Para garantizar que hemos recogido correctamente los datos,
tenemos que describirlos estadísticamente,
de acuerdo con su nivel de medida, cualitativo o cuantitativo.
Es un control de calidad que siempre tenemos que hacer.
Los valores centrales: la moda, la mediana o la media,
muestran cuáles son los valores más representativos de la variable.
Las medidas de dispersión,
rango de variación o desviación típica,
nos dicen hasta qué punto estos valores centrales
son representativos.
Si aparecen valores que no esperamos,
seguramente ha habido un problema en la recogida de datos
que podemos resolver en los momentos iniciales.
Las representaciones gráficas
de las distribuciones de las variables,
como histogramas, diagramas de caja o diagramas de barras,
son la forma más completa de describir una variable.
Una imagen vale más que diez mil palabras.
Los modelos de regresión
fueron diseñados para responder a la cuestión de la causalidad.
Nos dicen cuál es la probabilidad
de tener un valor específico de la variable dependiente
por cada valor de la variable independiente.
Los primeros modelos de regresión
inventados por el primo de Charles Darwin,
Sir Francis Galton, relacionaban la media de las alturas de los padres
con la altura de los hijos.
Cuanto más alta es la media de los padres,
más alta resulta la de los hijos.
Con el modelo de regresión,
quería comprobar la transmisión hereditaria
de las características de los padres a sus sucesores.
En términos estadísticos, sirven para calcular
la probabilidad condicionada de la variable dependiente.
El tipo de modelo de regresión, depende del nivel de medida
de la variable dependiente, cuantitativo o cualitativo.
En el caso de la condena o absolución,
la variable dependiente es dicotómica,
solo puede adoptar dos valores.
Un modelo adecuado para modelar la relación
entre una variable independiente cuantitativa
y una variable dependiente dicotómica,
es la regresión logística.
Las variables relativas a la dureza de la pena
son todas variables numéricas de razón.
Para encontrar la relación que existe
entre las variables dependientes numéricas
y las variables independientes del modelo teórico,
se puede utilizar una regresión lineal.
Dado que los datos que tenemos son observacionales,
si queremos estimar correctamente cuál es la relación
de una variable independiente sobre la dependiente,
tenemos que construir un modelo multivariante
que nos permita controlar estadísticamente las relaciones.
Si no controlamos estadísticamente, correremos el riesgo de considerar
que existen relaciones, cuando, en realidad, no las hay.
O, al contrario,
ignorar relaciones que en realidad existen,
pero que quedan escondidas por variables supresoras.
Este peligro siempre es posible
cuando no tenemos el control experimental.
En los datos observacionales,
si las variables independientes están a su vez correlacionadas entre sí
y con la variable dependiente,
no seremos capaces de averiguar
el efecto real de las variables independientes
si no estimamos el modelo estadístico multivariante
correctamente especificado.
Los procedimientos y representaciones estadísticas
nos permiten simplificar y entender
la realidad múltiple y compleja.
En el proceso de investigación,
hay que explorar diferentes modelos que, de acuerdo con la teoría,
explican los fenómenos de interés.
No podemos conformarnos con el primer resultado que obtengamos,
ya sea confirmatorio o negativo,
de las hipótesis teóricas que hemos formulado.
Hay muchas variaciones posibles en cómo las variables son medidas,
en las especificaciones de los modelos,
en las variables introducidas en los modelos estadísticos,
y en las relaciones funcionales entre ellas.
Esta incertidumbre hace inevitable el trabajo pesado de explorarlas
para tener más seguridad
de la robustez de los resultados obtenidos.
Todo buen informe de la investigación
tendrá que reportar cuál ha sido la extensión de esta exploración.
Por otro lado, en cualquier investigación cuantitativa
los resultados suelen ser más complejos de lo esperado
según la teoría.
Estos resultados nos obligan a hacer
ajustes ad hoc de nuestras explicaciones,
refinarlas, o hacerlas más detalladas.
Aunque en el momento de la investigación son engorrosos,
estos desajustes entre lo encontrado y lo que esperamos,
son la marca de la auténtica investigación.
Los resultados tienen que ser presentados
de la manera más simple e inteligible para los lectores.
La utilización de los recursos visuales
es la mejor forma de comunicar la información compleja
de los resultados estadísticos.
Tanto las tablas como los gráficos
tienen que ser lo más simples que sea posible,
para comunicar eficazmente
la información que es relevante de la investigación.
El reto final de llevar adelante una investigación empírica
es escribir el informe.
Durante todo el proceso de investigación,
se tiene que intentar escribir lo máximo posible,
ya que, en el proceso de escribir, es más fácil detectar
problemas lógicos en nuestros argumentos.
Un trabajo de investigación
tendría que ser visto como una cadena lógica
en la cual, de la pregunta, se derivan unos supuestos teóricos
que se intentan comprobar empíricamente con la observación,
y de cuyo resultado, se deriva una conclusión.
Las revistas académicas empíricas
han desarrollado un esquema relativamente rígido
para facilitar la comunicación
de los elementos clave de la investigación:
Esto sigue la estructura del reloj de arena.
La redacción del informe de investigación
para la publicación tiene que seguir las normas de la revista,
del editor del libro,
o del organismo o institución que ha encargado la investigación.
En general,
respecto a todos los elementos del informe de investigación,
hay que pensar en cómo contribuyen a comunicar,
de manera eficaz y eficiente,
la investigación que se ha llevado a cabo.