¿Qué es un Paquetes Estadístico?

Este es un conjunto de programas informáticos específicamente diseñados para el análisis estadístico de datos con el propósito de dar solución a problemas bien sea de estadística descriptiva ó inferencial, o de ambos.

Este conjunto de programas y subprogramas se encuentran conectados de manera que funcionan de conjunta, es decir que para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él, Gondar, 2000.

Con lo cual se puede decir que un paquete estadístico permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office 97 de Microsoft).

Marín, Cabero y Paz (2008), indican que un programa estadístico es un producto de software que sirve para realizar tareas estadísticas; y lo que se espera de él que lea los datos, reciba ordenes  y ejecute el análisis de los mismos.  Los paquetes estadísticos actuales superan  esas mínimas  de manera que permiten:

a)  Crear nuevas variables

b)  Seleccionar variables y sujetos

c)  Reconocer y generar datos en ASCII

d)  Añadir las variables creadas al archivo en uso

e)  Varios formatos de integración programa-usuario

f)  Controlar aspectos del entorno de trabajo

Dentro de los paquetes estadísticos más utilizados están: SAS, BMDP, SPSS, SYSTAT, STATISTICA, STATA y, últimamente están, MINITAB, S-PLUS, EVIEWS, STAT-GRAPHICS y MATLAB. También se pueden encontrar: R, Past, Open Stat, Genstat Discovery Editión 3.

Lo que se denominó como investigación holística, alude a una  comprensión integradora de la investigación, por ende se propuso generar  un modelo del proceso investigativo que recogiera los aportes de los  diferentes modelos epistémicos, no solo desde las técnicas de recolección  de datos y de análisis, sino desde la concepción del proceso mismo; un  modelo que abriera el panorama en cuanto a las posibilidades de  aplicación de procedimientos, de variedad de resultados y de tipos de  investigación y que fuese aplicable tanto a las ciencias sociales como a  las ciencias naturales. En otras palabras, generar un modelo en el cual se  pudiera apreciar la enteridad del proceso investigativo. Hurtado (2000)

Por otro lado, este paradigma ha proporcionado diversos aportes,  tanto metodológicos como pedagógicos, sociales y humanos. Constituye  un modelo que organiza y sistematiza la información y el conocimiento en metodología de la investigación por medio de la metáfora de la espiral  holística.

En investigación holística todos los tipos de investigación son  importantes y ninguno es superior a otro: todos se necesitan  recíprocamente. Se le atribuye significación científica, tanto a una  investigación descriptiva como a una investigación explicativa o  proyectiva, y se evita hacer corresponder los tipos con niveles específicos  del proceso educativo formal.

En conclusión, la comprensión holística de la investigación, está  llamada a producir cambios insospechados en el campo de la labor  científica, en los procesos metodológicos y en la didáctica de la  investigación.

BIBLIOGRAFÍA

∙ Barrios, Henry (2005). La Investigación Holística. Principios Científicos de la Salud Holística. Cap. 11. El Salvador. ∙ Hurtado, Jacqueline (2008). Investigación Holística o Comprensión  Holística de la Investigación. Revista Internacional Magisterio Nº31.  Febrero – Marzo. Bogotá – Colombia.

∙ Cañizales, Ana (2009). Teoría Holística. Universidad Nacional  Experimental Politécnica de las Fuerzas Armadas. Carabobo – Venezuela.

∙ Azuaje, Dexi (2011). Teorías y Paradigmas Educativos. Trabajo  Especial de Grado. Universidad Fermín Toro. Venezuela.

Los diseños secuenciales intentan ser la alternativa que permita analizar por separado los tres tipos de fuentes de variación (efectos asociados a la edad, a la generación y al tiempo de medida), y su nacimiento está muy vinculado a las propuestas del ciclo vital que veremos en el capítulo 12. De acuerdo con el diseño del muestreo, podemos hablar de dos tipos de diseños secuenciales (Schaie y Willis, 1991, p. 249; Baltes, Lindenberger y Staudinger, 1998, p. 1051):

• Secuencias longitudinales: consiste en el seguimiento paralelo de varias muestras a lo largo de diversos puntos de medida. Pueden considerarse como la multiplicación natural de los diseños longitudinales clásicos, pero ahora siguiendo varias cohortes a la vez.

• Secuencias transversales: se trata de medir muestras independientes de diversas edades en diferentes puntos temporales. Así, son una replicación del diseño transversal clásico en varios puntos de medida cubriendo idénticos rangos de edad.

Estos dos diseños secuenciales básicos pueden dar lugar a al menos tres tipo de análisis diferentes de acuerdo con Schaie (1983a) que nos permitirán calcular los efectos de los factores asociados a la edad, a la generación y al tiempo de medida. Estos tres tipos de análisis de las secuencias son:

• Generacional secuencial (cohort-sequential):permite oponer efectos debidos a la edad y a la cohorte. Supone comparar durante intervalos de tiempo iguales datos provenientes de dos cohortes diferentes pero en idénticos rangos de edad. Por ejemplo, comparar la cohorte nacida en 1920 midiéndola longitudinalmente en 1980 y 1990 (cuando tengan 60 y 70 años) con la cohorte nacida en 1930 midiéndola longitudinalmente cuando también tuviesen 60 y 70 años (o sea, en los años 1990 y 2000).

• Transversal secuencial (cross-sequential): opone los efectos de cohorte a los de ocasión de medida. Se trata de comparar por lo menos dos cohortes distintas y seguirlas en dos puntos de medida diferentes. Es útil sobre todo cuando no son esperables cambios asociados a la edad.

• Temporal secuencial (time-sequential): confronta efectos asociados a la edad con los de ocasión de medida. Muestras de dos edades diferentes se comparan en dos puntos de medida. A diferencia de los dos anteriores, implica datos no de medidas repetidas, sino procedentes de medidas  independientes.

Una combinación de estos tres tipos de análisis podría darnos estimaciones fiables de los tres tipos de efectos implicados. (Villar, Feliciano 2001)

Los diseños de investigación se refieren a la estrategia de recogida de datos que se puede seguir utilizando cualquiera de las metodologías comentadas en el apartado anterior. Estos diseños de investigación, en el caso de la Psicología Evolutiva y de la Psicología de la Educación, tienen un interés especial, ya que han de ser capaces de apresar de alguna manera, más o menos precisa, los cambios que suceden a lo largo del tiempo. Distinguimos en este sentido tres diseños de investigación diferentes: transversales, longitudinales y secuenciales. Villar Feliciano, 2001

La metodología cualitativa es una familia de métodos (más que un solo método) que, por el contrario, comparte características como:

• El interés por la experiencia de las personas, experiencia abordada de manera global, holista. No se entiende a la persona como un conjunto separado de variables, por lo que el investigador cualitativo debe desarrollar una sensibilidad hacia situaciones o experiencias consideradas en su globalidad y hacia las cualidades que las regulan.

• Un carácter interpretativo, entendiendo la interpretación, como señala Eisner, al menos dos sentidos: por una parte el investigador cualitativo trata de justificar, elaborar o integrar en un marco teórico, sus hallazgos. Por otra parte, el investigador pretende que las personas estudiadas hablen por sí mismas; desea acercarse a su experiencia particular desde los significados y la visión del mundo que poseen.

• La atención al contexto en el que tiene lugar la experiencia humana, de manera que los acontecimientos y fenómenos no pueden ser comprendidos adecuadamente si son separados de aquellos.

• Los contextos de investigación son naturales y no son construidos ni modificados. El investigador cualitativo centra su atención en ambientes naturales y busca respuestas a sus cuestiones en el mundo real, o en la realidad desde el punto de vista de los sujetos estudiados.

A partir de estas características y supuestos, encontramos métodos cualitativos muy heterogéneos, entre los que cabe destacar los siguientes:

Los estudios fenomenológicos, En la investigación narrativo-biográfica, El estudio de casos, La investigación etnográfica

En los estudios correlacionales (o método de encuesta, como prefieren llamarle otros investigadores) el investigador aplica a una muestra (que suele ser muy amplia) de sujetos una serie de preguntas (vinculadas a variables), generalmente en contextos naturales, y después analiza las respuestas obtenidas. En este análisis se suele utilizar, aunque no siempre, técnicas de tipo estadístico.

Las preguntas aplicadas pueden ser tests estandarizados, cuestionarios elaborados ad-hoc, entrevistas (generalmente estructuradas), etc., en todo caso generadores de respuestas susceptibles de ser tratadas numéricamente. Estas preguntas se suponen que han de ser indicadores válidos y fiables de las variables que queremos estudiar.

Este tipo de metodología permite estudiar de manera especialmente adecuada aspectos como las actitudes, las opiniones o los conocimientos sobre ciertos temas, así como competencias como la inteligencia o rasgos como la personalidad, aspectos estos que han dado lugar a gran número de escalas y pruebas estandarizadas. Este tipo de variables son difícilmente manipulables en laboratorio y, por ello, los métodos experimentales rara vez van a resultar adecuados para estudiarlas. Por otra parte, existen también razones de tipo ético que nos impiden manipular ciertas variables aunque teóricamente fuera posible.

A partir de la aplicación de este tipo de pruebas, podemos obtener la distribución en nuestra muestra de la característica que miden o incluso relacionar unas características con otras. En este caso, el procedimiento estadístico fundamental es la correlación, una prueba que mide el grado de asociación estadística (que no relación causa-efecto) entre variables numéricas. Esta correlación puede ser positiva (altos niveles en una variable tienden a darse con altos niveles en otra) o negativa (altos niveles en una variable tienden a darse con bajos niveles en otra).

El grado de generalización de nuestros hallazgos en este tipo de estudio depende de manera crítica de la manera en la que ha sido obtenida la muestra estudiada, y, en concreto, hasta que punto es una muestra representativa de la población ala que queremos g eneralizar los resultados obtenidos.

La observación sistemática es un método científico que tiene una especial relevancia dentro de la Psicología Evolutiva y la Psicología de la Educación. El objetivo de la observación sistemática es la descripción y explicación de fenómenos que ocurren en contextos naturales (Arnau, 1995). Consiste, en esencia, en acudir al entorno natural en el que se produce el comportamiento objeto de estudio, observarlo y registrar ese comportamiento. Una vez registradas las secuencias de comportamiento (generalmente, mediante grabaciones en vídeo), el observador ha de desarrollar un sistema de categorías que le permita diseccionar los comportamientos relevantes observados. Cuando tenemos las secuencias de comportamiento categorizadas de manera sistemática y fiable, podemos obtener patrones de comportamientos típicos, relaciones entre diferentes comportamientos (categorías), etc., Una de las mayores virtudes de la observación sistemática como metodología de observación es que sus hallazgos están muy cercanos al apresamiento del desarrollo y la educación tal y como se produce en la vida cotidiana, sin la artificialidad del laboratorio. Esto hace que se validez externa pueda ser alta. Esta validez, sin embargo, dependerá en gran medida de los procedimientos de muestreo que hallamos utilizado para seleccionar las secuencias comportamentales a analizar o del control de ciertos efectos, como la influencia que tiene sobre los sujetos saberse observados. Quizá por esto último, los estudios  observacionales generalmente se llevan a cabo con niños y mucho menos frecuentemente con adultos. En contrapartida a sus ventajas, de un estudio observacional sólo podemos derivar asociaciones entre comportamientos, no relaciones causales, lo que hace que la validez interna de estos estudios sea menor que la que pueden llegar a alcanzar los estudios experimentales (Anguera, 1991). Citado en Villar Feliciano, 2001.