Algunas virtudes de los modelos estadísticos comparativos:
Explicar un evento (según hempel), es establecer condiciones bajo las cuáles este usualmente tiene lugar. La experimentacón es uno de los recursos fundamentales. Sin embargo pocas veces puede aplicarse en ciencias sociales
En este sentido, los modelos comparativos y el análisis estadístico multivariado pueden ser de gran utilidad para reemplazarlo. La obtención y el análisis de datos científicos implican una comparació cuya utilidad depende de que las partes integrantes se estructuren con el mismo cuidado e identica precisión. Los estudios comparativos plantean dos condiciones: 1) introducción de factores contextuales (sociales, políticos, institucionales) en los postulados teóricos generales. 2) la necesidad de incorporar el contexto en el que se realizan las observaciones.
Se exige a los estudios comparativos la formulación de modelos hipotéticos, deductivos, integrando y diferenciando variables causales, factores contextuales y efectos a estimar.
Este es un desafío frente al cuál el manejo de modelos estadíticos comparativos pueden ser de gran utilidad. El proceso de comparación estadistica de diferencias permite mayor grado de manipulación a nivel operacional y capacidad técnica para el análisis de las observaciones. Sin embargo, no hay que olvidar que el uso de la estadística no resuelve la elaboración conceptual que significa ortorgar validez y confianza a las medicionas y a la interpretación de las comparaciones.
En las investigaciones no expermentals, es poca la capacidad de manipular y controlar los efectos principales, secundarios e interactivos en un contexto de análisis. La alternativa propuesta por Blalock apunta a desarrollar estudios con base en muestras probabilisticas. A partir de una modelación teórica rigurosa, capaz de controlar por inclusión conceptual los atributos y sucesos observables y no observables.
Toda teoría científica debe reunir simultáneamente cuatro requisitos fundamentales: generalización, exactitud, parsimonia y causalidad.
Generalidad se refiere a los argumentos teóricos, significa que la teoría es aplicable en diferentes contextos o a variedades del fenomemo: esto conduce a que las variables contenidas en las proposiciones empíricas sean aplicables a estos contextos y fenomenos en la medida en que son indicadores referidos a la medición.
Uno de los principales problemas que deben encarar los estudios comparativos es la comparabilidad de las mediciones.
La exactitud hace referencia a la precisión que deben alcanzar las predicciones individuales.
La parsimonia exige economía de dimensiones y variables en los modelos explicativos. Estos dos requisitos son inversos. Mayor precisión se consigue con agregar más factores, lo cuál disminuye la parsimonia.
Causal significa que la variable dependiente no está sobredeterminada y el patron explicativo no cambia al agregarse nuevas variables. En tal sentido, crece el poder explicativo causal de una teoría cuando al incorporar mayor número de factores, las premisas explicativas se mantienen invariables. El postulado de causalidad implica que los factores operantes en diferentes niveles de análisis deben ser contenidos y examinados desde la teoría utilizada.
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