Investigacion - parte 2
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1 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Segunda Especialidad Parte II
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1
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
Segunda
Especialidad
Parte II
2
Investigar :
?
Dar respuesta a un interrogante
3
Recordemos
Método Forma o manera de hacer algo
La investigación se desarrolla a
partir del método científico y
permite superar el conocimiento
común de los procesos y fenómenos
que rodean nuestra vida
4
TRADICIONALMENTE LA INVESTIGACION SE DIVIDE EN DOS
FORMAS LA PURA O BASICA Y LA APLICADA
LA PURA LA APLICADA
PLANTEA LA TEORIA CONFRONTA LA TEORIA CON
LA REALIDAD
5
6
TIPOS DE INVESTIGACIÓN
INVESTIGACIÓN
HISTÓRICA
8 de octubre de 1879
que sucedió en el
Perú?
7
INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
Describe lo que era
CARÁCTERÍSTICAS:
• Depende de datos observados por otros
• Los datos son de fuentes primarias y secundarias
• Las fuentes deben ser sometidas a critica externa
e interna
• Debe ser rigurosa, sistematica y exhaustiva
8
INVESTIGACIÓN HISTÓRICA
ETAPAS:
• Definir el problema
• Formular hipotesis u objetivos
• Recolectar y evaluar información
• Informar los resultados, interpretaciones y
conclusiones
9
POR EL ALCANCE
• Intenta explicar la influencia de unas variables sobre otras en términos de causalidad
• Se correlacionan las variables entre si para obtener predicciones rudimentarias
• Se describen las variables involucradas
• Explora un tema para conocerlo mejor
Exploratoria Descriptiva
Explicativa Correlacional
10
INVESTIGACIÓN
EXPLORATORIA
Cuando no existen investigaciones previas sobre el objeto de
estudio o cuando nuestro conocimiento del tema es tan vago e
impreciso que nos impide sacar las más provisorias
conclusiones sobre qué aspectos son relevantes y cuáles no,
se requiere en primer término explorar e indagar, para lo que se
utiliza la investigación exploratoria.
El estudio exploratorio se centra en DESCUBRIR
11
INVESTIGACIÓN
DESCRIPTIVA
TIPOS DE INVESTIGACIÓN
¿cuál es la
preferencia delos
habitantes de
Arequipa en las
telenovelas de la
noche?
12
CARACTERÍSTICAS:
Explica lo que es
•Únicamente describe situaciones y acontecimientos
•No siempre comprueba explicaciones
•No siempre prueba hipótesis
•No siempre hace predicciones
•Cuando se hace el estudio por encuestas podría ser
utilizada este tipo de investigación para probar
hipótesis especificas y poner a prueba explicaciones
INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA:
13
INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA:
ETAPAS:
• Definir las características que se deseen describir
• Expresar como van a ser realizadas las
observaciones
• Recolectar los datos
• Informar los resultados
14
INVESTIGACIÓN
EXPLICATIVA Los estudios explicativos pretenden
conducir a un sentido de
comprensión o entendimiento de un
fenómeno. Apuntan a las causas de
los eventos físicos o sociales. Por
lo tanto, están orientados a la
comprobación de hipótesis
causales; esto es, identificación y
análisis de las causales (variables
independientes) y sus resultados,
los que se expresan en hechos
verificables (variables
dependientes).
15
16
INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL
Se ha ideado con el proposito de determinar con
la mayor confiabilidad posibles relaciones causa
efecto
CARACTERÍSTICAS :
• Requiere manipulación rigurosa de variables o
factores experimentales
• Utiliza sistemas aleatorios para la seleccion de
muestras
• Emplea grupos control
• Tiene la desventaja de ser artificial y restrictiva
• Requiere de un diseño experimental
17
INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL
ETAPAS :
• Identificar y definir el problema
• Revisar la literatura relativa al problema
• Formular la hipótesis explicativa
• Elaborar plan experimental (variables no
experimentales, diseño experimental, muestra,
instrumentación, medición, procedimientos, hipótesis
nula )
• Realizar el experimento
• Organizar los resultados estadisticamente
• Informar los resultados
18
INVESTIGACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL
Nos permite acercanos a los resultados de la
investigación experimental en casos donde no es
posible el control y manipulación absoluto de
las variables
CARACTERÍSTICAS :
• Apropiada en situaciones naturales , en que no se
pueden controlar todas las variables de importancia
• No satisface todas las exigencias de la investigación
experimental especialmente en el control de variables
19
INVESTIGACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL
ETAPAS:
Las mismas que la investigación
experimental, pero reconociendo el
investigador las limitaciones de
validez interna y externa propias
de este tipo de investigación
20
21
Los estudios
correlacionales pretender
medir el grado de relación
y la manera cómo
interactúan dos o más
variables entre sí. Estas
relaciones se establecen
dentro de un mismo
contexto, y a partir de los
mismos sujetos en la
mayoría de los casos.
ESTUDIOS CORRELACIONALES
22
Los estudios correlacionales se realizan cuando no se pueden manipular las variables de
tratamiento por varias razones, de las cuales señalaremos tres:
a. Es imposible manipular físicamente las variables. Imaginemos que un psicólogo
desea estudiar la relación entre dos medidas de respuesta como inteligencia y
ejecución escolar. La inteligencia es una característica individual, un rasgo que se
define en función de la ejecución en un test estandarizado y no puede ser físicamente
manipulado. Sin embargo, la relación puede ser investigada en un estudio
correlacional seleccionando un grupo de estudiantes de un colegio, midiendo sus C.I.
y comparando estas puntuaciones con su ejecución académica.
b. Cuando los sucesos ya han ocurrido. Por ejemplo, años que estuvieron un grupo de
universitarios en la etapa preescolar y las puntuaciones que obtuvieron
posteriormente en las pruebas al terminar la etapa lectiva de la carrera.
c. Por ejemplo, la relación entre el consumo de heroína y el número de infartos. No es
ético administrar a un grupo de personas distintas dosis de heroína y ver si se da o no
infarto en condiciones lo más controladas posibles, pero podemos seleccionar de la
población personas heroinómanas y realizar una seguimiento de las mismas durante un
tiempo[1]
23
Procedimiento por el cual se extrae, de
un conjunto de unidades que constituyen
el objeto de estudio ( población), un
número de casos reducido (muestra)
elegidos con criterios tales que permitan
la generalización a toda la población de
los resultados obtenidos al estudiar la
muestra.
MUESTREO
24
DECISIONES DE M U E S T R E O
¿Debo tomar una muestra ?
Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular
El Universo está bien definido
?
Definir El
Universo
Es posible observar todo el
Universo ?
Observar una Muestra
Hacer un Censo
NO NO
Sí
Sí
Tomar una Muestra
No representativa
Tomar una Muestra
Representativa
Se quiere inferir la medición
al Universo
?
NO
Sí
Las observaciones pueden atribuírse
a los miembros del Universo
Las observaciones solo pueden
atribuírse a la muestra, NO a los
miembros del Universo
Las observaciones pueden atribuírse a los miembros
del Universo
Aquí se inserta tú caso
25
La pregunta de investigación es el criterio base para definir
las UNIDADES DE ANÁLISIS (individuos, grupos, procesos,
situaciones, otros) a encuestar.
LA POBLACIÓN
LA MUESTRA
PREGUNTA DE
INVESTIGACIÓN
26
Tamaño de muestra
El tamaño de una muestra es
el número de individuos que
contiene.
N: es el tamaño de la
población o universo (número
total de posibles encuestados).
27
k: es una constante que depende del nivel de confianza que
asignemos.
El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados
de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es
lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una
probabilidad del 4,5%. Los valores de k se obtienen de la tabla de
la distribución normal estándar N(0,1).
Valor de k 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2,24 2,58
Nivel de
confianza 75% 80% 85% 90% 95% 97,5% 99%
Los valores de k más utilizados y sus niveles de confianza son:
28
e: es el error muestral deseado, en tanto por uno. El error muestral es la
diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos
preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si
preguntáramos al total de ella. Ejemplos:
Ejemplo 1: si los resultados de una encuesta dicen que 100 personas
comprarían un producto y tenemos un error muestral del 5%
comprarán entre 95 y 105 personas.
Ejemplo 2: si hacemos una encuesta de satisfacción a los empleados
con un error muestral del 3% y el 60% de los encuestados se
muestran satisfechos significa que entre el 57% y el 63% (60% +/-
3%) del total de los empleados de la empresa lo estarán.
Ejemplo 3: si los resultados de una encuesta electoral indicaran que un
partido iba a obtener el 55% de los votos y el error estimado fuera
del 3%, se estima que el porcentaje real de votos estará en el
intervalo 52-58% (55% +/- 3%).
29
p: proporción de individuos que poseen en la población la
característica de estudio.
Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que
p= q =0.5 que es la opción más segura.
q: proporción de individuos que no poseen esa característica,
es decir, es 1-p.
n: tamaño de la muestra (número de encuestas que vamos a
hacer).
30
TIPOS DE MUESTREO
MUESTREO
PROBABILISTICO MUESTREO NO
PROBABILÍSTICO
31
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
Se caracteriza por conocer la probabilidad de
que una unidad particular del universo sea
incluida en una muestra, dicha probabilidad
es mayor de cero. Se puede medir el error
de estimación y por ende, se realizan
estimaciones.
32
Ventajas del Azar
Elimina la subjetividad de los investigadores
en la selección de unidades de análisis
Permite medir la precisión de las
estimaciones.
El azar no garantiza representatividad.
33
TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO
1. Muestreo aleatorio simple
2. Muestreo aleatorio Sistemático
3. Muestreo aleatorio Estratificado
4. Muestreo aleatorio por Conglomerados
34
ALEATORIO SIMPLE • ES AQUEL EN EL CUAL TODOS LOS
ELEMENTOS QUE CONSTITUYEN LA
POBLACION A MUESTREAR, TIENEN LA
MISMA PROBABILIDAD DE SER
SELECCIONADOS. Ejemplo: En 50 papeles escribimos 50 nombres de personas que se encuentran en un recinto, luego introducimos los papeles doblados en un sombrero y con los ojos vendados se procede a sacar 10 de ellos que serán premiados.
35
Sin Reemplazamiento
Una vez seleccionada la unidad está no vuelve hacer seleccionada.
Con reemplazamiento
Cuando una unidad de muestreo es extraída de
una población finita y después de registrar su o
sus características se vuelve a dicha población
antes de extraer la siguiente unidad.
36
SISTEMÁTICO • No se requiere tabla de números aleatorios, ya que se
hace el muestreo con una lista miembros de la población por intervalos fijos. Entonces, empleado el muestreo sistemático se incluye cada enésimo miembro de una población, en una muestra de ella. .
Ejemplo: Para ilustrar, al sacar una muestra de la población de 10000 amas de casa de cierta región podríamos organizar una lista de amas de casa, tomar cada décimo nombre de la lista y presentar una lista de 1000 amas de casa.
37
NÚMEROS RANDON
columna
1-5
6-10
11-15
16-20
21-25
26-30
31-35
36-40
41-45
46-50
Fila
1
2
3
4
5
10480
22368
24130
42167
37570
15011
46573
48360
93093
39975
01536
25595
22527
06243
81837
02011
85393
97265
61680
16656
81647
30995
76393
07856
06121
91646
89198
64809
16376
91782
69179
37982
15179
39440
60468
14194
53402
24830
53537
81305
62590
93965
49340
71341
49684
36207
34095
32081
57004
60672
38
• CONSISTE EN DIVIDIR LA ZONA DE
ESTUDIO EN BLOQUES DE IGUAL
TAMAÑO Y UBICAR EN CADA UNO UN
NÚMERO IGUAL DE CENSOS
DISTRIBUIDOS AL AZAR.
ESTRATIFICADO: Cuando los elementos de la muestra son proporcionales a su presencia en la población.
Ejemplo Las personas de ciertas clases sociales son generalmente parecidas entre sí, en lo que refiere a educación, ingresos, cultura, costumbres, actitud hacia el trabajo etc.
39
• Afijación igual: La muestra se distribuye igualmente en
todos los estratos
• Afijación proporcional: Cuando es proporcional al
tamaño poblacional del mismo.
• Afijación óptima: Varianza mínima para un tamaño
muestral “n” fijo.
40
CONGLOMERADO
• PROCEDIMIENTO DE DIVIDIR LA POBLACIÓN EN
GRUPOS Y EXTRAER UNA MUESTRA ALEATORIA DE
LOS GRUPOS QUE REPRESENTEN LA POBLACIÓN. Ejemplo:
En los archivadores del colegio Americano, cada archivador cuenta
con 6 gavetas y en cada gaveta se encuentra las carpetas que
contiene las hojas de vida de cada estudiante que integra la
población del colegio. Cada gaveta puede considerarse como
un conglomerado.
41
MIXTO
• CUANDO EN UN PLAN DE MUESTREO SE REQUIERE LA
APLICACIÓN DE 2 O MÁS MÉTODOS BÁSICOS DE
MUESTREO
42
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
Muestreo por cuotas: se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en
grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no
probabilísticos.
Muestreo por conveniencia: consiste en seleccionar a los individuos que convienen al
investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta
más fácil examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos,
etc.
Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): se realiza sobre poblaciones donde
no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola
de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo
parecido a una bola de nieve.
Muestreo casual o accidental los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún
juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí
realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su
disposición.
Muestreo discrecional (o muestreo por juicio): los sujetos se seleccionan a base del
conocimiento y juicio del investigador.
43
MEDIDAS DE RESUMEN
44
NIVEL DESCRIPTIVO
El nivel de comprensión lectora y rendimiento
académico del área de comunicación que
presentan las estudiantes del 4° del nivel
primario de la I.E. “AREQUIPA”
45
EL ANÁLISIS DE DATOS
CATEGORÍAS FRECUENCIA %
a)Disfrazarse de hombre 64 96
b)Hablar con el Alcalde para
que la deje participar
1 2
c)Cortarse el cabello 0 0
d)Llorar frente del vigilante
para que sienta compasión
1 2
Total 66 100
Pregunta N°2
La idea que se le ocurrió a Micaela para poder
participar en el concurso fue:
46
INTERPRETACIÓN:
En este ítem, el 96% de las estudiantes han logrado identificar
razones explicitas de ciertos sucesos o acciones (causa – efecto)
del relato. La información se encuentra ubicada de manera
explícita en el texto. La formulación se ciñe a lo expresado
literalmente en el texto. Sin embargo un 4% no logro ubicar la
información explicita en el texto.
Por lo tanto se puede afirmar también que casi en su totalidad,
las estudiantes han logrado contestar adecuadamente este ítem
de nivel literal.
47
NIVEL CORRELACIONAL
La Relación entre el nivel de comprensión
lectora y rendimiento académico del área
de comunicación que presentan las
estudiantes del 4° del nivel primario de la
I.E. “AREQUIPA”
48
Suponga que estamos interesados en un grupo de estudiantes
universitarios. Queremos determinar la relación entre su promedio
en preparatoria secundaria y su promedio después del primer año
en la universidad Estudiante Promedio de
secundaria
Promedio de
Universidad
Miguel 8.0 7.9
Pancho 7.1 7.3
Josefa 9.0 8.9
Porfirio 8.8 6.9
49
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
50
51
2222 yynxxn
yxxynr
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL
n es el número de pares de observaciones
Σx es la suma de la variable independiente ( x )
Σy es la suma de la variable dependiente ( y )
Σx2 es la suma de los cuadrados de x
(Σx)2 es el cuadrado de la suma de x
Σy2 es la suma de los cuadrados de y
(Σy)2 es el cuadrado de la suma de y
52
53
NIVEL EXPLICATIVO
El nivel de comprensión lectora y su influencia en
el rendimiento académico en el área de
comunicación que presentan las estudiantes del 4°
del nivel primario de la I.E. “AREQUIPA”
54
Hipótesis
Son enunciados formulados como respuestas tentativas a
preguntas de investigación.
Método Científico
Cómo funciona la Ciencia:
1. Se formula una hipótesis.
2. Se obtienen datos (muestra)
3. La hipótesis es contrastada
con la evidencia de la muestra.
4. Conclusión
La pregunta de investigación
debe tratar de expresarse en
forma de hipótesis
El método científico no
permite determinar que una
hipótesis es verdadera,
solamente puede determinar
si es falsa
Por lo tanto debe plantearse
una hipótesis que al ser
rechazada dé respuesta a la
pregunta de investigación
55
56
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN
HIPÓTESIS NULA
HIPÓTESIS ALTERNATIVA
TIPOS DE HIPÓTESIS
57
HIPÓTESIS
DESCRIPTIVA
58
HIPÓTESIS
CORRELACIONALES
EJEMPLOS • “A mayor exposición por parte de los adolescentes a videos
musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual”.
• “A mayor autoestima, menor temor de logro”.
• “Las telenovelas venezolanas muestran cada vez un mayor contenido de sexo en sus escenas
59
EJEMPLO • “Quienes tienen más altas puntuaciones en
el examen de estadística, tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría” es igual que “Los que tienden a tenerlas puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría son quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística”.
60
HIPÓTESIS DE LA
DIFERENCIA ENTRE
GRUPOS
• “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comercial televisivo a color que en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro”.
• “Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales”.
61
HIPÓTESIS DE
CAUSALIDAD
62
“Los jóvenes no le atribuyen más importancia al
atractivo físico en sus relaciones heterosexuales
que las adolescentes”.
HIPÓTESIS
NULA
63
Hi: “Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”. Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”. Ha: “Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.
HIPÓTESIS
ALTERNATIVA
64
ESTADÍSTICO DE PRUEBA Z
DISRIBUCIÓN NORMAL
T
DISTRIBUCIÓN STUDENT
CH
I CHI CUADRADO
65
Nivel de Significancia
α :
Es la probabilidad que
estamos dispuestos
asumir de rechazar
una hipótesis nula
cuando es cierta.
Generalmente se usa:
0,1; 0,05; 0,01, 0,005
66
CAMPANA GAUSIANA
Zonas de aceptación, de rechazo y critica
67
-za/2 za/2 Z
a/2 a/2
Región de aceptación región crítica región crítica
68
Mayor o menor Menor
Mayor
69
SELECCIÓN DEL ESTADÍSTICO DE PRUEBA
Cuando la muestra es
grande , mayor que 30
Cuando se conoce la
desviación estándar .
Se utiliza:
Nσ/
μXZ 0
__
Cuando la muestra es
pequeña , menor o
igual a 30 y la
desviación estándar
poblacional
desconocida .
Se utiliza:
NS/
μXT 0
__
70
Un método de enseñanza supuestamente
mejora las habilidades en matemática.
Existe un examen estándar tomado sobre
una gran población de estudiantes cuyo
resultado es 100 con desviación estándar
10. Un grupo de 40 estudiantes recibe este
método de enseñanza y luego se les toma el
examen estándar. (media de 105) α = 0.05
¿Funciona este método?
71
Se conocen los parámetros de la población
10
100
100:
100:
1
0
H
HHipótesis Nula
Hipótesis de
investigación
Realizar los
cálculos: 40
10
100105 Z
72
las puntuaciones en un test que mide la variable
creatividad siguen, en la población general de
adolescentes, una distribución Normal de media 11,5. En
un centro escolar que ha implantado un programa de
estimulación de la creatividad a una muestra de 30
alumnos ha proporcionado las siguientes puntuaciones:
11, 9, 12, 17, 8, 11, 9, 4, 5, 9, 14, 9, 17, 24, 19, 10, 17,
17, 8, 23, 8, 6, 14, 16, 6, 7, 15, 20, 14, 15.
A un nivel de confianza del 95% ¿Puede afirmarse que el
programa es efectivo?
73
Estadística no Paramétrica
Prueba CHI-CUADRADO
UNA VARIABLE
DOS VARIABLES Prueba de Bondad del Ajuste
Prueba de Homogeneidad
Prueba de Independencia
Las diferencias entre lo
observado y lo esperado dan las
discrepancias entre la teoría y la
realidad. Si no hay diferencias,
la realidad coincidirá
perfectamente con la teoría y
por el contrario, si las
diferencias son grandes indica
que la realidad y la teoría no se
parecen.
74
Estadístico
Los grados de libertad gl vienen dados por: gl= (r-1)(k-1). Donde r
es el número de filas y k el de columnas.
75
En cierta máquina Expendedora de Refrescos existen 4 canales que
expiden el mismo tipo de bebida. Estamos interesados en averiguar
si la elección de cualquiera de estos canales se hace de forma
aleatoria o por el contrario existe algún tipo de preferencia en la
selección de alguno de ellos por los consumidores. La siguiente
tabla muestra el número de bebidas vendidas en cada uno de los 4
canales durante una semana. Contrastar la hipótesis de que los
canales son seleccionados al azar a un nivel de significación del
5%.
Canal Número de bebidas consumidas mediante este
expendedor
1 13
2 22
3 18
4 17
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
PRIMERA
CLAVE
PARA SER
INVESTIGADOR
PENSAR,
CONOCER
Y
ENTENDER
Se logra:
Dominando el tema de estudio
Siendo inquieto con el
prensamiento
Siendo arriegado para plantear
supuestos, hipótesis y formas
de ver las cosas indistintamente
Abriendo la mente para
explicar fenómenos con
prudencia y no con locura
Preguntarse y preguntar
