No tiene que aprender muchas matemáticas para poder distinguir cuándo se le está presentando el verdadero negocio o una ensalada de números. Sólo hay que saber qué pistas buscar.

Hipótesis

¿Es la hipótesis falsable? Si algo no se puede formular como una afirmación que se pueda demostrar o refutar mediante la observación y la deducción, no se puede estudiar científicamente. Las cuestiones de opinión y creencia no son falsables.

Muestra/Población

¿Qué población se está estudiando? ¿Qué tamaño tiene? Qué tipo de individuos, y en qué proporciones?

¿Cómo de grande es la muestra? De la población, ¿cuántos eligieron los investigadores para su estudio?

¿Cómo seleccionaron los investigadores su muestra? La distribución de las variables en la muestra debe reflejar la distribución de las variables en el conjunto de la población. La selección aleatoria es una forma de hacerlo.

Métodos experimentales

¿Los investigadores probaron sólo una variable experimental a la vez? Así se puede saber que los resultados se deben a la variable estudiada y no a otra cosa.

¿Tienen los investigadores un grupo de control? Un control es un grupo que no está expuesto a la variable experimental. De nuevo, esto es para que los investigadores puedan demostrar que fue la variable experimental la que tuvo el efecto, y no sólo el azar. Por ejemplo, cuando se prueba la eficacia de un fármaco, el grupo de control recibe un placebo.

¿Los investigadores controlaron todas las variables para que sea posible estar seguros de que los resultados fueron consecuencia de las variables que los investigadores señalaron? Un ejemplo es que el fármaco podría tener un efecto diferente en una mujer de 150 libras que en un hombre de 250 libras.

¿Se trataba de una prueba a doble ciego? A veces esto es imposible en la práctica. Una prueba a doble ciego garantiza que ni los investigadores ni los sujetos de la investigación sepan quién recibe la variable experimental. De ese modo, no pueden influir deliberada o inconscientemente en el resultado del experimento.

¿Significan algo estos números?

Significación estadística

Calcula la probabilidad (en términos de porcentaje) de que los resultados obtenidos se deban a lo que dijo el investigador, y no al azar.

Más o menos (a.k.a., intervalos de confianza, márgenes de error)

Medidas de certeza e incertidumbre. Un número grande más o menos significa más incertidumbre, pero compárelo con el tamaño del número base – ¡100 más o menos 1 es mucho más seguro que 2 más o menos 1!

Otras preguntas que hacer

  • Si está comparando dos estadísticas, ¿están midiendo lo mismo? ¿Están utilizando los mismos métodos e instrumentos? ¿Son las mismas definiciones?
  • Si se obtienen cifras realmente extrañas (técnicamente denominadas «valores atípicos»), ¿se incluyen o se descartan?

Si las respuestas a estas preguntas no son fáciles de obtener, puede empezar a sospechar que el investigador (o el autor) no tiene escrúpulos o es incompetente. Tenga en cuenta que una de las cosas que hace que la investigación en ciencias sociales sea tan difícil es que a menudo no se puede garantizar que las muestras sean perfectamente aleatorias o que las variables estén perfectamente controladas. Pero un buen informe de ciencias sociales siempre abordará las cuestiones planteadas por esas omisiones.