Per a garantir que hem recollit correctament les dades,
cal descriure-les estadísticament d'acord amb el nivell de mesura,
És un control de qualitat que cal fer sempre.
Els valors centrals, la moda, la mediana o la mitjana,
mostren quins són els valors més representatius de la variable.
Les mesures de dispersió, rang de variació o desviació típica
ens diuen fins a quin punt aquests valors són representatius.
Si apareixen valors que no esperem,
hi ha hagut un problema amb la recollida de dades
que podem resoldre en els moments inicials.
Les representacions gràfiques de les distribucions de les variables
com ara histogrames o diagrames de caixa o de barres,
són la forma més completa de descriure una variable.
Una imatge val més que 10.000 paraules.
Els models de regressió van dissenyar-se
per a respondre a la qüestió de la causalitat.
Ens diuen quina és la probabilitat
de tenir un valor específic de la variable dependent
per cada valor de la variable independent.
Els primers models de regressió,
inventats pel cosí de Charles Darwin, Sir Francis Galton,
relacionaven la mitjana de les alçades dels pares
amb l'alçada dels fills.
Com més alta la mitjana dels pares, més alta la dels fills.
Amb el model de regressió volia comprovar:
En termes estadístics, serveixen per:
El tipus de model de regressió
depèn del nivell de mesura de la variable dependent,
quantitatiu o qualitatiu.
En el cas de la condemna o de l'absolució,
la variable independent és dicotòmica,
només pot adoptar dos valors.
Un model adequat per a modelar la relació
entre una variable independent quantitativa
i una variable dependent dicotòmica és la regressió logística.
Les variables relatives a la duresa de la pena
són totes variables numèriques de raó.
Per trobar la relació que hi ha
entre les variables dependents numèriques
i les variables independents del model teòric,
es pot utilitzar una regressió lineal.
Com que les dades que tenim són observacionals,
si volem fer una estimació correcta de quina és la relació
d'una variable independent amb la dependent,
hem de construir un model multivariant
que ens permeti controlar estadísticament les relacions.
Si no ho controlem estadísticament,
correrem el risc de considerar que hi ha relacions
quan en realitat no n'hi ha:
relacions espúries;
o al contrari, ignorar relacions que en realitat hi ha,
però que queden amagades per variables supressores.
Quan no tenim el control experimental,
aquest perill sempre hi és.
En les dades observacionals,
si les variables independents estan al mateix temps
correlacionades entre elles i amb la variable dependent,
no serem capaços d'esbrinar l'efecte real
de les variables dependents
si no estimem el model estadístic multivariant
correctament especificat.
Els procediments i les representacions estadístiques
ens permeten simplificar i comprendre la realitat múltiple i complexa.
En el procés de recerca
cal explorar diferents models que, d'acord amb la teoria,
expliquen els fenòmens d'interès.
No ens podem conformar amb el primer resultat que obtinguem,
tant si és confirmatori com negatiu
de les hipòtesis teòriques que hem formulat.
Normalment hi ha moltes variacions possibles
de com es mesuren les variables, en les especificacions dels models,
en les variables introduïdes en els models estadístics
i de les relacions funcionals entre elles.
Aquesta incertesa fa inevitable la feina feixuga d'explorar-les
per tal de tenir més seguretat de la robustesa dels resultats.
Tot bon informe de la recerca haurà de reportar
quina ha estat l'extensió de l'exploració.
D'altra banda, en qualsevol recerca quantitativa,
els resultats acostumen a ser més complexos
dels esperats segons la teoria.
Aquests resultats ens obliguen a fer ajustaments
ad hoc de les nostres explicacions,
refinar-les o fer-les més detallades.
Encara que en el moment de la recerca són enutjosos,
els desajusts entre el que hem trobat i el que esperem
són la marca de l'autèntica recerca.
Els resultats s'han de presentar
de la manera més simple i intel·ligible per als lectors.
La utilització dels recursos visuals és la millor manera de comunicar
la informació complexa dels resultats estadístics.
Tant les taules com els gràfics
han d'intentar ser el màxim de simples
per a comunicar eficaçment informació rellevant de la recerca.
El repte final de tirar endavant una recerca empírica
és escriure'n l'informe.
Durant tot el procés de recerca,
cal intentar escriure el màxim possible,
ja que en el procés d'escriure és més fàcil:
Un treball de recerca hauria de ser una cadena lògica
en que de la pregunta es deriven uns supòsits teòrics
que s'intenten comprovar empíricament amb l'observació
i del resultat de la qual es deriva a una conclusió.
Les revistes acadèmiques empíriques
han desenvolupat un esquema relativament rígid
per facilitar la comunicació dels elements clau de la recerca.
Segueix l'estructura del rellotge de sorra.
La redacció de l'informe de recerca per a la publicació
ha de seguir les normes de la revista,
de l'editor del llibre
o de l'organisme o la institució que ha fet l’encàrrec de la recerca.
Cal pensar com tots els elements de l'informe de recerca
contribueixen a comunicar de manera eficaç i eficient
la recerca que s'ha dut a terme.