El diseño teórico-metodológico de la investigación (página 2)

Enviado por Ena Ramos Chagoya

Partes: 1, 2

Todas las teorías
aportan conocimiento.
Los criterios más comunes para evaluarla son:

a. Capacidad de descripción.

b. Consistencia lógica

c. Perspectiva

d. Fructificación heurística -generadora
de nuevas interrogantes

e. Parsimonia -sencillez

1.1 LIMITACIÓN DEL TEMA

Toda investigación esta limitada por diversos
factores de tipo social, político, económico…
pero señalaremos de manera particular a recursos
humanos y materiales.

En los recursos humanos,
de acuerdo con lo relacionado al investigador: Su capacidad para
investigar, considerar todas las partes del problema, aptitud
intelectual y humana, adquisición de conocimientos
básicos, uso de métodos y
técnicas, tiempo
disponible para la
investigación y la asesoría de algún
especialista en el tema de investigación.

Recursos materiales: Fuentes
bibliográficas, acceso a bibliotecas,
archivos o a
cualquier sistema de
investigación, e implementos que requiere la
aplicación de la técnica de investigación
documental.

DELIMITACIÓN DEL TEMA.

PRECISIÓN.- El tema debe ser preciso, tener un contorno
bien limitado que lo haga particular.

EXTENSIÓN LIMITADA.-Seleccionar una sola perspectiva o
parte de lo que inicialmente se eligió.

ORIGINALIDAD.- Que sea nuevo como materia,
interpretación o enfoque.

VIABILIDAD.- Tener ciertas técnicas de análisis se debe tener con el ambiente y la
bibliografía
necesaria, disponer del tiempo necesario y contar con la
orientación de un buen guía especialista en el
asunto.

CARACTERÍSTICAS DEL TEMA

INTERÉS.- Factor importante para el investigador para
que se mantenga en el proceso de
investigación y pueda realizar el esfuerzo requerido para
abordarlo, evitando que lo abandone por cansancio o
aburrimiento.

ORIGINALIDAD.-Se debe poner en práctica el ingenio para
crear o plantear temas con nuevos enfoques, evitando imitaciones
o copias.

RELEVANCIA.-Que la investigación aporte algo a la ciencia, a
la humanidad, o al propio investigador.

PRECISIÓN.- La precisión evita la generalidad
que lo conducirá a resultados superficiales y
confusos.

OBJETIVIDAD.- Al plantearse un problema se debe hacer en forma
fiel al objeto de estudio y para que sea objetivo no
debe asumirse una actitud
cerrada.

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

En la definición del problema de estudio es fundamental
identificar claramente la pregunta que se quiere responder o el
problema concreto a
cuya solución o entendimiento se contribuirá con la
ejecución del proyecto de
investigación. Por lo tanto se recomienda hacer una
descripción clara, precisa y completa de la naturaleza y
magnitud del problema y justificar la necesidad de la
investigación en términos del desarrollo social
y/o del aporte al conocimiento
científico global.

El planteamiento del
problema de una investigación
social debe dejar bien establecido:

1. La descripción del problema.

2. Definir al sujeto y el objeto de la
investigación.

3. Delimitaciones de teoría,
tiempo, espacio y alcances.

4. Justificación de la investigación

5. Viabilidad

6. Objetivos de
la investigación

7. Establecimiento de preguntas de investigación

Descripción del problema

Planear un problema es afinar su estructura
formalmente. Se debe describir el problema en términos
concretos, explícitos y específicos, de manera que
los argumentos puedan ser investigados por medio de los procedimientos
científicos.

Un problema correctamente planteado está parcialmente
resuelto, a mayor exactitud corresponden más posibilidades
de obtener una solución satisfactoria. El investigador
debe ser capaz no solo de conceptualizar el problema sino
también de verbalizarlo en forma clara, precisa y
accesible.

En algunas ocasiones sabe lo que desea hacer pero no sabe o
puede comunicarlo a los demás y es necesario que realice
un esfuerzo por traducir su pensamiento a
términos que el mismo entienda y acepte para
después poder
comunicarlo a los demás.

El planteamiento del problema debe estar expuesto con los
criterios siguientes:

a. El problema debe estar formulado claramente; describir los
hechos, situaciones, participantes, características del
fenómeno, lugares, fechas, conflictos,
dramas, situaciones difíciles, desenlaces, etc.

b. Expresar el problema y su relación con una o
más variables.

c. Expresar las posibilidades de realizar pruebas
empíricas.

d. Señale los aspectos observables y medibles.

Impacto esperado

El impacto esperado no es una reformulación de los
resultados sino una descripción de la incidencia de los
resultados desde el punto de vista de los asuntos o problemas
estratégicos definidos en la sociedad.

Se relacionan principalmente con la solución de
problemas locales, regionales, nacionales o globales, y/o con el
desarrollo del
país, en términos académicos,
socioeconómicos, ambientales, de productividad,
etc. Usuarios directos e indirectos potenciales de los resultados
de la Investigación

El investigador debe identificar claramente las instituciones,
gremios y comunidades, nacionales o internacionales, que
podrán utilizar los resultados de la investigación
para el desarrollo de sus objetivos, políticas,
planes o programas.

1.3 OBJETIVOS DE LA
INVESTIGACIÓN

Los Objetivos de la investigación; se refieren a
enunciados claros y precisos de los propósitos por los
cuales se lleva acabo la investigación. Cuando
seleccionamos un tema debemos saber el porque lo seleccionamos,
cuando identificamos el porque en ese momento, estaremos
definiendo el objetivo de nuestro tema, dicho objetivo puede
referirse a nuestro interés
personal, al
interés de otras personas, por ejemplo: nuestros jefes o
por el encargado de nuestra institución publica o
privada.

Consideraciones que deben tomarse en cuenta para el
planteamiento de objetivos:

1. Su formulación debe comprender resultados
concretos en el desarrollo de la investigación.

2. El enlace de los objetivos deben estar dentro de las
posibilidades del investigador.

Clasificación de los objetivos:

Objetivo general. Consiste en enunciar lo que se desea
conocer, lo que se desea buscar y lo que se pretende conocer.
Así mismo consiste en lo que pretendemos realizar en
nuestra investigación; es decir, el enunciado claro y
preciso de las metas que se persiguen en la investigación
a realizar.

Objetivos específicos: los objetivos generales
dan el origen a los objetivos específicos que indican lo
que se pretende realizar en cada una de las etapas de la
investigación. Estos objetivos deben ser evaluados en cada
paso para conocer los distintos niveles de resultados.

Objetivos metodológicos: Existen además
objetivos metodológicos los cuales nos ayudan a lograr los
objetivos propuestos a cualquiera de los dos niveles ("generales
y específicos"), el objetivo metodológico nos ayuda
a aclarar el sentido de las hipótesis y colabora en el logro
operacional de la investigación.

Como formular objetivos: Un objetivo bien formulado es aquel
que logra trasmitir lo que intenta realizar el investigador; es
decir, lo que pretende obtener como resultado, el mejor enunciado
de un objetivo incluye un mayor número de interpretaciones
posibles del propósito a lograr.

1.4 JUSTIFICACIÓN Y VIABILIDAD DE LA
INVESTIGACIÓN

Justificar una investigación es; exponer las razones
por las cuales se quiere realizar, porque toda
investigación debe realizarse con un propósito
definido, debe explicar porque es conveniente la
investigación y qué o cuáles son los
beneficios que se esperan con el
conocimiento obtenido.

El investigador tiene que saber "vender la idea" de la
investigación a realizar, por lo que deberá
acentuar sus argumentos en los beneficios a obtener y a los usos
que se le dará al conocimiento.

Para tal fin, el asesor de la investigación establece
una serie de criterios para evaluar la utilidad de un
estudio propuesto; tales criterios son:

a. Conveniente, en cuanto al propósito
académico o la utilidad social, el sentido de la urgencia.
Para qué servirá y a quién le sirve.

b. Relevancia social. Trascendencia, utilidad y
beneficios.

c. Implicaciones prácticas. ¿Realmente
tiene algún uso la información?

d. Valor
teórico, ¿Se va a cubrir algún hueco del
conocimiento?

e. Utilidad metodológica, ¿Se va a
utilizar algún modelo nuevo
para obtener y de recolectar información?

La viabilidad de la investigación

La viabilidad de la investigación está
íntimamente relacionada con la disponibilidad de los
recursos materiales, económicos, financieros, humanos,
tiempo y de información. Para cada uno de estos aspectos
hay que hacer un cuestionamiento crítico y realista con
una respuesta clara y definida, ya que alguna duda al respecto
puede obstaculizar los propósitos de la
investigación.

1.5 FORMULACIÓN DE
HIPÓTESIS

Las hipótesis son
proposiciones anunciadas para responder tentativamente un
problema, además puede ser puesta a prueba para determinar
su validez y se pueden desarrollar desde distintos puntos de
vista, está puede estar basada en una conjetura, en el
resultado de otros estudios, en la posibilidad de una
relación semejante entre dos o mas variables representadas
en un estudio, o puede estar basada en una teoría mediante
la cual una suposición de proceso deductivo nos lleva a la
pretensión de que si se dan ciertas condiciones se pueden
obtener ciertos resultados, es decir, la relación
causa-efecto.

La importancia de la hipótesis se deriva del nexo entre
teoría y la realidad empírica entre el sistema
formalizado y la investigación. Son instrumentos de
trabajo de la
teoría y de la investigación en cuanto introducen
coordinación en el análisis y
orientan la elección de los datos.

Las hipótesis cubren las siguientes funciones:

• De explicación inicial. Los elementos de un
problema pueden parecer oscuros, por tanto, a través de la
formulación de hipótesis podrían completarse
los datos, detectando los posibles significados y relaciones de
ellos, e introduciendo un orden entre los fenómenos.

• De estímulo para la investigación. Las
hipótesis concretan y resumen los problemas encontrados,
sirviendo de impulso para la consecución del proceso
inquisidor.

• De fuente de metodología. Ésta formulación
nos lleva a un análisis de las variables a considerar y,
como consecuencia, a los métodos necesarios para
controlarlos.

• De criterios para valorar las técnicas de
investigación. Con frecuencia las hipótesis
establecen en su enunciado algún conjunto de condiciones
que hacen posible un juicio crítico sobre los
procedimientos técnicos seguidos para satisfacer las
condiciones especificadas.

• De principios
organizadores. Las hipótesis constituyen principalmente
organizadores alrededor de los cuales pueden formarse mayas de
relaciones entre los hechos conocidos, pertinentes al problema, y
otros no tan directamente conectados.

Tipos de hipótesis

La siguiente clasificación presenta un primer grupo de dos
formulaciones diferentes, un segundo grupo clasificado por un
objeto y extensión, y un tercer grupo de hipótesis
sueltas o de diversa denominación.

PRIMER GRUPO:

• General o empírica. Es la orientadora de la
investigación, intenta enfocar el problema como base para
la búsqueda de datos, no puede abarcar más de lo
propuesto en los objetivos de la investigación o estar en
desacuerdo con ellos.

• De trabajo u operacional. Una vez formulada la
hipótesis general se formula la hipótesis de
trabajo. Se le llama de trabajo por ser el recurso indispensable
para el logro preciso y definitivo de los objetivos propuestos en
la investigación.

• Hipótesis nula. Al formular ésta
hipótesis se pretende negar la variable independiente, es
decir, se enuncia que la causa determinada como origen del
problema fluctúa, por tanto, debe rechazarse como tal.

• Hipótesis de investigación. Se identifica
con la general y responde en forma amplia y genérica a las
dudas presentadas en la formulación del problema.

• Hipótesis operacionales. Nos presenta la
hipótesis general de la investigación en torno al
fenómeno que se va a estudiar y de los instrumentos con
que se va a medir las variables.

• Hipótesis estadística. Es la que expresa la
hipótesis operacional en forma de ecuación matemática, por tal debe ser precisa a fin
de facilitar relación estadística. La más
exacta de las hipótesis estadísticas se denomina hipótesis
nula, la cual niega la relación entre las variables de un
estudio.

SEGUNDO GRUPO:

• Hipótesis descriptivas. Hacen referencia a la
existencia de relaciones de cambio en la
estructura de un fenómeno dado que se estudia.

• Hipótesis causales. Es una proposición
tentativa de los factores que intervienen como causa en el
fenómeno que se estudia.

• Hipótesis singulares. En ésta
hipótesis, la proposición presentada se halla
localizada en términos espacio-temporales.

• Hipótesis estadísticas. Nos indica que
una mayor proporción de personas o elementos con tales o
cuales características determinadas presenta tales o
cuales otras características.

• Hipótesis generales restringidas. En ésta
hipótesis, la proposición hace referencia a la
totalidad de miembros que la conforman, quedando restringida ya
sea a un lugar o un periodo de tiempo determinado.

• Hipótesis universales no restringidas. Son las
verificadas por una determinada ciencia, y que
constituyen la base de sus leyes y
teorías.

TERCER GRUPO:

• Hipótesis alternativas. Cuando se responde un
problema es conveniente proponer otras hipótesis en que
aparezcan variables independientes distintas a la primera que
formulamos. Por tanto es necesario hallar diferentes
hipótesis alternativas como respuesta a un mismo problema
y escoger entre ellas cuáles y en que orden vamos a tratar
su comprobación.

• Hipótesis particulares. So las que se deducen y
articulan de una hipótesis básica.

• Hipótesis empíricas. Son suposiciones
aisladas sin fundamento teórico pero empíricamente
comprobadas.

• Hipótesis plausibles. Son suposiciones
fundamentadas teóricamente, pero sin contraste
empírico.

• Hipótesis ante-facto. Éste tipo de
hipótesis introduce una explicación antes de la
observación. Orienta y procede al
descubrimiento.

• Hipótesis post-facto. Se deduce de la
observación de un fenómeno o de un hecho.

• Hipótesis convalidadas. Son hipótesis
bien fundamentadas y empíricamente comprobadas.

1.6 DETERMINACIÓN DE LAS
VARIABLES

Las variables son características, atributos,
cualidades o propiedad que
se dan en individuos, grupos u objetos
y su validez depende sistemáticamente del marco
teórico que fundamenta el problema y del cual se a
desprendido, y de su relación directa con la
hipótesis que la respalda.

En el proceso de elaboración de una variable se
recomienda tener en cuenta lo siguiente:

• La definición nominal de la variable a
medir.

• La definición real o dimensión de la
variable.

• La definición operacional o indicadores de
la variable.

Por último se indica el índice que no es
más que el resultado de la combinación de valores
obtenidos por un individuo o
elemento en cada uno de los indicadores propuestos para medir la
variable. Las variables se clasifican según su capacidad o
nivel en que nos permitan medir los objetos, es decir, que la
característica más común y básica de
una variable es la de diferenciar entre la presencia y la
ausencia de la propiedad que ella enuncia.

La clasificación de las variables es:

• Variable continúa. Se presenta cuando el
fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente
distintos. Por ejemplo la edad cronológica.

• Variables discretas. Son aquellas que establecen
categorías en términos no cuantitativos entre
diversos individuos o elementos.

• Variables individuales. Presentan la
característica o propiedad que caracteriza a individuos
determinados, y pueden ser: Absolutas, Relacionales,
Comparativas y Contextuales.

• Variables colectivas. Presentan las
características o propiedades que distinguen a un grupo o
colectivo determinado, y pueden ser: Analíticas,
Estructurales y Globales.

• Variable antecedente. Es la que se supone como
antecedente de otra, es decir, que hay variables que son
antecedentes de otras.

• Variable independiente. Es la variable que antecede a
una variable dependiente, la que se presenta como causa y
condición de la variable dependiente, es decir, son las
condiciones manipuladas por el investigador a fin de producir
ciertos efectos.

• Variable dependiente. Es el efecto producido por la
variable que se considera independiente, la cual es manejada por
el investigador.

• Variable interviniente o alterna. Es la variable que se
encuentra entre las variables independiente y dependiente, de tal
forma que pueda reemplazar a la variable independiente, que ha
sido formulada, o también puede actuar como factor
concerniente en la relación de variable.

• Variables extrañas. Cuando existe una variable
independiente no relacionada con el propósito de estudio,
pero que puede presentar efectos sobre la variable dependiente
tenemos una variable extraña.

• Variables dicotómicas. Solo permiten
división en dos categorías. Ejemplo: día y
noche.

• Variable Inter. Son aquellas que hacen comparaciones
entre grupos.

• Variables intra. Son aquellas que pueden estudiar al
mismo grupo en diferentes periodos.

MARCO
METODOLÓGICO

2.1 INVESTIGACIÓN
EXPERIMENTAL

La investigación experimental consiste en la
manipulación de una variable experimental no comprobada,
en condiciones rigurosamente controladas, con el fin de describir
de qué modo o por qué causa se produce una
situación o acontecimiento en particular.

Se trata de un experimento porque precisamente el investigador
provoca una situación para introducir determinadas
variables de estudio manipuladas por él, para controlar el
aumento o disminución de esa variable, y su efecto en las
conductas observadas. El investigador maneja deliberadamente la
variable experimental y luego observa lo que sucede en
situaciones controladas.

La investigación experimental sigue las siguientes
etapas:

1. Delimitar y definir el objeto de la investigación o
problema. Consiste en determinar claramente los objetivos del
experimento y las preguntas que haya que responder.
Después se señalan las variables independientes,
las dependientes, los parámetros constantes y la
precisión necesaria en la medición de las variables. Se toma en
cuenta la bibliografía existente, la región en que
interesan los resultados, el equipo disponible y su
precisión, y el tiempo y dinero
disponibles.

2. Plantear una hipótesis de trabajo. Para hacerlo se
debe tener la certeza de qué tipo de trabajo se va a
realizar: si se trata de verificar una hipótesis, una
ley o un
modelo, no hace falta plantear una hipótesis de trabajo;
si el trabajo es
complemento o extensión de otro, es posible que se pueda
usar la hipótesis del trabajo original o hacer alguna
pequeña modificación; si el problema por investigar
es nuevo, entonces sí es necesario plantear una
hipótesis de trabajo.

Toda investigación comienza con una suposición,
un presentimiento o idea de cómo puede ocurrir el
fenómeno. Estas ideas deben estar suficientemente claras
para adelantar un resultado tentativo de cómo puede
ocurrir dicho fenómeno: éste resultado tentativo es
la hipótesis.

3. Elaborar el diseño
experimental. Ya conocida la naturaleza del problema (si es de
investigación, ampliación o confirmación),
la precisión deseada, el equipo adecuado y planteada la
hipótesis de trabajo, se debe analizar si la respuesta a
nuestro problema va a ser la interpretación de una
gráfica, un valor o una relación empírica;
esto nos señalará el procedimiento
experimental, es decir cómo medir, en qué orden, y
qué precauciones tomar al hacerlo.

Una vez determinadas estas etapas se procede a diseñar
el experimento mediante los siguientes pasos: Determinar todos y
cada uno de los componentes del equipo, acoplar los componentes,
realizar un experimento de prueba e interpretar tentativamente
los resultados y comprobar la precisión, modificando, si
es necesario, el procedimiento y/o equipo utilizado.

4. Realizar el experimento. Una vez realizado el experimento
de prueba y la interpretación tentativa de resultados,
realizar el experimento final casi se reduce a llenar columnas,
preparadas de antemano, con lecturas de las mediciones, a
detectar cualquier anomalía que se presente durante el
desarrollo del experimento y a trazar las gráficas pertinentes o calcular el o
los valores
que darán respuesta al problema.

5. Analizar los resultados. El análisis o
interpretación de resultados, ya sean valores,
gráficas, tabulaciones, etc., debe contestar lo más
claramente posible la o las preguntas planteadas por el
problema.

En términos generales el análisis comprende los
siguientes aspectos: 1) Si el experimento busca confirmar una
hipótesis, ley o modelo, los resultados deben poner de
manifiesto si hay acuerdo o no entre teoría (la
hipótesis, ley o modelo) y los resultados del
experimento.

Puede suceder que el acuerdo sea parcial; de ser así
también se debe presentar en qué partes lo hay, y
en cuáles no; 2) Si es un experimento que discrimine entre
dos modelos, los
resultados deben permitir hacer la discriminación en forma tajante y
proporcionar los motivos para aceptar uno y rechazar otro; 3) Si
lo que se busca es una relación empírica,
ésta debe encontrarse al menos en forma gráfica; lo
ideal es encontrar una expresión analítica para la
gráfica, es decir encontrar la ecuación.

A esta ecuación se le llama empírica porque se
obtuvo a través de un experimento y como expresión
analítica de una gráfica. Se debe tomar en cuenta
que en una gráfica cada punto experimental tiene un margen
de error y que en caso de duda cuando la curva no esté
bien determinada, debe hacerse un mejor ajuste por medio de
mínimos cuadrados. Se debe hacer notar que la curva
más simple de analizar es la recta y que si no la
obtuvimos al graficar nuestros puntos, debemos intentar
obtenerla, ya sea cambiando variables o graficando en papel
semilogarítmico.

6. Obtener conclusiones. Ya logrados los resultados del
experimento el investigador debe aplicar su criterio
científico para aceptar o rechazar una hipótesis o
una ley; también es posible que haga alguna conjetura
acerca de un modelo, o proponga la creación de otro nuevo,
lo que conduciría a un nuevo problema. Generalmente se
aplican los siguientes criterios:

1) Rechaza una hipótesis, ley o modelo, cuando
comprueba experimentalmente que no se cumple. Basta que exista un
solo fenómeno que no pueda explicar para desecharla.

2) Acepta como cierta pero no como absolutamente cierta una
hipótesis, ley, teoría o modelo, mientras no se
tenga la prueba de falla en la explicación de algún
fenómeno.

3) Puede suceder que la hipótesis o modelo concuerden
sólo parcialmente con el experimento, entonces es
necesario especular acerca de las posibles razones de la
diferencia entre la teoría y el experimento, y tratar de
hacer nuevas hipótesis o modificaciones a la ya existente,
lo que conduce a un nuevo problema.

En las conclusiones se responden con claridad las preguntas
planteadas en el experimento, comprobar si es o no válida
nuestra hipótesis de trabajo o el modelo propuesto. Si hay
preguntas sin respuesta, establecer el porqué o si
amerita, conjeturar acerca de la hipótesis o modelo que
describa el fenómeno estudiado.

7. Elaborar un informe por
escrito. Sus partes serán: 1) la definición del
problema; 2) el procedimiento experimental; 3) resultados; 4)
conclusiones. La elaboración del escrito bajo las
convenciones de un informe de investigación.

Experimento controlado se refiere a seleccionar dos muestras
aleatorias: una sujeta a una variable especial y otra no sujeta a
la esa misma variable. Se comparan las características
finales de ambas y entonces se determina el efecto del
experimento.

Si se presenta una diferencia significativa entre ellas, se
analiza la hipótesis y se vuelve a realizar el
experimento. La dificultad radica en lograr uniformidad de
características en la muestra
experimental, y la de control exige
precisión en el cálculo de
las características.

2.2 METODOLOGÍA

Debe mostrarse, en forma organizada, clara y precisa,
cómo se alcanzarán cada uno de los objetivos
específicos propuestos. La metodología debe
reflejar la estructura lógica
y el rigor científico del proceso de investigación
desde la elección de un enfoque metodológico
específico (preguntas con hipótesis fundamentadas
correspondientes, diseños de la muestra o experimentales)
hasta la forma como se van a analizar, interpretar y presentar
los resultados.

Deben detallarse, los procedimientos, técnicas,
actividades y demás estrategias
metodológicos requeridas para la investigación.
Deberá indicarse el proceso a seguir en la
recolección de la información, así como en
la
organización, sistematización y análisis
de los datos.

Tenga en cuenta que el diseño metodológico es la
base para planificar todas las actividades que demanda el
proyecto y
para determinar los recursos humanos y financieros
requeridos.

Una metodología vaga o imprecisa no brinda elementos
para evaluar la pertinencia de los recursos solicitados. Para los
Programas Nacionales que lo exigen, el investigador deberá
describir las consideraciones éticas. Adicionalmente se
deberá anexar la carta de
aprobación del proyecto de tesis por parte de la
Institución. En el caso de la investigación en
personas o grupos humanos, es indispensable partir de los
principios de ética
institucional.

Etapas que el investigador debe realizar para llevar a cabo
una investigación experimental.

*Presencia de un problema. Para el cual se ha realizado una
revisión bibliográfica.

*Identificación y definición del problema.

*Definición de hipótesis y variables y la
operación de las mismas.

*Diseño del plan
experimental.

*Diseño de investigación.

*Determinación de la población y muestra.

*Selección
de instrumentos de
medición.

*Elaboración de instrumentos.

*Procedimientos para obtención de datos.

*Prueba de confiabilidad de datos.

*Realización del experimento.

*Tratamiento de datos. Aquí en este punto hay que tener
en cuenta que una cosa es el dato bruto, otro el dato procesado y
otro, el dato que hay que dar como definitivo.

2.3 LA ESTADÍSTICA EN LA
INVESTIGACIÓN

El proceso de aplicación de la estadística
implica una serie de pasos:

Selección y determinación de la población
o muestra y las características contenidas que se desean
estudiar. En el caso de que se desee tomar una muestra, es
necesario determinar el tamaño de la misma y el tipo de
muestreo a
realizar (probabilistico o no probabilistico).

Obtención de los datos. Esta puede ser realizada
mediante la observación directa de los elementos, la
aplicación de encuestas y
entrevistas, y
la realización de experimentos.

Clasificación, tabulación y organización de los datos. La
clasificación incluye el tratamiento de los datos
considerados anómalos que pueden en un momento dado,
falsear un análisis de los indicadores
estadísticos. La tabulación implica el resumen de
los datos en tablas y gráficos estadísticos.

Análisis descriptivo de los datos. El
análisis se complementa con la obtención de
indicadores estadísticos como las medidas: de tendencia
central, dispersión, posición y forma.

Análisis inferencial de los datos. Se aplican
técnicas de tratamiento de datos que involucran elementos
probabilísticos que permiten inferir conclusiones de una
muestra hacia la población (opcional).

Distribución de Frecuencias. Es un agrupamiento
de datos en categorías mutuamente excluyentes dando el
número de observaciones en cada categoría. La
frecuencia relativa se obtiene dividiendo la frecuencia de
clase entre el
total de datos (n). La frecuencia porcentual se obtiene
multiplicando la frecuencia relativa por 100.

2.4 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Este tipo de medidas nos permiten identificar y ubicar el
punto (valor) alrededor del cual se tienden ha reunir los datos
("Punto central"). Estas medidas aplicadas a las
características de las unidades de una muestra se les
denomina estimadores o estadígrafos;
mientras que aplicadas a poblaciones se les denomina
parámetros o valores estadísticos de la
población. Los principales métodos utilizados para
ubicar el punto central son la media, la mediana y la moda.

1. MEDIA

Es la medida de posición central más utilizada,
la más conocida y la más sencilla de calcular,
debido principalmente a que sus ecuaciones se
prestan para el manejo algebraico, lo cual la hace de gran
utilidad.

Su principal desventaja radica en su sensibilidad al cambio de
uno de sus valores o a los valores extremos demasiado grandes o
pequeños. La media se define como la suma de todos los
valores observados, dividido por el número total de
observaciones.

2. MEDIANA

Con esta medida podemos identificar el valor que se
encuentra en el centro de los datos, es decir, nos permite
conocer el valor que se encuentra exactamente en la mitad del
conjunto de datos después que las observaciones se han
ubicado en serie ordenada. Esta medida nos indica que la mitad de
los datos se encuentran por debajo de este valor y la otra mitad
por encima del mismo. Para determinar la posición de la
mediana se utiliza la fórmula:

Algunas características de la mediana
son:

-Todo conjunto de datos ordinales, de intervalo o de
razón tienen una mediana.

-Un conjunto de datos sólo tiene una
mediana.

-A la mediana no le afectan valores extremadamente
grandes ni extremadamente pequeños, por eso es
especialmente útil cuando se tienen estos
valores.

3. MODA

La medida modal nos indica el valor que más veces
se repite dentro de los datos; es decir, si tenemos la serie
ordenada (2, 2, 5 y 7), el valor que más veces se repite
es el número 2 quien seria la moda de los
datos.

Es posible que en algunas ocasiones se presente dos
valores con la mayor frecuencia, lo cual se denomina Bimodal o en
otros casos más de dos valores, lo que se conoce como
multimodal.

Algunas características de la moda
son:

-Se puede determinar la moda en grupos de datos de todos
los niveles (nominales, ordinales, de intervalo y de
razón).

-Puede existir más de una moda para cada grupo de
datos.

-A la moda no le afectan valores extremadamente grandes
ni extremadamente pequeños, por eso es especialmente
útil cuando se tienen estos valores.

2. 5 TABULACIÓN Y
PRESENTACIÓN GRÁFICA

La tabulación es una forma habitual de presentar
las asociaciones entre dos o más variables. Una tabla
tiene la ventaja de que en ella puede disponerse bien una
cantidad extensa de datos y se conservan las cifras exactas. Una
desventaja es que una tabla grande no es ilustrativa: raras veces
revela algo más que las más obvias regularidades o
interdependencias entre datos. Algunas abreviaturas
convencionales usadas en tablas se presentan bajo el encabezado
Clasificar.

Presentación gráfica

Una tabla es un cuadro que consiste en la
disposición conjunta, ordenada y normalmente totalizada,
de las sumas o frecuencias totales obtenidas en la
tabulación de los datos, referentes a las
categorías o dimensiones de una variable o de varias
variables relacionadas entre sí.

Las tablas sistematizan los resultados cuantitativos y
ofrecen una visión numérica, sintética y
global del fenómeno observado y de las relaciones entre
sus diversas características o variables. En ella, culmina
y se concreta definitivamente la fase clasificatoria de la
investigación cuantitativa.

Teniendo la definición de lo que es una tabla,
podemos trabajar entonces cada uno de los tipos de tablas
pedidos:

Tabla de entrada de datos: Es una tabla en la
cual solo aparecen los datos que se obtuvieron de la investigación científica o del
experimento. Es la tabla más sencilla y se utiliza cuando
no se necesita mayor información acerca de los datos,
estas tablas se construyen por medio de la tabulación de
los datos, este procedimiento es relativamente sencillo, para
realizarlo nos ocupamos de un conjunto de datos
estadísticos obtenidos al registrar los resultados de una
serie de n repeticiones de algún experimento u
observación aleatoria, suponiendo que las repeticiones son
mutuamente independientes y se realizan en condiciones uniformes,
es importante decir que el resultado de cada observación
puede expresarse de forma numérica, para este tipo de
tablas de entrada de datos se puede trabajar con una ó mas
variables, de manera que nuestro material estadístico
consiste en n valores observados de la variable X.

Tablas de frecuencias: Una tabla de frecuencia
esta formada por las categorías o valores de una variable
y sus frecuencias correspondientes. Esta tabla es lo mismo que
una distribución de frecuencias. Esta tabla se
crea por medio de la tabulación y agrupación, la
cual es un método
sencillo como lo habíamos empezado a ver en la tabla de
datos, se realiza el mismo procedimiento de tabulación
anteriormente descrito si el numero de valores observados para la
variable, se trabaja con una sola variable, descontando los
repetidos son pequeños, si existen repetidos la frecuencia
f es el número de repeticiones de un valor de X
dado.

Sin embargo, cuando el conjunto de datos es mayor,
resulta laborioso trabajar directamente con los valores
individuales observados y entonces se lleva a cabo, por lo
general, algún tipo de agrupación como paso
preliminar, antes de iniciar cualquier otro tratamiento de los
datos.

Las reglas para proceder a la agrupación son
diferentes según sea la variable, discreta o continua,
para una variable discreta suele resultar conveniente hacer una
tabla en cuya primera columna figuren todos los valores de la
variable X representados en el material, y en la segunda, la
frecuencia f con que ha aparecido cada valor de X en las
observaciones.

Tablas de doble entrada: También llamadas
tablas de contingencias, son aquellas tablas de datos referentes
a dos variables, formada, en las cabeceras de las filas, por las
categorías o valores de una variable y en las de las
columnas por los de la otra, y en las casillas de la tabla, por
las frecuencias o numero de elementos que reúnen a la vez
las dos categorías o valores de las dos variables que se
cruzan en cada casilla.

Para la tabulación de un material agrupado de
observaciones simultáneas de dos variables aleatorias
necesitaremos una tabla descrita como anteriormente lo
describimos, las reglas para agrupar son las mismas que en el
caso de una sola variable.

Este tipo de tablas brindan información
estadística de dos eventos
relacionados entre sí, es útil en casos en los
cuales los experimentos son dependientes de otro experimento, mas
adelante aparecen más aplicaciones del análisis
estadístico bivariable.

Métodos gráficos:

Un diagrama es una especie de esquemático,
formado por líneas, figuras, mapas, utilizado
para representar, bien datos estadísticos a escala o
según una cierta proporción, o bien los elementos
de un sistema, las etapas de un proceso y las divisiones o
subdivisiones de una clasificación. Entre las funciones
que cumplen los diagramas se
pueden señalar las siguientes:

Hacen más visibles los datos, sistemas y
procesos
Ponen de manifiesto sus variaciones y su evolución histórica o
espacial.
Pueden evidenciar las relaciones entre los diversos
elementos de un sistema o de un proceso y representar la
correlación entre dos o más
variables.
Sistematizan y sintetizan los datos, sistemas y
procesos.
Aclaran y complementan las tablas y las exposiciones
teóricas o cuantitativas.
El estudio de su disposición y de las
relaciones que muestran pueden sugerir hipótesis
nuevas.

Algunos de los diagramas más importantes son el
diagrama en
árbol, diagrama de áreas o superficies, diagrama de
bandas, diagrama de barras, diagrama de bloques, diagrama
circular, diagrama circular polar, diagrama de puntos, diagrama
de tallo y hoja diagrama, histogramas y gráficos de caja y
bigote o boxplots.

Gráficos univariados: Para trabajar los
gráficos univariables debemos primero saber lo que es el
análisis estadístico univariable, proporciona al
analista medidas representativas de la distribución o
promedios, índices de dispersión de los datos de la
distribución, procedimientos para normalizar los datos,
medidas de desigualdad de unos datos en relación con otros
y por ultimo medidas de la asimetría de la
distribución.

Gráficos de puntos: Es una
variación del diagrama lineal simple el cual esta formado
por líneas rectas o curvas, que resultan de la
representación, en un eje de coordenadas, de
distribuciones de frecuencias, este construye colocando en el eje
x los valores correspondientes a la variable y en el eje de las
ordenadas el valor correspondiente a la frecuencia para este
valor. Proporciona principalmente información con respecto
a las frecuencias. Este se usa cuando solo se necesita
información sobre la frecuencia.

Gráficos de tallo y hoja: Es una forma
rápida de obtener una representación visual
ilustrativa del conjunto de datos, para construir un diagrama de
tallo y hoja primero se debe seleccionar uno ó más
dígitos iniciales para los valores de tallo, el
dígito o dígitos finales se convierten en hojas,
luego se hace una lista de valores de tallo en una columna
vertical.

Prosiguiendo a registrar la hoja por cada
observación junto al valor correspondiente de tallo,
finalmente se indica las unidades de tallos y hojas en
algún lugar del diagrama, este se usa para listas grandes
y es un método resumido de mostrar los datos, posee la
desventaja que no proporciona sino los datos, y no aparece por
ningún lado información sobre frecuencias y
demás datos importantes.

Diagramas de barras: nombre que recibe el
diagrama utilizado para representar gráficamente
distribuciones discretas de frecuencias no agrupadas. Se llama
así porque las frecuencias de cada categoría de la
distribución se hacen figurar por trazos o columnas de
longitud proporcional, separados unos de otros.

Existen tres principales clases de gráficos de
barras:

Barra simple: se emplean para graficar hechos
únicos.

Barras compuestas: en este método de
graficación las barras de la segunda serie se colocan
encima de las barras de la primera serie en forma
respectiva.

Barras múltiples: es muy recomendable para
comprar una serie estadística con otra, para ello emplea
barras simples se distinto color o tramado
en un mismo plano cartesiano, una al lado de la otra.

El diagrama de barras proporciona información
comparativa principalmente y este es su uso principal, este
diagrama también muestra la información referente a
las frecuencias

Histogramas: Se emplea para ilustrar muestras
agrupadas en intervalos. Esta formado por rectángulos
unidos a otros, cuyos vértices de la base coinciden con
los límites de
los intervalos y el centro de cada intervalo es la marca de clase,
que representamos en el eje de las abscisas. La altura de cada
rectángulo es proporcional a la frecuencia del intervalo
respectivo. Esta proporcionalidad se aplica por medio de la
siguiente formula; Altura del rectángulo = frecuencia
relativa/longitud de base.

El histograma se usa para representar variables
cuantitativas continuas que han sido agrupadas en intervalos de
clase, la desventaja que presenta que no funciona para variables
discretas, de lo contrario es una forma útil y practica de
mostrar los datos estadísticos.

Gráficos de sectores: es un gráfico
que se basa en una proporcionalidad entre la frecuencia y el
ángulo central de una circunferencia, de tal manera que a
la frecuencia total le corresponde el ángulo central de
360°. Para construir se aplica la siguiente formula: X =
frecuencia relativa * 360°/S frecuencia relativa.

Este se usa cuando se trabaja con datos que tienen
grandes frecuencias, y los valores de la variable son pocos, la
ventaja que tiene este diagrama es que es fácil de hacer y
es entendible fácilmente, la desventaja que posee es que
cuando los valores de la variable son muchos es casi imposible o
mejor dicho no informa mucho este diagrama y no es productivo,
proporciona principalmente información acerca de las
frecuencias de los datos de una manera entendible y
sencilla.

Gráficos bivariados: Para trabajar los
diagramas de dispersión, primero debemos saber que es el
análisis estadístico bivariable y las ventajas que
este tiene. El análisis estadístico bivariable es
aquel análisis que opera con datos referentes a dos
variables y pretende descubrir y estudiar sus propiedades
estadísticas.

Se orienta fundamentalmente a la normalización de los valores o frecuencias
de los datos brutos, determina la existencia, dirección y grado de la variación
conjunta entre las dos variables, lo que se realiza mediante
él calculo de los coeficientes de correlación
pertinentes, calcula la covarianza o producto de
las desviaciones de las dos variables en relación a sus
medias respectivas y por ultimo establece la naturaleza y forma
de la asociación entre las dos variables en el caso de las
variables de intervalo.

Diagrama de dispersión: es un diagrama que
representa gráficamente, en un espacio de ordenadas, los
puntos de dicho espacio que corresponden a los valores
correlativos de una distribución bivariante conjunta,
estos diagramas deben usarse cuando tenemos un análisis
estadístico bivariable, ósea una tabla de datos de
doble entrada, la ventaja que tienen es que se puede graficar de
una forma sencilla una distribución bivariante conjunta y
la desventaja principal es que no funciona si sucede que una
dupla se repita

CONCLUSIONES

La investigación recoge conocimientos o datos de
fuentes primarias y los sistematiza para el logro de nuevos
conocimientos. No es investigación confirmar o recopilar
lo que ya es conocido o ha sido escrito o investigado por otros.
La característica fundamental de la investigación
es el descubrimiento de principios generales.

El investigador parte de resultados anteriores,
planteamientos, proposiciones o respuestas en torno al problema
que le ocupa. Para ello debe: planear cuidadosamente una
metodología, recoger, registrar y analizar los datos
obtenidos, pero de no existir estos instrumento, debe
crearlos.

Toda investigación debe ser objetiva, es decir,
elimina en el investigador preferencias y sentimientos
personales, y se resiste a buscar únicamente aquellos
datos que le confirmen su hipótesis; de ahí que
emplea todas las pruebas posibles para el control crítico
de los datos recogidos y los procedimientos empleados.

Finalmente, una vez sistematizados los datos son
registrados y expresados mediante un informe o documento de
investigación, en el cual se indican la metodología
utilizada y los procedimientos empleados para llegar a las
conclusiones presentadas, las cuales se sustentan por la misma
investigación realizada.

En la investigación deben darse una serie de
características para que sea en realidad
científica: estar planificada, es decir, tener una previa
organización, contar con los instrumentos de recolección
de datos que respondan a los criterios de validez,
confiabilidad y discriminación, como mínimos
requisitos para lograr un informe científicamente
valido.

Pero sobre todo ser original, esto es, apuntar a un
conocimiento que no se posee o que este en duda y sea necesario
verificar y no a una repetición reorganización de
conocimientos que ya posean. El investigador debe tratar de
eliminar las preferencias personales y los sentimientos que
podrían desempeñar o enmascarar el resultado del
trabajo de investigación.

Para realizar una investigación se debe disponer
de tiempo necesario a los efectos de no apresurar una
información que no responda, objetivamente, al
análisis de los datos que se dispone. Apuntando a medidas
numéricas, en el informe tratando de transformar los
resultados en datos cuantitativos más fácilmente
representables y comprensibles y más objetivos en la
valoración final.

Ofreciendo resultados comprobables y verificarles en las
mismas circunstancias en las se realizó la
investigación. Considerando situaciones particulares
investigadas, para los que se requiere una técnica de
muestreo con el necesario rigor científico, tanto en el
método de selección como en la cantidad de la
muestra, en relación con la población de que se
trate.

Es muy conveniente tener un conocimiento detallado de
los posibles tipos de
investigación que se pueden seguir. Este conocimiento
hace posible evitar equivocaciones en la elección del
método adecuado para un procedimiento específico.
Ya que a pesar de que la investigación siempre esta
presente, siempre es bueno conocer el lado técnico y
científico de las cosas por más comunes y
cotidianas que suelan resultar.

Una de las fallas más comunes en la
investigación consiste en la ausencia de
delimitación del tema, es decir, por ausencia de
ambición del tema, por eso es básico tener muy
claro los objetivos y el camino que se va a recorrer con la
investigación para que esta pueda terminar su camino donde
debe.

Al plantear un problema recordemos; estructurar
formalmente la idea de la investigación, desarrollando los
tres elementos fundamentales: objetivos, preguntas y
justificación de la investigación. Los objetivos y
las preguntas deben ser congruentes y factibles de respuesta y de
ir en la misma dirección.

Mientras que en la justificación nos expone las
razones por las cuales es necesario hacer el esfuerzo
investigativo. Por otro lado los criterios de factibilidad se
basan en la disponibilidad de recursos, conveniencia social,
relevancia, implicaciones prácticas, valor teórica
y utilidad metodológica.

El planteamiento de un problema no debe incluir juicios
morales o estéticos. Debe incluir aspectos de ética
profesional respetando la confidencialidad, obra intelectual
y prácticas que respeten la dignidad
humana.

REFERENCIA
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Metodología de la investigación. México: Mc Graw Hill.
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