Reseña histórica de los paradigmas cuantitativos

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    Aristóteles

    Aristóteles
    Algunos autores de la historia de la ciencia los ubican desde Aristóteles.
  • Estadística

    Estadística
    Gottfried Achenwall acuñó el término en alemán “Statistik” para referirse al análisis de los datos del Estado, en particular los censos poblacionales.
  • Racionalismo

    Racionalismo
    El racionalismo iluminaba la actividad científica, la revolución iniciada por Isaac Newton se encontraba en plena consolidación, particularmente por los avances científicos y tecnológicos alcanzados en la época.
  • Gráficas

    Gráficas
    William Playfair, un ingeniero y economista, desarrolla las gráficas estadísticas como un mejor medio para representar los resultados.
  • Desviación media

    Desviación media
    Carl Friedrich Gauss propone la desviación media, y alrededor de esa época genera el análisis de la distribución normal y plantea la técnica de mínimos cuadrados que posteriormente derivarían en el análisis de varianza.
  • Marc Antoine Jullien

    Marc Antoine Jullien
    El francés Marc Antoine Jullien realiza una encuesta sobre diversos sistemas educativos en el mundo.
  • Positivismo

    Positivismo
    Con la publicación del Discurso sobre el espíritu positivo, de Auguste Comte, se inició en las ciencias sociales un paradigma denominado “positivista”.
  • Análisis de correlación

    Análisis de correlación
    Se genera el análisis de correlación en Inglaterra.
  • Estadística

    Estadística
    Ha nacido un pilar del enfoque cuantitativo: la estadística.
  • Moda

    Moda
    Karl Pearson presenta la moda (medida de tendencia central), una fórmula producto del momento de correlación, un procedimiento para calcular el tamaño de muestra adecuado para representar a una población, la regresión lineal y múltiple, así como el coeficiente de contingencia y la chi‐cuadrada (χ2).
  • Pruebas mentales

    Pruebas mentales
    Se desarrollan las primeras pruebas mentales con los esfuerzos de investigadores como Francis Galton, James McKeen Cattell y Alfred Binet.
  • Biometrika

    Biometrika
    Pearson junto con Frank Raphael Weldon y Francis Galton fundan Biometrika, una revista que se dedicó al desarrollo de análisis estadísticos en el campo de la Biología.
  • Grupo de control en los experimentos

    Grupo de control en los experimentos
    Edward Lee Thorndike y Robert S. Woodworth discuten sobre la necesidad y valor del grupo de control en los experimentos.
  • Coeficiente rho

    Coeficiente rho
    Charles Spearman presenta su coeficiente rho. Además por esos años se aplica el procedimiento para reducir variables denominado el análisis de factores y la prueba t.
  • Pruebas psicológicas estandarizadas

    Pruebas psicológicas estandarizadas
    La armada estadounidense, comienza a usar pruebas psicológicas estandarizadas, particularmente durante la Primera Guerra Mundial.
    De igual forma surgen por tal año, los diseños experimentales como los latinos cuadrados de Thorndike.
  • William Anderson McCall

    William Anderson McCall
    William Anderson McCall concibe la asignación al azar en experimento.
  • Ciencias sociales

    Ciencias sociales
    F. Stuart Chapin publica sobre la experimentación en ciencias sociales.
  • Pruebas psicométricas y de logro

    Pruebas psicométricas y de logro
    Se continúa el desarrollo de pruebas psicométricas y de logro, así como la estadística inferencial (conclusiones de la muestra a la población) se comienza a utilizar y diversos procedimientos se fortalecen.
  • Experimentos en la planta Hawthorne

    Elton Mayo realiza sus experimentos en la planta Hawthorne de la compañía Western Electric, lo que da inicio a este tipo de estudios en las organizaciones.
  • El diseño de experimentos

    El diseño de experimentos
    Sir Ronald Fisher consolida en su libro El diseño de experimentos el análisis de varianza y las pruebas de significancia en general, además de los experimentos modernos.
  • Estudios longitudinales - Tablas estadísticas

    Estudios longitudinales - Tablas estadísticas
    Este último autor publica junto con Frank Yates, las tablas estadísticas para la investigación en la Agricultura, la Biología y la Medicina. Asimismo, la Asociación de Educación Progresiva de Estados Unidos comienza a realizar estudios longitudinales.
  • Apogeo

    Apogeo
    La investigación cuantitativa se encuentra en su apogeo, surgen diversas encuestas, experimentos, revistas científicas, diseños, etcétera. También comienzan a desarrollarse las máquinas para calificar pruebas y la computadora.
  • Estudios experimentales

    Estudios experimentales
    Donald T. Campbell y Julian Stanley generan una tipología sobre los estudios experimentales que priva hasta nuestros días (incluso en la presente obra) y un análisis de las fuentes que pueden atentar contra la claridad de sus resultados.
  • Diseños cuantitativos

    Diseños cuantitativos
    Fred Kerlinger identifica tipos de diseños cuantitativos y fortalece el enfoque respectivo. Por otra parte, se desarrolla una concepción que explica cómo los ítems difieren en dificultad y discriminación (teoría de las respuestas a los ítems).
  • Modelos causales multivariados

    Modelos causales multivariados
    En la década comprendida entre 1970 y 1980 se identifican diversos modelos causales multivariados (por ejemplo, el modelamiento de ecuaciones estructurales), se desarrolla el metaanálisis (técnica para analizar datos provenientes de distintos estudios con mediciones similares) y autores como Thomas Dixon Cook y Donald T. Campbell sugieren los tipos de validez que más recientemente se conciben como clases de evidencia acerca de la validez.
  • John W. Tukey

    John W. Tukey
    John W. Tukey empieza con el análisis exploratorio de datos.
  • Sensibilidad experimental

    Sensibilidad experimental
    Se reta a las aproximaciones clásicas con las pruebas estadísticas, esto es, mediante el examen de la magnitud de la relación entre variables, a través de la estimación del tamaño del efecto.
    Se introduce el concepto de sensibilidad experimental.
  • Mediciones y análisis multivariados más complejos

    Mediciones y análisis multivariados más complejos
    Surgen mediciones y análisis multivariados más complejos, además se consolida la idea de “poder de medición” mediante la utilización de diferentes instrumentos para medir las variables de la investigación. Los programas de análisis se sofistican y comercializan.
  • Escalas y posibilidades de análisis avanzados

    Escalas y posibilidades de análisis avanzados
    Se cuenta con gran cantidad de escalas y posibilidades de análisis sumamente avanzados y diversos. Y es aquí donde ahora estamos.