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CAPÍTULO III

MARCO METODOLÓGICO

Para llevar a cabo una investigación y dirigirla hacia el logro de los

objetivos propuestos, es necesario un diseño metodológico apropiado que

permita desarrollar el proyecto mediante el uso de técnicas e instrumentos

para garantizar los resultados obtenidos. En este capítulo se describe el tipo

de investigación, el diseño de la misma, se indican las técnicas e

instrumentos de recolección de información a través de instrumentos válidos

y confiables así como el procedimiento metodológico empleado para el

desarrollo de la investigación. Adicionalmente, es imprescindible el

tratamiento estadístico de los datos, para propiciar resultados confiables

generando alternativas de solución al problema estudiado.

1. Enfoque epistemológico

La presente investigación sustenta su accionar epistemológico en el

enfoque positivista y cuantitativo, ya que se intenta efectuar estudios de las

dos variables presentadas, innovación y productividad científica, desde la

realidad de los institutos universitarios de tecnología dentro de la

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representación del mundo objetivo, es decir, sin la participación del sujeto.

Esta tendencia sostiene que fuera del ser humano no existe realidad social

externa y objetiva ya concebida, para manifestar esta realidad sin

modificarla. Considera a su vez, que toda afirmación tiene sentido si es

comprobable, tanto para las ciencias físico naturales como para las sociales,

(Chávez, 2007).

Según Hessen (1977, p.21), “esta corriente se atiene a lo positivamente

dado, a los hechos inmediatos de la experiencia”, y no salir jamás de lo dado.

Dentro del enfoque positivista, la tarea de observar, describir y explicar el

mundo corresponde al sentido común, es una manera de concebir la ciencia,

en la cual la realización de procedimientos científicos es la garantía para el

logro de la objetividad, “sin que se pueda plantear nunca que se haya

arribado a la total objetividad", según Sabino (2007, p.24).

A nivel epistemológico, en el paradigma cuantitativo, el sujeto de la

investigación es un individuo capaz de desprenderse de sus sentimientos,

emociones y subjetividad, de tal forma que se estudia el objeto "desde

afuera", la relación entre el sujeto y el objeto de investigación es de

independencia. Según Reichardt y Cook (2005) el proceso de investigación

sigue un patrón lineal y la estrategia cuantitativa contempla, en su abordar

desde afuera, la observación sistemática y las entrevistas; asimismo, el

sujeto no forma parte de la muestra, sólo investiga un aspecto o elementos

de una variable sin tomar parte de los resultados, realizando un análisis

sobre los mismos tal como se encuentran.

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Adicionalmente, en las investigaciones cuantitativas se realizan

mediciones del comportamiento regular de las variables estudiadas mediante

el uso de instrumentos como los cuestionarios, a los cuales se les

determinará su confiabilidad, validez y grado de significación utilizando

métodos estadísticos.

En esta investigación el paradigma del conocimiento es el proporcionado

por las ciencias empíricas que utilizan la observación, la experimentación y la

explicación como técnicas fundamentales; el trabajo de investigación se

pretende desarrollar mediante la observación directa con la realización de

entrevistas y encuestas aplicadas a la población objeto de estudio, para la

determinación de las variables, dimensiones así como sus indicadores.

Esta afirmación se basa en Padrón (2007), para quien el enfoque

epistemológico, se realiza sistematizando dos variables, una de tipo

gnoseológico relacionada con la fuente del conocimiento

(empirismo/racionalismo) y otra de tipo ontológico referida a la relación del

sujeto con la realidad (idealismo/realismo), desde este punto de vista la

investigación a desarrollar es empirista-realista basada en mediciones,

observaciones y explicaciones.

2. Tipo de investigación

El tipo de investigación se refiere a los métodos, técnicas y estrategias a

utilizar en el desarrollo de cualquier investigación. En este caso, de acuerdo

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a las características del trabajo, expuestas en el planteamiento del problema,

las interrogantes formuladas como los objetivos indicados, puede

considerarse la presente investigación de tipo descriptiva y correlacional por

cuanto su fin es la descripción precisa tanto de las características como la

evaluación de relaciones entre las variables a partir de información

recolectada sobre elementos contextualizados a la población objeto de

estudio.

El tipo de investigación es descriptiva, permite analizar las variables

innovación y productividad científica, mostrando las características existentes

de las mismas en los institutos universitarios de tecnología de la región

andina. Esta afirmación se basa en la definición de Arias (2006, p.24) quien

declara que la investigación descriptiva es “la caracterización de un hecho,

fenómeno o grupo con el fin de establecer su estructura o comportamiento.”

Por otra parte, para Hurtado (2002, p.77), la investigación descriptiva tiene

como propósito “exponer el evento estudiado haciendo una enumeración

detallada de sus características…”

Adicionalmente el estudio es correlacional, en él luego de descritas y

determinadas las variables en estudio se procede a establecer la relación

existente entre ambas. Para Bernal (2000) una investigación correlacional

examina las relaciones entre las variables o sus resultados, pero sin explicar

la causalidad de una con respecto a la otra. Asimismo, Hernández,

Fernández y Baptista (2006), declaran que la investigación correlacional

mide el grado de relación existente entre dos o más conceptos o variables en

98

un contexto particular, para conocer cómo se puede comportar una variable,

conociendo el comportamiento de otras relacionadas.

Por su parte, la definición de Ramírez (2007, p. 70) es similar al explicar

que estos estudios permiten estimar el índice de relación, con frecuencia

llamados coeficientes de correlación, “entre conjuntos de pares ordenados de

variables para obtener estimaciones más precisas de la dirección y el grado

de las relaciones de las mismas”.

En el caso particular de esta investigación, estas concepciones se asumen

para establecer que es correlacional porque, luego de describir la innovación

y la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología, se

procedió a establecer la asociación entre las dos variables involucradas.

3. Diseño de investigación

El diseño de la investigación, según Arias (2006, p. 26), es “la estrategia

general que adopta el investigador para responder al problema planteado”;

en el presente trabajo, la estrategia utilizada es la recolección de información

directamente de la realidad donde ocurren los hechos, denominados datos

primarios, sin manipular o controlar variable alguna, según el autor citado

anteriormente, esta modalidad se define como investigación de campo.

Cabe destacar que en este tipo de investigación también se recurre a

datos secundarios provenientes de las fuentes bibliográficas consultadas

para la construcción del marco teórico, como libros, artículos arbitrados,

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fuentes electrónicas, informes de investigación, revistas, normas,

documentos, folletos, ponencias y otros materiales informativos.

Adicionalmente, en cuanto al diseño de la investigación, Hurtado (2002,

p103) se refiere a “dónde y cuándo se recopila la información, si son fuentes

vivas y se recolecta en su contexto natural el diseño es de campo”, tales

criterios son aplicables a la presente investigación, en la cual la información

es recolectada directamente del contexto de los institutos universitarios de

tecnología de la región andina, en consecuencia, el estudio es de campo.

Por otra parte, para esta investigación se utiliza un diseño no

experimental. Al respecto, Hernández y otros (2006, p.205), definen la

investigación no experimental como aquella realizada “…sin manipular las

variables deliberadamente, se observa el fenómeno tal y como se presenta

en su entorno natural para después analizarlo…”. Es decir, se trata de un

estudio donde no se varían en forma intencional las variables

independientes. Asimismo, para Balestrini (2002, p.57), la investigación no

experimental “evalúa el fenómeno o hecho objeto de estudio pero no

pretende explicar las causas por las cuales el fenómeno se ha originado, es

decir hace permisible medir lo que se pretende sin condicionar el resultado”.

El estudio de las variables que comprende esta investigación, está

relacionado con el desenvolvimiento del personal docente y de investigación,

en los institutos universitarios de tecnología de la región andina y su

desempeño en su contexto natural, sin ningún tipo de manipulación,

comprobándose así la consideración inicial de investigación no experimental.

100

Al mismo tiempo, Hernández y otros (2006) realizan una clasificación de la

investigación no experimental en base a criterios de dimensión temporal, es

decir, el número de momentos en los cuales se recolectan los datos. Con

base a estos criterios, el estudio es de diseño no experimental transeccional

o transversal, pues se realiza la observación del fenómeno en un momento

único y en su contexto natural, sin evaluar su evolución. De igual manera,

Balestrini (2002, p.133), define los estudios cuyo diseño es transeccional

como “aquellos que se proponen la descripción de las variables tal como se

manifiestan, y el análisis de éstas tomando en cuenta su interrelación e

incidencia; la recolección de datos se efectúa una vez y en tiempo único…”.

4. Población

Para Ramírez (1999), el término población comprende un conjunto

limitado por el ámbito del estudio a realizar; es un subconjunto del universo,

conformado en atención a un determinado número de variables en estudio.

Por otro lado, la población según Balestrini (2002, p. 137) comprende "un

conjunto finito o infinito de personas, cosas o elementos que presentan

características comunes".

En similar orden de ideas, Arias (2006, p.81) identifica la población como

“el conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para

los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación”,

mientras que para Hernández y otros (2006, p. 239) consiste en el

101

“conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas

especificaciones”.

En atención a lo expuesto, la población debe ser el todo, el conjunto

representado por los elementos a quien el investigador puede dirigirse para

solicitar información, de acuerdo con las características y particularidades,

susceptibles de observación. En el contexto de la presente investigación, la

población está constituida por los Institutos Universitarios de Tecnología

(IUT) de la Región Andina en Venezuela, conformada por los estados

Táchira, Mérida y Trujillo, pertenecientes al sector público adscritos al

Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria (MPPEU). Estas

características las cumplen dos IUT en la región, en el cuadro 3 se muestra

su composición.

Cuadro 3 Composición de la población.

Instituto Descripción Ubicación

IUTAI Instituto Universitario de Tecnología Agro Industrial

Av. Teotimo D'Pablos Antiguo Parque Exposición "Teotimo D'Pablos". La Concordia, San Cristóbal. Estado Táchira

IUTET Instituto Universitario de Tecnología del Estado Trujillo

Av. La Feria, Sector San Luis. Edificio IUTET, Valera. Estado Trujillo

Fuente: Elaboración propia (2012)

4.1. Muestra

De acuerdo a Méndez (2009, p.281), una muestra comprende “el estudio

de una parte de los elementos de una población”, su propósito básico es

extraer información que resulta imposible estudiar en la población debido a

102

su tamaño. Según Hernández y otros (2006), para el enfoque cuantitativo, la

muestra es un subgrupo de la población de interés, sobre el cual se

recolectarán datos, se precisa o demarca de antemano con claridad y tiene

que ser característico de ésta. Para Méndez (2009), una vez determinada de

manera clara y precisa la población objeto de conocimiento, habiéndose

determinado las características involucradas y el patrón de muestreo, se

define el modelo de muestreo y la magnitud de la muestra.

Según Méndez (2009), el uso del muestreo es aconsejable cuando la

población es infinita o cuando se tienen poblaciones finitas de gran tamaño.

En la presente investigación la población está constituida sólo por dos

instituciones universitarias ubicadas en la región andina de Venezuela, es

una población pequeña que puede ser estudiada en su totalidad, por lo tanto

se realiza un censo poblacional.

Adicionalmente, atendiendo a la naturaleza de las variables investigadas,

el estudio considera como informantes clave a los individuos con

responsabilidad gerencial, supervisores docentes y de investigación de las

instituciones universitarias mencionadas, por ser los conocedores de la

innovación y la productividad científica en el contexto seleccionado.

Cabe destacar que los Institutos Universitarios de Tecnología adscritos al

Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria comparten

estructuras organizativas muy similares conformadas por una Dirección, una

Subdirección Académica integrada por Divisiones, Departamentos y

Unidades, adicionalmente una Subdirección Administrativa integrada por

103

Departamentos y Unidades. En este sentido, los informantes clave de la

presente investigación son directores, subdirectores, jefes de división del

área académica, jefe de división de investigación así como los jefes de

departamento académico y de investigación tanto del IUTAI como del IUTET.

Lo anteriormente expuesto se resume en el cuadro 4.

Cuadro 4 Informantes clave

Instituto Directores y Subdirectores Jefes de División Jefes de Departamento Total

IUT Agroindustrial (IUTAI) 3 4 9 16 IUT Estado Trujillo (IUTET) 3 5 11 19 TOTAL 6 9 20 35

Fuente: Elaboración propia (2012)

5. Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Son los diversos medios de recolección de información que pueden ser

empleados para realizar el estudio, cada uno se debe utilizar de acuerdo al

propósito de la investigación. De esta manera, de las técnicas existentes

para recaudar la información necesaria en toda investigación, se seleccionan

aquellas que propiciarán mayor veracidad y autenticidad en los datos

recabados.

En relación a lo expuesto, Hernández y otros (2006) afirman que,

recolectar datos implica actividades de selección de un instrumento, el cual

debe ser válido y confiable, asimismo debe ser aplicado para obtener las

observaciones, y posteriormente codificar los datos de las mediciones

104

conseguidas para que puedan analizarse correctamente. En este orden de

ideas, Arias (2006, p. 67) describe la técnica como “el procedimiento o forma

particular de obtener datos o información”, manifestando congruencia con lo

definido por Yuni y Urbano (2006) cuando plantean “la técnica alude a los

procedimientos mediante los cuales se genera información válida y confiable,

para ser utilizada como datos científicos”.

En el caso de la presente investigación, se procederá a recolectar los

datos a través de la aplicación de encuestas específicas para cada una de

las variables estudiadas. En este sentido, Yuni y Urbano (2006) definen la

encuesta como “la técnica de obtención de datos mediante la interrogación a

sujetos que aportan información relativa al área de la realidad a estudiar”, de

manera semejante Arias (2006), considera la encuesta como la técnica para

obtener información suministrada por un grupo o muestra de sujetos acerca

de un tema en particular. En consecuencia, la encuesta se refiere a un

procedimiento mediante el cual los sujetos brindan directamente información

al investigador. En atención a lo expuesto se elige la encuesta como técnica

para la recolección de la información en la presente investigación.

En cuanto al instrumento utilizado para obtención de la información, Finol

y Camacho (2008, p.76) se refieren a la “herramienta utilizada por el sujeto

investigador para recabar información acerca del hecho, evento o fenómeno

que investiga”, mientras Sabino (2007) lo considera como cualquier recurso

utilizado por el investigador para acercarse a los hechos y extraer de ellos la

información necesaria.

105

En este aspecto, el instrumento utilizado en la presente investigación es el

cuestionario, definido por Hernández y otros (2006, p.310) como un “conjunto

de preguntas respecto a una o más variables a medir”; por su parte, Arias

(2006) expresa, el cuestionario es un instrumento de recolección de datos

representado en cualquier recurso, dispositivo o formato, utilizado para

obtener, registrar o almacenar información.

5.1. Elaboración del instrumento

El instrumento seleccionado es un cuestionario autoadministrado, con

escala tipo Likert y alternativas de respuestas cerradas definido por

Hernández y otros (2006), como aquel dirigido a la medición de la variable a

través de juicios o afirmaciones donde el sujeto responde en una escala

determinada en grados o niveles.

Los cuestionarios fueron elaborados en base a los objetivos

establecidos para la investigación, así como a las dimensiones e indicadores

descritos en el marco teórico, con cinco (5) alternativas de respuestas

enunciadas de manera afirmativa para favorecer su comprensión: totalmente

de acuerdo (TA), medianamente de acuerdo (MA), ni de acuerdo ni en

desacuerdo (NN), medianamente en desacuerdo (MD) y totalmente en

desacuerdo (TD), a cada respuesta corresponde un puntaje, desde cinco

(05) puntos hasta un (01) punto, según el orden de presentación de

alternativas indicado.

106

Asimismo, el instrumento original para validación de contenidos por juicio

de expertos constaba de sesenta y cuatro (64) ítems. El instrumento se

organizó en dos cuestionarios, el primero con treinta y dos (32) ítems

correspondientes a la variable Innovación y el segundo con treinta y dos (32)

ítems para la variable Productividad Científica. En los cuadros 5 y 6 se

relacionan los ítems constituyentes del instrumento con los

indicadores, dimensiones y variables, este sirvió de base para la validación

de contenidos. Una vez concluida la fase de validación de contenidos por

juicio de expertos pudo determinarse los valores límites previstos para el

instrumento.

Cuadro 5 Construcción del instrumento Innovación en los Institutos

Universitarios de Tecnología

Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems

Caracterizar las estrategias de innovación presentes en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Innovación

Estrategias

Capital Humano 1 – 4

Tecnología de la información y comunicación 5 – 8

Grupos de interés 9 – 12

Cultura organizacional 13 - 16

Identificar los indicadores de innovación en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Indicadores de innovación

Innovación organizacional 17 – 20

Proyectos I+D 21 – 24

Aprendizaje organizativo 25 – 28

Capacidad de innovación 29 - 32

Fuente: Elaboración propia (2012).

107

Cuadro 6

Construcción del instrumento Productividad Científica en los Institutos Universitarios de Tecnología

Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems

Determinar los elementos de la producción científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina

Productividad científica

Producción científica

Difusión de resultados 1 – 4

Líneas de investigación 5 – 8

Redes de conocimiento 9 – 12

Describir los factores condicionantes de la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina

Factores condicionantes

Apoyo logístico 13 - 16

Presupuesto institucional 17 – 20

Relación IUT-Empresa 21 – 24

Desarrollo profesional 25 – 28

Motivación 29 - 32

Fuente: Elaboración propia (2012).

5.2. Validez y confiabilidad del instrumento

En una investigación científica, toda medición o instrumento de

recolección de datos debe reunir dos condiciones esenciales, validez y

confiabilidad. En este aspecto, existen varios métodos que deben adaptarse

a la naturaleza de la investigación realizada y fundamentalmente, al tiempo

disponible para la recolección y análisis de los datos.

Para Bernal (2000) un instrumento es válido cuando mide aquello para lo

cual está destinado, por su parte Yuni y Urbano (2006, p.35) la consideran

como la “propiedad del instrumento para medir u observar lo que se pretende

medir u observar”. Asimismo, Hernández y otros (2006, p.277) se refieren a

la validez como “el grado en que un instrumento mide la variable que

108

pretende medir”, e identifican tres tipos de evidencias de la validez de un

instrumento: de contenido, de criterio y de constructo.

En este sentido, la validez de contenido hace referencia al grado en que

un instrumento refleja un dominio particular del contenido de lo que se

evalúa, representando así al concepto medido, según Finol y Camacho

(2008), este tipo de validez no se expresa en términos numéricos, ni a través

de un índice o coeficiente. La validez de contenido se basa en el juicio de

expertos con dominio comprobado en el tema de investigación, así como en

las variables involucradas, sus dimensiones e indicadores. Los expertos

expresan sus opiniones objetivas sobre la pertinencia de los ítems del

cuestionario y la adecuación de su redacción.

De esta manera, el instrumento de medición diseñado para la recopilación

de datos, se sometió al juicio de 13 expertos a fin de comprobar criterios

relacionados con correspondencia de los ítems con los objetivos, las

variables, sus dimensiones e indicadores así como la redacción adecuada de

los mismos. Se suministró, a cada experto, un cuestionario de validación de

las variables con información sobre la investigación planteada, título,

objetivos, operacionalización de variables, definiciones referenciales y

formato de validación, lo cual se presenta en el Anexo A.

Las opiniones emitidas por los expertos fueron analizadas y tomadas en

cuenta para la corrección del instrumento de medición, en el Anexo B se

presenta el cuadro resumen obtenido de este proceso de validación.

Posteriormente se procedió a realizar los ajustes y correcciones generando

109

un nuevo cuestionario con el cual fue aplicada la prueba piloto (ver Anexo C:

Instrumento de recolección de datos. Prueba piloto).

Adicionalmente, se aplicaron técnicas estadísticas para determinar la

validez de constructo o construcción, definida por Chávez (2007, p. 194)

como aquella que “determina que la prueba mide lo que se pretende medir”.

Asimismo, Hernández y otros, (2006, p.282), indican que es probablemente

la más importante desde una perspectiva científica y se refiere a “que tan

exitosamente un instrumento representa y mide un concepto teórico”.

En este aspecto, para llevar a cabo la validez de constructo y determinar

que el instrumento mida lo que pretende medir, se aplicó una prueba piloto a

individuos con características similares a los sujetos de investigación. Con

respecto a la cantidad de individuos para la mencionada prueba, Pelekais,

Finol, Neuman y Belloso (2007, p.88) expresan “algunos estudiosos del tema

aconsejan que esta prueba se le aplique a un número equivalente al 10 o

20% de la muestra”; para efectos del presente estudio ese porcentaje se

aplica al censo poblacional, en consecuencia, la prueba piloto se realizó a 12

personas con características semejantes a la población estudiada.

Posteriormente, se utiliza el método de interpruebas de validez

discriminante a través de la prueba t de Student como herramienta para

realizar un análisis discriminatorio de cada ítem, debido a la presencia de

ítems con alternativas de respuesta y escala tipo Likert. Según Chávez

(2007), esta prueba es un método muy potente y de fácil aplicación en este

tipo de escalas.

110

En consecuencia, para determinar el nivel de discriminación entre

tendencias opuestas, grupos altos y bajos o cuartiles superior e inferior, se

sigue el procedimiento definido para establecer el poder discriminatorio de

cada ítem mediante la aplicación de la siguiente ecuación, según Hernández

y otros, (2006):

푡 = [ec. 1]

Donde:

푡 = valor calculado, tc de Student

푋 = media del grupo alto o cuartil superior

푋 = media del grupo bajo o cuartil inferior

푆 = varianza del grupo alto o cuartil superior

푆 = varianza del grupo bajo o cuartil inferior

푛 = tamaño del grupo alto o cuartil superior

푛 = tamaño del grupo bajo o cuartil inferior

Los resultados de esta prueba, valores calculados (tc), se comparan con el

valor crítico de t obtenido en tabla (tt = 1,533), para un nivel de probabilidad o

de significación seleccionado (0,90) y el número de grados de libertad

apropiado (4), según la cantidad de cuestionarios procesados en los cuartiles

superior e inferior de la prueba piloto. Cuando el valor de tc es mayor que el

valor de tt, refleja la correcta elaboración del ítem; en su defecto, permite

identificar los ítems a eliminarse o replantearse para alcanzar la versión final

111

de los instrumentos a aplicar en el estudio. Es así como al aplicar el análisis

discriminante, se eliminaron tres (3) ítems del cuestionario de innovación y

dos (2) ítems del cuestionario de productividad científica (ver Anexo D).

Posteriormente, se determinó la confiabilidad del instrumento, al respecto

Yuni y Urbano (2006, p.33) la definen como “la capacidad del instrumento

para arrojar datos o mediciones que correspondan a la realidad que se

pretende conocer”, asimismo un instrumento es confiable cuando aplicado

dos veces a los mismos sujetos produce resultados similares. Esta definición

es congruente con la expuesta por Hernández y otros (2006, p.277) cuando

manifiestan “la confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al

grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce iguales

resultados”.

Para obtener la confiabilidad del instrumento se empleó el coeficiente Alfa

de Cronbach, apropiado para instrumentos de varias alternativas de

respuesta, como los de escala tipo Likert, según afirma Finol y Camacho

(2008). El procedimiento utilizado en el presente estudio considera el uso de

los datos de la prueba piloto, considerando sólo los ítems aprobatorios de la

prueba t de Student. Para tal fin se aplica la siguiente ecuación:

풓 = 1 − ∑ [ec. 2]

Donde:

풓 = coeficiente Alfa de Cronbach

112

퐾 = número total de ítems del cuestionario

∑푆 = sumatoria de las varianzas de cada ítem

푆 = varianza de puntuaciones totales

En este estudio, el resultado obtenido para el Coeficiente Alfa de

Cronbach para los cuestionarios aplicados en la prueba piloto es comparado

con la escala de interpretación elaborada por Palella y Martins (2006),

mostrada en el cuadro 7; se utilizó el software Microsoft Excel para calcular y

presentar los estadísticos descriptivos del análisis del discriminante. El

coeficiente dio como resultado 0,91 para el cuestionario de innovación y 0,90

para el cuestionario de productividad científica, indicando confiabilidad de los

instrumentos muy alta, según la escala de interpretación (ver Anexo E:

Confiabilidad de los instrumentos).

Cuadro 7 Criterios de decisión para la confiabilidad de un instrumento mediante

el coeficiente Alfa de Cronbach

Rango 0,81-1,00 0,61-0.80 0,41-0,60 0,21-0,40 0,01-0,20

Confiabilidad (Dimensión) Muy Alta Alta Media Baja Muy Baja

Fuente: Palella y Martins (2006)

Es así como una vez validado el instrumento de medición de las variables

Innovación y Productividad Científica, aplicada la prueba piloto a los sujetos

113

seleccionados, realizado el análisis discriminante y determinada la

confiabilidad, se construyó el instrumento definitivo, según el cuadro 8. En el

anexo F se presenta el Instrumento definitivo.

Cuadro 8 Construcción del instrumento definitivo

Objetivo General Determinar la relación entre Innovación y Productividad Científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina

Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems

Caracterizar las estrategias de innovación presentes en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Innovación

Estrategias

Capital Humano 1 – 4

Tecnología de la información y comunicación 5 – 7

Grupos de interés 8 – 10 Cultura organizacional 11 - 14

Identificar los indicadores de innovación en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Indicadores de innovación

Innovación organizacional 15 – 17

Proyectos I+D 18 – 21 Aprendizaje organizativo 22 – 25

Capacidad de innovación 26 - 29

Determinar los elementos de la producción científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina

Productividad científica

Producción científica

Difusión de resultados 1 – 4 Líneas de investigación 5 – 7

Redes de conocimiento 8 – 11

Describir los factores condicionantes de la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina

Factores condicionantes

Apoyo logístico 12 – 15 Presupuesto institucional 16 – 18

Relación IUT-Empresa 19 – 22 Desarrollo profesional 23 – 26

Motivación 27 – 30

Establecer la relación entre la innovación y la productividad científica en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Este objetivo se desarrolla mediante la aplicación de la técnica de correlación de Pearson y sus categorías de análisis según Hernández y

otros (2006)

Generar lineamientos estratégicos para la innovación y la productividad científica en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina

Este objetivo se alcanza en función de los resultados anteriores

Fuente: Elaboración propia (2012)

114

6. Técnicas de análisis de datos

Para realizar el análisis de los datos obtenidos, en una investigación

orientada en el paradigma positivista con una metodología cuantitativa como

la presente, es imprescindible la aplicación de herramientas estadísticas.

Hernández y otros (2006) afirman que a través de métodos estadísticos se

procesan los datos obtenidos para describir, organizar, analizar e interpretar

en forma apropiada los resultados.

En consecuencia, para el análisis de cada una de las variables,

dimensiones e indicadores, se decide utilizar los parámetros propios de la

estadística descriptiva (ver Anexo G: Resultados. Cuadros Estadísticos).

Dentro de ella se emplean medidas de tendencia central, como la media y

medidas del grado de dispersión de las respuestas como la desviación

estándar Adicionalmente, para la interpretación de los estadísticos

descriptivos y elaboración de las tablas de resultados serán utilizados los

niveles o baremos de interpretación de la media y desviación estándar, los

cuales se observan en los cuadros 9 y 10, en los cuales se aprecia el rango,

intervalo, categoría e interpretación.

Para establecer la relación entre las variables Innovación y Productividad

Científica en los institutos universitarios de tecnología de la región andina se

aplica la técnica de correlación de Pearson, utilizando criterios de

interpretación con rango y categoría, establecidos por Hernández y otros

(2006), para realizar posteriormente el análisis del coeficiente resultante. En

115

este sentido para la interpretación de los resultados se utilizará el baremo

que se muestra en el cuadro 11, en relación a la escala de interpretación

para la correlación de Pearson.

Cuadro 9 Categoría de análisis para la interpretación de la media

Rango Intervalo Categoría Interpretación

5 4,20 < 푥̅ ≤ 5,00 Muy alto nivel Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una

frecuencia muy alta.

4 3,40 < 푥̅ ≤ 4,20 Alto nivel Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una

frecuencia alta.

3 2,60 < 푥̅ ≤ 3,40 Moderado nivel

Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una

frecuencia media.

2 1,80 < 푥̅ ≤ 2,60 Bajo nivel Indica que la actividad que se está

analizando se ubica dentro de una baja frecuencia

1 1,00 ≤ 푥̅ ≤ 1,80 Muy bajo nivel Indica que la actividad que se está analizando no se está ejecutando

Fuente: Elaboración propia (2012)

Cuadro 10

Categoría de análisis para la interpretación de la desviación estándar

Rango Intervalo Categoría

5 1,60 < 퐷퐸 ≤ 2,00 Muy alta dispersión

4 1,20 < 퐷퐸 ≤ 1,60 Alta dispersión

3 0,80 < 퐷퐸 ≤ 1,20 Moderada dispersión

2 0,40 < 퐷퐸 ≤ 0,80 Baja dispersión

1 0,00 ≤ 퐷퐸 ≤ 0,40 Muy baja dispersión

Fuente: Elaboración propia (2012)

116

Cuadro 11 Escala de Interpretación para la Correlación de Pearson

Rangos de Correlación Descripción

r = – 1.00 Correlación negativa perfecta

r = – 0.90 Correlación negativa muy fuerte

r = – 0.75 Correlación negativa considerable

r = – 0.50 Correlación negativa media

r = – 0.10 Correlación negativa débil

r = 0.00 No existe correlación alguna entre las variables

r = +0.10 Correlación positiva débil

r = +0.50 Correlación positiva media

r = +0.75 Correlación positiva considerable

r = +0.90 Correlación positiva muy fuerte

r = +1.00 Correlación positiva perfecta

Fuente: Hernández, Fernández y Baptista (2006, p. 453).

7. Procedimientos de investigación

Para el desarrollo de esta investigación se siguieron los siguientes pasos:

(a) Planteamiento del Problema: una vez observada una realidad de

interés para el investigador, se procedió a realizar una revisión bibliográfica

para formular el planteamiento del problema, los objetivos: general y

específicos, justificación y delimitación.

(b) Marco Teórico: se realizó una revisión bibliográfica sobre

antecedentes y teorías relacionadas con las variables bajo estudio para

117

construir la matriz de operacionalización de las variables con sus

dimensiones e indicadores, que sirvieron de base a la construcción del

instrumento de recolección de datos.

(c) Marco Metodológico: se describió el tipo y diseño de la investigación,

considerando las variables objeto de estudio, el contexto en el cual se

adelanta el trabajo identificando población y muestra, así como la técnica e

instrumento de recolección de datos. Luego se procedió a validar el

contenido del instrumento mediante el juicio de expertos, posteriormente se

aplicó la prueba piloto para realizar el análisis discriminante mediante el Test

t de Student. Finalmente, se determinó la confiabilidad de los instrumentos,

seleccionando el coeficiente Alfa de Cronbach, apropiado para instrumentos

con escala tipo Likert.

(d) Recolección de información: se aplicó el instrumento definitivo a los

informantes clave de la presente investigación constituidos por directores,

subdirectores, jefes de división del área académica, jefe de división de

investigación así como los jefes de departamento académico y de

investigación de los IUT públicos de la región andina.

(e) Análisis de resultados: se procedió a diseñar una serie de tablas

donde se utiliza la estadística descriptiva aplicando medidas de tendencia

central y de dispersión obteniendo resultados que fueron contrastados con

las teorías en la discusión de los resultados.

(f) Generación de lineamientos: se elaboraron lineamientos para la

innovación y la productividad científica para mejorar el desempeño de las

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variables estudiadas en los Institutos Universitarios de Tecnología de la

región andina.

(g) Finalmente, a partir de los resultados obtenidos y en concordancia con

los objetivos propuestos, se realizaron las conclusiones y recomendaciones

derivadas de esta investigación.