Fundamentos de la Investigación Científica y Social

TEMA A: Operaciones Teóricas y Empíricas

El Sentido de la Metodología

Entendemos la metodología como una disciplina auxiliar de las ciencias, la cual contribuye principalmente a:

• Plantear mejores preguntas de investigación.
• Promover la explicitación y el análisis de los supuestos de esas preguntas.
• Ofrecer modelos alternativos de diseño para mejorar la estrategia que emplea cada investigación.
• Demandar la documentación y explicitación de las diferentes decisiones adoptadas para la producción y análisis de los datos.
• Finalmente, exige y evalúa la validez de las inferencias que se desean extraer a partir del material empírico producido.

Dos Metodologías: Cuantitativa y Cualitativa

Cuantitativa: Se sirve de números y métodos estadísticos, parte de casos concretos para llegar a una descripción general o comprobar hipótesis causales, y busca medidas o análisis que otros investigadores puedan reproducir fácilmente.

Cualitativa: Sus enfoques no se basan en medidas numéricas, se centra generalmente en un caso o un número reducido de casos. Se sirve de entrevistas en profundidad o de análisis detallados de materiales históricos. Aunque tengan un pequeño número de casos o solo uno, suelen sacar a la luz en sus estudios una gran cantidad de información.

La Investigación Científica

Para definir lo que es una buena investigación utilizamos la palabra “científica” como calificativo. Tiene que quedar claro que no consideramos más científica la investigación cuantitativa que la cualitativa; el estilo de una buena investigación puede ser cualitativo o cuantitativo. En cuanto al diseño, la investigación tiene 4 características:

Características de la Investigación Científica

1. El Objetivo es la Inferencia (deducir): La investigación científica tiene como objetivo la extracción de inferencias descriptivas o explicativas a partir de la información empírica que se tenga del mundo. Hay que utilizar los datos inmediatos para hacer inferencias que conduzcan a algo más amplio que no se observa directamente.

2. Los Procedimientos son Públicos (explícitos): La investigación científica utiliza métodos explícitos, codificados y públicos, para que la comunidad académica tenga forma de juzgar y evaluar la validez de lo que se ha hecho. Para que sea un real aporte a las ciencias sociales, se debe poder reproducir sus resultados; si no, simplemente será una buena lectura.

3. Las Conclusiones son Inciertas (incertidumbre-imperfección): La inferencia es un proceso imperfecto; es imposible llegar a conclusiones perfectamente ciertas utilizando datos inciertos. De hecho, la incertidumbre es un aspecto crucial de toda investigación o conocimiento del mundo. Si una inferencia carece de cálculo de incertidumbre, no es ciencia.

4. El Contenido es el Método: El principal contenido de la ciencia son sus métodos y reglas, no su objeto de estudio, ya que podemos utilizar tales métodos para estudiar prácticamente todo. “La unidad de todas las ciencias se basa únicamente en su método, no en su materia” - Karl Popper.

¿Qué es la Investigación Social?

Es un esfuerzo sistemático y metódico para comprender el mundo social a través de la realización de inferencias válidas, basadas en la observación y el análisis de datos, siguiendo procedimientos transparentes y reconociendo la incertidumbre inherente al proceso de conocimiento. La investigación social implica un movimiento desde las ideas hasta la evidencia concreta, y para eso se aplican “operaciones”.

Tipos de Operaciones

• Operaciones empíricas: Aquellas acciones que se llevan a cabo con el mundo real para observar y recopilar datos relacionados con nuestras ideas.
• Operaciones teóricas: Acciones orientadas a dilucidar las ideas que motivan una investigación.

La Dilucidación: El Arte de Aclarar

Este concepto es importante, dado que toda investigación requiere comenzar por una dilucidación de las ideas que la motivan.

• Esto implica una ruptura con la actitud natural y problemática cotidiana; es una actitud distinta que denominamos reflexiva.
• Además de la ruptura reflexiva, para poder dilucidar, será necesaria la incorporación de disciplinas tales como la gramática, la semántica, la lógica, la filosofía y la matemática. Estos instrumentos tendrán un papel formal y no factual en las operaciones teóricas.
• La dilucidación es el fundamento de las operaciones teóricas; estas permiten tener delimitado cuál es el problema de investigación, delimitar cuáles son los términos en que está expresado (proposiciones, conceptos, unidades y teorías) y diseñar cómo se harán las observaciones.

Las Operaciones Teóricas

Las primeras operaciones teóricas son la proposición de enunciados y la dilucidación de conceptos. Luego comienzan las operaciones teóricas de la operacionalización y así se comienza a definir el diseño de investigación más apropiado. El resultado de estas operaciones lo presentaremos como la conformación de la matriz de datos diseñada para hacer las observaciones.

• El concepto es una atribución de (al menos) una propiedad a un objeto; es criticable por ser ambiguo o impreciso, pero no por ser ni verdadero ni falso. (Por ej: el ahorro se define por propiedades como la acumulación, la postergación del consumo, la seguridad financiera, entre otras. Se atribuye a un objeto (por ejemplo, una persona, un hogar, una empresa o un Estado que ahorra).
• Una proposición es una expresión gramatical de una idea o enunciado, particularmente de un problema de investigación, y es susceptible de ser verdadera o falsa. (Por ej: El ahorro de las mujeres está condicionado por desigualdades estructurales que limitan su capacidad de acumulación y decisión financiera, dado que disponen de menores ingresos, menor acceso a oportunidades económicas y una socialización que las orienta hacia el ahorro destinado al bienestar familiar más que a la inversión personal o productiva.)
• Un concepto en las ciencias suele atribuir más de una propiedad a una clase de objetos; por esto decimos que la operacionalización consiste en seleccionar algunas de aquellas propiedades y transformarlas en reglas de observación de las unidades. Estas reglas permiten, como mínimo, clasificar a priori las unidades en dos clases, como indicadores del concepto.
• La operacionalización está relacionada con otro tipo de operaciones teóricas muy importante: la construcción de instrumentos de observación (cuestionarios para una encuesta, pauta para una entrevista, grilla para realizar una observación, etc.).
• También la operacionalización está asociada con el diseño de la matriz de datos que contendrá los registros realizados con el instrumento de observación.

Son operaciones teóricas entonces: la dilucidación, la operacionalización, la construcción de instrumentos y la elaboración de matrices de datos. Todas estas operaciones implican un diseño metodológico.

Las Operaciones Empíricas

Luego aparecen las operaciones empíricas, que comienzan con la efectiva localización y observación de las unidades de análisis delimitadas como relevantes para la investigación. Se llevan a cabo en el trabajo de campo aplicando los instrumentos de observación. Y como resultado de este proceso de medición obtenemos los llamados datos, los cuales vamos a registrar en nuestra matriz de datos. En el trabajo de campo se producen errores, los cuales tienen que ver tanto con la localización de las unidades (errores de selección) como con errores en la aplicación de los instrumentos de observación y registro (errores de medición).

TEMA B: Proposiciones, Conceptos y Unidades

El Lenguaje en la Ciencia

Para conseguir acceso al conocimiento científico, debemos atravesar los lenguajes de la ciencia. Lo que implica traspasar el lenguaje ordinario al lenguaje científico. Por esto es importante la claridad y precisión en el lenguaje de la investigación científica.

Si bien la ciencia utiliza el lenguaje como punto de partida, el uso de las palabras se vuelve especializado, lo que puede generar confusión si solo se aborda un texto científico con la comprensión del lenguaje ordinario.

Lenguajes Naturales vs. Artificiales

• ¿Qué son los lenguajes naturales? Son creaciones históricas más o menos espontáneas y sirven primariamente para elaborar, almacenar y comunicar sobre el conocimiento común (ej: el inglés).
• ¿Qué son los lenguajes artificiales? Toda ciencia a su vez, construye un lenguaje artificial propio que contiene signos tomados del lenguaje ordinario, pero se caracteriza por otros signos y combinaciones de signos que se introducen junto con ideas peculiares de esa ciencia.

La ciencia es comunicable, pero no es algo construido con el mero fin de la comunicación; la ciencia tiene un lenguaje pero no es un lenguaje: es un cuerpo de ideas y procedimientos expresado en unos cuantos lenguajes.

El estudio interno de una expresión lingüística se refiere tanto a su forma como a su contenido: la forma está determinada por el modo en que se combinan los signos, y el contenido por lo que dicen los signos.

La Dilucidación y el Lenguaje Científico

Para comprender el lenguaje científico, es necesario comenzar por la operación teórica de la dilucidación. Esta resulta una práctica imprescindible de realizar en toda investigación científica para reducir la ambigüedad y vaguedad de los conceptos.

Esto tiene que ver con que en el lenguaje cotidiano, normalmente nos encontramos con palabras y conceptos vagos, que usamos todos los días, como por ejemplo 'ahorro', puede tener diferentes significados para distintas personas: para algunos puede ser guardar dinero en una cuenta bancaria, para otros puede ser invertir en propiedades o incluso reducir gastos.

Es necesario traspasar ese “lenguaje natural” y progresivamente dilucidar los conceptos introduciendo un lenguaje científico, más preciso, menos ambiguo y menos vago.

Para iniciar con la dilucidación es necesario un análisis gramatical.

Proposiciones y Enunciados

Comenzaremos diciendo que una proposición es una oración, en la que se reconoce la estructura gramatical más simple que aprendimos: un sujeto y un predicado. En las ciencias hay algo más que las palabras; es importante saber que la expresión (el enunciado) designa un contenido conceptual.

Podemos distinguir un enunciado, no solo por la cantidad de palabras que utiliza o su forma de redacción (sintaxis) sino también por su significado (semántica).

Es necesario mediante un trabajo teórico y con ayuda de instrumentos de la lógica y la gramática, dilucidar cuál es el contenido proposicional (significado o declaración subyacente que puede ser extraída de un enunciado, especialmente cuando se busca analizarlo desde una perspectiva científica o lógica).

Los Conceptos

El concepto es la unidad de pensamiento; para definir un concepto se requiere de proposiciones.

Las proposiciones y conceptos tienen una relación de mutua dependencia. Necesitamos de los conceptos para hacer proposiciones y los conceptos requieren de proposiciones para precisar.

Intención de un Concepto (Connotación)

Es el conjunto de las propiedades que lo definen. Es lo que el concepto significa, el conjunto de características esenciales que deben estar presentes para que algo sea considerado un ejemplo de ese concepto.

En el proceso de dilucidación, se busca una determinación cada vez más precisa de estas propiedades para poder conocer el concepto.

Ejemplo: concepto de "ahorro de las mujeres" → su intención podría incluir las siguientes propiedades:

• Acto de reservar o guardar
• Sujeto femenino
• Con una finalidad (implícita o explícita)
• Voluntario (en la mayoría de los casos)

Cuanto más precisemos estas propiedades, más clara será la intención del concepto y menor su vaguedad (características del concepto).

Extensión (Dominio de Aplicación)

Es el conjunto de todas las entidades observables, factuales a las cuales se corresponde el conjunto de propiedades.

Es decir, son todos los casos reales en el mundo que cumplen con las características especificadas en la intención del concepto. La extensión hace referencia a un mundo empírico, externo al discurso que define el concepto.

En el ejemplo “ahorro de las mujeres”, su extensión sería el conjunto de todas las mujeres (en cualquier lugar, tiempo o circunstancia observable) que efectivamente realizan la acción de ahorrar, según la definición que hayamos establecido en la intención.

Referencia (Denotación)

Permite delimitar la colección de entidades, actuales, pasadas o futuras, reales o imaginarias, a la cual se le aplicaría el conjunto de propiedades que conforman la intención de un concepto.

Para "ahorro de las mujeres", su referencia sería la clase de todas las mujeres que tienen la capacidad y/o realizan la acción de ahorrar.

Clasificación de Conceptos - Bunge

Primera Clasificación: Formales y No Formales

• Formales: No hacen referencia a entidades existentes en el mundo exterior, no tienen una existencia tangible, son más vagos y menos precisos (Inteligencia, felicidad, justicia).
• No Formales: Hacen referencia a entidades existentes, tienen una definición clara y precisa (Número primo, metal, célula).

Segunda Clasificación: Individuales, de Clase, Relacionales y Cuantitativos

• Individuales: Refieren a entidades únicas y pueden ser individuales determinados o indeterminados (o genéricos).
• De Clase: Se aplican a colecciones de individuos que comparten una o más propiedades (“Mamífero”, "Ahorro de las mujeres").
• Relacionales: Indican propiedades o pertenencias y pueden ser comparativos. No tienen significado por sí solos, sino en función de la relación que establecen. Se puede distinguir entre los relacionales y los operadores matemáticos (“Padre”, “Mayor que”, “El ahorro promedio de las mujeres uruguayas es mayor que el de los hombres uruguayos”).
• Cuantitativos: Implican una cuantificación o magnitud (“Temperatura”, “Población”).

Unidad de Análisis (Primera Dilucidación) - Cortés

Entendemos por unidad o caso al objeto que, perteneciendo a una colección, lo caracterizamos a través de sus atributos o propiedades.

• Gramaticalmente, la unidad de análisis ocupa el papel del sujeto en los enunciados bien formados que expresaremos en un problema de investigación.
• Es, en esencia, el "quién" o el "qué" estamos estudiando.
• Se define por el problema de investigación. La elección de la unidad de análisis depende directamente de la pregunta que queremos responder o del fenómeno que queremos investigar.
• Pueden variar en nivel de agregación: puede ser un individuo (un estudiante), un grupo (un hogar), una organización (una escuela), un territorio (un barrio), un país, o incluso entidades más abstractas (programas sociales, leyes) o unidades de tiempo (años).

Unidad de Análisis y Unidad de Registro - Cortés

Es importante diferenciar ambas cosas: la unidad de registro es donde se recolectan los datos o se realiza la medición empírica. En algunos casos coinciden, por ejemplo, si estudiamos las actitudes de estudiantes individuales, tanto la unidad de análisis como la de registro son los estudiantes.

TEMA C: Matriz de Datos

La Matriz de Datos

Es un arreglo rectangular que despliega a las unidades de análisis en las filas y a las variables en las columnas. Las celdas formadas por las intersecciones de las filas y columnas contienen los valores específicos que asumen las variables en cada observación (dato).

El dato es el valor que toma una variable en una unidad de análisis.

La matriz de datos es diseñada previo al trabajo de registrar las observaciones. Cuando estamos proponiendo la metodología a seguir para producir las observaciones a través de la selección de la muestra y de la operacionalización de los conceptos, concluimos con un “primer dibujo” de la matriz de datos.

Variables

Las definimos como una regla de correspondencia entre los objetos o sus atributos y un lenguaje estándar.

A partir de los atributos de las unidades definimos las variables como el resultado de aplicar reglas de correspondencia que permiten pasar de las propiedades de las observaciones al sistema numérico.

En la metodología de las ciencias sociales suelen distinguirse dos grandes clases de variables según su escala de medida: las no métricas y las métricas. El hecho de que una variable sea clasificada como métrica o no métrica es resultado del proceso de medición que ha comenzado con la dilucidación del concepto y el establecimiento de sus vínculos.

TEMA D: Inferencia, Error y Validez

¿Puede la Ciencia Conocerlo Todo con Certeza Absoluta?

No es un cuerpo de verdades absolutas e inmutables; es un proceso dinámico y tentativo de construcción de conocimiento. El ser humano hace conjeturas, está constantemente inventando hipótesis y poniéndolas a prueba, y saltando a audaces “conclusiones” sobre su valor. La actitud científica no consiste en prohibir esos saltos inferenciales, sino en controlarlos.

¿Qué es la Inferencia? (Bunge y King)

Una inferencia es el proceso lógico que consiste en extraer un conjunto de proposiciones (conclusión) a partir de otro (premisas). Es, entonces, un tipo particular de relaciones lógicas entre proposiciones que se nos presentan como un argumento (explicación o teoría) el cual puede tener éxito o no.

Es un proceso en el que se utilizan hechos que conocemos para aprender sobre los que desconocemos. Los hechos conocidos se someten a preguntas, teorías e hipótesis de nuestra investigación y conforman nuestros datos y observaciones.

La inferencia es el objetivo último de toda ciencia social de calidad. La recogida de datos es una empresa muy importante sin la que la ciencia no sería posible, pero no es ciencia en sí misma.

Inferencia Deductiva

Este tipo de inferencia es objeto de estudio de la lógica formal. En ella, la verdad de la conclusión se deriva de la verdad de las premisas. Es el resultado de un cálculo lógico, cuando las expresiones “están bien formadas”, no de una investigación empírica.

A pesar de su validez, este tipo de inferencia es estéril, dado que la conclusión no aporta ninguna información nueva que no estuviera ya contenida en las premisas; no hay un avance en el conocimiento. Es una demostración.

Ejemplo: “Si llueve, el suelo está mojado” “Está lloviendo” “Por tanto, el suelo está mojado”

Inferencia Inductiva - Bunge y King

Se caracteriza por partir de proposiciones particulares (premisas) y llegar a expresar proposiciones más generales (conclusión).

Las premisas del razonamiento inductivo son enunciados particulares, relativos al registro de las observaciones hechas.

Un razonamiento inductivo es una forma de razonamiento en que la verdad de las premisas apoyan a la conclusión, pero no la garantiza lógicamente.

Popper indica que la falta de garantía de verdad no depende del número de casos (proposiciones particulares) que la inducción tome como premisas. Siempre puede aparecer un cisne negro que contradiga la proposición “todos los cisnes son blancos”.

Cuando se hacen razonamientos inferenciales en la investigación científica, hay que introducir controles. La inferencia es inevitable además de incierta. Nuestras preguntas son generales y requieren dar un salto desde lo que observamos a lo que no observamos. Hacemos inferencias inductivas a partir de las observaciones porque nuestro objetivo es conocer el mundo que las ha producido en otros aspectos y para todos los casos que no hemos observado.

Ejemplo de Inferencia Inductiva:

1. Uruguay tuvo 10 semanas de cierre total de las escuelas.
2. Japón tuvo 3 semanas de cierre total de las escuelas.
3. Chile tuvo 14 semanas de cierre total de las escuelas.
4. Italia tuvo 38 semanas de cierre total de las escuelas.
5. Uruguay disminuyó 9 puntos el promedio en matemática entre 2022 y 2018.
6. Japón cayó 9 puntos el promedio en matemática entre 2022 y 2018.
7. Chile disminuyó 6 puntos el promedio en matemática entre 2022 y 2018.
8. Italia disminuyó 15 puntos el promedio en matemática entre 22 y 18.

Entonces podemos concluir:

Cuanto más prolongada fue la interrupción de clases presenciales por el cierre de escuelas, menor fue el nivel de aprendizaje de los estudiantes. → INFERENCIA.

Tipos de Inferencia Inductiva:

• Analogías (sustantivas y estructurales): Se trasladan conocimientos de un objeto a otro que comparte casi todas las propiedades del primero, es decir, hacemos una comparación de dos cosas que son semejantes en algunos aspectos y suponemos que lo serán en otros.
• Inducción de primer grado: Se examinan un número de casos “n” pequeño donde observamos la misma propiedad y se infiere una generalización.
• Inducción de segundo grado: No solo generalizamos casos, sino que generalizamos las propias leyes o reglas obtenidas de varias inducciones anteriores.
• Generalización estadística: Basándonos en una muestra aleatoria, inferimos la propiedad para todo el universo de casos.
• Especificación estadística: Se infiere la probabilidad de que un individuo tenga una propiedad basándose en una generalización. Partimos de una generalización estadística ya conocida y la aplicamos a un caso particular.

Describir y Explicar: Objetivos de la Inferencia - King

En las ciencias sociales, la investigación se hace con dos objetivos: describir y explicar. Unos investigadores proponen describir el mundo y otros explicarlo. Tanto la descripción como la explicación dependen de las reglas de la inferencia científica.

Las inferencias descriptivas son imprescindibles; ninguna investigación puede minimizar o menos aún ignorar el objetivo de hacer inferencias descriptivas, aun cuando su propósito sea explicar.

Ambos propósitos son esenciales. Pero la descripción suele venir primero, ya que es difícil proponer explicaciones antes de saber algo acerca del mundo. Sin embargo, la relación entre explicación y descripción es interactiva.

Incertidumbre e Inferencia Científica

La inferencia es por definición un proceso imperfecto; es imposible llegar a conclusiones perfectamente ciertas utilizando datos inciertos. En esto, la incertidumbre es un aspecto crucial de toda investigación o conocimiento en el mundo.

Características de la Incertidumbre

• Por incertidumbre se entiende generalmente el rango en el cual varían las mediciones de una propiedad. Esto es, la incertidumbre será mayor si los valores máximos y mínimos obtenidos (en el caso de una variable métrica) son grandes. Podría ser resumida o informada por una medida de dispersión (la varianza o el error estándar, por ejemplo).
• Si ese factor no se calcula de manera razonable, no se podrá interpretar ninguna descripción del mundo real ni ninguna inferencia causal que le afecte.
• Un investigador que no contemple abiertamente la incertidumbre estará afirmando que lo sabe todo a la perfección o que no tiene idea de la certeza o incertidumbre de sus resultados. Las inferencias que carecen de un cálculo de incertidumbre no son ciencia tal como se define.

El Error

El error es la discrepancia entre el valor medido y el valor verdadero de la propiedad; es la inevitable falibilidad tanto de las observaciones como de las inferencias.

Reconocer y tratar de minimizar el error es fundamental para la confiabilidad del conocimiento científico. La ciencia no busca la certeza absoluta, sino la reducción de la incertidumbre mediante la identificación y control de las fuentes de error.

Tipos de Error

• Error sistemático (o sesgo): Es un error constante que desvía las mediciones o inferencias en una dirección particular. Ejemplo: En términos de inferencia, si realizamos una encuesta solo a personas de un determinado nivel socioeconómico para inferir la opinión de toda la población sobre un tema, nuestro muestreo estará sesgado, generando un error sistemático en nuestra inferencia.
• Error aleatorio: Es un error impredecible e independiente de cualquier otra variable; se considera aleatorio porque entre una observación y otra varía en magnitud y signo, además no está asociado a alguna característica de la unidad de análisis ni del observador que registra el dato. Se cometen por descuido, desconocimiento u otras limitaciones ajenas a la voluntad y ajenas al control del investigador. Ejemplo: En una encuesta, la variación en las respuestas de un encuestado podrían variar debido a factores independientes de las variables que se están midiendo. Por ejemplo, una persona puede responder a una entrevista de formas muy distintas según el cansancio que pueda tener (por trabajo, estrés, etc.) o según algún acontecimiento social contemporáneo al relevamiento que pudiera afectar (político, deportivo, religioso). En la medida en que esta heterogeneidad o varianza en las respuestas no sea atribuible a factores que estaban bajo nuestro control, entonces habremos de concluir que son parte del error aleatorio.
• Error de inferencia: Este tipo de error refiere a que las conclusiones basadas en inferencias pueden ser erróneas. Es necesario disminuir, aunque no eliminar, los riesgos de esto.

Validez - Shadish y Teoría

Definimos la validez como las condiciones sistemáticas y de dominio público por las cuales podemos aceptar un enunciado como “aproximadamente verdadero”. Diremos que un enunciado es válido en la medida en que no ha sido refutado estando en condiciones de poder refutarse.

Cuando hablamos de la validez de las inferencias, nos referimos a la verdad aproximada de una inferencia. No es una propiedad absoluta, sino un juicio sobre la medida en que la evidencia apoya una inferencia como verdadera o correcta.

La realización del examen de la validez se hará para cada etapa del ciclo de la investigación. Evaluaremos en qué grado los procedimientos implementados para la observación de los conceptos, el contraste empírico de las hipótesis y las inferencias han sido afectados por un error sistemático.

Por tanto, si el juicio de validez de una etapa es desfavorable, es decir, que se detecta un error sistemático, esto afectará a la siguiente etapa. En síntesis, los errores sistemáticos, si bien pueden ocurrir uno independientemente del otro y aún pueden ocurrir sin que nos hayamos percatado de ellos, se suman o acumulan para disminuir la validez de las inferencias que nos proponemos hacer.

Amenazas a la Validez - Factores de Invalidez

El examen de la validez en cada etapa se realizará descartando la presencia de errores sistemáticos que se le puedan hacer a las operaciones teóricas o empíricas. Para esto necesitamos comenzar a buscar con algunas ideas preliminares sobre cuáles errores sistemáticos podrían haberse presentado.

Frente a cada tipo de validez (medida, interna, externa) contamos con una lista de objeciones (errores sistemáticos) a falsear, factores que amenazan las operaciones teóricas o empíricas de una investigación.

Por esto, es importante recordar, comprender y saber aplicar, a cada caso, estos “factores de invalidez”.

Tipos de Validez:

• Validez de la Medida (o de Constructo): Se refiere al grado en que se justifican las observaciones e inferencias descriptivas que realizamos con base a los conceptos. Nuestras variables son indicadores de conceptos y esta relación debe ser válida. Diremos que la observación será válida si el concepto que se desea medir ha sido medido sin error sistemático. ¿Estoy midiendo bien el concepto que quiero medir?

• Validez Interna: Se refiere a la validez de las inferencias causales sobre si una relación causal observada es genuina y no se debe a otras causas. Se garantiza descartando el error de omitir en el análisis de otras variables independientes. Pero, también hay error sistemático que anula la validez interna de una inferencia si el conjunto de unidades analizadas ha sido seleccionado por tener un atributo que las hace muy particulares en el universo. Por lo tanto, se garantiza la validez interna si se descarta la presencia de un error de selección. ¿Los resultados son realmente causados por las variables que estoy estudiando?

• Validez Externa: Se refiere al grado en que una relación causal observada puede generalizarse a otras personas, entornos, tratamientos y resultados (al resto del universo del cual se ha extraído la muestra). ¿Puedo generalizar los resultados a otros grupos o situaciones?