Diseño de investigacion enfoque cuantitativo la revista
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1
DISEÑO
EXPERIMENTAL
DISEÑO NO
EXPERIMENTAL
TRANSECCIONAL
DISEÑO NO
EXPERIMENTAL
LONGITUDINAL
POTENCIALIZACION
DE LA VARIABLE
DISEÑO DE INVESTIGACION
ENFOQUE CUANTITATIVO
2
EDITORIAL
DISEÑO DE INVESTIGACION.
ENFOQUE CUANTITATIVO LA REVISTA
El Diseño se refiere a la
estrategia que se utilizará para
cumplir con los objetivos de la
investigación, está compuesta
por una serie de decisiones,
procedimientos y técnicas que
cumple funciones particulares.
En un plano general existe tres
alternativas de diseños: a)
experimentales b)
cuasiexperimentales y c) no
experiemental. Sampieri
establece que las investigaciones
no experimentales es una
investigación sistemática y
empírica en que las variables
independientes no se manipulan
por que ya han sucedido. Las
inferencias sobre las relaciones
se realizan sin intervención o
influencia directa y dichas
relaciones se observan tal como
se han dado contexto natural.
DISEÑO EXPERIMENTAL
Por: Ernesto Manzanilla 3
DISEÑO NO EXPERIMENTAL
Transeccional
Por: Rosa Cova 5
DISEÑO NO EXPERIMENTAL
Longitudinal
Por: Marisol Piña 7
Por: Marien Torrealba y Tony Arismendi
OPERACIONALIZACION DE LA
VARIABLE
12
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
20
3
DISEÑO EXPERIMENTAL O INVESTIGACION
EXPERIMENTAL.
egún el autor (Fidias G. Arias (2012),
define: La investigación experimental es
un proceso que consiste en someter a un objeto o
grupo de individuos, a determinadas condiciones,
estímulos o tratamiento (variable independiente),
para observar los efectos o reacciones que se
producen (variable dependiente).
S El diseño experimental somete a
un grupo de individuos (u
objetos) a ciertos estímulos para
observar sus efectos.
Etapas o Fases:
Planteamiento del
problema,
formulación de
objetivos,
justificación,
sistema de
variables, marco
teórico, marco
metodológico,
conclusiones y
recomendaciones.
Ventajas.
La asignación aleatoria de las unidades de análisis a
los grupos experimental y control permite controlar la
validez interna del experimento.
Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos
son producto de la casualidad.
La utilización de la pre prueba permite cuantificar el
cambio inducido por el tratamiento experimental.
La asignación por pareamiento aleatorio permite
controlar las diferencias entre las unidades de análisis.
Por: Ernesto Manzanilla
4
Ejemplo de diseño de Solomon.
Limitaciones:
La validez interna pudiera ser afectada por la pre prueba.
El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el
que los grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es
aplicable en grupos pequeños.
Diseños de Solomon: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos
de diseños experimentales Solomon propone diseños con tres y cuatro grupos.
Éstos son una extensión de los diseños experimentales de dos grupos. Es
posible verificar los posibles efectos de la pre prueba sobre la pos prueba y
controlar las fuentes de invalidación interna. Los diseños de Solomon tienen la
siguiente estructura:
Técnicas de Recolección de Datos: Se
entenderá por técnica de recolección
de datos, el procedimiento o forma
particular de obtener datos o
información, a través de cualquier
recurso, dispositivo o formato,
encuestas, entrevistas, cuestionarios
entre otros.
Análisis de los resultados: Es el proceso a través del cual
ordenamos, clasificamos y presentamos los resultados de la investigación
en cuadros estadísticos, en graficas elaboradas y sistematizadas a base de
técnicas estadísticas con el propósito de hacerlos comprensibles.
Definición de Hipótesis: Es
una suposición que expresa la
posible relación entre dos o más
variables, la cual se formula
para responder tentativamente a
un problema o pregunta de
investigación.
Tipos de hipótesis y
características:
De investigación, estas se califican
en: Explicativas, predictivas,
comparativas, correlacionales,
descriptivas, alternativas y nulas.
5
DISEÑO NO EXPERIMENTAL TRANSECCIONAL.
ste tipo de diseño es también conocido
como transversal y tiene como propósito
analizar el estado de una o diversas variables en un
momento dado o la relación entre variables en un
punto único en el tiempo.
E
Analiza una o más variables en un
punto único en el tiempo.
FASES O ETAPAS: En el diseño transeccional se
cumplen dos fases, una descriptiva que ocurre
cuando se miden las variables en forma individual y
se reportan estas mediciones y otra correlacional que
ocurre cuando se describe la relación entre variables.
VENTAJAS Y DESVENTAJAS: La gran ventaja de este tipo
de diseño es el bajo costo financiero para la realización de
la investigación, por ser un diseño muy sencillo de realizar
a la hora de recolectar datos. La limitación de este tipo de
estudio radica en no poder separar los efectos de las
múltiples variables que puedan intervenir en la
investigación porque; en este tipo de diseño las variables
no se pueden manipularse por separado.
TECNICA DE RECOLECION DE DATOS Y ANALISIS DE LOS RESULTADOS:
En el diseño de investigación cuantitativo no experimental
transeccional o transversal no hay una técnica específica para
la recolección de datos, estos se recolectan en un solo momento
y en un tiempo único y los resultados se analizan describiendo
o midiendo la relación entre las variables en un tiempo
determinado.
Por:Rosa Cova
6
s bien sabido que las hipótesis son las guías que se
establecen hacia el problema de investigación. En el
diseño transeccional se distinguen dos tipos: una
correlacional, caracterizada por limitarse a establecer relaciones sin
precisar sentido de casualidad y la otra casual, que se caracteriza por
pretender analizar relaciones de casualidad.
La variable es una propiedad que puede adquirir diversos valores y
su variación es susceptible de medirse. En el diseño transeccional las
variables puede ser de dos tipos:
E
DEFINICION DE HIPOTESIS TIPOS Y CARACTERISTICAS
DEFINICION DE VARIABLES TIPOS Y CARACTERISTICAS
EXPLICATIVAS
Se caracterizan por
establecer
relaciones causales
donde las causas y
efectos ya
ocurrieron en la
realidad y el
investigador las
observa y reporta. DESCRIPTIVAS
Es donde el investigador puede
precisar relaciones entre variables
sin concretar sentido de causalidad.
Las variables pueden ser explicativas y descriptivas
http://www2.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1317-
58152007000100014&lng=es&nrm=Iso
LINK DE INVESTIGACION NO
EXPERIMENTAL
TRANSECCIONAL
7
DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUNAL
on estudios donde el investigador tiene como principal
interés analizar los cambios a través del tiempo en
determinadas variables o en las relaciones entre éstas.
En los estudios longitudinales se recolectan los datos en un punto o
periodos específicos, para hacer inferencia con respecto el cambio, sus
determinantes y consecuencia. Por ejemplo el estudio de los niveles de
ansiedad en los venezolanos en los últimos cinco (5) años.
Los diseños longitudinales suelen dividirse en 03 tipos: diseños de
tendencia, diseños de análisis evolutivo de grupos y diseños panel y
puedo ser representado según el siguiente esquema:
S Por: Marisol Piña
Diseño no Experimental
Longitudinales
Tendencia
Análisis Evolutivo
Panel
8
Son aquellos estudios en que se analizan cambios a través del
tiempo dentro de alguna población en general. Su característica distintiva
es que la atención se centra en una población. Por ejemplo, una
investigación para analizar cambios en la actitud hacia matrimonio
homosexual en una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos
en el tiempo (digamos anualmente durante 05 años) y se examina su
evolución a lo largo de este periodo. Se puede observar o medir toda la
población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que
se observen o midan las variables o las relaciones entre éstas.
Estos diseños pueden representarse de la siguiente manera:
Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos
específicos vinculados de alguna manera. Usualmente en estos diseños se
extrae una muestra cada vez que se mide al grupo o subpoblación más
que incluir a toda la subpoblación.
Medición
Población
X
Tiempo 1
Medición
Población
X
Tiempo 2
Medición
Población
X
Tiempo n
Medición
subpoblación X
Tiempo 1
Medición
subpoblación X
Tiempo 2
Medición
subPoblación X
Tiempo n
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE TENDENCIA
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES ANALISIS EVOLUTIVO
9
Estudia el mismo grupo específico de sujetos es medido en todos
los tiempos o momentos. Ejemplo lo sería una investigación que
observara anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de
ejecutivos en relación a un programa para elevar la productividad,
digamos durante cinco años. Cada año se observaría la actitud de los
mismos ejecutivos.
Este tipo de diseño tiene como ventaja que permite conocer los
cambios grupales, y además los cambios individuales, permite
determinar casos específicos introduce el cambio. Este diseño es
conveniente cuando la población o subpoblaciòn es relativamente
estática.
Medición
poblaciòn
subpoblación X
Tiempo 1
Medición
poblaciòn
subpoblación X
Tiempo 2
Medición
poblaciòn
subpoblación X
Tiempo n
En los diseños de tendencia y de evolución de grupo se estudia el
cambio en subpoblaciones o poblaciones pero debido a que en cada
momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el
cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual (porque las
personas pueden cambiar). Si hay cambios, el investigador no puede
determinar específicamente qué individuos provocan los cambios.
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE PANEL
10
Para Sampieri los estudios Longitunales, recolectan datos sobre la
variable o sus relaciones en dos o más momentos
para evaluar el cambio de estas. Y se fundamentan
en hipótesis de diferencias de grupo, correlacionales
y causales. Adicionalmente establece como técnicas
de recolección de datos la observación, la encuesta
y entrevista.
En los estudios longitudinales el análisis de resultados comprende
el estudio de los resultados estadísticos obtenidos con los datos y
comprende las tablas de frecuencia, cuadro de doble entrada,
correlaciones, etc
VENTAJAS
En forma general los
estudios longitudinales tienen la
ventaja de que proporcionan
información sobre cómo las
variables y sus relaciones
evolucionan a través del tiempo.
Son estudios desarrollados en el
contexto natural, cercana a la
realidad cotidiana.
DESVENTAJAS
En cuanto a las desventajas
requiere mayor tiempo para el
desarrollo del estudio, razón por
la cual puede resultar más
costosa para el investigador.
Adicionalmente estos estudios se
desarrollan con poco control
riguroso y es complicado inferir
las relaciones causales de las
variables.
11
os estudios de diseño no experimental tiene un aplicación
en diversas áreas de conocimiento, a continuación se
presenta un ejemplo de este diseño con el trabajo del autor
Sánchez, A (2012), titulado Acondicionamiento físico y calidad de Vida.
Estudio Longitudinal en mujeres mayores sedentarias, en el cual tiene
como objetivos conocer los efectos del programa de programa de
entrenamiento sobre los componentes de calidad de vida y la condición
física saludable en mujeres sedentarias en 04 temporadas (10 meses), y
conocer los efectos del desentrenamientos tras el programa de
entrenamiento sobre los componentes de la calidad de vida y condiciones
físicas saludable en la misma población de mujeres sedentarias. Este
estudio fue aplicado a una muestra de 20 mujeres mayores de 70 años
que nunca habían intervenido en físico-deportivas anteriormente,
quienes formaron parte de estudio desarrollado en 04 temporadas de 10
meses, y tres periodos de desentrenamiento 02 meses. Se confirmaron
las 04 hipótesis correspondientes a cada objetivo de investigación
planteada. El análisis estadístico de los datos obtenidos de la aplicación
de un cuestionario de 36 preguntas que permitieron medir los
componentes de la calidad de vida en dichas mujeres.
L
EJEMPLOS DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINAL
Señalar que el tipo de diseño a
elegir se encuentra condicionado
por el enfoque seleccionado, el
problema a investigar, el
contexto que rodea la
investigación, los alcances del
estudio a efectuar y las hipótesis
12
OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLE.
DEFINICION DE VARIABLE
e entiende por variables una propiedad que puede variar y
cuya variación es susceptible de medirse u observarse.
Ejemplo de variables: el sexo, la motivación intrínseca
hacia el trabajo, el atractivo físico, entre
otros. La variable se aplica a un grupo de
personas u objetos, los cuales adquieren
diversos valores o manifestaciones respecto a
la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es
posible clasificar a las personas de acuerdo
con su inteligencia, varían en ello.
Según D´Ary, Jacobs y Razavieh el término variable se define como
las características o atributos que admiten diferentes valores.
S
Las personas son susceptibles de
medirse u observarse.
De acuerdo con el sujeto de investigación las
variables se clasifican en categóricas y continuas. Las
variables categóricas clasifican a los sujetos
distribuyéndolos en grupos, de acuerdo a algún atributo
previamente establecido, por ejemplo, el idioma o la
ocupación. Este tipo de variables se subdividen a su vez en
dos: variables dicotómicas que poseen dos categorías por
ejemplo hombre-mujer, y variables policotómicas que
establecen tres o más categorías, por ejemplo estado civil o
nivel académico. Son variables continuas cuando se miden
atributos que toman un número infinito de valores, como
por ejemplo, el peso, la talla, la estatura, entre otros.
Por:Marien Torrealba y Tony Arismendi
13
Las variables categóricas se integran por una serie de
características o atributos que forman una categoría
pero no representan una escala de medición numérica,
por ejemplo los oficios y profesiones (plomero, abogado,
médico o electricista, forman la categoría ocupación). Este
tipo de variables sigue dos reglas: a) Las categorías
diferencian una forma de otra y son mutuamente
excluyentes, es decir, el objeto de investigación (personas
o cosas) que se clasifique aquí únicamente puede
integrarse a una categoría. Por ejemplo, una persona
puede ser gordo o flaco pero no la suma de las dos
categorías. b) Las categorías de una variable deben ser
exhaustivas, es decir, debe incluir todas las posibles
alternativas de variación en la variable. Por ejemplo, la
categoría estado civil incluye los siguientes rangos
potenciales de variación: casado, soltero, divorciado,
viudo, separado o unión libre.
Las variables categóricas se utilizan en estudios
cuantitativos y admiten la asignación de números a las
categorías pero no implica que representen cantidades
numéricas…
Ejemplo: variable categórica. Ejemplo: variable continua.
14
… Se analizan mediante procedimientos aritméticos básicos como
el simple conteo y los porcentajes. Estas variables comprenden las
escalas de medición nominal y ordinal. Las variables numéricas son el
medio por el que las unidades y los números se utilizan para representar
en cada categoría de forma precisa cada unidad de la variable medida
matemáticamente.
Los números utilizados en esta variable pueden ser discretos o
continuos. Por ejemplo en la variable número de hijos, el rango de
números es discreto (1, 2, 3…), en cambio, si existe la posibilidad de
dividirlo en un continuo de pequeñas fracciones o cantidades es
considerada una variable discreta. Por ejemplo si se afirma: el ingreso de
los trabajadores operativos de la industria maquiladora es un promedio
de 1.3 salarios mínimos diario, se tiene una variable discreta. Las
variables numéricas comprenden las escalas de medición de intervalo y
de razón.
De acuerdo al uso que se da a las
variables, se clasifican en variables
dependientes y en variables independientes. En
un estudio experimental la variable dependiente
es la característica que se investiga y que
siempre debe ser evaluada, mientras que la
variable independiente es la característica que
se puede medir por separado y que puede ser causa de la variable
dependiente.
Las variables pueden ser
dependientes o independientes.
15
Una vez en conocimiento del concepto de variable y su
clasificación, se dará una definición operacional de variable, en el
entendido que está constituida por una serie de procedimientos o
indicaciones para realizar la medición de una variable definida
conceptualmente. En la definición operacional
se debe tener en cuenta que lo que se intenta es
obtener la mayor información posible de la
variable seleccionada, de modo que se capte su
sentido y se adecue al contexto, y para ello se
deberá hacer una cuidadosa revisión de la
literatura disponible sobre el tema de investigación. La
operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo
de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas
deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que
responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza.
Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o
cuantitativas.
Operacionalizar es definir las variables para que sean medibles y
manejables, un investigador necesita traducir los conceptos (variables) a
hechos observables para lograr su medición. Las definiciones señalan las
operaciones que se tienen que realizar para medir la variable, de forma
tal, que sean susceptibles de observación y cuantificación.
Revisar cuidadosamente la
información sobre el tema de
investigación.
OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLES
16
De acuerdo con Hempel (1952): “la definición operacional de un
concepto consiste en definir las operaciones
que permiten medir ese concepto o los
indicadores observables por medio de los
cuales se manifiesta ese concepto”.
Es preciso no olvidar que la
Operacionalización de variables consiste en
último término en la sustitución de unas variables por otras más
concretas; por tanto, para que sea válida esta
operación es necesario que las variables que
sustituyen a otra u otras sean representativas
de ella o de ellas. De aquí que la
Operacionalización se base en la formulación
explícita o implícita de hipótesis auxiliares o
suposiciones probables sobre la adecuada
representación de las variables generales por las
intermedias y de éstas por los indicadores. Para Operacionalizar una
Variable: a) Se enuncia o define la variable. b) Se deducen sus
dimensiones o aspectos principales. c) Se buscan indicadores de cada
dimensión. d) Se forma, en su caso, un índice.
Durkheim decía, por ejemplo para estudiar la solidaridad, un hecho
interno, hay que, sustituirla por indicadores que la simbolicen; esto es lo
que hace la Operacionalización de variables de una manera sistemática;
mediante ella, se va construyendo una red que permita captar la realidad;
de la perfección de esta red, que verdaderamente contenga todos los
aspectos significativos de la realidad, depende el éxito de la investigación.
Carl Hempel (1905-1997).
Filósofo, empirista, lógico y
epistemólogo.
Las variables pueden
sustituirse por otras para
hacerlas mas operacionales.
17
Desde un punto de vista más técnico, operacionalizar significa
identificar cuál es la variable, cuáles son sus dimensiones y cuáles los
indicadores y el índice (o, lo que es lo mismo, definirla teóricamente,
realmente y operacionalmente), ya que todo ello permitirá traducir la
variable teórica en propiedades observables y medibles, descendiendo
cada vez más desde lo general a lo singular.
Todas las facetas que permiten describir adecuadamente una
variable compleja se llaman dimensiones. Dimensiones de inteligencia
son por ejemplo inteligencia
verbal, manual y social. Estas
dimensiones nos acercan un
poco más al plano empírico, a lo observable, o sea permiten concretizar
más una variable que antes había sido definida sólo teóricamente.
Dimensiones de la variable clase social serán por ejemplo el prestigio
ocupacional, el nivel económico, el nivel de educación formal y modo de
vida. Especificar las dimensiones de una variable es dar una definición
real de la misma. Dar una definición teórica no es sólo importante
porque nos permite inferir las dimensiones de la variable definida (si
tomamos la definición teórica de Weschler las dimensiones serán verbal,
manual y social), sino también para decidir acerca de si tiene o no
dimensiones (o sea, si es compleja o simple).
El indicador es la señal que permite identificar las características de
las variables. Se da con respecto a un punto de referencia. Son señales
comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. Su expresión
matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía…
Ejemplo de variable con dimensiones
18
…Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. Permite
hacer “medible” la variable. Son ejemplos de indicadores: indicadores
económicos (el dólar, la libra de café, el gramo de oro). Indicadores de
pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los
asentamientos suburbanos). Indicadores de calidad de vida (tasa de
natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). ƒ
La medición de una variable se refiere a su posibilidad de
cuantificación o cualificación, y éstas se clasifican según el nivel o
capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Según el tipo
de operaciones matemáticas que se puedan realizar con los números
asignados al medir la variable, se distinguen cuatro niveles de medición
estadística, como son: a)
Nominal, este nivel sólo
permite clasificar, es decir, la
única relación existente entre
los objetos a los cuales se les ha
asignado un número es una
relación de equivalencia; b)
Ordinal, permite clasificar
además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la
intensidad del atributo, por ejemplo, al medir el grado de satisfacción
frente a un servicio de salud, se pueden establecer escalas tales como:
satisfacción plena, satisfacción media, poca satisfacción, o insatisfacción;
esta escala difiere de la meramente nominal que permite establecer un
orden o graduación entre las observaciones; c) Numérica o Intervalar,
permite clasificar y ordenar pero además los intervalos son iguales, o sea,
19
que en este nivel de medición no solo es posible ordenar las escalas sino
que es posible conocer las distancias o grados que separan unas de otras.
La escala intervalar tiene las mismas propiedades formales de las escalas
nominales y ordinales; y d) De razón o Proporción, posee las propiedades
anteriores como clasificar, ordenar; los intervalos son iguales y además,
existe el cero absoluto o verdadero, lo que quiere decir que si un objeto
que se está midiendo tiene el valor cero, ese objeto no posee la propiedad
o atributo que se está midiendo. Esta escala constituye el nivel más alto
de medición y admite para su análisis estadístico todas las técnicas y
pruebas de los niveles anteriores, pero además admite la media
geométrica, el cálculo del coeficiente de variación y las pruebas que
requieran del conocimiento del punto cero de la escala.
El Índice es la expresión del indicador por ejemplo: Índice
ocupacional, porcentaje de camas ocupadas; índice de desempleo:
porcentaje de desempleados; índice de transición demográfica:
porcentaje de atraso o avance de una sección del país.
Por su parte el Valor es el resultado o número de
resultados posibles que se obtiene de una variable.
Cuando una variable puede medirse a través de
varios indicadores, algunos de ellos pueden tener
mayor valor que otros y por tanto se hace necesario
explicitarlo. Por ejemplo: la variable “calidad docente” puede medirse a
través de la hoja de vida del docente o el grado de capacitación.
Para concluir el tema de las variables puede decirse que el
investigador recurre a la Operacionalización de las Variables con el
objeto de verificar o contrastar las hipótesis formuladas o planteadas.
Variables medibles.
20
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
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