Aspectos metodológicos que deben ser considerados en una investigación

Introducción

Este escrito expone los elementos metodológicos que se deben contemplar para la realización de la investigación, lo cual dependerá del alcance del estudio y del enfoque que se piensa utilizar. De esta manera se adopta un diseño, que se corresponda con la estrategia que utilizará el investigador para que de esta manera se puedan conseguir los datos e informaciones que se requieren para lograr los objetivos y así poder contestar las preguntas de investigación. La metodología debe presentarse en forma clara y precisa:

La unidad de análisis

Esta describe que, quien o quienes serán analizados por parte del investigador. Son unidades de grupos de personas, plantas, organizaciones, sectores lugares, etc. La unidad de análisis corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que va a ser objeto específico de estudio en una medición y se refiere al qué o quién es objeto de interés en una investigación (Rada, 2007).

Para su determinación se requiere, establecer los actores participantes, pero, sobre todo, que o quien tiene/en la información requerida para contestar las preguntas. Por ejemplo, para estudio sobre las características de las edificaciones de la ciudad de La Vega, la unidad de análisis principal serán las construcciones de la Vega que estén enmarcadas en el estudio.

Un estudio puede tener una o varias unidades de análisis, es decir que tendrá todas las requeridas, a partir de las preguntas de investigación.

Universo

Describe las características de la/las unidades de análisis, de manera que se pueda delimitar el tamaño de la población y de esta manera se puede cuantificar el número de elementos que la componen. Es importante contemplar el ámbito espacial y temporal de la misma, para su ubicación y con tactación posterior.

En ese sentido Carrasco (2009) citado por Galindo (2013) señala que:

Universo es el conjunto de elementos –personas, objetos, sistemas, sucesos, entre otras- finitos e infinitos, a los que pertenece la población y la muestra de estudio en estrecha relación con las variables y el fragmento problemático de la realidad, que es materia de investigación (parr. 1).

Tamaño de la población

Permite establecer el número de elementos que componen el universo de la investigación. Esto es posible, consultando las fuentes correspondientes, después que se tiene claro, quienes son y donde están los componentes de la población. Las fuentes de consultas son las instituciones del estado y entidades privadas relacionadas con el estudio. La entidad del estado más importante, que genera datos estadísticos es la Oficina Nacional de Estadística (ONE), que puede ser consultada a través de la web o visitando la oficina del país correspondiente.

Tamaño de la muestra

Es una porción de la población que está determinada, de tal manera que es representativa de la población. Esto implica que los elementos incluidos en la misma cumplen con los criterios de inclusión establecidos y que además son suficientes en término de cantidad, haciendo que los resultados alcanzados con esta, pueden ser inferidos al resto de la población.

Para su determinación se debe especificar si es probabilística[1]o no. Esto permite establecer los parámetros fundamentales que permitirán su cuantificación. En el caso de las muestras probabilísticas de proporciones, se debe especificar, el nivel de confianza esperado (eg. 95%, 99%), el error muestral permitido (1%-5%), la probabilidad de que pueda ocurrir el evento investigado, (según estudios previos en una muestra piloto, según otros estudios, o asumiendo un 50% de probabilidad), la no probabilidad y el tamaño de la población de estudio.

Los mecanismos de cálculo del tamaño de la Muestra son diversos destacando que los métodos de cálculo cambian según el tipo de muestra y el alcance del estudio. Para variables cuantitativas de estimación de muestras para estimar medias está la siguiente: (Suarez, 2011).

• 1. La formula

n = El tamaño de la muestra.

N = Tamaño de la población.

Desviación estándar de la muestra, que es igual a p (1-p)

Z = Valor obtenido mediante niveles de confianza. Es un valor constante que puede asumir el investigador de acuerdo a su criterio, entre los siguientes valores:

• 1. 95% cuyo Z= 1.96

• 2. 99% cuyo valor z=2.58

e = Límite aceptable de error muestral, que generalmente cuando no se tiene su valor, suele utilizarse un valor que varía entre el 1% (0,01) y 5% (0,05), el mismo queda a criterio del investigador.

Tamaño de muestras para determinar proporción. Con estos estudios se pretende hacer inferencias de valores poblacionales (proporciones, medias) a partir de una muestra. Entre están:

1. Para poblaciones infinitas o desconocidas. Se debe conocer el nivel de confianza o seguridad prefijado (Z). Estos pueden adoptar un 95% (1.96), o un 99% (2.58). También establecer la precisión que se desea para el estudio o error máximo esperado (e). Además, un valor aproximado del parámetro que se quiere medir (p). En este caso particular se puede proceder de tres formas:

• 1. Revisando la literatura existente para conocer por dónde anda la proporción esperada

• 2. Mediante una prueba piloto en la población de estudio.

• 3. Asumiendo 50%

Adicional a este el valor está el de la no probabilidad que es igual:

q= (1-p). esto implica que q, depende del valor de p

La fórmula es la siguiente:

n= z2 * p * q

(e)2

2. Para poblaciones finitas. Al igual que en lo anterior se deben determinar los parámetros siguientes:

N= Población de estudio

Z= Nivel de confianza

P= Probabilidad de que ocurra el evento que se investiga

q=No probabilidad de ocurrencia de lo que se investiga

d=e= Error máximo aceptado en el estudio por el investigador

[2]En lo que respecta al diseño, siempre es pertinente aclarar si se trata de un diseño experimental o no, si el enfoque es cualitativo, cuantitativo o mixto, el método que ha de seguir el estudio (inductivo, deductivo, analógico, retrospectivo, prospectivo, analítico, experimental, etc.), el tipo de estudio (de campo, práctico, documental, de casos) si es una investigación diagnóstica, si es investigación acción, si es aplicada o básica.

Métodos de Selección de los Elementos de la Muestra

En el estudio se debe especificar el método utilizado para la selección de los elementos de la muestra que se ha seleccionado previamente. Esto va a depender del método utilizado para el cálculo del tamaño de la misma, que se clasifican según sean probabilísticos o no probabilístico (MUESTREO, s.f.)

• 1. Los métodos probabilísticos. Estos métodos de muestreo aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de estos están:

Muestreo aleatorio simple. El procedimiento empleado es el siguiente: (a) se asigna un número a cada individuo de la población y (b) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.), (c) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, es atractivo por su simpleza, pero tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que se maneja es muy grande.

Muestreo aleatorio sistemático. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,…, i+(n-1) k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k), se puede introducir una homogeneidad que no se da en la población. Por Ejemplo, si se selecciona una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y las 5 últimos mujeres, si se emplea un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.

Muestreo aleatorio estratificado. Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades etc.). La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación simple. A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.

Afijación proporcional. La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.

Afijación óptima. Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

Muestreo aleatorio por conglomerados. Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto número de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

• 2. Métodos de muestreo no probabilísticos. A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas circunstancias los métodos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo, los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.

Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación se encuentran:

Muestreo por cuotas. También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Muestreo intencional o de conveniencia. Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tienen fácil acceso.

Bola de nieve. Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y éstos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.

Muestreo discrecional. · A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

Otros autores plantean que los tipos de muestras no probabilísticas más comunes son: Hernández, Fernández y Baptista, (2014, p.386):

• 1. La muestra de participantes voluntarios. Son comunes en ciencias sociales y médicas. También se le llama autoseleccionada. En esta los participantes acuden por invitación.

• 2. La muestra de expertos. Esto es cuando se requiere la opinión de expertos en el tema que se investiga. Son importantes en estudios exploratorios, para generar hipótesis más precisas.

• 3. La muestra de casos tipo. El objetivo de estos es la riqueza, profundidad y calidad de la información, no la cantidad ni la estandarización.

• 4. La muestra por cuotas. Se utiliza en estudios de opinión y mercadotécnica.

Creswell (2013b), Hektner (2010), Henderson (2009), Miles y Huberman (1994) citado por Hernández, Fernández y Baptista, (2014, pp. 387-390) plantean otros tipos de muestras no probabilísticas, que son:

• 1. Muestras diversas o de máxima variación. Busca documentar la diversidad para buscar diferencias y coincidencias.

• 2. Muestras homogéneas. Las unidades seleccionadas poseen un mismo perfil o comparte rasgos similares.

• 3. Muestras en cadenas o en redes (bola de nieve). Se identifican participantes claves y se agregan a la muestra y a través de ellos se consiguen otros que pueden proporcionar más datos.

• 4. Muestra de casos extremos. Son útiles cuando el interés es evaluar características alejadas de la normalidad.

• 5. Muestras por oportunidad. Son casos que se presentan de manera fortuita ante el investigador, justo cuando lo necesita.

• 6. Muestras teóricas o conceptuales. Se eligen las unidades de análisis porque poseen una o varios atributos que contribuyen a formular la teoría.

• 7. Muestras confirmativas. El objetivo es sumar nuevos casos, cuando los ya analizados se suscita alguna controversia.

• 8. Muestra de casos sumamente importante o críticos para el problema analizado.

• 9. Muestras por conveniencias. Están muestras están formadas por los casos disponibles a los cuales tenemos acceso.

Diseño de la investigación

Hay varios tipos de diseño, y el que se elija dependerá de elementos como: (a) el enfoque, (b) el alcance (c) el método), (d) tipo de investigación, entre otros.

Entre los diseños se pueden destacar los planteados por Hernández, Fernández y Baptista, (2014, p. 127) que son:

• 1. Diseños experimentales: (a) pre- experimentos, (b) cuasi- experimentos, (c) experimentos puros).

• 2. Diseños no experimentales: (a) Transversales (exploratorios, descriptivos, co-relacionales, explicativos) (b) longitudinales (de tendencias, evolución de grupos, de panel).

Enfoques de investigación

Estos pueden ser de tres tipos: (a) Cualitativo (b) cuantitativo, (c) mixto

Hernández, Fernández y Baptista, (2014), los describe de la siguiente manera:

El cualitativo. Su planteamiento es más abierto, se condice en ambientes naturales, los significados se extraen de los datos, y no se fundamenta en la estadística. En este el proceso es inductivo y recurrente, analiza múltiples realidades subjetivas, no tiene una secuencia lineal. Entre sus bondades están la profundidad de significados, la amplitud en las ideas, la riqueza interpretativa, y contextualiza el fenómeno.

El cuantitativo. Presenta un planteamiento acotado, mide los fenómenos que estudia, a través de la estadística, prueba hipótesis y teorías. El proceso que utiliza es el deductivo, es secuencial y probatorio, a la vez que analiza la realidad objetiva. Permite la generalización de los resultados, tiene pleno control del fenómeno estudiado, tiene precisión, y puede replicar y predecir.

Mixto. Es el resultado de la combinación de los enfoques cualitativo y cuantitativo.

Alcance de la investigación

El alcance de un estudio se relaciona con la profundidad con que se abordará el problema investigado. Este dependerá del punto de partida que a su vez está relacionada con la revisión de la literatura, los antecedentes o estudios previos, y de la perspectiva e intención del investigador. En ese sentido, se pueden destacar varios tipos.

Están los planteados por Hernández, Fernández y Baptista, (2014) que son: (a) Exploratorios, (b) descriptivos, (c) co- relacionales, (d) explicativos.

Los exploratorios, investigan problemas pocos estudiados, indagan desde una perspectiva innovadora, ayudan a identificar conceptos novedosos, y más que nada sirven de base o plataforma para la preparación del terreno para nuevos estudios. Los estudios descriptivos, como su nombre lo indica, describen fenómenos, y sus componentes, miden conceptos, y definen variables claves.

Los estudios co relacionales, se encargan de verificar la existencia de asociación entre conceptos o variables, y permiten la predicción. Los explicativos, determinan las causas de los efectos o fenómenos, generan un sentido de entendimiento y son bien estructurados.

Métodos de Investigación

El método se refiere a la forma de razonar en el proceso de investigación. Son los caminos que se siguen al razonar. Se dispone de distintos procesos lógicos utilizados para realizar trabajos de investigación. Un proceso lógico es la forma en que se utiliza la razón para relacionar datos. De esta manera, se puede actuar de lo general a lo particular, o al revés. Se puede proceder haciendo una enumeración detallada de los componentes de algo, o bien mediante un resumen.

Entre los diferentes métodos de razonamientos se destacan los planteados por Cid, Méndez, y Sandoval, (2007):

• 1. Método analítico. Algo es objeto de análisis cuando vemos sus partes por separado. El método analítico consiste precisamente en descomponer un objeto en sus partes constitutivas.

• 2. Método sintético. Alude a una panorámica general, en una síntesis de una situación o fenómeno. El razonamiento detrás de este proceso lógico llamado "síntesis" es que las partes de algo le dan forma y contenido a una unidad, sea el cuerpo humano, la economía o el mercado. Somos breves al hacer una síntesis, extensos al hacer un análisis.

3. Método inductivo. Consiste en una operación lógica que va de lo particular a lo general. Este método se sustenta en la observación repetida de un fenómeno. Aplicando el método inductivo se llegan a formular generalizaciones. El método inductivo supone tener datos parciales confiables para, a partir de ellos, concluir que hay características que se repiten una y otra vez. Supone atención en los datos, en lo observado.

4. Método deductivo. A partir de una teoría, el investigador procede a recoger datos para corroborar que la realidad se comporta conforme a lo enunciado en su explicación teórica. A partir de un marco conceptual o teórico se formula una hipótesis, se observa la realidad, se recogen datos y se confirma o no la hipótesis. Sobre este método un autor afirma que "se inicia con el análisis de los postulados, teoremas, leyes, principios, etcétera, de aplicación universal y de comprobada validez, para aplicarlos a soluciones o hechos particulares.

Hay otro autor que platea la existencia de varios métodos que se han complementado a partir de diversidad de escuelas y paradigmas investigativos. Entre estos están los planteados por Bernal (2010, p.59): Inductivo, deductivo, Inductivo-deductivo, hipotético-deductivo, analítico, sintético, analítico-sintético, histórico-comparativo, cualitativos y cuantitativos.

Tipo de investigación

En las ciencias se han identificado diferentes tipos de investigaciones, estas se deben conocer para poder establecer en cuál de ellas encaja la nuestra. Entre las comunes se encuentran:

Histórica. Salkind (1998) citado por Bernal (2010, p 110.) expresa que "la investigación histórica se orienta al estudio de los sucesos del pasado. Analiza la relación de esos sucesos con otros eventos de la época y con sucesos presentes".

Documental. Consiste en un análisis de la información escrita sobre un determinado tema, con el propósito de establecer relaciones, diferencias, etapas, posturas o estado actual del conocimiento respecto al tema objeto de estudio (Bernal, 2010).

Descriptiva. Como lo indica el nombre describe el fenómeno que observa, de acuerdo con su estructura mental o nivel de desarrollo y conocimiento del que observa. Al respecto Bernal, (2010) expresa que se considera como investigación descriptiva aquella en que se reseñan las características o rasgos de la situación o fenómeno objeto de estudio. Describir implica el acto de representar, reproducir o figurar a personas, animales o cosas. Es decir, aquellos aspectos más característicos, distintivos y particulares de estas personas, situaciones o cosas. O sea, aquellas propiedades que las hacen reconocibles a los ojos de los demás.

Correlacional. Son estudios que se realizan para verificar la existencia de asociación o relación entre dos o más variables, sin importar su tipo. De acuerdo con Salkind (1998) citado por Bernal (2010) uno de los puntos importantes respecto a la investigación correlacional es examinar relaciones entre variables o sus resultados, pero en ningún momento explica que una sea la causa de la otra. En otras palabras, la correlación examina asociaciones, pero no relaciones causales, donde un cambio en un factor influye directamente en un cambio en otro.

Explicativa o causal. Estos estudios buscar el arribo a explicaciones concretas del fenómeno estudiado. Es decir, buscar establecer la causa del efecto, pero además cómo y cuándo pueden ocurrir estos fenómenos.

La investigación explicativa tiene como fundamento la prueba de hipótesis y busca que las conclusiones lleven a la formulación o al contraste de leyes o principios científicos. El investigador se plantea como objetivo estudiar el porqué de las cosas, los hechos, los fenómenos o las situaciones (Bernal, 2010).

Experimental. La investigación experimental se caracteriza porque en ella el investigador actúa conscientemente sobre el objeto de estudio, en tanto que los objetivos de estos estudios son precisamente conocer los efectos de los actos producidos por el propio investigador como mecanismo o técnica para probar sus hipótesis. De acuerdo con los expertos y seguidores del paradigma positivista, la experimentación es el verdadero método o el método por excelencia de la investigación científica; por tanto, la investigación experimental es la verdadera investigación, y el conocimiento generado por ésta es el conocimiento realmente válido y científico (Bernal, 2010).

En un experimento el investigador lleva a cabo acciones o manipulación de la variable independiente (causas), para ver qué ocurre (el efecto), es decir la medición de la variable dependiente. En la experimentación el investigador cambia la realidad, para analizar los cambios que se generan.

Estudio de caso. Consisten en estudiar en profundidad o en detalle una unidad de análisis específica, tomada de un universo poblacional. El caso o unidad de análisis puede ser una persona, una institución o empresa, un

Grupo, etcétera. Se desarrolla mediante un proceso cíclico y progresivo, el cual parte de la definición de un(os) tema(s) relevante(s) que se quiere(n) investigar.

Los estudios de caso, como método de investigación, involucran aspectos descriptivos y explicativos de los temas objeto de estudio, pero además utilizan información tanto cualitativa como cuantitativa. Aunque estos estudios ponen énfasis en el trabajo de campo, es imprescindible contar con un marco de referencia teórico, relacionado con los temas relevantes que los guían, para analizar e interpretar la información (Cerda, 1998), citado por Bernal, 2010).

Estudio de campo. Son aquellos estudios donde el investigador, se pone en contacto directo con la realidad que investiga. De esta manera, la observa, la analiza, y la evalúa de manera objetiva, sin cambiarla. Por tanto, no interviene en ella. Requiere de múltiples elementos, que pueden ser estudiados dentro de un contexto. Para ello, define la/las unidades de análisis, describe sus características, establece el tamaño de la población y acude a una muestra representativa (calidad y cantidad) en caso necesario. Permite la inferencia, y por lo general son estudios cuantitativos.

Estudios prácticos. Son aquellos que buscan presentar una solución a una problemática identificada. En esa medida a partir de un diagnóstico, bien elaborado, y presentada las causas fundamentales del problema, se diseña una solución mediante la presentación de un modelo contextualizado, basado en la teoría, o en estudios previos. Estas soluciones se auxilian de la información del contexto, y en lo que sería viable, según la particularidad de cada caso (UCATECI, 2012).

Instrumentos de investigación

Existen diferentes métodos de recolección de datos, que se clasifican en primarios y secundarios.

• 1. Datos primarios. Son aquellos que surgen del contacto directo con la realidad empírica. Entre estos están los planteados por Sabino (1992), Hernández, Fernández y Baptista (2012).

Diseños experimentales. Los diseños experimentales, son situaciones creadas por el investigador, que permiten la obtención de datos de primera mano. Estos permiten la manipulación de variables (variable independiente) y la medición de variables (variable dependiente).

La observación. Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar. Puede definirse como el uso sistemático de nuestros sentidos en la búsqueda de los datos que se necesitan para resolver un problema de investigación. Esta puede ser simple o participante. En el caso de la simple, el investigador observa desde afuera, es indirecta.

La observación participante, implica la necesidad de un trabajo casi siempre más dilatado y cuidadoso, pues el investigador debe primeramente integrarse al grupo, comunidad o institución en estudio para, una vez allí, ir realizando una doble tarea, desempeñar algunos roles dentro del grupo, como uno más de sus miembros, a la par que va recogiendo los datos que necesita para la investigación.

La entrevista. Consiste en una interacción entre dos personas, una de las cuales es el investigador que formula determinadas preguntas relativas al tema en investigación, mientras que del otro lado está el investigado quien proporciona verbalmente o por escrito la información. Estas pueden ser para estudio cualitativo y para estudios cuantitativos y ambas son diferentes. Casi siempre son individuales, aunque existen casos en que se les aplican agrupo. Las entrevistas se pueden realizar de manera personal (cara a cara), por teléfono, etc.

El cuestionario. Es un conjunto de preguntas respecto a una o más variables.

Contexto de administración de un cuestionario. Para la administración del instrumento se ha de disponer de un contexto que va a definir a forma de administración de los instrumentos de recolección de datos.

En forma de entrevista. Es cuando el investigador aplica el instrumento en forma de entrevista, de manera que se pueden retroalimentar al entrevistado.

Auto administrado. Es cuando el instrumento lo administra la persona que lo llena, sin la presencia del que lo aplica. Aquí no hay intermediarios y contestan las preguntas ellos solos. Aquí están los que se les dejan a las personas para que lo llenen y lo entreguen en una fecha futura, los que se envían por email, por correo físico entre otros.

Escalas para medir actitudes. Entre estas se destacan la de escalamiento tipo Likert, el diferencial semántico, y la del escanograma de guttman.

Análisis de contenido cuantitativo. Este cuantifica los mensajes contenidos en categorías y subcategorías y los somete a análisis estadísticos.

La observación. Registro comportamientos y situaciones observables a través de un conjunto de categorías y subcategorías.

Pruebas estandarizadas e inventarios. Estas miden variables específicas, como la inteligencia, la personalidad en general, razonamiento matemático, el sentido de vida, la satisfacción laboral, la cultura organizacional, el estrés preoperatorio, la depresión posparto, la adaptación al colegio, intereses vocacionales, jerarquía de valores, el amor romántico, localidad de vida, la lealtad a una marca. También están las pruebas proyectivas.

Datos secundarios. Revisión de documentos escritos por otros como libros, estudios, revistas, periódicos.

Instrumentos mecánicos o electrónicos. Aquí están el detector de mentiras, la pistola laser, equipo que captan la actividad cerebral, el escáner para medir la talla del cuerpo, medición electrónica de distancias.

Instrumentos propios por disciplina. Cada área del conocimiento ha elaborado métodos propios para la recolección de datos claves, en estudios de su área.

Validación de los Instrumentos de Investigación

Los instrumentos de investigación deben ser validados antes de su utilización definitiva, en el proceso de investigación, para ello existen diferentes métodos, entre los cuales se destacan: (Hernández, Fernández, y Baptista, 2014).

• 1. Validez de contenido. Grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. De esta manera una prueba de conocimiento de economía no tendría validez de contenido si solo incluye aspectos de microeconomía. (Validez de juicio de experto).

2. Validez de criterio. Se establece al validar un instrumento de medición al compararlo con algún criterio externo que pretende medir lo mismo. Validez concurrente y la validez predictiva. Por ejemplo, Coeficiente de Contingencias, Spearman – Brow, Pearson, Alfa de Cronbach y la Técnica Aiken.

3. Validez de constructo. Debe explicar el modelo teórico empírico que subyace a la variable de interés. Por ejemplo, Análisis de varianza, análisis de Covarianza, chi cuadrada.

La validez total, no es más que la suma de los tres tipos de validez

Proceso de Validación de un Cuestionario

Como se sabe, los instrumentos de recolección de datos deben ser validados antes de su aplicación de manera que se pueda medir lo que se espera medir. En el caso de un cuestionario, el proceso de validación se inicia desde el momento que se tienen claros los constructos, el contenido de las preguntas, la composición de los ítems, la cantidad de preguntas, y el orden de colocación de las mismas. Una vez diseñado el borrador definitivo, corresponde llevar a cabo la realización de la prueba piloto y la evaluación de las propiedades métricas da la escala.

La prueba piloto, se aplica a una porción de la población de estudio, de manera que se pueda afinar el instrumento. Esto implica hacer los ajustes correspondientes, que implicaría, eliminar preguntas, ítems, incluir otras, o simplemente organizar de manera más lógica (Arribas, sf). Este proceso, disponer de un instrumento de menor calidad, para la búsqueda de los datos requeridos para el estudio.

Recolección de datos

Para la recolección de datos, se debe disponer de un instrumento de recolección de esos datos, que puede ser estandarizado o no. En el caso de los estandarizados, estos ya existen y solo se deben aplicar. En el caso de que no exista estos se deben elaborar.

Los pasos básicos para la elaboración de un instrumento de recolección de datos, está el planteado por Hernández, Fernández y Baptista, (2014) electrónica), y son los siguientes:

• 1. Redefinición de las variables que se van a estudiar. Pasar del concepto teórico a indicadores empíricos.

• 2. Revisión de la literatura enfocada en los instrumentos de medición.

• 3. Identificación de las dimensiones de las variables y sus indicadores

• 4. Precisar las escalas de medición.

• 5. Construcción del instrumento

• 6. Realizar la prueba piloto

• 7. Hacer las revisiones para las correcciones de lugar a partir de la prueba piloto

• 8. Disponer de la versión final del instrumento

• 9. Entrenar al personal que lo va a aplicar

• 10. Buscar las autorizaciones de las entidades o lugares donde se aplicarán.

• 11. Administración del instrumento, para que sea aplicado de manera satisfactoria en el proceso de la investigación.

Procesamiento de datos

Para procesar datos se dispone de diferentes herramientas. Claro el uso de cada una de ellas va a depender del tipo de datos que se van a procesar. El análisis de los datos requiere de varios pasos básicos que son: (a) Haber recolectado los datos (b) haber procesado los datos (manual, electrónico).

• 1. Haber recolectado los datos. Esto implica que ya se han aplicado los instrumentos de investigación (cuestionarios, protocolo, guía de entrevista, protocolo de observación, etc.).

• 2. Haber procesado los datos. El procesamiento de datos, implica el uso de herramientas de tabulación o compilación de la información para buscar diferencias, y coincidencias. Para esto se dispone del Excel, el Gandia Varbwin, Spss, entre otros).

• 3. Agrupamiento de los datos procesados. Esto implica que ya se tienen tablas, o escritos en relación a los datos, que es lo que va a permitir la obtención de informaciones.

• 4. El análisis de datos se inicia con los datos procesados de que se disponen. Implica tener conclusiones o resultados por variables en estudio. Con los datos se generan las informaciones.

Para el análisis de datos se puede hacer uso de varias herramientas, sin embargo, el uso de cada una de ellas dependerá de los objetivos de la investigación o de los propósitos del investigador.

Entre las herramientas de análisis se destacan:

• 1. La estadística descriptiva. Esta hace uso de varias herramientas como son las siguientes:

La distribución de frecuencias. En esta tabla, se presenta un modelo.

Tabla xxxx

Fuente: Modelo propuesto por el autor

Ejemplo de figura de barras verticales

Figura 1: XXXXXXXXXXXXXX

Fuente: Modelo propuesto por el autor.

Figura: Ejemplo de figura de pastel

Fuente: Modelo propuesto por el autor

2. Las medicadas de tendencia central (media, moda, mediana).

La Media. Para su cálculo se debe aplicar la siguiente formula

Media= 20+17+18+19+17+15+15+18+19+20+20=

Media = 198 =18

11

La moda. Es el valor que más se repite, en una serie, del ejemplo anterior la moda es: 20 de la serie (15, 15, 17, 17,18, 18, 19,19, 20, 20, 20).

Mediana: es el valor de la serie que la divide en dos partes iguales, el caso del ejemplo es 18 (15, 15, 17,17, 18, 18, 19,19, 20, 20, 20).

3. Las medidas de variabilidad (rango, desviación estándar y la varianza).

Rango. Mide la distancia de una serie de datos. Delos datos anteriores seria el valor mayor menos el valor menor. Es decir 20-15 = 5

Desviación estándar. Mide la desviación de un valor con respecto a la media. (Ej. Apéndice

Fuente: http://www.ditutor.com/estadistica/desviacion_estandar.html

Notas:
[1] Los estudios probabilísticos, son los que hacen uso de la probabilidad, que implica que, al momento de seleccionar los elementos de las muestras, todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, siempre que al definirla se hayan tomado en cuenta los criterios de inclusión.

[2] Las investigaciones de clasifican: (1). Según el propósito o finalidad perseguida (básica o aplicada); (2) Tipo de medio utilizado para obtener los datos (documental, campo, experimental); (3) Por el nivel de conocimiento alcanzado (exploratorio, descriptivo, correlacional, explicativo).

Referencias

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Universidad Católica Santo Domingo (UCSD). (1991). Guía sobre metodología y técnicas de la investigación. ALANDAR, 2

Autor:

Irene Vásquez Cruceta.

1. Dra. en Educación

2. Maestría en Alta Gerencia

3. Maestría en Mercadeo