Diseo De Investigacin

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN MÉTODOS: • Son las vías, estrategias para recopilar información (datos) que se utilizarán para hacer inferencias, interpretación, explicación y predicción. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN: • EMPÍRICOS: Observación. Experimento. Cuestionario. Entrevista. Historias de vida. Análisis de documentos. • TEÓRICOS: Análisis y síntesis. Inducción-deducción. Histórico-lógico. Abstractoconcreto. Hipotético-deductivo. Modelación. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN (según objetivos y tipo de conocimiento que genera) Van Dalen y Meyer (1980) • PARADIGMA CUANTITATIVO: Descriptivos. Correccionales. Experimentales • PARADIGMA INTERPRETATIVO: Fenomenología. Etnografía. Teoría fundamentada. Etnometodología. Método biográfico. Investigación-acción. • PARADIGMA SOCIO-CRÍTICO: Investigación-acción participativa EXIGENCIAS PARA LA SELECCIÓN DE LOS MÉTODOS: • Objetivos e hipótesis formulados en la investigación, naturaleza del objeto de estudio. • Características y tamaño de la población o muestra con la cual se trabaja. • Ventajas y limitaciones de los métodos y técnicas. • Características de la institución en la que se realiza el estudio. • Tiempo disponible, recursos humanos, materiales y financieros asignados. MÉTODOS BÁSICOS (Según Morales, 2002) •

MÉTODO DESCRIPTIVO: Describe e interpreta sistemáticamente un conjunto de hechos relacionados con el fenómeno de estudio. A su vez puede ser: • • • • • •

• •

DE OBSERVACIÓN NATURALISTA: Basada en la observación directa del fenómeno, tal como se presenta en su forma natural. DE OBSERVACIÓN CLÍNICA DE CASOS: Toma en cuenta la observación y entrevista directa del fenómeno, pero en situaciones de alguna medida previstas. De encuestas: Basado en la observación indirecta como aplicación de cuestionarios, test y encuestas. EVOLUTIVO O DE DESARROLLO: Investiga normas, patrones o secuencias de desarrollo y/o cambios de conducta de un individuo en función del tiempo. ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO: Investiga el desarrollo del sujeto, pero después de ocurrido el tratamiento determinado o después de la aparición de una condición. MÉTODO EXPOST-FACTO: Investiga posibles relaciones causales observando manifestaciones y resultados que ya tuvieron lugar.

MÉTODO HISTÓRICO: Recolecta información sistemática, así como de evaluación objetiva de hechos pasados de un fenómeno social desde una perspectiva histórica valiéndose de fuentes primarias y secundarias. MÉTODO EXPERIMENTAL: Organiza deliberadamente condiciones de acuerdo a un plan previsto con el fin de investigar las posibles relaciones causa-efecto, exponiendo a

uno o más grupos experimentales a la acción de una variable experimental y contrastando sus resultados con grupos de control o de comparación.

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN DISEÑO: • Son esquemas o procedimientos que expresan la manera como el método se operacionaliza. Cada método puede tener varios diseños con características propias de cada uno. • Los diseños de investigación operacionalizan la puesta a prueba de las hipótesis en algunos estudios o trabajos de investigación. • Esquema para orientar el proceso de investigación y la recolección de los datos. • La forma como los datos vana a ser medidos • Está en función de los objetivos, variables, alcance o nivel de investigación, ámbito de estudio. • ALCANCE O NIVEL DE INVESTIGACIÓN: Según Dake, citado en Hernández Sampieri EXPLORATORIO

CORRELACIONAL DESCRIPTIVO

EXPLICATIVO

Registro de datos que ocurrieron en el pasado RETROSPECTIVO •

Los hechos se registran a medida que ocurren Período o fecha actual (diseño del estudio)

PROSPECTIVO

TIPOS DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

DISEÑO NO EXPERIMENTAL TRANSVERSAL O TRANSECCIONAL • Exploratorio • Descriptivo • Correlacional/ Causal (Explicativo) LONGITUDINAL • De Tendencia • Evolución de Grupos • Panel

DISEÑO EXPERIMENTAL • Experimental puro • Pre-experimental • Cuasiexperimental

DISEÑO NO EXPERIMENTAL DESCRIPTIVO: • •

Describir características de un conjunto de unidades de estudio Podemos llegar a un nivel de investigación: Descriptivo  Correlacional  Explicativo

A) DESCRIPTIVO SIMPLE M • • • • • •

Xi

O1

M: Muestra de elementos o Población. Xi: Variable(s) de estudio O1: Resultados de la medición de la(s) variable(s) Se va a analizar a un grupo de estudio Instrumento aplicado a los alumnos con respecto a su rendimiento académico. Ejemplo: Factores socioeconómicos: Aplicando un cuestionario o una entrevista.

B) DESCRIPTIVO COMPARATIVO M1

Xi

O1

M2

Xi

O2 Medición

• • •

M1 y M2: Muestras 1 y 2 Xi: Variable(s) de estudio O1 y O2: Observaciones 1 y 2: Resultados

C) DESCRIPTIVO CORRELACIONAL M1 • • • •

Xi

O1

V.I. M1: Muestras 1 (Un solo grupo de estudio) Xi: Variable(s) Independiente(s) de estudio O1: Observaciones 1: Resultados Y: Variable Dependiente.

Y V.D.

D) DESCRIPTIVO COMPARATIVO CORRELACIONAL

• • •

M1

X1

O1

Y

M2

X2

O2

Y

M1: Muestras 1 y 2 Xi: Variable(s) Independiente(s) de estudio O1: Observaciones 1: Resultados

• Y: Variable Dependiente E) DESCRIPTIVO: PRE Y POST TEST (Con la misma unidad de análisis) M1

X Pre-Test

M1 •

X

O1 Genera valores O2

Post- Test Seguimiento de los resultados encontrados en un momento para poder comparar o evaluar, en un plano descriptivo.

F) DESCRIPTIVO CORRELACIONAL: PRE Y POST TEST (Con el mismo grupo) M1

Xi

Yi

O1

Pre-Test V.I. M1

Xi Post- Test V.I.

• •

V.D. O1

Yi

Resultados V.D.

M1: Muestra (unidad de análisis: Alumnos, profesores,… según el ámbito de trabajo) Seguimiento de los resultados encontrados en un momento para poder comparar o evaluar, en un plano descriptivo.

DISEÑO NO EXPERIMENTAL DISEÑO CUASIEXPERIMENTAL: • Tiene que haber 2 grupos de trabajo: Grupo experimental y Grupo Control • Aporte nuevo: Una nueva metodología de enseñanza,… M1 Grupo Control

Xi

V.I. Manejada en forma Tradicional (proceso Anterior: Metodología)

M1 Grupo Experimental • •

O1

Xi

O1

Yi V.D.

Yi

Nuevo proceso Resultados V.D. o metodología para medir la Objetivo: COMPARAR Espero que los resultados del Grupo Experimental sean óptimos o mejores que los resultados del Grupo Control.

•

Hipótesis (se proyecta, se intuye)

UNIDADES DE ESTUDIO Y DECISIÓN MUESTRAL ¿Cuál es el la unidad de estudio (UE) y decisión muestral? ¿Cómo lo determinamos? ¿Tamaño de la muestra? ¿Cómo seleccionar los elementos de la muestra? UNIDADES DE ESTUDIO Y DECISIÓN MUESTRAL: • Unidades de estudio (UE): Elementos que serán medidos. • Población: Conjunto de elementos de la UE con propiedades comunes. • Muestra: Parte pequeña de la población que la pueda representar. • Muestreo: Proceso consciente y planificado de selección de la muestra TÉCNICAS DE MUESTREO: • PROBABILÍSTICAS: Igual probabilidad para cada una de la UE. Aleatorio simple. Sistemático. Estratificado. Por conglomerado. • NO PROBABILÍSTICAS: Criterio del investigador Accidental. Intencional. Por cuotas.

ÁMBITO DE LA INVESTIGACIÓN Universo-Población- Muestra- Individuo UNIVERSO Conjunto total de unidades de estudio. Personas, documentos, organizaciones. Se puede derivar en varias poblaciones. N’ = ¿? (Tamaño del U)

NOTA: Población blanco o biológica: N’ = N Población estadística: N’ ≠ N

POBLACIÓN Conjunto de elementos. Objetivo general de la investigación. Fijar características de estudio (variables observables y medibles para fijar valores) N = ¿? (Tamaño de la P) Si N es muy grande se dificulta la toma de datos.

MUESTRA Conjunto de elementos derivados de la Población. Alternativa representativa de la P. Característica según tipo de variables: cualitativas o cuantitativas N = ¿? (Tamaño de la M)

NOTA: Si Población = Muestra, trabajar con el 100% de la Población. Literatura empírica: Trabajar con el 10% de la Población, sino control. 1° ¿Cómo determinamos n?: Metodología estadística: 2° Seleccionar elementos del conjunto llamado muestra. Técnicas de muestreo.

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA (n) • •

Manejar variables ¿Cualitativas? ¿Cuantitativas? MUESTREO POR ATRIBUTOS n=

1. CÁLCULO DE MUESTRA PREVIA:

no =

NPQZα / 2

( N − 1) d 2

2

+ PQZα / 2

no no 1 + N

2

ni =

Ni xn N

n0:Tamaño de la muestra previa N: Tamaño de la Población. P : Proporción de elementos que tienen la característica o variables(s) de interés. Se asume P = 0,5 (Salvo que se disponga de datos previos o datos de investigaciones ya realizadas o a partir de una muestra piloto.) Q : El complemento de P. Proporción de elementos que no tienen la característica de interés. P+Q=1 Luego, Q = 1 – P = 1 – 0,5 = 0,5 1 - α : Nivel de Confiabilidad, igual a 0,95. α : Nivel de significancia, igual a 0,05 P [ Z ≤ α/2 ] = 0,025 + 0,95 = 0,975. Luego, de TABLA: Zα/2 = 1,96

α/2 0,025 •

Si no > 0,10 N

µ=0

α/2 0,025

Luego: n=

2. CÁLCULO DE MUESTRA ÓPTIMA (Final):

no no 1 + N

EJEMPLO: PROBLEMA: ¿Cómo se da el problema académico en los alumnos con matrícula regular de la Escuela de Derecho de la UPSP en el semestre 2005-II? Datos: N : Matriculados, 400 No : Matriculados en forma regular (mayor o igual a 12 créditos), 350 OBJETIVO GENERAL: • Determinar el rendimiento académico de los alumnos con matrícula regular de la Escuela de Derecho de la UPSP en el semestre 2005-II UNIDAD DE ESTUDIO: • Alumnos con matrícula regular (12-22 créditos) de la Escuela de Derecho UPSP, 2005-II VARIABLE: • Rendimiento Académico (Notas, promedio ponderado. Cualitativo: Alto [ ] Regular [ ] Malo [ ] DISEÑO DE INVESTIGACIÓN (ESQUEMA) •

Descriptivo Simple M • • • • •

Xi

O1

M: Muestra de elementos o Población. Xi: Variable(s) de estudio O1: Resultados de la medición de la(s) variable(s) Se va a analizar a un grupo de estudio Instrumento aplicado a los alumnos con respecto a su rendimiento académico.

UNIVERSO: (400) • Conjunto de alumnos de la Escuela de Derecho matriculados en la UPSP 2005-II • N’ = 400 POBLACIÓN: (350) • Conjunto de alumnos matriculados con matrícula regular de acuerdo a su rendimiento académico (conjunto de valores) ó la relación de los factores, o VI, VD • N = 350 MUESTRA • Cuando hay dificultades, por costo o tiempo, se determina una muestra • Conjunto de alumnos matriculados regularmente en la Escuela de Derecho UPSP, 2005-II seleccionados aleatoriamente (al azar) N= 350, 1 / 350, de acuerdo a su RENDIMIENTO ACADÉMICO. • Nota: Cuando se trabaja con toda la población. Decisión. Para este estudio se trabaja con el 100 % de la población, por lo tanto ya no tiene sentido hablar de muestra.

•

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA (n)

d: Precisión en la estimación del parámetro. Es la diferencia entre el valor de la muestra y el parámetro estimado de la población. • SELECCIÓN DE LOS ELEMENTOS - En base a la calidad de los elementos - Tipos de muestreo: - Muestreo Aleatorio Simple - Muestreo Sistemático - Muestreo Estratificado 1° FIJAR TIPO DE MUESTREO ETAPAS DEL MUESTREO Ni ni = xn MUESTREO ESTRATIFICADO: N - En partes, estratos o grupos. - No son homogéneos. Eliminar la heterogeneidad. - Condición o característica o variable (Nombre, categoría) - Ejemplo: Por ciclo, condición académica, ningún curso desaprobado, .. Población: N = 350 I N1 = 100 X n1 n1 = (100/350) x 120 n1 = 34

X: Rendimiento Académico. Estratificación por ciclos académicos: II

N2 = 80 X n2 n2 = (80/350) x 120 n2 = 27

III N3 = 69 X n3 n3 =(69/350) x 120 n3 = 24

n = 120 IV N4 = 101 X n4 n4=(101/350)x120 n4 = 35

Distribución proporcional de n (Afijación proporcional) n1 + n2 + n3 + n4 = N

2° SELECCIÓN DE LOS ELEMENTOS DE LA MUESTRA I N1 = 100 X n1 n1 = (100/350) x 120 n1 = 34 • • • •

¿Cómo elijo a los 34 estudiantes del I ciclo con matrícula regular en la Escuela de Derecho UPSP, 2005-II? Tabla de Muestreo Aleatorio Simple O Muestreo Sistemático O Muestreo Estratificado

Facultad: Derecho y Ciencias Políticas de la UPSP Escuela: Derecho Solicitar relación de alumnos (Los elementos están ya ordenados alfabéticamente: OJO) MUESTREO SISTEMÁTICO Proceso: 1° K = N1 / n1 Luego, K = 100 / 34 = 3 2° Intervalo formado:

I = [ 1, K ] entonces [ 1, 3] ∈ Ζ 1, 2 y 3 (Números exactos enteros)

3° Elegir al azar un número del Intervalo formado Ejemplo: elegimos el número 2. Sirve de patrón para mover todo el procedimiento. 4° Elementos seleccionados: 02

05

08

11

14

…

Sistemáticamente hasta contar con n = 34 estudiantes del I ciclo de Derecho UPSP 2005-II En vez de notas, también podría haber sido peso, talla