El objetivo de la investigación científica es aumentar nuestra comprensión del mundo que nos rodea. Para ello, los investigadores estudian diferentes grupos de personas o poblaciones. Estas poblaciones pueden ser tan pequeñas como unos pocos individuos de un lugar de trabajo o tan grandes como miles de personas que representan una sección transversal de la sociedad canadiense. Los resultados de esta investigación suelen proporcionar información sobre la interacción entre el trabajo y la salud en esos grupos. Pero, ¿cómo sabemos si los resultados de un estudio pueden aplicarse a otro grupo o población?
Para responder a esta pregunta, primero tenemos que entender el concepto de generalizabilidad.
En su forma más sencilla, la generalizabilidad puede describirse como la realización de predicciones basadas en observaciones pasadas.
En otras palabras, si algo ha ocurrido a menudo en el pasado, es probable que ocurra en el futuro. En los estudios, una vez que los investigadores han recopilado suficientes datos para respaldar una hipótesis, pueden desarrollar una premisa para predecir el resultado en circunstancias similares con cierto grado de precisión.
Dos aspectos de la generalizabilidad
Generalizar a una población. A veces, cuando los científicos hablan de generalizabilidad, están aplicando los resultados de una muestra de estudio a la población más amplia de la que se seleccionó la muestra. Por ejemplo, consideremos la pregunta: «¿Qué porcentaje de la población canadiense apoya al partido liberal?». En este caso, sería importante que los investigadores encuestaran a personas que representaran a la población en general. Por lo tanto, deben asegurarse de que los encuestados incluyan grupos relevantes de la población en general en las proporciones correctas. Ejemplos de grupos relevantes podrían basarse en la raza, el género o el grupo de edad.
Generalizar una teoría. En términos más generales, el concepto de generalizabilidad trata de pasar de las observaciones a las teorías o hipótesis científicas. Este tipo de generalización consiste en tomar observaciones específicas de tiempo y lugar para crear una hipótesis o teoría universal. Por ejemplo, en los años 40 y 50, los investigadores británicos Richard Doll y Bradford Hill descubrieron que 647 de los 649 pacientes con cáncer de pulmón en los hospitales de Londres eran fumadores. Esto dio lugar a muchos más estudios de investigación, con tamaños de muestra cada vez mayores, con diferentes grupos de personas, con diferentes cantidades de tabaco, etc. Cuando se comprobó que los resultados eran consistentes entre las personas, el tiempo y el lugar, las observaciones se generalizaron en una teoría: «fumar cigarrillos causa cáncer de pulmón.»
Requisitos para la generalizabilidad
Para la generalizabilidad requerimos una muestra de estudio que represente a alguna población de interés – pero también necesitamos comprender los contextos en los que se realizan los estudios y cómo éstos podrían influir en los resultados.
Supongamos que lee un artículo sobre un estudio sueco de un nuevo programa de ejercicios para trabajadores masculinos con dolor de espalda. El estudio se realizó en trabajadores masculinos de centros de fitness. Los investigadores compararon dos enfoques. La mitad de los participantes recibió un folleto sobre el ejercicio de su terapeuta, y la otra mitad se sometió a un programa de ejercicios dirigido por un antiguo atleta olímpico. Los resultados del estudio mostraron que los trabajadores del grupo de ejercicio se reincorporaron al trabajo más rápidamente que los trabajadores que recibieron el panfleto.
Suponiendo que el estudio estuviera bien realizado, con un diseño sólido y un informe riguroso, podemos confiar en los resultados. Pero, ¿a qué poblaciones se podrían generalizar estos resultados?
Algunos factores que hay que tener en cuenta son: ¿Qué importancia tiene que un olímpico imparta el programa de ejercicios? ¿Funcionaría el programa de ejercicios si lo impartiera un terapeuta desconocido? ¿Funcionaría el programa si lo impartiera el mismo olímpico pero en un país en el que no es conocido? ¿Se aplicarían los resultados a los empleados de otros lugares de trabajo diferentes a los centros de fitness? ¿Responderían las mujeres de la misma manera al programa de ejercicios?
Para aumentar nuestra confianza en la generalizabilidad del estudio, habría que repetirlo con el mismo programa de ejercicios pero con diferentes proveedores en diferentes entornos (ya sean lugares de trabajo o países) y arrojar los mismos resultados.