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Para conocer el alcance de la investigación en comunicación, son necesarios tres tipos de conocimientos: a) sobre teorías y modelos explicativos; b) sobre técnicas y métodos de investigación; y, c) de tipo estadístico, ya que los resultados de las investigaciones suelen resumirse en indicadores matemáticos para verificar la veracidad de las hipótesis que se planeta el investigador (Beaty, 1996; Bryant y Thompson, 2002; Perry, 2002).
La Estadística se puede definir como “la ciencia que aplica métodos matemáticos para recopilar, organizar, sintetizar y analizar datos” (Wimmer y Dominick, 1996, p. 215). Constituye una rama de las matemáticas y hoy en día se ha convertido en una herramienta básica en cualquier disciplina científica. La Estadística consta de dos partes fundamentales. La estadística descriptiva se encarga de la recogida, ordenación y análisis de los datos de una muestra. En cambio, la estadística inferencial permite dar respuesta a las preguntas de una investigación mediante el “contraste de hipótesis” (Foster, 2001; Leik, 1997). El contraste de hipótesis constituye una de las herramientas básicas de toda investigación en comunicación (Bryant y Thompson, 2002; Perry, 2002; Wimmer y Dominik, 1996). Entre las pruebas de contraste de hipótesis más utilizadas en la investigación de comunicación, se pueden destacar las siguientes (Wimmer y Dominick, 1996):
- El contraste para tablas cruzadas o de contingencia. Permite determinar la asociación entre dos o más variables cualitativas (medidas con una escala nominal u ordinal). Por ejemplo, esta prueba se utilizaría para determinar las diferencias en el tratamiento (positivo, neutro o negativo) de las noticias sobre inmigración en diferentes diarios.
- El coeficiente de correlación r de Pearson. Permite medir la asociación lineal entre dos variables medidas, al menos, con una escala de intervalo. Por ejemplo, en una encuesta se puede preguntar a una persona acerca su nivel de consumo de televisión (medido en horas semanales) y también por la edad (medida en años) para observar si existe algún tipo de relación lineal entre ambas variables.
- El análisis de regresión múltiple. Estima los coeficientes de la ecuación lineal, con una o más variables independientes, que mejor predicen el valor de una variable dependiente. Siguiendo con el ejemplo anterior, se podría averiguar la relación entre el consumo de televisión (variable criterio o dependiente) y los distintos motivos de exposición a dicho medio (entretenimiento, escape, por costumbre o hábito, etc.), de modo que se puede establecer qué motivos son más importantes o están más fuertemente vinculados con el consumo de televisión (véase, por ejemplo, Igartua, Muñiz, Elena y Elena, 2003).
- La prueba t de Student. Se utiliza para comparar las medias de dos grupos en una variable criterio o dependiente. Por ejemplo, se puede diseñar una investigación experimental para comprobar hasta qué punto la implicación (alta o baja) de los sujetos con el tema del Sida (variable independiente), influye o no en la eficacia persuasiva de un mensajes audiovisual de de prevención (variable dependiente) (véase, Igartua, Cheng y Lopes, 2003).
- El análisis de varianza. Es una extensión de la prueba t de Student de diferencia de medias a situaciones en las que existen más de dos grupos. Busca comprobar la influencia o el efecto de una o más variables independientes (medidas con una escala nominal u ordinal) sobre una (o más) variables dependientes (medidas con una escala de intervalo o de razón). Constituye una “familia” de pruebas de contraste muy utilizada en la investigación de tipo experimental. Sin embargo, también se utiliza con frecuencia en otros tipos de investigación de carácter correlacional. Por ejemplo, en un estudio de análisis de contenido sobre el tratamiento de la inmigración en televisión puede resultar de interés comparar el grado de dramatismo en las noticias sobre este tema (a partir de indicadores como el acompañamiento de imágenes de vídeo de inmigrantes en situaciones vinculadas con escenarios de riesgo personal) entre diferentes cadenas de televisión. |
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