Potenciar la utilidad de los métodos estadísticos
fáciles de medir y se encuentran disponibles. Evidentemente, es probable que existan variables más “blandas”, las cuales podrían no ser tan fácilmente definidas o recolectadas y que, sin embargo, pudieron tener una
influencia importante en el rendimiento.
Alternativas al abordaje
estadístico
Por último, debemos recordar otros enfoques, ya sea como alternativa o como adiciones al abordaje estadístico. Los más evidentes son los
estudios de caso y la investigación cualitativa, los cuales “pueden proporcionar descripciones robustas y detalladas en contextos de la vida real”
(Gephart, 2004, p. 455), y podrían aclarar cómo la alta rotación de personal influye en el rendimiento o dar información acerca de escenarios particularmente interesantes (tal vez incluso de cisnes negros [Taleb, 2008])
que no salen a la luz a través de predicciones sobre lo que ocurre en promedio, como en la figura 1. Lo anterior de ninguna manera es un argumento contra el uso de un análisis estadístico, sino más bien podría ser
uno en favor de complementar los análisis estadísticos con estudios cualitativos más detallados, pero de muestras más pequeñas. Este principio
de métodos mixtos parece ser ampliamente aceptado en teoría, aunque
no siempre en la práctica.
Conclusión y recomendaciones
He revisado tres grupos de problemas relacionados con el análisis estadístico en mi estudio de caso. El primero tiene que ver con su facilidad
de uso: esto se puede mejorar mediante el uso de nombres más apropiados para los conceptos (por ejemplo, precisión de la estimación global
Paradigmas, ene.-jun., 2014, Vol. 6, No. 1, 37-73
| 65