Los conceptos importan

• Los conceptos son contenedores de datos
• Dependiendo de la definición tenemos diferentes referentes empíricos

Los conceptos importan

• Los conceptos son disputados en las ciencias sociales
• Pueden presentarse problemas como
  • Homonimia: una palabra con muchos significados
  • Sinonimia: muchas palabras con un mismo significado

Elementos de un concepto

• Sartori retoma el triángulo de Ogden Richards
  • Término
  • Significado (Connotación)
  • Referente (Denotación)

Elementos de un concepto

• Gerring propone los siguientes elementos

  • El término (la etiqueta/palabra(s))
  • Atributos que definen el fenómeno (definición)
  • Indicadores (operacionalización del concepto)
  • Fenómeno (los referentes/ extensión del concepto)

Ejemplo democracia

• El término es democracia
• Una definición podría ser “un régimen que celebra elecciones competidas”
• Un indicador es codificar si el país ha celebrado elecciones competidas
• El fenómeno de interés es todos los países del mundo que cumplen con esta condición

Intensión y extensión

• La connotación y denotación también son llamados intensión y extensión
• A mayor intensión menor extensión
• A menor intensión mayor extensión

Escala de abstracción

• Agregar o reducir las características se llama moverse en la escala de abstracción

¿Cómo conceptualizar?

• Dos tradiciones
  • Estructuras necesarias y suficientes
  • Parecidos familiares

Estructura necesaria y suficiente

• Tiene su origen en Aristóteles
• Introducida en la Ciencia Política por Sartori
• Parte de identificar características esenciales
• Establece criterios de tipo “si y solo si” se cumplen X características

Estructura necesaria y suficiente

• Si un caso no cumple con una de estas características no puede ser considerado como democrático.

Estructura necesaria y suficiente

Ejemplo Golpe de Estado

Estructura necesaria y suficiente

• Cambios en las características esenciales implican cambios de tipo

Estructura necesaria y suficiente

• La lógica es crear categorías que son mutuamente excluyentes
• Esta clasificación es exahustiva

Parecidos familiares

• Una alternativa es la estrategia de “parecidos familiares” (family resemblance)
• Esta idea fue introducida por Collier y Mahon (1993)
• No contiene condiciones necesarias
• Solo se necesita un suficiente parecido de las características constitutivas

Parecidos familiares

• Ludwing Wittgenstein (1953) sostenía que los conceptos no tienen condiciones necesarias
• Pero existen características parecidas que hacen que un objeto forme sea clasificado bajo una rúbrica

Ejemplo Estado de Bienestar

• El “estado de bienestar” provee ciertos bienes y servicios
  • Seguro de desempleo, servicios de salud, ingreso al retiro, etc
• No hay un solo servicio que deba ser provisto por el estado para ser un estado de bienestar

Intensión y extensión

• En la perspectiva de parecidos familiares la escala de abstracción no funciona
• Aumentar la intención no disminuye la extensión
  • Al contrario, la aumenta

Criterios de inclusión

• Dentro del criterio de condiciones necesarias y suficientes debemos
  • Ser explícitos sobre las condiciones necesarias y suficientes
• En la estructura de parecidos familiares debemos
  • Establecer el criterio de suficiencia (el umbral)

Tipos de definiciones

• Mínimas
• Maximalistas
• Cumultativas

Definiciones mínimas

• Identifica lo escencial del concepto
• Lo suficiente para diferenciarlo de otros fenómenos
• Cada atributo es una condición necesaria
  • Todos los miembros del conjunto deben tener la característica

Definiciones mínimas

• Una estrategia es identificar el componentes que comparten las definiciones

Definiciones maximalistas

• Incluyen **todos atributos deseables del concept*o**
• Lo definen en su forma más pura o ideal
• Estos conceptos no tienen que tener un referente empírico

Definiciones cumulativas

• Un punto medio entre la mínima y la maximalista
• Hace un ranking de los atributos asociados al concepto de forma cumulativa

Estudio de caso

• El estudio de caso es un análisis intensivo de una sola unidad
• Su propósito es entender una población similar de unidades

¿Estudio de caso o de N grande?

• El uso de un método de N grande o de estudio de caso depende de

  • Si busca generar hipótesis o probarlas
  • Si da prioridad a la validez interna o externa
  • Si quiere ver los mecanismos o los efectos causales

Generación de hipótesis

• Los estudios de caso tienen una ventaja en términos exploratorios

• Douglass North creó su teoría desarrollo económico con base en pocas observación
  • Inglaterra, Estados Unidos y Países Bajos

Validez externa

• La validez externa se refiere a la capacidad de generalización de los resultados

  • Esto es qué tan representativos son los casos con respecto a la población

  • Los estudios cuantitativos siempre son más representativos que los estudios de caso

Validez interna

• La virtud de los estudios de caso es la validez interna
  • La capacidad de atribuir el resultado a la variable explicativa

Efectos causales

• Es la magnitud de la relación causal (el efecto esperado en Y dado un cambio en X)

Mecanismo causal

• Los argumentos causales requieren de un mecanismo causal.

  • Cómo \(X\) está conectado con \(Y\)
  • Es la explicación sobre cómo se conectan las variables

Ejemplo mecanismo causal

• Hipótesis: la mortalidad infantil está correlacionada con Estados fallidos

• El mecanismo entre las dos variables puede tomar muchas formas

Selección de casos

• En muestras grandes se hace uso de aleatoriedad (N grande)

• Muestras muy pequeñas emplean una selección intencional de casos (N pequeña)

Caso Típico

• Es un caso representativo de un conjunto de casos más amplio

Utilidad caso típico

• Explorar mecanismos causales y resolver problemas de identificación
  • Identificar endogeneidad entre \(X\) y \(Y\)
  • Identificar variables omitidas (\(Z\)) (relación espuria)

Casos Diversos

• Su objetivo es lograr la mayor varianza a lo largo de las dimensiones relevantes

• Selecciona casos que representen el rango de valores de \(X\) y \(Y\)

Cómo seleccionar casos diversos

• Cuando la variable de interés es categórica se elije un caso de cada categoría
  • Por ejemplo presidencial, semipresidencial, parlamentario
• Para las variables continuas se toman los valores extremos (alto/bajo) y la media o la mediana

Cómo seleccionar casos diversos

• También se puede buscar puntos de quiebre en la distribución que correspondan con diferencias categóricas

Utilidad casos diversos

• Se asume que diferentes combinaciones de variables tienen efecto un resultado que varía a través de tipos

Tipos de régimen Dahl

Casos extremos

• Selecciona los casos por su valor extremo en la variable independiente \(X\) o dependiente \(Y\)

Casos extremos

• Corresponde con un caso que es considerado como prototípico del fenómeno de interés
• Los conceptos suelen ser definidos por sus extremos o tipos ideales

Caso Extremo

Caso desviado

• Selecciona casos que con referencia a un entendimiento general demuestra valores sorpresivos
• Es el contrario al caso típico

Caso desviado

• El caso extremo es juzgado de acuerdo con la media de una sola distribución
  • A lo largo de una sola variable)
• El caso desviado es juzgado con respecto a un modelo de relaciones causales
  • Son outliers (tienen grandes residuos) y no son representativos.

• El propósito del caso desviado es probar nuevas explicaciones

• Culmina con una proposición general, que puede ser aplicada a otros casos

• Una vez que la proposición es introducida en el modelo se espera que deje de ser un outlier

¿Cómo identificar un caso?

• Una forma de identificar los casos es el uso de gráficos de dispersión

• Aunque nuestro propósito no sea producir generalizaciones se debe tener conocimiento acerca de cómo se relaciona ese caso con respecto a la población