quieren medir. La validez seria el grado en el que la variación de un indicador refleja únicamente diferencias en el concepto que se quiere medir. Por ejemplo: la calificación obtenida en Matemáticas en 4o de la ESO como indicador del grado de conocimiento de matemáticas de los estudiantes españoles (puede presentar problemas de validez en la medida en que sabemos por los Informes PISA que los distintos sistemas educativos autonómicos presentan bastante variabilidad en el rendimiento en matemáticas).

La Fiabilidad es el grado de precisión con el que un instrumento de medida o indicador mide el concepto que interesa al investigador. Si un instrumento de medición proporciona distintos resultados al repetir su aplicación varias veces en el mismo caso entonces no es fiable.

• Error sistemático y error aleatorio en la medición. Los errores sistemáticos producen sesgos en las observaciones; los errores aleatorios producen falta de precisión

CLASE 6

La Encuesta

¿Qué es una encuesta?: una definición

La encuesta es una investigación realizada a una muestra de personas representativa de una población más amplia con procedimientos estandarizados de interrogación (preguntas/cuestionarios) para obtener información sobre preferencias, comportamientos, valores, actitudes, etc. La clave es que cada entrevista de una encuesta se repite tantas veces como

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individuos/unidades componen la muestra. Aunque la característica clave de la encuesta es el carácter estandarizado de la información.

¿Cómo se hace una encuesta?: Principales fases del diseño y realización de una encuesta. Fases de realización de una encuesta

Objetivos de la encuesta: ¿qué se quiere averiguar? Diseño de la encuesta: definición del universo de estudio, modo de administración

(presencial, telefónico, online) Elaboración de la muestra Elaboración del cuestionario (preguntas cerradas/abiertas, cómo preguntar sobre temas

delicados) Realización del estudio piloto, pre-test u otra prueba de cuestionario- corrección a

partir de esa información) Realización del trabajo de campo Codificación y grabación de los datos Tabulación y análisis

Objetivos de la encuestaDeterminar claramente los objetivos de una encuesta es clave para realizar un buen

cuestionario. Esto supone tener claro qué se quiere averiguar.1. Realizar un listado de las preguntas de investigación (¿qué se quiere

averiguar/medir?) en base a un listado general de temas de interés/objetivos. Posteriormente se realizará la identificación de “sub-temas” (profundizar en la definición de sub-objetivos enmarcados en los objetivos más amplios).

2. ¿Cuál es el universo a estudiar? La población sobre la que queremos averiguar algo (población adulta, joven, población española, empleados, hogares, etc.)

3. ¿Con cuánto tiempo contamos?4. ¿Qué método de recogida de información vamos a utilizar?5. Objetivos de la encuesta: ¿qué se pretende medir?:

• Valores/actitudes: se forman tras un proceso de socialización/no cambian fácilmente

• Opiniones: valoraciones de un objeto, política, tema (variables)• Comportamientos: la manera en que uno se comporta, la respuesta de un

individuo a su entornoCreencias, percepciones, etc. etc.

Definición del universo (población de interés)

El universo es la población general, colectivo profesional, etc. Es fundamental tener muy claro cuál es la población objeto de estudio (de la forma más detallada).

Ejemplo: Encuesta Nacional a Inmigrantes del INE: ¿Cómo define la ENI su población objeto de estudio? Posibles definiciones de “inmigrante”. ¿Variables clave para definir a una persona inmigrante: nacionalidad o lugar de nacimiento? La población objetivo de la encuesta quedó definida como las personas nacidas fuera de España que, en el momento de realización de la encuesta tuvieran 16 o más años de edad y estuvieran residiendo en España por más de un año o con intención de estarlo excepto los españoles de nacimiento, nacidos fuera de España, que el año de su venida a España no cumplieran todavía dos años de edad. La definición de la población objeto de estudio siempre tiene alguna limitación, se trata de hacer la mejor decisión posible. ¿Qué grupos quedan fuera de la definición del INE? Las “segundas generaciones” (hijos/as de población

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inmigrante, nacidos en España): puede que se enfrenten a retos parecidos que sus padres y nos “perdemos” la posibilidad de conocerlos.

Modos de administración/recogida de información.

Autoadministrado: realización de la encuesta por la persona en cuestión.Con entrevistador/a: una persona especializada se encarga de realizar la encuesta al

encuestado.Mediante un formulario de encuestaPor teléfono, tanto fijo como móvil. Cada vez aumenta más el número de hogares que

tiene teléfono móvil y fijo, por lo que el número de encuestas realizadas vía móvil está aumentando, aunque no están libres de problemas.

Por internet. Nos podemos encontrar con el problema de que la persona responde "lo que quiere" sin ningún tipo de base.

La elaboración de la muestra

La muestra consiste en seleccionar un número limitado de casos con el objetivo de poder generalizar luego respecto a la población de la que ha sido extraída la muestra. Es necesario porque es más barato y factible (generalmente es imposible entrevistar a toda la población).

¿Cómo tiene que ser de grande? Depende del error que queramos asumir, pero... rendimientos decrecientes. Para realizar la muestra, tendremos que hacer un muestreo aleatorio simple/cuotas. El procedimiento de muestreo es el siguiente:

Primero, se realizará la selección de secciones. España está dividida en unas 36.000 secciones censales. En los barómetros del CIS se seleccionan unas 300 secciones, encuadradas en unos 240 municipios (primera etapa). Estas unidades son denominadas “conglomerados” en la ficha técnica. Dentro de cada sección se seleccionan 8-12 individuos para ser entrevistados (segunda etapa). En la primera selección se consigue que las secciones que van a “participar” en la encuesta sean representativas de la población española. Lo más importante para esto es que la selección sea aleatoria para mantener una distribución equilibrada de acuerdo con algunas características fundamentales de la población. A este procedimiento se denomina “estratificación". Los criterios de estratificación de los barómetros son las Comunidades Autónomas y el tamaño de los municipios a los que pertenece la sección. Las muestras del CIS seleccionan las secciones al azar, pero respetando estos dos criterios. Estas dos características garantizan el equilibrio territorial de la muestra.

En este momento, tenemos que hacer una referencia a la afijación proporcional. Que la afijación sea proporcional quiere decir que el número de entrevistas que se incluyen en cada “estrato” (en cada Comunidad Autónoma y en cada tramo de tamaños de municipio) es proporcional a la población correspondiente.

Segundo, se realizará la selección de los individuos. Los individuos finalmente

entrevistados en cada sección se eligen al azar por el procedimiento de “ruta aleatoria”. Los entrevistadores (en encuestas presenciales domiciliarias del CIS) reciben un listado de las calles y números incluidos en la sección que tienen asignada, y unas normas para seleccionar a los entrevistados. Se ha de mantener las cuotas: Algunas personas son más accesibles que otras. Por ejemplo, las mujeres más que los hombres; y los mayores más que los jóvenes. Para evitar este sesgo se mantienen cuotas de sexo y edad en las entrevistas. Las/os entrevistadoras/es reciben una hoja de muestra con las cuotas que deben cubrir en su sección.

Por último, hay que transformar esa muestra en datos válidos para toda la población: existen unas teorías matemáticas que regulan las relaciones existentes entre una población y las

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muestras extraídas de ellas. Estas teorías permiten utilizar la información de la muestra obtenida para averiguar datos relativos a la población objeto de estudio (conociendo el margen de error, cuánto nos podemos equivocar).

Redacción del cuestionario

Listado de preguntas que se formulan de manera idéntica a todos los entrevistados: ventajas y desventajas. La función del cuestionario es:

1. Poner a los entrevistados en la misma situación “psicológica”2. Facilitar el examen y la comparabilidad de las respuestas

Ejemplo: una encuesta sobre actitudes hacia la inmigración vía la opinión pública sobre la inmigración:

1. ¿Qué se quiere medir?: ¿actitudes, opiniones, comportamientos? ¿Percepciones? ¿Una combinación de todo ello?

2. ¿Sobre qué aspectos concretos de la inmigración?Se introduce la cuestión de cuantas preguntas y cuantas variables se introducen dentro del

cuestionario. Dentro de aquí se nos pueden plantear numerosas opciones como lo clásico de una pregunta y una variable (respuesta), aunque tenemos más opciones.

La redacción y el diseño de las preguntas.

En primer lugar, tendremos que entender las Fases del proceso cognitivo pregunta- respuesta:Comprensión, entender la pregunta (¿qué información busca?).Recopilar la “información” requerida, acordarse de la información relevante/pensar

en las opciones de respuesta.Elaborar una estimación/un juicio resultado de la adaptación del resultado del paso

2.Comunicación de la respuesta y adaptación al formato proporcionado.

Para realizar unas buenas preguntas tenemos que seguir una serie de principios básicos, sin perder de vista el proceso antes mencionado:

Lo más sencillas posibles (cuanto más complicadas, en general, más carga para el encuestado). Sin embargo, a veces es necesario proporcionar una definición (y es difícil simplificar).

Evitar uso de jerga académica o técnica. Evitar términos poco conocidos (no hay que asumir que la gente sabe lo que es un “concurso de méritos”). Los encuestados preguntan por el significado pueden no querer preguntar, e “imaginarse” el significado es más probable que no quieran contestar la pregunta. UTILIZAR TÉRMINOS COMPLICADOS DISMINUYE LA FIABILIDAD DE LOS INDICADORES. También se han de evitar términos ambiguos o vagos. Una pregunta que contiene un verbo o sustantivo ambiguo deja la carga de decidir.Ejemplo: encuestas de salud con enfermedades muy complicadas qué incluir o no en la respuesta a la persona encuestada.Ejemplo: ¿Hizo Ud. ejercicio físico la semana pasada? Problema: ¿Qué se considera ejercicio físico? (dudas sobre caminar, por ejemplo). Alternativa: Durante la última semana, ¿realizó una actividad física durante como mínimo 20 minutos que le supusiera sudar o respirar de forma intensa?

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Evitar términos vagos/ambiguos (familia, tener, etc.). Cuando sea necesario/posible, dar una definición en la pregunta: ¿Viaja regularmente en autobús (con regularmente nos referimos a, por lo menos, una vez al mes)?Ejemplo: En los últimos 12 meses, ¿cuántas veces ha visitado o hablado con un médico o un profesional sanitario sobre su salud? Por favor, no tenga en cuenta las ocasiones en las que haya hablado con un médico o profesional sanitario cuando estaba ingresado en un hospital, pero si el resto de las ocasiones en las que lo haya hecho. Problema: Demasiada carga para el que responde, que acaba “seleccionando”. Alternativa: Simplificar y dividir en varias preguntas si realmente interesa esa precisión.Ejemplo 2: ¿Desde cuándo vive en Madrid? Muchas respuestas posibles, una alternativa posible: ¿Desde qué año vive en Madrid? (al menos deja claro el formato de la respuesta).Ejemplo 3: ¿Con qué frecuencia viaja Ud.? Cada persona entrevistada pensará en un periodo de tiempo: mejor estandarizarlo (último año, semana, mes).

Intenta redactar preguntas equilibradas y evitar las preguntas sesgadas. Preguntas en las que la propia redacción señala una opción de respuesta como más apropiada, “normal” que otra.Ejemplo: ¿Ha oído hablar del famoso escritor Gabriel García Márquez? Alternativa: ¿Ha oído hablar del escritor Gabriel García Márquez? Preguntas con solo “un lado” de una cuestión o tema: ¿Está Ud. de acuerdo con las medidas de reducción del déficit público aprobadas el mes pasado por el Gobierno? Alternativa: ¿Está Ud. de acuerdo o en desacuerdo con las medidas de reducción del déficit público aprobadas el mes pasado por el Gobierno? Ó, mejor ¿Está Ud. muy de acuerdo, de acuerdo, en desacuerdo o muy en desacuerdo con…? ¿Prefiere Ud. ser examinada por una doctora? Alternativa: ¿Prefiere Ud. ser examinada por un doctor o por una doctora?

Evitar preguntas sobre dos cosas a la vez. La persona entrevistada tiene que elegir a cuál contestar y a la hora de analizar las respuestas no sabremos diferenciarlasEjemplo: “¿Qué le parecen las medidas del gobierno sobre la vacunación contra la gripe A de embarazadas y personal sanitario”?): Alternativa: Dos preguntas diferentes

El trabajo de campo.

La organización y planificación es fundamental. La preparación de entrevistadores (son una pieza “clave” de todo el proceso) y el seguimiento del campo, especialmente en encuestas con muestras nominales (tasas de respuesta, qué hacer para mejorarlas).

Preguntas sobre la calidad del trabajo de campo y las condiciones de realización de las entrevistas. Una vez hecha la pregunta, para facilitar la recopilación de datos es necesario codificar, es decir, establecer un número a cada respuesta para facilitar enormemente la recogida de datos. Una vez que se ha hecho la codificación es necesario revisar la codificación que han hecho los entrevistadores para evitar posibles errores.

FASE FINAL: Grabación, validación, depuración y tabulación.

Grabación en un fichero de datos de las respuestas a las preguntas contenidas en los cuestionarios.

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Validación y depuración: ¿en qué consiste? Eliminar todos los datos erróneos (depurar la encuesta)

Tabulación:1) Frecuencias2) Cruces3) Documentación del estudio (ficha técnica, libro de códigos, etc.)

CLASE GEMA

Los experimentos

¿Por qué la utilización de experimentos en ciencia política ha sido tan tardía?: El mundo real no se puede manipular (Las variables de interés teórico no son

manipulables) Los experimentos crean situaciones artificiales.

Los experimentos todavía causan escepticismo en la ciencia política pero es el mejor método para determinar la causalidad entre dos fenómenos.

Y ¿por qué se está desarrollando ahora? La tecnología ayuda Pero, sobre todo:

1. Dificultades para contestar algunas preguntas, causalidad. (Ej. Correlación noticias y actitudes políticas)

2. Nuevas preguntas de investigación: Mayor interés en mecanismos causales a nivel individual. Mayor interés en el rol de las instituciones para explicar

comportamientos políticos (Ej Sistemas electorales)

Nos encontramos con distintos tipos de experimentos: En función de su diseño:

El experimento clásico o ideal:

Experimentos naturales: el experimentador no interviene, se debe a un fenómeno natural, pero utiliza la manipulación para su diseño de investigación

Utilización de grupos de control: no siempre se utiliza, más habitual cuando la variable de control es binaria

Asignación aleatoria17

En función de su localización: Experimentos de laboratorio, donde se tiene más control pero también más

artificialidad. Experimentos de campo, donde hay menos control pero menos artificialidad. Experimentos de encuesta

En función de su localización II: Económicas: libres de contexto (son abstractos), donde existen incentivos

económicos que dependen de su comportamiento e incentiva la participación pero también motiva a tomar la mejor decisión posible. Nunca hay engaño a los participantes ya que siempre es información real.

Psicología: el contexto es muy importante, donde los incentivos no tienen que ser necesariamente económicos, ya que son iguales para todos los participantes y donde la motivación económica podría sustituir a la real. Se engaña a los participantes ya que se crean situaciones, aunque se da un énfasis en crear el escenario real.

CLASE 7

Algunas nuevas tendencias de investigación en Ciencia Política

Existen numerosísimas nuevas tendencias en este ámbito, por lo que solo se mencionarán las más importante:

Técnicas estadísticas: multilevel, bayesian, simulations... Poseen una fuerte carga matemática por lo que se desarrollaran en 3º - Técnicas.

Modelos formales: se basan en métodos matemáticos recogidos principalmente de economía, de modo que se puede calcular la probabilidad de que un determinado suceso político ocurra. Pero tienen el problema fundamental de que son muy limitados en cuanto a su ámbito de funcionamiento. Otro problema fundamental es que toman demasiadas asunciones a la hora de realizar las investigaciones, lo que puede dar a falta de precisión, porque no se ciñe a la verdadera realidad política.

Meta análisis: una vez que tenemos muchos análisis sobre un determinado tema, se realiza un meta análisis, es que decir, coger todos los resultados de esos análisis y, sin entrar a fondo en ellos, se miden determinados parámetros para saber cuál es la verdadera verdad entre ellos. Ejemplo: entre 150 estudios de educación, ¿cuál es la verdad de ellas?

Análisis de textos: (Twitter, party manifesto project, legislative studies, interest groups). Se esta desarrollando de manera importantísima el desarrollo de los textos cuantitativos por encima de los cualitativos.

Lo que más se está poniendo de moda es el análisis de los textos sobre las redes sociales, especialmente Twitter. Twitter posee una página https://election.twitter.com, donde se realiza un seguimiento de las grandes elecciones (la americana, la francesa, la alemana...) a través de los Tweets de la gente. Esto ha dado lugar a resultados más o menos similares, aunque lo que llama poderosamente la atención es que los resultados ofertados por Twitter son más precisos y certeros en cuanto a los resultados electorales de las grandes elecciones mencionadas.

Por otro lado, tenemos el party manifesto project. Este proyecto realiza un análisis cuantitativo a textos relativos a campañas y programas electorales, de más de 50 países libres y democráticos desde el año 1945. En el caso de clase, nos "interesa" situar a UPyD, que lo sitúa más a la derecha del PSOE, pero muy lejos del PP (no entiendo muy bien la posición de Foro)

Nuevas bases de datos: estas permiten medir determinadas características institucionales, como la calidad de la democracia. Estas recogen todos los indicadores que se hayan ido haciendo a lo largo del tiempo, para poder ver cómo se pueden crear o mantener

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instituciones de alta calidad, de acuerdo a QoG de la Universidad de Goteburgo (The Quality of Governant Institute). Existen varias bases de datos: la standard, expert survey, social policy, regional, data visualitation tool.

Biología y política (genética): es uno de los temas más discutidos, ya que trata de averiguar si nuestra biología influye en el pensamiento político. Es todavía una técnica muy marginal, muy alpha, que necesita de desarrollo. Una cosa llamativa que comparan son los gemelos que han vivido separados y han vivido experiencias distintas, pero sin embargo, sus opiniones políticas son exactamente las mismas, lo que da lugar a reflexionar sobre si la genética y la biología tienen algo que ver en las ideologías políticas. Pero la pregunta fundamental es... ¿Cuál es el mejor método para investigar? Pues la respuesta de siempre... Depende. Depende en cuanto al tema tratado, habrá que utilizar un tema u otro. Aunque también hay sectas, también en la facultad (JEJE) donde se tiende a métodos normativos y cualitativos, es decir, o usar números o usar letra.

Pero seguramente lo más probable es que sea una combinación entre todos ellos para dar lugar a la forma óptima de investigación.

Los MÉTODOS CUALITATIVOS

Desde el paradigma de la Ciencia Política empírica, los métodos cualitativos son una herramienta más del enfoque positivista, solo que, en este caso, sirven para operacionalizar cualitativamente y no cuantitativamente (numéricamente) la realidad que queremos observar. Estos métodos se basan de herramientas que nos sirven para operacionalizar elementos de forma cualitativa.

Existe una contraposición entre el enfoque positivista y el enfoque interpretativo. Se defiende que estos siguen un enfoque distinto designando cada uno un paradigma.

Un paradigma designa un conjunto de prácticas que defiende una disciplina científica durante un periodo especifico de tiempo. De acuerdo con el enfoque interpretativo, el conocimiento de la realidad deja de ser acumulativo y progresivo (positivista) y pasa ser dependiente del contexto, de la estructura social y del momento histórico en el que se produce.

El positivista busca explicaciones causales bajo la lógica de que existen relaciones causales entre distintos tipos de variables. Existen leyes universales de comportamiento, la realidad social es observable y generalizable y por tanto es externa e independiente del comportamiento humano. Dentro de aquí se ha pasado de un positivismo inicial a un enfoque postpositivista, donde el inicial considera las ciencias sociales a las leyes que podemos encontrar en el mundo social mientras que el postpositivismo identifica más la ciencia social como las relaciones más probabilisticas que empíricas.

El interpretativista interpreta el mundo social externo construido sobre la base de significados atribuidos por las personas. No existe una realidad objetiva e independiente de la interpretación que un investigador le puede dar, y en todo caso existe una diversidad de formas de percibir la realidad y de interpretarla. Busca comprender los significados que los sujetos atribuyen a esas acciones. Para llevar a cabo un buen enfoque interpretativista, la metodología cualitativa es la metodología propia y más adecuada para este enfoque.

Estos dos enfoques, ¿son contrapuestos o complementarios? Para algunos autores, King et. Al (2000) o Goldthorpe (2004) los dos tipos de métodos comparten la lógica inferencial. Corbetta (2000) aunque comparte la idea de que las dos metodologías son igualmente válidas matiza que se basan en lógicas y paradigmas distintos.

Diferencias entre paradigmas:

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Relación entre teoría e investigación: en los métodos cuantitativos la teoría procede de la investigación (deductiva) frente al inductivismo de los métodos cualitativos.

Diseño de la investigación: rígido / flexibleConceptos: de carácter operativo / de carácter orientativoSelección de casos: la selección de casos se hace conforme a su representatividad del

universo / los casos se seleccionan conforme a su representación cualitativa. Hechos vs Valores: no existen hecho objetivables independientes de los significados que les

asignamosLa metodología cualitativa en la tradición de las CCSS como la antropología social pero

también la Ciencia Política, que es el estudio de los conflictos.

Algunos métodos y técnicas cuantitativas: son técnicas que generan información de modo natural: la observación participante que consiste en una técnica dirigida a obtener información sobre un determinado fenómeno en el mismo contexto en el que ese fenómeno tiene lugar. Por ejemplo: si se observa que el voto a un partido xenófobo crece en un barrio, cual es el nivel de minorías étnicas dentro de ese barrio. Son técnicas que general también información de manera provocada, como la entrevista en profundidad o los grupos de discusión.

La entrevista en profundidad.

La entrevista estructurada: esta está orientada a la explicación más que a la interpretación, ya que sigue el formato estímulo - respuesta, preguntas con respuestas prefijadas a elegir, no se altera ni el orden ni el contenido de las preguntas, donde se da un papel neutro del entrevistador y donde las respuestas son clasificadas conforme a una codificación establecida.

La entrevista no estructurada busca maximizar el significado y obtener respuestas subjetivas, ya que se pregunta sin esquema fijo, se puede improvisar el contenido de las preguntas y las respuestas de las preguntas son abiertas por definición.

Las entrevistas a las elites: los entrevistados son seleccionados en virtud de su información, conocimiento o posición estratégica y no por su representatividad.

Los grupos de discusión es un grupo cuyo objetivo es conocer los significados que los individuos dan al objeto de estudio. Debido a que son muy empleados en estudios de mercado, lo ideal es que se imponga lo menos posible a los participantes del grupo y que la opinión del grupo emerja por sí misma.

Estructurada Semiestrucutada No estructuradaMismas preguntas y mismo orden

Guión con temas Solo interesa que se aborden determinados temas

Misma forma y contenido

Mismo contenido - No misma forma y orden

No hay guión establecido y se puede alterar el contenido

Se centra en tipologías de los entrevistados/As

Se pueden hacer tipologías de los entrevistados

Se centra en las respuestas

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Concentra el análisis en vinculo tipo entrevistado-respuesta recibida

Concentra el análisis en las respuestas; la variedad de los entrevistados interesa para saturar la información

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