REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAUNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL“SIMÓN RODRÍGUEZ”. NÚCLEO: CARICUAO

CÁTEDRA: PROYECTO II

ANÁLISIS DE LA LECTURA DEL TEXTO “METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: ELEMENTOS BÁSICOS” DEL AUTOR JESÚS ALIRIO

SILVA (2014). CAPITULO V. FASE OPERATIVA DEL MOMENTO TÉCNICO

Autora: Nerida CardozoProfesora: Oneida Marcano

Fecha: Marzo 2016

El presente análisis tiene como propósito interpretar el contenido del capítulo 3,

del texto “Metodología de la Investigación: Elementos Básicos” del autor Jesús Alirio

Silva (2014), en el mismo se precisan aspectos puntuales relacionados la definición

de un proyecto y como se estructura, así como también información relevante a cada

una de las partes de esta estructura.

La lectura de este capítulo ayudó aclarar aspectos relacionados con el momento

técnico de la investigación por cuanto en él se presentan una descripción de la fase

operativa del proyecto, según plantea el autor se debe precisar la población de

estudio, entendida esta como un grupo de elementos con características semejantes,

que la distinguen; para el momento de iniciar el proyecto, lo correcto es acudir al

lugar de los acontecimientos , donde se desarrollan los hechos o fenómeno a fin de

definir la totalidad de éste conjunto a estudiar; de acuerdo a lo expuesto en el

contenido analizado, también hay que seleccionar las unidades a analizar, a esto se le

conoce como muestra y está representada por un subconjunto de la población; de esta

muestra el investigador toma información que posteriormente procesa y sus

resultados le permitirán realizar inferencias sobre el total de la población.

Para la escogencia de la muestra, el investigador es quien decide, quienes,

cuales, o cuantas serán las personas a estudiar o, que cosas o elementos serán objeto

del estudio; Silva (2014) define la muestra como una “…parte del colectivo, un

subconjunto de unidades de análisis representativas de la población…” (p.97), afirma

que el investigador selecciona este subconjunto y se dice que es representativa

cuando “…reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características

de la población y sus diferentes subconjuntos, con márgenes de error calculables”

(ídem).

Para orientar mejor acerca de las afirmaciones anteriores, el autor expone una

cita de Eyssautier (2002), la cual da una definición más precisa de la muestra, a saber:

“…es un determinado número de unidades extraídas de una población por medio de

un proceso llamado muestreo, con el fin de examinar esas unidades con detenimiento,

la información resultante se aplicará a todo el universo” (En Silva, 2014, p.97).

Partiendo de la definición anterior se puede entender que la muestra se escoge

de la población que se va estudiar, para tomar de este pequeño grupo información que

va a permitir establecer conclusiones que pueden ser aplicadas a la totalidad de la

población. Ahora bien, para poder establecer estas relaciones, la muestra debe ser

representativa de la población, esto es, cuando el grupo seleccionado reproduce las

distribuciones y valores de las diferentes características de la población; para lograr

una muestra representativa, el autor aconseja, delimitar con precisión la población

para proceder luego a determinar el tamaño de la muestra.

Según plantea el autor, una muestra representativa tiene como ventaja que es de

bajo costo, se trabaja con el menor esfuerzo y permite ahorra tiempo ya que se

ahorran costos y esfuerzos. En otro orden de ideas, la determinación del tamaño de la

muestra es delicada si se trata de un muestreo probabilístico (todos los miembros de

la población tienen la oportunidad de ser seleccionado), Silva (2014), expone cuatro

factores a considerar en este proceso: a) el nivel de confianza, b) el nivel de precisión,

c) el nivel de variabilidad y d) el nivel de población.

En cuanto al nivel de confianza, éste se refiere al porcentaje de confianza con

que se desea generalizar los datos a la población, en este caso un 100% de confianza

indica que todos los individuos de la población comparten la misma opinión o

característica que las observadas en la muestra. El nivel de precisión por su parte,

tiene que ver con el porcentaje de error o margen de tolerancia que se está dispuesto a

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aceptar en la generalización; esto quiere decir, que es entendido que ese porcentaje de

opiniones no sea las mismas para la totalidad de la población. Según la lectura

analizada, los investigadores consideran que de 4% a &% es un nivel aceptable nivel

de precisión (Silva, 2014, p.98), Se aclara en este caso que, el nivel de presicion no es

el complemento del nivel de confianza y que se puede trabajar , por ejemplo, con

96% de confianza y 6% de error.

En el caso del nivel de variabilidad, la lectura explica que este indicador

determina la probabilidad de que se realice o no un evento, que las posiciones en

favor o en contra, las afirmaciones o negaciones se den de igual manera al resto de la

población, es decir, si al analizar una muestra, la variabilidad dada en ella será

extensiva a la totalidad de la población. Para esto se puede usar un valor simbólico p

o q para indicar posiciones en favor o en contra, respectivamente; también se aclara

que cuando no se posee suficiente información sobre la probabilidad del evento, se le

asignan los máximos valores, para ello se presenta la siguiente relación p=0.50;

q=0.50 y que la suma de p + q siempre debe ser igual a 1.En la identificación de la población también hay que tomar en cuenta, la

tipología de la misma, es decir, una población según el conocimiento que se tenga de

las unidades que la integran; se denomina infinita si no se conoce el número exacto

de sus elementos, y es finita cuando se conoce el número de elementos que la

conforman. El cálculo de muestra de acuerdo al texto analizado va depender del tipo

de población (finita-infinita), es decir, el tamaño de la muestra en un tipo de

población finita se obtiene mediante la siguiente relación:

De donde: n= Tamaño de la muestra

Z= Nivel de confianza

p = Variabilidad positiva

q = Variabilidad Negativa

e = Nivel de precisión o error

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n = Z2 p.q e2

Para el caso de la población finita, el cálculo de la muestra viene dado por la

siguiente relación

De donde: n= Tamaño de la muestra

Z= Nivel de confianza

p = Variabilidad positiva

q = Variabilidad Negativa

N= Población

e = Nivel de precisión o error

Otro de los aspectos tratados en la lectura es sobre las técnicas de muestreo, en

este particular se define el muestreo como la parte de la fase operativa donde el

investigador debe captar los datos relevantes provenientes de las fuentes primarias y

que luego debe analizarlo y generalizar resultados en función a éstos.. Como técnica

de muestreo se entiende el proceso mediante el cual se aplican herramientas

estadísticas para determinar el tamaño de la muestra, es decir, al utilizar las

expresiones matemáticas señaladas en los párrafos anteriores, ya se están aplicando

procesos estadísticos para seleccionar una muestra probabilística.

Tomando en cuenta la información analizada, existen dos tipos de muestreo, el

muestreo probabilístico, el cual exige que cada miembro de la población tenga la

misma probabilidad de ser elegido y el muestreo no probabilístico que es aquel que

no ofrece a todos los elementos de la población una oportunidad conocida de ser

incluidos en la muestra. Tanto para el muestreo probabilístico como el muestreo no

probabilístico existen modalidades, entre estos se encuentran:

Muestreo aleatorio simple: sencillo de aplicar, se utiliza en poblaciones

finitas y da igual probabilidad de ser incluido en la muestra. Solo se utiliza

cuando la población es relativamente pequeña.

Muestreo al zar: se obtiene por preferencias y deseos del investigador, para

hacerlo de forma aprobada se utiliza los métodos de. a) sorteo simple (sacar

unidades de una población hasta completar el tamaño de la muestra que se

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haya fijado) b) sorteo con reposición (sacar unidades de una población y

luego se regresan. Ej. la lotería) c) sorteo sin reposición (se sacan las

unidades de la población y no se regresan. Ej. el Bingo)

Tablas de números aleatorios: se utilizan cuando se quiere escoger una

muestra entre un número de personas; contienen números organizados

aleatoriamente en filas y columnas de los que se puede seleccionar cada una

de las unidades contenidas en la muestra, el investigador decide si los

selecciona a nivel horizontal o vertical. Pero primero debe precisar el número

de columnas a utilizar, luego listar los elementos de la población y de allí

decide, mediante la escogencia de los números quien formará parte de la

muestra.

Muestreo Aleatorio Sistémico: cada unidad de la población tiene la misma

probabilidad de ser seleccionado, se requiere conocer el tamaño de la

población y numerarlas y determinar el tamaño de la muestra mediante el

coeficiente de elevación (I), el cual es un intervalo numérico que sirve de base

para la recolección de la muestra, este se determina mediante la siguiente

relación: I= N/n. Siendo N la totalidad de la población y n el tamaño de la

muestra.

Muestreo Estratificado: se utiliza cuando la población está organizada por

grupos diferentes, en este caso, se divide la población en la totalidad de los

grupos que la integran y se toma de cada uno una muestra aleatoria simple o

sistémica, luego se suman cada uno de los integrantes seleccionados en cada

estrato y ese es el monto total de la muestra. la estratificación es útil cuando se

pueden definir con fidelidad los estratos.

Muestreo por conglomerado: se usa generalmente cuando no se dispone de

una lista detallada y numerada de cada una de las unidades que conforman la

población , se llama así porque en lugar de tomar unidades, se seleccionan

subgrupos o conjuntos de unidades. Ej. En un censo se toman muestras por

regiones.

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Muestreo No Probabilístico: se basa en el criterio del investigador, puede ser

causal (toma cualquier grupo de personas que son de fácil acceso),

intencional (se seleccionan de acuerdo al esquema de trabajo o interés del

investigador) y por cuotas (se divide la población en grupos, sea por sexo,

edad, otras; y luego se toma un número de unidades de cada grupo)

Para finalizar, en la exposición del capítulo V, Silva (2014), desarrolla

información relacionada con las técnicas e instrumentos de recolección de datos, en

este sentido define sugiere que una vez definido el problema de estudio se deben

preparar las técnicas de recolección de datos y los instrumentos adecuados para

recolectar la información., de acuerdo a la lectura, cada investigación requiere

técnicas apropiadas y cada técnica establece sus propios instrumentos, herramientas o

medios a emplear. Cabe recordad que la premisa básica es saber que todo aquello

interese estudiar debe ser susceptible de ser medido y medir significa asignar valor

siguiendo ciertas reglas; de allí que el instrumento tiene el papel central de medir y

permite registrar los datos que realmente describen los conceptos o variables que se

investigan.

Con base en lo anterior, la medición se puede hacer de acuerdo a cuatro escalas:

a) nominal (asignación de valores sin orden jerárquico: 1.2.3…) b) ordinal (valores

con un orden jerárquico: 1°, 2°, 3°…) c) Intervalo (se compone de categorías del

mismo tamaño: Rendimiento académico o al 20) y d) razón (intervalos iguales y un

punto cero: en una escala más fuerte, el cero que indica ausencia y la diferencia entre

dos valores ) (Silva, 2014, p.107).

La recomendación de autor en este caso es realizar mediciones con escalas lo

más exactas posibles. También menciona sobre como técnicas más utilizadas la

observación, la entrevista y la encuesta; la observación, según lo que plantea, se

utiliza en cualquiera de las modalidades de investigación; esta permite describir y

poner en evidencia las condiciones del fenómeno investigado; así mismo ayuda al

investigador a discernir, inferir y establecer hipótesis y buscar pruebas. Como proceso

involucra varios factores un sujeto, un objeto, el acto de observación y el registro de

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lo observado; debe responder al propósito de la investigación por eso adopta varias

formas según la necesidad de la investigación, de allí que se encuentran varias

modalidades y técnicas de observación, a saber:

Directa según los medio utilizados: estructurada (Sistémica) y no

estructurada (puede ser ordinaria, simple o libre)

Directa según la participación del investigador: Participante (natural y

artificial) o no participante.

Directa según el número de observadores: individual o en equipo

Directa según el lugar donde se realiza: Trabajo de Campo, Trabajo en

Laboratorio y Trabajo Monumental

Documental: Se apoya en la recopilación de antecedentes a través de

documentos, gráficos, formales e informales donde el investigador

fundamenta y complementa su investigación

Mediante encuestas: se utiliza en investigaciones de campo, consiste en

obtener información de una muestra representativa de una población; esta

información se obtiene mediante preguntas contenidas en un cuestionario

o La entrevista es la recolección de información en forma directa

utilizando una serie de preguntas preconcebidas y adaptadas a la

intención de la investigación. Puede ser Estructurada (se realiza un

cuestionario para ser llenado) y no estructurada: se realiza sin

formalidades con preguntas libres.

Observación directa experimental: se realiza en un experimento control y

en ella el investigador manipula ciertas variables para observar sus efectos en

el fenómeno estudiado

En el caso de los instrumentos de recolección de datos existe varios tipos como

por ejemplo el cuestionario (es corto, sencillo, preciso y concreto), puede contener

preguntas cerradas (de varias clases) estas preguntas cerradas pueden ser

dicotómicas (SI, NO), de opción múltiple (varias opciones para seleccionar), Escala

de Likert (decididamente si, decididamente no), Diferencial semántico (se construye

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con dos términos opuestos Grande, pequeño) Escala de importancia (clasifica la

importancia de algún atributo: sumamente importante, muy importante) Escala de

clasificación (clasifica desde malo hasta excelente) Escala de intención (describe la

intención de acometer una acción: definitivamente, probablemente). En cuanto a las

preguntas abiertas, estas también son de varias clases: Totalmente abiertas (se

pueden responder a voluntad), Asociación de palabras (se presenta una palabra tras

otra y el encuestado responde la que le viene a la mente), Completar enunciado (se

coloca una frase y una línea para completarla), Terminar el relato (se presenta un

relato inconcluso, el encuestado lo completa).

En lo que respecta a la validación y confiabilidad de los instrumentos el autor

define este método como aquel que permite demostrar el grado en que el instrumento

mide las variables estudiadas y la prueba para relacionar la consistencia y precisión

en que el instrumento expresa de forma exacta los resultados. La valides se obtiene

sometiendo el instrumento a juicios de expertos a quienes se le suministra el ejemplar

de instrumento, la tabla de operacionalización de las variables y una matriz de

análisis para que estos vacíen sus observaciones y anoten sugerencias respecto a la

pertinencia o no de cada ítems con las variables a medir. La confiabilidad puede

realizarse mediante una prueba piloto o test preliminar aplicado a una muestra

pequeña con características idénticas y en una situación similar a la de una población

que será objeto de estudio los rangos de confiabilidad son:

Rango Confiabilidad0.81-1 Muy alta0.61-0.80 Alta0.41-0.60 Media0.21-0.40 Baja0.00-0.20 Muy Baja

Fuente: Silva, 2014, p.116

Fuente Consultada:

Silva, J (2014). Metodología de la Investigación: Elementos Básicos. Colegial Bolivariana. Caracas.

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