Manual operativo cuantitativo corregidox
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Manual Operativo de
Metodología Cuantitativa 1.2(Basado principalmente en Hernandez, Fernandez y Pilar, 1998)
FONAD 2005
UMAG
Autor: Dra. Ps. Claudia Estrada Goic
Colaboradores: Dr. © Salvatore Cirillo
Eiko Torres
Sergio Valderrama
1 Breve introducción al conocimiento científico..........................................................7
1.1 Introducción al concepto de ciencia..................................................................7
1.2 Características del conocimiento científico.......................................................8
1
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
1.3 Objetivos de la ciencia.......................................................................................8
1.4 El método científico..........................................................................................8
1.5 Características del método científico.................................................................9
2 Tipos de investigación científica.............................................................................10
3 Fases de realización de una investigación científica:..............................................10
3.1 Pregunta de investigación:...............................................................................10
3.1.1 Definición:...............................................................................................10
3.1.2 Características:........................................................................................10
3.1.3 Ejemplo:..................................................................................................11
3.2 Objetivos de la investigación:.........................................................................11
3.2.1 Definición:...............................................................................................11
3.2.2 Características: Los objetivos pueden ser generales y específicos;
internos y/o externos................................................................................................11
3.3 Marco teórico...................................................................................................11
3.3.1 Introducción:............................................................................................11
3.3.2 Actividades que implica el desarrollo de un marco teórico:...................12
a. Revisión de la literatura:..............................................................................12
b. Establecer el cuadro general:.......................................................................12
c. Construir el marco teórico:..........................................................................13
3.3.3 Tipos de documentos que son fuente potencial referencias para un marco
teórico 14
a. Documentos escritos:.......................................................................................14
b. Documentos estadísticos o numéricos:............................................................14
c. Documentos multimedias:...............................................................................14
d. Documentos Cartográficos:.............................................................................14
3.3.4 Objetivos del marco teórico:...................................................................14
a. Objetivo general:.........................................................................................14
b. Objetivos específicos:..................................................................................14
c. Características:............................................................................................15
3.3.5 Contenido de un marco teórico:..............................................................15
a. Establecimientos del contexto:....................................................................15
b. Revisión de las investigaciones previas:.....................................................15
c. Presentación del problema específico de investigación:.............................16
3.4 Hipótesis:.........................................................................................................16
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.4.1 Definición:...............................................................................................16
3.4.2 Ejemplo:..................................................................................................16
3.4.3 Conceptos de base:..................................................................................16
a. ¿Deben ser proposiciones verdaderas?........................................................16
b. ¿De dónde surgen las hipótesis?..................................................................16
c. Concepto de Variable:.................................................................................16
3.4.4 Características de las Hipótesis:..............................................................17
3.4.5 Tipos de Hipótesis...................................................................................18
a. Hipótesis de investigación...........................................................................18
b. Hipótesis Nulas............................................................................................18
c. Hipótesis Alternativas.................................................................................18
d. Hipótesis Estadísticas..................................................................................19
3.4.6 Subtipos:..................................................................................................20
a. Subtipos de hipótesis de investigación, nulas y alternativas:......................20
b. Subtipos de hipótesis estadísticas:...............................................................22
3.5 Muestreo y aleatorización:..............................................................................25
3.5.1 Definición de universo poblacional:........................................................25
3.5.2 Definición de muestreo:..........................................................................25
3.5.3 Tamaño de la Muestra.............................................................................26
3.5.4 Clases de Muestra....................................................................................26
a. Muestreos No probabilísticos:.....................................................................26
b. Muestreos probabilísticos............................................................................27
3.6 Diseño..............................................................................................................28
3.6.1 Tipologías de diseño experimental:.........................................................28
a. Pre-experimentos:......................................................................................29
b. Casi-experimentos:....................................................................................30
c. Experimentos “verdaderos”.....................................................................33
3.7 Tipologías de diseño no experimentales generales.........................................41
3.7.1 Transversal o Transeccional:...................................................................42
a. Subtipos:.........................................................................................................42
b. Diseños Transversales Descriptivos.............................................................42
3.7.2 Diseños Transversales Correlacionales...................................................43
3.7.3 Longitudinales:........................................................................................43
a. Subtipos:.........................................................................................................44
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
b. Longitudinales de tendencia.........................................................................44
c. Longitudinales de evolución de grupo o cohort:.........................................44
d. Diferencias y similitudes entre tendencia y evolución de grupo:..............45
e. Longitudinales de Panel:...............................................................................45
3.8 Diferencias comparativas entre los diseños experimentales y los no
experimentales.............................................................................................................46
3.9 Fuentes de invalidación externa e interna:......................................................46
3.9.1 Fuentes de invalidación interna:..............................................................46
a. Historia:.......................................................................................................46
b. Maduración:.................................................................................................47
c. Inestabilidad:...............................................................................................47
d. Administración de pruebas:.........................................................................47
e. Regresión estadística:..................................................................................47
f. Selección:....................................................................................................48
g. Mortalidad experimental:............................................................................48
h. Interacciones:...............................................................................................48
3.9.2 Fuentes de invalidación externa:.............................................................48
a. Efecto de interacción de las pruebas:..........................................................48
b. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento
experimental:.......................................................................................................49
c. Efecto reactivo de los tratamientos experimentales....................................49
d. Interferencia de tratamientos múltiples.......................................................49
e. Imposibilidad de replicar los tratamientos:.................................................50
3.10 Recolección de datos:......................................................................................50
3.10.1 Pasos para elegir un instrumento de medición........................................50
a. Selección de un instrumento de medición confiable y válido:....................51
▪ Confiabilidad:..........................................................................................51
▪ Validez:....................................................................................................52
b. Algunos tipos de instrumentos de medición................................................54
▪ Escalas para medir actitudes:...................................................................54
3.10.2 Aplicación del instrumento:....................................................................56
3.10.3 Presentación de los instrumentos:...........................................................56
3.11 Análisis de los datos:.......................................................................................57
3.12 Presentación de los resultados.........................................................................57
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.12.1 Orden de la presentación de los resultados:............................................57
3.12.2 Explicación de los resultados:.................................................................58
4 Partes de un reporte científico:................................................................................58
4.1 Definición:.......................................................................................................58
4.2 Composición:...................................................................................................58
a. Portadilla:...................................................................................................59
b. Resumen (o abstract):...............................................................................59
c. Introducción:..............................................................................................59
d. Método:.......................................................................................................60
e. Resultados:.................................................................................................60
f. Discusión:...................................................................................................60
g. Referencias:................................................................................................60
h. Apéndices:..................................................................................................60
5 Partes de un proyecto de investigación:..................................................................61
5.1 Tapa o cubierta:...............................................................................................61
5.2 Índice:..............................................................................................................61
5.3 Introducción:....................................................................................................61
5.4 Marco teórico:.................................................................................................61
5.5 Método:............................................................................................................61
5.6 Resultados:......................................................................................................61
5.7 Discusión:........................................................................................................62
5.8 Conclusión:......................................................................................................62
5.9 Bibliografía:.....................................................................................................62
5.10 Anexos:............................................................................................................62
6 Elementos estilísticos (resumen del Manual APA):................................................62
6.1 Cómo citar:......................................................................................................62
6.1.1 Citación textual........................................................................................62
6.1.2 Citación de autores:.................................................................................63
6.1.3 Uso de números:......................................................................................64
6.2 Cómo expresar los resultados estadísticos:.....................................................67
6.2.1 Estadísticas dentro del texto:...................................................................67
a. Símbolos estadísticos.................................................................................67
6.2.2 Tablas:.....................................................................................................68
6.2.3 -Figuras:...................................................................................................69
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
6.3 Cómo presentar la bibliografía:.......................................................................71
6.3.1 Abreviaturas aceptadas:...........................................................................71
6.3.2 Forma general para libros:.......................................................................72
6.3.3 Forma general para publicaciones científicas:........................................72
6.3.4 Forma general para publicaciones en internet:........................................73
7 Glosario de conceptos claves:.................................................................................74
8 Bibliografía de base:................................................................................................77
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
1 Breve introducción al conocimiento científico
1.1 Introducción al concepto de ciencia
Ciencia proviene del latín SCIENTIA que significa sabiduría y SCIERE que
significa saber. Estas raíces le otorgan su significado global, esto es: conocimiento.
Como forma de conocimiento se diferencia de otras por su universalidad, certeza
y explicabilidad causal (Edel, 1999). Como señala Bunge (1995) es sistemático y
racional, busca la objetividad y se ocupa preferentemente de los hechos.
El conocimiento científico es un proceso de acumulación ad-infinitum ya que va
desde los teoremas y leyes sobre un universo basado en observaciones, luego se acerca a
lo hechos para reflexionar respecto a lo que los hallazgos significan, estos afectan
ampliando, modificando o rectificando los teoremas y leyes del universo en forma
inductiva y nuevamente se acerca a los hechos, etc.
La ciencia se ocupa de algunos hechos que se encuentran en la realidad. Se
interesa en la realidad física (leyes deterministas de la acción y la reacción), la realidad
biológica (los seres vivos regidos por las constantes biológicas) y la realidad humana-
social (Centrada en la forma cómo el ser humano se conoce a sí mismo y a su realidad).
Las Ciencias Sociales, son aquellas que tienen por objeto la realidad social
definida como un conjunto de sucesos, hechos y procesos atingentes a los seres
humanos.
En otros términos, la ciencia es ante todo y sobretodo una de las múltiples
maneras que hemos desarrollado para intentar comprender la realidad que nos rodea.
Podemos considerarla también como un lenguaje para comunicar conocimiento y como
una forma para buscar enfrentar y solucionar los problemas que enfrentamos como seres
humanos. La ciencia NO se ocupa, eso sí, de todos los problemas que nos atañen; se
interesa sólo en aquellos que logra abordar con su método.
La ciencia puede ser definida también como un conjunto de conocimientos
sistematizados sobre una materia determinada (disciplina).
En resumen: La ciencia es:
Contenido: Conjunto de conocimientos sobre la realidad.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Campo: La realidad observable.
Procedimiento: Método científico.
1.2 Características del conocimiento científico
1) La ciencia intenta evitar la SUBJETIVIDAD: Posee estrategias que intentan asegurar
la independencia y distanciamiento de los factores que pueden afectar la realidad que se
estudia.
2) La ciencia intenta ser OBJETIVA: Se ocupa y se refiere a la realidad observable.
3) La ciencia es METODICA: Posee un método muy definido y preciso, y técnicas para
llevar a cabo los procedimientos.
4) La ciencia tiende a la profesionalización: Se realiza por personas que se dedican a
ella de modo preferente.
5) La ciencia es NEUTRA: Es un conocimiento no intencionado, sin « deberías »
6) La ciencia busca el contraste EMPIRICO: Se prueba constantemente en la realidad.
7) La ciencia produce conocimiento ACUMULABLE. Se basa en conocimientos
previos y aporta nuevas cosas.
8) La ciencia busca el conocimiento CONFIABLE y VALIDO.
1.3 Objetivos de la ciencia
Básicamente, la ciencia busca analizar los fenómenos que le interesan para
explicarlos, determinar leyes que permitan predecir su ocurrencia y poder, entonces,
actuar a partir de este conocimiento.
1.4 El método científico
El método científico es una estrategia de investigación orientada al conocimiento
re la realidad observable, del mundo que nos rodea. Nace como tal bajo la influencia
particular de Bacon (1561-1626), Descartes (1596-1650) y Galileo Galilei (1564-1642)
* Bacon (1561-1626): Aportó la idea de la importancia metodológica de la inducción, la
observación y la objetividad. También aportó la noción de « control » de los sentidos
para evitar el engaño.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
* Descartes (1596-1650): Aportó el aspecto racional, matemático y formalista. En su
Discurso del Método (1954), postuló la duda metódica, esto es, no admitir nada como
verdadero sin conocer la evidencia de que lo es. También aportó la noción de análisis y
síntesis del método. El análisis: Dividir las dificultades en partes para resolverlas parte
por parte. La síntesis: Conducir ordenadamente los pensamientos.
* Galileo Galilei (1564-1642): Puso los aspectos prácticos del método: Propone
hipótesis y las pone a prueba experimentalmente.
1.5 Características del método científico
i) Es un método teórico en su origen y en su fin: Parte de una teoría y busca una teoría.
ii) Es problemático-hipotético: Se basa en formulación de problemas, cuestiones e
interrogantes sobre la realidad.
iii) Es empírico: Su fuente de información y de respuesta es la experiencia.
iv) Es inductivo y deductivo:
Inductivo: Procede mediante la clasificación sistemática de los datos obtenidos durante
la observación.
Deductivo: Deriva en conceptos y enunciados no de la realidad sino de la teoría.
v) Es crítico: Se somete continuamente a juicio y no se considera un conocimiento
definitivo
vi) Es circular: Los principios se prueban en la realidad y las pruebas dan origen a
nuevos principios.
vii) Es analítico- sintético: Separa la realidad en elementos simples y luego los
recompone para obtener una nueva visión de conjunto.
viii) Es selectivo: Concentra su atención en algunos fenómenos y toma de los análisis
aquellos más relevantes.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
2 Tipos de investigación científica
En general existe acuerdo en la existencia de cuatro grandes tipos de investigación:
a. Exploratoria: Básicamente cuando el tema es poco estudiado o no ha sido
estudiado antes o bien cuando se aplica en un contexto distinto al ámbito qué se aplico
previamente.
b. Descriptiva: cuando el objetivo es medir y especificar las propiedades más
concretas de lo que estamos analizando.
c. De Correlación (o predictiva): Es la medida o fuerza de relación entre dos
variables. Es comprobar el comportamiento de un concepto en función de otro, predecir
que valor tendrá una variable en función de otra. Cuando mayor sea el número de
variables que correlaciona, mayor será la eficacia de la explicación del comportamiento
de la variable independiente.
d. Explicativa (o causal): Busca la causa de porqué ocurren las cosas o ciertos
sucesos. Son más estructuradas qué las anteriores y significa qué tratará de encontrar la
causa basándose en documentos o teorías (evidencias).
3 Fases de realización de una investigación científica:
3.1 Pregunta de investigación:
3.1.1 Definición:
Es la pregunta que define el problema sobre el que se quiere conocer a través de
una investigación.
3.1.2 Características:
* Se presenta en forma de pregunta.
* Se refiere a temáticas que le interesan a la ciencia.
* Tiene que tener algún elemento novedoso ya sea porque el tema es nuevo o porque se
aborda desde otra perspectiva.
* Pueden servir para elaborar teorías y solucionar problemas.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.1.3 Ejemplo:
Al investigador le interesa saber si las personas que fuman memorizan menos
que las personas que no fuman.
Pregunta de investigación: ¿Memorizarán mejor las personas que no fuman que
aquellas que si lo hacen?
3.2 Objetivos de la investigación:
3.2.1 Definición:
Los objetivos son la descripción del producto que se espera obtener con la
investigación.
3.2.2 Características: Los objetivos pueden ser generales y específicos; internos y/o
externos.
Objetivo general: Se refiere a la meta global que se espera alcanzar con la investigación.
Objetivos específicos: Se refieren a la especificación y/o operacionalización del objetivo
general en partes complementarias que en su conjunto lo cubren.
Objetivos internos: Se refiere a los objetivos intrínsecos a la investigación, es decir, al
conocimiento que esta producirá. Siempre existen este tipo de objetivos en toda
investigación.
Objetivos externos: Se refiere a los objetivos externos a la investigación, a su utilidad
práctica, sus consecuencias en la solución de problemas en la realidad, etc.
3.3 Marco teórico
3.3.1 Introducción:
La creación de un marco teórico o un marco conceptual es una tarea de vital
importancia en el desarrollo de una investigación. El objetivo que se persigue es el de
indicar el cúmulo de conocimiento teóricos previos que existen sobre el tema que nos
interesa. De esta forma, el marco teórico sienta las “bases” desde las cuáles logra
sentido nuestro trabajo de investigación e indica en qué aspectos lo que estudiamos
contribuirá al desarrollo del conocimiento científico.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.3.2 Actividades que implica el desarrollo de un marco teórico:
a. Revisión de la literatura:
Detectar la literatura relevante histórica y reciente en la que se asienta nuestra
investigación. Obtenerla, consultarla y extraer la información de interés resulta vital
para esta fase de la investigación. Se realiza al comienzo de la investigación.
Objetivo: Ponerse en contacto con el conocimiento acumulado acerca del problema o
tema a investigar.
Proceso: No existen “fórmulas” para realizar esta acción pero si algunos consejos:
* Un buen primer paso parece ser leer un texto introductorio al tema para detectar los
autores “clásicos” y los “dueños” de los conceptos o variables.
* Detectar las obras de base en la bibliografía de cada texto leído y recurrir a las fuentes
originales de ser posible. Si no es posible leer a más de un autor que hable de ellos.
* Recopilar los “términos o palabras claves” e introducirlos en alguna base de búsqueda
para conocer los desarrollos recientes del tema.
* Una vez realizado todo lo anterior estamos en condiciones de establecer quienes son
los autores clásicos y los especialistas modernos y podemos buscar nuevos libros o
publicaciones que hayan desarrollado.
* No olvidar que mientras más tipos diferentes de fuentes de información mejor...pero
NO pueden faltar los indispensables.
* Existen muchos recursos informativos que pueden sernos de utilidad tales como:
revistas científicas, reportajes, investigaciones, estadísticas, mapas, periódicos, obras
literarias, etc.
b. Establecer el cuadro general:
Una estrategia útil en el desarrollo del marco teórico es la de establecer,
previamente, el cuadro temático general. Para este efecto, se establecen: el área general,
las áreas temáticas en las que se sitúa el problema de investigación.
Área general: Corresponde al área disciplinaria del estudio
Tema general: Corresponde al tema amplio del estudio.
Tema específico: Se refiere al tema particular del estudio y que incluye de forma
explícita las variables centrales del mismo.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Tema más específico: Se refiere al tema preciso del estudio y al tipo de estudio
que se está realizando.
Pregunta de investigación: Cuál la pregunta concreta que guía la investigación.
Ejemplo: Nos interesa estudiar la relación entre la publicidad y la compra impulsiva.
Área general: Psicología social
Tema general: Influencia social
Tema específico: Influencia social y publicidad
Tema más específico: Publicidad y compra impulsiva
Pregunta de investigación: ¿cuál es la relación entre la publicidad y la compra
impulsiva?
c. Construir el marco teórico:
La elaboración del marco teórico requiere de la capacidad de “contar la historia”
de la búsqueda de respuestas para el problema que nos hemos planteado. Debe ser
simple pero preciso, ir desde lo general a lo específico, contener las citaciones
correspondientes y contestar a las siguientes preguntas:
i) ¿Cuál es el problema que le interesa investigar?
ii) ¿Por qué el problema es interesante?
iii) ¿En qué contexto teórico se sitúa el problema a investigar?
iv) ¿Cuál es la magnitud del problema?, a cuántas personas afecta,
consideraciones étnicas y de género.
v) ¿Cuáles son las causas probables del problema?, cómo ha sido
abordado teóricamente y empíricamente, desde lo más antiguo
a lo más reciente. ¿Cuál es el estado actual de conocimiento
sobre el tema?, ¿Hay consenso o diferentes maneras de
entender las causas del problema?
vi) ¿Cuáles han sido los intentos de resolver el problema? Cuáles
han sido los intentos y los resultados obtenidos.
vii) ¿Qué aspectos del problema no han sido abordados y siguen
siendo una interrogante o su abordaje no permite dar una
respuesta concluyente?
viii) ¿Cuál es el propósito de la investigación?
ix) ¿Cuál es la utilidad de nuestro estudio?
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
x) ¿Qué posibles aplicaciones tiene en áreas diferentes a la
abordada?
3.3.3 Tipos de documentos que son fuente potencial referencias para un marco teórico
Existen numerosas fuentes de información que pueden resultarnos pertinentes.
Algunas de ellas son:
a. Documentos escritos:
Que pueden provenir de: Fuentes históricas, informes y estudios, memorias y
anuarios, documentos y archivos oficiales, archivos de diarios, documentos personales,
prensa y documentación indirecta.
b. Documentos estadísticos o numéricos:
Habitualmente estos documentos provienen de grandes organizaciones tales
como la UNICEF, la OIT/, la CEPAL, el INE, la ONU y/o la UNESCO.
c. Documentos multimedias:
En todas sus formas, producidos por canales de televisión, documentales, etc.
d. Documentos Cartográficos:
3.3.4 Objetivos del marco teórico:
a. Objetivo general:
El objetivo del marco teórico es analizar y discernir si la teoría existente
satisface o no los conocimientos sobre la temática que interesa…..es un mensaje que
presenta lo que “hay” de manera organizada, desde lo más antiguo a lo nuevo, desde lo
más simple a lo más complejo.
b. Objetivos específicos:
El marco teórico busca cumplir algunos objetivos específicos:
* Prevenir errores cometidos en otros estudios.
* Orientar sobre cómo habrá de realizarse el estudio (qué tipo, sujetos, dónde
conseguirlos, etc)
* Ampliar el horizonte y guiar al investigador para focalizarse en lo que le sirve y dejar
de lado lo que no.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
* Conducir a establecer las hipótesis que luego se someterán a comprobación empírica.
* Inspirar nuevas líneas de investigación.
* Dar un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.
* Dar al investigador el conocimiento necesario para enfrentar como experto la
investigación.
c. Características:
El marco teórico intenta ser una “historia” que va lentamente introduciendo al
lector, manteniéndolo interesado, dándole un poco de suspenso. Intenta llevarlo de “la
mano” hasta un punto donde las variables que se estudiarán parecen “conectadas
lógicamente”. Es, al mismo tiempo, un conjunto resumido de teorías y una
conceptualización teórica porque ofrece una mirada de la realidad.
* NO necesita ser extenso.
* SI debe estar focalizado en los temas de interés del estudio.
* SI debe estar articulado de forma de ser fácil de leer de forma tal que debería ser
entendido por cualquier persona no especialista.
3.3.5 Contenido de un marco teórico:
Un marco teórico debe contemplar al menos 3 partes fundamentales:
a. Establecimientos del contexto:
Esta primera parte comienza con la exposición general sobre el campo de la
investigación en el que se sitúa la investigación y le da un marco en el que el problema
será reportado. Posteriormente se realiza una exposición más específica sobre los
aspectos del problema que ya han sido estudiados por otros investigadores, y cuáles son
las necesidades de mayor investigación en esta área. Luego se presentan los propósitos y
objetivos del estudio del autor, para terminar justificando el por qué del estudio que se
realizó.
b. Revisión de las investigaciones previas:
El objetivo de esta segunda parte el dar soporte empírico y teórico a la primera
parte. Puede o no estar centrada en el autor de una investigación.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Habitualmente comienza con información importante que va en orden histórico
hasta centrarse en las actuales investigaciones y los logros que han sido alcanzados por
cada una de ellas (bien resumidas y no copiadas textualmente sino que explicadas).
c. Presentación del problema específico de investigación:
Esta última parte del marco teórico establece cuál es el área no tratada o que
requiere de profundización (en función de la literatura previa que ha sido presentada).
Señala el propósito de la investigación y los posibles beneficios teóricos y las
aplicaciones que podrían tener los resultados de la investigación que desarrollamos.
3.4 Hipótesis:
3.4.1 Definición:
Las hipótesis son las preguntas de investigación que se formulan en forma de
“proposiciones” que pueden ser sometidas a prueba.
3.4.2 Ejemplo:
Ej. La relación entre la disfunción familiar y la promiscuidad sexual en los jóvenes.
Hipótesis: Los jóvenes de familias disfuncionales son más promiscuos sexualmente.
3.4.3 Conceptos de base:
a. ¿Deben ser proposiciones verdaderas?
No. Las hipótesis no son necesariamente verdaderas. De hecho las hacemos porque no
sabemos si son o no verdaderas.
b. ¿De dónde surgen las hipótesis?
Las hipótesis surgen del problema inicial que motiva la investigación. En ocasiones
cambian y se reformulan cuando realizamos la investigación bibliográfica.
Se apoyan en el marco teórico porque es aquí dónde la relación que hacemos entre las
variables, encuentra su sentido.
c. Concepto de Variable:
Variable: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es
susceptible de medirse (Hernández et al, 2001)
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
En otras palabras, una variable es cualquier aspecto de la realidad que cambia y
que estamos en condiciones de evaluar.
Ejemplos de Variables: Motivación / Inteligencia / Redes Sociales / Percepción de roles
/ Pobreza / Participación / Violencia.
Constructo: Son las variables que han sido definidas para el estudio científico y que
permiten que sean relacionadas las unas con las otras de manera medible.
Un ejemplo clásico es la Inteligencia que es una “construcción teórica” de la
observación de ciertos comportamientos que “varían” de una persona a otra en el
proceso de adaptación al medio ambiente.
Tipos de variables:
Las Variables Independientes: Son aquellas que “producen” efectos en otras variables.
Las Variables Dependientes: Son aquellas que son “afectadas” por otras variables.
Una variable determinada puede ser “independiente” en un estudio y “dependiente” en
otro estudio. Depende de la hipótesis que ha sido formulada.
Ejemplo: Variables: Pobreza y Delincuencia
Hpo. 1: La pobreza (independiente) es un determinante del comportamiento delincuente
(dependiente).
Hpo. 2: El comportamiento delincuente (independiente) determina la mantención de las
personas en la pobreza (dependiente).
3.4.4 Características de las Hipótesis:
* Deben referirse a una situación real.
* Las variables que contienen las hipótesis deben ser comprensibles, precisas y lo más
concretas posibles.
* Las relaciones establecidas entre las variables deben poder ser medibles y
observables.
* Deben ser claras y lógicas.
* Deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.4.5 Tipos de Hipótesis
Existen básicamente cuatro grandes categorías de hipótesis:
* Hpo. de Investigación
* Hpo. Nulas
* Hpo. Alternativas
* Hpo. Estadísticas
a. Hipótesis de investigación
Definición: Proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más
variables. Han sido llamadas también hipótesis de trabajo.
Cuando la investigación considera la existencia de una sola se utiliza la forma Hi:
Cuando hay varias se numeran: H1 - H2 …..Hx
Ejemplo: Hi: La dependencia emocional se relaciona con las experiencias de maltrato
temprano.
b. Hipótesis Nulas
Definición: Son el “reverso” o negación de la hipótesis de investigación. Sirven para
refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Este es el tipo de hipótesis
que es puesta a prueba en una investigación. Para este tipo de hipótesis se usa la forma
Ho:
Ejemplo:
Hi: Los hombres se deprimen más con la cesantía que las mujeres.
Ho: Los hombres no se deprimen más con la cesantía que las mujeres.
c. Hipótesis Alternativas
Definición: Son las posibilidades alternativas a las hipótesis de investigación y nulas.
Pueden completar las hipótesis de invesigación o nulas, o contener una parte de ellas
que se justifica como una alternativa teóricamente hablando. No siempre existen en una
investigación, depende de la firma en que esté formulada la Hi. Describe otras opciones
diferentes que son posible y que no están contempladas ni en las Hi ni el las Ho. Para
este tipo de hipótesis se usa la forma Ha:
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplo:
Hi: Las personas racistas son menos empáticas que las no racistas.
Ho: Las personas racistas no son menos empáticas que las no racistas.
Ha: Las personas racistas son igualmente empáticas que las no racistas.
d. Hipótesis Estadísticas
Definición: Las hipótesis estadísticas son el resultado de la transformación de las
hipótesis de investigación, nulas y altenativas en símbolos estadísticos. Se usan
únicamente para estudios cuantitativos.
Ejemplo:
Hi: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen mejor rendimiento que los
estudiantes con baja asistencia a clases.
Ho: Los estudiantes con alta asistencia a clases no tienen mejor rendimiento que los
estudiantes con baja asistencia a clases.
Ha: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen igual rendimiento que los
estudiantes con baja asistencia a clases.
Ha: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen peor rendimiento que los
estudiantes con baja asistencia a clases.
Hipótesis estadísticas:
G1: Estudiantes con alta asistencia a clases.
G2: Estudiantes con baja asistencia a clases.
X: Rendimiento
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.4.6 Subtipos:
a. Subtipos de hipótesis de investigación, nulas y alternativas:
Hipótesis Descriptivas:
Definición: Son aquellas que apuntan a predecir el valor de las variables que se van a
observar en un contexto determinado o en la manifestación de otra variable.
Características: Se usan principalmente en estudios de tipo descriptivo. Tienen la
desventaja de que es difícil realizar estimaciones con cierta precisión respecto a
fenómenos del comportamiento humano.
Forma general: La variable X mostrará la siguiente característica en la población
observada.
Ejemplos:
Hi: La expectativa de ingreso mensual de los jóvenes con cuarto medio que trabajan por
primera vez oscila entre los 90.000 y los 120.000.
Hi: La prevalencia del consumo de tabaco en jóvenes universitarios alcanza a un 65%
Hipótesis Correlacionales
Definición: Son aquellas que apuntan a establecer relaciones entre 2 o más variables.
Características: Establecen relaciones entre dos o más variables y pueden además
señalar el cómo se encuentran relacionadas estas variables:
- A mayor X menor Y: Existe una relación negativa entre X e Y.
- A menor X mayor Y: Existe una relación negativa entre X e Y.
- A mayor X mayor Y: Existe una relación positiva entre X e Y.
- A menor X menor Y: Existe una relación positiva entre X e Y.
Forma general: La variable X se asocia con la variable Y
Mientras mayor sea la variable X mayor será la variable Y.
ATENCIÓN:
* No puede establecerse relaciones de causalidad entre las variables.
* No se hace distinción entre variables dependientes e independientes.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
* Las hipótesis correlacionadas pueden ser: Bivariadas: Cuando relacionan dos
variables, o multivariadas: Cuando relacionan muchas variables.
Ejemplos:
Hi: La mayor exposición a un medio frío emocionalmente se asocia con la menor
tolerancia al estrés (hipótesis bivariada).
Hi: El bienestar psicológico se asocia a la salud física y al buen ánimo (hipótesis
multivariada)
Hipótesis de Diferencias entre grupos
Definición: Las hipótesis de diferencias entre grupos son aquellas que comparan dos o
más grupos entre sí.
Características: Pueden ser: Bidireccionales, cuando proponen la existencia de
diferencias en general o direccionales, cuando establecen la existencia de una diferencia
que va en una dirección determinada (mayor o menor).
Forma general de la bidireccional: La variable X será diferente según si se trata del
grupo A o del grupo B.
El grupo A presentará diferentes cantidad de la variable X que el grupo B.
Forma general de la direccional: La variable X será mayor (o menor) según si se trata
del grupo A o del grupo B.
El grupo A presentará mayor (o menor) cantidad de la variable X que el grupo B.
Ejemplos:
Hi: Los puntajes en la encuesta de inserción social serán diferentes según si se trata de
adultos mayores desempleados o adultos mayores con actividad productiva
(bidireccional)
Hi: Los adultos mayores desempleados mostrarán distinto nivel de inserción social que
los adultos mayores con actividad productiva (bidireccional).
Hi: Los adultos mayores desempleados mostrarán menor inserción social que los
adultos mayores con actividad productiva (direccional).
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Hipótesis que establecen relaciones de causalidad
Definición: Las hipótesis de causalidad son aquellas que establecen relaciones de causa
y efecto entre las variables, y establecen claramente cuáles son las dependientes y cuáles
las independientes.
Características: Pueden ser: univariantes, cuando plantean que la causa es una sola
variable independiente, o multivariantes, cuando sugieren la existencia de más de una
variable independiente explicando el efecto sobre la(s) variable(s) dependiente(s).
Forma general de la univariada: La variable X es afectada (o provocada) por la
variable Y
Forma general de la multivariada: La variable X es afectada (o provocada) por las
variables Y y Z.
Ejemplos:
Hi: La desintegración familiar provoca baja autoestima en los hijos adolescentes
(univariada)
Hi: La desvinculación social depende del nivel educacional y el acceso a la salud
(multivariada)
b. Subtipos de hipótesis estadísticas:
Existes básicamente tres tipos:
* Hpo. Estadística de estimación.
* Hpo. Estadística de correlación y causalidad.
* Hpo. Estadística de la diferencia de medias o de otros valores.
Hipótesis estadísticas de estimación
Definición: Son las hipótesis descriptivas de una variable que va a ser observada en un
contexto.
Características: Su objetivo es evaluar la suposición de un investigador respecto al
valor que alguna característica (variable) tendrá en una muestra de individuos de una
población. Se basa en información previa de la que disponemos.
Forma general: Se expresa mediante símbolos
Hi: X > No.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplos:
Hi: Las mujeres que sufren violencia intrafamiliar denuncian luego del tercer episodio
de violencia grave.
Hi: X = 3
Ho: X ≠ 3
X = Número de episodios violentos.
Hipótesis estadísticas de correlación y causalidad
Definición: Son las hipótesis que asocian o correlacionan dos o más variables.
Características: Su objetivo es traducir en términos estadísticos una correlación entre
2 o más variables. Este tipo de hipótesis no contempla la existencia de Ha
complementarias a la Hi y la Ho.
Forma general: Se expresa mediante símbolos. Cuando se relacionan sólo dos
variables se utiliza la r; cuando se utilizan mas de dos se utiliza la R.
Hi: rxy ≠ 0
Ho: rxy = 0
Ejemplos:
Hi: La delincuencia y el desarrollo moral se encuentran asociadas.
Hi: rxy ≠ 0
Ho: rxy = 0
x = Delincuencia
y = Desarrollo moral
Hi: El éxito escolar depende del desarrollo moral y la calidad de la red social familiar:
Hi: Rxyz ≠ 0
Ho: Rxyz = 0
x = Éxito escolar
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y = Desarrollo moral
z = Calidad de la red social familiar
Hipótesis estadísticas de diferencias de medias o de otros valores
Definición: Son las hipótesis que comparan estadísticos entre dos o más grupos.
Características: Su objetivo traducir en términos estadísticos una hipótesis de
comparación de grupos.
Forma general: Se expresa mediante símbolos que representan los grupos en
comparación con el estadístico que es contrastado.
Hi: G1X ≠ G2X
Ho: G1X = G2X
G1 y G2: Grupo 1 y grupo 2.
X: Parámetro de comparación.
Ejemplo: ¿Difieren en resiliencia los niños que han vivido en residencias del
SENAME de aquellos que han vivido en sus familias?
Hi: Los niños que han vivido en residencias del SENAME tendrán diferentes niveles de
resiliencia que aquellos que han vivido en sus familias
Hi: G1X ≠ G2X
Ho: G1X = G2X
G1: Grupo de niños que han vivido en residencias del SENAME
G2: Grupo de niños que han vivido en sus familias de origen
X: Nivel de resiliencia.
¿Difieren en estabilidad mental las personas atractivas de aquellas que no lo son?
Hi: El porcentaje de personas atractivas estables emocionalmente es mayor que el
porcentaje de personas no atractivas estables emocionalmente.
Hi: G1% > G2%
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ho: G1% < = G2%
Ha: G1% = G2%
G1: Grupo de personas atractivas
G2: Grupo de personas no atractivas
%: Porcentaje de estabilidad mental
3.5 Muestreo y aleatorización:
Cuando intentamos responder a una pregunta de investigación, sabemos que será
muy difícil estudiar a todas las personas que poseen las características que nos interesan
por lo que será necesario tomar una muestra que las represente. De esta forma,
realizamos un pequeño estudio sobre algunas de ellas y luego generalizamos la
información que obtenemos a todas las demás.
3.5.1 Definición de universo poblacional:
Definición de universo poblacional: Es la cantidad total de personas o unidades de
estudio que interesan en nuestra investigación.
Ejemplo: Si nos interesa estudiar la incidencia de enfermedades mentales en los
adolescentes de Magallanes, nuestra población será “todos los adolescentes de
Magallanes”.
3.5.2 Definición de muestreo:
Definición de muestreo: Es tomar una parte o porción de una población o universo
como representativa de dicha población o universo.
Característica: Debemos intentar asegurar que será representativa de la población de
la que fue extraída. La representatividad significa que la variable que deseamos estudiar
se mostrará en esa muestra tal y como está distribuida en la población.
Definición de Muestreo Aleatorio: Es un método que consiste en tomar una parte o
porción de una población o universo como representativa de dicha población o universo
de forma tal que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser
seleccionada.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características: Tiene como ventaja el que no sesgamos la selección (elegimos sin
elegir). Su desventaja es que nunca sabemos si lo que el azar ha seleccionado es o no
representativo de la población.
3.5.3 Tamaño de la Muestra
Regla general: utilice la muestra más grande que sea posible. Mientras más
grande es la muestra, menor es el error probable que cometeremos porque si elegimos
justo a un elemento “extraño” del grupo, su efecto se anulará. Cuando se comparan
grupos se aconseja muestrear un mínimo de 7 sujetos por celdilla (concepto que será
explicado en extenso en la sección diseño). En general, el porcentaje de la muestra
debería superar el 5% de la población pero esto varía cuando la población es demasiado
extensa (Mayor el universo, menor el porcentaje muestral).
ATENCION: Hay medidas que son extremadamente sensibles al tamaño de la muestra,
como por ejemplo las medidas de asociación.
3.5.4 Clases de Muestra
Existen básicamente dos grandes tipos de muestras: Las muestras no
probabilísticas y las probabilísticas.
a. Muestreos No probabilísticos:
En términos generales son aquellos muestreos que no utilizan la selección
aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán estudiados.
Muestreo por cuotas:
Definición: Es aquel tipo de muestreo en el que se definen algunos estratos de la
población (sexo, raza, religión, etc.) para seleccionar algunos elementos “típicos”. De
esta forma, se establece una “cuota” de representación de cada una de esas
características. Depende del objetivo de la investigación y se utiliza mucho en encuestas
de opiniones.
Ejemplo: Si queremos conocer o estudiar a la población magallánica, un muestreo por
cuotas debería respetar la proporción de nativos, magallánicos por adopción,
inmigrantes nacionales e internacionales.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Muestreo intencional:
Definición: Se usa el juicio y un esfuerzo deliberado para obtener muestras
representativas. En otras palabras, se busca contactar a las personas que pueden resultar
una buena representación de las características de la población que nos interesa estudiar.
Ejemplo: Quiero estudiar la participación social de las mujeres magallánicas y elijo
una muestra de dirigentes poblacionales.
Muestreo accidental:
Definición: Este tipo de muestra consiste en utilizar a aquellas personas que
perteneciendo a la población se encuentran disponible para el estudio. En otras palabras
son las personas que tenemos a mano.
Ejemplo: Queremos estudiar el efecto del aprendizaje semántico en estudiantes de
primer año y nuestra muestra está compuesta por alumnos de primer año de psicología
de la UMAG.
b. Muestreos probabilísticos
En términos generales son aquellos muestreos que utilizan la selección aleatoria
para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán estudiados.
Muestreo estratificado:
Definición: Consiste en que la población es dividida en estratos y luego de cada uno se
sacan muestras aleatorias.
Ejemplo: Queremos conocer las diferencias de percepción de éxito entre hombres y
mujeres estudiantes de ingeniería. Hacemos listas por separado de la población de
hombre y mujeres y luego extraemos 40 estudiantes aleatoriamente, de cada una de
ellas.
Muestreo de grupos:
Definición: Se usa en encuestas. Es el muestreo aleatorio sucesivo de unidades, o
conjuntos y subconjuntos.
Características: Existen tanto las muestras homogéneas, cuando están constituidas por
elementos que comparten alguna característica relevante, o heterogéneas, cuando están
construidas en base a las diferencias en algunas características.
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b..Longitudinal
a..TransversalNO Experimentales Experimentos
a..Experimentos
b..Pre-experimentosExperimentales
c..Casi-experimentos
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplos: Queremos estudiar a las familias magallánicas. Primero sorteamos las
poblaciones, de las poblaciones sorteamos las cuadras y de las cuadras sorteamos las
casas y entrevistamos a las personas que viven en ellas.
3.6 Diseño
Definición: Es la descripción de los procedimientos sistemáticos que se llevarán a cabo
para poner a prueba las hipótesis de la investigación
Existen dos grandes grupos de diseño, los experimentales y los no
experimentales (ver figura 1)
Figura 1: Tipología de diseños
3.6.1 Tipologías de diseño experimental:
Definición: Por diseño experimental entenderemos aquel esquema de investigación en
el que se contempla la manipulación de ciertas variables para observar su efecto sobre
otras.
Tipología: Existen básicamente tres tipos de diseño experimental: Los pre-
experimentos, los casi-experimentos y los experimentos.
Características:
i. La primera característica es la existencia de una variable independiente que es
manipulada. El nivel mínimo de manipulación de una variable independiente es la
presencia y ausencia de la misma. Cada nivel de manipulación exige la presencia de un
grupo más en el experimento.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
ii. La segunda característica es que debe ser posible medir de forma válida y confiable
el efecto de la variable independiente sobre la dependiente.
iii. La tercera característica es que todo experimento debe cumplir con el control o
validez interna de la situación experimental. Es decir, que el efecto que observo se debe
a la variable independiente y no a otros factores o causas.
a. Pre-experimentos:
Definición: Son aquellos diseños experimentales donde el grado de control es mínimo.
Características: No cumplen con los requisitos para ser considerados experimentos
verdaderos.
Tipos: Se describen básicamente dos: El estudio de caso con una sola medición y el
diseño de pre-prueba-post-prueba con un solo grupo.
Estudio de caso con una sola medición:
Definición: Es aquel diseño pre-experimental que considera una sola medición de la
variable dependiente.
Características: No hay manipulación de la variable independiente, no conocemos el
nivel previo de la variable dependiente ni existen grupos de comparación.
Ejemplo: Nos interesa conocer el efecto de una evaluación global de metodología en la
motivación para estudiar.
G: El grupo de estudiantes.
X: La evaluación global de metodología (variable independiente).
O: La medición de la motivación para estudiar (variable dependiente).
Diseño de pre-prueba-post-prueba con un solo grupo:
Definición: Es aquel diseño pre-experimental que considera dos mediciones de la
variable dependiente antes y después de la presencia de la variable independiente.
Características: No hay manipulación de la variable dependiente y no previene el
efecto de la historia. Establece la existencia de un grupo de referencia inicial que
permite seguir al grupo.
G X O
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplo: Nos interesa saber qué efecto tendrá una reunión social sobre el clima
organizacional de una fábrica:
G: Grupo de funcionarios de una fábrica.
O1: Medición del clima organizacional antes de la reunión social.
X: Reunión social
O2: Medición del clima organizacional después de la reunión social
b. Casi-experimentos:
Definición: Son diseños experimentales que manipulando deliberadamente al menos
una variable independiente no aseguran la equivalencia inicial de los grupos.
Características: Existe manipulación de al menos una variable independiente; los
sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados ya que estos grupos
estaban formados antes del experimento. Su principal dificultad está en que no asegura
la validez externa ni interna.
Tipos: Existen básicamente 3: Los diseños con post-prueba únicamente y grupos
intactos, los diseños con pre-prueba-post-prueba y grupos intactos (uno de ellos de
control) y los diseños cuasi-experimentales de series cronológicas
Diseño con post prueba únicamente y grupos intactos:
Definición: Diseño cuasi-experimental que utiliza dos o más grupos de comparación
que son contrastados únicamente en la post prueba.
Características: Los grupos no son asignados al azar ni emparejados. Los grupos son
“intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio. Ambos
grupos son comparados únicamente en la post prueba.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de la estimulación amorosa en el estado de
ánimo de las personas.
G1 X O1
G2 O2
G O1 X O2
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
G1: Grupo que recibirá la estimulación amorosa (tratamiento experimental)
G2: Grupo control
X: Estimulación amorosa.
O1: Medición del estado de ánimo de las personas en el grupo 1
O2: Medición del estado de ánimo de las personas en el grupo 2
Diseños con pre-prueba – post-prueba y grupos intactos:
Definición: Diseño cuasiexperimental que utiliza dos o más grupos de comparación
que son contrastados tanto en la pre prueba como en la post prueba.
Características: Los grupos no son asignados al azar ni emparejados. Los grupos son
“intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio. Ambos
grupos son comparados en la pre prueba y en la post prueba.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto del consumo de tabaco sobre la concentración:
G1 O1 X O2
G2 O3 O4
G1: Grupo que fumará (tratamiento experimental)
G2: Grupo control
X: Consumo de tabaco
O1: Medición inicial de la concentración de las personas en el grupo 1
O2: Medición de la concentración de las personas en el grupo 1 luego de recibido el
tratamiento
O3: Medición inicial de la concentración de las personas en el grupo 2
O4: Medición de la concentración de las personas en el grupo 2 en la etapa de post
prueba.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Diseño casi-experimental de series cronológicas:
Definición: Diseño casi-experimental que pretende analizar el efecto a mediano y largo
plazo de una variable independiente sobre una dependiente.
Características: El o los grupos no son asignados al azar ni emparejados. El o los
grupos son “intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio.
Existen múltiples mediciones de la variable dependiente antes y después de la acción de
la variable dependiente.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un curso de control del estrés laboral en el
tiempo.
Diseño de 1 grupo
G1 O1 O2 O3 X O4 O5 O6
G1: Grupo que participa en el curso de control de estrés (tratamiento experimental)
X: Curso de control del estrés laboral
O1: Medición 1 del nivel de estrés laboral pre tratamiento
O2: Medición 2 del nivel de estrés laboral pre tratamiento
O3: Medición 3 del nivel de estrés laboral pre tratamiento
O4: Medición 1 del nivel de estrés laboral post tratamiento
O5: Medición 2 del nivel de estrés laboral post tratamiento
O6: Medición 3 del nivel de estrés laboral post tratamiento
c. Experimentos “verdaderos”.
Definición: Son aquellos diseños en el que se manipula deliberadamente una o más
variables para estudiar su efecto sobre otras dentro de una situación de control.
Características: Reúnen los dos requisitos centrales para lograr el control y la validez
interna: Poseen grupos de comparación y aseguran la equivalencia de los grupos
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
mediante la asignación de los mismos al azar a las condiciones experimental(es) y
control(es).
Tipos: Existen básicamente siete tipos: Diseño con post prueba únicamente y grupo de
control, diseño de pre prueba – post prueba con grupo de control, diseño de cuatro
grupos de Solomon, diseños experimentales de series cronológicas múltiples, diseños de
series cronológicas con repetición del estímulo, diseños con tratamiento múltiples y
diseños factoriales.
Diseño con post prueba únicamente y grupo control:
Definición: Diseño experimental que utiliza dos grupos de comparación que son
contrastados únicamente en la post prueba.
Características: Los participantes son asignados al azar a los diferentes grupos. Uno
de los grupos recibe el tratamiento experimental y el otro no. Luego del término del
periodo experimental ambos grupos son medidos en la variable dependiente del estudio.
La manipulación de la variable dependiente alcanza dos niveles: Ausencia y presencia.
La comparación de O1 y O2 nos indica si hubo o no efecto de la manipulación.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de la relajación en el éxito en una tarea de
matemática.
RG1 X O1
RG2 O2
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo que participará en una sesión de relajación (tratamiento experimental)
G2: Grupo control
X: Relajación.
O1: Medición del rendimiento en una tarea de matemática de las personas en el grupo 1
O2: Medición del rendimiento en una tarea de matemática de las personas en el grupo 2
2. Diseño con pre-prueba-post-prueba y grupo control:
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Definición: Diseño experimental que utiliza dos grupos de comparación que son
contrastados tanto en el periodo de pre prueba como en el de post prueba.
Características: Los participantes son asignados al azar a los diferentes grupos. La
variable dependiente es medida en ambos grupos antes de introducir el tratamiento
experimental. Uno de los grupos recibe el tratamiento experimental y el otro no. Luego
del término del periodo experimental ambos grupos son medidos en la variable
dependiente del estudio. La manipulación de la variable dependiente alcanza al menos
dos niveles: Ausencia y presencia. La comparación entre las mediciones post prueba nos
indica si hubo o no efecto de la manipulación.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un tratamiento para la neurosis.
RG1 O1 X1 O2
RG2 O3 O4
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo de neuróticos que participará en un tratamiento gestáltico (tratamiento
experimental)
G2: Grupo control
X1: Tratamiento.
O1: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 1 antes del tratamiento
experimental.
O2: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 1 después del
tratamiento experimental.
O3: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 3 en el periodo pre
experimental
O4: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 3 en el periodo post
experimental.
3. Diseño de cuatro grupos de Solomon:
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Definición: Diseño experimental que combina el diseño con post prueba únicamente y
el de grupo de control más diseño de pre prueba-post prueba con grupo de control.
Como resultado, el diseño contempla la existencia de cuatro grupos de comparación,
dos que reciben el tratamiento experimental y dos que actúan como grupo control.
Características: El diseño original contempla la existencia de cuatro grupos y un solo
tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite conocer
los efectos que la preprueba tiene sobre la postprueba.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un medicamento sobre el comportamiento
tímido.
RG1 O1 X O2
RG2 O3 O4
RG3 X O5
RG4 O6
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo de tímidos que participará tomará el medicamento (tratamiento
experimental)
G2: Grupo de tímidos que actuará como grupo control
G3: Grupo de tímidos que participará tomará el medicamento (tratamiento
experimental).
G4: Grupo de tímidos que actuará como grupo control
X: Medicamento
O1: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 1 antes del tratamiento
experimental.
O2: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 1 después del
tratamiento experimental.
O3: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 2 en el periodo pre
experimental.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
O4: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 2 en el periodo post
experimental.
O5: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 3 después del
tratamiento experimental.
O6: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 4 en periodo post
experimental.
4. Diseño de series cronológicas múltiples:
Definición: Diseño experimental que consiste en realizar varias post pruebas para
medir el efecto del tratamiento experimental a mediano y largo plazo. El nombre “serie
cronológica” se aplica a cualquier diseño que efectúe varias mediciones de la variable
dependiente en el tiempo. También son llamados diseños de panel.
Características: Sirve para preguntas de investigación que buscan conocer los efectos
de la manipulación de una variable a mediano o largo plazo. Se utilizan cuando se
piensa que el efecto de la variable independiente sobre la dependiente tardará en
manifestarse o mostrará sus efectos gradualmente. Estos diseños cumplen con la
asignación al azar de los participantes a cada grupo.
Tipología: Existen variados diseños de series cronológicas dentro de los cuales
encontramos: Diseños de serie cronológica sin pre-prueba con varias post-pruebas y
grupo control, Diseños de serie cronológica con pre-prueba con varias post-pruebas y
grupo control, Diseños de serie cronológica en el diseño de cuatro grupos de Solomon,
etc.
1. Diseño de serie cronológica sin pre-prueba, con varias post-pruebas y grupo
control.
Definición: Diseño experimental de series cronológicas que considera varias
evaluaciones post prueba pero no evaluaciones en el periodo pre-prueba, y contempla la
existencia de un grupo control
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características: El diseño original contempla la existencia de al menos dos grupos y
un tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite
conocer los efectos a largo plazo del o los tratamientos experimentales.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un módulo de liderazgo sobre el
comportamiento de dirección de un grupo de gerentes:
RG1 X O1 O2 O3
RG2 O4 O5 O6
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo de gerentes que participará en el módulo de liderazgo.
G2: Grupo de gerentes que no participará en el módulo de liderazgo.
X: Módulo de liderazgo
O1: Medición del comportamiento de dirección a los 6 meses de realizado el taller.
O2: Medición del comportamiento de dirección a los 12 meses de realizado el taller.
O3: Medición del comportamiento de dirección a los 18 meses de realizado el taller.
O4: Medición del comportamiento de dirección a los 6 meses.
O5: Medición del comportamiento de dirección a los 12 meses.
O6: Medición del comportamiento de dirección a los 18 meses.
2. Diseño de serie cronológica con pre-prueba, con varias post-pruebas y grupo
control.
Definición: Diseño experimental de series cronológicas que considera una evaluación
en el periodo pre-prueba y varias evaluaciones post prueba, y contempla la existencia de
un grupo control
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características: El diseño original contempla la existencia de al menos dos grupos y
un tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite
conocer los efectos a largo plazo del o los tratamientos experimentales. Se diferencia del
anterior en que permite asegurar el que los grupos iniciales son equivalentes.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de dos tratamientos para la fobia escolar y ver
su efecto durante el semestre.
RG1 O1 X. O2 O3 O4
RG2 O5 O6 O7 O8
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo de alumnos con fobia escolar que participará en la condición experimental 1
G2 Grupo de alumnos con fobia escolar que actuará como grupo control
X1: Tratamiento para la fobia escolar basado en la teoría analítica
O1: Medición de la fobia escolar antes del tratamiento.
O2: Medición de la fobia escolar a 1 mes del tratamiento
O3: Medición de la fobia escolar a 2 meses del tratamiento
O4: Medición de la fobia escolar a 3 meses del tratamiento
O5: Medición de la fobia escolar en el periodo pre – prueba
O6: Medición de la fobia escolar a 1 mes
O7: Medición de la fobia escolar a 2 meses
O8: Medición de la fobia escolar a 3 meses
3. Diseño de serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de Solomon:
Definición: Diseño experimental de series cronológicas que se basa en el diseño de
cuatro grupos de Solomon.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características: La adaptación del diseño de Solomon implica que las mismas
características de ese diseño de cuatro grupos son puestas en un diseño de serie
cronológica. Aquí, se aplica un solo tipo de tratamiento.
Ejemplo: Queremos conocer el impacto de una intervención grupal en el clima laboral.
RG1 O1 X O2 O3
RG2 O4 O5 O6
RG3 X O7 O8
RG4 O9 O10
R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.
G1: Grupo de empleados participantes en la intervención grupal.
G2: Grupo de empleados que no participarán en la intervención grupal (control)
G3: Grupo de empleados participantes en la intervención grupal.
G4: Grupo de empleados que no participarán en la intervención grupal (control)
X: Intervención grupal
O1: Medición del clima laboral durante el periodo pre prueba
O2: Medición del clima laboral una semana después de la intervención grupal
O3: Medición del clima laboral dos semanas después de la intervención grupal
O4: Medición del clima laboral durante el periodo pre prueba
O5: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a una semana
después de que el G1 participó en la intervención grupal)
O6: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a dos semanas
después de que el G1 participó en la intervención grupal)
O7: Medición del clima laboral una semana después de la intervención grupal
O8: Medición del clima laboral dos semanas después de la intervención grupal.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
O9: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a una semana
después de que el G1 participó en la intervención grupal).
O10: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a dos semanas
después de que el G1 participó en la intervención grupal).
5. Diseños factoriales:
Definición: Diseño experimental que manipular dos o más variables independientes e
incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes.
Características: Manipulan varias variables en diferentes niveles para conocer los
efectos simples (de cada una de ellas por separado) y los efectos de interacción (de estas
variables en combinación). Una de las variables independientes debe ser experimental
(es decir manipulada), las otras pueden ser variables naturales (tales como edad, sexo,
etc.)
Tipos: Se definen a partir del número de variables independientes en el diseño y por los
niveles que cada una de ellas manifiesta. Si vamos a combinar dos variables, género (2
niveles: femenino y masculino) y nivel socioeconómico (3 niveles: bajo, medio y alto),
tenemos un diseño 2x3
Ejemplo: Por ejemplo quiero ver el efecto de la variable tipo de enseñanza y género,
sobre la motivación para el estudio
Variables Independientes: 1) Tipo de enseñanza: Enseñanza tradicional y enseñanza por
resolución de problemas (2 niveles); 2) Género: Masculino y Femenino (2 niveles)
Variable Dependiente: Motivación para el estudio
Diseño: 2 x 2
2 (Enseñanza tradicional y por resolución de problemas)
2 (género: masculino y femenino)
40
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
La combinación de variables independientes nos indica que deberemos contar
con 4 grupos diferentes en los que mediremos la motivación para el estudio para poder
realizar nuestro experimento.
Tipo de enseñanza
Tradicional
Tipo de enseñanza
Por resolución de problemas
Género
MasculinoGrupo 1 Grupo 2
Género
FemeninoGrupo 3 Grupo 4
3.7 Tipologías de diseño no experimentales generales.
Los diseños no experimentales han sido llamados también ex post-facto o
enfoques retrospectivos.
Definición: Son aquellos diseños de investigación en los que no se manipulan
deliberadamente las variables independientes.
Características:
El efecto de la variable independiente ya ha ocurrido.
Se realiza en el ambiente natural de los sujetos participantes.
No se utiliza la asignación al azar de los participantes a cada grupo en
estudio porque ellos pertenecen “naturalmente” a uno de ellos.
Son investigaciones sistemáticas y empíricas.
La investigación NO experimental considera dos grandes subtipos según el
número de momentos en el tiempo en los cuales se recogen los datos:
3.7.1 Transversal o Transeccional:
Definición: Son aquellos en los que nos interesa el nivel o estado de una o diversas
variables en un momento dado.
41
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características:
Recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único.
Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación
en un momento dado.
a. Subtipos:
Existen dos subtipos de diseños no experimentales transversales: Los diseños
transversales descriptivos y los diseños transversales correlacionales.
b. Diseños Transversales Descriptivos
Definición: Son aquellos que tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores
en que se manifiesta una o más variables. Intentan proporcionar la descripción de una o
más variables en un grupo de personas. Son estudios descriptivos que poseen hipótesis
descriptivas a la base.
Características:
Cada variable es tomada individualmente y descrita.
Nunca se relacionan las variables entre sí aunque es posible compararlas.
Ejemplo: Queremos conocer las características socio-demográficas de los jóvenes
infractores de la justicia en Magallanes.
X1: Número de jóvenes infractores de ley
X2: Género.
X3: Nivel Socioeconómico.
(X1)
(X2)
(X3)
42
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.7.2 Diseños Transversales Correlacionales
Definición: Son aquellos que tienen como objetivo describir la relación entre dos o más
variables en un momento determinado.
Características: Intentan proporcionar la descripción pero no de cada variable sino de
la relación existente entre ellas en un tiempo determinado. Estas relaciones pueden ser
de correlación (se analiza la relación sin sentido de causalidad) o de tipo causal (se
establece que una variable es la causa y la otra el efecto).
Se fundamentan en hipótesis correlacionales, de diferencia de grupos o causales
Habitualmente, los resultados se presentan primero con cada variable
independientemente para luego presentar las relaciones entre ellas.
Ejemplo: Nos interesa conocer la relación entre el número de fantasías románticas y el
género.
X1: Número de fantasías románticas
X2: Género.
(X1 - X2)
r X1X2:
3.7.3 Longitudinales:
Definición: Son aquellos diseños en los que nos interesa conocer cómo evolucionan o
cambian una o más variables a través del tiempo, o las relaciones entre éstas.
Características: Este tipo de diseño puede usarse para estudiar poblaciones, sub-
poblaciones e individuos.
a. Subtipos:
Se describen 3 tipos de estudios longitudinales: Los estudios longitudinales de
tendencia (trend), los estudios longitudinales de evolución de grupo (cohort) y los
estudios longitudinales de panel.
43
Medición de la actitud hoy sobre la población. Medición de la actitud 2014 sobre la población Medición de la actitud 2008 sobre la población.Medición de la actitud 2011 sobre la población.
Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 4
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
b. Longitudinales de tendencia
Definición: Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o sus
relaciones) dentro de alguna población en general.
Características: Se centra en el estudio de una población o en una muestra
representativa de ella (una cada vez que se mida). La membresía a la población puede
cambiar en el tiempo sin afectar al estudio, es decir, pueden ingresar y salir miembros
de la población estudiada.
Por ejemplo:
Si quiero estudiar la actitud de las personas que viven en Punta Arenas hacia un
programa municipal de apoyo a la extrema pobreza. Puedo realizar una evaluación hoy,
dentro de 3, 6 y 9 años. En cada ocasión puedo evaluar a la población completa o sacar
una muestra de ella. Existen dos formas de representar este diseño.
Primera forma:
X: Actitud frente al programa municipal
Segunda forma:
c. Longitudinales de evolución de grupo o cohort:
Definición: Son aquellos que buscan examinar cambios a través del tiempo en sub-
poblaciones o grupos específicos.
Características: Los individuos se encuentran vinculados de alguna forma, comparten
ciertas características (Ej: la edad, género, etc.). Aquí la población estudiada es definida
desde el comienzo y no es posible ingresar nuevos miembros a ella.
Ejemplo:
Tiempo 3
44
Medición en los estudiantes egresados el 2005
Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3
Medición en los estudiantes egresados el 2005Medición en los estudiantes egresados el 2005
PedroJuana
RicardoAna
Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3
PedroJuana
RicardoAna
PedroJuana
RicardoAna
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Quiero estudiar el desarrollo profesional de la generación de egresados del 2005.
Decido evaluarlos hoy, dentro de 1 y de 2 años. Cada vez puedo evaluar una muestra de
la subpoblación original.
d. Diferencias y similitudes entre tendencia y evolución de grupo:
En el diseño de tendencia los miembros de la población pueden cambiar: Por
ejemplo, hay personas nuevas que pueden llegar o irse de P.A. En el diseño de grupo, en
cambio, se trabaja con personas de la misma subpoblación.
Se parecen en que el cambio se evalúa de manera colectiva y no individual.
e. Longitudinales de Panel:
Definición: Son aquellos diseños que buscan examinar cambios a través del tiempo en
individuos de un mismo grupo.
Características: Permite conocer los cambios grupales e individuales aunque en
ocasiones resulta muy difícil el obtener exactamente a los mismos sujetos que en la
medición inicial. Es particularmente eficiente cuando se trata de poblaciones
relativamente estables en el tiempo.
Ejemplo: Queremos estudiar el impacto que un taller en desarrollo de habilidades
sociales ha tenido sobre un grupo de personas que ha participado en él. Decido evaluar
su impacto hoy, dentro de 3 meses, 6 meses y dos años.
45
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.8 Diferencias comparativas entre los diseños experimentales y los no
experimentales.
Las principales diferencias entre ambos tipos de diseño son las siguientes:
i) En los diseños experimentales el control sobre las variables es más riguroso por lo
que es posible establecer relaciones causales con mayor precisión.
ii) La posibilidad de réplica es mayor en los experimentales y casi-experimentales.
iii) En el laboratorio no es posible apreciar la verdadera “fuerza” de las variables
independientes por lo que aquellos diseños que permiten el estudio en el ambiente
natural de las personas aportan en este sentido.
iv) La validez externa (o capacidad de generalizar los resultados) es considerablemente
mayor en los diseños no experimentales.
3.9 Fuentes de invalidación externa e interna:
3.9.1 Fuentes de invalidación interna:
Definición: Son todos aquellos factores o fuentes que pueden afectar nuestra capacidad
para discriminar el real efecto de la variable independiente sobre la dependiente. En
otros términos, son las “explicaciones rivales” que afectan la validez interna del
experimento porque ponen en duda su calidad para controlar otras influencias sobre la
variable dependiente diferentes de la variable dependiente.
a. Historia:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente en estudio es afectada
por acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento y que se
confunden con los resultados experimentales.
Ejemplo: Estoy estudiando las actitudes hacia los musulmanes y su efecto sobre el
comportamiento racista y mientras realizo mi experimento ocurre un atentado grave de
un grupo extremista islámico.
b. Maduración:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por procesos internos de los participantes que ocurren como consecuencia del tiempo.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplo: Estudiamos el efecto del afecto sobre las habilidades motoras y durante el
experimento de un año los niños crecen y sus habilidades motoras cambian.
c. Inestabilidad:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por la calidad de las mediciones, porque las personas seleccionadas muestran
inestabilidad o por componentes del experimento.
Ejemplo: Estudiamos el efecto del refuerzo positivo sobre el nivel de auto-eficacia y la
prueba que usamos para medir la auto-eficacia antes del tratamiento y después del
tratamiento no son equivalentes.
d. Administración de pruebas:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por la aplicación previa de una prueba para evaluarla y no solamente por la variable
independiente. También ha sido llamado efecto de “aprendizaje” porque supone que la
aplicación de la primera prueba afectará la evaluación post tratamiento experimental.
Ejemplo: Estudiamos el efecto de un programa de concentración sobre la tarea de
reconocer errores en un texto. La realización de la tarea antes del programa puede servir
de entrenamiento y la mejora observada en la prueba después del tratamiento
experimental se puede deber a este entrenamiento y no al programa de concentración.
e. Regresión estadística:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por la tendencia en los sujetos seleccionados sobre la base de puntajes extremos a
regresar, en pruebas posteriores, a la media estadística
Ejemplo: Estudiamos el efecto de las evaluaciones sobre la ansiedad. Al momento de
medir la ansiedad nos encontramos con muchos sujetos “altamente ansiosos” que en la
segunda medición disminuyen naturalmente su ansiedad.
f. Selección:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por el proceso de selección de los participantes al interior de cada grupo que hace que
ambos grupos no resulten equivalentes.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplo: Estudiamos el efecto del uso de tecnologías en el proceso de aprendizaje de
la psicología. Uno de los grupos tiene a todos los mejores alumnos del curso y el otro a
los que han manifestado mayores dificultades.
g. Mortalidad experimental:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por el proceso de pérdida de participantes durante el experimento. Es aún más
importante cuando la pérdida es diferente para cada uno de los grupos estudiados.
Ejemplo: Estudiamos el efecto de la exhibición prolongada de programas de televisión
violentos en las emociones. Como sólo un grupo está viendo estos programas, si
muchos de estos participantes se retiran del experimento resultará difícil establecer los
efectos (quedarán, probablemente, los más resistentes, por ejemplo).
h. Interacciones:
Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada
por el proceso de interacción de dos o más de los efectos mencionados anteriormente.,
3.9.2 Fuentes de invalidación externa:
Definición: Son todos aquellos efectos que ponen en peligro la validez externa de un
experimento. La validez externa se describe el potencial de generalización de los
resultados de un experimento. En otros términos, las fuentes de invalidación externa
permiten generalizar el efecto de la variable independiente sobre la dependiente ya que
están “contaminados” por otros efectos distintos al estudiado.
a. Efecto de interacción de las pruebas:
Definición: Efecto que consisten en que la aplicación de la pre-prueba aumenta o
disminuye la sensibilidad de la reacción de los participantes a la variable experimental.
En otros términos, La pre-prueba interactúa con la variable experimental y aumenta o
disminuye su efecto de forma tal que no es posible distinguir entre el efecto de ambas
por separado.
Ejemplo: Queremos evaluar el efecto de un programa de televisión sobre el racismo
implícito. Cuando medimos el racismo implícito durante la pre-prueba, las personas
toman una posición respecto del racismo y tienen otra disposición frente al programa de
televisión que no habrían tenido sino hubiesen contestado el cuestionario inicial
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
b. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento
experimental:
Definición: Efecto que consiste en que ciertas características que poseen los
participantes de un experimento interactúan con el tratamiento experimental de forma
tal que modifican.
Ejemplo: Queremos hacer un estudio sobre el efecto de un programa de estimulación
de nociones espaciales sobre la inteligencia. Al seleccionar los candidatos no tomamos
consciencia de que todos ellos tienen inteligencia bajo lo normal. Los efectos
observados pueden ser aplicables únicamente a este grupo de inteligencia.
c. Efecto reactivo de los tratamientos experimentales.
Definición: Efecto que consiste en que la situación de experimentación (que es distinta
a la situación cotidiana) afecta el comportamiento normal de los participantes haciendo
que los resultados se modifiquen.
Ejemplo: Queremos medir el efecto de la frustración sobre la conducta agresiva. Es
posible que las reacciones sean distintas de lo que serían en el ambiente natural porque
la presencia de los experimentadores y el espacio del laboratorio modifiquen la
conducta de los participantes.
d. Interferencia de tratamientos múltiples.
Definición: Efecto que consiste en que cuando el estudio considera la existencia de más
de un tratamiento, es posible que sus efectos permanezcan por lo que las conclusiones
que se extraigan de dicho estudio serán válidos sólo para aquellas personas que los
vivirán.
Ejemplo: Queremos estudiar el efecto de dos tratamiento en la memorización de
información. El tratamiento A es con vitaminas y luego el B con ejercicios de
repetición. Es probable que el cambio que observemos se deba a la combinación de
ambos y no sea generalizable a personas que siguen uno de los dos por separado.
e. Imposibilidad de replicar los tratamientos:
Definición: Efecto que consiste en que los tratamientos realizados son tan únicos o
complejos que es muy difícil que puedan volver a repetirse la misma situación por lo
que el efecto observado no es generalizable.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
3.10 Recolección de datos:
Una vez que el diseño ya ha sido establecido, es el momento de recolectar los datos.
Para esto, debemos contar con instrumentos que nos permitan medir tanto la variable
dependiente como la independiente.
El proceso de recolección de datos implica la selección de un instrumento de medición
adecuado a nuestras necesidades y con ciertas características de confiabilidad y validez.
3.10.1 Pasos para elegir un instrumento de medición
La construcción de un instrumento de medición requiere de una serie de
actividades que aseguren tanto su confiabilidad como su validez. El procedimiento es
poco práctico ya que exige un tiempo considerable. En general se aconseja utilizar
instrumentos que ya han sido probados en otros estudios y que aseguran su calidad. Los
pasos a seguir para escoger un instrumento son:
1) Hacer una lista de las variables que se busca medir.
2) Establecer una clara definición conceptual de cada una de las variables.
3) Establecer o revisar (en fuentes que ya lo han hecho) cómo han sido definidas
operacionalmente las variables.
4) Establecer cuáles son los instrumentos disponibles que miden nuestras variables.
5) Elegir los instrumentos que puedan ser adaptados al contexto de la investigación.
a. Selección de un instrumento de medición confiable y válido:
Un buen instrumento de medición será aquel que registra los datos observables que
representan verdaderamente los conceptos o variables que el investigador tiene en
mente. En términos prácticos debe cumplir con dos requisitos:
▪ Confiabilidad:
Definición: Es el grado en que la aplicación repetida en un mismo sujeto u objeto
producen resultados iguales. La pregunta clave es ¿Puedo confiar en este instrumento?
50
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Ejemplo: De buena confiabilidad: Mido la memoria a corto plazo de una persona en
tres ocasiones seguidas (con poco tiempo de diferencia) y el resultado es similar.
Ejemplo: De mala confiabilidad: Mido la inteligencia de una persona con unos días de
diferencia y los resultados son muy diferentes.
Cálculo de la confiabilidad
Definición: Son todas aquellas técnicas que permiten calcular coeficientes de
confiabilidad de un instrumento.
Características: Todos los métodos producen coeficientes de confiabilidad que oscilan
entre 0 y 1, donde 0: Nula confiabilidad y 1: Confiabilidad total.
Tipos: Existen varias estrategias para establecer la confiabilidad de una prueba: La
medida de estabilidad, Método de formas alternativas o paralaelas, el método de mitades
partidas, el coeficiente alfa de Cronbach y el coeficiente KR-20.
i) Medida de estabilidad:
Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento que consiste en
aplicar dos o más veces el mismo instrumento a un mismo grupo de personas (con un
periodo de tiempo entre cada evaluación).
Características: También llamado método de confiabilidad por test-retest. Si la
correlación entre los resultados es positiva, el instrumento se considera confiable.
ii) Método de formas alternativas o paralelas:
Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento que consiste en
administrar instrumentos diferentes en cada evaluación.
Características: Se usan versiones equivalentes del instrumento en todo lo posible
(tipo, duración, etc.).El instrumento es confiable si la correlación entre ambas
administraciones es positiva.
iii) Método de mitades partidas (split-halves):
Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento que consiste en
una sola aplicación. El total de ítems de la escala es dividido en dos mitades y se
comparan las puntuaciones logradas en cada una de las mitades.
51
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Características: La correlación alta y positiva entre las mitades refleja una alta
confiabilidad. Mientras más ítems mayor será la correlación.
iv) Coeficiente alfa de Cronbach:
Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento desarrollado por
J.L.Cronbach.
Característica: Requiere una sola administración del instrumento de medición y
produce valores que oscilan entre 0 y 1.
v) Coeficiente KR-20 de Kuder y Richardson (1937):
Definición: Método de cálculo de la confiabilidad que se interpreta de la misma manera
que el de Cronbach.
▪ Validez:
Definición: Se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que
pretende medir. La pregunta clave es, este instrumento ¿Está midiendo lo que creemos
que está midiendo?
Ejemplo: De buena validez: Dice que mide aptitud para las matemáticas y
efectivamente las personas con altos puntajes en esta prueba tienen buenas notas en
matemáticas.
Ejemplo: De mala validez: La prueba dice que mide “calidad de las redes sociales” y
en realidad mide si las personas conocen o no el nombre de las instancias comunitarias
de su barrio.
Tipos: Existen tres tipos de validez que en su conjunto configuran la validez total de un
instrumento: la validez de contenido, la validez de criterio y la validez de Constructo.
Validez de contenido
Definición: Es el grado en que la medición representa al concepto medido (Bohrnstedt,
1976)
Característica: La validez de contenido se logra sólo cuando el instrumento mide parte
importante de los aspectos que considera el concepto.
Ejemplo: Un ejemplo de validez de contenido buena sería un instrumento que mide las
tres dimensiones: Autoconcepto, Autoimagen y autoeficacia.
52
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Validez de Criterio
Definición: Es la validez de un instrumento de medición que se establece comparando
su rendimiento con algún criterio externo (o estándar).En otros términos, se busca una
evaluación diferente al instrumento mismo que valide la medición.
Ejemplo: Para validar una escala de agresividad podemos usar como validez de criterio
el comportamiento en clases de los estudiantes evaluados y ver si los puntajes altos de la
escala corresponden a aquellos que tienen más agresividad manifiesta.
Tipos: Existen dos tipos de validez de criterio: La validez de criterio concurrente y la
validez de criterio predictiva.
* Validez de criterio concurrente: Es aquella validez que utiliza un estándar que se
encuentra en el presente (ejemplo: encuesta de opinión política y los resultados de la
elección usados para validarla).
* Validez de criterio predictiva: Es aquella validez que utiliza un criterio de validez que
se dará en el futuro. Por ejemplo queremos ver si nuestra escala es o no capaz de
predecir el ajuste social de los jóvenes. Entonces mido en el futuro y veo si fue o no
predictiva.
Validez de Constructo
Definición: Se refiere al grado en que una medición se relaciona con otras mediciones
de acuerdo con hipótesis derivadas de la teoría y que conciernen a los conceptos
medidos. La validez de constructo busca probar un concepto teórico en la realidad.
Ejemplo: Teóricamente el esencialismo predice que las personas esencialistas son poco
tolerantes al cambio y creen en la existencia de las esencias. El instrumento debiera
mostrar que ambas cosas van juntas.
Cálculo de la validez:
El cálculo de cada tipo de validez es distinto.
i) Validez de contenido: Para evaluar la validez de contenido es necesario calcular
varios coeficientes.
Procedimiento: Se parte revisando cómo ha sido utilizada la variable por otros
investigadores y en base a producir ítems (la mayor cantidad posible). En un segundo
momento, se consulta a otros investigadores para ver si el universo es exhaustivo (es
53
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
decir si tenemos un grupo de ítems suficientes). Luego se seleccionan cuidadosamente.
Estos ítems son aplicados y se correlacionan entre si. Al menos las diferentes
dimensiones deben correlacionar alto al interior de cada una de ellas.
ii) Validez de criterio: Consiste simplemente en correlacionar la medición efectuada
con nuestro instrumento con los puntajes del criterio seleccionado.
iii) La validez de constructo: Se determina mediante un tipo de análisis llamado de
“factores”. Básicamente se determina qué ítems deberían ir juntos teóricamente y se
prueba si esto es así en la realidad estadística.
b. Algunos tipos de instrumentos de medición
Existen varios tipos de instrumentos para medir variables sociales que pueden
ser utilizadas tanto individualmente como en combinación. En general, el mejor
instrumento es el que permite recoger los datos que responderán a nuestra pregunta de
investigación
▪ Escalas para medir actitudes:
Definición: Instrumentos utilizados para medir la predisposición para responder
consistentemente de una manera favorable o desfavorable ante un objeto, persona o
situación.
Ejemplo: Un escala puede medir la actitud de las personas frente a la llegada de
extranjeros a su barrio.
Tipos: Existen diferentes tipos dentro de los que destacamos las escalas tipo Likert, las
de diferencial semántico, los escalogramas de Guttman, entre otros.
Cuestionarios:
Definición: Instrumento que consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más
variables a medir.
Características: Las preguntas pueden ser cerradas (cuando ofrece alternativas para ser
contestada), o abiertas (cuando la persona tiene la oportunidad de responder expresando
sus ideas extensamente).
54
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Tipos: Existen diferentes tipos dentro de los que destacamos: Cuestionarios
autoadministrados (cada persona contesta el cuestionario por sí sola), cuestionarios por
entrevista (ya sea personalmente o por teléfono, la persona responde a las preguntas
efectuadas por el entrevistador, entre otros.
Análisis de Contenido:
Definición: Técnica que intenta estudiar y analizar la comunicación de una manera
sistemática y cuantitativa.
Características: Es una técnica que puede ser aplicado a cualquier forma de
comunicación (escrita, visual, etc.).
Observación:
Definición: Técnica que consiste en el registro sistemático de comportamientos
manifiestos.
Características: Para poder utilizar esta técnica es necesario: Definir con precisión los
aspectos que serán observados, establecer y definir las unidades de observación para
finalmente definir las categorías y subcategorías.
Tests estandarizados:
Definición: Pruebas que miden diversas variables y que poseen un sistema propio de
aplicación, codificación e interpretación de los puntajes obtenidos en ellas.
Características: Para poder utilizar tests es necesario que hayan sido pensados para el
contexto en el que van a ser usados.
3.10.2 Aplicación del instrumento:
Sin importar el tipo de diseño que estemos empleando, la medición de las variables del
estudio mediante instrumentos, requiere que las condiciones en que estos son aplicados
sean estandarizadas.
a) Presentación del estudio: Resulta necesario explicar cuáles
son los objetivos que persigue la investigación. De forma que
la información no sea excesiva ni pobre, es conveniente
prepararla previamente y exponerla de la manera más similar
posible a cada uno de los participantes.
55
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
b) Consigna: Las explicaciones que se dan a los participantes
deben ser las mismas para todos.
c) Condiciones de aplicación: El especio físico, el momento del
día, etc., deben ser lo más parecidas posibles para cada uno de
los participantes. Es necesario asegurar el que las personas se
encuentren cómodas y en condiciones de responder al
instrumento.
3.10.3 Presentación de los instrumentos:
Al momento de presentar un instrumento en un escrito (proyecto, tesis, etc.), es
necesario seguir algunas reglas:
c. Nombre del instrumento: Es necesario indicar el nombre del
instrumento en su versión original, citando sus autores con apellido y año.
d. Características generales: Que es lo que mide y la forma cómo lo
hace (afirmaciones sobre escalas tipo Likert, etc.)
e. Indicadores de confiabilidad y validez: Indicar si se trata o no de
una prueba estandarizada y señalar su coeficiente de confiabilidad
Ejemplo: Supongamos que utilizaremos una escala de identificación al grupo.
Escala de identificación al grupo (Perez, 2005): Esta escala pretende evaluar el grado
de identificación que un individuo muestra hacia su grupo nacional. Está conformada
por 15 afirmaciones que se responden sobre una escala tipo Likert que va desde 1 (para
nada de acuerdo) hasta el 5 (totalmente de acuerdo). Su índice de confiabilidad para la
población chilena es igual a 0.84
3.11 Análisis de los datos:
El proceso de analizar los datos recolectados contempla una serie de fases que
están determinados por tres grandes factores: El nivel de medición de las variables, la
manera cómo se han formulado las hipótesis y el interés del investigador.
Etapas del análisis de datos:
56
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
1. Definir qué pruebas son apropiadas para analizar los datos: Es necesario establecer
cuáles serán las pruebas estadísticas que nos permitirán poner a prueba nuestra
hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis es correlacional deberemos realizar análisis de
correlación; si la hipótesis es de diferencia de grupos deberemos hacer uso de pruebas t
o de ANOVAs.
2. Preparar la base de datos para que se encuentren en el formato adecuado para el
programa estadístico que utilizaremos: Cada programa estadístico requiere que
codifiquemos los datos (numéricamente) de forma específica. El formato Excel es
bastante aceptado (con los datos de cada sujeto en las columnas y donde cada línea
corresponde a un sujeto diferente).
3. Realizar los análisis requeridos: En esta fase es necesario realizar los análisis
programados además de otros complementarios que surjan de estos primeros.
4. Interpretar los análisis: Finalmente es necesario dar sentido a los resultados de los
análisis de forma de poder establecer si hemos confirmado o no nuestras hipótesis.
3.12 Presentación de los resultados
3.12.1 Orden de la presentación de los resultados:
Para comenzar resulta adecuado presentar las características de la población
estudiada o de la muestra, es decir, su descripción sociodemográfica. Es así como
caracterizamos aquellas variables que puedan resultar de interés para nuestro estudio
tales como la distribución del género, edad, escolaridad, etc.
En segundo lugar se presentan los análisis descriptivos de las variables del
estudio de forma de comprender cómo se presentaron (por separado) en nuestro estudio.
A continuación, y siempre y cuando el estudio contemple otros niveles de
análisis, se presentan aquellos que relacionan las diferentes variables.
Finalmente, si durante los análisis han surgido nuevas aproximaciones del
análisis de los datos que no fueron contempladas en las hipótesis, estas se presentan
bajo el nombre de “análisis complementarios”.
Ejemplo: Si estudiamos la asociación entre timidez y autoestima, presentaremos los
resultados: a) Tipificación de la población, del universo o de la muestra, b) análisis
57
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
descriptivo de los datos obtenidos para la timidez, c) análisis descriptivo de los datos
obtenidos para la autoestima, d) análisis de la relación entre timidez y autoestima.
3.12.2 Explicación de los resultados:
Al presentar los resultados es necesario indicar los estadísticos en que se apoyan.
Habitualmente, estos se escriben en el texto (se insertan) o se ponen entre paréntesis al
final del párrafo (ver elementos estilísticos).
Cada resultados debe ser “explicado” sin ser “interpretado”. En otros términos,
es necesario indicar qué significa el resultado pero sin darle aún el significado o
interpretación teórica.
4 Partes de un reporte científico:
4.1 Definición:
Son informes escritos de investigación originales que reflejan lo realizado en las
diferentes fases del proceso de investigación.
4.2 Composición:
Según el Manual de Estilo de Publicaciones de la Asociación Americana de
Psicología (2002), la composición de un manuscrito debe comportar lo siguiente:
a. Portadilla:
Titulo: Debe sintetizar la idea principal del escrito de una manera sencilla y explicativa.
Se recomienda que su extensión sea de entre 10 a 12 palabras.
Nombre del autor: La modalidad habitual es: Nombre de pila y apellidos. No se utilizan
ni los títulos ni los grados.
Afiliación institucional del autor: La afiliación identifica el lugar en el que el autor o
autores realizaron la investigación.
Titulillo de página (o cornisa) para publicación: Es el pequeño título que se imprime en
la parte superior de las páginas. Se sugiere que no supere los 50 caracteres.
58
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
b. Resumen (o abstract):
Es un sumario completo del contenido del artículo de forma que el lector puede
hacerse una idea global del artículo. Normalmente se escribe en inglés y en la lengua
oficial de la revista en la que se publica.
Contiene: Información teórica de base, propósito principal del estudio, método,
resultado y conclusiones.
c. Introducción:
Se compone básicamente de tres partes:
Planteamiento del problema: Se presenta el problema específico bajo estudio y describe
la estrategia de investigación. Por qué es importante el problema, cómo se relacionan las
hipótesis con el diseño, las implicaciones teóricas del estudio para los trabajos del área y
cuáles son las proposiciones sometidas a prueba y cómo se obtuvieron, son las
preguntas centrales a las que debe responder.
Revisión de los antecedentes o investigaciones previas (marco teórico): Se presenta el
soporte empírico y teórico de la investigación realizada. Es necesario apuntar a los
elementos teóricos claves y no realizar una exposición “exhaustiva”. El objetivo es
evidenciar continuidad lógica entre el trabajo previo y el actual.
Presentación del problema específico de investigación: Incluye el área no tratada por la
literatura previa, el propósito de la investigación y los posibles beneficios o aplicaciones
del trabajo realizado.
d. Método:
Describe en detalle la manera en la que se efectuó el estudio de forma que el lector
pueda evaluar tanto el método utilizado como su confiabilidad y validez.
Contenido:
Participantes o sujetos: Se informa del número de participantes, sus características
demográficas relevantes (dependiendo de las variables en estudio), y los procedimientos
para su selección y asignación (muestreo).
Materiales: En esta sección se informa respecto de los equipos y/o instrumentos, tests,
cuestionarios, etc., que fueron utilizados.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Procedimiento: Se resume cada paso realizado en la ejecución de la investigación
incluyendo las instrucciones dadas a los participantes, manipulaciones, etc.
e. Resultados:
En esta sección se resumen los datos recolectados así como su tratamiento
estadístico. Es necesario que la presentación permita dar consistencia a las conclusiones
presentadas.
Para apoyar la presentación es posible presentar tablas o figuras, y comentarios
sobre los resultados.
f. Discusión:
La discusión incluye la evaluación de la hipótesis original, la revisión de los
resultados más importantes, explicaciones posibles para lo encontrado, las
implicaciones teóricas y/o prácticas de los resultados, y las recomendaciones para
futuras investigaciones o aplicaciones prácticas.
g. Referencias:
Se incluye la bibliografía completa de los trabajos citados en el manuscrito.
h. Apéndices:
Reúne todo el material que contribuyendo a la comprensión del estudio, podría
haber sido motivo de distracción si hubiese sido expuesto en alguna otra parte del
manuscrito.
5 Partes de un proyecto de investigación:
5.1 Tapa o cubierta:
Habitualmente los proyectos de investigación se presentan en formularios
preestablecidos. De no ser así, la cubierta debe indicar la afiliación de los autores, el
nombre de los autores en orden alfabético, el nombre de patrocinantes o promotores, el
título del proyecto, si conduce a un grado académico y el mes, año y ciudad en que se
presenta.
60
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
5.2 Índice:
El índice o tabla de materias debe indicar las partes principales del proyecto
indicando con claridad las páginas en las que es posible encontrarlas. El programa Word
y equivalentes permite el desarrollo de una tabla de materias automático.
5.3 Introducción:
La introducción se ocupa de presentar los aspectos centrales del proyecto. Es al
mismo tiempo una justificación de la investigación y un resumen de la misma. En su
primera parte expone la importancia de la temática de la investigación, su alcance y el
aporte teórico y concreto que es susceptible de ser alcanzado. En la segunda parte
presenta el contenido del informe en sus diferentes partes.
5.4 Marco teórico:
Contiene la exposición general del problema que se tratará, precisando el grado de
avance del tema general y específico, señalando los enfoques actuales y los desarrollos
científicos, fundamentos teóricos y análisis bibliográficos que los avalan.
5.5 Método:
Contiene la descripción de la muestra (y población), el diseño utilizado,
procedimiento e instrumentos.
5.6 Resultados:
Contiene los resultados más relevantes de la investigación comenzando por
aquellos de orden descriptivo o sociodemográfico para continuar con aquellos que
hacen referencia a la equiparabilidad de los grupos ( cuando es pertienente) y luego los
resultados que responden a la pregunta de investigación. En la categoría “análisis
complementarios” es posible incluir resultados que no contestando directamente a la
pregunta de investigación contribuyen a la comprensión del fenómeno en estudio.
5.7 Discusión:
Reúne los resultados más importantes que son expuestos y reflexionados a la luz
del marco teórico asignándoles una interpretación.
61
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
5.8 Conclusión:
Intenta establecer los alcances de los resultados obtenidos, su significado, su
aplicabilidad, así como las fortalezas, fragilidades o carencias del estudio,
recomendaciones para futuros estudios.
5.9 Bibliografía:
Contiene la totalidad de los textos citados en el proyecto de investigación.
Habitualmente se sigue un estilo de publicaciones definido. En ciencias sociales es
habitual que se sugiera que sea el estilo de la Sociedad de psicología Americana (APA).
5.10 Anexos:
Contiene todo el material anexo a la investigación. Comúnmente recoge los
instrumentos en extenso (cuestionarios), pautas de entrevistas, material de la
manipulación, etc.
6 Elementos estilísticos (resumen del Manual de estilo de
publicaciones de la APA):
6.1 Cómo citar:
6.1.1 Citación textual.
Cuando extraemos un texto del trabajo de otro autor o del propio trabajo
previamente publicado, debe reproducirse palabra por palabra. Al citar, se debe
proporcionar siempre el autor, año y página del texto citado.
* Cita textual corta: (- de 40 palabras) se incorpora al texto entre doble comillas “”.
* Cita textual mayor: (+ de 40 palabras) se incorpora en un nuevo párrafo y sin
comillas, debe estar a una distancia de 1,3 cm. O,5 espacios de margen izquierdo, y con
interlineado doble.
Ejemplo: “El divorcio es más difícil, pero la mediación es una gran ayuda. Los grupos
de padres separados, la terapia de apoyo y un buen asesoramiento sobre los hijos son
también muy eficaces” (Cárdenas, 1998, p.54)
Ejemplo: Como Myers (2000, ¶ 5) dijo “las emociones positivas…”
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Fidelidad: Se deben seguir las palabras, ortografía y puntuación interior de la fuente
original (incluidas las incorrecciones). Si el error en la cita puede provocar confusión en
el lector, se debe insertar sic en lectura y con corchetes [sic] después del error.
Excepciones a esta regla: Es posible cambiar la fuente original, las mayúsculas
minúsculas y la puntuación para adecuar la sintaxis.
Uso de comillas simples o dobles: En el texto: para citar en el texto se utilizan
comillas dobles “ ”, se usan comillas sencillas ` ´, para resaltar algo dentro del texto
citado.
En citas en bloque: doble comillas “ “, para encerrar cualquier material citado dentro de
la cita en bloque.
Omisión de material: Omitir material: (…) para omitir que se omitió material al final
o comienzo de la cita., se utiliza sólo para evitar un mal interpretación.
Insertar material: se usan corchetes para encerrar material adicional. [ ]
Añadir énfasis: se escribe en cursiva la palabra que se quiere enfatizar,
inmediatamente después se agrega, entre corchetes [cursivas añadidas]
Fuentes electrónicas: En las fuentes electrónicas, si no hay páginas se utiliza el
número del párrafo.
6.1.2 Citación de autores:
Citar autor y fecha de los trabajos investigados sirve para que los lectores
identifiquen la fuente.
* El estilo de de cita es:
Un autor: Autor – Fecha. Si durante la narración aparece sólo el nombre del autor,
entonces sólo se cita el año entre paréntesis. Ej.: Walter (2000) comparó…
Dos autores: Cuando un trabajo tenga dos autores, siempre se citan ambos nombres
cada vez que se presente la referencia dentro del texto.
Tres autores: Si tiene entre tres y cinco autores, se cita a todos la primera vez, y luego
las próximas veces se cita el apellido del primero de ellos, seguido de: et al. (sin cursiva,
y luego de “al” se agrega un punto).
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Sin autor: Cuando un trabajo no tenga autor, entonces se utiliza como cita las primeras
palabras del texto, generalmente título y año, se utilizan comillas dobles en el título.
Autor anónimo: Cuando el autor de se designa como anónimo, se cita dentro del texto
la palabra: anónimo, seguido de una coma, y el año.
Autores que comparten el apellido: Si en un listado de referencia, dos o más autores
tienen el mismo apellido, se incluyen entonces las iniciales, por ejemplo: R.D. Luce
(1959) y P.A. Luce (1986) también encontraron que …
Dos o más trabajos dentro del mismo paréntesis: por ejemplo: (Edeline y
Weimberger, 1991, 1993) encontraron que …
Trabajo sin fecha: Cuando un trabajo no tiene fecha , entonces se cita el trabajo del
autor,, seguido de un coma y la abreviatura s.f., es decir “sin fecha”.
punto del texto.
6.1.3 Uso de números:
La regla general indica que se utilizan cifras para expresar los números 10 y
mayores, y palabras para expresar números menores que 10, sin embargo hay algunas
excepciones.
Excepciones:
Número 10 y mayores:
Ej.: 10 cm. de ancho
el 15º ensayo
25 años de edad; 105 palabras.
* Números que 10 que se encuentren en comparaciones con lo números 10 y mayores
(y aparecen en el mismo párrafo)
Ej.: 3 de 21 análisis
de 10 condiciones… la 5ª condición
en el 2º y 11º semestres… los estudiantes de 2º semestre.
* Números que inmediatamente preceden un unidad de medida,
Ej.: una dosis de 5 mg
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
con 10.54 cm de
* Números que representan funciones estadísticas o matemáticas
Ej.: multiplicado por 5; más de 5% de la muestra
0.33 de
en razón de 16:1
el 5º percentil
* Números que representan tiempo; fechas, edades; tamaños de muestra; submuestras o
población; números específicos de participantes en un experimento; calificación y
puntuación de un escala; sumas exactas de dinero; y los números en tanto números.
Ej.: en cerca de 3 años
hace 2 semanas
1 hr 34 min
el 30 de marzo de 1934
los niños de 2 años de edad
* Números que denotan un lugar específico dentro de una serie numerada.
Ej.: ensayo 3
página 71
fila 5
palabras 1, 3, 4, y 7 respectivamente
* Todos los números en el resumen de un documento.
Números expresados con palabras
* Números menores que 10, que no son mediciones exactas y que están agrupados para
compararse con números menores que 10.
Ej.: repito la tarea tres veces
uno sólo de ellos quien
dos palabras que significan
cinco ensayos … los siete ensayos restantes
65
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
tres condiciones
* Cero y uno, cuando son más fáciles de entender que las cifras o cuando las palabras
no aparecen en contexto con números 10 y mayores.
Ej.: presupuesto de base cero
oración de una línea
* Cualquier número que comienza una oración, título o encabezado.
Ej.: diez participantes contestaron el cuestionario.
cuarenta y ocho por ciento de la muestra mostró
* Fracciones comunes
Ej.: un quinto de la clase
reducido por tres cuartos
* Uso mundialmente aceptado
Ej.: los doce apóstoles
los diez mandamientos
Combinación de cifras con palabras
* Grandes números redondos (a partir de millones)
Ej.: casi 3 millones de gente
un presupuesto de $2.500 millones
* Números ligados
Ej.: 2 two-way interactions
ten 7-point scales
the first 10 items
* En español, este caso no se presenta porque la redacción permite evitarlo
Ej.: dos interacciones de dos vías
diez escalas de siete puntos
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
los primeros diez puntos
Fracciones decimales
* Se usa un cero antes del punto decimal, cuando los números sean menores que 1
Ej.: 0,23 cm, 0,48 s
* No se utiliza cero antes de la fracción decimal cuando el número no pueda ser mayor
que 1 (correlaciones, proporciones y niveles de significación estadística).
Ej.: r (24) = - .43, p < .05
6.2 Cómo expresar los resultados estadísticos:
6.2.1 Estadísticas dentro del texto:
En el texto es necesario incluir información que permita al lector corroborar
análisis efectuados y las posibles alternativas de explicación de los resultados. Si se
presentan estadísticas descriptivas en una tabla o figura, no es necesario repetirla en el
texto.
a. Símbolos estadísticos
Regla general: Cuando se utilice un término estadístico en el texto, se debe usar la
palabra, no el símbolo.
N: Se utiliza N mayúscula en cursivas, para designar el número de miembros en una
muestra total.
%: Se utiliza el símbolo por ciento (%) sólo cuando esté precedido por un número, y el
término porcentaje cuando no esté precedido por un número. Dependiendo si el símbolo
aparece en el texto, tablas o figuras deberá ser escrito en estándar, negrita o cursiva.
Algunas abreviaturas o símbolos estadísticos más usados en Psicología y
disciplinas afines:
Promedio: M =
Desviación típica: DT =
Pruebas t de Student: t(n) = ….., p < .05
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
ANOVA = F (gl,…) = …., p < .05
Chi – cuadrado = (n = ) = ….., p < .05
Correlaciones: r (..) = ., p < …
Regresiones: = . , t(n) = . , p < .05
6.2.2 Tablas:
Las tablas permiten que el investigador presentar gran cantidad de datos en un
espacio reducido, en una forma ordenada, a través de columnas y filas, lo que ayuda en
las comparaciones.
Una gran cantidad de tablas puede hacer que el lector pierda de vista el mensaje
que se le transmite; por otro lado puede dificultar al lector seguir un texto que se corta
constantemente con tablas. Por todo esto, se debieran reservar las tablas sólo para datos
cruciales relacionados directamente con el contenido.
En el texto referirse a las tablas por sus números, por ejemplo (ver tabla 1). Se
deben numerar todas las tablas con números arábigos, no se utilicen los subíndices para
enumerar las tablas, es decir 1,2,3… no 1a, 1b, 1c… debieran fusionarse en un sola las
que se relacionen. Se debe poner a cada tabla un título breve pero explicativo, que
normalmente va en letra cursiva. El encabezado debe ser telegráfico sin una extensión
mayor, al ancho de la columna que abarca. En ella se pueden usar abreviaturas y
símbolos estándar para términos no técnicos y estadísticos sin necesidad de explicarlos.
Ejemplo de tabla:
Tabla 1: factores explicativos de las diferencias entre los grupos según nivel de esencialismo
Alto Esencialismo Bajo Esencialismo
M DT M DT
Factor Biológico 2.20 1.00 1.86 0.73
Factor Cultural 3.57 1.21 3.41 0.90
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Factor Relacional 3.48 0.95 3.28 0.96
6.2.3 -Figuras:
Se entiende como cualquier tipo de ilustración distinta a una tabla. A menudo se
prefieren las tablas para la presentación de datos ya que entregan información más
exacta. Si se decide utilizar una figura, ésta debe ser sencilla, clara y debe tener
continuidad. Cada figura que contenga la investigación, debe ser enumerad en el orden
en que se enumeren primero en el texto, para luego poder referirse a ellas por sus
números. Las figuras se numeran de forma independiente a las tablas.
Dentro de las figuras encontramos los gráficos de dispersión, de líneas, de barra,
los pictogramas, gráficas circulares (o de porcentaje), diagramas, etc.
Ejemplo de figura:
Figura 1: Nivel de identificación según condición en el grupo débil y moderado
Esencialista No esencialista Control5.5
6
6.5
7
7.5
8
Grupo débil
Grupo moderado
Condition
Niv
el d
e id
enti
fica
ció
n
69
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
6.3 Cómo presentar la bibliografía:
La bibliografía es el espacio donde están contenidas las referencias completas de toda la
información que ha sido citada en los textos del marco teórico o las discusiones y
conclusiones. Las referencias que se citan en el texto, deben aparecer en la lista de
referencias y viceversa. Es necesario que la información sea precisa y que respeta la
ortografía del idioma del texto.
6.3.1 Abreviaturas aceptadas:
cap. capítulo
ed. edición
ed. rev. edición revisada
2a. ed. segunda edición
Ed. (Eds.) Editor (Editores)
Trad. Traductor(es)
s. f. sin fecha
p. (pp.) página (páginas)
Vol. Volumen (como en Vol. 4)
vols. volúmenes (como en cuatro vols.)
No. Número
pte. parte
Inf. Téc. Informe técnico
Suppl. Suplemento
Las referencias deben ir por orden alfabético desde el apellido del primer
autor, si existen varios trabajos de un mismo autor, entonces se deben ordenar por año,
del más antiguo al más reciente (luego, si todo lo anterior es igual, entonces se ordenan
alfabéticamente por título). Si el autor presenta un trabajo solo y otro acompañado de
otros autores, SIEMPRE va el trabajo donde es autor único antes.
70
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Si varios autores tienen el mismo apellido, se ordenan alfabéticamente por la
primera inicial.
6.3.2 Forma general para libros:
Un autor:
Autor, A. A. (año de publicación). Titulo del trabajo. Localidad: Editorial.
Dos autores:
Autor, A. A. y AutorB, A.A. (año de publicación). Titulo del trabajo. Localidad:
Editorial.
Dos y más autores:
Autor, A. A., AutorB, A.A. y AutorC, A.A. (año de publicación). Titulo del trabajo.
Localidad: Editorial.
* Si se utiliza como fuente la versión original de un libro que no se encuentra en
español, se cita la versión original: proporcione el título original y, entre corchetes, la
traducción en español.
* Si utiliza como fuente original un resumen, entonces se agrega la palabra resumen
entre los corchetes, entre el título del resumen y el punto.
* Si se utiliza un suplemento de revistas, entonces se agrega el número entre paréntesis
y luego el número del volumen.
6.3.3 Forma general para publicaciones científicas:
Un autor:
Autor, A.A. (año de publicación) Título del trabajo. Nombre de la revista en que fue
publicado en itálica, Volumen, página – página
Dos autores
Autor, A. A. y AutorB, A.A. (año de publicación) Título del trabajo. Nombre de la
revista en que fue publicado en itálica, Volumen, página – página
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Dos o más autores:
Autor, A. A., AutorB, A.A. y AutorC, A.A. (año de publicación) Título del trabajo.
Nombre de la revista en que fue publicado en itálica, Volumen, página - página
6.3.4 Forma general para publicaciones en internet:
Autor, A.A, (fecha) http://www.apa.org/monitor/oct00/workpalce.html
La diversidad de material disponible en la Web, y la manera en que está
estructurado y presentado, puede representar ciertos retos para la creación de referencias
útiles, sin embargo los autores que emplean y citan las fuentes de la Internet deben tener
en consideración estas pautas:
* Debe guiarse al lector, tanto como sea posible, hacia la información que se cita -
cuando se pueda- .Es mejor citar documentos específicos que páginas principales de
menús.
* Deben proporcionarse direcciones que funcionen. Como mínimo una referente de una
fuente de Internet, debe proporcionar el título de una descripción del documento, una
fecha y una dirección. Así mismo identificar a los autores del documento cuando sea
posible.
* Es importante proporcionar la ruta del directorio y no sólo el nombre del anfitrión, ya
que las páginas principales y las de los menús constan principalote de vínculos, sólo uno
de los cuales podría conducir al documento o información que se desea que el lector
encuentre.
* Hay ciertos artículos que son publicados en Internet, sin modificación, pero si usted
ha visto sólo el artículo en forma electrónica, debe incluir después del título del mismo
y entre corchetes [versión electrónica]. Si el artículo tiene datos o comentarios
adicionales al original, entonces debe agregar fecha en que recuperó el documento y el
URL
* Si un documento en Internet tiene varias páginas (URL), entonces se proporciona una
URL que vincule con la página principal del documento.
72
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
* Si el documento es un resumen, entonces comience con la leyenda: Resumen
recuperado.
* Los E-mail enviados de una persona a otra, deben citarse como una comunicación
personal.
7 Glosario de conceptos claves:
Constructo: Son las variables que han sido definidas para el estudio científico y que
permiten que sean relacionadas las unas con las otras.
Confiabilidad: Es el grado en que la aplicación repetida en un mismo sujeto u objeto
producen resultados iguales.
Cuasi-experimento: Son diseños experimentales que manipulando deliberadamente al
menos una variable independiente no asegura la equivalencia inicial de los grupo.
Diseño experimental: Por diseño experimental entenderemos aquel esquema de
investigación en el que se contempla la manipulación de ciertas variables para observar
su efecto sobre otras.
Diseño de pre-prueba post-prueba con un solo grupo: Es aquel diseño pre-
experimental que considera dos mediciones de la variable dependiente antes y después
de la presencia de la variable independiente.
Diseño de series cronológicas: Diseño experimental que consiste en realizar varias
post pruebas para medir el efecto del tratamiento experimental a mediano y largo
Estudio de caso con una sola medición: Es aquel diseño pre-experimental que
considera una sola medición de la variable dependiente.
Diseño factorial: Diseño experimental que manipular dos o más variables
independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables
independientes.
Diseño Longitudinal: Son aquellos diseños en los que nos interesa conocer cómo
evolucionan o cambian una o más variables a través del tiempo, o las relaciones entre
éstas.
Diseño no Experimentales: Son aquellos diseños de investigación en los que no se
manipulan deliberadamente las variables independientes.
73
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Diseño Transversal: Son aquellos en los que nos interesa el nivel o estado de una o
diversas variables en un momento dado.
Diseño Transversal Correlacional: Son aquellos que tienen como objetivo describir la
relación entre dos o más variables en un momento determinado.
Experimento Verdadero: Son aquellos diseños en el que se manipula deliberadamente
una o más variables para estudiar su efecto sobre otras dentro de una situación de
control.
Fuentes de Invalidación Externa: Son todos aquellos efectos que ponen en peligro la
validez externa de un experimento. La validez externa se describe el potencial de
generalización de los resultados de un experimento.
Fuentes de Invalidación Interna: Son todos aquellos factores o fuentes que pueden
afectar nuestra capacidad para discriminar el real efecto de la variable independiente
sobre la dependiente.
Hipótesis: Las hipótesis son las preguntas de investigación que se formulan en forma
de “proposiciones” que pueden ser sometidas a prueba.
Hipótesis Alternativas: Son las posibilidades alternativas a las hipótesis de
investigación y nulas.
Hipótesis Causales: Las hipótesis de causalidad son aquellas que establecen relaciones
de causa y efecto entre las variables, y establecen claramente cuáles son las
dependientes y cuáles las independientes.
Hipótesis Correlacionales: Son aquellas que apuntan a establecer relaciones entre 2 o
más variables.
Hipótesis de Diferencias entre Grupos: Las hipótesis de diferencias entre grupos son
aquellas que comparan dos o más grupos entre sí.
Hipótesis Descriptivas: Son aquellas que apuntan a predecir el valor de las variables
que se van a observar en un contexto determinado o en la manifestación de otra
variable.
74
Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Hipótesis Estadísticas: Las hipótesis estadísticas son la resultante de la transformación
de las hipótesis de investigación, nulas y altenativas en símbolos estadísticos. Se usan
únicamente para estudios cuantitativos.
Hipótesis Estadísticas de Estimación: Son las hipótesis descriptivas de una variable
que va a ser observada en un contexto.
Hipótesis Estadísticas de Correlación: Son las hipótesis que asocian o correlacionan
dos o más variables.
Hipótesis de Investigación: Proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones
entre dos o más variables. Han sido llamadas también hipótesis de trabajo.
Hipótesis Nula: Son el “reverso” de la hipótesis de investigación. Sirven para refutar o
negar lo que afirma la hipótesis de investigación.
Muestreo: Es tomar una parte o porción de una población o universo como
representativa de dicha población o universo.
Muestreo Accidental: Este tipo de muestra consiste en utilizar a aquellas personas que
perteneciendo a la población se encuentran disponible para el estudio
Muestreo Aleatorio: Es un método que consiste en tomar una parte o porción de una
población o universo como representativa de dicha población o universo de forma tal
que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
Muestreo Estratificado: Consiste en que la población es dividida en estratos y luego
de cada uno se sacan muestras aleatorias.
Muestreo de Grupos: Se usa en encuestas. Es el muestreo aleatorio sucesivo de
unidades, o conjuntos y subconjuntos.
Muestreo Intencional: Es aquel en el que se usa el juicio y un esfuerzo deliberado para
obtener muestras representativas.
Muestreo no Probabilístico: En términos generales son aquellos muestreos que no
utilizan la selección aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que
serán estudiados.
Muestreo Probabilístico: En términos generales son aquellos muestreos que utilizan la
selección aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán
estudiados.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Muestreo por Cuotas: Es aquel tipo de muestreo en el que se definen algunos estratos
de la población (sexo, raza, religión, etc.) para seleccionar algunos elementos “típicos”.
De esta forma, se establece una “cuota” de representación de cada una de esas
características.
Pre-experimento: Son aquellos diseños experimentales donde el grado de control es
mínimo.
Pregunta de Investigación: Es la pregunta que define el problema sobre el que se
quiere conocer a través de una investigación.
Validez: Se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que
pretende medir.
Validez de Criterio: Es la validez de un instrumento de medición que se establece
comparando su rendimiento con algún criterio externo (o estándar).
Validez de Constructo: Se refiere al grado en que una medición se relaciona con otras
mediciones de acuerdo con hipótesis derivadas de la teoría y que conciernen a los
conceptos medidos
Validez de Contenido: Es el grado en que la medición representa al concepto medido
(Bohrnstedt, 1976)
Variable: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es
susceptible de medirse
Variables Independientes: Son aquellas que “producen” efectos en otras variables.
Variables Dependientes: Son aquellas que son “afectadas por otras variables.
8 Bibliografía de base:
American Psychological Association (2002) Manual de estilo de publicaciones. México
D.F.: Manual Moderno.
Campbell S. (1966) Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación
social. Buenos Aires: Amorrortu.
Hernández R., Fernández C. y Baptista, P. (1998) Metodología de la Investigación.
México: McGraw-Hill.
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Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005
Howell, D. (1998) Méthodes statistiques en sciences humaines. Paris : DeBoeck-
Université.
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