Desarrollos recientes en estadística: Aportes teórico-metodológicos a la investigación sociológica

• Rdz-Navarro, Karina ^[1] ; Asún, Rodrigo A. ^[1]
  1. [1] Universidad de Chile

     Universidad de Chile

     Santiago, Chile

     
• Localización: Sociología y tecnociencia: Revista digital de sociología del sistema tecnocientífico, ISSN-e 1989-8487, Vol. 1, Nº. 6, 2016 (Ejemplar dedicado a: Varia), págs. 1-13
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Recent developments in statistics: Theoretical and methodological contributions to sociological research
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• Resumen
  • español

    La presente investigación muestra y discute las ventajas empíricas de emplear herramientas estadísticas modernas (i.e., correlaciones policóricas, análisis factorial de ítems y modelos de ecuaciones estructurales) específicamente desarrollados para analizar variables latentes medidas con ítems ordinales categóricos, y compara estos procedimientos con dos tipos de análisis estadísticos clásicos desarrollados para trabajar con variables observadas (no latentes) medidas a nivel de intervalo (i.e., correlaciones de Pearson y análisis de regresión lineal). Los resultados de dos estudios Monte Carlo revelaron que los métodos estadísticos específicamente desarrollados para trabajar con variables observadas de tipo categórico y variables latentes permiten una mejor caracterización de los instrumentos de medida y los constructos teóricos, así como también una caracterización más precisa de la fuerza de la asociación entre las variables y la varianza explicada global del modelo. Se discute la relevancia de estas técnicas estadísticas para la investigación sociológica cuantitativa con la finalidad de iluminar un posible cambio en el enfoque metodológico y epistemológico de la investigación en ciencias sociales, desde el simple contraste de hipótesis nulas hacia el contraste de modelos teóricos alternativos.

  • English

    Current manuscript shows and discuss the empirical advantages of employing modern statistical tools (i.e., polychoric correlations, item factor analysis and structural equation modeling) specifically developed to analyze latent variables measured with ordinal categorical items, and compared these techniques to two classic statistical analyses developed for observed (non-latent) variables measured at an interval level of measurement (i.e., Pearson correlations and linear regression analysis). Results from two Monte Carlo studies revealed that statistical methods specifically developed to work with categorical observed variables and latent variables allowed for better characterization of measurement instruments and theoretical constructs, as well as more precise characterization of the strength of the association between variables and the overall variance explained by the model. The relevance of modern statistical techniques for sociological quantitative research is discussed in order to enlighten a possible shift in the methodological and epistemological scope in the social sciences from simple null-hypothesis testing to the testing of alternative theoretical models.