DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

1. EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Y SU UTILIDAD SEGÚN LOS ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN El diseño de la investigación, es la concepción, selección o desarrollo de manera práctica y concreta de un plan o estrategia seguida para que el investigador pueda responder a las preguntas de investigación, y cumplir con sus objetivos o intereses.

También conocido como diseño metodológico, señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio y para contestar las interrogantes de conocimiento que se ha planteado. También denominada “material y métodos” o “procedimientos.

Al seleccionar y plantear un diseño se busca maximizar la validez y confiabilidad de la información y reducir los errores en los resultados.

VALIDEZ: Se refiere al grado en que se logra medir lo que se pretende medir, y es requisito para lograr confiabilidad de los datos. Si una información es válida, también es confiable.

CONFIABILIDAD: Se refiere a la consistencia, coherencia o estabilidad de la información recolectada. Los datos son confiables cuando al ser medidos en diferentes momentos, por diferentes personas o por distintos instrumentos; son iguales. Un dato puede ser confiable pero no válido.

Su utilidad particular del diseño, esta en estrecha relación con el enfoque que se da al estudio.

En un Enfoque cualitativo: Se puede o no preconcebir un diseño de investigación, aunque es recomendable hacerlo. Desde luego, dentro de esta visión de la investigación la implementación de uno o más diseños se vuelve más flexible. Es importante señalar que “estudio cualitativo” no es igual a desorden, caos ni carencia de un plan para responder las inquietudes del investigador. En las investigaciones cualitativas se traza un plan de acción en el campo para recolectar información, y se concibe una estrategia de acercamiento al fenómeno, evento, comunidad o situación a estudiar. En ocasiones, el investigador cualitativo elige o desarrolla uno o más diseños para implementar previamente a la recolección de datos. Otras veces, realiza una primera inmersión en el campo y, después, analiza que tipo de investigación le conviene para recolectar la información requerida.

En un Enfoque cuantitativo: El investigador utiliza su diseño para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia respecto de los objetivos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis).

Enfoque mixto: Algunas veces el investigador elige o desarrolla un diseño de investigación y, en otras, dos o más diseños. Ello depende de los objetivos de estudio y de las preguntas de investigación. En un enfoque mixto de la investigación, se registran hechos y luego se cuantifican, lo que permite obtener una mayor calidad de información para responder a la interrogante, que si eligiera solamente un camino, ya sea el cuantitativo o el cualitativo.

2. ESTABLECIMIENTO DEL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN SEGÚN LOS ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN

Es variable. Una vez más depende del enfoque elegido y del planteamiento del problema.

Según enfoque cuantitativo: En los estudios cuantitativos, por lo general se concibe o selecciona el diseño de investigación una vez que se ha afinado el problema de investigación, desarrollado la perspectiva teórica, establecido el alcance inicial del estudio y formulado la(s) hipótesis (si se requerían). La calidad de una investigación se encuentra relacionada con el grado en que apliquemos el diseño tal y como fue preconcebido.

Según enfoque cualitativo: La situación resulta más compleja. A veces el diseño se concibe, luego que se planteo el problema de estudio y se definió el alcance inicial de la investigación; en otras ocasiones, el diseño surge a raíz de la inmersión inicial en el campo o de una primera recolección de los datos. En el enfoque cualitativo la aplicación del diseño suele ser más “cíclica” y variable, en busca de adaptar el diseño a los cambios en la situación de investigación o del evento, la comunidad, el grupo o el contexto.

Según enfoque mixto: Por lo general se utilizan dos o más diseños. Un estudio que se inicia como cualitativo con las preguntas de investigación, aplica un diseño no experimental bajo un enfoque cualitativo, posteriormente formulará hipótesis, y después aplicaría un diseño experimental.

3. CLASIFICACIÓN GENERAL DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

DISEÑOS EXPERIMENTALES

4.1 DEFINICIÓN DE EXPERIMENTO Y SUS REQUISITOS

Tiene al menos dos acepciones, una general y otra particular. La general se refiere a “tomar acción” y después observar las consecuencias. Este uso del término es bastante coloquial.

Pero la definición más certera sería que es un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables dependientes (supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador”.

Asimismo se puede definir como el estudio donde se recolecta información básica mediante la selección de grupos de control comparados, los cuales reciben distintos tratamientos al tiempo que se observan detenidamente los factores interrelacionados y se verifican las diferencias en las de cada grupo.

DDIISSEEÑÑOO DDEE IINNVVEESSTTIIGGAACCIIÓÓNN

EXPERIMENTAL NO EXPERIMENTAL

PREEXPERIMENTOS

DISEÑOS LONGITUDINALES

DISEÑOS TRANSECCIONALES O

TRANSVERSALES

EXPERIMENTOS PUROS

(VERDADEROS)

CUASIEXPERIMENTOS

Ejemplo: Cuando estudiamos rigurosamente y observamos el resultado de exponer a

la radiación solar y a la intemperie diferentes tipos de superficies que podrían actuar como colectores solares y analizar su durabilidad y eficiencia de los mismos. La esencia de esta concepción de “experimento” es que requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos. Requisitos:

o Primer requisito de un experimento puro.

El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables independientes. La variable independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es la condición antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente).

Causa Efecto

(variable independiente) (variable dependiente)

X Y

Ejemplo: Si un catedrático deseara analizar el posible efecto de los contenidos bibliográficos sobre el nivel de aprendizaje de determinados universitarios, podría hacer que un grupo leyera un libro de contenidos vagos de ciencia y tecnología y otro grupo leyera un programa con contenido profundo de ciencia y tecnología, y posteriormente observará cual de los dos grupos muestra un bajo nivel de aprendizaje.

o Segundo requisito de un experimento puro. El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente. Esto es igualmente importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la medición debe ser válida y confiable. Si no podemos asegurar que se midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo. En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipular las variables independientes y cómo medir las dependientes.

o Tercer requisito de un experimento puro.

El tercer requisito que todo experimento “verdadero” debe cumplir es el control o validez interna de la situación experimental. El término “control” tiene diversas connotaciones dentro de la experimentación. Sin embargo, su acepción más común es que, si en el experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a las dependientes, la variación de éstas últimas se deba a la manipulación y no a otros factores o causas; y si se observa que una o más independientes no tienen un efecto sobre las dependientes, y se pueda estar seguro de ello. En términos más coloquiales, tener “control” significa saber qué está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las dependientes. Experimento Intento de experimento (con control) (sin control)

X Y X Y Causalidad Sin conocimiento o X no-causalidad Y de causa

Cuando hay control es posible conocer la relación causal; cuando no se logra el control, no se puede conocer dicha relación (no se sabe que está detrás del “cuadro blanco”, quizá sería, por ejemplo: X –Y, o XY; es decir, no hay relación). En la estrategia de la investigación experimental, “el investigador no manipula una variable sólo para comprobar lo que le ocurre con la otra, sino que al efectuar un experimento es necesario realizar una observación controlada. Dicho de una tercera manera, lograr “control” en un experimento es controlar la influencia de otras variables extrañas en las variables dependientes, para así saber en realidad si las variables independientes que nos interesan tienen o no-efecto en las dependientes. Ello esquematizaría así: X X (Extrañas) X

Controlamos Su influencia X (De interés, variable Vemos su efecto o Y (Variable

independiente dependiente manipulada) la ausencia de éste medida)

Control

4.2 VALIDEZ INTERNA

Es el grado en que los cambios observados se pueden atribuir a la manipulación experimental. Estudia hasta que punto una causa puede ser atribuida a un efecto. La validez interna también se refiere a la confianza que se tiene en que a los resultados del experimento sea posible interpretarlos y éstos sean válidos. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay control, lo que implica: o Varios grupos de comparación (dos como mínimo); es necesario que en un

experimento se tengan, por lo menos, dos grupos que comparar. En primer término, porque si nada más se tiene un grupo no es posible saber si influyeron las fuentes de invalidación interna o no.

o Equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s), es decir, cuando los grupos difieren entre sí solamente en la exposición a la variable independiente ausencia-presencia o en grados o modalidades

o Cuando las mediciones de la variable dependiente son confiables y válidas, y cuando el análisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando.

Existen diversos factores o fuentes que confunden y por las que no se asegura si la presencia de una variable independiente o un tratamiento experimental provoca o no el verdadero efecto. Se trata de explicaciones contrarias a la explicación de que las variables independientes afectan a las dependientes. Estas se conocen como fuentes de invalidación interna porque atentan contra la validez interna de un experimento. El control en un experimento se alcanza eliminado estas fuentes de invalidación interna, las cuales son:

Historia: Son acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento, que pueden afectar a la variable dependiente y llegan a confundir los resultados experimentales.

Maduración: Son procesos internos de los participantes que operan como consecuencia del tiempo y que afectan los resultados del experimento tales como cansancio, hambre, aburrimiento, aumento en la edad y cuestiones similares.

Inestabilidad: Poca o nula confiabilidad de las mediciones, fluctuaciones en las personas seleccionadas o componentes del experimento, o inestabilidad autónoma de mediciones repetidas aparentemente “equivalentes”.

Administración de pruebas: Se refiere al efecto que puede tener la aplicación de una prueba sobre las puntuaciones de pruebas subsecuentes.

Instrumentación:

Esta fuente hace referencia a cambios en los instrumentos de medición o en los observadores participantes, los cuales son capaces de producir variaciones en los resultados que se obtengan.

Regresión estadística: Se refiere a un efecto provocado por una tendencia que los sujetos seleccionados, sobre la base de puntuaciones extremas, muestran a regresar, en pruebas posteriores, a un promedio en la variable en la que fueron seleccionados.

Selección: Elegir los sujetos de tal manera que los grupos no sean equiparables. Es decir, si no se escogen los sujetos de los grupos asegurándose su equivalencia, la selección puede resultar tendenciosa.

Mortalidad experimental: Se refiere a diferencias en la pérdida de participantes entre los grupos que se comparan.

Interacción entre selección y maduración: Se trata de un efecto de maduración que no es igual en los grupos del experimento, debido a algún factor de selección. La selección puede dar origen a diferentes tasas de maduración o cambio autónomo entre grupos.

Otras interacciones: Es posible que haya diversos efectos provocados por la interacción de las fuentes mencionadas de invalidación interna. La selección puede interactuar con la mortalidad experimental, la historia con la maduración, la maduración con la inestabilidad, etc.

4.3. TIPOS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES

A. DISEÑOS PRE-EXPERIMENTAES: En este tipo de diseños el grado de control es mínimo, pues no se utiliza un grupo de control. Se utiliza en estudios Exploratorios y descriptivos.

Existen varios dos tipos de diseños pre-experimentales:

Tipología Descripción

Simbología: O:Observ. G:Grupo X: Estímulo

Estudio de un Grupo con una

Medición

Consiste en administrar un estimulo o tratamiento a un grupo, y después aplicar una medición en una o mas variables para observar cual es el nivel del grupo en estas variables. No existe manipulación de la variable.

G X O

Estudio de un Grupo con Pre y Post Prueba

A un grupo se le aplica una prueba previa al estimulo o tratamiento experimental, después se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al tratamiento. Hay un punto de referencia inicial para ver que nivel tenia el grupo en la variable dependiente antes del estimulo. Es decir, hay un seguimiento del grupo. No hay manipulación ni grupo de comparación y pueden actuar varias fuentes de invalidación interna.

G O1 X O2

B. DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES:

Estos manipulan deliberadamente al menos una variable independiente para ver su efecto y relación común con una o mas variables dependientes, solamente que difieren de los experimentos verdaderos en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. Los sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento, como grupos intactos. Existen varios tipos de cuasiexperimentos:

Tipología Descripción

Simbología: O: Observación G: Grupo X:

Estímulo

Con Post Prueba y Grupo de

Control

Utiliza 2 grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no. Los grupos son comparados en la postprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente. No hay asignación al azar ni emparejamiento.

G1 X O1

G2 --- O2

Con Pre-Post Prueba y Grupo

de Control

Es similar al anterior, solamente que a los grupos se les administra una prepueba la cual puede servir para verificar la equivalencia inicia de los grupos

G1 O1 X O2

G2 O3 --- O4

Diseño cuasiexperimenta

l de series cronológicas.

Se pretende analizar los efectos a mediano y largo plazo o efectos de administrar varias veces el tratamiento y no cuenta con la posibilidad de asignar al azar los sujetos de los grupos del experimento.

G1 - X1 - O1 - X2 - O2 - X3 - O3

C. DISEÑOS EXPERIMENTALES PROPIAMENTE DICHOS:

Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna: grupos de comparación y equivalencia de grupos. Estos pueden abarcar una o mas variables independientes y una o mas dependientes. Asimismo, pueden utilizar prepuebas y postpruebas par analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental. Desde luego, no todos los diseños experimentales utilizan preprueba, pero las postprueba es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales.

En este tipo de diseños el grado de control es máximo, pues se utiliza uno o más grupos de comparación, los mismos que son asignados al azar o por emparejamiento. Se utiliza en estudios Explicativos.

Existen varios tipos de experimentos verdaderos:

Tipología Descripción

Simbología: R: Randon (azar) G:

Grupo X: Estímulo O: Observación

Con Post Prueba y Grupo de

Control

Este diseño incluye 2 grupos, uno recibe e tratamiento experimental y el otro no. La manipulación de la variable alcanza solo dos niveles (presencia-ausencia).

R G1 X O1

R G2 -- O2

Con Pre-Post Prueba y Grupo

de Control

A los grupos, se les administra simultáneamente la preprueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no, luego se les aplica una postprueba.

R G1 O1 X O2

R G2 O3 --- O4

Cuatro Grupos Salomón

Utiliza prueba Ji

Cuadrada

El diseño incluye solo cuatro grupos y un tratamiento experimental. Los efectos pueden determinarse comparando las cuatro postpruebas. Los grupos 1 y 3 son experimentales y los 2 y 4 son de control. La ventaja de este diseño es que el experimentador puede verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la postprueba, puesto que algunos grupos se les administra la prepueba y a otros no.

R G1 O1 X O2 R G2 O3 --- O4 R G3 --- X O5 R G4 --- --- O6

Diseños de Series Cronológicas

Múltiples

Se aplica a cualquier diseño que efectúe varias observaciones o mediciones sobre una variable, sea o no experimental, solo que en este caso se les llama experimentales porque reúnen los requisitos para serlo. El investigador esta interesado en analizar efectos en el mediano o largo plazo. o Sin pre-prueba, varias post-pruebas y grupo de control. o Con pre-prueba, varias post-pruebas y grupo de control. o Diseño Cuatro grupos Salomón con varias post-pruebas. o Varias pre y post-pruebas.

Series Cronológicas con

repetición de Estimulo

En ocasiones, el investigador anticipa que el tratamiento no tiene efecto o este es mínimo si se aplica una sola vez. También a veces el investigador quiere conocer el efecto sobre las variables dependientes, cada vez que se aplica el estimulo experimental. En estos casos se puede repetir el tratamiento y administrar una postprueba después de cada aplicación de este, para evaluar el efecto de cada aplicación. Los sujetos son asignados al azar a los distintos grupo y a cada grupo se le administra varias veces el tratamiento que le corresponde.

Diseño con tratamientos

múltiples

A veces el investigador desea analizar el efecto de aplicar los diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos. En estos casos se pueden utilizar los diseños con tratamientos múltiples. La aplicación de tratamientos puede ser individual o en grupo.

Diseños Factoriales

Manipulan dos o mas variables independientes e incluyen dos o mas variables de presencia en cada una de las variables independientes. Todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de las otras variables independientes.

o Factoriales 2 x 2: (dos variables independientes con dos niveles cada una)

o Factoriales 2X2X3: (tres variables independientes, dos de ellas con dos niveles y una con tres)

4.3 VENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

o Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el efecto

de la aleatorización. o El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y

naturaleza de la causa. o Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística.

4.4 VIABILIDAD DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES.

o Imposibilidad de manipular algunas variables. o Cuestiones éticas.

4.5 INCONVENIENTES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

o Dificultad de elegibilidad y manejo de las variables de control. o Dificultad de disponer de muestras representativas. o Falta de realismo.

5.- TIPOS DE DISEÑO NO EXPERIMENTAL

A pesar de que se reconocen las ventajas del método experimental en la investigación, existen ocasiones en que es imposible la utilización de este procedimiento para la solución de los problemas planteados. Ello puede ser debido, entre otras razones, a que:

1. Cuando se trata de seres humanos puede haber una serie de características que no

son manipulables, la edad, el sexo, estado de salud, nivel educacional, y otras, por sólo citar algunos ejemplos evidentes.

2. Aún en el caso de que las características pudieran ser manipulables, existen factores éticos que lo hacen no recomendable.

3. El experimento puede ser costoso o provocar excesivos inconvenientes a los posibles sujetos involucrados.

4. La propia naturaleza del problema exige un enfoque no experimental, como por ejemplo, en el caso de las investigaciones históricas u otras que investigan sucesos ya acaecidos, en los estudios en que no se pretende determinar relaciones de causa-efecto, etc.

Las principales modalidades de investigación no experimental, según el tiempo de ocurrencia de los hechos y registros de la información, se tiene a la investigación expostfacto (ya ocurrió el hecho) y la descriptiva.

ESTUDIOS RETROSPECTIVOS ESTUDIOS PROSPECTIVOS

INVESTIGACIÓN EX POSFACTO ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

MODALIDADES DE INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL O EXPOSTFACTO: (desde después del hecho).

Intenta inferir relaciones causa efecto, bajo la falacia “post-hoc ergo propter” (posterior, luego provocado por ello). En realidad, no hay relaciones causales, hay estrictamente relaciones entre variables antes y después del hecho. Significa esperar que algo ocurra para estudiarlo, siempre centrado en el efecto. No hay hipótesis, sólo se busca la relación asociación entre las variables, ocurran cuando ocurran (prospectivo y retrospectivo).

Trata de determinar las relaciones entre las variables, tal como se presentan en la realidad, sin la intervención del investigador. Se dividen en estudios retrospectivos y prospectivos.

a) Los estudios retrospectivos: Son aquellos en los que el investigador toma una medida en el presente e indaga sobre hechos ocurridos en el pasado. Se recurre a archivos que presentan problemas de fiabilidad por los registros. Ejemplo: Determinar la relación existente entre el desarrollo tecnológico y la inversión privada en el sector energético en el Perú, desde el 2000 hasta la actualidad?

b) Los estudios prospectivos: Son aquellos en los que se registra la información, según van ocurriendo los fenómenos. Tiende a buscar sus posibles efectos en el futuro. La principal amenaza es la mortalidad y la selección Ejemplo: ¿De que manera influirá el nuevo plan curricular en la calidad académica del estudiante de Ingeniería en Energía?

LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS: Son aquellos que buscan describir, más no explicar determinadas características del objeto de estudio.

De acuerdo a las características temporales de la información que se utilizan en el estudio, los diseños no experimentales de investigación se pueden clasificar en transversales y longitudinales:

INVESTIGACIONES TRANSVERSALES

ESTUDIOS DE TENDENCIA INVESTIGACIONES DE COHORTE INVESTIGACIONES DE PANEL

INVESTIGACIONES LONGITUDINALES

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES DE INVESTIGACIÓN DE ACUERDO A LAS CARACTERÍSTICAS TEMPORALES DE LA INFORMACIÓN

Las investigaciones transversales: Investigan el objeto en un punto determinado del tiempo, del cual se toma la información que será utilizada en el estudio. Esta información puede referirse a uno o varios objetos de estudio. Les interesa la descripción o explicación del fenómeno en un momento específico, más no su evolución.

Ejemplo: Costumbres de consumo energético de una comunidad Rural X, en el 2005 a) Del tipo exploratorio:

Permite conocer una comunidad, un contexto, una situación a manera de inmersión inicial en el fenómeno.

b) Del tipo descriptivo:

Indaga la incidencia y valores de 1 o más variables en un enfoque cuantitativo.

Ubican, categorizar y proporcionan una visión de una comunidad o fenómeno o situación en un enfoque cualitativo.

c) Del tipo correlacional/Causal:

Bajo un enfoque cuantitativo este diseño permite medir y analizar las relaciones existentes. Bajo un enfoque cualitativo este diseño permite evaluar y analizar las relaciones existentes.

Las investigaciones longitudinales: Estudian la evolución del fenómeno u objeto, a través del tiempo, por lo que la información que se utiliza debe ser recogida en diferentes puntos de este. Este tipo de problemas se dividen en análisis de tendencia, de análisis de cohorte y de panel.

a) Los estudios de tendencia:

Se caracterizan, porque el objeto de estudio lo constituye una población, de la cual, para la recogida de la información, se selecciona una muestra, la misma cuyos integrantes no tienen que ser los mismos para cada punto en el tiempo. En este caso se parte del supuesto de que las características individuales no influyen decisivamente en los resultados, sino más bien el tamaño de la muestra y su aleatoriedad. Ejemplo: “Para estudiar la aceptabilidad del uso del gas natural a nivel domestico en la Ciudad X desde 2005 hasta el 2007” Investigación Longitudinal de tendencia

b) Las investigaciones de cohorte o de evolución de grupo:

Son aquellas en que se estudia una población o subpoblación, cuyos miembros están vinculados entre sí por alguna característica, generalmente, pero no exclusivamente, de tipo temporal. En este caso se parte del supuesto de que las características individuales no influyen en los resultados del estudio, pero si el vínculo que existe entre las unidades de análisis. Ejemplo de investigación de cohorte, con sujeto vinculados por una característica de tipo no temporal (carrera de estudio): “Análisis de la evolución de la adaptación laboral de los egresados de una antigüedad no mayor de cinco años, de la E.A.P. Ingeniería en energía de la Universidad Nacional del Santa”.

Investigación longitudinal de cohorte

c) Investigaciones de panel:

POBLACIÓN (a,b,...j,k,l,m,...,x,y,z,aa,...) Muestra 1 (a,b,c,d,..) Muestra 2 (e,z,y,..) Muestra 3 (k,l,m,..)

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3

POBLACIÓN (Sujetos vinculados por característica “X”)

Muestra 1 (a,b,c,d...) Muestra 2 (e,z,y...)

Muestra 3 (k,l,m...)

Tiempo 1

Tiempo 2

Tiempo 3

Son aquellos que reúnen los mismos requisitos que la anterior, solo que, adicionalmente, los sujetos individuales incluidos en la muestra deben ser los mismos en cada momento que se recoja la información. El supuesto de partida radica en que las características individuales pueden modificar significativamente los resultados del estudio.

Ejemplo: Análisis de la evolución del rendimiento académico de los ingresantes 1998 de la E.A.P. Ingeniería en Energía desde 1998 al 2004. en este caso se pueden tomar mediciones anuales.

Investigación de panel

6.- VALIDEZ EXTERNA: Es el grado en que los resultados de un estudio pueden ser generalizados a muestras o condiciones espacio-temporales diferentes. Ej.“A” causa “B”, pero seguiría causando “B” con otros: - Sujetos. - Contexto ---- validez ecológica. - Momentos.

Los estudios descriptivos (encuestas) son los que más se preocupan por la validez externa.

La validez externa está afectada por los siguientes aspectos:

a) Interacciones Pueden producirse entre los errores de selección y la variable experimental. Cuando se realiza un experimento sobre una muestra sesgada (voluntarios, sujetos de un determinado nivel cultural, social, etc.), los resultados no podrán generalizarse a otros grupos diferentes no representados en la muestra. De la misma, manera, si el experimento se lleva a cabo en un contexto muy específico (laboratorio, colegio, centro de rehabilitación, etc.), no existen suficientes garantías de que los resultados puedan extrapolarse a otros ámbitos. En general, para que los resultados puedan generalizarse a situaciones de la vida real, el experimento ha de realizarse en condiciones similares a contextos reales.

b) Interferencias de tratamientos múltiples

POBLACIÓN (Sujetos vinculados por característica “X”

Muestra 1 (a,b,c,d,..) Muestra 2 (a,b,c,d,..) Muestra 3 (a,b,c,d,..)

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3

Cuando se administra una serie de tratamientos, a menos que el efecto de los tratamientos anteriores quede eliminado con el tiempo, no se sabrá si los sujetos reflejan el efecto del tratamiento que se les aplica en ese momento o la posible interacción existente entre dicho tratamiento y los efectos de los tratamientos anteriores.

c) Novedad del tratamiento La curiosidad, motivación o novedad pueden influir «aumentando» el efecto de la variable independiente. Cuando se aplica el mismo tratamiento en un contexto real perdería efectividad a medida que se prolonga el tratamiento.

7. ELEMENTOS DEL DISEÑO METODOLÓGICO El diseño de la investigación para cumplir con su función requiere integrar varios elementos los cuales se pueden visualizar en el siguiente cuadro:

Tipo de estudio

Área de estudio

Universo y muestra

Métodos e instrumentos de recolección de datos

Plan de tabulación y análisis

Procedimientos

8. ÁREA DE ESTUDIO

Características:

o Debe quedar claramente definido:

–Lugar (país, urbano, rural, comunidad, etc). –Ubicación (delimitación geográfica) –Tamaño (población, tamaño de la institución) –Institución (empresa, fabrica, municipio, etc.) –Cualquier otra categoría o característica que el investigador defina.

Los aspectos a incluir y la amplitud de las características, dependerá del tipo de investigación, el tema y las condiciones del estudio.

En las investigaciones cualitativas también serán importantes: costumbres, cultura, idioma, entre otros.

o El área de estudio esta determinada por:

–Universo y la muestra –Magnitud del problema, –Factibilidad; recursos, costos, características de la población, etc. –Otras limitantes del tipo políticas, sociales, culturales, etc.

Ejemplo:

Se estudiarán todos los factores sociales, culturales, geográficos, demográficos y económicos presentes en los alumnos de 1º a 4º año que consumen drogas, de los Centros de Educación Secundaria de la Provincia del Santa, durante el periodo comprendido entre enero y diciembre 2005.

ÁREA DE ESTUDIO:

Lugar: Provincia del Santa, Ubicación: urbano y rural, Tamaño: Todos los CES de la Provincia del Santa. Institución: Centros de Educación Secundaria.

Universo: Todos los alumnos de 1º a 4º medio que consumen drogas, de los Centros de Educación Secundaria de la Provincia del Santa. Muestra: 50% de los alumnos matriculados en los Centros de Educación Secundaria de la Provincia del Santa. Tipo de estudio: Descriptivo transversal. Recursos: aportados en conjunto con OGEs de educación, CES, investigador.

9. POBLACION Y MUESTRA

El proceso de selección de la muestra dentro del diseño de la investigación requiere los siguientes pasos:

o Definir la Unidad de Análisis o Delimitar la Población, y o Seleccionar la muestra.

9.1 LA UNIDAD DE ANÁLISIS: Es el elemento del cual se predica una propiedad y característica, sobre la cual se va a hacer el estudio. 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.

Las unidades de análisis pueden corresponder a las siguientes categorías o entidades: o Personas o Grupos humanos o Poblaciones completas o Animales o Unidades geográficas determinadas o Eventos o interacciones sociales (enfermedades, accidentes, casos, etc) o Entidades intangibles, susceptibles de medir. o Sustancia Química o Objetos, etc

9.2 POBLACIÓN O UNIVERSO: • Es el conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una

investigación. • Totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada

característica susceptible de ser estudiada (Fayad Camel). • Toda la agregación o cúmulo de casos que cumple con un conjunto predeterminado

de criterios. El universo o población puede estar constituida por personas, animales, registros médicos, nacimientos, muestras, accidentes, entre otros. (Polit/Hungler).

• El universo es el grupo de elementos al que se generalizarán los hallazgos.

• El universo debe quedar claramente identificado, desde el inicio de la investigación y se debe ser especifico al incluir sus elementos.

• Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y en el tiempo.

• La población se define como la totalidad del fenómeno a estudiar, donde sus elementos poseen características comunes que lo hacen susceptibles de ser medidas, para lograr datos que conduzcan a la comprobación y/o solución.

Ejemplo Estudio de características de las/os estudiantes de Energía:

Se debe definir claramente: •Estudiantes de postgrado o pregrado, •Todas las inscritas en la carrera, •Solo las de 2º año, •Las de una escuela o de todas las del país, •Solo las mayores de 18 años, •etc.

9.3 MUESTRA:

• Se define como un subgrupo de la población. Para seleccionar la muestra deben delimitarse las características de la población. La muestra es, en esencia, el subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación con el fin posterior de generalizar los hallazgos al todo.

• Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. Pocas veces se puede medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y desde luego se pretende que este subconjunto sea reflejo fiel del conjunto de la población, es decir, todas las muestras deben ser representativas.

• La selección de la muestra también la podemos ver desde dos puntos de vista: muestra cuantitativa y muestra cualitativa: La muestra cuantitativa es un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativo en dicha población. Por otra parte, la muestra cualitativa es la unidad de análisis o conjunto de personas, contextos, eventos o sucesos sobre la cual se recolectan los datos sin que necesariamente sea representativo.

Cualidades de una buena muestra. Para que una muestra posea validez técnico estadística es necesario que cumpla con los siguientes requisitos:

o Ser representativa o reflejo general del conjunto o universo que se va a estudiar, reproduciendo de la manera más exacta posible las características de éste.

o Que su tamaño sea estadísticamente proporcional al tamaño de la población. o Que el error muestral se mantenga dentro de límites aceptables. Extiéndase como

error muestral a la diferencia que existe entre el valor de una característica de la muestra y su valor real de la población que representa.

9.4 CONSIDERACIONES EN EL MUESTREO:

a. Definir en forma concreta y específica cuál es el universo a estudiar: • Debe delimitarse cuidadosamente la población en función del problema, objetivos,

hipótesis, variables y tipos de estudio. • Definir claramente cuáles serán las unidades de observación y las unidades de

muestreo en caso que estas no sean las mismas; familias, viviendas, manzanas, estudiantes, etc.

b- La muestra a seleccionar debe ser representativa: • Es la única forma para poder generalizar los datos. • Una muestra es representativa cuando reúne las características principales de la

población en relación a la variable estudiada. Ej: El universo esta conformado por 55% mujeres y 45% de hombres; la muestra debería tener la misma proporción.

• La representatividad de una muestra está dada por su tamaño y por la forma en que el muestreo se ha realizado.

c. Aspectos principales al extraer una muestra: o Sistema de muestreo utilizado y

o Tamaño de la muestra.

9.5 TAMAÑO DE LA MUESTRA

• Una muestra depende de:

– Recursos disponibles, – Heterogeneidad de las variables, – Sujetos a estudiar, técnica de muestreo, – Tipo de análisis, grado de precisión que deben tener los datos, entre otros.

• Uno de los métodos para definir la muestra lo aporta Fisher; para lo cuál elige dos criterios:

– Los recursos disponibles; fija el tamaño máximo de la muestra, siempre tomar la muestra mayor posible, mientras más grande mas posibilidad de ser representativa y menor será el error de muestreo.

– Plan de análisis de los datos; fija tamaño mínimo de la muestra, el tamaño de la muestra deberá ser suficiente para permitir un análisis confiable de los cruces de variables, para probar si las diferencias entre proporciones son estadísticamente significativas.

• Cuando los fenómenos son homogéneos, las muestras son más pequeñas.

• Cuando la variabilidad es muy grande, se necesitarán grandes muestras.

• Lo importante no es la proporción que represente la muestra, sino el tamaño absoluto de la muestra.

• Una muestra representativa no la define el tamaño; como así lo hace el diseño del muestreo y la forma en que se realizará.

Ej: N: 100, mínimo el 30%.

N: 50000, puede hacer análisis incluso con 1000 individuos, que es el 2%.

9.5 TIPOS DE MUESTREO Muestreo es el proceso utilizado para escoger y extraer una parte del universo o población de estudio con el fin de que represente al total. Básicamente se clasifican las muestras es dos grandes ramas: las probabilísticas y las no probabilísticas.

MUESTRA PROBABILÍSTICA: Subconjunto de la población donde todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos.

Dos pasos: Determinar el tamaño de la muestra Seleccionar sus elementos siempre de

o Muestra aleatoria simple Para obtener una muestra aleatoria simple y cada elemento en la población debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado, para lo cual se procede mediante sorteo; este método pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando la población es demasiado extensa, se puede hacer ciertas modificaciones al muestreo aleatorio simple. Los tipos más comunes de muestreo aleatorio modificado son el sistemático, estratificado y de conglomerados.

o Muestra sistemática. Es obtenida cuando los elementos son seleccionados en una manera ordenada. La manera de la selección depende del número de elementos incluidos en la población y el tamaño de la muestra. El número de elementos en la población es, primero, dividido por el número deseado en la muestra. El cociente indicará si cada décimo, cada onceavo, o cada centésimo elemento en la población va a ser seleccionado.

manera aleatoria o al azar.

Los resultados son generalizables a la población.

El primer elemento de la muestra es seleccionado al azar. Por lo tanto, una muestra sistemática puede dar la misma precisión de estimación acerca de la población, que una muestra aleatoria simple cuando los elementos en la población están ordenados al azar.

o Muestra estratificada Implica el uso deliberado de submuestras para cada estrato o

categoría que sea importante en la población. Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se

divide la población en grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un método sistemático de cada estrato. Las estimaciones de la población, basadas en la muestra estratificada, usualmente tienen mayor precisión (o menor error muestral) que si la población entera muestreada mediante muestreo aleatorio simple. El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser proporcional o desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población.

o Muestra por conglomerados. Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una porción de los grupos al azar o por un método sistemático. Finalmente, tomar todos los elementos o parte de ellos al azar o por un método sistemático de los grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser seleccionado. Por lo tanto la muestra es aleatoria. Usualmente produce un mayor error muestral (por lo tanto, da menor precisión de las estimaciones acerca de la población) que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Los elementos individuales dentro de cada "conglomerado" tienden usualmente a ser iguales.

MUESTRA NO PROBABILÍSTICA:

Muestra dirigida, en donde la selección de elementos dependen del criterio del investigador. No se rige por las reglas

o Muestra por cuotas o proporcionales Consiste en establecer cuotas para las diferentes categorías del universo, que son réplicas del universo, quedando a disposición del investigador la selección de unidades, de acuerdo a los fenómenos a estudiar. Solo les interesa cumplir con la cuota muestral.

o Muestra intencionada Este tipo de muestra exige un cierto conocimiento del

matemáticas de la probabilidad.

Sus resultados son generalizables a la muestra en sí. No son generalizables a una población.

universo, su técnica consiste en que es el investigador el que escoge intencionalmente sus unidades de estudio. El investigador decide, según los objetivos, los elementos que integrarán la muestra, considerando aquellas unidades supuestamente “típicas” de la población que se desea conocer.

9.6 TECNICAS DE MUESTREO PROBABILISTICO

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE I- SORTEO:

Se coloca en un recipiente tarjetas o fichas que representen a cada unidad del universo y luego seguir la siguiente secuencia: 1- Identificar y definir la población. 2- Establecer la estructura muestral; lista real de las unidades o elementos de la población. 3- Determinar el número que conformará la muestra. 4- Anote la secuencia individual en tarjetas, hasta completar el Universo, luego

depositelo en un recipiente. 5- Extraer una a una las unidades correspondientes a la muestra. 6- Controle el tamaño de la muestra seleccionada.

También puede realizarse el muestreo de otra forma, como escoger de manera aleatoria de números. Desventajas: No se puede utilizar si el universo es muy grande.

II- TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS: más rápido y práctico. Consiste en disponer el universo distribuido como números en varias columnas y filas, de los que se seleccionará la muestra: 1- Identifique y defina la población. 2- Establezca el listado real de las unidades o elementos del universo. 3- Determine el número de unidades que será la muestra. 4- Asegurar la enumeración de cada unidad del universo. 5- Determine el orden en que se usará la tabla, definiendo las combinaciones que se harán. 6- Seleccione las unidades muestrales, listándolas para eliminar las repeticiones. 7- Asegúrese de la cantidad de unidades seleccionadas hasta completar la muestra,

puede necesitarse en caso que no se hallen o desaparezcan números ya listados.

III- MUESTREO SISTEMATICO:

Cada unidad tiene igual probabilidad de ser seleccionada. Varía el proceso de selección de la muestra. Los pasos son: 1- Seleccione el número de unidades que conformará la muestra. 2- Asegure la cantidad del universo y que todas las unidades están numeradas. 3- Calcule el “Número de selección sistemática”, intervalo numérico que servirá

para la selección de la muestra. N/n; 500/100= 5 (intervalo de selección muestral).

4- Determine la unidad por donde se iniciará la selección de la muestra, azar o sorteo, definiendo las primeras 5 por la que se iniciará.

5- Conforme la muestras; si el primer número es 4, los siguientes serán 9, 14, 19, hasta completar la muestra. Hasta completar 100.

IV- MUESTREO ESTRATIFICADO: Se caracteriza por subdividir a la población en grupos o estratos, debido a la variabilidad que presentan las variables principales del estudio. Estos estratos son más homogéneos que la población como un todo. Tener en cuenta en: – No hacer muchos estratos. – No estratificar con respecto a muchas variables.

El proceso de selección de la muestra, es como sigue: 1- Seleccione el número de unidades que conformará la muestra. 2- Determine los estratos o subgrupos que hará, según la variable que está

estudiando. 3- Asegúrese del número que compone cada estrato, numerados y fácilmente

identificables. 4- Calcule el porcentaje que constituirá la muestra. Con el ejemplo anterior;

500...100%, entonces 100...20%., por lo tanto 20. 5- Calcule el 20% de cada estrato y selecciónelo. 6- Al hacer la selección puede hacerlo por azar simple o usando una tabla.

* Secuencia anterior es utilizable para un muestreo estratificado proporcional. * Los estratos se dan en forma natural (hombres-mujeres, viejos-jóvenes, etc.)

V- MUESTREO POR CONGLOMERADO: Se utiliza cuando no se cuenta con un listado detallado de las unidades del universo. Se procede a tomar grupos o conjuntos de unidades (conglomerados). Por la dificultad de organizar las unidades muestrales, el investigador define los estratos, tampoco conoce la distribución de la variable. 1- Definir y seleccionar los conglomerados a estudiar. 2- Hacer listado de las unidades que componen los conglomerados. 3- Seleccionar la muestra con alguno de los métodos antes mencionados.

Ej: Si se estudiará las escuelas primarias, sobre un fenómeno, primero se seleccionan las escuelas luego, se determinan los cursos que se estudiarán, y finalmente los alumnos, con método aleatorio. * No es tan confiable con muestreo aleatorio.

10. RECOLECCIÓN DE DATOS La investigación no tiene sentido sin las técnicas de recolección de datos. Estas técnicas conducen a la verificación del problema planteado. Cada tipo de investigación determinara las técnicas a utilizar y cada técnica establece sus herramientas, instrumentos o medios que serán empleados. Todo lo que va a realizar el investigador tiene su apoyo en la técnica de la observación. Aunque utilice métodos diferentes, su marco metodológico de recogida de datos se centra en la técnica de la observación y el éxito o fracaso de la investigación dependerá de cual empleó. La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la observación, la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación.

10.1 TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS a) OBSERVACIÓN

La observación puede definirse como el uso sistemático de nuestros sentidos en la búsqueda de los datos que se necesitan para resolver un problema de investigación. Dicho de otro modo, observar científicamente es percibir activamente la realidad exterior con el propósito de obtener los datos que previamente han sido definidos de interés para la investigación. La observación científica debe seguir algunos principios básicos:

• Debe tener un propósito específico. • Debe ser planeada cuidadosa y sistemáticamente. • Debe llevarse, por escrito, un control cuidadoso de la misma. • Debe especificarse su duración y frecuencia. • Debe seguir los principios básicos de validez y confiabilidad.

Pasos para construir un sistema de observación Los pasos para construir un sistema de observación son:

1. Definir con precisión el universo de aspectos, eventos o conductas a observar. Por ejemplo, si nuestro interés es observar los recursos con que cuentan las escuelas de un distrito escolar debemos definir lo que concebimos como "recurso escolar". Un universo podría ser el comportamiento verbal y no verbal de un grupo de alumnos durante un semestre. Otro universo sería las conductas de un grupo de trabajadores durante sus sesiones en círculos de calidad o equipos para la calidad, en un periodo de un año. O bien las conductas agresivas de un grupo de esquizofrénicos en sesiones terapéuticas.

2. Extraer una muestra representativa de los aspectos, eventos o conductas a observar. Un repertorio suficiente de conductas a observar.

3. Establecer y definir las unidades de observación. Por ejemplo, cada vez que se presenta una conducta agresiva, cada minuto se analizará si el alumno está o no atento a la clase, durante dos horas al día, el número de personas que leyeron el tablero de avisos de la compañía, etc. El concepto de unidades de análisis es el mismo que en el análisis de contenido, sólo que en la observación se trata de conductas, eventos o aspectos.

4. Establecer y definir las categorías y subcategorías de observación.

Tipos de observación La observación puede ser participante o no participante. En la primera, el observador interactúa con los sujetos observados y en la segunda no ocurre esta interacción.

VENTAJAS LIMITACIONES

Se puede obtener información independientemente del deseo de proporcionarla.

La proyección del observador. Es posible confundir los hechos

Los fenómenos se estudian dentro de su contexto.

Los hechos se estudian sin intermediarios.

observados y la interpretación de esos hechos.

Es posible la influencia del observador sobre la situación observada.

Existe el peligro de hacer generalizaciones no válidas a partir de observaciones parciales.

b) ENTREVISTA DIRIGIDA. La entrevista, desde el punto de vista del método, es una forma específica de interacción social que tiene por objeto recolectar datos para una indagación. El investigador formula preguntas a las personas capaces de aportarle datos de interés, estableciendo un diálogo peculiar, asimétrico, donde una de las partes busca recoger informaciones y la otra es la fuente de esas informaciones. Por razones obvias sólo se emplea, salvo raras excepciones, en las ciencias humanas.

La ventaja esencial de la entrevista reside en que son los mismos actores sociales quienes proporcionan los datos relativos a sus conductas, opiniones, deseos, actitudes y expectativas, cosa que por su misma naturaleza es casi imposible de observar desde fuera. Nadie mejor que la misma persona involucrada para hablarnos acerca de todo aquello que piensa y siente, de lo que ha experimentado o proyecta hacer.

Pero existe un inconveniente de considerable peso que reduce y limita los alcances de esta técnica. Cualquier persona entrevistada podrá hablarnos de aquello que le preguntemos pero siempre nos dará la imagen que tiene de las

cosas, lo que cree que son, a través de toda su carga subjetiva de intereses, prejuicios y estereotipos. La propia imagen que el entrevistado tiene de sí mismo podrá ser radicalmente falsa y, en todo caso, estará siempre idealizada de algún modo, distorsionada, mejorada o retocada según factores que no es del caso analizar aquí, pero que nunca podemos prever en detalle.

Para que una entrevista obtenga éxito es preciso prestar atención a una serie de factores aparentemente menores, pero que en la práctica son decisiones para un correcto desarrollo del trabajo. Así, es importante que la apariencia exterior del entrevistador resulte adecuada al medio social donde habrá de formular sus preguntas, evitando innecesarias, reacciones de temor, agresividad o desconfianza. El entrevistador, aparte de este aspecto formal, deberá ser una persona de por lo menos una cultura media, que comprenda el valor y la importancia de cada dato recogido y la función que su trabajo desempeña en el conjunto de la investigación. Tendrá que ser mentalmente ágil, no tener prejuicios marcados frente a ninguna categoría de personas y, sobre todo, ser capaz de dejar hablar libremente a los demás, eliminando por completo todo intento de convencerlos, apresurarlos, o agredirlos por sus opiniones. La entrevista deberá realizarse a las horas más apropiadas para las personas que responden, teniendo en cuenta que su posible duración no afecte la confiabilidad de los datos.

Queremos destacar que las entrevistas no son excluyentes con respecto a las técnicas de observación, ya que ambos procedimientos pueden ser combinados sin ninguna dificultad, tratando precisamente de compensar sus ventajas y desventajas, con lo que se puede lograr una información mucho más confiable y amplia. Así, en muchas encuestas, hay datos que el entrevistador recoge mediante la observación y no mediante preguntas.

Pasando ahora a la clasificación de los diversos tipos de entrevistas diremos que ellas pueden ordenarse como una serie, de acuerdo principalmente a un elemento: su grado de estructuración o formalización. Las entrevistas más estructuradas serán aquellas que predeterminan en una mayor medida las respuestas a obtener, que fijan de antemano sus elementos con más rigidez, mientras que las entrevistas informales serán precisamente las que discurran de un modo más espontáneo, más libre, sin sujetarse a ningún canon preestablecido. Los distintos tipos de entrevista quedan expuestos a continuación:

Entrevistas no estructuradas De un modo general, una entrevista no estructurada o no formalizada es aquella en que exista un margen más o menos grande de libertad para formular las preguntas y las respuestas. No se guían por lo tanto por un cuestionario o modelo rígido, sino que discurren con cierto grado de espontaneidad, mayor o menor según el tipo concreto de entrevista que se realice. Entre estos tenemos los siguientes:

Entrevista informal: es la modalidad menos estructurada posible de entrevista ya que la misma se reduce a una simple conversación sobre el tema de estudio. Lo importante no es aquí definir los límites de lo tratado ni ceñirse a algún

esquema previo, sino "hacer hablar" al entrevistado, de modo de obtener un panorama de los problemas más salientes, de los mecanismos lógicos y mentales del responderte, de los temas que para él resultan de importancia. Es de gran utilidad en estudios exploratorios y recomendable cuando se trata de abordar realidades poco conocidas por el investigador, también suele utilizarse en las fases iniciales –aproximativas- de investigación de cualquier naturaleza, recurriendo a informantes claves que pueden ser expertos sobre el tema en estudio, líderes formales o informales, personalidades destacadas o cualquier persona que, en general, posea informaciones de particular interés para la indagación. Lo más importante, en este tipo de entrevista, es dar al responderte la sensación clara y definida de que puede hablar libremente, alentándolo y estimulándolo para que lo haga y cuidando de no influirlo demasiado con nuestras actitudes o las palabras que decimos.

Entrevista focalizada: es prácticamente tan libre y espontánea como la anterior, pero tiene la particularidad de concentrarse en un único tema. El entrevistador deja hablar sin restricciones al entrevistado, proponiéndole apenas algunas orientaciones básicas pero, cuando éste se desvía del tema original y se desliza hacia otros distintos, el entrevistador vuelve a centrar la conversación sobre el primer asunto, y así repetidamente. Se emplea normalmente con el objeto de explorar a fondo alguna experiencia vivida por el entrevistado o cuando nuestros informantes son testigos presénciales de hechos de interés, por lo que resulta adecuado a la vez insistir sobre lo mismo, pero dejando entera libertad para captarlos en toda su riqueza. Esto ocurre también cuando se trata de interrogar a los actores principales de ciertos hechos o a testigos históricos. Tal tipo de entrevista requiere de gran habilidad en su desarrollo para evitar tanto la dispersión temática como caer en formas más estructuradas de interrogación.

Entrevistas por pautas o guías: son aquellas, ya algo más formalizadas, que se guían por una lista de puntos de interés que se van explorando en el curso de la entrevista. Los temas deben guardar una cierta relación entre sí. El entrevistador, en este caso, hace muy pocas preguntas directas, y deja hablar al responderte siempre que vaya tocando alguno de los temas señalados en la pauta o guía. En el caso de que éste se aparte de ellos, o que no toque alguno de los puntos en cuestión, el investigador llamará la atención sobre ellos, aunque tratando siempre de preservar en lo posible la espontaneidad de la interacción. Se usan en situaciones parecidas a las anteriores y cuando se presentan casos en que los sujetos investigados prefieren más un desarrollo flexible que un rígido por sus propias actitudes culturales o necesidades personales. Son un complemento magnífico de las entrevistas más estructuradas que se realizan en la encuestas por muestreo, pues permiten añadir a éstas un tipo de información más subjetiva o profunda que facilita el análisis de los otros datos.

Entrevistas formalizadas Estas se desarrollan en base a un listado fijo de preguntas cuyo orden y redacción permanece invariable. Comúnmente se administran a un gran número de entrevistados para su posterior tratamiento estadístico. Por este motivo es la

forma de recolección de datos más adecuada para el diseño de encuesta, tanto que a veces provoca confusiones entre instrumento y método.

Entre sus ventajas principales mencionaremos su rapidez y el hecho de que pueden ser llevadas a cabo por personas con mediana preparación, lo cual redunda en su bajo costo. Otra ventaja evidente es su posibilidad de procesamiento matemático, ya que al guardar una estricta homogeneidad sus respuestas resultan comparables y agrupables. Su desventaja mayor estriba en que reducen grandemente el campo de información registrado, limitando los datos a los que surgen de una lista taxativa de preguntas. Esta lista de preguntas, que es el instrumento concreto de recolección empleado en este caso, recibe el nombre de cuestionario y puede ser administrado sin que necesariamente medie una entrevista. Debe ser cuidadosamente redactado, evitando preguntas demasiado generales, confusas o de doble sentido, y tratando de conservar un orden lo más natural posible.

Según el tipo de preguntas que se incluyan en un cuestionario las entrevistas resultantes serán más o menos estructuradas. Para ello suelen dividirse las preguntas en dos grandes tipos: de alternativas fijas, de final abierto.

Las preguntas de final abierto, llamadas también simplemente abiertas, proporcionan una variedad más amplia de respuestas pues éstas pueden ser escogidas libremente por los respondientes. Su redacción debe ser muy cuidadosa para evitar respuestas confusas o erróneas, y para evitar además que ellas predispongan a los entrevistados en uno u otro sentido.

Ejemplo: De pregunta abierta sería: "¿Qué opina ud. Acerca de los OVNIS?"; como resulta evidente, la respuesta aquí puede ser infinitamente variada, según lo opinión de cada persona consultada. La información que se obtendrá será mucho más completa y valiosa con esta pregunta que con la del ejemplo anterior, pero el trabajo de procesamiento de los datos, en compensación, tendrá que ser sin duda mucho mejor.

Una vez que se redacta el conjunto de preguntas que constituyen un cuestionario es necesario revisar éste una y otra vez para asegurarse de su consistencia y eliminar los posibles errores u omisiones. Casi siempre se realiza lo que se denomina una prueba piloto, que consiste en administrar el cuestionario a un conjunto reducido de personas para calcular su duración, conocer sus dificultades y corregir sus defectos, antes de aplicarlo a la totalidad de la muestra.

Durante las entrevistas se utilizan frecuentemente ayudas visuales (fotografías, esquemas, tarjetas con frases o palabras, etc.), que contribuyen a veces a obtener conocimientos más complejos y que, en otros casos, cumplen función de preservar la objetividad, evitando que la forma en que se pronuncia o describe algo introduzca un sesgo determinado en las respuestas.

c) ENCUESTA.

El diseño encuesta es exclusivo de las ciencias sociales y parte de la premisa de que, si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor, lo más directo y simple, es preguntárselo directamente a ellas. Se trata por tanto de requerir información a un grupo socialmente significativo de personas acerca de los problemas en estudio para luego, mediante un análisis de tipo cuantitativo, sacar las conclusiones que se correspondan con los datos recogidos.

Cuando se recaba información a todas las personas que están involucradas en el problema en estudio este diseño adopta el nombre de censo. Los censos, por las dificultades materiales que implica su realización, son casi siempre trabajos de envergadura, que sólo pueden ser acometidos por los estados o por instituciones de muy amplios recursos. Son sumamente útiles porque a través de ellos tenemos una información general de referencia, indispensable para casi cualquier trabajo de indagación social posterior pero, por la gran cantidad de personas a entrevistar, no es factible en ellos obtener información muy detallada, pues se convertirían en trabajos desproporcionadamente difíciles de ejecutar y analizar. Por estas razones los censos se realizan normalmente cada cierto tiempo, cinco o diez años por ejemplo, tratando de que sus resultados sean comparables para permitir apreciar el cambio histórico en las poblaciones y sus condiciones de vida.

En su lugar se emplean las encuestas por muestreo, donde se escoge mediante procedimientos estadísticos una parte significativa de todo el universo, que se toma como objeto a investigar. Las conclusiones que se obtienen para este grupo se proyectan luego a la totalidad del universo teniendo en cuenta, eso sí, los errores muestrales que se calculen para el caso. De esta forma los hallazgos obtenidos a partir de la muestra pueden generalizarse a todo el universo con un margen de error conocido y limitado previamente por el investigador.

El método de encuestas ha alcanzado gran popularidad entre los investigadores sociales, lo que ha llevado a que muchas personas confundan encuestas con investigación social como si fueran una misma cosa, siendo que en realidad la encuesta es sólo uno de los métodos posibles de estudio de la realidad social y que presenta, como todos los métodos, sus puntos a favor y en contra.

Las principales ventajas que han ayudado a difundir el diseño encuesta son las siguientes:

1) Su conocimiento de la realidad es primario, no mediado, y por lo tanto menos engañoso. Al acudir directamente a la gente (los actores sociales) para conocer su situación, sus opiniones o su conducta, nos precavemos contra una multiplicidad de distorsiones y nos ponemos a salvo de interpretaciones que pueden estar altamente teñidas de subjetividad.

2) Como es posible agrupar los datos en forma de cuadros estadísticos se hace más accesible la medición de las variables en estudio. De esta forma se puede cuantificar una serie de variables y se opera con ellas con mayor precisión, permitiendo el uso de medidas de correlación y de otros recursos matemáticos. Se supera así una de las dificultades básicas bien conocidas

de la investigación social: su limitada rigurosidad y la alta posibilidad de errores por un tratamiento poco exacto de los fenómenos.

3) La encuesta es un método de trabajo relativamente económico y rápido. Si se cuenta con un equipo de entrevistadores y codificadores convenientemente entrenado resulta fácil llegar rápidamente a una multitud de personas y obtener una gran cantidad de datos en poco tiempo. Su costo, para los casos más simples, es sensiblemente bajo.

En los últimos años, después del relativo abuso precedente, la mayoría de los investigadores ha comprendido que este diseño resulta del valor para determinado tipo de problemas pero que, en otros casos, aparecen una serie de inconvenientes serios que le restan validez como diseño. Las desventajas más frecuentes que se le han reconocido son:

1) La encuesta recoge solamente la visión que la gente tiene de sí misma. No puede dudarse de que ésta es siempre una imagen singular y muy subjetiva y que, para algunos temas, puede ser deliberadamente falsa e imprecisa. No es lo mismo lo que las personas hacen, sienten o creen, que lo que ellas mismas dicen que hacen, creen o sienten. Existen algunos recursos para reducir la magnitud de este serio problema, entre los que se cuentan: omitir algunas preguntas que sabemos la mayoría no desea o no puede contestar con veracidad, buscar formas indirectas de contrastación, prestar cuidadosa atención a la presentación personal del encuestador, etc. A pesar de estas técnicas de trabajo es imposible eliminar por completo el fenómeno antes señalado, por lo que el investigador tendrá que tomar en cuenta, al momento de hacer el análisis, las limitaciones que impone.

2) La encuesta nos relata los hechos sociales desde el punto de vista de sus actores. Puede, en este sentido, llegar a una cierta profundidad y sistematicidad, pero resulta poco apta para reconocer las relaciones sociales, ya sean interpersonales o institucionales, que los actores establecen.

3) El diseño de la encuesta es básicamente estático. Tiende, de por sí, a proporcionar una especie de imagen instantánea de un determinado problema, pero no nos indica sus tendencias a la variación y menos aún sus posibles cambios estructurales. Esta característica reduce notablemente su eficacia predictiva, salvo para fenómenos de bastante simplicidad.

4) El tratamiento de la información es estadístico, lo que supone agrupar a todas las respuestas dándole a cada una igual peso relativo. Ello puede resultar muy democrático y útil en ciertos casos, pero casi nunca se corresponde con la realidad de los hechos, donde el liderazgo y la asimetría de las posiciones sociales son por lo general la norma.

De los comentarios expuestos puede inferirse cual es el campo de mayor utilidad de este diseño. Las encuestas resultan apropiadas casi siempre para estudios de tipo descriptivo, aunque no tanto para los explicativos. Son inadecuadas para profundizar ciertos aspectos psicológicos o psico-sociales profundos pero muy eficaces para problemas menos delicados, como los de mercadeo masivo y las

actitudes electorales. Resultan poco valiosas para determinar tipos de liderazgo y en general todos los problemas que se refieren más a las relaciones y estructuras sociales que a las conductas más simples o a los comportamientos, actitudes y opiniones masivas, donde sí adquieren mayor eficacia.

La lógica de la verificación mediante encuestas se basa naturalmente en la correlación estadística que presentan las distribuciones de frecuencias (o los porcentajes) de dos o más variables sobre las cuales se supone que existen relaciones de determinación. De este modo se puede inferir si existe o no una asociación entre los valores de las mismas, con lo cual queda establecida una cierta relación. Determinar, más allá de esto, cual es el tipo de relación que se ha detectado y el grado de influencia que ejerce una variable sobre otra requiere de otras nuevas pruebas que no siempre es posible realizar por medio de este diseño.

d) CUESTIONARIOS Un cuestionario consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más variables a medir. El contenido de las preguntas de un cuestionario puede ser tan variado como los aspectos que mida. Y básicamente, podemos hablar de dos tipos de preguntas: cerradas y abiertas.

Las preguntas cerradas contienen categorías o alternativas de respuestas que han sido delimitadas. Es decir, se presentan a los sujetos las posibilidades de respuestas y ellos deben circunscribirse a ellas. Pueden ser dicotómicas (dos alternativas de respuestas) o incluir varias alternativas de respuestas.

En las preguntas cerradas las categorías de respuestas son definidas a priori por el investigador y se le presentan al respondiente, quien debe elegir la opción que describa más adecuadamente su respuesta. Las escalas de actitudes en forma de pregunta caerían dentro de la categoría de preguntas cerradas.

Tamaño de un cuestionario No existe una regla al respecto; pero, si es muy corto se pierde información y si resulta largo puede resultar tedioso. En este último caso, las personas pueden negarse a responder, o al menos, lo responderán en forma incompleta. El tamaño depende del número de variables y dimensiones a medir, el interés de los respondientes y la manera como es administrado. Cuestionarios que duran más de 35 minutos deben resultar tediosos a menos que los respondientes estén muy motivados para contestar. Una recomendación que puede ayudarnos a evitar un cuestionario más largo de lo requerido es: "No hacer preguntas innecesarias o injustificadas".

Como aplicar cuestionarios

Los cuestionarios pueden ser aplicados de diversas maneras:

• Autoadministrado. El cuestionario se proporciona directamente a los respondientes, quienes lo contestan. No hay intermediarios y las respuestas

las marcan ellos. Obviamente que esta manera de aplicar el cuestionario es impropio para analfabetos, personas que tienen dificultades de lectura o niños que todavía no leen adecuadamente.

• Por entrevista personal. Un entrevistador aplica el cuestionario a los respondientes (entrevistados). El entrevistador va haciéndole las preguntas al respondiente y va anotando las respuestas. Las instrucciones son para el entrevistador. Normalmente se tienen varios entrevistadores, quienes deberán estar capacitados en el arte de entrevistar y conocer a fondo el cuestionario, y no deben sesgar o influir las respuestas.

• Por entrevista telefónica. Esta situación es similar a la anterior, sólo que la entrevista no es "cara a cara" sino a través del teléfono. El entrevistador le hace las preguntas al respondiente por este medio de comunicación.

• Autoadministrado y enviado por correo postal, electrónico o servicio de mensajería. Los respondientes contestan directamente el cuestionario, ellos marcan o anotan las respuestas, no hay intermediario. Pero los cuestionarios no se entregan directamente a los respondientes ("en propia mano") sino que se les envían por correo u otro medio, no hay retroalimentación inmediata, si los sujetos tienen alguna duda no se les puede aclarar en el momento.

11. ANALISIS ESTADISTICO: Por estadística entendemos una batería de recursos científicos por los cuales podemos recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos numéricos de un conjunto de observaciones hechas en la investigación.

La estadística se emplea en aquellos casos en los que tenemos una gran cantidad de observaciones y cuya aparición se rige por las leyes del azar. Es decir, se aplica a fenómenos cuya medición requiere una colección de observaciones, pues hay algunos fenómenos que se presentan en masa, pero para los que no se requiere observación alguna, pues se conocen a priori. Para saber el porcentaje de hombres mayores de un metro setenta en una población, son necesarias una serie de medidas. En cambio no es necesario ninguna observación para saber la cantidad que integran un matrimonio.

Para que sean de utilidad los datos estadísticos tienen que tener dos características básicas:

1) Deben ser pertinentes: deben guardar una relación con el tema en cuestión.

2) Deben ser insesgados: no deben tener deformaciones provenientes de prejuicios o de errores de los instrumentos empleados.

Se puede dividir la estadística en dos grandes ramas: la estadística Descriptiva y la estadística Inferencial.

Estadística Descriptiva: procedimientos empleados para organizar y resumir conjuntos de observaciones en forma cuantitativa. El resumen de los puede hacerse mediante tablas, gráficos o valores numéricos. Los conjuntos de datos que contienen observaciones de más de una variable permiten estudiar la relación o asociación que existe entre ellas. a. Medidas de tendencia central: media, mediana, moda.

b. Medidas de dispersión: varianza, desviación típica, desviación estándar, coeficiente de variación.

c. Medidas de posición: cuartiles y percentiles.

Estadística Inferencial: métodos empleados para inferir algo acerca de una población basándose en los datos obtenidos a partir de una muestra. Los datos estadísticos son cálculos aritméticos realizados sobre los valores obtenidos en una porción de la población, seleccionada según criterios rigurosos.

La correlación y regresión son muy usados en la Investigación Científica, una herramienta muy útil cuando se trata de relacionar 2 o más variables, relacionadas entre si. La Correlación implica el grado de dependencia de una variable respecto a otra y la Regresión es otra técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder.

Siendo así la regresión una técnica estadística, por lo tanto para interpretar situaciones reales, pero a veces se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar una selección adecuada de las variables que van a construir las formulas matemática, que representen a la regresión, por eso hay que tomar en cuenta solo variables que tiene relación.