Contrast Hipot2 (1)

7/26/2019 Contrast Hipot2 (1)

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iseo de contrastacin de la hiptesi

s

Procedimiento a seguir para someter a prueba la hiptesis planteada

Tambin se denomina:

Diseo de prueba de la hiptesis

Diseo de contrastacin de la hiptesis!etodolog"a de la in#estigacin

!ateriales $ mtodos

esarrollaremos los siguientes tpicos:

Tipo de in#estigacin

Diseo de la in#estigacin: %&perimental/no e&perimental

Poblacin $ muestra'


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Tipo de investigacin

(a$ m)ltiples criterios para tipi*icar una in#estigacin

+o ha$ consenso

Toda tipi*icacin o clasi*icacin es un intento para entender una sector de larealidad'

,na reunin de los criterios principales es como sigue:

Tipificacin de la investigacin

Criterio Tipo de investigacin

Finalidad Bsica, aplicada

Estrategia o enfoque terico metodolgico Cuantitativa, cualitativa, mixta.

Objetivos generales (alcances) Exploratoria, descriptiva, correlacional,

explicativa

Fuente de datos Primaria, secundaria, mixta.

Control en el diseo de la prueba Experimental, no experimental

Temporalidad Transversal (sincrnica), longitudinal

(diacrnica).

Contexto donde sucede Biblioteca (gabinete), laboratorio, campo

Intervencin disciplinaria Unidisciplinaria, multidisciplinaria,

interdisciplinaria, transdisciplianria

Fuente: Vieytes (2004), Estrada et al. (1994); Ruz Rosado (2005), Mendez y studi!!o (200"), #ern$ndez etal. (2010).


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iseo de la investigacin:

Experimental/no experimental

%&' *+VE*-*/+E/M+ / M*+/

*FERE+E

Experimento (puro o verdadero)

.

%&perimento es un estudio en el .ue se manipulan deliberadamenteuna o ms #ariables independientes supuestas causas para analiarlas consecuencias o e*ectos .ue esta manipulacin tiene sobre una o

ms #ariables dependientes supuestos e*ectos dentro de unasituacin de control por parte del in#estigador (ernnde et al'2010'

3bser#e: !anipulacin de #ariable s

4ontrol de las #ariables inter#inientes'


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Reuisitos de un experimento verdadero

. Maniu!ai3n inteniona! de una o $s aria6!es indeendientes.Mnio:

rupo e&perimental rupo control

se aplica #ariable e&perimental no se aplica #ariable e&perimental

/tra 7oras de aniu!ai3n:

7ariable e&perimental en grados o ni#eles

7ariable e&perimental aplicada en di*erente modalidad

8. Medir e! e7eto en !a aria6!e deendiente.Esta medicin de!e tener valide": #ue mida lo ue se uiere medir.

$er confia!le: %ediciones repetidas de!en dar los mismos resultados.

. ontro! o a!idez interna de !a situai3n eerienta!: %star segurosde .ue el e*ecto obser#ado se debe a la #ariable independiente $ no a otrascausas'

ontro!: saber lo .ue ocurre realmente con la relacin entre ambas #ariables'

8cmo9 4ontrolando las #ariables inter#inientes o e&ternas'

slo #ar"a la #ariable e&perimental el resto son constantes'


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&a me'or forma de e'ercer control interno:

Euia!enia de ruos: Desde el inicio $ durante el e&perimento'

84mo9'

;signacin aleatoria de los elementos a los grupos del e&perimento'

4ada su


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%ateriales mtodo en estudios experimentales

1. Materia!es eerienta!es. ob


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A

E'emplo del estudio de dos varia!les ue no interaccionan

Varia6!e +ie! rataiento 3dio

Besina Dosis 1 Besina a la dosis 1 B1

Dosis 2 Besina a la dosis 2 B2

4arbn

acti#ado

Dosis 1 4arbn a la dosis 1 41

Dosis 2 4arbn a la dosis 2 42

(u !as aria6!es y sus nie!es se rue6an indeendienteente, nose o6inan)

,. iseo estad-stico (experimental).

Diseos ms comunes en traba


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D

iseo de !loues completamente al a"ar

(en arreglo factorial)

M22 M


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E

.6' Procedimiento a seguir en el e&perimento' Describir paso

a paso con detalle $ en orden rono!3io el proceso para realiar ele&perimento' !todos $ tcnicas $ materiales .ue se usarn de manera .ueotros in#estigadores puedan repetir el proceso'

A' Tratamiento $ anlisis de los datos $ presentacin deresultados' >ndicar el tratamiento .ue se dar a los datos de cada #ariableel tipo de anlisis estad"stico descripti#o/in*erencial: Pruebas estad"sticasindicar el programa $ la #ersin'

>ndicar cmo se presentar la in*ormacin: Tablas ilustraciones *igurasmapas diagramas dibu


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iseos no experimentales

+o se manipulan #ariables'

?e obser#an los *enmenos tal $ con*orme se dan en la naturaleapara despus analiarlos'

*nestiai3n no eerienta!: Fes !a 6@sueda eria ysiste$tia en !a ue e! ient7io no osee ontro! direto de !asaria6!es indeendientes, de6ido a ue sus ani7estaiones ya Aanourrido o de6ido a ue son inAerenteente no aniu!a6!es' ?ehacen in*erencias sobre las relaciones entre las #ariables sininter#encin de la #ariacin de las #ariables independientes $dependientesG Herlinger $ =ee 2001: 50

Tres grandes de!ilidades de los estudios no exp.

1 =a incapacidad de manipular #ariables independientesI

2 =a *alta de poder para aleatoriar $I

- %l riesgo de realiar interpretaciones inadecuadas'

Pero ser"a in


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Tipos de estudios no experimentales

1. *nestiai3n transeiona! o transersa!'

?e recolectan datos en un solo momento Funa sola #eG: como una *otogra*"a'Propsito: describir #ariables $ analiar su incidencia e interrelacin en unmomento dado'

Pueden ser a su #e: descripti#os $ correlacionales/causales' %


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. 0nvestigacin longitudinal

. 1ontinuacinPueden ser a su #e:

2'1' Diseo de tendencia trend): ;nalia cambios a tra#s del tiempo en las#ariables $ sus relaciones dentro de una poblacin: ,sa muestra de lapoblacin'

4omportamiento organiacional e in#ersin de las empresas constructoras de4a


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.2'-' Diseo panel o de segmento: ?imilares a los anteriores' Pero el mismogrupo de su


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3o!lacin muestra

Preguntar: 8Ju elementos se #an a medir9 84ules son los su


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%uestra

?ubgrupo de la poblacin (ernnde et al' 2006:20'?ubcon


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M&ERE/

eterminacin del tamao de muestra.

Tcnicas de seleccin de unidades

M&ER (n)B/8*D+ (+)

L Es una tcnica estadstica por la cual se realizan inferencias a la poblacin examinando

solo una muestra.

L Es una tcnica empleada para seleccionar elementos de una poblacin.

L Por su gran importancia los investigadores lo utilizan en los diferentes campos de saber y

tambin lo usamos en la vida diaria.

MUESTREO


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1A

TCNICAS E MUESTREO

nias de Muestreo

+o Bro6a6i!stio Bro6a6i!stio

?imple ?istemtico%strati*icado 4onglomerados

4on#eniencia Por Muicio Por 4uota

Tamao de la muestra.

Dos *ormas de obtensin:

Bro6a6i!stio: =o ms com)n $ recomendable'

?imple

%strati*icado poblacin con segmentos o estratos di*erenciados:%stratos sociales ni#eles de ingreso rubro de empresas tamao de empresas'

4onglomerados Poblacin grande con grupos di*erenciados:poblacin urbana del pa"s departamentos pro#incias distritos mananashogares' ?ectores urbanos barrios'

+o ro6a6i!stio: %n casos especiales donde no se puede obtener muestraprobabil"stica'


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1D

%uestra pro!a!il-stica simple

.

Todos los elementos de la poblacin tienen la misma posibilidad deser escogidos'

%l tamao de la muestra se obtiene mediante la aplicacin de*rmulas para cu$os trminos se asume #alores preestablecidos deacuerdos a criterios conocidos'

7eamos:

4rmulas:

Bara o6!ai3n 7inita Bara o6!ai3n in7inita (desonoida)

. . .

N . .

.

4uando se conoce el tamao de la

poblacin

4uando no se conoce el tamao de la

poblacin

En donde:

N = Tamao de poblacin o universo

Z = nivel de confianza

p = Probabilidad a favor de que ocurra el fenmeno

q = Probabilidad en contra de que ocurra el fenmeno

e = error de estimacin aceptable

n = tamao de muestra

4uando no se tienen antecedentes para $ setoma los #alores de 50N 0'50 N $ 50N 0'50 para

cada uno'

p @ . O 1

e O se considera de 1 N 0'01 a E N 0'0E


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1E

5lgunos autores prefieren:

n. ..

. .=

N-1, en el denominador, en vez de N

(este detalle no hace cambiar sustancialmente el resultado).

6ivel de confian"a.

Es la pro!a!ilidad a priori de ue el intervalo de confian"a a calcular+ contenga al

verdadero valor del par2metro. $e indica por 7 8 9 se expresa en porcenta'e (7

9);. &os valores ue m2s se usan son


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.Bara un nie! de on7ianza de 95I,

teneos:

1 G H 0.95, G H 0.05 y GL2 H 0.025.

Bor tanto, 1 GL2 H 0.95

Veos en !a ta6!a e! a!or de 0.95.

En la fila el valor es 1.9 y el valor en

la columna es 0.06, ste representa

el segundo decimal,Entonces, Z = 1.96

E'emplo:

%n un estudio sobre gnero $ su relacin con las estrategias de adaptacin alcambio climtico en 4a


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5plicando la frmula+ tenemos:

Beemplaando #alores:

. . . !!"

.# !!"$ %...

".#! .!!"

.! !! %".#!. &&'

%l tamao de la muestra *ue de 112 personas';dems era necesario .ue hombres $ mu


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%uestra estratificada

?e desea saber cul es el tamao de la muestra de una poblacin de 11A6directores de empresas del 10 rubros di*erentes #er tabla de modo .ue cadarubro est representado proporcionalmente ba


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E'emplo: %uestra estratificada

Estrato -iro de !as eresasaa>o de !os

estratosFrai3n de! estrato

(nL+)

aa>o de !asu6uestra de!

estrato

1 %&tracti#o $ sider)rgico 5- 0'266 1-

2 !etal mecnico 10E 0'266 2A

- ;limentos bebidas tabaco 215 0'266 5-

Papel $ artes gr*icas A 0'266 21

5 Te&tiles E 0'266 2

6 %lctricas $ electrnicas 110 0'266 2A

A ;utomotri 1 0'266 20

Ju"mico *armacutico 221 0'266 55E 3tras empresas de trans*or' 151 0'266 -A

10 4omerciales 51 0'266 1-

Total + O 1 1A6 nO 2E0

>5 cu2ntos pintores tendr-amos ue encuestar para conocer la preferencia del

mercado en cuanto a las marcas de pintura+ si se desconoce la po!lacin total?

+ O desconocido

+i#el de con*iana O E5N O 1'E6

%rror aceptable O -NI

Probabilidad de &ito O 5N p O 0'05 si no tu#isemos ninguna idea de dicha proporcinutiliar"amos el #alor p O 0'5 o sea 50N .ue ma&imia el tamao muestral'

%ntonces:

2 O 1'E6

p O proporcin esperada: 5N O 0'05'

. O 1 Q p O 1 Q 0'05 O 0'E5

e O -N 0'0-

;66?@?n39 A?>956:B

O

.)* +.+0 +.)0

+.+-O 20- pintores


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$eleccin de los elementos ue conforman la muestra

%legirlos aleatoriamente para estar seguros .ue cada elemento tenga la misma

probabilidad de ser elegido'Tres procedimientos de seleccin Jueada2010I (ernnde et al' 2010:

?orteo ri*a o tmbola

?eleccin sistemtica

4on tablas de n)meros aleatorios n)meros random'

=a primera es la ms prctica $ rpida: +umerar los elementos muestrales de 1al n' (acer una *icha por cada elemento re#ol#erlas en una ca


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%uestra no pro!a!il-stica (%uestra dirigida)

Procedimiento de seleccin in*ormal $ arbitrario'

=a eleccin de los elementos no depende de la probabilidad sino de lasdecisiones $ criterios del in#estigador'

Por basarse en decisiones sub


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Tipos de muestras no pro!a!il-sticas:

Muestra de suCetos o!untarios: Psicolog"a medicina .u"mica $ *armacia'

Muestra de eertos sobre un temaproblema: Temas ambientales socialescomerciales'

Muestra de suCetos tio: Uumadores mineros in*ormales estudiantes demedicina hincha de *utbol llenador de techo albailes'

Bor uotas (ara oini3n y arOetin): =as FcuotasG se establecen con*orme a

ciertas caracter"sticas de la poblacin: ?ectores geogr*icos socialeseconmicos'

8o!a de niee: ,n participante lle#a a otro $ este a otros $ asiV ,n pandillero'#ern$ndez et a!. (2010:101"9,

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