Marco Teorico Resumen Vi Kenia.docx

3.4 Variables Extrañas Son todas aquellas variables que el investigador no controla directamente, pero que pueden influir en el resultado de su investigación. Deben ser controladas, hasta donde sea posible, para asegurar de que los resultados se deben al manejo que el investigador hace de la variable independiente, más no a variables extrañas, no controladas. Esto se puede hacer con más facilidad bajo una investigación experimental, como dentro de un ambiente controlado, tipo laboratorio. En una investigación cuasi-experimental con sujetos como personas, se hace un poco más difícil.

3.4.1 Métodos para controlar las variables extrañas: 

Eliminación:

Cuando se sabe que existe una variable extraña que puede alterar los resultados de la investigación, se puede controlar mediante la eliminación. 

Constancia de condiciones:

Se puede utilizar en un estudio experimental si se desea estudiar dos o más grupos de sujetos o muestras, éstos se deben someter exactamente a las mismas condiciones, tanto físicos como de lugar, manteniendo, de esta manera, constante las circunstancias bajo las cuales se investiga. 

Balance:

Se aplica cuando se sabe que una variable extraña puede influir de manera definitiva en el estudio y no se puede eliminar, ni igualar las condiciones de los grupos o muestras, se recurre al balanceo. Este mecanismo distribuye en forma equitativa la presencia de la variable extraña entre los grupos. 

Contrabalanceo:

En algunas investigaciones se pide a los sujetos o la muestra que respondan varias veces a un mismo estímulo o a varios estímulos diferentes. Esta serie de respuestas puede provocar en los mismos dos reacciones: por un lado, fatiga, porque los sujetos se cansan de estar respondiendo; por otro lado, aprendizaje, ya que después de presentar 2 o 3 veces el mismo estímulo el sujeto ya sabe cómo

responder. Para evitar estos problemas, los grupos se pueden subdividir en subgrupos para que los efectos de la fatiga y/o aprendizaje queden anulados. 

Aleatorización:

Este método de control es uno de los más sencillos y más utilizados en ciencias sociales, sobre todo cuando se llevan a cabo estudios experimentales. Se parte del postulado de que si la selección y distribución de sujetos en grupos de control fue hecha al azar, se puede inferir que las variables extrañas, desconocidas por el investigador, se habrán repartido también al azar en ambos grupos, y así quedarán igualadas. De igual modo puede pasar en algunos experimentos en las ciencias biológicas. 3.5 Importancia de la elaboración de los diseños y modelos operacionales de las variables. La operacionalización es un proceso que consiste en definir estrictamente variables en factores medibles. El proceso define conceptos difusos y les permite ser medidos empírica y cuantitativamente. La operacionalización también establece definiciones exactas de cada variable, aumentando la calidad de los resultados y mejorando la fortaleza del diseño. La operacionalización define el método de medición exacto utilizado y permite a otros científicos seguir exactamente la misma metodología. La operacionalización de las variables tiene su importancia en la posibilidad que un investigador poco experimentado pueda tener la seguridad de no perderse o cometer errores que son frecuentes en un proceso investigativo, cuando no existe relación entre la variable y la forma en que se decidió medirla, perdiendo así la validez (grado en que la medición empírica representa la medición conceptual).

3.5. Plan de Análisis de Datos

Un plan de análisis de datos es un mapa de ruta sobre cómo organizarás y analizarás los datos de tu encuesta. Este plan debe ayudarte a lograr tres objetivos relacionados con el propósito que estableciste antes de comenzar la encuesta: 

Responder tus principales preguntas de investigación.



Usar preguntas de encuesta más específicas para comprender esas respuestas.



Separar a los encuestados en segmentos para comparar las opiniones de diferentes grupos demográficos.

3.5.1 Tipos de plan de análisis de datos: cualitativa y cuantitativa.

El Plan de Análisis Cualitativa 

En este la investigación se arma fácilmente y los resultados se presentan con velocidad.



El análisis de los datos se hace durante las sesiones y no después Beneficios.



La comunicación no verbal es analizable, y la información se construye sobre aprendizaje previo.



Los tomadores de decisión pueden asistir a las sesiones, y encuentran la información cualitativa más sencilla de entender.



La variedad de información no se limita al instrumento, que puede ser modificado en la marcha.



La investigación se puede modificar para enfatizar algún punto interesante.



Es fácil dar un sentido subjetivo a los hallazgos, y por tanto llegar a conclusiones erróneas.



Es frecuente que se asuma representatividad de la información a la población Limitantes.



Debido a la naturaleza cualitativa de los datos, es un proceso complicado dar resúmenes y estructurar la información.



Resulta mucho más costoso que una investigación cuantitativa



El riesgo de desviación de la información por respondientes atípicos e interpretación errónea es alto.



Se requiere arduo entrenamiento para la formación de un moderador que controle estas desviaciones.

El Plan de Análisis Cuantitativa 

Se puede computar la representatividad de los datos hacia la población completa.



Los instrumentos son controlados con mayor facilidad Beneficios.



Resulta mucho más económico que la investigación cualitativa.



Debido a la naturaleza de los datos, se pueden construir resúmenes y estructurar la información de manera más precisa.



El error resultado del diseño muestral es controlable.



La

información

es

fácilmente

complementaria

con

apreciaciones

cualitativas. 

La investigación es complicada en su armado, y los resultados tardan más en presentarse.



No es factible la participación del tomador de decisiones durante la investigación limitantes.



Los procedimientos de muestreo son más complicados y detallados.



El error no muestral requiere amplios esfuerzos de supervisión y depurado.



Los datos difícilmente son particularizables.



Son débiles en términos de validez interna.



El fraseo incorrecto de las preguntas puede provocar severos sesgos de información.



Implica una amplia movilización de recursos humanos, se requiere destreza matemática

3.6 Estrategias para la elaboración del plan de análisis.

Sautu (2005) los investigadores interrogan la realidad desde teorías y modelos de análisis sugiriendo preguntas y diseños para dar respuestas fundadas a su problema de investigación. Las respuestas a los objetivos de investigación deben surgir de la construcción de evidencia empírica, utilizando métodos o Herramientas que dependerán del enfoque teórico elegido. Las decisiones respecto a qué métodos y qué técnicas elegir para desarrollar el trabajo de construcción de los datos se encuentran íntimamente relacionadas con los objetivos de investigación y con la construcción del contexto conceptual. Las diferencias y matices en las concepciones teóricas y metodológicas, sin embargo, producir conocimiento válido, generalizable a la clase de situaciones y procesos tratados, que realice un aporte al conocimiento en el área y la teoría respectiva, y que sea a la vez criticable y modificable.

3.7 Funcionalidad del plan de análisis de dato seleccionado. 

EL plan de análisis que se elige para la operacionalizacion de los datos debe responder a Consideraciones generales como:



Responder directamente a las preguntas de investigación.



Se cumplen los objetivos de investigación a través de este.



Respeta el plan de análisis construido.



Corresponde cabalmente a la metodología que se está usando.



Qué tipo de datos se van obtener con esta herramienta.



La herramienta se puede aplicar al objeto de estudio.



Las implicaciones logísticas de esta pueden ser cumplidas.



Existen recursos suficientes para la aplicación en el formato elegido.



Con esta herramienta obtengo sólo lo que necesito saber, sin información adicional.



Está bien redactada y ordenada.



Es adecuada a la capacidad del objeto de estudio.

http://venezolanaspicantes.blogspot.com/search?updated-max=2010-1125T12:15:00-04:30&max-results=20&start=542&by-date=false http://venezolanaspicantes.blogspot.com/search?updated-max=2010-1021T22:46:00-04:30&max-results=20&start=627&by-date=false https://es.slideshare.net/Canek_Riestra/el-plan-de-anlisis-paso-por-paso Canales F, De Alvarado E, Pineda E, Metodología de la Investigación 1ra Ed. México, De LIMUSA 1986. Hernández Sampieri, Roberto; Fernández- Collado, Carlos; Baptista Lucio, Pilar; Metodología de la Investigación 4https://es.slideshare.net/Canek_Riestra/el-plande-anlisis-paso-por-pasota Ed. México Mc Graw Hill, Interamericana; Enero 2008.

Anexo