The logic of Comparative Social Inquiry Adam Przeworski & Henri Teune Capítulo 2 Diseños de Investigación

Un modelo de teoría Criterios de Evaluación Precisión: la teoría maximiza la explicación y la predicción de la varianza, en términos de las variables independientes. Generalidad: el alcance de una teoría para explicar fenómenos sociales. Parsimonia: Cuanto menor es el número de factores explicativos de un fenómenos dado, más parsimoniosa es la teoría. No obstante, el criterio de generalidad y parsimonia implica : (i) que las mismas teorías sean evaluadas en diferentes sistemas (ii) que las teorías de las ciencias sociales ganen confirmación, sólo si las teorías formuladas según los mismos factores son el punto de partida de la investigación comparativa. Causalidad: Se dice que un sistema de variables es del orden de lo causal si : (i) la variable dependiente no está “sobredeterminada” esto es, no existen dos variables en el sistema que explican el mismo porcentaje de variación del fenómeno dependiente (ii) el sistema de variables se aisla, esto es, el patrón explicativo no varía cuando se introducen nuevas variables. La medida en la cual una teoría es causal, es decir, la medida en la cual las premisas generales son invariantes, se incrementa cuando aumenta el número de factores introducidos. En términos de la investigación comparativa, el postulado de causalidad implica que los factores operando en diferentes niveles de análisis (grupos, comunidades, regiones, países) deberían ser incorporados a la teoría y que su interacción con los factores operantes en cada uno de los sistemas, deberían ser examinados.

El Postulado de substitubilidad Concierne a la discusión entre sobre si las observaciones basadas en la historia deberían ser tratadas como específicas de sistemas particulares mientras que las teorías generales, despojadas de parámetros socio espaciales, podrían ser desarrolladas y comprobadas. El puente entre las observaciones históricas y la teoría general es la substitución de variables por nombres propios en el curso de la investigación comparativa El supuesto básico de l Postulado de substitubilidad es que los nombres de las naciones o de los sistemas sociales en general son tratados como residuos de las variables que tienen influencia sobre el fenómeno explicado y pueden ser incorporadas a la teorías. Si se acepta la naturaleza residual de los nombres d elos sistemas sociales, podemos intentar reemplazarlos por variables. Entonces cuando observamos diferencias entre sociedades en relación a alguna característica podemos preguntarnos que ocurre con esas sociedades para causar esas diferencias.

Most Similar System Designs Diseño de investigación basado en la estrategia de Naroll Busca la “variación concomitante” entre dos sistemas cuyas características sean lo más similares posible. Son las muestras óptimas para la investigación social. EJ: Los Países Escandinavos o los Países Anglosajones porque comparten muchas características económicas, culturales y políticas, por lo cual las variables “experimentales” (desconocidas) se minimizan. En caso de hallar diferencias importantes, el número de factores atribuibles a estas diferencias será suficientemente pequeño como para ser factor explicativo de tales diferencias

El diseño se focaliza en las diferencias y similitudes inter sistema Los sistemas constituyen el nivel original de análisis mientras que las variaciones dentro de un sistema se explican en términos de factores sistémicos Los factores sistémicos comunes se entienden como “variables control” y las diferencias inter sistémicas como variables explicativas. Un ejemplo del enunciado en este caso sería: “Entre los países angloamericanos, que comparten estas características, las diferencias en el voto de clase pueden ser atribuidas a los siguientes factores…” A pesar de que estos diseños raramente ha sido formulados rigurosamente, su lógica es razonablemente clara.

Las implicancias teóricas de las diferencias referidas al comportamiento, como por ejemplo, la diferencia hallada en la asociación entre la asistencia a la Iglesia y la identificación partidaria entre países más y menos desarrollados en términos de su democracia, son: 1) Los factores comunes a los países son irrelevantes para explicar el comportamiento, ya que los diferentes patrones de comportamiento se observan entre los sistemas que comparten estos factores 2) Cualquier conjunto de variables que diferencie estos sistemas según las diferencias de comportamiento observadas (o cualquier interacción entre estas diferencias) puede ser considerado como factor explicativo de estos patrones de comportamiento. Esta segunda implicancia es particularmente importante ya que a pesar de que el número de diferencias entre países similares es limitado, será invariablemente suficientemente importante como para “sobredeterminar” el fenómeno dependiente.

A pesar de que los diseños de sistemas más similares se focalizan en la variación concomitante, no es posible incluir variables experimentales. De ello se sigue que hay más de un factor que categoriza en el mismo orden a Gran Bretaña, Australia, los Estados Unidos y Canadá mientras que hay más de una diferencia entre los Estados Unidos, Gran Bretaña y Alemania del Oeste o entre Italia en México En suma, la eficiencia esta estrategia en términos de generalización es relativamente limitada.

Most Different Designs La estrategia alternativa El punto de partida de esta estrategia es la variación del comportamiento, observado en un nivel más bajo que el de los sistemas: nivel individual, de grupo, de comunidad local, de clases sociales u ocupación Los factores sistémicos no tienen un rol especial como predictores del comportamiento. Por ejemplo, si el interés fuera explicar las variaciones en las actitudes de los alumnos secundarios sobre su adaptación personal o en los valores de los dirigentes locales, el supuesto inicial es que la muestra de individuos fue extraída de la misma población En consecuencia, los factores sistémicos no juegan ningún rol en explicar el comportamiento observado Subsecuentemente, se debe comprobar, paso a paso, este supuesto en el curso de la investigación cross-sistémica. Si el supuesto se rechaza, deben ser considerados los factores sistémicos.

El primer paso de este diseño es identificar aquellas variables independientes observadas al interior de los sistemas que no violan el supuesto de homogeneidad de la población total. A pesar de que las muestras se extraigan de diferentes sistemas, son tratadas inicialmente como si la población de la que fueron extraídas, fuera homogénea. Si los subgrupos de la población son extraídos de diferentes sistemas, no se diferencian en relación a la variable dependiente, porque las diferencias entre estos sistemas no son importantes en la explicación de esta variable Si la relación entre las variables dependiente e independientes es la misma al interior de los subgrupos de la población, nuevamente las diferencias sistémicas no deben tomarse en consideración.

Los factores sistémicos pueden ser descartados, entonces, en la medida en que la formulación de los enunciados generales sea válida, sin considerar los sistemas sociales de los cuales habían sido extraídas las muestras Por ejemplo, si el rango de suicidio es el mismo entre los Zuni, los Suecos y los Rusos, los factores que distinguen estas tres sociedades son irrelevantes para la explicación del suicidio Mientras los estudios de la variación concomitante requieren una identificación positiva de los factores sistémicos relevantes, los diseños con sistemas de mayor diferencia se centran en eliminar los factores sistémicos irrelevantes

Ambas estrategias están basadas en expectativas sobre la realidad social. El sistema de diseño más similar está basado en la idea de hallar un número de diferencias teóricamente significativas entre sistemas similares que pueden ser entendidas como explicativas. El diseño alternativo, que busca máxima heterogeneidad en la muestra del sistema, está basado en la creencia de que a pesar de la diferenciación inter sistémica, la población mantendrá una diferencia sólo en un número limitado de variables o de relaciones de variables. Por último, si una hipótesis se confirma como resultado del diseño de sistemas más similares ganaremos más confianza sobre la generalidad de la hipótesis, mientras que el sistema de mayores diferencias, elimina factores diferenciando los sistemas sociales y formulando enunciados válidos, sin tomar en cuenta los sistemas a los cuales pertenecen. De no confirmarse la validez formulada a través de los sistemas, las hipótesis concernientes a la no diferencia entre los sistemas debe ser rechazada y el nivel de análisis rotar hacia factores sistémicos.

Comparación Univariada La comparación univariada concierne la “igualdad” de las muestras derivadas de distintos sistemas sociales y analiza los fenómenos en el nivel individual. En la medida en que no sea importante identificar el sistema social para predecir características individuales, los factores sistémicos no son relevantes Por ejemplo: Se analiza la propensión individual a votar por la derecha en los países de Europa Occidental. Si la proporción del electorado que vota por la derecha es la misma en todos los países, es irrelevante si se trata de un ciudadano francés o italiano. Por eso el análisis puede proseguir en el nivel individual sin necesidad de recurrir a variables sistémicas.

En las comparaciones descriptivas univariadas la confianza en la validez radica en saber si la relación entre la variable que está siendo explicada y una variable independiente es la misma dentro de todos los sistemas sociales o si en cambio, las características sistémicas son importantes para determinar el ajuste teórico de las predicciones en diferentes sistemas sociales. Entonces, si la muestra no se diferencia en términos de características inter sistémicas, es posible generalizar más allá de la muestra examinada con algún grado de confianza. Por ejemplo, si los líderes locales de India, Polonia o los Estados Unidos no difieren en su orientación hacia el cambio, es esperable que los líderes locales de otros países no sean significativamente diferentes. La limitación en comparar sistemas respecto de los fenómenos en el nivel individual es la medición. Las comparaciones cross-sistema de una única variable, dependerá de las unidades y de la escala de medición de cada sistema social. Con mucha frecuencia estas comparaciones directas no son posibles, en general por desconocimiento de las escalas de medición.