class: front <!--- Para correr en ATOM - open terminal, abrir R (simplemente, R y enter) - rmarkdown::render('static/docpres/07_interacciones/7interacciones.Rmd', 'xaringan::moon_reader') About macros.js: permite escalar las imágenes como [scale 50%](path to image), hay si que grabar ese archivo js en el directorio. ---> .pull-left[ # Metodología I ## **Kevin Carrasco** ## Magister Ciencias Sociales FACSO - UChile ## 1er Sem 2025 ## [.green[metod1-mcs.netlify.com]](https://metod1-mcs.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 2: Tipos de estudios y medición en ciencias sociales]  ] ] --- layout: true class: animated, fadeIn --- class: inverse, bottom, right, animated, slideInRight # .red[Sesión 2] <br> Repaso sesión anterior Tipos de diseños de investigación Medición en ciencias sociales <br> <br> <br> <br> --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 2] <br> .yellow[Repaso sesión anterior] Tipos de diseños de investigación Medición en ciencias sociales <br> <br> <br> <br> --- class: roja, middle, right # ¿Existe una crisis de apertura en la ciencia? --- <br>  --- <br>  --- class: middle, center .pull-left[ <br> <br> <br> <br> # Barreras de pago ] .pull-right[ .left[  ] ] --- # Márgenes de ganancia .center[  ] --- .pull-left-narrow[ <br>  ] .pull-right-wide[ ### Modelo actual de publicación científica: - las vacas hacen leche (se ordeñan solas) - otras vacas revisan la leche (gratis) - las vacas le pagan al granjero para distribuir la leche - luego el granjero le vende la leche de vuelta a las vacas ] --- ### Actualmente... - En general, podemos acceder solo al **resultado** de un proyecto, usualmente un artículo -- - Abriendo resultados: Academia.edu, Researchgate, SSRN, scienceopen ... y otros no legales -- - Documental "Paywall: The Business of Scholarship" [Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=HM_nWsdbNvQ&ab_channel=JasonSchmitt) --- <br>  -- - Es la capacidad de **regenerar** de manera independiente los resultados de una investigación usando los materiales originales de una investigación ya publicada. -- - En términos simples: obtener los mismos resultados de una investigación utilizando los mismos datos. --- ## ¿Qué porcentaje de los estudios publicados son reproducibles? .pull-left-wide[  ] .pull-right-narrow[ <br> <br> <br> <br> <br> <br> ... alrededor de un **40%!** (... varía por disciplina) ] --- class: center  .small[ Fuente: [Baker (2016) 1,500 scientists lift the lid on reproducibility - Nature](https://www.nature.com/news/1-500-scientists-lift-the-lid-on-reproducibility-1.19970)] --- ### ¿y en la práctica cómo afecta la reproducibilidad? .pull-left[  ] .pull-right[ - Breznau, et. al, (2023) coordinó una investigación con 161 investigadores de 73 equipos de investigación. - Los equipos informaron tanto hallazgos numéricos como conclusiones sustanciales muy diversas ] --- ## Flujo de trabajo con procesador de texto tradicional .center[  ] --- ## Abriendo el archivo de escritura tradicional  --- ## Desventajas del procesador tradicional .pull-left-wide[ .medium[ - Barrera de **pago/licencia** para acceder a contenidos (propiedad) - Difícil **versionamiento** y llevar registro de quién hizo qué cambio, barrera a la reproducibilidad y colaboración - No permite un documento enteramente **reproducible** que combine texto y código de análisis (en caso de utilizarlo) ] ] .pull-right-narrow[ <br> <br>  ] --- .pull-left-narrow[ ## Escritura libre y abierta ] .pull-right-wide[ .content-box-red[ - independiente de programa comercial - independiente de plataformas específicas - permite combinar texto y análisis en un mismo documento - foco en los contenidos en lugar del formato - permite distintas opciones de formato final]] --- .pull-left-narrow[ ## Escritura simple / plana ] .pull-right-wide[ <br> .content-box-red[ - entorno: editor de texto - separación entre texto de entrada (input) y texto de salida (output) - foco en el input/contenido vs output/formato - marcas de edición: vínculo entre formato de input y output - sin cortar / pegar ] ] --- <br>  --- ##### El caso de Pedro - Pedro accede una base de datos con información sobre trabajadores sindicalizados en distintas empresas del país. -- - .bold[Sin tener una hipótesis previa], correlaciona las variables: .green[participación en huelga] (1), .red[tiempo de afiliación sindical] (2) y .orange[tipo de contrato] (3) -- - Observa que hay una correlación positiva entre tiempo sindicalizado y participación en huelgas (_r_ = 0,32) -- - Posterior a mirar los datos establece una hipótesis: a mayor .red[tiempo de afiliación sindical] (x) existe mayor .green[participación en huelgas] (y) --- - .red[No encuentra] resultados esperados en base a su hipótesis (tiempo de afiliación sindical impacta positivamente en la participación en huelgas) -- - Ajusta la variable tiempo, .bold[eliminando casos] que llevan .red[menos de 2 años sindicalizados en la empresa], obteniendo una asociación significativa con probabilidad de error _p_ <0.05 -- - Finalmente .bold[excluye] a trabajadores a .orange[plazo fijo], manteniendo solo aquellos con contrato indefinido, obteniendo un _p_ <0.01 # .center[🤔?] --- class: middle las .red[prácticas cuestionables de investigación] refieren a las: > _"acciones que violan los valores tradicionales de la empresa de investigación y que pueden ser perjudiciales para el proceso de investigación"_ (National Academies of Science 1992 en Steneck, 2006, p. 58). --- # Algunas consecuencias - el problema *no es la exploración de datos*, sino su uso en reporte selectivo de resultados de investigación -- - incrementa la posibilidad de rechazar erróneamente `\(H_0\)` -- - exageraciones de efectos estimados, perjudicando la replicabilidad -- - se confirma lo que uno está buscando, no lo que entregan los datos (y pierde sentido el recolectar datos, y hacer investigación empírica) --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 2] <br> Repaso sesión anterior .yellow[Tipos de diseños de investigación] Medición en Ciencias Sociales <br> <br> <br> <br> --- ## Tipos de diseños de investigación Un diseño de investigación es un plan estructurado y ordenado, que está orientado a responder empíricamente (con evidencia observable) una pregunta de investigación. ¿Qué aspecto de la teoría se va a investigar? ¿Cómo se levantarán los datos? ¿cómo se analizará la información obtenida? Todo diseño de investigación busca **obtener conclusiones basadas en la evidencia empírica y un correcto tratamiento de los datos** --- * Diseños de investigación transversal .center[  ] --- * Diseños de investigación longitudinal .center[  ] --- * Diseños de investigación experimentales .center[  ] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 2] <br> Repaso sesión anterior Tipos de diseños de investigación .yellow[Medición en Ciencias Sociales] <br> <br> <br> <br> --- .center[¿Qué es medir?] Asignar un número de acuerdo a la cantidad que un objeto posee de una determinada propiedad * Ejemplo de economía: **Riqueza**: Asignar un número a las personas según ingresos o propiedades que tengan * Ejemplo de Ciencias Sociales: **Inteligencia**: Asignar un número a las personas según su capacidad para resolver problemas --- .center[¿Cómo se asignan estos números?] 2 Teorías base de medición a) Teoría clásica: - Fundamentado en la operación básica de medición: contar - Contar entidad continuas - Fraccionar en función de unidades de medida - Aditividad --- a ) Teoría clásica: Ventajas: - Fácilmente interpretable - Bajo nivel de arbitrariedad Desventajas: - Poco aplicable en Ciencias sociales, salvo variables delimitadas: dinero, tiempo, edad --- .center[¿Cómo se asignan estos números?] 2 Teorías base de medición b) Teoría representacional - Origen en 1946. Stevens, psicólogo - Medir no está restringido a asignar números a magnitudes, sino asignar números según una regla o serie de decisiones - Estas reglas dependen de las propiedades de los números que utilizamos y que queremos representar. Nominal, Ordinal, Intervalar, razón. --- b) Teoría representacional Ventajas: - Números "representan" relaciones entre objetos - No requiere unidad de medida - Permite medir un mayor número de conceptos sociales Desventajas: - Ambigüedad en sentido del número asignado (no hay unidad de medida; no se emplean todas las propiedades de los números) - Menor validez del número asignado: (operaciones para medir son discutibles, no se mide directamente) --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 2] <br> Repaso sesión anterior Medición en Ciencias Sociales .yellow[Operacionalización] <br> <br> <br> <br> --- ## Operacionalización - Las variables pueden ser visibles o no visibles/latentes. (Ej: peso / inteligencia) -- * Proceso de definición de la medición de un fenómeno que no se puede medir directamente, aunque su existencia se infiere de otros fenómenos --- ## Operacionalización .center[] --- ## Operacionalización .center[] --- ## Operacionalización .center[] --- ## Operacionalización .center[] --- class: front .pull-left[ # Metodología I ## **Kevin Carrasco** ## Magister en Ciencias Sociales FACSO - UChile ## 1er Sem 2025 ## [.green[metod1-mcs.netlify.com]](https://metod1-mcs.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 2: Tipos de estudios y medición en Ciencias Sociales]  ] ]