Sirve para contestar laInterrogantes de

Conocimientos que ha Planteado.

señala al investigador Que debe hacer para alcanzar

Los objetivos de estudio.

Plan o estrategia Concebida para

Obtener informaciónQue se desea.

DISEÑO.

Sampieri.

Importancia de los diseños.Importancia de los diseños.

El diseño permite evaluar varias alternativas antes de realizar el proyecto.

Crea mayor seguridad en lo que se va hacer, ahorra tiempo y da mayor flexibilidad porque obliga al investigador a prever eventos inesperados.

Aumenta la comunicación entre administrador (gerente) e investigador y permite evaluar el proyecto.

El diseño en el paradigma cuantitativo.El diseño en el paradigma cuantitativo.

El diseño en el paradigma cuantitativo

Namakforoosh, Mohammad.

El diseño en el paradigma cuantitativo

Sampieri.

Programa que especifica el proceso de realizar y controlar un proyecto de investigación, es decir, las condiciones para recopilar y analizar la información, de manera que combine la importancia del propósito de la investigación y la economía del procedimiento.

El diseño de investigación es el que analiza la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular. o para aportar la evidencia respecto los lineamientos de investigación.

diseño formalizado que aumenta la probabilidad de que la investigación proporcione la información deseada para tomar decisiones.

Similitudes.Similitudes.

Diseño cuantitativo.

Especifica el proceso de realizar y controlar un proyecto

Analizar la información

EL DISEÑO EN EL PARADIGMA EL DISEÑO EN EL PARADIGMA CUALITATIVO.CUALITATIVO.

EL DISEÑO EN EL PARADIGMA

CUALITATIVO. Stake, Robert E.

Requiere de organizar y conceptualizar.

Puentes conceptuales que arranquen de lo que ya se conoce.

Estructuras cognoscitivas que guíen la recogida de los datos.

Esquemas para presentar las interpretaciones a otras personas.

EL DISEÑO EN EL PARADIGMA

CUALITATIVA.Autor: Goetz, J.P.

Intenta describir y reconstruir de forma sistemática las características de las variables y fenómenos.

Generar y perfeccionar categorías conceptuales, descubrir y validar asociaciones entre fenómenos.

Comparar los constructos y postulados generados a partir de fenómenos observados.

Similitudes.Similitudes.

DISEÑO CUALITATIV

O.

Requiere de organizar y conceptualizar.

Puentes conceptuales que arranquen de lo que ya se conoce.

Estructuras cognoscitivas que guíen la recogida de los datos.

El experimento clásico o de grupos, pre prueba, pos prueba.

En este diseño se forman dos grupos y como el nombre lo sugiere cada uno se prueba antes de la intervención.

Luego se trata a cada uno de manera diferente y se vuelve a probar.

Un grupo puede servir de control.

Diseños mixtos (Trazo dividido)

Autor: David Clark – Carter.

Mixto o mezclado de dos vías

Una variación del diseño mixto supone dos VI, pero una como variable intrasujetos y la otra entre sujetos. Por ejemplo, cuando en el estudio de reconocimientos de rostros se mide a ciertos participantes con fotografías, familiares y no familiares, puesta de cabeza, y a otros, solo con caras presentadas de manera convencional.

Autor: David Clark – Carter.

Tipos de Diseño Tipos de Diseño Cuantitativos.Cuantitativos.

Los diseñosLos diseños se clasifican de diversas

maneras. Una consideración que debe guiar

su elección del diseño y el sistema de

medición será el análisis estadístico que

empleara en los datos. Es mejor tener claro

esto antes de realizar el estudio, en lugar de

descubrir mas adelante que tiene que hacer

lo mejor que pueda con un mal diseño y con

mediciones que no le permiten probar sus

hipótesis.

TIPOS BASICOS.

Se emplea una sola VIMas de dos niveles

y una VD.Intervienen más de una variable VI y una sola VD.

Los primeros cinco tipos de diseños suelen Los primeros cinco tipos de diseños suelen describirse como univariables por que describirse como univariables por que

contienen una sola VD.contienen una sola VD.

Los diseños utilizados para

evaluar una relación entre dos variables.

6ª.6ª. Este diseño se describe como Bivariable porque – evidentemente – incluye dos variables, pero ninguna de ellas puede clasificarse necesariamente como VI o VD. Por ejemplo, cuando los investigadores buscan la relación entre el desempeño en el bachillerato y en la universidad.

6b.6b.se trata fundamentalmente del mismo diseño, pero una de las variables se considera independiente y se utiliza para predecir la otra, trata como VD. Por ejemplo, si los encargados de admisiones de una universidad desean predecir, con base en el desempeño en el bachillerato, el desempeño en dicho nivel académico.

Con los diseños se buscaCon los diseños se busca

Determinar si el grupo tratado de cierta manera es distinto de uno que al que se

trata de otra manera. Por lo general, los miembros de un grupo proporcionan una

sola estadística de resumen que se usa para comparar con otros grupos. Este

enfoque considera las variaciones entre individuos del mismo grupo un tipo de

error. Varios factores contribuyen a que los individuos del mismo grupo obtengan

calificaciones deferentes:

◦ Diferencias individuales (por ejemplo, en habilidades o en motivación).

◦ La confiabilidad del sistema de medición que se utiliza.

◦ Diferencias en como se ha tratado a los individuos en la investigación.

Tipos de Diseño Tipos de Diseño Cualitativos.Cualitativos.

Los tipos de diseños, de acuerdo

con los datos recogidos para

llevar a cabo una investigación,

categorizar, en dos tipos básicos:

diseño bibliográfico, diseño de

campo.

DISEÑO BIBLIOGRAFICO.DISEÑO BIBLIOGRAFICO.

Cuando recurrimos a la utilización de datos secundarios, es decir, aquellos que ha sido obtenido por otros y nos llegan elaborados y procesados de acuerdo con los fines de quienes inicialmente los elaboran y manejan, por lo cual decimos que es un diseño bibliográfico.

La designación bibliográfica hace relación con bibliografía: toda unidad procesada en una bibliografía.

Conviene ante este diseño comprobar la confiabilidad de los datos, y es labor del investigador asegurarse de que los datos que maneja mediante fuentes bibliográficas sean garantía para su diseño.

DISEÑO DE DISEÑO DE CAMPO.CAMPO.

Cuando los datos se recogen directamente de la realidad, por lo cual los denominamos primarios, su valor radica en que permiten cerciorarse de las verdaderas condiciones en que se han obtenido los datos, lo cual facilitan su revisión o modificación en caso de surgir dudas.

Conviene anotar que no toda información puede alcanzarse por esta vía, ya sea por limitaciones especiales o tiempo, problemas de escasez o de orden ético.

TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.DISEÑO DE

ENCUESTA. Exclusivo de las

ciencias sociales. Por parte de la premisa de que si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor es preguntarlo directamente a ellas. Es importante en este diseño determinar la validez del muestreo.

DISEÑO ESTADISTICO.

Efectúa mediciones para determinar los valores de una variable o de un grupo de variables. Consistente en el estudio cuantitativo o en evaluación numérica de hechos colectivos.

TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.

DISEÑO DE CASOS. Estudio exclusivo de uno

o muy pocos objetos de investigación, lo cual permite conocer en forma amplia y detallada a los mismos, consiste, por tanto, en estudiar cualquier unidad de un sistema, para estar en condiciones de conocer algunos problemas generales del mismo.

DISEÑOS EXPERIMENTALES.

Cuando a través de un experimento se pretende llegar a la causa de un fenómeno. Su esencia es la de someter el objeto de estudio a la influencia de ciertas variables en condiciones controladas y conocidas por el investigador.

DISEÑOS DE CAMPO

DISEÑO CUASI- EXPERIMENTAL.

Cuando estudia las relaciones causa – efecto, pero no en condiciones de controlRiguroso de las variables que maneja El investigador en una situaciónexperimental

DISEÑO EX POST FACTO.

Cuando el experimento se realizaDespués de los hechos yEl investigador no controlaNi regula las condiciones de la prueba.Toma como experimentales situaciones reales y se trabaja sobre ellas como si estuviera bajo Control.

DESCRIPCIÓNDESCRIPCIÓN

Investigación cuantitativa. Debe ser lo mas “objetiva” posible estando que afecten las tendencias del investigador u otras personas. Se pretende generalizar los estudios encontrados en un grupo o en una colectividad mayor. La meta principal de los estudios cuantitativos es la construcción y demostración de teorías. Este enfoque utiliza la lógica o razonamiento deductivo.

Investigación cuantitativa. Debe ser lo mas “objetiva” posible estando que afecten las tendencias del investigador u otras personas. Se pretende generalizar los estudios encontrados en un grupo o en una colectividad mayor. La meta principal de los estudios cuantitativos es la construcción y demostración de teorías. Este enfoque utiliza la lógica o razonamiento deductivo.

El enfoque cualitativo a veces referido como investigación naturalista, fenomenológica, interpretativa o etnográfica, es una especie de “paraguas”, en el cual se incluye una variedad de concepciones, visiones, técnicas y estudios no cuantitativos. Se utiliza en primer lugar para descubrir y refinar preguntas de investigación.

El enfoque cualitativo a veces referido como investigación naturalista, fenomenológica, interpretativa o etnográfica, es una especie de “paraguas”, en el cual se incluye una variedad de concepciones, visiones, técnicas y estudios no cuantitativos. Se utiliza en primer lugar para descubrir y refinar preguntas de investigación.

La investigación cuantitativa nos ofrece la posibilidad de generalizar los resultados mas ampliamente, nos otorga control sobre los fenómenos, así como un punto de vista de conteo y las magnitudes de estas.

La investigación cualitativa proporciona profundidad a los datos, dispersión, riqueza interpretativa, contextualización del ambiente o entorno, detalles y aporta un punto de vista fresco, natural y “holístico” de los fenómenos.

El método cuantitativo es más

propio para las ciencias llamadas “exactas” o naturales. El método cualitativo se ha empleado en disciplinas humanísticas como la antropología, la etnografía y la psicología social.

VENTAJAS Y VENTAJAS Y DESVENTAJASDESVENTAJAS

Nomenclaturas.Nomenclaturas.

Elementos del diseñoElementos del diseño

¿Cómo se construye un ¿Cómo se construye un

diseño?diseño?

DISEÑO Y DISEÑO Y ESTADISTICA.ESTADISTICA.

Es importante tomar en cuenta que aunque

el uso de metodologías estadísticas por lo

general ayuda ha hacer más eficiente el

proceso de investigación y de solución de

problemas, es necesario reconocer que las

metodologías estadísticas por si solas no

garantizan investigaciones exitosas.

CONSIDERACIONES PRÁCTICAS SOBRE EL USO DE CONSIDERACIONES PRÁCTICAS SOBRE EL USO DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS.MÉTODOS ESTADÍSTICOS.

Es importante considerar Es importante considerar los siguientes puntos:los siguientes puntos:

El conocimiento no estadístico es vitalEl conocimiento no estadístico es vital..

Para utilizar los métodos estadísticos en general en los diseños de experimentos en particular, en primer lugar se requiere que el experimentador tenga un buen nivel de conocimiento técnico y practico sobre el fenómeno o proceso que estudia, de tal forma que pueda vislumbrar con cierta facilidad cuales son los aspectos clave del fenómeno y sea capaz de plantear conjeturas precisas, vislumbrar el tipo de relaciones entre las variables de respuesta y los posibles factores a estudiar-

Reconocer la diferencia entre significancia Reconocer la diferencia entre significancia estadística e importancia práctica. estadística e importancia práctica.

En ocasiones, un experimentador puede concluir que dos tratamientos son diferentes estadísticamente, pero que tales diferencias, aunque sean significativas, no necesariamente representan una diferencia que en la practica sea importante.

Apostarle más a la experimentación Apostarle más a la experimentación secuencial que a un experimento único y secuencial que a un experimento único y definitivo.definitivo.

En ocasiones, los experimentadores novatos pretenden en una sola fase experimentación contestar todas sus interrogantes sobre un proceso o fenómeno en particular. Es importante considerar como alternativas a diferentes fases de experimentación en forma secuencial, en las cuales se alcance paulatinamente una mayor precisión en los conocimientos y soluciones.

Es importante no confundir la experimentación secuencial con la experimentación a prueba y error. La experimentación secuencial en cada fase sigue una estrategia bien definida y pesada; por lo tanto, en cada fase se obtienen resultados y conclusiones importantes para plantear de mejor manera la siguiente fase de experimentación.

PRINCIPIOS BASICOS.PRINCIPIOS BASICOS.

El diseño de experimentos trata de fenómenos que son observables y repetibles. Por tanto, sin el pensamiento estadístico, los conceptos de observabilidad y repetibilidad son inherentemente contradictorios. El punto de partida para una correcta planeación es aplicar los principios básicos del diseño de experimentos: Aleatorizacion, repetición y bloqueo, los cuales tiene que ver directamente con que los datos obtenidos sean útiles para responder la validez del análisis de datos.

Aleatorizacion.Aleatorizacion. Consiste en hacer las corridas

experimentales en orden aleatorio y con material también seleccionado aleatoriamente.

PRINCIPIOS BASICOS.PRINCIPIOS BASICOS. Repetición.Repetición. Es correr más de una vez el

tratamiento o una combinación de factores.

Bloqueo.Bloqueo. Consiste en tomar en cuanta todos los factores que puedan afectar la respuesta observada.

CLASIFICACION Y SELECCIÓN DE DISEÑOS CLASIFICACION Y SELECCIÓN DE DISEÑOS EXPERIMENTALES.EXPERIMENTALES.

Los cinco aspectos que influyen en la selección Los cinco aspectos que influyen en la selección de un diseño experimental, en el sentido de de un diseño experimental, en el sentido de que cuando cambian por lo general nos llevan que cuando cambian por lo general nos llevan a cambiar de diseño, son:a cambiar de diseño, son:

El objetivo del experimento. El número de factores a estudiar. El número de niveles que se prueban en cada

factor. Los efectos que interesa investigar. El costo del experimento, tiempo y precisión

deseada.

ANALISIS ESTADISTICOS.ANALISIS ESTADISTICOS.

Las técnicas de análisis estadístico de la información que se utilizan dependerían en alto grado de la accesibilidad de programas especiales de computación y de la sofisticación del analista. Los fenómenos se pueden definir generalmente por medio de una o de varias variables que dan carácter de complejidad diverso a los análisis finales.

Para poder establecer la consecuencia de la interpretación congruente es necesario que se establezca si el instrumental es para la determinación de una relación de casualidad o para la determinación de una prueba de una hipótesis preexistente.

ANALISIS ESTADISTICOS.ANALISIS ESTADISTICOS.

En ambos casos la herramientas por usar dependerán del tipo de información

disponible. Por ejemplo, si los datos son de tipo nominal y dentro de dos

categorías, la información puede analizarse a través del uso de “variables

artificiales” o “Dummy”, que requiere de un análisis especial. Es conveniente en

este punto ver en general una breve descripción de las diversas técnicas que se

utilizan para determinar relaciones casuales o para la prueba de hipótesis. Las

técnicas que analizan en forma muy sucinta se llaman técnicas de análisis

multivariado, debido a que trabajan con varias variables en forma simultánea.

Existen paquetes estadísticos que permiten una mayor versatilidad en el

manejo y análisis de información. Sin embargo, para este tipo de paquetes es

conveniente conocer, aunque sea en forma somera, los posibles de su uso. Uno

de los paquetes que más se conocen y utilizan es el SPSS (Statitical Package

for Social Sciences).

LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICASLAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS

Las técnicas estadísticas que más se conocen y utilizan son aquellas en la que la información obtenida es de tipo métrico (intervalar y racional), tanto en su aspecto dependiente como independiente; por ejemplo, cuando la variable dependiente del estudio es de tipo métrico, la regresión múltiple puede ayudar a encontrar y explicar la relación y la correlación entre las variables.

La regresión múltiple consiste básicamente en determinar una función (por lo general lineal) en la que se explique el comportamiento de una variable llamada dependiente a través del comportamiento de otras variables (una o varias, cuando es una sola se llama regresión múltiple) que forman la función correspondiente.

NOMENCLATURA.NOMENCLATURA. Antes de revisar los diseños experimentales se Antes de revisar los diseños experimentales se

presenta la nomenclatura que se utilizará, para presenta la nomenclatura que se utilizará, para representar de una manera clara y visual la representar de una manera clara y visual la estructura de los diseños.estructura de los diseños.

   O indica la medida de la variable independiente antes (O1)

o después (O2) del tratamiento. El subíndice expresa la posición de la medida en el diseño.

  X indica el tratamiento o variable independiente.  -----, esta línea discontinua sirve para indicar que los

sujetos no han sido elegidos ni asignados al azar a los grupos experimentales y de control.

  R, esta letra expresa que los sujetos han sido elegidos al

azar de la población y asignados, también, al azar a los grupos experimentales y de control.

HAY QUE SELECCIONAR LOS SUJETOS HAY QUE SELECCIONAR LOS SUJETOS PARA QUE LA MUESTRA SEA PARA QUE LA MUESTRA SEA REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN.REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN.

CASOS CLÍNICOS: estudian casos concretos.

Ej.: Medir el grado de ansiedad a la entrada del hospital, en pacientes para cirugía, en el post-quirúrgico se medirá el grado de dolor y luego se correlaciona estadísticamente, así se comprobará si los más ansiosos son los que presentan más dolor. Se pasan dos encuestas en el post-quirúrgico, en este caso podría ser que la ansiedad causara dolor y que el dolor causara ansiedad. Esto es un estudio transversal.

VARIABLEVARIABLE..

Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar.estudiar.

Es algo que se puede modificar en un momento dado. Es el resultados de las operaciones que debe efectuar el

investigador. Se definen operacionalmente para poderlas medir. Podremos medir una variable siempre que determinemos las

reglas que vamos a usar para la misma. Por ejemplo en la variable sexo:

Varones  ---- 1. Hembras ---- 2. (Significa ser de un sexo distinto a 1).

Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un aparato que me la mida, el esfingomanómetro.aparato que me la mida, el esfingomanómetro.

RELACIONES ENTRE RELACIONES ENTRE VARIABLES.VARIABLES.

Definición: Definición: Es el vinculo o conexión entre las variables independientes y dependientes de un estudio.

Es de suma importancia la relación causa-efecto.

Varianza: Varianza: Es la desviación típica.

Varianza consecuente: Varianza consecuente: Si esta es la consecuencia, algo lo causa y es porque algo ha variado.

VARIANZA (causa)      ---- VARIANZA (consecuencia)VARIANZA (causa)      ---- VARIANZA (consecuencia)

CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES CAUSALES.CAUSALES.

Hay condiciones que se deben cumplir para decir que Hay condiciones que se deben cumplir para decir que una variable es causa de otra variable:una variable es causa de otra variable:

1. Una causa debe de preceder a la otra en el tiempo.2. Existencia de una relación empírica (estadística) entre

la causa y su efecto (de modo que cuando varia una, varia la otra).

3. Ausencia de otras variables que puedan explicar el efecto. (No hay otros factores que la puedan explicar).

Ej.: A causa B, y no hay otras causa C, D, E, F, ... que puedan explicar B.

TIPOS DE VARIABLES.TIPOS DE VARIABLES. VARIABLE

INDEPENDIENTE O MANIPULADA (X):

Es la causa, el antecedente,

la manipulada, es la clasificación predictoria, es independiente al no depender de otra causa.

La variable independiente:

1. Mide (clasifica sujetos) --- Estudio observacional.

2. Manipula (interviene)  --- Estudios experimentales.

Ej. : Ej. : Tabaco  - grupo humano.Tabaco  - grupo humano.

VARIABLE DEPENDIENTE O DE CRITERIO (Y):

Es el efecto, la

consecuencia, la medida, es predecible y es medible, depende de otra variable, 

Con la variable

dependiente, los resultados son medidos, es la que busca instrumentos para medir, aplicar el instrumento al sujeto y/o población.

CLASIFICACION DE LOS DISEÑOS DE CLASIFICACION DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACION.INVESTIGACION.

Según la intervención: (Experimentales / Observacionales)

Según el tiempo de estudio: (Transversales / Longitudinales)

Búsqueda causalidad: (Descriptivos /Analíticos)En función de la V. Independiente: (Simple /

Factorial)En función de los sujetos a estudio: (Con un

sujeto / grupos) En función de las V. Dependientes: (De medida

única / medidas repetidas)

EL DISEÑO DE EL DISEÑO DE INVESTIGACION COMO INVESTIGACION COMO CONTROL DE VARIANZACONTROL DE VARIANZA

El diseño de investigación como control de varianza: PRINCIPIO DE MAXMINCON:1.      Maximizar la varianza sistemática (primaria)2.      Minimizar la varianza error: para ello se

deberá elegir un grupo homogéneo de sujetos para el estudio y elegir un buen instrumento de medida.

3.      Controlar la varianza sistemática extraña o secundaria: para ello se deberán eliminar fuentes de error que contaminen, se conseguirá al elegir los sujetos del estudio aleatoriamente y procurando que los sujetos a estudiar están en las mismas condiciones.

LOS ELEMENTOS DE UN DISEÑO FACTORIAL; LA LOS ELEMENTOS DE UN DISEÑO FACTORIAL; LA REPRESENTACION GRAFICA, LOS EFECTOS REPRESENTACION GRAFICA, LOS EFECTOS SIMPLES, LA INTERACCION Y LOS EFECTOS SIMPLES, LA INTERACCION Y LOS EFECTOS PRINCIPALES.PRINCIPALES.

Un diseño factorial es un diseño en el que el investigador estudia

simultáneamente dos o más variables independiente. En un diseño

factorial completa se combinan todos los niveles de una variable con

todos los niveles de otra o las otras. Para comprender mejor los resultados

de una investigación factorial de dos variables se deben presentar en

una grafica. En realidad, en dos, una para cada variable independiente.

Se empieza realizando una grafica para cualquiera de las dos variables

independientes. La variable independiente elegida la consideramos como

“central” a efectos de representación. El carácter central lo da el hecho

de figurar en el eje de las abscisas. La otra variable independiente actúa

como condiciónate, ya que la central actúa bajo sus condiciones.

Una vez que tenemos las graficas para cada una de las variables independientes, empezamos a estudiar cómo se comporta la variable cuando se combina con la otra.

A estos resultados parciales de la variable independiente, agrupados bajo las condiciones de la otra variable independiente, se les da el nombre de efectos simples.

Se les llama efectos simples porque es como si dividiéramos el experimento de una variable en dos experimentos simples.

¿¿Tiene alguna repercusión el hecho de que exista Tiene alguna repercusión el hecho de que exista

interacción entre las variables?interacción entre las variables?

Tiene dos repercusiones:Tiene dos repercusiones:

Es obligatorio interpretar cada efecto simple por separado, ya que son diferentes.

Solo puede interpretarse el efecto promedio, llamado principal, de la variable independiente si se da la circunstancia de que las dos líneas que representan los efectos simples tengan una pendiente del mismo signo. Cuando la línea es horizontal, el signo de la dependiente es cero; cuando sube hacia la derecha, el signo es positivo y cuando sube hacia la izquierda, el signo es negativo.

BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA

Diseño de investigaciones: cuaderno de prácticas. 2ª ed.

Gambara D’Errico, Hilda.

Métodos de investigación y estadística en psicología. 3ª ed.

Coolican, Hugh.

Metodología de la investigación. 4ª ed. Hernández, Sampieri.

Fernández, Collado. Baptista, Lucio.

Análisis y diseño de experimentos. 2ª ed. Gutiérrez Pulido,

Humberto.

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Naghi Namakforoosh (1999), Metodología de la investigación,

segunda edición, Noriega Editores.

Gutiérrez, H. y De La Vaga, R. (2008).Análisis y diseño de

experimentos. Ed. Mcgraw-Hill Interamericana.