El Diseño De La Investigacion Social

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Gary King, Robert 0. Keohane y Sídney Verba

II tfíseño de la investip’tip-n La Tfiferfncia científica en los estudios eua-maftvos

Versión de Jesús Cuéllar Menezo

Alianza Hditoríal

© de la traducción: Jesús C uéllar M enezo. 2000 © 1994 by Prin ceto n U niversity Press © Ed. cast.: A lianza Editorial, S.A ., M adrid, 2000 Calle Juan Ignacio Luca de Tena, 15; 28027 Madrid; teléf. 91 393 88 88 ISBN: 84-206-8697-2 Depósito legal: M. 1.102-2000 Fotocomposición:

e fc a , s. a .

Polígono «L as M onjas»; 28850 T orrejón de A rdoz (M adrid) Printed in Spain

índice

P re f a c io ...................................................................................................................................... 1.

2.

L a c ie n cia en las cie n cia s s o c ia le s .......................................................................... 1. I n tro d u c c ió n ................................................................................................................ 1.1 D o s fo rm as de investigar, una sola ló g ica in fe re n c ia l.......................... 1.2 D e fin ic ió n de inv estig ació n c ie n tífica en las cien cias so c iales......... 1.3 C ien cia y c o m p le jid a d .................................................................................... 2. P rin c ip a les c o m p o n e n tes del d ise ñ o de in v estig a ció n ................................... 2.1 M e jo ra r las p re g u n ta s de la in v e s tig a c ió n ............................................... 2.2 M e jo ra r la te o r ía ............................................................................................... 2.3 M e jo rar la calid ad de los d a to s.................................................................... 2.4 U tilizar m ejo r los d ato s e x is te n te s ............................................................. 3. T em as d e estu d io d e e ste v o lu m e n ..................................................................... 3.1 L a u tilizació n de co n secu en cias ob serv ab les p ara v in cu lar la teo ­ ría y los d a to s .................................................................................................... 3.2 L a m ax im izació n d el c o n tro l........................................................................ 3.3 A d m itir la in c e rtid u m b re ............................................................................... 3.4 P en sar co m o un c ie n tífic o social: escep ticism o e h ipótesis co n tra­ p u e stas .................................................................................................................. L a inferen cia d e sc rip tiv a ............................................................................................. 1. E l co n o cim ien to g en eral y los hechos p a rtic u la re s ...................................... 1.1 « In terp re ta c ió n » e in fe re n c ia ....................................................................... 1.2 «S ing u larid ad » , co m p le jid ad y s im p lific a c ió n ..................................... 1.3 E stu d io s de caso c o m p a ra d o s......................................................................

9 13 13 13 17 20 23 24 29 33 37 39 39 39 42 42 45 46 48 53 55

2. 3. 4. 5. (t. 7.

La inrcrcncia: el fin cien tífico de l;i recocida de d a lo s..... ....................... M odelos formules

3. Causalidad c inHcrencia ca u sa l.............................................................................. 1. Definición de causalidad.................................................................................... I. I D efinición y un ejem plo cuanlilalivo..................................................... 1.2 Un ejem plo cualitativo............................................................. .................. 2. Clarificación «le las definiciones alternativas de causalidad................... 2.1 «M ecanism os cau sales»...... ......................................................... ............ 2.2 «Causalidad m últiple»................................................................................. 2.3 Causalidad «simétrica» y «asim étrica».................................................. 3. Supuestos necesarios para la estimación de electos c a u sa le s................... 3 .1 Ilom ogeneidad de las unidades............................................................... 3.2 Independencia condicional................................................................. — 4. Criterios para evaluar las inferencias causales.............................................

K7 XX XX 'M ') *N> *>X 100 102 102 1 for>

5. Reglas pan» elaborar Icoríns causales........................... ........................ 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5

107

Regla I : elaborar teorías lalsables........................................................... I0X Regla 2: construir teorías que tenga» coherencia interna................. 1 H> Regla 3: seleccionar cuidadosam ente las variables dependientes...1 1X Regla 4: mnximizar lo co n creto .............................................................. 12(1 Regla 5: formular (cortas de forma tan incluyente com o sea.p osi­ b le............... 123

4. Precisar qué va a observarse..................................................................................... 1. Diseños de investigación im precisos............................................................... I. I MAs inferencias que ob servacion es... ................................................. 1.2 M ulticolincalidad.............................................i.......................................... 2. Limites de la selección aleatoria...................................................................... 3. Sesgo de selección ............................................................................................... 3.1 Seleccionar en función de la variable d ependiente............................ 3.1.1 Ejemplos de sesgo de selección producido por el investiga­ dor ........................................................................................................ 3 .1.2 Ejemplos de sesgo de selección producido por el m undo..... 3.2 Seleccionar en función de una variable explicativa............................ 3.3 Otros tipos de sesgo de Selección............................................................ 4. Selección intencionada de observaciones...................................................... 4 . 1 Seleccionar observaciones en función tic la variable explicativa.... 4.2 Seleccionar un abanico tic valores de la variable dependiente........ 4.3 Seleccionar observaciones utilizando tanto las variables explicati­ vas com o h s dependientes ........................................................................ 4.4 Seleccionar observaciones de manera que la variable causal clavo sea constante........ .........................................................................................

125 12X 12*> 131 134 IJX I .W 142 145 147 14') 150 150 15 1 153 157

4.5 Seleccionar observaciones de manera que la variable dependiente sea constante....................................... .......................................................... 5. Comentarios finales ................................................................... .....................

15* 159

5. Unlendcr que ilebe evitarse............ ........................................................................ 1. lirror de medida..................................................................................................... I. I l:rror de medida sistem ático...................................................................... 1.2 Urror de medida no sistem ático.......... ................... ................................ 1.2 .1 P,rror . 575-59K. I;ishcr, Ronald A. (19 3 5 ): The Design o f Kxfterimeais. N ueva ^'oik. Ila ln e r Pubhshtng. Fogcl, R ohcrl W tllia m (19 8 9 ): iVithout Cansen! or C o ntra ef Ih e Rise and hall f Am erican Slavery. N ueva Y ork, W. W. N orton.

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M itchcll. 48, 256 Jiaston, IJavid. 124. 256 Kckstcín, Ilarry, 4 8 , 6 3 -6 4, 124, 2222 4 ,2 3 1 .2 5 3 n. 1 4 ,2 5 6 educación obligatoria en In India, 76 electo causal aleatorio, 91-93 efecto causal roalí/ado, 90-92. 95 electo causal, 92-93. 95-96, 99-100 modelo formal del. 108-9 sobreestimarlo, 149 electo renta/ingresos, 184-85 eficiencia. 38. 76-85, 106-7, II i, 16162, 192-96 comparada con el sesgo. 80-85 modelo formal de. 81, 1 11 y error de medida, 170. 227 y recogida «le datos, 227, 242 l'instcin. Albert, 17 elecciones presidenciales, 84 élites de la política exterior. 135-36 I Isler, Jon. 2 46-47 n. 4. 256 empaparse y hurgar, 48-53. 54 encuestas. 16, 42 en d o g en e id a d . 105. 118. 19 7-2 06 , 241, 24f> n. I 3

com o problema tic la variable om iti­ da, 201-2 c o m o p ro d u c to n a tu ra l tic los p ro c e ­ sos p o lític o s , 210 m odelo fo rm a l tic. 20K y e le cc ió n tic o b s e rv a c io n e s , 2 0 2 -5 e n fo q u e c o m p a ra ti o, 226 e n fo q u e g lo b a liz a d o r ( in c lu ir lo to d o ), 194 e n tre v istas. 249 n. 16, 252 n. 13

Entwislc, Harbara, 211, 252 n. 2, 255 cquifínalítlnd. 98 error nlcatorio. 66-74, 91-93, 169-78, 180-81, 95 error tic agrupación, 165 error de medida. 162*78. 180-81 m odelos formales de. 174-75, 178, 180-81 no sistemático, 169-78. 180-81 sistemático, 167-69 y los estudios de un solo cnso, 224 error m edio ettadrálteo (EM C), 84*85 errores tic predicción, 141 escarbar en busca de datos, 185 especificación, 198 estadísticos, definición de los, 64-65 estados europeos, 146-47 listados Unidos. 2 17 estimadores. 194 estrategias en cam pañas electorales, I 13-15 estudio de control de caso, 152 estudios de caso cruciales. 222-25 estudios de cnso, utilización de, 16, 555 7 .6 3 -6 4 .7 1 -7 2 .7 8 -7 9 cruciales, 221-25 de la República de Wcímar, 201-2 de un solo cnso, 221-25. 253 n. 14 m edidas m últiples a lo largo det tiempo. 234 y efectos causales constantes, 104 y hom ogeneidad de las unidades, 104 y m ecanism os causales. 9 6 -9 8 , 238 y sesgo de selección, 126 estudios. efecto sobre la renta, 99-100 en la India, 76 filien ¡>mtcsfante y e! espíritu d el capi­ talism o, 198 P.uropa del liste. 137-38 Kuropa occidental. 146-47 exclu sión de variables relevantes, 7273, 100, 105. 118. 133-34, 178-93 m odelo formal de, 179-83, 186-87 y asignación aleatoria de valores, 207 y endogeneidad, 201-2

y esludios de un solo caso. 223-36 y selección intencionada, 214-15 explicación de los fundamentos, 253 n. 13 explicación dentro de una observación, 253 n. 14 explicación, 87-88 falacia ecológica, 40, 244 n. 12 falsabilidad, 30. 10R-10, 1 )2 -1 6 ,2 4 1 falla de sesgo, mi.vr sesgo Fearon, James, 256 Fcnno, Richard. 49, 256 Fercjolm, John. 48. 255, 256 Fcrguson. Yalc, 256 fertilizantes, uso de, 158 Fcynman, Richnril 256 Fiorina, Morris, 197. 249 n. 3, 25 Fisher, Ronald, 255. 256, 261 Fogcl, Robcrt. 257 Fricdrich, Cari. 257 Futlcnborg. Drew, 35. 257 fuentes históricas, 146 Garfinkel, II.. 257 Gediles. Barbara, 142, 257 Gccrtz, CliíTonL, 4K. 5 0 -5 1, 257 Gclman. Andrew, 113. 246 n. 3, 257 generalización. 2 1 -2 2 , 4 6 -4 7 , 5 3 -5 4 , 5 7 -6 0 ,1 0 4 -5 .2 4 S Véase también inferencia causal; in­ ferencia descriptiva G eorge, Alexamlcr, 56-57. 9 8 , 178, 235. 239.2 53 n. 14,257 Gigcrcnzcr, Geni, 257 Gilpin. Robcrt. 257 Golilbcrgcr, Arthur. 257 Golilslein, Judith, 48, 202, 257 Gould. Stephcn J„ 2 1. 257 Grangcr. G. W. J., 253 n. 11, 257 Orcenhousc, Jocl, 249 n. 15 guerra. 20 guiñar y parpadear. 5 0 -5 1 Gulick. ¿dward, 163.258

I Ic rm c n s, F. A .. 2 0 1. 258 h e u rístic a de la d is p o n ib ilid a d . 252 n. 3 h ip ó te s is c au sa l. 5 1 h ip ó te s is, 29 a p licació n a la reco g id a y a n á lisis de d a lo s. 23. 2 9 -3 0 . 3 9 -4 0 , 5 6 , 576 0 . 1 8 5 .2 0 3 -4 ,2 3 9 - 4 1 c o m p ro b a rla s c o n d a to s, 2 3 , 30-33. 3 9 -4 1 .5 7 -6 0 . 113-16 c o n cisió n c o m o o b je tiv o d e la s, 30 c o nlrol d e las, 4 0 , 115 e sp e c ific id a d c o m o o b je liv o de las. 30 h a ce rla m ás re s tric tiv a , 3 1 -3 2 , 241 papel (lo las, 2 0 - 2 1 p royectos p ilo to a i-c o m p ro b a rla s , 33 reg las para c o n stru irla s . 107-24 su falsabilidad. 3 0 u tiliz a c ió n d e m o d e lo s fo rm a le s para e v alu arlas. I[ íi-I7 . y a u m c n lo d e o b s e r v a c io n e s , 2 3 1 . 234 y cm logcncidad. I9X I lirsc h m a n , A lb crl (> ..2 1 . 2 5 8 h is to ria e c o n ó m ic a . 253 n. 7 I in flu ía n . Sl.m lcy, 258 H u llan d . Paul. 9 3 . 103. 246 n. 2, 247 ii, 6 . 258

homoccdaslicidad, 250 n. 4 'homogeneidad de las unidades. 102-5, 126-27,241 I loover. Dwigtn. 255 llorowitz, Dona Id. 94. 258 Ils ia o .C .,249 n. 1.258 I lulh. l’aul, 34, 258 id e a s c om o variab le e x p lic ativ a, 2(1.1 id e n tific a c ió n . 2 4 9 n. I id io m a s, c o n o cim ien to d e . 137 in cc rlid u m h rc . 170. 226-29 e n la in v e s tig a c ió n c i e n t í f i c a . 19.

93 in fo rm a r d e s u e x is te n c ia , 4 2 , 88,

106.163 hacha, ejemplo del. 17 Hall. Pcter, 202, 258 Halpcrn, Nina, 203-4, 258

in c lu sió n de v a ria b le s irre le v a n ie s. 193-

96 m o d elo form al d e . 196

independencia condicional, 102, 105-6, 125-26 ludia, 155-56, 2 1 7 ,2 3 2 , 239 educación en In. 76 y sii papel en las políticas contra la pobreza, 155-56 inferencia causal, IR, 2 9 , 42-43, 87124. 126-27 con error de medida, 167 corrección del sesgo en la. 199-200 crilcrios «le cvalluición, 106-7, lltí, IIi inccrlidiimhrc de la. 226-29 supuestos, 102-7 y esludios de caso, 57 inferencia cicnlffica, 18, 29, 42*43, 87* t 2 4 , 126 con error de medula, 167-68 corrección del sesgo en In, 199-200 criterios para juzgarlas, 106-7, 111 su incertidumbre, 227-29 supuestos ile la, 102-7 y los estudios de caso, 56 Véase también inferencia descripti­ va; inferencia, inJctcncia descriptiva, 18, 26, 29, 45* 57, 64, 66-85 con error de medida, 167 con sesg o de selección, 15 1 criterios para evaluarla, 74-85 e interpretación, 48-53, 54 importancia en la cien cia política, 55-56 inferencia, 5 7 -6 0 .2 4 1 -4 2 con error de medida, 177 corrección del sesgo en la, 199-200 de las relacion es sistem áticas, 454 6 ,9 1 - 9 3 ,9 5 , 247 n, 9 eficien cia com o criterio de la, 38, 76-85, 106-7, 161*62 en la investigación científica, IR la i la de se sg o com o criterio de la, 3K, 74-76. 106-7, 110, 161-62 incerlklimihrc de la, |9 , R8, 93, 106, 1 6 3 .1 7 0 u lili/a ció n tío reglas en la. 16-17, 19. 88

Véase también inferencia causal; in­ ferencia descriptiva y detalles de los hechos, 48-53,64-66 InVeles, Alex, 157,258 instituciones, erecto de tas, 26 integración regional, 168 interpretación, 4 7 ,4 8 -5 3 .5 4 interruptor de la lux, 126 investigación aplicada, 243 n. 4 investigación básica, 243 n. 4 ■ investigación cualitativa, 15-16, 71-72 c inferencia cnusnl, 94*96 estilo de la, 14 manipulación de variables explicati­ vas. 252 n. 13 problem as en la, 4 2 , 55, 162*63, 241-42 investigación cuantitativa, estilo de la, 14 problemas de la, 55, 162-63, 241-42 investigación prospectiva, 147 investigación, carácter social de la, 19-20 com o procedimiento público, 18-19 definición de. 17-20 diseño de la. 23-24, 28-29, 128-34, 144, 185,226-30. 240 importancia esencial del método en la. 19 incertidumbre. 19, 8 8 ,9 3 , 106 mejorar la teoría mediante la, 29*33 retrospectiva, 146-47, 152, 159 ser exp lícito com o objetivo de la, 18*19 sobre acontecim ientos com p lejos, 16*17, 20-23 sobre nconlecimicntos únicos, 20*23 Véase también recogida de datos; ge­ neralizaciones; investigación cua­ litativa: investigación cuantitativa; preguntas de una investigación Italia, 16, 236 política en, 16, 236 lycngar. Satis, 249 n, 15 cap. 3, 249 n. 3 cap. 4. 258 Jetlreys. Iliirotd. 30, 258 Jervis, Robert, 258

Johnston, J., 258 Jones, E. L., 54, 258 Kahncman, Daniel, 253 n. 3, 258 Katzenstcin. Peler, 213, 25X Keane. Mark. 253 n. 3, 258 Kennedy, Paul, 259 Keohanc, Robert O.. 48. 202, 257, 259 Khong. Yucn Poong, 225, 259 Kinder, Donald. 249 n. 3, 25X King. Gary. 42. 61. 113, 140. 200. 245 n. 11, 246 n. 3, 249 it. I. 253 ». I I . 257,259 Kohli, Alul. 155-56. 217, 232-33, 259 Krcps, David 25‘J Knigcr, Lorenz, 257 Lnititi, David 157-58. 198, 217. 259 Lakntos, Inirc. 22. 24X n. 13. 259 Lakcman, U n id 202. 259 Lambcrt, James. 202, 259 Leamer, Edward, 24X, 259 Lebow. Richard 258 Lconardi, Robert. 261 Levi, Margare!, I 12. 256 Levinc, M ichacl. 249 n. 3 Levy, Jaek, 26, 259-60 Lieberson, Stanley, 29, 40, 100-1, 119, 260 Lijphart, A rend 94. 216. 252 n. 6, 260 Lindb'crg, León. 168,260 Linz, Juan, 94, 260 Lipsct, Seymour Martin, 2 17, 260 Lilltc, Daniel, 96. 247 n. 10. 260 lógica del análisis. 16-17, 19, 88. 241 Longino, Hclcn, 260 Lowentfinl. Abraliam, 260 Lynd Robcrt y J lelcn, 37 manchas de tinta, 3 1 Mankiw, N. Grcgory, 28. 260 Mansbach, Richard, 256 Martin, Lisa L.. 15, 260 máximo muestra!, 65 máximo. 65 May, Earnest. 42 McKeown, Timothy, 56-57. 239, 253 n. 14,257

mecanismos causales. 96-9X. 23X media mi test ral. 65. 77. 92-93 medía. 65. 77. 92-93 inedia, 65, 77, 92-93 medición de variables, 163-65 medidas con intervalos. l(*3-65 medidas nominales, 163-65 medidas ordinales, 163-66 Merck & (Jo., 260 Mcrlon. Kobert, IX, 124, 200 método histórico. 48-53, 54 I 'i'asc liirn/iii’wi meca nisnii >s causa­ les; inl ciencia descriptiva; inves­ tigación cualitativa método, de la diferencia. 178 de la similitud. 17X del compromiso. 144 importancia esencial para la investi­ gación científica, IV Middlelnwn, 37 M ili, Jolí 11 Shunt, 98, 144, 178, 252 n. 2. 260

Miller. D avid 112. 260. Milner. Me Ion. 19091, 260 modelo de avión. {>0-61 modelos formales, 60-64, 219 aplicados a la recogida de cíalos. 6264, I 16-17 de eficiencia. K l. I I I de endogeneidad. 208 de ineficieneias de la variable in­ cluida, 196 de investigación cualitativa, 136 de la J al la de sesgo. 77, 107, 110 de iinilticolinealidad, 134. 135 del electo causal medio. 107. UlX-9 del error de medida, 174-75, 178. 180-81 del número de unidades. 226-27 del problema del n pequeño, 130. 132, 227-28 del s e s g o de la v a r i a bl e o mi t i d a . IX2-X3, 186-88 relevancia para la investigación cua­ litativa. 6 I su utilidad para las teorías. I 16-17 Moc, Terry, 260

moneda y pluma. 119 Moon. l>onaUL48, 253 n. 13. 260 m otivaciones personales para investi­ gar. 25 muestren |wr orden alfabético, (48 Mugabc. Robcrt. 232 m ulticolincalidad, 131, 133-34, 135, 158. 252 n. 4 colincalidad relativa. 227-29 m odelo Cornial de Ja. 134-35 naci onalsocialistas. 2 0 1-2 Nanclli. H a l l a d l a . 261 N cnsladi. Richard, 42. 2 6 0 Ncwb ok l. I*. 2 5 3 . 2 5 7 N igeria. I5X, 217 nota ción m a te m átic a . 6 4 -6 5 . 68*70 Nyc. Jo sc plt, 1 6 8 . 2 5 9 . 2 6 1

O I Icar. Anthony. 113, 261 observaciones equiparables, 106, 212IK .225-26 observaciones más probables, 223 observaciones menos probables, 223 obser vaciones, (>2-63, 68, 127-28, 221* 25 crear muchas a partir de pocas, 23042 dependencia entre las, 235 y reducción de la endogeneidad, 202-5 Ordesliook, Pcter, 116, 261 organizaciones internacionales, 63 l’alfrcy. T ilo m as . 249 n. 3, 261 /.parecerse n qué?, 216 p a rp a d e a r y guiñar, 50-5 I p a rti c ip a ción volunta ria, 2 0 5 - 6 l’ear so n. Karl. 19. 261 pers on a e qui para ble , 212 PhiHiicr. M arc. 256 Plotl, C h a r le s, 249 n. 3. 256. 261 política c o m p a ra d a , área de la i m p o r t a n c i a d e la d e s c r i p c i ó n e n , 55-5 6 l’iipper. Karl. 24. 1 10, I 12-14. 244 n. 5, 245 n. 7. 24H n. 13 y 15, 261 Porter, M ic h a e l. 144-45, 261

l’orlcr. Thcodorc. 257 postulado de se n c illez de JefTreysWrincli, 30 postulado de sencillez, 244 n. 7 precios del petróleo. 185 precisar los componentes, de la variable dependiente. 200 de la variable explicativa, 205-6 preguntas de la investigación, 24-29 criterios para elegirlas. 25 su contribución a los escritos cientí­ ficos, 27-28 y estructuración de los estudios de caso. 56-57 problema de tener m is inferencias que ob servacion es. 129-31. 132, 136, 155. 207. 221-42 m odelo formal del, 132 número de observaciones que se ne­ cesitan para superarlo, 226-30 y diseño de la investigación, 226-42 y equiparación, 216-18 y subunidades, 233-34 y teoría de las ciencias sociales, 240 problema de tener mrts parámetros que unidades, véase problema de tener mAs inferencias que observaciones problema del archivador, 248 n. 15 problema del n pequeño, 130, 132, 136, 155-56, 207.221-42 m odelo formal del, 130, 132,227*28 número de observaciones necesario para superarlo, 226-30 y diseño de la investigación, 226-42 y equiparación. 216-18 y subunidades. 233-34 y teoría de las ciencias sociales, 240 problema fundamental de la inferencia causal. 90-91. 93. 102, 105, 134. 2 1 2 .2 2 1 -2 3 procedimiento de la coherencia, 56-57. 251 n. 9 pronóstico, 25 I n. 7 proteccionismo, 190-93 proyectos piloto. 33 Przeworski. Adnm, 47, 178, 213, 216, 261 Psathas, George, 52, 261

público, 66 punto de vista probabilistico, 7(1 Putnnm, Robcrl D., 16, 49, 236, 261 Ragin. Charles. 98. 24K n. I I . 255. 2 6 1 rastreo tic procesos, 97-98, 238-41 razonam iento analógico, 225-26 recogida de dalos. 62-63 cuantilieadón en la, 55 d irectrices para m ejo rarla, 3.1-36. 57-58 fiabilidad como objetivo. 3(> garantizar la fiabilidad en la. 36, 162 nivel de agregación. 60. 128 para compensar la variabilidad fun­ damental, 227 para maximi/.iir el control, 216-17 proyectos piloto antes tic la, 33 registrar cí proceso de, 33-34 reproducción corno objetivo, 36-37 u tilización de m odelos form ales para la. 62-64. I 16-17 y eficiencia, 227, 242 y el problema del n pequeño. 226-30 régimen nazi. 201-2 reglas de la inferencia, 16-17. 19. XX representación proporcional, I17-IK , 1 6 4,2 0 0 .2 01 -2 reproducción, como objetivo de la reco­ gida de datos. 36.37 Kcsisfin/í Pm iectionixni, 190-93 resumir Jos dalos, 64-66 estadísticos para. 64*65 reuniones en la cumbre, 189 revoluciones sociales europeas. 139-40 revoluciones. 21 Rivers, Douglas. 261 Robinson, Willinm, 244 n. 12. 2 6 1 Rogowski, Rpnald, 261 Roscnau, Pnuline. 261 Roscnstone. Slevcn, 261, 263 Rossi, Pcter, 157, 258 Roth, Alvin, 249 n, 3. 261 Rubin. Donald. 246 n. 2, 261 Russetl. lírucc, 25H, 261 Ryle, Gilbcrt. 50

sanciones económ icas, 15 sanciones internacionales. 15 Sanday, Pcggy, 262 Schcingold, Stiiart, 16H, 20 Schumpcter, Josepli. 17, 262 Scliwartz, K. I>.. 262 Scchresl, i... 2í>2 Segunda (iuerra Mnmlíal, 127 selección aleatoiia. 105, 126, 242 e investigación con n pequeño, 136, 155-56, 207 sus limites, 13-1-38 selección, de variables constantes. 157-59 e inferencia descriptiva. 152 en función de la variable causal cla­ ve. 157-58 en función de la variable dependien­ te. 139-