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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 BIBLIOGRÁFICA

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  • Hernández, R.; C. Fernández y P. Baptisa. (1995). Metodología de la Investigación. México: Mc.Graw-Hill.
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  • Reza Becerril Fernando, (1997). Ciencia, metodología e investigación. México: Alambra Mexicana, Pág. 207- 259.
  • Tamayo y Tamayo, Mario. (1998). El proceso de la investigación científica. 3ª ed. México: Ed. Limusa S.A.
  • Tomeo Perucha V., Uña Juárez I. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Editorial: Thomson.

 

 

AUTORA:

Lic. Ena Ramos Chagoya

PROFESIÓN: LICENCIATURA EN CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

ESTUDIOS QUE REALIZA ACTUALMENTE: MAESTRÍA EN DOCENCIA MEDIA SUPERIOR Y SUPERIOR.

ESPECIALIDAD: LITERATURA

FECHA: 6 DE JUNIO DE 2008

LUGAR: MINATITLAN, VER. (MÉXICO).


Partes: 1, 2


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