Michael Wood
Críticas a los métodos estadísticos
utilizados en la investigación
sobre administración
El análisis estadístico es de utilidad para muchas tareas; por ejemplo, al modelar los precios de viviendas, predice qué clientes potenciales
son más propensos a comprar algo y permite, a su vez, el análisis de los
resultados de los experimentos (Ayres, 2007). En ejemplos como estos la
influencia de las variables de ruido puede ser considerable, pero los métodos estadísticos nos permiten ver con claridad y discernir una tendencia lo suficientemente confiable como para ser útil.
Existe una amplia literatura sobre los pros y los contras de las diferentes maneras de abordar la estadística (sobre todo el enfoque bayesiano
y cómo se compara con las alternativas convencionales), así como también sobre la importancia de los métodos particulares y de los problemas
con su uso (por ejemplo, Becker, 2005; Cashen & Geiger, 2004; Vandenberg, 2002), sobre la importancia y la dificultad de educar a los usuarios
de la estadística y a los lectores de sus conclusiones y, por supuesto, sobre la derivación de nuevos métodos. Sin embargo, sorprendentemente existe muy poca literatura crítica de los métodos estadísticos y de su
aplicación en general.
Un artículo que sí hace tal crítica al modelado estadístico —en las
ciencias de la administración— es el de Mingers (2006). Él afirma que
la estadística, en la práctica, adopta “un punto de vista empobrecido y
empirista”, con lo que quiere decir que en general no logra ir “por debajo de la superficie para explicar los mecanismos que dan lugar a eventos
empíricamente observables”. Sin lugar a dudas, esto es cierto en muchos contextos; por ejemplo, la figura 1 indica que la forma en U invertida de Glebbeek y Bax (2004) expresa una tendencia más bien débil que
no logra incorporar los factores de ruido, cuya importancia es clara por
46 | Paradigmas, ene.-jun., 2014, Vol. 6, No. 1, 37-73