- Las que se limita a traducir los términos estadísticos en lenguaje verbal, y deducir nuevas conclusiones de ellas
- Las que se elevan, por inducción, por encima de los hechos, y en función de la variable controlada formular leyes de aplicación más o menor general (en estudios controlados de hechos). Lo que Popper llama “la ruta de la ciencia”
- Inferencias deductivas: se puede tomar una conclusión como una premisa, de la que se derivan nuevas predicciones, si estas se confirman, la hipótesis y teoría adquieren mayor firmeza, en caso contrario se debe de reformular. La ventaja es el carácter de certeza que les corresponde cuando las premisas también lo son.
Postura
refutabilista:
al no existir otro procedimiento que el deductivo, los datos resultan
inútiles si son favorables pero son decisivos en caso contrario (en
hipótesis universales). Porque en las hipótesis singulares puede
llegarse por deducción a su establecimiento definitivo como
verdaderas con un solo caso que cumpla el enunciado
- Generalización: se extienden los resultados encontrados en la investigación a casos no estudiados en ella. Sólo cuando la muestra es suficiente y representativa de la población estamos capacitados para generalizar de la muestra a la población. Aunque hay que tener siempre presente el marco de las condiciones integradas en la investigación, que puede influir en mayor o menor medida al proceso. Por lo que la generalización está ligada a la replicación, que llevada a cabo con el mismo grupo permite conceder mayor credibilidad, fortaleza y fiabilidad a los resultados al hacer más improbable que se deben a la casualidad.
Replicación
sistemática:
las circunstancias, las variables y todo lo que sea relevante es
sometido a contraste.
Hay
un tipo especial de generalización: la interpolación y
extrapolación de resultados a partir de los empíricamente hallados
que permitan formular leyes de aplicación general
- Inferencias inductivas: es el paso de unos enunciados particulares a otros universales o más generales. Es un tema problemático, aunque necesarios y convenientes.
La
ciencia puede avanzar en la medida en que sea factible elevarse por
encima de los datos con nuevas hipótesis de carácter explicativo,
que no se limiten a afirmar lo que los datos dicen sino que procuran
explicarlos