 1. Estudio de casos:  Origen: Max Weber  Se trabaja con un pequeño numero de casos y se comparan de forma global entre ellos para llegar a generalizaciones.

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2  1. Estudio de casos:  Origen: Max Weber  Se trabaja con un pequeño numero de casos y se comparan de forma global entre ellos para llegar a generalizaciones.  2. Estudio de variables:  Origen: Emile Durkheim  Esta estrategia implica el análisis de variables y sus relaciones  Objetivo: comprobar hipótesis abstractas derivadas de teorías que refieren a relaciones entre características de las unidades sociales.

3  Método más importante para el análisis comparativo.  1.Es un proceso de análisis basado en una lógica.  Se observa una relación, basada en similitudes o diferencias, entre dos o más procesos sociales. A su vez esta misma relación puede ser observada entre dos o mas procesos que tienen lugar en un tiempo y/o ubicación diferentes.  2. Esa lógica es inductiva, por lo que no se caracteriza por la aplicación de una metodología única. Explota todas las técnicas de investigación existentes que le permiten cumplir los objetivos de: explicar e interpretar fenómenos macrosociales dentro de un marco de referencia comparativo. A su vez no debe confundirse con una técnica, si no que es un método amplio.  3. No es un método de medición, si no que se entiende como un método para descubrir relaciones empíricas entre variables.

4  A)Sistemas similares  B)Sistemas diferentes  En ambos métodos el mecanismo para explicar variaciones a lo largo del tiempo es el cálculo de covarianza.  Lógica de cada diseño: aislar las relaciones entre variables eliminando las que son externas. En términos causales sería, aislar factores causales eliminando otras variables como causas posibles.  A) En la técnica de sistemas similares se escogen como objetos de investigación sistemas que son similares o idénticos en el máximo de variables posibles, con la excepción de la variable que caracteriza al fenómeno que se quiere examinar. El objetivo es identificar factores relevantes.  B) En la técnica de sistemas diferentes las variables externas son eliminadas escogiendo sistemas para comparar que no se diferencian en el fenómeno que se investiga. En consecuencia el número de variables no importantes eliminadas también se maximiza. El objetivo es tratar de eliminar factores irrelevantes.  Las dos técnicas comparten el objetivo parecido de eliminar explicaciones competitivas (o rivales) y factores que son irrelevantes a la cuestión que se examina.

5  A pesar de estas diferencias en el proceso de eliminación de variables, la lógica en la que se basan las dos técnicas es la misma. Se detecta una falta de covarianza entre la variable dependiente y las variables independientes que son irrelevantes.  En ambas técnicas la covarianza es el criterio que se utiliza para identificar variables relevantes e irrelevantes. En vez de ser considerados como métodos comparativos competitivos, son estrategias alternativas para maximizar la eficacia del mismo diseño comparativo.  Las dos técnicas explicadas estimulan el desarrollo de teorías nuevas. Cuando se utiliza la técnica de sistemas similares se intenta resolver la paradoja que representa tener casos iguales con resultados diferentes. El objeto es averiguar cuál es la diferencia entre ambos casos que causa resultados desiguales.  El método de sistemas diferentes resuelve otra paradoja: dos sistemas A y B son desiguales pero experimentan el mismo resultado Y. El objetivo de este tipo de análisis es identificar causas comunes que expliquen un resultado común.

6  Implica la manipulación conceptual (Matemática) de datos empíricos para descubrir relaciones entre variables. Este método divide el mundo en variables. Las variables utilizadas en el análisis causal pueden ser: de ratio, intervalo, ordinales o nominales.  El método estadístico soluciona el problema del control de variables irrelevantes usando correlaciones parciales. Se trata de estimar la cantidad de covarianza entre variables que se supone que están relacionadas.  El método estadístico es una aproximación del método experimental. Posee sus funciones lógicas esenciales, pero no es perfecto porque no puede solucionar de forma tan eficiente el problema del control.  Es difícil controlar todas las variables independientes existentes, solo suele ser posible controlar las variables que se piensa que pueden tener alguna influencia en la variable dependiente.

7  El método comparativo es igual al método estadístico en todos sus aspectos excepto en uno: el número de casos es demasiado pequeño para permitir un control sistemático utilizando correlaciones parciales. Un análisis comparativo intensivo de pocos casos puede ser más efectivo que un análisis superficial de muchos casos.  El método comparativo es superior al método estadístico en muchos aspectos:  1) El método estadístico no es combinatorio, cada condición se examina individualmente o de manera troceada. Sin embargo el análisis causal casi siempre implica el estudio de causas múltiples.  2)El método comparativo produce explicaciones que cubren cada instancia singular de un fenómeno. Ilumina de forma automática las irregularidades de los casos desviados y requiere que el investigador/a proponga explicaciones. Es más consistente con el objetivo de interpretar casos específicos. Esta característica lo hace útil en la tarea de construir teorías nuevas y sintetizar teorías ya existentes.  3) Las fronteras de un examen comparativo las suele determinar el investigador/a. No hay restricciones o limitaciones determinadas por la arbitrariedad de la población definida (o en bastantes casos no definida). El método comparativo fuerza al investigador/a a familiarizarse con los casos importantes del análisis. Para hacer comparaciones significativas de casos como un todo, se debe examinar cada caso de forma directa y compararlo con otros casos importantes. En cambio, el método estadístico requiere que se desagreguen casos en variables y que se examinen relaciones entre esas variables; no que se realice un examen directo de diferencias y simulitudes entre casos.

8  A) Muchas variables y B) Un número pequeño de casos. Esos dos problemas suelen estar interrelacionados.  Hay diversos métodos que se utilizan para minimizar esos dos problemas:  1) Un método es incrementar el número de casos tanto como sea posible. Cualquier expansión de la muestra mejora las posibilidades de conseguir control.  2) Reducir el número de variables en el análisis. Si la muestra de casos no puede ser incrementada, quizás es posible combinar dos o más variables que expresen una categoría similar y convertirlas en una variable única. Este procedimiento tiene la desventaja de que el/la investigador sacrifica una parte de la información de la que dispone.  3) Centrar el análisis comparativo en casos comparables. En el presente contexto comparable significa similar en un número alto de características (variables) importantes que son tratadas como constantes.  4) Restringir el análisis a las variables claves omitiendo las que son de importancia marginal.

9  El uso de un tipo de herramientas metodológicas u otro depende de la naturaleza de la realidad social y de la manera más efectiva de ganar acceso a esa realidad.  En ciencias sociales existe una disputa entre científicos/as sociales que utilizan métodos cualitativos de análisis y los/as que prefieren métodos cuantitativos.  Más allá de este punto, el conflicto entre los métodos refleja una fijación en la metodología que se entiende que es el factor más importante de la investigación social.  Ernest R House afirma que “todos los métodos de investigación son herramientas de trabajo diarias. La metodología es importante pero no es sustituto del contenido”. Muchas veces lo que ocurre es que se dejan de lado cuestiones de contenido y valor para enfatizar la metodología.

10  Lic. Victoria Ceriani  CONICET. UBA