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Asesoría de Tesis en el Perú , 10 Mitos Urbanos más Frecuentes entre asesores-revisores de investigaciones cuantitativas

 Esta vez, no analizaremos los errores de los tesistas, que son muy trillados. Más bien trataremos de los prejuicios de los asesores, que pueden muchas veces afectar la calidad científica,
esto se ocurre generalmente por el principio de autoridad; es un hecho que la experiencia va ligada a un exceso de autoconfianza, a saber y pensar que ya hemos logrado asesorar “exitosamente” a muchos tesistas y que los libros de textos que creemos clásicos son necesariamente básicos.

No queriendo dar más prolegómenos y asumiendo que el asesor ya constató que los objetivos, hipótesis y que las definiciones de las variables tienen lógica consistentes:

Mito 1:

“Efectivamente tu estudio es de tipo causal . . . ”

 El abuso del término “causa”, “causales”, relaciones de causa – efecto, en realidad deterioran la noción de ciencia, ésta no investiga nunca las causas de “algo” en stric sensu, el alcance de los científicos sólo llega a evaluar la asociación de eventos o factores contribuyentes en concordacia a sus modelos teóricos, si la ciencia estudiara las causas, tendría que estudiar la causa de las causas, es decir a un Dios, fusionar la ciencia a teología. David Hume aclara la “causación” en el problema del conocimiento y la mayoría de enfoques epistemológicos, retiran a la “causalidad” como cuestión que pueda abordar la ciencia.

Mito 2:

“Para determinar el tamaño muestral emplea esta fórmula para medias o para proporciones, … pero te puede ayudar este software xyz

 Nos tienta  de visu  determinar el diseño de investigación, tamaño muestral (formula)para una tesis. Si bien los diseños clásicos de los libros y la experiencia son un buen aporte inicial, la manera óptima se alcanza al proceder como corresponde al paradigma o linea de investigación de nuestro tema, por ejemplo: plantear que una dieta favorece la condición del lupus, implica un tamaño muestral y diseño muy conocido entre los investigadores de dicha línea(dieta – lupus, leer artículos originales), luego de proceder como lo hacen estos investigadores, se podría pensar en implementar algunas mejoras, mayor o menor tamaño muestral, asignaciones aleatorias, etc.

Mito 3:

“ … tu estudio permite plantear varias hipótesis por ejemplo … si puedes acceder a la información no debes desaprovecharla”

 Al plantear muchas hipótesis y objetivos específicos, caemos en ser muy ambiciosos o genéricos ejemplo:

“Identificar los factores de riesgo de macrosomía fetal en el Hospital Nacional Dos de Mayo”

Este tipo de objetivo resulta en muchas dificultades metodológicas. Sabemos que el diseño investigación va a determinar un tamaño muestral y éste se limita a responder cuestiones muy especificas. Para este ejemplo de tesis, no se pudo corroborar que la diabetes materna es un factor de riesgo(que es conocido en la literatura) en el desarrollo de macrosomía, atribuimos que la prevalencia baja (ejemplo<4%) de diabetes no tenida en cuenta al plantear diseño de muestra y los “ruidos” del azar son los responsables de estos hallazgos . Los estudios multipropositos deben ser reservados para Tesis subvencionadas, ya que implican tamaños de muestra grande. Por otra parte algunas universidades peruanas consideran que un objetivo general inferencial debe corresponder con por lo menos tres objetivos específicos, es cual es “saludable” a nivel de pre-grado.

Mito 4:

“Se debe consignar en el título de tesis, la institución(hospital, empresa) y el año de realización del estudio”.

Por la tradición secular se observa está praxis, pues la mayoría de tesis lo han hecho y desaguisadamente lo han consignado como importe. La cuestión de asignar la fecha e institución, implica que los resultados sólo tienen nivel de representatividad para dicha fecha e institución; decisión razonable cuando se aplica a la estimación de la intención voto político, prevalencia de una enfermedad, entre otros.Pero si estudiamos una propiedad física, química, biológica o fisiológica, éstas no dependen mucho la época o lugar en que se ejecute, por ejemplo: Asociación entre la carga de horas extras laborales y el síndrome Burn Out, Efecto de la atorvastatina en la dilatación del endotelio vascular, etc.

 Mito 5:

 “Las tablas de los resultados que presenten comparaciones deben ir acompañados de una prueba estadísticas.”

 La premisa más común de los asesores es: “… la asociación de esas dos variables, podría ser un hallazgo importante una contribución, un valor agregado a la tesis”.

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Realizar y presentar estadística inferencial(Chi cuadrado, T de Student, etc) para la mayoría de tablas y gráficas posibles es epistemológicamente objetable. La estadística inferencial sólo debe ser aplicada y presentada para contrastar las hipótesis de investigación, presentarla de modo exploratorio conlleva a cometer errores de tipo I y de tipo II. Incluso si una hipótesis se pueda contrastar de varios modos(modelo bivariante o multivariante), sólo se debe escoger un método para su presentación.

 Mito 6: “Hay que ingresar todas las variables posibles al modelo de regresión multiple

 La factibilidad de error tipo I, está alrededor del 5%, es decir que si “A” en realidad no se relaciona con otras “20” variables, las técnicas estadística encontrarán por lo menos que una(5% x 20) de estas 20 variables  se asocia significativamente, pero es el azar que nos juega malas pasadas, por ejemplo sería factible encontrar que el número de hijos se asocia con el habito de fumar.

Mito 7:

 “La mayor parte de los cálculos de resultados estadísticos deben ser incluidos en la tesis.”

Tenemos que derrumbar este mito. Si aplicamos una prueba no paramétrica para nuestra hipótesis, obviamente es porque los datos no soportan los supuestos necesarios para la pruebas inferenciales paramétricas, en este caso se consigna el tratamiento estadístico exploratorio de los datos en la sección de Metodología y los detalles exploratorios estadísticos (prueba kolmogorov para distribución normal, histogramas, etc) se pueden incluir en los anexos, no en la sección de Resultados, así se evita datos distractores al lector.

normalMito 8 “ El buen investigador tiene que realizar todo el proceso investigativo, recoger las encuestas, limpiar los tubos de ensayos, realizar la estadísticas, etc. ”

Casi nadie afirma esta sentencia, pero se da por entendida y el tesista tiene temor a afirmar que no ha participado totalmente en la parte operativa del proceso. Sin embargo, el investigador es un gestor/gerente de conocimiento científico, el diseñador de lo que debe hacerse. Así como la eficiencia de una economía de mercado se basa a la especialización, el ámbito del desarrollo de la investigación científica lo exigue. Consentir esta idea es simplemente plantar escollos, entre neófitos de la investigación, equivale a un bullying intelectual.

Mito 9

“Las Conclusiones deben guardar relación con tus objetivos y si hay otro hallazgo importante(fortuito- no planeado) lopuedes incluir”

 Muchas veces, el hecho de ver muchas conclusiones alegra a algunos revisores, pero epistemológicamente es incorrecto, no se debe concluir en base a hallazgos incidentales. La sección de Discusión es la única en que se nos puede permitirlanzar ciertas elucubraciones.

Mito 10:

“ Una buena tesis guarda relación estricta entre el Protocolo de Investigación y el Informe de Tesis”

Hasta cierto punto es razonable y es justificable si se contara con un equipo de especialistas que haya participado de todo el proceso, pero nuestra realidad es muy diferente.

Resolvamos el asunto haciendo la analogía entre un Presupuesto Económico y la ejecución presupuestal. La eficiencia se mide en el cumplimiento de los objetivos, tal razonamiento también es aplicable a cuestiones de tesis de grado. Si convenimos cambiar de marca de reactivos, adicionar alguna estrategia para seguimiento efectivo de voluntarios, si observamos que la estadística propuesta en el Protocolo no se adapta a la naturaleza de los datos obtenidos, debemos adoptar la medidas optimizadoras del caso, e informar como realmente se procedió, en el reporte de tesis.

Colofón

Así vemos que estos mitos son resultado de creer que sabemos, por lo cual, el gran reto es arrostrar al tesista y hacerle patente lo que no sabemos, lo cual precisamente es el próximo paso a dar, en otras palabras ser consecuente con Socrates, ser parteros del conocimiento.

Referencias bibliográficas

Armitage, P., Berry, G., & Matthews, J. N. S. (2008). Statistical Methods in Medical Research. John Wiley & Sons.

Day, R. A., & Gastel, B. (2011). How to Write and Publish a Scientific Paper: Seventh Edition. ABC-CLIO.

Ransanz, A. R. P. (1999). Kuhn y el Cambio Científico. Fondo de la Cultura Económica.
 

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