SISTEMA DE CLASIFICACION

Los datos, entonces, son objeto de un ordenamiento. Ordenamiento que no es arbitrario sino que sigue pautas muy bien definidas, a esto se lo da en llamar Sistema de Clasificación. En algunas especialidades esto se reduce al término Taxonomía, Vademécum, etc.

Un sistema de clasificación es un:

"Conjunto de Categorías agrupadas bajo un único Criterio y ordenadas por una relación de Inclusión y Exclusión"

Criterio: Es una categoría genérica que designa la característica(s) con la cual(es) se clasifican a las Unidades Observacionales.

Categoría: Son las distintas clases en que se subdivide a los posibles valores de la característica(s)

Y como todo sistema debe cumplir ciertos...

Requisitos:

Discriminación: Es la capacidad de dividir en tantas categorías como "sentido" tenga la tarea, en función del objetivo.

Exactitud de las definiciones: Las categorías y el criterio, no deben ser ni vagos ni ambiguos.

Vago: Donde existe dificultad para determinar Unidades de Observación particulares (U.O.+Elementos)

Ambiguo: Cuando un término tiene dos o más significados.

Significado: Es el conjunto del par Connotación-Denotación (Intención-Referencia, etc.)

Connotación: Conjunto de características relacionadas, que representan al concepto.

Denotación: Conjunto de elementos que poseen esas características.

Unicidad de Criterio: En el sistema debe existir un único criterio por el cual se agrupan los elementos.

Exclusividad de las Categorías: Cada elemento pertenece a una única categoría.

Depende de la Ambigüedad de la Categoría.

Depende de la Sensibilidad del Instrumento.

Exhaustividad: Todo elemento que posee algún valor de la característica, debe ser incluido.

Depende de la Vaguedad del Criterio

Depende de la Sensibilidad del Instrumento.

Fertilidad del Sistema: Es el mayor orden de Inclusión que puede darse al sistema.

Depende del objetivo del sistema clasificatorio.

Una de las funciones menos conocidas (en el ámbito popular) de los sistemas de clasificación, es la aplicación específica a la Tabulación y Graficación, y esto conforma el Sistemas de Clasificación de los Datos, en una de sus formas mas simples. (Luego hablaremos de la Sistematización de Datos, casi al final del libro).

Un sistema de clasificación de datos, es un conjunto ordenado de datos de acuerdo a un determinado objetivo, en éste caso para la presentación o cálculo de los mismos. Nótese que un sistema de clasificación de datos está en función de un sistema de clasificación, generalmente hablando. Y ésta es una disgresión que parece banal, hasta que entendemos la diferencia entre clasificar objetos y clasificar lo que los objetos nos dan, en éste caso datos. Idéntica distinción ya ha sido expuesta en el sistema de diseño de la investigación.

Para la tabulación y Graficación, tenemos:

Criterio: Título de la tabla o gráfico (tabla de ahora en más)

Exclusividad y Exhaustividad: La forma de división de cada una de las clases o categorías o módulo de la tabla.

Categoría: Cada una de las clases en que está dividido el criterio

Esto se verá con más detalle en las páginas siguientes. El motivo de presentación aquí es introductorio y en especial con fines relacionales temáticos.

CRITERIO

   xi

|----| <-----------------------Categorías
|----| <--
|----|         |
|----|         | Exclusividad |
|----|         |          y  
|----|         | Exhaustividad  |                   
|----| <--

0|---|---|---|---|---|---|-->xi

C = Criterio ---> C incluye estrictamente {xi}

D = Discriminabilidad ---> D = Nro. de xi

E = Exhaustividad ---> Eh = {para todo xi}

Exclusividad = -Inclusividad = I ---> I = { UO1 pertenece a x1,

UO2 pertenece a x2,

. . . . . . . . . .

UOn pertenece a xn}

F = Fertilidad ---> F = df C c xn c xn-1,....c x1.

Nota: F sólo se obtiene en sistemas taxonómicos.

Ejemplo: Vertebrados, Invertebrados, etc.

Esta definición lleva (con tiempo y paciencia en la demostración) a los siguientes tipos de Datos, Variables y Escalas:

Datos de Variables Cualitativas en Escala Nominal

Sólo observables, no cuantificables (en el sentido de número),

existe una relación de diferencia cualitativa.

Datos de Variables Cuasi-Cuantitativas en Escala Ordinal

En general valen las notas de los cualitativos, aunque puede existir una cuantitatividad pero no numérica, sino de orden, sólo jerárquica.

Datos de Variables Cuantitativas Discretas

en Escala Intervalar o de Proporción

Existe observación y-o cuantificación. La cantidad o valor asignado a cada observación varía en cantidades iguales no contínuas.

NOTA: La escala intervalar es definida por la existencia o no de un valor inicial 0 de la variables.

Datos de Variables Cuantitativas Contínuas

en Escala Proporcional

Existe observación y cuantificación. La cantidad asume todos los valores posibles. (Medirlos es otra cosa)

DISGRESION: Esta clasificación es un ejemplo muy concreto de Fertilidad Relacionante de un Sistema de Clasificación de Datos. Observese que la Categoría superior involucra a la anterior y así sucesivamente.

DVCCEP c DVCDEI c DVC-CEO c DVCEN

Procesamiento de Datos propiamente dicho

Una división clásica de la Estadística, es la de Descriptiva(ED) e Inductiva(EI).La primera tiene por objeto procesarlas medidas necesarias de las cosas, individual y/o grupalmente, sin abrir juicio de calidad, valor, diferencia, importancia, etc., sobre las mismas. La segunda atiende a las necesidades de tomar decisiones a partir de esos valores; compara, afirma, infiere la probabilidad de la ocurrencia de tales valores, estima, etc.

No Confundir: La Estadística nos ayuda en la Obtención de Resultados, pero no en las Conclusiones NO-estadísticas, es decir, aquellos juicios de valor respecto de la o las Hipótesis que hemos tratado de comprobar, que se toman con la conjunción de Resultados y Marco Teórico del trabajo de investigación encarado.

Adelantémonos a indicar, que el uso de estadísticas en los datos recogidos, cumple una función en la Comprobación, para Confirmar nuestras hipótesis; si trabajamos en un marco "cerradamente" Falsacionista, uno solo de los datos que no pueda explicarse en función de esa hipótesis, es condición suficiente para concluir la Falsedad de la misma; nada tienen que hacer las medidas de posición o dispersión en la parte descriptiva y por ende ninguna estimación de probabilidad en la parte inductiva, a no ser que asumamos su uso por el error implícito en toda medición.

En la ED, el método es Matemático, basado en algunos conceptos extra-matematicos, mientras que en la EI existe un método ampliamente utilizado y precisado, sobre las operaciones lógico-matematicas a utilizar. Suele denominarse Método Estadístico (ME) o Metodología de la Investigación Estadística.

Lo curioso, es que el Método Hipotético Deductivo, no incluye a este como una de las herramientas de decisión, el MHD solo habla de inferir conclusiones a partir de los datos hallados, sin embargo la mayoría de las investigaciones utilizan al ME dentro de su esquema de MHD.

Los resultados obtenidos en la recolección de datos, a partir de la definción de las variables en estudio, en general, necesitan ser procesados, ordenados, Sistematizados, presentados de manera tal que sean entendibles. Raras veces trabajamos con un conjunto pequeño de los mismos, en general necesitamos un numero considerable de observaciones, que de ningún modo son posibles de analizar individualmente, a no ser que queramos mostrar un único dato para una falsación.

Es conveniente para introducirse a este tema, volver a aquella parte de los Sistemas de Clarificación, dentro de Sistemas de Recolección de Datos, donde se parte del concepto de Dato, se pasa por una aplicación a la Tabulación y Graficación y se llega a definir los datos en función de variables y escalas.