¿Puede una teoría mostrar su validez sin datos estadísticos? En rigor sí, pero, los datos numéricos cumplen su función objetivando diagnósticos y propuestas que deficientemente se comprenden cualitativamente. La estadística da excelencia al método científico, cuando se trata de investigaciones cuantitativas.
Como se dijo, el método científico es el conjunto de reglas y procedimientos que indican el curso de acción, para determinar la validez de una hipótesis científica, deducido igualmente de un problema científico. El método científico se diseña en etapas y escuetamente estos son:
1. Observación de un hecho problemático con la teoría que intenta explicarlo 2. Formulación de una hipótesis al fenómeno observado
3. Contrastación de la hipótesis basándose en medicines estadísticas
4. Conclusiones y recomendaciones que generan nuevos hechos problemáticos.
En resumen, la estadística es un instrumento aplicable en el método científico, con muy buenos resultados. Su aplicación particular, está en los muchos aspectos del diseño de un experimento, desde el plan inicial para la recolección de los datos, y en el análisis de los resultados a partir de los datos resumidos, hasta la evaluación de la incertidumbre de toda la inferencia extraída de ellos (Steel y Torrie, 1985)3.
La excelencia de la estadística solo es comprensible en su utilidad para la ciencia, por cuanto es una disciplina que objetiviza, la teoría científica, asignando pesos y medidas de valor a los parámetros de comprobación, lo cual facilita su interpretación por el investigador.
La ciencia es conocimiento, el conocimiento actual, es información procesada e interpretada coherente y objetivamente, a la espera de nuevos elementos de juicio que permitan mejorar y perfeccionar la verdad que ya existe, pero que ya no es la misma después de haber sido influido por otra interpretación, sea está comprobada o no comprobada.
Esto hace, entonces, de la ciencia un proceso, en tal sentido se encuentra en permanente cambio y son esos cambios, que produce disconformidad con la teoría existente, lo que deben soportar la prueba por validarla o invalidarla.
Sin embargo, los cambios, por lo común pasan por desapercibidos a la generalidad de individuos no adiestrados para observar rarezas, ni apreciar lo invisible, y que solo esperan ser impactados por la novedad vendida por los que, si están preparados para ver fenómenos raros en un cielo tachonado de estrellas, la mayoría de las veces insignificante hasta lo tonto.
3. Steel-Torries. Bioestadística, Principios y Procedimientos. Pag. 5. Este libro fue traducido por Ricardo Martínez B. y revisado por Jesús María Castaño.
Sir Issac Newton, apoyado de espaldas sobre un manzano, sintió el golpe de una manzana caída de su rama ¿Quién no vio un fruto caído? Seguramente todos, o casi todos han visto esto; pero, Sir Issac tuvo un ojo problemático, agudizado, por un amplio espectro de conocimiento adquirido, sumado experiencias y cuestiones intrigantes del comportamiento de las cosas, así como un hábito reflexivo ¿Por qué un manzano cae para abajo y no para arriba?, se preguntó.
Sí que esta pregunta, habría sido la más tonta, pero ya todos sabemos ahora que Newton descubrió las leyes de la gravedad, por las cuales todos los objetos son atraídos por la fuerza de la tierra. En tal sentido los cuerpos no caen, sino que son jalados hacia abajo, si se los suelta a cierta altura.
Entonces, no es que sea difícil observar los cambios ocurridos en la realidad, sino que hay que ponerse los lentes adecuados para ver. Estos lentes son el marco teórico en referencia a lo que se observa y que se posee gracias al interés por el conocimiento y por descubrir nuevas cosas en la vida social y la naturaleza.
Descubierto el problema será sencillo plantear una hipótesis y planteando la hipótesis será sencillo también fragmentarlo en variables hasta hacerlo operativo para ser trabajado con la ayuda de la estadística. En suma, a la estadística le toca la tarea fundamental de información para dar por concluido un problema o cuestión.
Empero, la estadística también tiene su método para ordenar el trabajo de procesamiento de información y es común que este método, como el método científico, obedezca a la solución de un problema surgido en una mente inquieta. El método estadístico contiene los siguientes pasos:
1. Planeamiento de la investigación 2. Recolección de datos
3. Organización y clasificación de datos 4. Análisis e interpretación de resultados.
Véase en el cuadro siguiente, de forma operativa, el método estadístico orientado a la solución de un problema.
SOBRE LOS AUTORES
EDUAL DELMAR SANTOS GUTIÉRREZ - ORCID: https://orcid.
org/0000-0003-4992-1073 . Doctor en Ciencias de la Administración por la Universidad Estatal a Distancia - UNED de Costa Rica, Máster en Teología Pastoral por la Universidad Adventista de Centroamérica-Costa Rica, Magister en Contabilidad mención en Auditoría de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, Perú, Contador Público por Universidad Nacional Hermilio Valdizán de Huánuco y Administrador de Empresas por la Universidad Adventista de Centroamérica, Costa Rica. Se ha desempeñado como docente universitario en UPeU (Perú), Universidad Adventista de Colombia (Colombia), Universidad Adventista de Bolivia (Bolivia) y Universidad Adventista de Centroamérica (Costa Rica), además se ha desempeñado como Coordinador de la Facultad de Ciencias Empresariales-UPeU filial Tarapoto. Autor de 7 libros profesionales y de motivación, el último por editorial IDEAS: Si eres pobre no culpes a Dios; además es autor de 5 artículos científicos publicados.
Actualmente se desempeña como docente universitario en cursos de Emprendedorismo, Metodología de la investigación, Investigación y tesis.
LUIS ALBERTO GERALDO CAMPOS - ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8366-689X . Licenciado en Administración: Mención en Gestión Empresarial por la Universidad Peruana Unión (UPeU). Máster en Dirección y Administración de Empresas por CEREM International Business School - España, Magister en Administración con mención en Dirección de Recursos Humanos por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) y Segunda Especialización en Estadística Aplicada para Investigación (UPeU). Se ha desempeñado como, Asistente de Investigación (UPeU), Coordinador Administrativo (UPeU), Especialista en Evaluación de Desempeño (UGEL 14), Jefe de Departamento Académico y Docente Investigador en la Escuela Profesional de Administración de la UPeU Campus Lima. Investigador Renacyt calificado por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC). Es asesor y dictaminador de tesis, con artículos científicos publicados en revistas indexadas de carácter nacional e internacional.
PEDRO LEONARDO TITO HUAMANÍ - ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2989-9203 . Doctor en Ciencias Administrativas por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), Magister en Gestión Empresarial (UNMSM), Licenciado en Administración (UNMSM). Estudios de posgrado en Investigación Científica, Universidad Complutense de Madrid y Universidad Rey Juan Carlos de España, Gestión del Conocimiento, Université Mostesquieu Bordeaux IV- Francia, Metodologías para el E- Learning, Universidad Viña del Mar- Chile. Docente investigador (UNMSM), en la especialidad de Gestión Humana y Comportamiento Organizacional. Autor de artículos publicados en revistas indexadas de nivel nacional e internacional. Director del Instituto de
Investigación (2012-2016). Director Académico de la Unidad de Posgrado de la Facultad de Ciencias Administrativas (FCA) periodo 2014 -2015, Miembro del Comité Directivo del Instituto de Investigación FCA. Miembro del Comité Asesor de la Escuela de Negocios Internacionales y Miembro del Comité Directivo de la Unidad de Posgrado-FCA. Autor de libros “Gestión del Conocimiento y Políticas Públicas”
y “Gestión de Recursos Humanos”. Doctor Honoris Causa por la Universidad Tecnológica de los Andes (2019). Premios al Mérito Científico (2015, 2012, 2009 y 2007) por el Vicerrectorado de Investigación (UNMSM). Investigador Renacyt calificado por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC). Experiencia gerencial en el área de Gestión Humana durante los últimos 25 años, tanto en entidades privadas y públicas. Docente principal de la UNMSM, Docente Investigador de la Universidad de Lima y Docente de la Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur (UNTELS).
Docente invitado en las Escuelas de Posgrado de Universidades del país y extranjero.