En todo trabajo de Investigación, se tiene un marco epistémico. En muchas áreas de investigación �tradicionales� como la Biología, Medicina, Agronomía, etc., este marco es tácito, es decir se asume inconscientemente. Además es muy común que sea un marco totalmente erróneo, a partir de la filosofía del Positivismo o Empirismo Lógico. El uso de este marco hace que la investigación sea muy rígida, pretendiendo ser totalmente objetiva y racional. Los filósofos modernos han rechazado unánimemente este marco epistémico, y han postulado entre otras cosas, que la ciencia no es totalmente objetiva, que hay actos en el proceso de investigación científica, que no pueden ser justificados totalmente de forma racional. En el artículo, se discuten brevemente estos aspectos epistemológicos. Se introduce también algunas ideas sencillas sobre conceptos de causalidad y de aspectos metodológicos para apoyar la causalidad, en particular la eliminación o minimización de los llamados factores de confusión, mediante cuatro procedimientos: la homogeneización de los elementos de estudio; la aleatorización de variantes de factores causales a los elementos; la formación de bloques o estratos homogéneos dentro de ellos pero heterogéneos entre ellos y mediante la formulación de modelos estadísticos que contemplen las acciones simultáneas de varios factores.
Any research work supports its own epistemic frame or support. In applied research areas such as Biology, Agronomy, Medicine and others, that frame is assumed in a tacit way. Usually, it is erroneously supported either in positivistic philosophy or logic empiricism. The use of such frame renders research inflexible, even if pretending to be objective and rational. Modern philosophers unanimously reject such philosophic frame. They consider that research is not totally objective, that there are terms of the research that cannot be totally justified in a rational and objective way. In this article a short discussion on these epistemic topics is presented.
Both, the concept of causality and methodological considerations are introduced in order to study relationships postulated as causal; particularly, the elimination of alternative explanations, such as the confusion factors. Research was driven within four methodological procedures: homogenization of the study units, random allocation of the variants that represent the proposed causes, blocking of groups of units, and the use of statistical models, such as covariance analysis that consider the simultaneous occurrence of several explicative factors.
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