UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS FILIAL AREQUIPA FACULTAD DE ... · RESUMENES DEL CURSO DE TESIS ... que...

UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS FILIAL AREQUIPA

FACULTAD DE MEDICINA HUMANA Y CIENCIAS DE LA SALUD

ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE FARMACIA Y BIOQUÍMICA

RESUMENES DEL CURSO DE TESIS

M.C. CRISTHIAN JOSÉVARGAS LAZO

AREQUIPA - 2012

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Tema: Problemática de la Salud y su relación con el uso de fármacos.

Problemática del medicamento y la investigación.

Problemática de la Salud y su relación con el medicamento

Planteamiento Inicial de la Problemática

1. La Constitución Política del Perú señala que la nuestra es una economía social de mercado (donde el Estado debe intervenir cuando las circunstancias lo ameriten, se menciona con frecuencia en salud, educación y seguridad)�

2. En los hechos, estamos en una economía de libre mercado sui géneris, cuyos resultados demuestran que no ha mejorado la situación, atención y cobertura de salud� el modelo tiende a la fragmentación y desarticulación de los servicios con un fin meramente económico con graves perjuicios para la salud�

3. Hay evidencia de crecimiento económico solo en números que favorece a algunos grupos económicos pero que no llega a la población mayoritaria, los indicadores de pobreza, morbilidad y mortalidad no disminuyen, se han incrementado� se requiere un nuevo modelo de desarrollo ad hoc a nuestra realidad.

4. Por las informaciones oficiales, la crisis financiera internacional, aún no afecta al Perú� sin embargo bajo este argumento se están tomando medidas que afectan la economía y la salud de las grandes mayorías y sectores regionales de nuestro país (zonas urbano marginales y clase media con la privatización y tercerización de los servicios, y las regiones andinas y amazónicas con los D.Leg. de aprovechamiento de los recursos naturales.

5. El modelo actual es un proceso progresivo a la privatización de la atención de la salud que no ha dado resultados en otros países ni se evidencian en el nuestro�

6. El Fondo Monetario Internacional (FMI) informó que la economía de los EE UU no experimentará una recuperación sólida hasta mediados del 2010, y habrá una contracción del 2,5 %� sus tensiones financieras frenarán su crecimiento durante algún tiempo. Según el FMI el desempleo tendrá una tasa de desempleo del 10 % este año.

7. Según el informe del Banco Central de la Reserva (BCR), la crisis financiera viene profundizándose con el transcurrir de los meses� nuestro país ingresó técnicamente en recesión registrándose indicadores negativos en los últimos dos trimestres. las exportaciones de abril disminuyeron 34.4 % respecto a abril del 2008, las importaciones cayeron 28,8 % comparando los mismos periodos� la recaudación tributaria ha caído 21.1 % en mayo y la demanda interna disminuyó en 0,8 % durante el primer trimestre del año�

8. Arnoldo Rozemberg, investigador de Centrum Católica, la actual recesión en la que está la Unión Europea, EE UU y los países asiáticos, indican que la crisis seguirá fuerte�

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9. José Oscátegui, catedrático de la Universidad Católica, señaló que no hay indicadores internacionales que aseguren que la etapa más crítica de la crisis financiera haya pasado recalcando que en este año y en el próximo no habrá recuperación de la economía�

10. Kurt Burneo, economista, ex Director del BCR, señaló que frente a un enfriamiento de nuestra economía lo importante es hacer frente a la pérdidas de empleos y el cierre de empresas�

11. Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) de Perú el sector más golpeado en abril fue el de manufactura que se desplomó un 13,64 %, por la caída de las exportaciones y a la contracción de la demanda interna, como consecuencia de la crisis financiera global� el sector pesquero cayó un 24,19 % y el de comercio en un 2,29 % mientras el sector construcción cayó en un 1,48 %.

12. Judith Guabloche, Jefa de Políticas Sociales y Regiones del BCR del Perú, señaló que la metodología que emplea el INEI para la medición de la pobreza urge ser actualizada en los patrones de consumo de la población, que el comportamiento de los precios de la canasta no alimentaria del área rural es muy mala siendo necesario que el INEI incorpore a la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) un mejor cálculo del valor de esa canasta y la estimación final de la línea de pobreza.

13. Según la Sociedad Nacional de Industrias (SNI) el alza en tarifas eléctricas ha sido entre 5,4 % (medianas industrias) y 16,4 % (grandes industrias) lo que significa unos US $ 280 millones adicionales� el Producto Bruto Interno (PBI) ha bajado hasta en 10 % en abril del 2009�

14. Según la Oficina de Estadísticas de la Unión Europea, los 16 países de la denominada “eurozona” perdieron 1,22 millones de empleos en los primeros meses del año 2009 representando el 0,8 % siendo el mayor aumento en Grecia y España�

Problemática en Gestión y Gobierno. 1. La migración del campo a la ciudad en los últimos 20 años está complicando

el desarrollo del país, aún más la calidad de la atención en los servicios de salud�

2. Se requiere desarrollar una mejor gestión en los gobiernos regionales y locales con el apoyo del gobierno central, con mejor capacitación en el personal de salud�

3. El sistema de salud actual continúa siendo fragmentado y desarticulado� la evidencia actual se aprecia en la tercerización de los servicios de salud, nutrición, farmacia, existencia de clínicas y falta de equipamiento en los hospitales públicos, que afecta la calidad de atención, privilegia la atención de pequeños grupos y la desatención de las grandes mayorías�

4. El Estado no asume su rol de dar atención de salud a todos los ciudadanos� 5. La descentralización no sólo debe transferir responsabilidades, funciones y

problemas, sino también recursos, capacidades y competencias en forma oportuna así como capacidades, cooperación técnica y estrategias�

6. Se evidencia falta de experiencia técnica y profesional en muchas Regiones, desconocimiento del perfil epidemiológico de la región que están gobernando así como falta de coordinación intersectorial� cabe comparar lo

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que viene ocurriendo en el gobierno regional del Callao con el de Puno, por ejemplo�

7. Es increíble que mientras la autoridad central (MINSA) y la regional (el gobierno regional) discuten quien tiene la culpa por las muertes que están ocurriendo, sigan muriendo más seres humanos como consecuencia del friaje, lo cual motiva que el MINSA debe mantener el rol rector y el monitoreo necesario y oportuno del cumplimiento de objetivos, al margen de discusiones burocráticas�

8. Debe hacerse una exhaustiva evaluación, en forma independiente y desapasionada, de cuánto se ha avanzado en la descentralización y en cuánto estaría favoreciendo o qué desventajas están surgiendo�

9. Siendo los sistemas sanitarios indispensables para acercar el derecho a la salud a las poblaciones, éstos deben adecuarse a la cosmovisión de éstas�

10. La Autoridad Regulatoria (DIGEMID) debe tener mayor autonomía presupuestaria, administrativa, económica, profesional y técnica, asumiendo una responsabilidad contralora y supervisora de los sistemas de suministro y dispensación a nivel nacional y regional.

Políticas de acceso y cobertura Sistema de atención de salud. 1. La salud no es vender ni ofrecer medicamentos� es prevenir las

enfermedades y dar atención integral (enfoque preventivo). Lamentablemente, casi siempre, los políticos, gobernantes, congresistas, medios de comunicación, cuando quieren referirse a los problemas de salud de inmediato hablan de repartir medicamentos�

2. Los medicamentos, los establecimientos y recursos humanos encargados de su suministro y dispensación son una parte del sistema de atención de salud (atención integral).

3. Como se ha podido evidenciar en la Seguridad Social, el monto que se gasta en medicamentos es una tercera parte del gasto total en “insumos para el tratamiento”, siendo lo restante los materiales y equipos médicos�

4. Estando de acuerdo que es mejor prevenir que curar, debemos profundizar en los medicamentos que nos permiten PREVENIR, como son las VACUNAS, tema en el cual debemos involucrarnos mucho más desde diferentes puntos de vista�

5. Igualmente en todos aquellos medicamentos y demás productos para el cuidado de la salud que sirven para PREVENIR, como por ejemplo: para la planificación familiar, cuidados durante el embarazo, uso de desinfectantes y otros productos sanitarios�

6. Como ciudadanos, debemos involucrarnos activamente en todo aquello relacionado con el cuidado del medio ambiente (palabras tan pequeñas pero de alcances inmensos), en prevenir las enfermedades ocupacionales (minería, industrias, etc), en la adecuada nutrición, en la vivienda, en la vestimenta, en fin, en los determinantes sociales de la salud�

7. Se requiere manejar un glosario de términos para conocer con precisión muchos significados, por ejemplo, hasta Congresistas y medios de comunicación confunden el significado de un medicamento esencial y de un medicamento genérico, etc. para su correcta aplicación en la política de medicamentos.

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8. Mientras nuestro país se encamina, lamentablemente, a convertir al medicamento en un bien comercial, en países avanzados como los europeos están afianzándose en que debe considerarse como bien social y todo aquello que lo rodea verlo desde esa perspectiva (enfoque humanístico)�

9. Tiene que haber políticas de acceso, de cobertura y de calidad, tanto para la atención como para los medicamentos (enfoque técnicosocial), que implica el manejo técnico de los productos farmacéuticos en el sistema de salud a cargo de los profesionales formados para ello que garanticen la calidad, cantidad y oportunidad para los pacientes�

10. Debemos involucrarnos para lograr que los medicamentos y demás productos para el cuidado de la salud lleguen en forma oportuna y cantidad adecuada a los lugares más recónditos de nuestro país�

11. Tiene que haber decisiones políticas para lograr estos objetivos (coherencia de gobierno) para evitar la muerte de niños, gestantes y ancianos por falta de atención y medicamentos�

12. Debe estar dirigido en 2 componentes: uno que corresponde al Estado a través de la evaluación de la gestión por resultados, mejor atención a los pacientes y el otro, a la sociedad civil para la vigilancia de sus derechos a una buena atención�

13. Vigilancia de los derechos de atención a la salud y a los medicamentos para que no falten medicamentos y no se tenga que ir a comprar a boticas aledañas a los establecimientos de salud�

14. Se requiere contar con el apoyo de oficinas de Transparencia y Defensoría del Pueblo, en todos los niveles de atención, de todos los centros, fuera de la estructura del ministerio.

15. Los colegios profesionales también deben participar vigilando la labor de sus agremiados, como un sistema de control externo que contribuya a mejorar la calidad de atención.

16. Acceso a medicamentos, la política debe estar dirigida a los medicamentos esenciales y a los genéricos en su gran dimensión mediante un Petitorio Nacional Único, por regiones y niveles de atención, para que la industria y proveedores prioricen a los medicamentos genéricos. Hay 2 componentes en el punto de accesibilidad a los medicamentos: El sistema de abastecimiento a nivel central, regional y local que debe garantizar la atención integral permanente y que no falten, y eso significa cambio en el sistema de compras y abastecimiento, debe estar a cargo de los profesionales farmacéuticos, con un sistema de control externo que supervise las adquisiciones y el suministro, por establecimientos, y evitar compras excesivas e inadecuadas, evitando el desabastecimiento� por otro lado los prestadores de servicios de salud públicos y privados deben transparentar la disponibilidad de medicamentos y precios mediante diferentes sistemas de información al público (Paginas Web Institucional).

17. Se puede – se debe apoyar una política específica de medicamentos genéricos pero primero requiere el compromiso político de las autoridades del más alto nivel de los Poderes del Estado.

Problemática del medicamento

Después de haber revisado este marco podríamos resumir la problematica del medicamento en nuestro país en ciertos puntos clave:

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Desconocimiento como se usa un medicamento. Desconfianza en la calidad de los medicamentos (marca vs genérico). Creencia que los medicamentos pueden curar todas las enfermedades. Creencia que cuando se acude a una consulta médica siempre se tiene que

salir con un medicamento indicado. Desconocimiento de los deberes y derechos ciudadanos en materia de

medicamentos. Prácticas inadecuadas de automedicación: abandono de tratamiento

(antibióticos=resistencia). Publicidad sobre medicamentos que desinforma al usuario. Ausencia de información sobre el medicamento cuando es prescrito por el

médico, odontólogo obstetra y dispensado o expendido en la farmacia y botica.

Baja capacidad adquisitiva de la población a tratamiento con medicamentos: cáncer, diabetes, hipertensión, dislipidemias, etc.

Adquisición de medicamentos en lugares informales. Mala atención en los establecimientos de salud públicos (MINSA EsSalud

FF.AA. y policiales. No disponibilidad en el mercado farmacéutico peruano de algunos

medicamentos (medicamentos huérfanos).

Problemática de la Investigación La problemática en investigación parte desde el punto de vista educativo y la falta de promoción al desarrollo de las capacidades intelectuales y creativas. Ya que en investigación en el Perú:

- no tenemos cultura en investigación - no sabemos investigar - no tenemos recursos tecnológicos para desarrollar al 100% nuestras

investigaciones.

UAP FILIAL AQP-FCS-EFYB: TESIS

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Tema: Proceso de Conocer: ciencia, investigación científica, método

científico. Tesis universitaria.

I. Ciencia

Los griegos dividieron el estudio de la realidad, que llamaron:

filosofía, en diferentes áreas: filosofía primera o metafísica, que estudia el ser de las cosas;

astronomía, que se ocupa de los astros y sus movimientos; física, que tiene como objeto el estudio de la naturaleza; biología, que estudia los seres vivos; ética, que señala el camino al bien y a la

felicidad; política, que indica cómo debe organizarse la ciudad teología o estudio de Dios.

Para los griegos, la ciencia era un conocimiento seguro, racional, explicativo y demostrativo, que señalaba las causas del fenómeno estudiado. Ya Platón (427-347 a. C.) nos muestra en sus obras a Sócrates (470- 399 a. C.) su maestro, quien afirmaba la deficiente validez de la simple opinión (Doxa) como base del conocimiento. Su diálogo Teeteto está dedicado a buscar las condiciones de un conocimiento científico, capaz de superar el mundo de las apariencias (mundo físico o sensible). Por ejemplo, cuando una vara se introduce en un estanque, da la impresión de esta quebrada, apariencia distorsionada de la realidad debida al fenómeno de la refracción de la luz. Aristóteles (384-322 a. C.) se adentra sistemáticamente sobre los requisitos del conocimiento humano para llegar a la realidad de las cosas. Trata de esto en los Segundos Analíticos y sobre todo en el libro IV de su Metafísica. Tiene conciencia de que el conocimiento científico es distinto del conocimiento que por opinión se tiene comúnmente. La opinión (Doxa) es un juicio inseguro, basado en el conocimiento superfluo de las cosas en base a sus apariencias. No sabe dar razones (argumentos válidos y demostrables, sustentados en datos empíricos y datos intelectuales o teóricos) de lo que afirma y juzga con gran riesgo de equivocarse. En cambio, la ciencia es más segura, ya que da explicación de lo que afirma y se refiere a las causas de las cosas. Hasta principios de la Edad Moderna, en base a las apariencias, se opinaba que sólo había cuatro elementos: tierra, agua, aire y fuego. Lavoisier (1743-1794), entre otros, comenzó a investigar científicamente los elementos que constituyen la materia y que hoy día sabemos que son más de cien. Durante siglos, el concepto griego de ciencia prevaleció. Llegado el siglo XVI aparece una serie de pensadores notables, con un concepto de ciencia diferente.


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El principal autor de esta nueva forma de pensar es el florentino Galileo Galilei (1564-1642). La nueva ciencia que intenta fundar no consiste en explicar filosóficamente la realidad acudiendo a sus causas últimas, sino en describir los fenómenos y explicar la realidad por sus agentes más inmediatos. Por ejemplo, los antiguos astrónomos, entre ello Ptolomeo, siguieron a Aristóteles en la creencia de que los astros eras seres inteligentes, cuya sustancia era eterna, inalterable e incorruptible, ya que les consideraba como intermediarios entre lo corruptible del mundo físico y lo eterno de Dios. Mientras que Galileo comprobó mejor el sol y sus manchas solares, la luna con sus montañas y los primeros planetas con sus satélites naturales, dándose cuenta de que están compuestos de la misma materia que la tierra. Y fue así como Galileo hubo de romper con el peso de la tradición que venía desde los griegos; su talento se impuso y demostró lo fundado y sólido de su intento. Sin embargo, no podía objetar la idea de Aristóteles de que el conocimiento científico ha de ser seguro, cierto y demostrativo; ni podía reducir la Ciencia a lo opinable (Doxa) y discutible. El genio del florentino logró un conocimiento seguro y firme, sin recurrir a conceptos filosóficos, mediante la unión de la ciencia de la naturaleza con la matemática. De este modo nació la ciencia fisicomatemática guiada por el método galileano, y como la conocemos, basada en la medición (características cuantitativas: medida, peso, duración, etc.) de los fenómenos y sus representación a través de fórmulas o modelos matemáticos. Y es así como este nuevo pensamiento científico se ha extendido por todo el mundo. En sus tres siglos de existencia, esta ciencia nueva ha logrado portentosos avances tanto en el conocimiento de la realidad como en su dominio y transformación. Su prestigio es tan seguro que otras disciplinas, como la psicología, la biología y la sociología, intentan a veces seguir el modelo de las ciencias naturales (física-matemática). Los grandes avances de la físico-matemática se deben, por un lado, a los hombres de gran talento (que aprovechan y desarrollan sus facultades humanas superiores: lenguaje, la razón, el pensamiento (inductivo, deductivo y analógico) y la solución de problemas) que se han dedicado a la investigación científica, como Kepler (1571-1630), Descartes (1596-1650) y su método de la duda Cartesiana o método cartesiano, y Isaac Newton (1642-1727). Por tanto los grandes éxitos, frutos y avances en la ciencia pura y aplicada, es sin lugar a dudas, por un instrumento cognoscitivo denominado el Método Científico el cual emplea, y cuyos cuatro pasos son los siguientes: 1. Las Observaciones que el científico realiza sobre el fenómeno o sector de la realidad que va a estudiar; la mide y cuantifica, las cataloga y analiza.


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2. La Experimentación, que consiste en violentar la naturaleza para que responda de alguna manera a las cuestiones que el investigador le plantea (manipulación y control de variables o condiciones). El hecho de que en las escuelas existan laboratorios, significa que seguimos la línea marcada por el Método Galileano o método de Galileo. 3. Luego, el científico formula o diseña una hipótesis premilitar que pueda explicar el fenómeno en cuestión, cuyas razones ignora. Pero no basta la hipótesis; el método científico exige un cuarto paso dirigido a comprobarla (criterios de confiabilidad y veracidad). 4. Se trata ahora de Verificar (demostrar), de someter a una serie de pruebas empíricas e intelectuales la hipótesis preliminar formulada. Si ésta resiste las pruebas a la que es sometida, entonces se ha logrado un avance científico, pasando la hipótesis a convertirse en una tesis que en cualquier momento pueda ser una ley de bajo o alto nivel. Y es así como, el científico tiene que apoyarse, además, en una serie de instrumentos cognoscitivos. Ya que necesita de la actividad propia de su mente, que es la abstracción e imaginación, igualmente necesarias son la inducción, la deducción y la analogía que son elementos del razonamiento o de la razón. Por tanto se puede decir que, el conocimiento o pensamiento humano está en continuo proceso dialéctico de captar su propia realidad y la del mundo sensible. Y es así como existen diferentes formas de conocer al ser humano y al mundo sensible (objetos materiales) desde puntos de vista o enfoques diferentes (objetos formales) empleando modos distintos de conocer. Hume, empieza por constatar que el hombre tiene dos tipos diferentes de percepciones, que son impresiones e ideas. Con impresiones quiere decir la inmediata percepción de la realidad externa. Con ideas quiere decir el recuerdo de una impresión de este tipo. Por ejemplo. Si un individuo se quema en una estufa caliente, recibe una impresión inmediata o crea en su mente una imagen del suceso. Mas adelante puede pensar en aquella vez que se quemo. Es a esto lo que Hume llama Idea. La diferencia es que la Impresión es más fuerte y más viva que el recuerdo de la reflexión sobre el recuerdo. Se puede decir que la sensación sólo es el original, y que la Idea o el recuerdo de la sensación sólo es una pálida copia. Porque la impresión es la causa directa de la Idea que se esconde en la conciencia. Cualidades objetivas o cualidades primarias de los sentidos según John Locke, se refiere a la Extensión de las cosas; su peso, forma, movimiento, número. En cuanto a estas cualidades cuantitativas podemos estar seguros de que los sentidos reproducen las verdaderas cualidades de las cosas.


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Cualidades subjetivas o cualidades secundarias de los sentidos según John Locke, son cualidades cualitativas como color, sabor o sonido, aunque no siempre reflejan las verdaderas cualidades que son inherentes a las cosas mismas, sino que sólo reflejan la influencia de la realidad exterior sobre nuestros sentidos.

II. Investigación Científica

La investigación científica puede ser concebida como el proceso de búsqueda sistemática, controlada y crítica de la solucion ante un problema.

- El planteamiento de un problema científico. - El desarrollo de un modelo verificable para resolverlo. - Un proceso riguroso y objetivo de observación y recopilación de datos. - El análisis e interpretación de los hallazgos en función del modelo planteado,

el contexto y el conocimiento científico previamente establecido. - La comunicación apropiada de sus resultados a la comunidad científica y la

sociedad para su verificación y aplicación. III. Método científico

Al hablar del método científico es referirse a la ciencia (básica y aplicada) como un conjunto de pensamientos universales y necesarios, y que en función de esto surgen algunas cualidades importantes, como la de que está constituida por leyes universales que conforman un conocimiento sistemático de la realidad. Y es así que el método científico procura una adecuada elaboración de esos pensamientos universales y necesarios. Sin embargo, mientras que los representantes del “camino más elevado hacia la verdad” se afanan para demostrar que los procedimientos –disciplinados y positivos- de la ciencia limitan su radio de acción hasta el punto de excluir los indubitables aspectos de la realidad. ¿Y en qué fundamentan éstos tal punto de vista? Su argumento estriba, en primer lugar, en la presentación del método científico como interesado únicamente en la física y en la química (ciencias experimentales), es decir, en lo mensurable (lo que se puede medir, pesar y contar), excluyendo aspectos de la realidad como la vida y la mente humana, las cuales quedan reducidas –y a esto lo dan por descontado- exclusivamente a lo material, a lo corpóreo, a lo externo. En segundo lugar, tienen que demostrar que el razonamiento científico constituye un estricto proceso de deducción, proceso del que están excluidos la imaginación y el pensamiento intuitivo.


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En otras palabras, el método científico tiene su base y postura sobre la teoría mecanicista (todo es considerado como una máquina, y para entender el todo debemos descomponerlo en partes pequeñas que permitan estudiar, analizar y comprender sus nexos, interdependencia y conexiones entre el todo y sus partes), y, por consiguiente también ese mismo carácter. Si ello fuera realmente así, está claro que quedarían fuera del alcance, del razonamiento científico vastos campos o parcelas de la realidad, de la verdad; siendo entonces necesario hallar un nuevo camino que nos lleve hasta esta misma verdad. Mas la ciencia no está en modo alguno circunscrita a lo mensurable. “El papel desempeñado por la medición y por la cantidad (cualidades cuantitativas) en la ciencia –dice Bertrand Russell- es en realidad muy importante, pero creo que a veces se le supervalora. Las leyes cualitativas pueden ser tan científicas como la leyes cuantitativas.” Tampoco la ciencia está reducida a la física y a la química; mas a los defensores del “elevado camino hacia la verdad” les conviene creer que ello es así. Para ellos es necesario, en efecto, presentar a la ciencia como estando limitada, por su misma naturaleza, a la tarea de preparar el escenario para que la entrada en él una forma más elevada de conocimiento. Pero la esfera de la acción de la ciencia es ya bastante amplia, no ya para incluir a la biología y a la psicología, a la economía y a la antropología, a la sociología y a la historia, sino que también sus métodos son capaces de ir modificándose a si mismos, al objeto de mejor adecuarse a cada uno de los campos estudiados. Lo que hace que el razonamiento científico es, en primer lugar, el método de observación, el experimento y el análisis, y, después, la construcción de hipótesis y la subsiguiente comprobación de éstas. Este procedimiento no sólo es válido para las ciencias físicas, sino que es perfectamente aplicable a todos los campos del saber. A lo largo de la historia, el hombre se ha enfrentado a un sinnúmero de obstáculos y problemas para desentrañar los secretos de la naturaleza, tanto para vivir con ella, como de ella en “perfecta” armonía. Para superar esos problemas ha empleado muy diversas estrategias, las cuales dieron paso a la formalización de procedimientos que, en última instancia, no son sino el propio método científico. El método científico es el procedimiento planteado que se sigue en la investigación para descubrir las formas de existencia de los procesos objetivos, para desentrañar sus conexiones internas y externas, para generalizar y profundizar los conocimientos así adquiridos, para llegar a demostrarlos con rigor racional y para comprobarlos en el experimento y con las técnicas de su aplicación.


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Al referirse a las formas de existencia de los procesos objetivos, Elí de Gortari lo está haciendo a las diversas maneras en que los procesos de por sí existentes se desarrollan y sólo a ellos; y cuando dice que la finalidad es desempeñar sus conexiones internas y externas, se está refiriendo fenomenológicamente al proceso natural de los acontecimientos de la naturaleza, pero no a todos, solo a aquellos que aún no tienen una explicación acabada que den cuenta precisamente del cómo suceden tales o cuales fenómenos, y de los que una vez desentrañados y explicados sus procesos, se derivan leyes, teorías, modelos, que más tarde serán punto de partida para la búsqueda de nuevos conocimientos. El método científico se emplea con el fin de incrementar el conocimiento y en consecuencia aumentar nuestro bienestar y nuestro poder (objetivamente extrínsecos o utilitarios). En sentido riguroso, el método científico es único, tanto en su generalidad como en su particularidad. Al método científico también se le caracteriza como un rasgo característico de la ciencia, tanto de la pura como de la aplicada; y por su familiaridad puede perfeccionarse mediante la estimación de los resultados a los que lleva mediante el análisis directo. Otra característica es que, no es autosuficiente: no puede operar en un vació de conocimiento, si no que requiere de algún conocimiento previo que pueda luego reajustarse y reelaborarse; y que posteriormente pueda complementarse mediante métodos especiales adaptados a las peculiaridades de cada tema, y de cada área, sin embargo en lo general el método científico se apega a las siguientes principales etapas para su aplicación:

1. Enunciar preguntas bien formuladas y verosímilmente fecundas. 2. Arbitrar conjeturas, fundadas y contrastables con la experiencia para contestar

a las preguntas. 3. Derivar consecuencias lógicas de las conjeturas. 4. Arbitrar técnicas para someter las conjeturas a contrastación. 5. Someter a su vez a contrastación esas técnicas para comprobar su relevancia y

la fe que merecen. 6. Llevar a cabo la contrastación e interpretar sus resultados. 7. Estimar la pretensión de la verdad de las conjeturas y la fidelidad de las

técnicas. 8. Determinar los dominios en los cuales valen las conjeturas y las técnicas, y

formular los nuevos problemas originados por la investigación. Descrito desde otro punto de vista, podemos decir que el método científico es el medio por el cual tratamos de dar respuesta a las interrogantes acerca del orden de la naturaleza. Las preguntas que nos hacemos en una investigación generalmente están determinadas por nuestros intereses, y condicionadas por los conocimientos que ya poseemos. De estos dos factores depende también la “clase” de respuesta que habremos de juzgar como “satisfactoria”, una vez encontrada. El método científico es la lógica general empleada, tácita o explícitamente para valorar los meritos de una investigación.


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Es, por tanto, útil pensar acerca del método científico como constituido por un conjunto de normas, las cuales sirven como patrones que deben ser satisfechos si alguna investigación es estimada como investigación responsablemente dirigida cuyas conclusiones merecen confianza racional. El método científico sigue una direccionalidad univoca que le es característica, porque el método como tal es en sí un procedimiento encaminado a un objetivo, el intentar lograrlo lleva implícita una dinámica que para el caso del método científico se inicia con: la Fase de la Observación, donde el sujeto conocedor (científico) entra en contacto

con el fenómeno, y sabe de él algo, algo que lo induce a continuar buscando; en un segundo gran momento, supone de ése fenómeno cierto nivel de verdad, esto es, en una segunda fase, o

Fase del Planteamiento de la hipótesis, que fundamentada en conocimientos previos y en los datos por recoger, podría ser demostrada; por último tenemos

Fase de Comprobación, la cual depende del grado de generalidad y sistematicidad de la hipótesis. Las evidencias que comprueban o desaprueban son igualmente estimables.

III. Tesis

La tesis es una proposición o pensamiento, cuya veracidad fue demostrada y justificada a través de exposición de argumentos o alguna prueba (hechos comprobables). Es común y de manera obligatoria en la mayoría de las carreras académicas que se dictan en las universidades que existen en todo el mundo y cuyo objetivo es formar profesionales aptos y responsables, la presentación primero y luego la aprobación de una tesis para logar el título o el grado académico correspondiente.

1. La tesis combina la revisión bibliográfica extensa y crítica con resultados novedosos de cierta relevancia, a determinar por algún tribunal de grados científicos.

2. La diferencia de esta revisión con la monografía es que ahora sólo se

deben analizar y describir en detalle los aspectos específicos relacionados directamente con lo que será mejorado en la tesis (los aspectos novedosos). La información restante sólo se menciona y se proporcionan las referencias.

3. El contenido se ordena de forma similar al de un artículo científico. La

diferencia está en la extensión y la relevancia de los resultados novedosos, en calidad y cantidad.

En suma La Tesis de Grado, se caracteriza por ser una investigación que profundiza en un campo del conocimiento o lo presenta en una forma novedosa y crítica.


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Debe ser producto personal, representar un aporte valioso para la materia y demostrar autonomía de criterio intelectual y científico, capacidad crítica, analítica, constructiva, en un contexto sistémico y el dominio teórico y metodológico de los diseños de investigación propios de la materia. Sigue las etapas del proceso de investigación cientifica: ETAPAS Paso 1. Concebir la idea de investigar.

- Generar ideas potenciales - Conocer fuentes de generación de ideas

Elección del tema o tópico específico dentro de un área de conocimientos. Puede involucrar relación de tópicos de dos áreas diferentes. Ej. Impacto Económico del trabajo de los niños de la calle. Personal Profundo interés, curiosidad Conocimiento Experiencia Paso 2. Plantear del problema de investigación.

- Establecer los objetivos - Formular las preguntas - Justificar la investigación - ¿Para qué se investiga? - ¿Para qué se quieren los resultados? - ¿Cuál será su utilidad? - Evaluar las deficiencias en el conocimiento del problema

Paso 3. Elaborar el marco teórico. Revisar la literatura.

- Revisar la literatura - Detectar la literatura - Obtener la literatura - Consultar literatura - Extraer y recopilar la información de interés - Construir el marco teórico

Paso 4. Definir el enfoque, el tipo de investigación y a qué nivel llegará.

- Decidir si es un enfoque cuantitativo o cualitativo - Decidir el tipo de investigación. Ejemplo: exploratoria, descriptiva, correlacional

o explicativa


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- Estimar tentativamente cual será el alcance final de la investigación Paso 5. Establecer las hipótesis.

- Analizar la conveniencia de formular o no hipótesis - Formular las hipótesis de la investigación - Detectar las variables - Definir conceptualmente las variables - Definir operacionalmente las variables

Paso 6. Seleccionar el diseño apropiado de investigación.

- Definir el tipo de diseño mas apropiado - Precisar el diseño especifico

Ejemplos: Diseño experimental, preexperimental o cuasiexperimental; Diseño no experimental, etc. Paso 7. Seleccionar la muestra apropiada para la investigación

- Definir los casos - Delimitar la población - Elegir el método de selección de la muestra - Preciar el tamaño de la muestra - Aplicar el procedimiento de selección - Obtener la muestra

Paso 8. Recolectar los datos.

- Definir la forma idónea de recolectar los datos - Seleccionar y elaborar el instrumento de medición y aplicarlo - Calcular o determinar la validez y confiabilidad del instrumento de medición - Aplicar los instrumentos o métodos - Obtener los datos - Codificar los datos - Crear un archivo que contenga los datos

Paso 9. Analizar los datos.

- Decidir el programa de análisis de datos que se utilizará - Explorar los datos obtenidos en la recolección - Analizar descriptivamente los datos por variable - Visualizar los datos por variable - Evaluar la confiabilidad, validez y objetividad de los instrumentos utilizados - Seleccionar las pruebas estadísticas - Elaborar el programa de análisis - Realizar los análisis.

Paso 10. Presentar los resultados.


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- Definir el usuario del reporte - Seleccionar el tipo de reporte - Elaborar el reporte de investigación - Presentar el reporte de investigación


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Tema: Formulación del Problema de Investigación.

I. El Problema

Dado que el propósito de una investigación es solucionar un problema, antes de continuar con las demás etapas de la investigación, es indispensable delimitar y describir claramente cuál es el origen del problema. Plantear el problema de Investigación comprende determinar las evidencias, o situaciones que originan una problemática. La tarea de formular el problema consiste en delimitar una serie de “situaciones” (sean hechos, fenómenos, objetos, sucesos, informaciones, por ejemplo) que conducen a la identificación de una pregunta central, problema; es decir, atender y establecer las relaciones de causalidad entre situaciones y efectos del mismo, por ejemplo, a través de un árbol de problemas. En la parte inferior del árbol del problema central se señalan sus causas y en la parte superior sus efectos o consecuencias, para seleccionar una parte o aspecto relevante de éste. La jerarquía de los problemas permite llegar a identificar el nivel que se desea y que es susceptible de solución. Además, este análisis permite definir los objetivos específicos del proyecto. Para la formulación del problema se debe profundizar en el análisis de antecedentes realizado y ubicar el problema en forma teórica y metodológica.

II. Características Del Problema El planteamiento del problema de investigación se toma como referencia para definir los objetivos y el diseño de investigación, orienta el análisis e interpretación de la información y además, soporta la elaboración del informe final dado que su finalidad es precisamente dar respuesta al problema. Por lo tanto, de la calidad que se logre en la formulación del problema depende la estructura del resto del proyecto y el desarrollo de la investigación. Un problema bien formulado debe tener las siguientes características:

o Ser interesante para el investigador y acorde con la capacidad investigativa de éste, quien debe ser competente para desarrollar el estudio

o Debe tener relación directa con el tema planteado y delimitarlo. En caso contrario debe justificarse el cambio de tema.

o Su respuesta debe ser útil y conveniente en cuanto responda a una necesidad.

o Su solución debe ser generalizable en algún grado importante. o Su planteamiento es una pregunta expresada en términos

sencillos y directos. o Los términos que se usen deben ser conocidos y precisos, no

ambiguos. En caso de requerir definición debe incluirse. o Debe incluir por lo menos dos variables que se relacionen o una

variable que requiere caracterizarse.


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o Dicha pregunta debe ser susceptible de solución al considerar la posibilidad de indagar información al respecto porque hay un contexto en el que se manifiesta dicho problema, el tiempo necesario, los recursos humanos y materiales, el soporte técnico que requiere, las implicaciones que tiene su desarrollo.

En relación con este último aspecto, no sobra el énfasis en evaluar las implicaciones éticas de la solución de dicho problema; por ejemplo, el problema dice: ¿Cómo incide el sentimiento de rechazo de los padres adoptantes ante los errores y dificultades de sus hijos adoptivos en la seguridad de los niños al interactuar con sus compañeros? En este caso puede suceder que al indagar en unos y otros por estos sentimientos, su balance emocional se vea afectado al tomar conciencia de ello; en consecuencia, habría que evaluar desde el punto de vista psicológico la pertinencia de adelantar tal estudio. Finalmente, antes de continuar con la formulación del problema es fundamental decir que si bien nos referimos al término problema, ello no significa que éste deba corresponder a un conflicto en un contexto. Sin embargo, si corresponde a un conflicto cognitivo, a un espacio del conocimiento que no ha sido indagado por el investigador y en investigaciones previas. Aun así, puede haber problemas que se han indagado en un contexto y la investigación que se adelante puede replicar el estudio haciendo la contextualización necesaria.

III. Formulación del problema. Mario Bunge en su obra La Investigación Científica propone algunas formas y reglas para la formulación del problema de investigación, que tomo como referencia a continuación. Un problema de investigación, en especial cuando se está aprendiendo a investigar, debe ser sencillo e incluir un solo referente. Los siguientes son algunos referentes posibles para la formulación de problemas elementales de investigación:

o Problema relativo al quién, cuando la pregunta se refiere a la condición de personas implicadas en una situación, a sus características en relación con dicho contexto.

o Problema relativo al dónde, cuando el interés se centra en las condiciones del lugar, sean ellas geográficas, sociales, históricas y de algún modo se indaga por el contexto.

o Problema relativo al por qué, cuando se pregunta por causas o explicaciones de una situación.

o Problema relativo a alternativas que pueden ser disyuntivas dado que las opciones no pueden suceder simultáneamente y son excluyentes, conjuntivos cuando se requiere la presencia de ambas alternativas para la solución del problema de investigación, alternativas cuando cualquier alternativa de las posibles o varias simultáneamente explican o solucionan el problema, y de implicaciones cuando una alternativa incide en la otra.

o Problemas de equivalencias, cuando con las preguntas se establecen relaciones de correlación, concordancia, contradicción.


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o Problema relativo al cómo, cuando la indagación pretende explicar un método, procedimiento o la forma como se desarrolla una situación.

En investigaciones de mayor envergadura, es posible que el problema de investigación tenga varios referentes simultáneamente pero en cualquier caso, para diseñar una metodología pertinente deben desglosarse y dar un tratamiento exhaustivo a cada uno sin descuidar las interrelaciones que tengan en el estudio. Según Bunge, la formulación del problema debe atender dos condiciones más que es necesario analizar para evaluar la magnitud del diseño que requeriría, porque el aumento de preguntas necesarias incrementa la cantidad de información que se requiere y los posibles análisis de la misma: 1. Un problema bien formulado contiene datos conocidos, como antecedentes o situaciones que conducen a tantas incógnitas como objetivos y preguntas se diseñen en el proyecto. 2. El problema, en tanto es una pregunta, tiene incógnitas, que son aquellos aspectos sobre los que se busca respuesta; por lo tanto, si el problema tiene muchas preguntas implícitas o explícitas, la investigación deberá considerar también muchos objetivos y variables para observar u obtener información por diferentes técnicas e instrumentos. Los siguientes son algunos pasos útiles para la formulación correcta del problema: Identificar los datos conocidos o señalar las premisas y diferenciarlos de la

incógnita. Localizar el problema en relación con el tema: con frecuencia el problema no

abarca la totalidad del problema sino que lo limita, lo focaliza. Identificar la clase de problema, como: · Problema empírico que demanda

observación, enumeración o medición. · Problema conceptual que exige descripción, ordenación, dilucidación, deducción o construcción. · Problema de estrategia que requiere el desarrollo de metodologías, convenciones, técnicas, disposiciones o un examen de métodos. · Problema valorativo que implica estimación de datos, y evaluación de hipótesis, teorías o técnicas.

Formular el problema con claridad; para esto minimizar la pregunta que lo enuncia. Por lo tanto eliminar la vaguedad y evitar fórmulas defectuosas que den espacio a la confusión.

Buscar problemas análogos que ya han sido resueltos, transformar el problema, replantear la construcción del mismo, transferirlo a otro contexto para evaluarlo desde esa perspectiva. Las respuestas a estos planteamientos ayudan a evaluar la pertinencia y la relevancia del problema así como la viabilidad de su solución.

En síntesis: La formulación debe establecer la relación de los datos conocidos con las incógnitas y de éstas con las variables principales. La formulación se debe hacer mediante una pregunta de tal modo que la relación propuesta se pueda probar empíricamente y esté ubicada en un contexto espacio temporal.


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Tema: Objetivos y justificación

I. Objetivos

Los objetivos de una investigación surgen del planteamiento del problema y permite guiar el estudio y delimitarlo, así como orientar los resultados y definir las etapas necesarias en el diseño. Así mismo, los objetivos son la base para estructurar la interpretación de la información y el contenido del informe final. El objetivo es un enunciado que define una meta de mayor o menor envergadura y por lo tanto, orienta y fundamenta la acción. El objetivo se expresa en infinitivo y requiere de un verbo de acción cuyo nivel de operatividad puede variar de acuerdo con la clase de objetivo que sea y el momento que le corresponda en la investigación. OBJETIVO GENERAL El objetivo general está relacionado con el problema y guarda un orden lógico coherente con el desarrollo que se prevé para la investigación. Además, el objetivo general hace referencia a las variables y a su carácter medible y observable. El objetivo general es el más amplio de la investigación y sobre el se fundamenta la estructura del diseño razón por la cual debe estar relacionado con las estrategias que estén implicadas en el proyecto. Este objetivo debe conservar la incógnita contenida en el problema, debe corresponder al mismo tipo de estudio de problema, sea éste de personas, hechos, lugares, causas, alternativas, equivalencia o método u otros que usted considere como una clase que no esté incluida en éstas; además, debe contener las mismas variables. Sin embargo, en ocasiones es necesario replantear el problema al proponer objetivos porque se encuentran inconsistencias, o aspectos para los que no se pueden proponer objetivos operacionales y por lo tanto el diseño sería complejo, o inclusive, imposible. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. El planteamiento del objetivo general es útil para definir un derrotero al proyecto pero aun está lejos de ser operativo y de poderlo vincular directamente a un diseño de investigación. Esta es la tarea de los objetivos específicos que tienen en sus estructuras las mismas características del objetivo general: enunciado preciso y claro, operativo, expresado en infinitivo y con un verbo que indique acción. Los objetivos específicos son enunciados precisos, por lo tanto, cada uno incluye una sola meta, es decir no mezcla distintos objetivos en uno.


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Además, los objetivos específicos conducen a los resultados que se espera alcanzar; los objetivos específicos en cada proyecto reflejan aquello que se prevé como posiblemente alcanzable con el desarrollo de la investigación; de esta manera se evita que el objetivo sea ambicioso o inmanejable. Si hay objetivos que no se pueden alcanzar es necesario elaborar más de un proyecto para lograrlos o replantear el objetivo general. Los objetivos específicos se proponen sobre los subproblemas que comprende el problema general y permiten guiar el estudio y delimitarlo, así como orientar los resultados y definir tapas. Por lo tanto, la primera tarea es desglosar el problema de investigación en subproblemas susceptibles de solucionar por etapas que posteriormente deben integrarse para lograr el objetivo general. En consecuencia, los objetivos específicos son las soluciones concretas al problema que el proyecto desea atender. Dichos objetivos deben definir aquello que con ellos se espera alcanzar por sí mismo, es decir sin la contribución de otros proyectos o de otros objetivos específicos. Ello significa que los objetivos específicos son los fines inmediatos que el proyecto se propone alcanzar en un tiempo determinado y por lo tanto, se deben formular en términos de solución del problema planteado. En general, podría decirse que un objetivo específico del proyecto es la perspectiva de una nueva situación en la que dicho problema estaría solucionado.


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II. Justificación

La definición del problema no es suficiente para adelantar una investigación porque éste puede parecer relevante a quien lo plantea pero al buscar razones fundamentales, éstas no son suficientes para que el esfuerzo necesario valga la pena. Sin embargo, aunque una investigación no pueda justificarse para una comunidad o para quien la pudiera financiar, profundizar en el conocimiento es parte de la libertad del ser humano y el investigador, aun así, podría desarrollarla. El problema de forma es su financiación; los problemas de fondo, de contenido, son relativos a la comunidad académica correspondiente y el campo específico del conocimiento al que está vinculado el proyecto, el respeto por la metodología de la investigación y por los métodos específicos de ese saber, las características de la investigación en sí misma para tener validez y las implicaciones éticas que pueda generar su desarrollo. El investigador está siempre vinculado social y culturalmente a una o unas comunidades a quienes debe respeto, aunque no sumisión. Razón de ser de la Justificación La justificación del proyecto propone las características y dimensiones del problema que son relevantes para el conocimiento, las personas y comunidades implicadas, así como para el investigador. En algunas investigaciones se exponen las razones por las cuales es necesario solucionar o modificar una determinada situación, mientras que en otras explica la relevancia de preguntas o métodos que desea explorar o validar; estas características son relativas a la clase de investigación. Por lo tanto, la justificación debe basarse en el análisis que llevó a plantear el problema y a los antecedentes que se indagaron. En general, una investigación debe tener una razón en sí misma en relación con diferentes contextos o comunidades y en general tiene importancia para una entidad de diversa índole no solo financiadora; por ejemplo, para quien financia el estudio, porque en ese contexto se desarrollará la investigación, para quien la avale académica o socialmente, para quien dispone de las condiciones para validar los resultados de la investigación, para empresas que apoyarán la investigación o su implementación posterior, para una comunidad de lectores o académicos o investigadores, o como en este caso, para una universidad o una facultad ante quien debe presentar un proyecto y desarrollar la investigación correspondiente con el fin de aprender a investigar y optar a un título profesional. En consecuencia, usualmente la investigación debe ser avalada por un equipo que generalmente está formado por expertos en investigación y en el campo específico en el que se inscribe la investigación. Quién evalúa un proyecto de investigación tiene en cuenta, entre otros aspectos, la finalidad principal de la misma, pero también considera las implicaciones colaterales que pueda tener.


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La justificación explica por qué el proyecto es adecuado para solucionar el problema identificado inicialmente. Para esto, se pueden tener en cuenta aspectos tales como: en qué medida el proyecto contribuye a solucionar el problema planteado; quiénes son los beneficiarios del proyecto y cómo recibirán los resultados; y se hará el análisis de las razones por las cuales el diseño propuesto es adecuado en tanto permite contribuir a la solución del problema. En la investigación que nos ha servido de ejemplo sobre El discurso, la organización y la acción en la evaluación escolar, la razón en sí misma de su realización fue el desconocimiento que parecían tener las comunidades educativas de las implicaciones de la nueva política educativa y el desconcierto para implementarla en sus instituciones; la investigación informaría a estas comunidades sobre las características del enfoque evaluativo de la legislación, las condiciones de su aplicación a nivel nacional y sobre sus consistencias o inconsistencias. Si bien la idea de la investigación surgió antes de la necesidad por optar al grado de Magíster, ésta fue una condición que determinó su razón de ser; así mismo, la investigación debía responder a algunas condiciones del MEN quien financió el evento en el que se recogió parte de la información. Además, la justificación tenía también razones personales, comunitarias y para el saber pedagógico del país en el campo de la evaluación y la legislación educativa. En relación con el conocimiento. La justificación de la investigación tiene relación directa con el campo del conocimiento en el cual se inscribe y debe sustentarse desde el saber acumulado en dicho campo; de ahí la importancia de hacer un análisis profundo de los antecedentes del problema porque ellos proveen información sobre desarrollos anteriores al respecto o carencias, problemas que han quedado planteados, hipótesis que deben validarse en diferentes contextos. La justificación en este aspecto debe considerar los problemas planteados a los cuales aportaría, la utilidad de los métodos o conocimientos que desarrollaría, las posibilidades investigativas que abriría, los modelos o los referentes teóricos que desarrollaría, los contextos específicos a los que el conocimiento alcanzado aportaría. En relación con personas y comunidades. La justificación de una investigación se realiza de acuerdo con las comunidades en las cuales se desarrolla refiriendo los beneficios que tendría, los problemas que solucionaría, los campos conflictivos que podría develar. Así mismo, la investigación se debe justificar para las comunidades específicas del conocimiento al argumentar el beneficio que para su conformación y consolidación tiene. En el caso de investigaciones con carácter de requisito de grado, la justificación debe exponer los beneficios para el campo específico de su formación


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profesional, para la facultad y para el conocimiento que circula en ella, para los estudiantes y para el propio estudiante en su proceso de formación profesional. Finalmente, la investigación debe tener una razón de ser para quienes la realizan en el campo personal y en el campo profesional. Dicha justificación tiene un interés personal que sirva de móvil durante su desarrollo porque, por ejemplo, en el caso de trabajos de grado hay una demanda externa que si no tiene ese vínculo puede llevar a abandonos sucesivos y nuevos intentos ante las dificultades que presenta una investigación. Así mismo, es útil una motivación externa de reconocimiento y de divulgación del saber.


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Tema: Marco Teórico – Antecedentes del problema

I. Introducción

El contenido del marco teórico es situar el problema en estudio dentro de un conjunto de conocimientos –sólidos y confiables- que permitan orientar la búsqueda y ofrezcan una conceptualización adecuada de los términos que se van a utilizar. “El marco teórico permite integrar la teórica con la investigación y establecer sus interrelaciones. Representa un sistema coordinado coherente, de conceptos y propósitos para abordar el problema. Se suele denominar de diversas maneras: Marco Referencial, Marco teórico conceptual, Marco funcional de la investigación, Marco de sustentación, Marco estructuralconceptual, formulación teórico o marco conceptual”.

II. Marcos de una investigación.

Los marcos de una investigación son fundamentos que le dan un contexto a la investigación para la definición de la hipótesis y las variables, para la selección o diseño de un método pertinente y para la interpretación de la información obtenida con el fin de dar respuesta a la pregunta de investigación. Los marcos de una investigación son teórico, conceptual bibliográfico, geográfico e histórico. El marco teórico es un fundamento al tema de la investigación que permite al investigador relacionar, explicar y posicionar el tema de estudio y la problemática que espera resolver y sobre la cual ofrece predicciones verificables acerca de ésta. El marco conceptual recoge las definiciones operacionales de los términos que constituyen el problema de investigación, las variables y la hipótesis. El marco bibliográfico es la literatura sobre el tema que se investiga. Corresponde a estudios empíricos y analíticos que de alguna manera funcionan como fuentes secundarias y que deben ser del conocimiento del estudiante. Este marco es útil para la elaboración del marco teórico. Los marcos histórico y geográfico corresponden al contexto espacio temporal propio del tema que se investiga y que son importantes para delimitar el diseño de la investigación con el propósito de no sesgar los resultados del análisis. Bien entendido este marco es parte de los antecedentes del tema, del problema, de la hipótesis y del diseño.

III. Razón de ser de un marco teórico.

El objeto del marco teórico es localizar el tema y el problema de la investigación dentro de un conjunto de conocimientos existentes y orientar todo el proceso de investigación, dado que ésta tiene como finalidad ampliar con mayor o menor


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extensión o profundidad una parte de un campo específico del saber, sea éste aplicado o teórico; dicha ampliación puede ser porque se encuentra un conocimiento nuevo o porque se valida o se rechaza éste en un contexto específico o porque se desarrolla un nuevo método o se descubre un nuevo problema o se plantean nuevas preguntas. Todas éstas son formas de ampliar el conocimiento en tanto abren espacios de reflexión, de nuevas investigaciones o nuevas formas de proceder; y en ocasiones, en investigaciones muy relevantes en un campo del saber, pueden dar origen a un nuevo paradigma. Es evidente entonces que una investigación requiere ubicarse en los campos del saber relativos al problema de investigación; dicha ubicación tiene varios fines:

•••• No adelantar investigaciones con las cuales el problema planteado ya esté resuelto. Parece una contradicción pero si el investigador no recurre a la teoría, podría proponer un problema que lo es para él pero no para la comunidad académica correspondiente. Sin embargo, puede replicar dichas respuestas en otro contexto con la ampliación del conocimiento que ello implicaría.

•••• Sustentar la investigación en las leyes, métodos, problemas, preguntas y conceptos del campo del conocimiento relativo al problema planteado.

•••• Encontrar referentes en los cuales pueda arriesgar una respuesta al problema planteado con algún grado de posibilidad, dada la coherencia que tiene con el campo del conocimiento relativo a ella. Esa posible respuesta toma la forma de hipótesis.

•••• Tener un cuerpo de conocimientos estructurado en el cual pueda fundamentar la interpretación de la información obtenida y explorar vías de solución o respuesta al problema de investigación planteado.

•••• Establecer si el problema planteado es relevante, posible de solucionar con el cuerpo teórico disponible y si en definitiva se justifica avanzar en el proyecto de investigación y en su solución.

IV. CARACTERÍSTICAS DEL MARCO TEÓRICO

El marco teórico es la descripción, explicación y análisis del problema de investigación desde una teoría y posiblemente, dentro de un enfoque seleccionado en la teoría relativa al mismo; este marco permite que el investigador asuma una posición entre la teoría y el enfoque referidos al tema y a la problemática que se va a estudiar. El marco debe explicar el problema desde la teoría o el conocimiento existente y el que posee el investigador. Además, establece las variables que entran en relación con el problema, y determina los posibles vínculos entre ellas por medio de las hipótesis propuestas en términos operativos que permitan establecer lo observable y medible del estudio. Se puede definir el marco teórico como un sistema conceptual que propone explicaciones aproximadas y mantiene una relación entre los hechos observados y la teorización de los mismos. El marco teórico debe describir con sencillez y coherencia los componentes del fenómeno en estudio y explicar la relación que se establece entre éstos para hacer predicciones sobre los cambios que sufriría el fenómeno estudiado al


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transformar las condiciones descritas como variables, o para interpretar la situación objeto de estudio o para comprender los significados elaborados en torno a él. En las investigaciones cuantitativas en marco teórico da fundamento a las variables y hipótesis de investigación. En consecuencia, el marco teórico se caracteriza por:

• Constituir un referente para ampliar la descripción teórica del problema. • Orientar la organización de relaciones entre las variables e integrar la

teoría con la investigación. • Ser la base del planteamiento de la hipótesis y ubicar el problema y los

resultados en un conjunto de conocimientos existentes. • Permitir la organización de los elementos que delimitan el problema para

manejarlo y transformarlo en acciones investigativas.

V. FASES PARA LA ELABORACIÓN DE UN MARCO TEÓRICO

La elaboración del marco teórico comienza con una revisión más o menos exhaustiva de la literatura que existe sobre el tema, sea en fuentes primarias o secundarias; con base en esta revisión se seleccionan las fuentes pertinentes, necesarias y suficientes para soportar la hipótesis y la solución del problema de investigación; después se realiza la consulta propiamente dicha y se extrae la información correspondiente; y finalmente, se elabora un índice o una estructura del marco para concluir con un texto completo que constituye el marco teórico. Por lo tanto, elaborar el marco teórico requiere cuatro momentos:

• Indagar sobre otros estudios previos sobre el tema. • Ubicar el problema en las teorías y enfoques existentes compatibles con

la investigación por medio de la revisión de literatura. • Extraer lo relevante y relacionado con el estudio para hacer una síntesis

conceptual sobre el tema y determinar los aspectos que se van a estudiar. (Variables y relaciones).

• Estructurar el marco teórico para lo cual debe identificar los elementos, seleccionar variables, relacionar las variables y formar hipótesis, esquematizar las relaciones entre las variables y elaborar el texto del marco.

La revisión de la literatura sobre el tema es una exploración sobre fuentes primarias (libros, revista especializadas, películas, memorias de eventos académicos, disertaciones, investigaciones y tesis, redes de información) o secundarias (como estados del arte u otras compilaciones de fuentes primarias) para tener una visión de cada uno de ellos y hacer una selección de acuerdo con el problema de investigación. Así mismo, en ocasiones debe seleccionar el material de acuerdo con el autor dado el rigor que tiene o la acreditación frente a la comunidad académica correspondiente, el lugar de origen porque puede no ser pertinente al marco geográfico e histórico, la fecha porque puede ser que esta información que ya no tenga validez. Finalmente, es fundamental evaluar el enfoque que soportará el marco teórico de acuerdo con las características del problema, según la perspectiva desde la cual


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se aborda la investigación, así como en relación con las concepciones del investigador y aun en ocasiones, de quien contrata la investigación. Sobre el material seleccionado se hace una consulta específica comenzando por la tabla de contenido y se recoge la información necesaria consignando la ubicación física del material (biblioteca, videoteca, hemeroteca, dirección electrónica de ubicación), la información topográfica con la cual está catalogada en el lugar de archivo, la ficha bibliográfica, citas textuales, ideas elaboradas por el lector, referencias a otras fuentes relacionadas. La organización inicial de esta información es fundamental para poder recuperarla o profundizar posteriormente o ratificar y precisar la información. Finalmente, se requiere iniciar el proceso propiamente dicho de elaboración del marco teórico. El punto de partida es organizar la información consultada respetando los principios y leyes del saber específico involucrado y sus métodos de modo que el resultado sea una organización estructurada y no solo una yuxtaposición de ideas. Como apoyo en la elaboración del marco es útil un esquema organizador sea éste una red, un índice secuencial o un modelo argumentativo o conceptual.


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Tema: Hipótesis y Variables

I. Hipótesis

Las hipótesis se emplean en la investigación empírica rigurosa. Son aseveraciones sobre una relación entre una variable que se establece como independiente y otra como dependiente y que deben ser sometidas a prueba mediante la investigación. Proponer una hipótesis para una investigación es comenzar a hacer operativo el proceso de búsqueda de respuestas a la pregunta de investigación expresada en el problema; la hipótesis arriesga una posible respuesta fundamentada en los referentes estructurados en el marco teórico. Para elaborar la hipótesis se requiere determinar sus componentes y las clases de relaciones que se establecen entre ellos. La hipótesis de una investigación se origina en el marco teórico y es la afirmación que se considera razonable acerca de la posibilidad de verificarla y solucionar el problema de investigación. La razonabilidad de la hipótesis está directamente referida al marco teórico del cual surge una posible relación entre dos o más variables porque es en éste en el que se han organizado y sistematizado conocimientos que permiten hacer tal predicción. Significado. La hipótesis es un enunciado de carácter proposicional que establece una o múltiples relaciones entre las variables relativas al problema de investigación; dicho enunciado es una suposición que ofrece una posible respuesta al problema y requiere ser validada en un contexto específico para dejar de ser un supuesto y pasar a ser un saber elaborado que podría llegar a ser parte de una teoría que la comprenda o plantear la necesidad de una nueva teoría. Además, algunas hipótesis explican por qué se producen cambios entre los componentes de la misma, la interdependencia que hay entre ellas. La hipótesis debe cumplir con unas condiciones mínimas para poder avanzar en la definición de variables y en la elaboración de un diseño para validarla:

• Debe ser consistente con el campo específico del saber en el que se inscribe, y en particular, con el marco teórico elaborado.

• Los términos de las hipótesis y la relación planteada entre ellos deber ser observables y medibles o tener referentes en la realidad; estos términos son las variables de la investigación.

• La hipótesis tiene que ser comprensible, precisa y concreta de modo que la sencillez del planteamiento permita generar un diseño consistente con ella; además, para que otros investigadores puedan validarla en contextos diferentes y ampliar su potencial o revaluarla.


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• La hipótesis debe ser susceptible de validar; ello significa que debe existir una técnica disponible para probarla y dicho procedimiento debe ser consistente con los métodos del conocimiento específico correspondiente.

• La nueva hipótesis debe ser compatible con hipótesis previas que ya hayan sido confirmadas. Además, debe ser una hipótesis nueva o en caso contrario, en un contexto significativamente relevante para revalidarla.

II. Razón de ser de la hipótesis.

La hipótesis es una operacionalización del problema y de los objetivos que guía el diseño para encontrar respuestas al primero. La relación entre las variables determina el tipo de diseño que se requiere y por lo tanto la claridad en dicha relación incide en la calidad del diseño; así mismo, la consistencia entre la hipótesis y los demás elementos desarrollados anteriormente favorece la posibilidad de resolver el problema en su totalidad. La hipótesis tiene como finalidad:

• Establecer y describir operacionalmente las relaciones entre las • variables de la investigación. • Proponer lo que se está tratando de probar así como una posible

explicación del problema investigado. Por eso está planteada en términos operacionales que puedan vincularse directamente con un diseño.

• Una vez validadas se transforman en conocimiento proposicional (Suárez y Latorre, 2000) que podría originar nuevas teorías o leyes de una ya existente, o métodos o preguntas o nuevos problemas.

III. Clasificación de hipótesis.

Las hipótesis se clasifican de acuerdo con el enunciado y el grado de afirmatividad en hipótesis de investigación, hipótesis nulas e hipótesis alternativas. Una hipótesis de investigación es aquella que establece la relación que se prevé encontrar entre las variables; mientras tanto, la hipótesis nula es la contraria de ésta y en general enuncian la negación de dicha relación; la razón de la hipótesis nula es que en ocasiones es más probable generar un diseño que niegue la hipótesis nula con lo cual se afirmaría la de investigación; este tipo de diseño se denomina diseño por contradicción. Las hipótesis alternativas son otras que pueden cumplir esta función en la investigación y que no están incluidas ni en la hipótesis de investigación o trabajo, ni en la hipótesis nula. Por ejemplo, una hipótesis de investigación sería: H1= En promedio, los motores que funcionan con gasolina tienen más tiempo de vida. La hipótesis nula sería: Ho = En promedio, los motores que no funcionan con gasolina tienen más tiempo de vida. Y algunas hipótesis alternativas podrían ser: Ha1= En promedio, los motores que funcionan con gas tienen más tiempo de vida.


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Ha2= En promedio, los motores que funcionan con combustibles sintéticos tienen más tiempo de vida. Las hipótesis también se clasifican de acuerdo con la relación que se establece entre las variables y de ellas depende el tipo de investigación que se realice: descriptivas, correlacionales, de diferencias de grupos y de causalidad. Las hipótesis descriptivas son aquellas que enuncian características de una población. En ellas no hay variables dependientes ni independientes y solo pretenden indagar cómo se evidencia una variable en una población. Por ejemplo: Los docentes de las universidades tienen la evaluación como mecanismo de control de la responsabilidad de sus estudiantes. Es una hipótesis que describe una condición del uso de la evaluación (variable) de los profesores universitarios (población) y pone un valor a esa variable: mecanismo de control de la responsabilidad. Es posible que esa variable tome otros valores: mecanismo de motivación, medio de formación de la conciencia, etc. Las hipótesis correlacionales enuncian la relación de dos variables en una población mientras que las hipótesis de diferencias de grupos consideran las diferencias que presenta una variable en dos poblaciones. Las relaciones que se enuncian en esta clase de hipótesis pueden ser simplemente la existencia de correlación o puede hacer referencia a la clase de correlación. Por ejemplo: entre mayor frío hace en la noche en Bogotá, más altas son las temperaturas en el día; aquí establece una relación entre la temperatura de la noche (variable 1) y la temperatura del día (variable 2), pero además, establece una variación de incremento en ambas aunque no necesariamente de descenso en ambas. Y finalmente, la hipótesis de causalidad, en ocasiones considerada como una clase de correlacional, es la que establece un vínculo de causa efecto entre las variables. Por ejemplo: Si los niños de preescolar ven frecuentemente dibujos estereotipados en los libros escolares y en los dibujos animados entonces tendrán un pobre desarrollo artístico. Esta hipótesis establece como causa del desarrollo artístico (variable efecto) en los niños de preescolar (población) la calidad de los dibujos que observan frecuentemente (variable causa). Existen otras clasificaciones de las hipótesis de acuerdo con la forma que toman: declarativa, negativa, interrogativa. La hipótesis declarativa es una afirmación positiva de una relación o resultado que procede de un estudio y se enuncia como una afirmación positiva de un resultado previsible; esta clase de hipótesis corresponde a la hipótesis de investigación descrita anteriormente. La hipótesis interrogativa formula la hipótesis en forma de pregunta y no declarativa que el estudio debe contestar. Y la hipótesis negativa dice que la relación o resultado previsible según la respectiva de la hipótesis declarativa no ocurrirá; esta hipótesis se utiliza porque corresponde a los procedimientos estadísticos, es decir, lo que prueban directamente la hipótesis negativa; esta hipótesis corresponde a la hipótesis nula descrita anteriormente.


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IV. Formulación de la hipótesis.

Si bien ya hemos hecho referencia a las características de las hipótesis como la claridad, la sencillez, la coherencia con el referente teórico, la posibilidad de validarla, hay condiciones de la forma como se enuncia que es importante considerar. La hipótesis debe tener en cuenta:

• Evaluar la posibilidad de disponer de información al respecto porque la relación que enuncia puede ser confrontada con la realidad o con otras hipótesis similares.

• Determinar las características implicadas, la población y la relación que prevé se establece entre las características en esa población particular.

• Elaborar un enunciado de acuerdo con la clase de hipótesis: si es descriptiva, es un enunciado simple que dice las características que se espera dan respuesta al problema; si es correlacional debe enunciar la existencia o no de correlación y en algunos casos, la forma como se correlacionan; si es de diferencias de grupos debe enunciar la variable que se compara y los grupos implicados; si es de causalidad se enuncia en forma de implicación de la forma si ... [causa] entonces ... [efecto o consecuencia], es decir, en forma de implicación de una variable sobre otra: Si sucede la condición A (relativa a la variable independiente), entonces, se verifica (o no se verifica) la condición B (relativa a la variable dependiente.)

• Definir operacionalmente los términos o variables implicados en su enunciado que constituyen los componentes sobre quienes se va a proponer una relación.

• Finalmente, la hipótesis puede ser enunciada estadísticamente, es decir en forma simbólica de modo que se visualice la relación entre las variables.

V. Variables.

Las variables son componentes de la hipótesis que se ponen en relación de acuerdo con un referente teórico y según lo que se puede prever en la población del estudio. Elaborar una hipótesis con las características descritas en el capítulo anterior y generar un diseño pertinente para su validación requiere conocer las características de una variable, sus clases y las posibles escalas.

VI. Significado de la variable.

La variable es una propiedad que puede cambiar de valor en cada situación o de un individuo a otro y cuya variación es susceptible de medirse en relación con una escala. Por eso la variable se entiende como la característica o cualidad que se va a estudiar, que es susceptible de ser medida, cuantificada o categorizada y cuyo valor cambia en los individuos de la muestra, sean éstos personas, objetos, situaciones, datos.


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VII. Clasificación de Variables

Las variables se pueden clasificar por lo menos bajo tres criterios: según la relación entre ellas, según los valores que toma al variar y según la forma como varían éstos. Las variables se clasifican en dependientes, independientes e intervinientes según sea la relación que se establece entre ellas en un fenómeno o situación. Toda investigación experimental estudia la relación entre variables independientes y dependientes. La variable independiente es el atributo, propiedad o característica que el investigador va a observar bajo condiciones controladas, proceso denominado manipulación de la variable en una investigación experimental, para valorar y medir la incidencia en la variable dependiente; es la causa en la relación causa-efecto. Dado que esta variable debe tomar diferentes valores al manipularla, también debe definirse para ella una escala de comparación. La variable dependiente en una investigación es una característica cuyo valor cambia porque se manifiesta de diferentes formas, o aparece y desaparece cuando el experimentador introduce, retira o cambia la variable independiente. Es la consecuencia en la relación causa-efecto y no se manipula sino que se mide para ver el efecto de manipulación de la variable independiente sobre ella; por lo tanto, se debe definir para saber qué se va medir u operacionalizar. Es importante desde ahora decir que el significado de medir hace referencia a la existencia de una escala que no tiene que ser cuantitativa; medir en estadística es asignar el valor que toma una variable en un determinado contexto. El grado de capacidad para la lectura, por ejemplo, puede depender del método utilizado para enseñar a leer, o provenir de él. Si consideramos la hipótesis: La nutrición incide en el crecimiento de los adolescentes, la variable nutrición es independiente y el crecimiento de los adolescentes es dependiente. O si la hipótesis plantea: Si la comunicación entre los hermanos aumenta, los niños menores tienen mayor autoestima, la variable independiente es la cantidad de comunicación entre los hermanos y la variable dependiente de ella es el nivel de autoestima. Las variables intervinientes son aquellas que pueden modificar los valores de la variable dependiente pero que no son controladas por el investigador; sin embargo, en una investigación se tienen en cuenta las posibles incidencias en los cambios de la variable dependiente al interpretar la información, para determinar si podrían haber sido causados por ellas. Se podría decir que estas variables tienen efecto entre la variable independiente y la dependiente porque producen un efecto sobre la relación entre éstas que debería tenerse en cuenta al interpretar los resultados. En una investigación es importante tener el menor número posible de variables intervinientes, condición que se logra seleccionando las poblaciones o los grupos de control y experimental lo más parecidos que sea posible.


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Por ejemplo, en las situaciones anteriores puede haber variables intervinientes que en la investigación se deben controlar:

• La nutrición incide en el crecimiento de los adolescentes: pueden ser variables intervinientes factores hereditarios o el ejercicio físico.

• Si la comunicación entre los hermanos aumenta, los niños menores tienen mayor autoestima: pueden ser variables intervinientes factores como la cantidad de hermanos, la edad de ellos, la comunicación con los padres, por ejemplo.

Las variables también se clasifican en cuantitativas y cualitativas según el tipo de valores que toman. Las variables cualitativas son aquellas que toman como valores cualidades o categorías que representan la pertenencia a una clase de cosas. Son ejemplos de estas variables la nacionalidad, el sexo, la profesión, el nivel de estudio, los gustos, los intereses, las creencias. En cambio las variables cuantitativas son aquellas que toman valores numéricos aunque no representen cantidades, como es el caso de los códigos. Son ejemplos de ellas las magnitudes físicas como tiempo, velocidad, fuerza, intensidad lumínica; características biológicas como cantidad de genes de una especie, nivel de componentes de la sangre, cantidad de electrones en los átomos; además, otras variables como los índices económicos y sociales. Finalmente, las variables se clasifican en variables continuas y variables discretas según la forma como varían los valores que toman. Las variables continuas son variables cuantitativas cuyos valores cambian en forma progresiva y no a asaltos o de una a otra categoría, tienen un orden que no puede alterarse y sobre ellas se pueden hacer análisis estadísticos descriptivos mediante medidas de tendencia central y medidas de dispersión. Así mismo, requieren escalas de intervalos para organización la información; por ejemplo, en éstas se incluyen todas las magnitudes físicas o químicas, niveles de producción, lluviosidad. Las variables discretas son aquellas cuyos valores corresponden a clases independientes, no admiten valores intermedios y por lo tanto, no tiene sentido hablar de promedios o de otros estadísticos descriptivos; todas las variables cualitativas son discretas pero también hay variables cuantitativas que son discretas, como es el caso de los códigos en la cédula, códigos de barras en artículos para la venta, códigos de los estudiantes de un colegio o de los salones. De estas dos últimas clasificaciones depende la escala que se utilice para su medición por ser clasificaciones asociadas a su conjunto de valores. Todas las variables cuantitativas, cualitativas, continuas o discretas pueden ser dependientes o independientes porque esta última condición depende de la relación que se establece en la hipótesis entre las variables y no de los valores que pueda tomar.


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VIII. Escalas de medición.

Las variables que conforman una hipótesis deben ser susceptibles de medida, es decir, debe ser posible la construcción de una escala de medida. Una escala es el conjunto de valores que puede tomar una variable en diferentes contextos, situaciones, fenómenos, poblaciones que en estadística se llaman individuos; cuando existe una escala los posibles valores de la variable han sido previstos y al observar la manifestación de ésta en la realidad pueda determinarse qué valor toma en cada uno de ellos: esa es la medida de la variable para ese individuo. Por ejemplo, al hablar de los enfoques que puede tener la evaluación escolar hay cuatro valores que constituyen la escala: carencia de enfoque, enfoque técnico, enfoque práctico, enfoque sociocrítico. Así, al indagar por las manifestaciones de la evaluación escolar en una institución particular se puede decir que la variable enfoque tiene una medida cualitativa discreta así: enfoque sociocrítico, por ejemplo. Así mismo, al indagar por las posibles causas de la erosión de una montaña, la escala puede ser: humedad excesiva, falta de vegetación, baja lluviosidad, árboles no nativos, terreno con alto contenido de cal; evidentemente esta escala debe completarse con base en el referente teórico que da la geología, la biología, la ecología, por ejemplo. Es evidente que una escala no siempre es numérica y tampoco tiene que ser ordenada; es simplemente el conjunto de valores que puede tomar una variable y está organizada de acuerdo con la clase de variable. Para construir una escala acorde con la variable en estudio que sea pertinente para validar la hipótesis propuesta se requiere tener una definición operacional de cada variable. Una variable se define conceptual y operacionalmente. La definición conceptual tiene carácter teórico y delimita la variable dentro del saber específico en el que se inscribe, cuáles son sus características o cuáles son sus clases. De acuerdo con esta definición se hace la lectura de la investigación y se interpreta la información de modo que quien recurra al conocimiento alcanzado en el estudio pueda extenderlo a otros campos conservando el referente teórico, o extender el referente teórico para validar la hipótesis en él. En cambio, la definición operacional de una variable la describe en relación con la unidad de comparación que requiere para su medición y la clase de variable que es, de modo que se pueda generar una escala y un instrumento de recolección de información sobre ella. Por ejemplo, la variable hábito se define conceptualmente como un comportamiento que se adquiere por repetición volviéndose parte del repertorio de acciones inconscientes que el individuo ejecuta. Si se va a definir operacionalmente el hábito de organización del tiempo de estudio en casa, se requiere determinar cómo se evidencia éste: tiempo diario dedicado a estudiar, tiempo utilizado para comenzar a estudiar, distribución del tiempo en intervalos de estudio y descanso, tiempo dedicado a reiniciar después de cada intervalo de


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descanso, lapsos de dispersión en los intervalos de estudio. Para cada uno de estos aspectos se definiría una escala, algunas cuantitativas y otras cualitativas. Clases de escalas. El siguiente cuadro recoge la clase de escala posible de usar en cada tipo de variable; las escalas para medir los valores que toma una variable son cardinal, ordinal, nominal y de intervalos.

Escala Clase de Variable Nominal Ordinal Intervalos Cardinal Variable cualitativa

SI SI NO NO

Variable cuantitativa

SI SI SI SI

Variable continua

NO SI SI SI

Variable discreta

SI SI NO SI

La escala nominal está constituida por palabras sean ellas cualidades, categorías o clases. Por ejemplo, la variable sexo requiere una escala nominal dicotómica porque solo hay dos opciones que toma dos valores: femenino y masculino; la variable raza toma valores no ordenados como blanca, negra, criolla, mulata, mestiza, piel roja o amarilla. La escala ordinal está constituida por palabras o expresiones que indican una serie; por ejemplo, la variable estatura puede medirse con una escala ordinal formada por tres valores: bajo, mediano, alto; si se indaga por la frecuencia de participación de una persona en votaciones puede medirse considerando valores como siempre, casi siempre, a veces, casi nunca o nunca. La escala de intervalos divide en partes los valores que puede tomar una variable y determina periodos iguales de modo que agrupa los valores de la variable en subgrupos. Por ejemplo, la variable estatura, para la que podría usarse una escala ordinal, puede usarse también este tipo de escala en la cual se agrupan los individuos entre 1 metro y 1,10, entre 1,10 y 1,20 y así sucesivamente. El tamaño de cada intervalo se determina de acuerdo con la cantidad de individuos de la población y según el rango de valores que toma la variable. Por ejemplo, si se habla de la estatura de estudiantes de preescolar podría pensarse en un rango de 0.80 metros hasta 1.30 metros. La escala cardinal utiliza el conjunto de los números naturales como valores de la variable. Por ejemplo, cuando se habla de los códigos de barras, los valores son cardinales, aunque no importan éstos como cantidad. Cuando la cantidad de datos no es grande o cuando la cantidad de opciones no es extensa y no amerita una escala de intervalos se puede recurrir a una escala cardinal que podría entenderse como una escala de intervalos de tamaño unitario; es el caso de una


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investigación que indaga por el número de años de escolaridad los valores van de cero a once y además, podría requerirse esa información discriminada por cursos; o cuando se indaga por el número de personas que tiene a cargo los afiliados a una EPS porque, aunque la población es muy grande, las opciones no son muchas. Aunque esta escala se llama cardinal, los valores que toma podrían ser positivos, negativos o decimales pero la cantidad de opciones de la variable debe ser limitada. Por ejemplo, el peso vehicular promedio que puede resistir un puente con el fin de clasificar estas construcciones de acuerdo con su resistencia. Es importante decir que para una variable pueden usarse diferentes escalas lo cual depende de la información que se requiera organizar y de la hipótesis de investigación.

IX. Determinación de variables.

La determinación de las variables de una investigación es especialmente importante porque las variables intervinientes podrían sesgar los resultados encontrados si no se tienen en cuenta, o en caso contrario, mejorar la interpretación de la información obtenida. Su delimitación puede orientarse si se tienen en cuenta las siguientes preguntas:

1. ¿Cuáles son las variables relevantes? Factores que tienen que considerarse porque son parte de la hipótesis o porque incidirían significativamente en el desarrollo de la investigación.

2. ¿Cuáles son los factores determinados? Variables que son influidas o condicionadas por otros, es decir que podrían ser dependientes de otras variables.

3. ¿Qué variables relevantes están relacionadas entre sí y cómo? Constituirían leyes susceptibles de validar.

4. ¿Cómo se relacionan las variables para generar el funcionamiento de un mecanismo o situación? Corresponderían relaciones de carácter operacional o mecanismos de acción susceptible de validar.

5. ¿De dónde o de qué proceden las variables? Pueden tener un origen físico o lógico cuyo conocimiento permitiría profundizar en las posibles relaciones entre dichas variables y proponer otras hipótesis no previstas.

6. ¿En qué se transforman? (Predicción).Establece si los valores de las variables cambiarían al cambiar de contexto de investigación.


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Tema: Administración del Proyecto. Cronograma

I. Introducción

Es muy importante que el graduando demuestre en el Proyecto la capacidad de organización de su tiempo y las etapas de realización de su trabajo; es decir, que elabore un cronograma. Además, si fuere el caso, dicho cronograma debería explicar las facilidades y dificultades para el estudio que se ha propuesto realizar y, en caso de dificultades, la forma cómo el cursante las superará.

II. Administración del proyecto

Planificación Debemos responder las siguientes interrogantes:

- ¿Cuánto tiempo se empleará, aproximadamente, para ejecutar cada uno de los pasos de la investigación?

- ¿De qué bibliografía provisoria se dispone? - ¿Cuáles serán los subtemas o epígrafes en que se va a dividir la Tesis?

Planifique su trabajo con tiempo. Sólo esto le permitirá hacer una lectura crítica de la bibliografía y presentar un informe que muestre su capacidad de análisis. Sea flexible en la asignación de los plazos para cumplir las diferentes etapas. Considere la posibilidad de demoras o imprevistos. Se sugiere dividir el tiempo con que se cuenta por ejemplo de la siguiente manera: selección de tema a investigar, planteamiento y planeamiento, desarrollo del proyecto, presentación del mismo, desarrollo de la investigación, elaboración de la Tesis. Debemos tomar en cuenta siempre la elaboración de un cronograma de trabajo, acorde a nuestras posibilidades y necesidades temporales. Planificar el presupuesto y primero según ello evaluar la factibilidad y viabilidad de la Tesis.

III. Cronograma

Es una tabla-esquema sencilla-concreta que presenta la estimación del tiempo que tomarán cada una de las etapas de la investigación. Acorde a:

- ¿Qué tiempo aproximado me supone desarrollar cada etapa de la investigación?

- ¿Cómo se distribuyen los recursos en cada una de las etapas? En muchos casos se pierde de vista el periodo en que se realizará la investigación, dejando en segundo plano la calendarización de sus eventos y actividades para concluir con su tesis.


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Independientemente de que tampoco considera, en muchas ocasiones, otro tipo de actividades educativas, laborales y familiares que también van a influir en su disponibilidad de tiempo y recursos, que en algún momento, si no los toma en cuenta, puede limitar su desempeño. De igual forma ocurre con los gastos generados por la investigación, los cuales en la mayor parte de los casos se ignoran por desconocimiento de los mismos procesos presupuestarios o por negligencia, pero es primordial tomarlos en cuenta antes de iniciar la investigación. Algunos de estos gastos son: compras de libros, copias, costos de transportación y desplazamientos, gastos de papelería, de redacción, etcétera. Muchas veces estos dos factores, si no se consideran como parte de la propuesta, influyen en que no se termine la tesis. Es función pues del asesor hacer que el alumno los tome en cuenta y evalúe concretamente para evitar inconvenientes y la posibilidad de no poder concluir con el trabajo propuesto. Ejemplo de Cronograma:

JUNIO JULIO AGOSTO ACTIVIDADES 1ra quincena 2da quincena 1ra quincena 2da quincena 1ra quincena 2da quincena

Elección del Tema, recopilación y revisión Bibliográfica

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X

Diseño del Proyecto X Muestreo, recolección y registro de datos

X

Codificación, representación, análisis e interpretación

X

X

Elaboración del informe final

X


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Tema: Metodología del diseño de la investigación. Universo y muestra.

I. Introducción.

El diseño metodológico es el plan de acción para validar la hipótesis de investigación y corresponde a la última etapa previa al desarrollo de la investigación propiamente dicha. La clase de diseño depende de la hipótesis propuesta y del objeto de estudio y a su vez, de éste depende la validez del conocimiento que se alcance. En esta unidad se caracterizan los principales métodos de investigación así como los diseños de carácter experimental y los no experimentales de modo que el lector pueda hacer una elección del más adecuado a su investigación.

II. Diseño de la Investigación

Diseños de investigación. El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación; el diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos. En consecuencia, un diseño metodológico es la determinación del procedimiento para recoger datos y analizarlos con miras a lograr el objetivo de la investigación y validar la hipótesis de investigación. En éste se determina el tipo de estudio, el universo o población, la muestra, y los métodos de recolección y análisis de la información. El diseño que se seleccione depende del problema de investigación, del contexto que rodea la investigación y del método adecuado para aprehender el objeto de la investigación; en las investigaciones cuantitativas el diseño puede ser experimental o no experimental. Aunque en los últimos capítulos nos detengamos en el dilema de la investigación cuantitativa y la investigación cualitativa, por ahora es importante decir que la clase de variables, sean cuantitativas o cualitativas no determina el tipo de estudio bajo esta clasificación; la razón de ser uno u otro tipo de estudio lo define la intencionalidad del investigador frente al objeto de estudio. 1. Clases De Métodos De Investigación Antes de avanzar sobre los diseños de investigación es necesario diferenciar las clases de métodos partiendo de las características de un método. La palabra método proviene del griego y significa una forma de caminar en la consecución de la meta, por eso con ella se hace referencia a la forma de observar, explorar, describir o explicar la realidad. Por lo tanto, el método es el procedimiento por el cual organizamos la actividad de investigación y tiene estrecha relación con la teoría seleccionada para el caso particular. El método sirve para ofrecerle al investigador orientación y facilidad para alcanzar nuevos conocimientos; el método da rigor, orden y certeza; por esa razón, si se quiere avanzar en el conocimiento, es importante establecer un método.


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No se debe confundir método con técnica. Las técnicas constituyen recursos para el método y tienen como tarea obtener o precisar datos necesarios para la investigación; por ejemplo, los cuestionarios, encuestas, formas de hacer observación son técnicas útiles a diferentes métodos de investigación. Es recomendable que el estudiante haga una lectura sobre este tema para ampliar su saber, por ejemplo analizando el texto de Mario Bunge, La ciencia, su método y su filosofía, editorial Siglo XX. Existen dos métodos fundamentales que se diferencian en el conocimiento del que se parte y al que llegan, sí como en la forma de ir de uno a otro. Se hace referencia al método deductivo cuando se parte de una premisa general para sacar conclusiones de un caso particular; esto es un silogismo. La deducción hace énfasis en la teoría, en la explicación, en los modelos teóricos, en la abstracción. Este método es propio de investigaciones en ciencias formales y de investigaciones aplicadas que pretenden validar una teoría en la práctica. Y con método inductivo se hace referencia al análisis de casos particulares a partir de los cuales se extraen conclusiones de carácter general. El objetivo es el descubrimiento de generalizaciones y teorías a partir de observaciones sistemáticas de la realidad. Se basa en la observación y en la experimentación. La inducción consiste entonces en buscar para descubrir la causa de una propiedad que está presente en un cuerpo y sacar unas conclusiones que pueden llegar a la formulación de leyes y principios generales. Este método es característico de las ciencias naturales en la búsqueda de regularidades que no se han descubierto; además, es un método pertinente a investigaciones correlacionales y explicativas. El método hipotético deductivo parte de la observación de casos particulares para plantear un problema y éste remite a una teoría. Por lo tanto, a partir del marco teórico se formula una hipótesis mediante un razonamiento deductivo que posteriormente se intenta validar empíricamente. Las etapas del método hipotético deductivo corresponden a:

1. Planeamiento del problema a partir de la observación de casos particulares. Revisión de la bibliografía.

2. Formulación de la hipótesis. 3. Recolección de la información pertinente. 4. Análisis de datos 5. Conclusiones, interpretación y generalización de resultados de cara a

aumentar el conocimiento teórico. 2. Diseños experimentales. Los diseños experimentales se clasifican en preexperimentales, experimentos puros y cuasiexperimentales de acuerdo con el control que se establezca sobre las variables independientes e intervinientes para evaluar la variable dependiente. Realizar un experimento significa tomar una acción para luego observar y extraer unas conclusiones. El término experimento se refiere a un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más


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variables independientes para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes dentro de una situación controlada por el investigador. Experimentos puros. Los experimentos auténticamente puros manipulan variables independientes para ver sus efectos sobre variables dependientes en una situación de control. Esta clase de experimentos requiere la manipulación intencional de una o más variables independientes y se realiza para analizar si éstas afectan a una o más variables dependientes así como las razones por las cuales las afectan. El primer requisito de un experimento puro es que la manipulación de una variables independiente debe llevarse a cabo en dos grados por lo menos; es decir que en un experimento se puede controlar la variable independiente para que tome por lo menos dos o más valores diferentes pero pueden ser más, para medir los cambios que cada nuevo valor produce en la variable dependiente. El nivel mínimo de manipulación es dos: presencia o ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado de manipulación implica un grupo de experimento, por lo tanto necesita un nuevo grupo para cada nuevo valor de la variable independiente dado que la primera acción puede incidir en los resultados de la segunda. Por ejemplo, si se cree que a mayor presencia de frío en la jaula de un animal más busca alimento, el primer experimento podría generar en el animal un aprendizaje mediante el cual ante una temperatura de 4° busca alimento, condición que distorsionaría una segunda prueba para observar cómo reacciona ante 0° de temperatura, por ejemplo. El segundo requisito de un experimento puro es medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente. No hay reglas, todo depende de la forma como se haya planteado el problema de investigación y las limitaciones que se tengan. El tercer requisito que debe cumplir todo experimento puro es el del control o validez interna de la situación experimental. El término control se refiere a saber que está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las dependientes, es decir, si se observa con el experimento que una o más variables independientes al ser manipuladas hacen variar a las dependientes, si la variación de estas últimas se debe a la manipulación de las independientes y no a otros factores o causas. Cuando hay control podemos conocer si la relación de causalidad existe o no; en cambio, cuando no se logra el control no se puede conocer dicha relación y tampoco se puede decir que no exista. Parte importante del control en un experimento puro es aislar totalmente la influencia de otras variables extrañas; en particular, en estos experimentos es fundamental controlar la incidencia que pueda tener el investigador Una de las condiciones para el control de las variables es la equivalencia inicial de grupos hace referencia a la homogeneidad que deben tener los grupos


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experimental y de control; en ambos se mide la variable dependiente pero en el experimental se manipula el grado de presencia de la variable independiente para ver si el resultado varía en la dependiente en relación con el grupo control. Entre más homogéneos sean los grupos, más confiable es el resultado encontrado. Diseños preexperimentales. Algunos diseños experimentales son preexperimentales porque su grado de control es mínimo y no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variable independiente y las variables dependientes. Son investigaciones que pueden servir en ciertas ocasiones como diseños de estudios exploratorios. Diseños cuasiexperimentales. En algunos diseños experimentales no se pueden controlar todas las variables como sucede en el experimento puro pero sí se logra al menos una variable independiente para ver su efecto y relación con una o más variables dependientes; este diseño difiere de los experimentos verdaderos o puros solamente en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En los diseños cuasiexperimentales los sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados como debe suceder en un diseño experimental puro, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento. Estos diseños se utilizan cuando no es posible asignar al azar los sujetos de cada grupo para recibir o no tratamientos experimentales y la falta de aleatoriedad introduce posibles problemas de validez interna y externa. Por ejemplo, en ciencias sociales se pueden desarrollar algunas investigaciones en los que se aplican programas de aprendizaje mediante un diseño cuasiexperimental, o estrategias publicitarias para observar la conducta del público frente a algún producto, o programas de sensibilización frente a algún problema. Por ejemplo, si un estudio plantea que una técnica de enseñanza de lectura es más rápida que otra, se procedería de la siguiente forma:

• Delimitar las características de cada estudiante en relación con variables intervinientes como edad, nivel cultural de los padres, nivel económico, acceso a medios de comunicación, número de personas adultas o niños mayores que viven con él, nivel académico demostrado hasta el momento, habilidad verbal, problemas de aprendizaje.

• Formar dos grupos equivalentes de estudiantes de los cursos en los que se va aplicar el programa; la equivalencia se logra formando éstos al azar o formando grupos intencionalmente de modo que tengan la misma cantidad de estudiantes con características similares según las variables anteriores.

• Medir los prerrequisitos lectores y la diferencia de grupos.


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• Aplicar dos programas lectores, por ejemplo, uno tradicional y el otro correspondiente a la técnica que se quiere validar. Este paso es el que corresponde a la manipulación de la variable independiente que en este caso es la técnica de lectura con dos grados: presencia o ausencia de ella.

• Medir el nivel de lectura alcanzado y validar o negar la hipótesis.

3. Diseños no experimentales. Los diseños no experimentales se realizan sin manipular las variables independientes ni formar grupos para aplicar programas diferentes, solo se observa el fenómeno tal y como se da en su contexto natural y se analizan las manifestaciones de la variable dependiente. En este tipo de investigación no se construye ninguna situación artificial sino que se observan situaciones ya existentes. Los diseños no experimentales son de dos clases: longitudinal y transversal. Diseño transversal. Su propósito es describir variables y analizarlas en un momento dado; por lo tanto, recolecta datos en un tiempo único aunque puede ser en contextos diferentes para compararlos. Puede abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Es un diseño que puede ser adecuado para investigaciones de cualquier tipo: exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo. El diseño transversal es descriptivo cuando mide una o más variables y proporciona su descripción; tiene como objetivo indicar la incidencia y los valores en que se manifiestan una o más variables. Este diseño es correlacional o causal cuando tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Lo que se mide es la relación entre variables en un tiempo determinado. Por ejemplo, en el campo de las ciencias sociales es poco probable poder controlar todas las variables que tienen que ver con la hipótesis de investigación. En un estudio que pretende indagar por la incidencia de la comunicación con los padres en la autoestima de los niños se determinaría:

• Cuáles son los grados de comunicación que se considerarán y sus indicadores; por ejemplo ninguna, poco frecuente, frecuente, muy frecuente.

• Obtener información mediante una investigación descriptiva sobre las características de los niños como edad, sexo, número de hermanos, nivel escolar de los padres y del niño, nivel cultural; estas variables son intervinientes y deben tenerse en cuenta para agrupar la información de los niños de acuerdo con condiciones similares.

• Determinar los indicadores de autoestima de un niño y generar las escalas de medición necesarias.

• Medir la autoestima de cada niño. • Aplicar los estadísticos necesarios para establecer si existe relación de

causalidad; así mismo, se analiza la diferencia de los grupos en relación


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con las demás variables para determinar si inciden en forma significativa o no.

Investigación longitudinal. Su propósito es la recolección de datos a través del tiempo en momentos o períodos específicos para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y sus consecuencias. Los estudios longitudinales son de tres clases:

• Diseño de tendencia o TRED: analiza cambios a través del tiempo dentro de una población en general.

• Diseño de evolución de grupo o COHORT: analiza cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos.

• Diseño longitudinales o PANEl: son investigaciones similares a los dos anteriores pero siempre se toma el mismo grupo específico de sujetos para hacer las mediciones en todos los tiempos o momentos. Además de conocer los cambios grupales, este diseño permite conocer los individuales pero requiere observar los cambios en los mismos sujetos.

Por ejemplo, si se quiere conocer la evolución del pensamiento de un grupo de estudiantes bajo una propuesta pedagógica desde preescolar hasta alcanzar pensamiento formal se requeriría aplicar mediciones en diferentes momentos, por ejemplo en el paso de pensamiento preoperacional a pensamiento operacional concreto y en el paso de éste al pensamiento formal. Esta investigación podría compararse con otro grupo bajo una propuesta pedagógica tradicional y hacer análisis de diferencias de grupos; sin embargo, en este segundo caso correspondería aun diseño cuasiexperimental longitudinal. 4. Tipo de estudio, hipótesis y diseño. El tipo de diseño adecuado a cada investigación depende de la hipótesis y del tipo de investigación. El siguiente cuadro recoge las posibles relaciones.

Clase de Estudio

Hipótesis Diseño

Exploratorio Son conjeturas iniciales; por lo tanto no se establecen.

Transversal descriptivo. Preexperimental. Longitudinal

Descriptivo Descriptiva Preexperimental. Transversal descriptivo. Cuasiexperimental. Longitudinal.

Correlacional Correlacional. Diferencia de grupos

Cuasiexperimental. Transversal correlacional Longitudinal no experimental.

Explicativo Diferencia de grupo atribuyendo causa.

Experimental Cuasiexperimental. Longitudinal. Transversal causal.

Explicativo Causales. Experimental, Cuasiexperimental.


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Longitudinal. Transversal causal.

III. Determinación de la unidad de análisis

La unidad de análisis se determina de acuerdo al manejo de las fuentes primarias y secundarias y el consiguiente análisis de las variables. Fuentes Primarias y Secundarias Las fuentes de información son personas, contextos, grupos, documentos escritos, videos, grabaciones, que conocen o tienen información sobre el fenómeno estudiado y que debe indagarse mediante técnicas específicas para garantizar su credibilidad. Estas fuentes son de dos clases: primaria y secundaria. Las fuentes primarias se basan en información directa, originaria de un estudio en particular o proveniente de personas o comunidades que tienen contacto directo con el fenómeno que se estudia porque lo han experimentado o porque tienen conocimiento directo de él, no a través de otros de quienes hayan recibido comentarios o de documentos escritos en los que los han leído. También, son fuentes primarias de información los hechos mismos, la realidad que el investigador puede observar, medir, tomar información directa. Por ejemplo, al investigar sobre la incidencia de las crecientes del río Magdalena en la economía de las regiones, el investigador puede observar dichas comunidades y recoger información sobre los cambios que suceden cuando este fenómeno se presenta, las variaciones en la oferta y demanda de productos, la presencia de comerciantes de otras regiones, el desplazamiento del mercado local a otros municipios. Pero también puede consultar, como fuentes primarias a los dirigentes de la zona, a sus pobladores y a los de regiones aledañas. En cambio, no es fuente primaria la prensa de la semana que reporta los cambios en la economía, ni lo es un economista que va a la región a propósito de dicha situación para recoger información sobre el hecho. Las fuentes secundarias son documentos, personas, materiales fílmicos o grabaciones que tienen información elaborada sobre el fenómeno a partir de la información en fuentes primarias. Las principales fuentes secundarias son publicaciones escritas, documentos escritos. Así, en el ejemplo anterior, la prensa y el periodista que elaboró el artículo son fuentes secundarias, como lo es una película elaborada sobre el tema, o un libro que relata los cambios económicos causados por la creciente del río. Hay una fuente secundaria muy importante en las investigaciones históricas que son las personas que han recibido conocimientos del pasado por tradición oral; por ejemplo, en una investigación sobre la influencia de los caminos de herradura en la economía de una región de Boyacá, se consultó a personas de edad a quienes sus padres relataron cómo era la vida a comienzos del siglo. Si hubieran encontrado personas que hubieran experimentado esta situación, estarían recurriendo a fuentes primarias.


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En algunos casos los documentos son fuentes primarias. Por ejemplo, en la investigación a la que nos hemos referido, El discurso, la organización y la acción en la evaluación escolar, se hizo un análisis documental de la legislación actual sobre evaluación y los cambios en relación con legislaciones anteriores; los documentos consultados son en este caso fuentes primarias. Además, se recurrió a otras fuentes primarias constituidas por los proyectos educativos de las instituciones educativas en los que se recogían las características de la organización institucional. En cambio, si se investiga sobre las formas de administrar una empresa y se indaga en las actas de la junta directiva, estos documentos son fuentes secundarias porque recogen un debate, las ideas que allí se desarrollaron. Para recurrir a esa fuente primaria el investigador debía estar presente en la junta.

Cuadro de Variables.

La información que se obtiene de las fuentes primarias o secundarias depende de los instrumentos de medición y en particular, de la calidad de su contenido. La validez de contenido de un instrumento de medición, del cual hablaremos en la unidad siguiente, se logra en buena parte mediante una definición operacional adecuada de las variables y de la construcción de un cuadro que recoja sus dimensiones e indicadores para elaborar unos ítems y la escala adecuada para cada uno de ellos. El cuadro de variables se puede desarrollar en una tabla similar a la siguiente:

VARIABLE DIMENSIÓN INDICADOR ITEMES ESCALA UNIDAD/ CATEGORIA

Definición conceptual

Definición operacional

La definición operacional de la variable es el procedimiento para medir el concepto correspondiente a la variable, es la forma de confrontar el concepto con la realidad. Por ello, para cada concepto se deben definir unas dimensiones que lo componen y que se harán evidentes en la realidad. Cada dimensión debe tener unos indicadores y para cada uno de ellos se puede construir uno o más ítemes con su correspondiente escala. Validar una hipótesis de investigación requiere confrontarla con la realidad y obtener información en ella; para esto es necesario delimitar la unidad de análisis, la población y la muestra que se constituirá en fuente de información. En general, al hablar de población y muestra se hace referencia personas y comunidades que sean fuentes primarias de información; sin embargo, una población y la muestra correspondiente pueden corresponder a un grupo de situaciones o contextos que se constituyen en objeto de observación y análisis para el investigador.


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La unidad de análisis está constituida por quienes teóricamente pueden ser medidos en relación con la variable en estudio; es decir, es el grupo global de personas, comunidades, fenómenos o contextos en quienes hay información sobre la variable.

IV. Universo

Desde el punto de vista estadístico, la población o universo puede estar referido a cualquier conjunto de elementos de los cuales pretendemos indagar y conocer sus características, o una de ellas, y para el cual serán válidas las conclusiones obtenidas en la investigación. Es el conjunto finito o infinito de personas, casos o elementos que presentan características comunes. A los fines de la investigación científica, la población de estudio tiene que estar debidamente caracterizada, señalándose sus características tales como: es homogénea, es heterogénea, es finita, es infinita, se pueden litar sus miembros, se pueden ubicar sus miembros, está localizada, está dispersa, cuantos las componen. Ello es de suma importancia al momento de aplicar la técnica de muestreo pertinente. Es necesario acotar que cuando se define a la población de manera vaga, no es posible saber cuáles son las unidades que deberán ser consideradas al seleccionar la muestra, por consiguiente se hace necesario precisar, antes de delimitar la muestra, las unidades de estudio que conforman a la población o universo de investigación. Una población está determinada por sus características definitorias. Por lo tanto, el conjunto de elementos que posea esta característica se denomina población o universo. Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades de población poseen una característica común, la que se estudia y da origen a los datos de la investigación. Entonces, una población es el conjunto de todas las cosas que concuerdan con una serie determinada de especificaciones. Un censo, por ejemplo, es el recuento de todos los elementos de una población. Cuando seleccionamos algunos elementos con la intención de averiguar algo sobre una población determinada, nos referimos a este grupo de elementos como muestra. Por supuesto, esperamos que lo que averiguamos en la muestra sea cierto para la población en su conjunto. La exactitud de la información recolectada depende en gran manera de la forma en que fue seleccionada la muestra. Cuando no es posible medir cada uno de los individuos de una población, se toma una muestra representativa de la misma. La muestra descansa en el principio de que las partes representan al todo y, por tal, refleja las características que definen la población de la que fue extraída, lo cual nos indica que es representativa. Por lo tanto, la validez de la generalización depende de la validez y tamaño de la muestra.

V. Muestra

La muestra es una parte de la población que de acuerdo con la selección que se haga representa la población y es la suficiente y necesaria para obtener la información requerida. Así la muestra son los grupos de individuos,


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acontecimientos o situaciones, que se incluirán en la investigación. La muestra es siempre una parte representativa de la población dada y de ella se obtiene efectivamente la información. El problema principal consiste en asegurar que la muestra sea verdadera representativa de la población, de manera que permita generalizar a la población. En ocasiones, cuando la investigación no es muy extensa, puede tomarse la totalidad de la población como muestra. Clases de muestras. El grado de representación que tiene la muestra en relación con la población depende de la técnica con que se seleccione. Existen dos clases de muestras: probabilística y no probabilística. La muestra probabilística se obtiene por procedimientos estadísticos mediante dos técnicas posibles:

• El azar simple que consiste en seleccionar al azar una proporción de individuos de modo que todos los miembros de la población tienen la misma posibilidad de ser seleccionados.

• Muestra estratificada por azar: la población se divide por grupos de acuerdo con categorías de análisis definidas de acuerdo con el problema en estudio y después, dentro de cada grupo se hace una selección al azar. La finalidad es que las condiciones relevantes de la población queden representadas en la muestra en la misma proporción que en la población. Por ejemplo, se puede dividir la población en hombres adultos y niños, y en mujeres adultas y niñas, y de cada uno de los cuatro grupos se toma al azar igual porcentaje de individuos.

• Por conglomerados: se divide la población de acuerdo con características específicas, se escogen los grupos que se requiere para el estudio y en cada uno de ellos se hace una selección al azar conservando la misma proporción en todos.

La muestra no probabilística no recurre al azar sino que toma una muestra de tres formas posibles:

• Accidentales: se toman los individuos que aparecen sin ningún criterio previo. Por ejemplo, en el estudio mencionado sobre la evaluación escolar, la muestra, aunque resultó representativa, se tomó accidentalmente porque estuvo conformada por los docentes que asistieron a un encuentro nacional al que habían sido invitadas todas las instituciones del país.

• Por cuotas: se divide la población en grupos de acuerdo con las características pertinentes al estudio en desarrollo y se toma en forma accidental una proporción igual de cada uno.

• Intencionadas: El investigador decide a quienes requiere para el desarrollo de su investigación.

La representatividad de la muestra es una condición esencial para poder inferir que la hipótesis sea validada para ésta, lo es para la población. La estadística inferencial se ocupa de este problema y determina si la muestra es o no representativa; cuando ello sucede, se puede predecir que el resto de la población también cumple con la misma ley enunciada en la hipótesis.


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Tema: Tipos de Estudio de Investigación

Tipos de Investigación Hemos definido la investigación como un conjunto de actividades intencionales y organizadas de búsqueda sistemática que llevan a la formulación, al diseño y a la descripción o producción de un conocimiento. La investigación es de carácter cuantitativo o cualitativo de acuerdo con la forma como aborda la realidad y la finalidad que tiene al estudiarla. La investigación cuantitativa concibe el objeto de estudio como externo, sin tener en cuenta el contexto en un intento de lograr la máxima objetividad porque su propósito es conseguir leyes generales referidas al tema de investigación recurriendo para ello a diferentes técnicas objetivas de recolección de información. Es una investigación normativa que se apoya en la estadística para interpretar la información. En cambio, la investigación cualitativa se hace en el contexto natural para rescatar los significados elaborados en las interacciones sociales; en ellas prevalece lo individual, lo colectivo en cuanto elaboración de significados y lo subjetivo; además, es de carácter interpretativo y se desarrolla mediante diseños abiertos y con técnicas poco estructuradas para dar espacio a la comprensión del sentido de la acción humana antes que a la explicación y la descripción. La baja estructuración y el diseño abierto de la investigación cualitativa no significa que no tenga el rigor de la investigación; en cambio, pone en evidencia que no normatiza el fenómeno investigado, no lo predetermina sino que la teoría surge del proceso investigativo, hay participación de los implicados y el diseño se va generando y ajustando de acuerdo con la realidad abordada. En otros capítulos abordaremos este debate con la profundidad que amerita, aunque por ahora es fundamental desarrollar con cuidado la lectura propuesta al final de esta unidad. En esta sección nos centraremos en la investigación cuantitativa y la definición del tipo de investigación es el requisito previo para generar el diseño. Como hay varios tipos de investigación es importante definir a cuál de ellos corresponde su trabajo, decisión que es conveniente tomar una vez planteada la hipótesis. Las investigaciones cuantitativas se clasifican en exploratorias, descriptivas, correlacionales y explicativas de acuerdo con la relación que se establece entre las variables. Además, hay investigaciones básicas, aplicadas, de intervención e investigación acción. I. Investigación Exploratoria

Hay ocasiones en las que el investigador requiere hacer una aproximación previa a un problema para definir con mayor precisión una hipótesis o porque, sabiendo que existe un problema susceptible de estudiar, no tiene conocimiento suficiente de éste para definirlo, o porque no existen fundamentos teóricos suficientes para predecir una solución y expresarla mediante una hipótesis. Estas son investigaciones que deben tener el rigor de cualquier otra pero son abiertas y menos focalizadas que las otras clases de estudios.


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El interés de una investigación exploratoria es descubrir preguntas, hipótesis, nuevas variables no observadas previamente que requieren una pregunta, o unas categorías previas que guíen la observación y la información requerida. En ellas se recurre a técnicas de observación guiada, a paneles, entrevistas no estructuradas, análisis del discurso, análisis documental. Los resultados que se esperan en este tipo de investigación son nuevas preguntas, hipótesis más focalizadas, y en ocasiones, la convicción de que no amerita investigar al respecto o porque no hay problemas relevantes, o porque avanzar en ella puede tener implicaciones éticas para la comunidad involucrada, o porque aun no es posible dar respuesta al problema que se logra delimitar. Por ejemplo, una investigación exploratoria realizada por un estudiante de ingeniería electrónica orientada a mejorar la calidad de vida de los sordos concluyó en la creación de un sensor para que la madre pudiera saber desde lejos cuando su bebé lloraba. Esta investigación comenzó explorando en forma abierta, no estructurada, los intereses de la población sorda y de quienes conviven con ellos mediante diálogos, observación de sus comportamientos, dificultades que tienen, problemas que se le presentan al interactuar para comunicarse o para ubicarse, hasta concluir en la detección de un problema relevante. A partir de allí se plantea un problema focalizado y se desarrolla un nuevo proceso investigativo. En cualquier caso, es importante decir que no toda exploración más o menos sistemática es una investigación exploratoria; lo es si tiene el rigor y el carácter de investigación.

II. Investigación Descriptiva

La investigación descriptiva corresponde a hipótesis de esta naturaleza en las cuales no hay relación entre variables y por lo tanto no se manipula ninguna de ellas. La finalidad es caracterizar una población, un caso, una situación, un fenómeno teniendo como referente una o un grupo de variables. Esta investigación no intenta ni tiene la pretensión de explicar el porqué sino que se propone describir “lo que es”, está orientada a evaluar ciertos atributos, propiedades de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno; en algunos casos consiste en el registro, el análisis y explicación de las condiciones de un fenómeno tal como se presenta, razón por la cual sólo observa el objeto y lo describe teniendo en cuenta propiedades o características de mayor o menor relevancia de acuerdo con el problema. Por ejemplo, la investigación histórica es descriptiva y consiste en un conjunto de métodos mediante los cuales se procura establecer los hechos y lograr conclusiones referentes a acontecimientos pasados. En otro campo, si un gerente quiere desarrollar una reestructuración en su empresa para reducir costos y aumentar la productividad puede adelantar una investigación en la cual se indaguen aspectos sobre las actividades que realizan los directivos y los empleados, la forma como usan el tiempo, las características del espacio que son distractores, la ubicación de los empleados según sus


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capacidades, la calidad de sus productos, la relación entre la demanda y la oferta; quien desarrolle la investigación debe generar listas de cotejo, o elaborar encuestas, llevar un diario abierto, de modo que pueda caracterizar el funcionamiento de la empresa. Evidentemente, para hacerlo debe tener unos referentes teóricos de administración de empresas, sobre técnicas de producción del campo en cuestión, psicología, sociología, etc. Es importante anotar que una investigación descriptiva no es solamente una observación sistemática sino que requiere la definición del problema, plantear una hipótesis que determine la caracterización del fenómeno en relación con unas variables; además, los anteriores elementos deben estar fundamentados en un saber específico. Por ejemplo, un censo corresponde a una investigación descriptiva; en éste hay unas categorías previamente definidas, el conocimiento que se busca sobre la población tiene una finalidad y una razón de ser con base en una teoría de soporte. En ocasiones, las investigaciones descriptivas son la base para otras investigaciones de carácter explicativo o correlacional; así mismo puede suceder que una investigación tenga una primera fase descriptiva y avance a una fase explicativa o correlacional.

III. Investigación correlacional.

La investigación correlacional corresponde a estudios con este tipo de hipótesis en las que las variables están relacionadas y no interesan éstas en cuanto tal sino la relación que existe. Es una investigación que tiene como propósito medir el grado de relación que existe entre dos o más conceptos o variables. Una investigación correlacional indaga por la forma como varía una variable en relación con la otra pero sin que exista una variable dependiente y otra independiente. En esta clase de investigaciones puede haber más de dos variables relacionadas, lo cual aumenta la complejidad en el análisis estadístico necesario para validar o no la hipótesis. La relación que se indaga entre variables puede centrase en el hecho de estar o no relacionadas o puede ocuparse de la intensidad y dirección de la relación; si consideramos las variables X y Y, se pueden indagar correlaciones de varias formas según lo establezca la hipótesis: Al variar X varía Y; al aumentar X aumenta Y (igual dirección); al aumentar X disminuye Y (dirección contraria); al aumentar X varía Y en igual proporción. Las investigaciones correlacionales no se refieren solamente a variables cuantitativas; por ejemplo, podrían ser de la forma: Al aparecer el valor A en la variable X, la variable Y toma el valor B. Para el análisis estadístico de la información, estas investigaciones recurren a herramientas como el análisis de regresión simple y múltiple y de correlación cuando las variables son cuantitativas. Si las variables son cualitativas, se puede recurrir al estadístico Chi Cuadrado que es útil para la prueba de independencia de grupos y de homogeneidad de grupos. Por ejemplo, un estudiante de bachillerato propuso como hipótesis la siguiente: si en un cono se mantiene la directriz, al aumentar la altura el volumen crece


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hasta cierto valor de la altura. En este caso las variables son altura y volumen del cono; entre ellas hay una correlación con dirección positiva en tanto es de la forma: al aumentar h, aumenta V. Además, ni una ni otra es dependiente porque al generar un experimento puede variar el volumen para hallar la altura o viceversa, aunque en general se recurriría al primer proceso forzando la altura a comportarse como variable dependiente. En este caso, vale la pena anotarlo ahora, el valor de la generatriz sería variable interviniente que al dejarla constante, quedaría controlada para que no afecte las otras dos.

IV. Investigación explicativa. Tanto en las ciencias sociales como en las ciencias naturales, el conocimiento tiene campos que requieren el análisis de causas y consecuencias, y no solo el análisis de relaciones. Esta necesidad es la base de las investigaciones explicativas que corresponden a las hipótesis de causalidad. Esta clase de investigación demanda la existencia de variables dependientes e independientes, y con frecuencia necesita delimitar las variables intervinientes, aun en investigaciones de tipo técnico o de las ciencias naturales. En esta clase de estudio el investigador controla y manipula deliberadamente algunas condiciones del objeto o del tema de investigación manteniéndolas bajo su control para producir modificaciones en la variable independiente; para su desarrollo recurre a diseños cuantitativos como los experimentos de campo y la investigación expost-facto y sigue un razonamiento hipotético deductivo. Por ejemplo, investigaciones sobre las causas de la deserción escolar, sobre mortalidad infantil, sobre violencia social, en general son de carácter explicativo. La dificultad radica en determinar las posibles causas, considerar la posible influencia de las variables intervinientes que no se pueden controlar para anular su efecto, y manipular o generar cambios en la variable independiente para medir los cambios en la variable dependiente. La estructura básica de estas investigaciones es la de un experimento de laboratorio:

1. En lo posible, anular las variables intervinientes. 2. Producir un cambio en la variable independiente (es decir, hacer que

tome un valor de la escala) 3. Medir el valor que tomó la variable dependiente que se prevé es causado

por la variable independiente. 4. Producir otro cambio en la variable independiente (es decir, hacer que

tome otro valor). 5. Medir el nuevo valor que tomó la variable dependiente que se prevé es

causado por la variable independiente. Y así sucesivamente. No todas las investigaciones explicativas pueden someter los individuos a este proceso de aplicación de cambios en la variable independiente (manipulación de esta variable) y se analizan en su medio natural en situaciones en las que la variable independiente ha tomado diferentes valores.


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Por ejemplo, se puede investigar sobre el desarrollo de la autoestima de los niños según la calidad de la comunicación en casa y la cantidad de hermanos que tengan; las variables independientes son la cantidad de hermanos y la calidad de la comunicación en casa. Ni una ni otra se pueden controlar pero si es posible observar grupos de niños que tengan diferente cantidad de hermanos (X) y evaluar la calidad de la comunicación en casa (Y) así como su autoestima (Z). De esta forma se analiza la incidencia de las variables (X) y (Y) sobre (Z). En este caso, las variables calidad de la comunicación y autoestima requieren unos indicadores que podrían formar una escala ordinal mientras que la cantidad de hermanos requiere una escala cardinal.

V. Investigación Básica y Aplicada La clasificación de la investigación en básica y aplicada obedece a la finalidad en relación con el conocimiento que pretende producir: teoría y práctica. Tanto una como otra pueden ser exploratorias, descriptivas, correlacionales o explicativas dependiendo del tipo de hipótesis que planteen para resolver la pregunta de investigación. La investigación básica está teóricamente orientada y tiene como finalidad la producción de nuevos conocimientos teóricos; a esta misma investigación algunos la denominan investigación pura. Son ejemplos de investigación básica los estudios desarrollados en física para descubrir la estructura de la materia, en genética sobre el genoma humano, en matemáticas sobre los fractales o funciones iteradas. Muchas de estas investigaciones surgen como problemas teóricos relativos a una ciencia o una disciplina y posteriormente pueden tener implicaciones prácticas o ser utilizados para desarrollar investigaciones aplicadas. En cambio, la investigación aplicada tiene como propósito fundamental dar solución a problemas prácticos y sólo indirectamente se interesa en la obtención de un conocimiento nuevo. Dentro de éstas están las investigaciones orientadas a intervenir una situación para generar cambios o para implementar modelos o diseños. Sin embargo, si bien la razón fundamental de la investigación aplicada es un problema, también se desarrolla conocimiento y éste debe ser estructurado, sistematizado y validado ante una comunidad académica o científica. Investigaciones gracias a las que se genera por ejemplo, la vacuna contra la malaria, software para atender un problema de sordera en los niños, artefactos para mejorar la calidad de vida de minusválidos como la silla real para los niños con parálisis cerebral, son ejemplos de investigaciones aplicadas. Así mismo, pertenece a este tipo de investigación la que desarrollan muchos profesionales ante problemas específicos de su campo, que si bien no desarrollan el proceso con toda la formalidad de la elaboración de un proyecto para ser avalado, si delimitan un problema, buscan alternativas de solución, seleccionan la más adecuada, hacen estudios de factibilidad, evalúan el impacto que podría tener, analizan costos, prevén resultados, etc. Estas son formas de investigación aplicada que se van constituyendo en saberes profesionales más o menos socializados pero que son conocimiento aplicado sistemática y rigurosamente.


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VI. Investigación acción participación. La investigación acción participación es una forma de investigación colectiva que se realiza en el contexto de los hechos sociales con la participación de las personas implicadas en la situación aunque no sean investigadores; la investigación surge como proyecto mediante un diseño que se desarrolla en la interacción, en cierta medida en forma novedosa y a menudo experimental. La investigación aparece como un ejercicio compartido por todos los involucrados y se confunde con procesos de aprendizaje o socialización porque pretenden la elaboración del conocimiento que allí surge para aprovecharlo en beneficio de la comunidad, de su mejoramiento en relación con problemáticas específicas. En cierta medida es una investigación de campo donde se va al encuentro de los sujetos y objetos a investigar en su terreno para abordarlos. Si bien la investigación acción participación se desarrolla generalmente dentro del paradigma cualitativo, puede recurrir a técnicas cuantitativas y desarrollar dentro de ella otras investigaciones. Esta investigación se diferencia de otras por la conformación del equipo investigador que con frecuencia está constituido por personas individuales o por grupos de especialistas en el campo investigado, y en particular, por investigadores con un equipo de apoyo. En cambio, este tipo de investigación se desarrolla en el contexto natural de los hechos con la participación de quienes hacen parte de la situación, aunque no sean investigadores.


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Tema: Técnica de recolección de datos. Técnica de análisis de datos.

I. Recolección de Datos

La recolección de datos es el comienzo propiamente dicho del desarrollo de la investigación porque provee la materia prima para responder el problema de investigación. Este proceso requiere previamente haber elaborado unos instrumentos de recolección que sean válidos y confiables, y además, que sean adecuados al tipo de estudio y a la muestra seleccionada. De la calidad de los instrumentos depende en parte, la posibilidad de aceptar o no las conclusiones de la investigación y en particular, la respuesta al problema de la investigación. La recolección de datos se realiza siguiendo tres pasos:

• Seleccionar o elaborar un instrumento de recolección de datos que sea válido y confiable.

• Aplicar el instrumento a las fuentes de información seleccionadas. • Preparar (codificar) la información obtenida.

Veamos que significan los términos dato e instrumento. Los datos constituyen la información objetiva que se obtiene de la realidad en cada individuo de la muestra o de la población en relación con la variable. El dato es una información susceptible de ser observada y contada. Por ejemplo, en la investigación sobre la incidencia de la comunicación familiar en la autoestima de los niños, los datos son las evidencias de autoestima en cada niño y las evidencias de la calidad de comunicación. Un instrumento de recolección de información es un recurso para acercarse a un fenómeno y determinar el valor que presenta cada variable en la escala que se ha definido para ella. Un instrumento de medición adecuado es aquel que registra los datos de la realidad que representan verdaderamente a los conceptos o variables que el investigador tiene en mente y que ha definido en el proyecto de investigación. En el ejemplo anterior, un instrumento de recolección de información podría ser una lista de cotejo de descriptores sobre comportamientos del niño que evidencian diferentes grados de autoestima; su elaboración tiene como referente el marco teórico de la investigación sobre el concepto autoestima desde un enfoque psicológico seleccionado. 1. Requisitos de un instrumento de recolección.

Un instrumento de recolección de información debe cumplir con dos requisitos: la confiabilidad y la validez. La validez es el grado con que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir. De la validez se pueden obtener tres tipos de evidencias:

• La evidencia relacionada con el contenido es el grado en que la medición representa el concepto medido; para ello debe contener todos los ítems de dominio de contenido de las variables que se va a


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medir, es decir, todos los posibles valores de la variable en cuestión de acuerdo con la escala seleccionada.

• La evidencia relacionada con el criterio establece la validez de un instrumento de medición comparándola con algún criterio externo, por ejemplo, con otro instrumento ya utilizado y validado en otras investigaciones.

• La evidencia relacionada con el constructo establece el grado en que una medición se relaciona con otras de acuerdo con hipótesis derivadas teóricamente y que conciernen con los conceptos que están siendo medidos. En particular, debe ser consistente con el marco teórico de la investigación.

Para evaluar la validez de un instrumento es necesario revisar cómo han sido utilizadas las variables por otros investigadores; posteriormente, se consulta con investigadores familiarizados con esas variables. La validez de criterio se estima correlacionando su medición con el criterio, y este coeficiente se toma como coeficiente de validez. En consecuencia, un instrumento de medición se puede validar de teniendo en cuenta estrategias consecutivas:

• La elaboración exhaustiva de indicadores e ítemes para cada variable y la posterior selección al azar de los necesarios para el instrumento.

• La revisión de expertos en el tema y en investigación que analicen la completez del contenido en relación con las variables y la consistencia teórica.

• Aplicación de prueba de validez de criterio. Esta se puede cuando existe otra prueba como referente para comparar y aplicar técnicas de correlación.

La confiabilidad es el grado en que la aplicación repetida de un instrumento al mismo objeto produce iguales resultados, la misma medida, la misma información. La confiabilidad de un instrumento de recolección de información se determina aplicándolo dos veces a una misma muestra y comparando sus resultados, o aplicándolo a un mismo grupo dividido en dos grupos equivalentes; en ambos casos se aplican coeficientes de correlación para determinar el grado de confiabilidad que debe ser cercano a 1. Si el grado de confiabilidad es cero, la prueba no es confiable. Existen otros coeficientes estadísticos que miden la confiabilidad como el coeficiente alfa de Cronbach y el KR-20. Es importante considerar algunos factores que pueden afectar la confiabilidad:

• Improvisación en la elaboración de instrumentos. • Instrumentos inadecuados para las personas a quienes se aplican por

la forma de preguntar, por la extensión o por la complejidad del tema.

• Las condiciones externas en las que se aplica el instrumento que puedan alterar los resultados.

• Instrumentos incompletos. • Preguntas poco claras, ambiguas, imprecisas.


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• Preguntas con opciones de selección incompletas o superpuestas en contenido.

Aunque el instrumento en cuestión sea confiable y válido, es posible que la información se sesgue por otros factores:

• Agentes externos cuando tienen alguna incidencia sobre el experimento, con o sin conciencia, con actitudes, insinuaciones, o con actitudes de diferente grado de motivación. El investigador o quien recoge la información no debe intervenir en dicho proceso para explicar la pregunta o sugerir análisis al seleccionar una opción; para evitarlo, debe mantenerse cuidadosa y rigurosamente al margen.

• Disolución o filtración de la variable independiente: cuando se trabaja con un grupo de control y otro experimental puede suceder que los grupos, por curiosidad quieran saber qué hace el otro y tratan de responder de acuerdo con ello o adivinar lo que quiere el investigador. Esa alteración se puede evitar explicando a todos el proceso para que no lo filtren; o evitar que se sientan en condiciones de experimentación o de investigación, en especial si se sabe que en un proceso experimental se supone que ese grupo debe arrojar resultados superiores o novedosos o diferentes de lo usual dada la innovación a que se someten, mientras que los del grupo control tratan de conocer la clave del otro para mejorar los resultados.

• Cambios en la ejecución del experimento, por ejemplo, en la forma de recoger la información. En investigaciones de carácter experimental los grupos deben funcionar de manera idéntica, excepto la variable independiente, durante todo el proceso.

• Incidencia de la aplicación de una prueba inicial piloto o diagnóstico sobre el grupo que puede marcar los resultados de la experimentación no causados por la variable independiente. La prueba inicial puede desencadenar procesos motivacionales o de aprendizaje no controlables y no debidos a la variable independiente.

• En ocasiones la situación de experimento altera el comportamiento normal; ese cambio es difícil de diferenciar del causado por la variable independiente. En ocasiones se pueden suministrar placebos para aparentar igualdad de condiciones en ambos grupos.

2. Construcción de instrumentos de recolección.

En una investigación se puede elegir un instrumento ya desarrollado y disponible, o se puede construir uno mediante los siguientes pasos:

• Revisar el cuadro de variables. • Elegir el tipo de instrumento adecuado al estudio; si existe debe

ajustarse al contexto y calcular su confiabilidad y validez para esa investigación.

• Elaborar los ítemes de acuerdo con los indicadores. • Decidir la escala de medición pertinente a la variable y a la muestra. • Indicar la manera como se van a codificar los datos y evaluar la

posibilidad de dicha codificación así como su pertinencia para aprovechar al máximo la información. (Codificar significa asignarles un valor que los represente).


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• Someter a revisión de expertos la prueba. • Aplicar la prueba piloto del instrumento de recolección de

información para verificar que es comprensible y que la información que arroja si corresponde a la definición operacional y conceptual de las variables implicadas.

• Ajustar y mejorar el instrumento según los resultados de la prueba piloto.

• Si es necesario, volver a someter el instrumento a validación y aplicar la prueba piloto.

En las secciones siguientes se presentan algunos instrumentos y estrategias de recolección de información.

3. Observación

La observación es una de las estrategias para recoger y medir información de fuentes primarias. La observación científica es una técnica de medición que acepta material no estructurado y puede trabajar con volúmenes diferentes de datos mediante el registro sistemático, válido y confiable de comportamientos o conductas manifiestas, de características de un fenómeno o de diferentes aspectos de la realidad empírica susceptibles de ser captados por los sentidos. El registro de la información obtenida sobre las variables observadas se puede hacer en listas de cotejo previamente elaboradas o en diarios de campo; estos últimos son registros abiertos en los que se consignan los aspectos que para el investigador son relevantes en relación con la hipótesis planteada. La observación puede ser simple o participante. Es simple cuando el observador se aproxima al fenómeno sin ningún acercamiento anterior, es ajeno a la situación objeto y no tiene ninguna interacción. La observación es participante cuando el observador es parte de la situación desde antes, está involucrado en ella y por lo tanto, no es ajeno a quienes allí están. Así mismo, es participante cuando ha hecho una aproximación previa a la situación de modo que los individuos objeto de investigación ya se han acomodado a su presencia y proceden con naturalidad. Esta observación pretende disminuir los cambios en la situación causados por la presencia del investigador. Es el caso de las investigaciones sobre el comportamiento de los animales salvajes en las que el observador debe pasar mucho tiempo acercándose para ser parte de la experiencia normal para el animal y poder observarlo bajo condiciones regulares de su hábitat. Los pasos para construir un sistema de observación pueden ser:

• Definir con precisión el universo de aspectos, eventos o conductas a observar.

• Extraer una muestra representativa. • Establecer y definir las unidades de observación. • Establecer y definir las categorías y subcategorías de observación. • Elegir el medio de observación.


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• Elaborar las hojas de codificación o cotejo. • Seleccionar y entrenar a los observadores. • Calcular la confiabilidad de los observadores. • Observar y codificar la información. • Vaciar los datos de las hojas de codificación y obtener totales. • Realizar los análisis apropiados, sean ellos estadísticos o no, aspecto

que analizaremos en la unidad siguiente. En el caso del estudio sobre el comportamiento de los animales los investigadores pueden explorar libremente e ir elaborando hipótesis. Posteriormente harán una observación focalizada, por ejemplo en las formas de cortejo en una especie en particular. Para ello recurrirán a un marco teórico sobre etología y definirán, por ejemplo, las características que van a observar, los momentos y los lugares; además, podrían definir indicadores específicos en los que van a centrar la atención y el registro. Así mismo sucede en otras formas de comportamiento, por ejemplo, sobre el tráfico vehicular, sobre la actitud de las personas ante enfermedades terminales, la reacción de los niños ante la violencia en la televisión.

4. Entrevistas.

Las entrevistas son diálogos que entabla el investigador con personas que tienen la calidad de ser fuentes primarias o en ocasiones, secundarias, por ejemplo, como en relatos de hechos que han conocido a través de las fuentes primarias. Una entrevista se desarrolla mediante una serie de preguntas que el investigador hace para obtener del entrevistado información sobre las variables que desea medir. Las entrevistas tienen diferente nivel de estructuración de acuerdo con el interés del investigador y del tipo de estudio; la estructuración depende de la mayor o menor posibilidad que tiene el investigador de seguir un cuestionario previamente elaborado o unos ítemes ya establecidos. Las entrevistas estructuradas están limitadas a un listado de preguntas que el entrevistador debe proponer en el mismo orden y sin dejar de hacer ninguna de ellas; además, no puede agregar otras. En consecuencia, la información puede tabularse y procesarse estadísticamente porque la mayoría de las posibilidades de respuesta están previstas, aunque cabe la posibilidad de otras opciones. Estas entrevistas pueden ser aplicadas por personas con un mínimo nivel de conocimiento de la investigación. Las entrevistas no estructuradas proponen categorías que sirven de pauta y que se expresan en aspectos que el entrevistador debe indagar o en preguntas que guían un diálogo. En general la intención de estas entrevistas es hacer hablar al entrevistado para encontrar información relevante. En este caso, el entrevistador debe tener mayor preparación y conocimiento del marco teórico de la investigación y es recomendable grabar la entrevista previo consentimiento del entrevistado. Estas entrevistas son de tres clases con grado ascendente de estructuración: informal, por pautas y focalizada.


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La entrevista informal es útil cuando se requiere información amplia o se está desarrollando una investigación exploratoria, o no se desea sesgar la información mediante la pregunta del entrevistador. La entrevista por pautas se realiza con base en unas preguntas claves que orientan al entrevistador pero que éste ajusta, amplía, elimina o profundiza de acuerdo con las respuestas de su entrevistado. La entrevista focalizada se centra en un aspecto específico para profundizar al respecto; aunque no requiere centrase en una secuencia de preguntas, si le sirven de guía.

5. Cuestionarios Un cuestionario es un conjunto de preguntas respecto a una o más variables. Para los cuestionarios existen dos tipos de preguntas: cerradas o abiertas. Cerradas: contienen alternativas de respuesta que han sido delimitadas y definidas a priori por el investigador, son fáciles de codificar y preparar para su análisis, y requieren un menor esfuerzo para quien responde pero limitan las opciones a las que ya están establecidas. Abiertas: no delimitan de antemano las alternativas de respuesta. Requieren de mayor tiempo y esfuerzo para quien contesta y son útiles en estudios exploratorios. La información obtenida es difícil de codificar, clasificar y preparar para su análisis razón por la cual deben elaborarse habiendo definido unas categorías previas que pueden ampliarse con base en la información obtenida. Las preguntas de un cuestionario deben elaborarse con la calidad necesaria para que el instrumento sea confiable; esta condición aumenta si se tiene en cuenta que:

• Las preguntas deben ser claras y comprensibles para quien contesta. • No deben incomodar. • Deben referirse a un solo aspecto. • No deben inducir la respuesta. • En las preguntas con varias alternativas y donde quien contesta solo

tiene que elegir, es conveniente rotar el orden de la lectura de las alternativas para que la opción más deseable no sea siempre la primera.

• El lenguaje utilizado debe ser adaptado a las características de quien responde.

• Las instrucciones deben ser claras; es conveniente indicar el propósito, agradecer el tiempo de quien contesta y garantizar la confidencialidad de la información suministrada.

• El contexto para administrar el cuestionario debe ser elegido con cuidado y depende de los objetivos, del tipo de persona que responde, del tiempo y del presupuesto que se disponga.

• El cuestionario puede tener preguntas abiertas y cerradas o semicerradas.


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Los cuestionarios pueden aplicarse mediante entrevista personal, entrevista telefónica, por correo postal, electrónico o mensajería. Los cuestionarios se llaman encuestas cuando se aplican de forma masiva.

6. Otras técnicas e instrumentos de recolección.

La cantidad de técnicas e instrumentos de recolección de información en una investigación es muy amplia. Por eso es aconsejable indagar por algunas otras utilizadas en estudios anteriores en el mismo campo, o en campos afines para analizar la posibilidad de adecuar los instrumentos existentes o aprovechar la técnica utilizada para elaborar los instrumentos necesarios. Estas son otras técnicas útiles de considerar: Las sesiones de profundidad son técnicas grupales en las que se reúnen personas y se trabaja en relación con las variables de la investigación para desarrollar debates en los que se develen significados o evidencias de la variable que no se hacen evidentes al observador. Para formar el grupo se define el tipo de personas, se detectan personas del tipo elegido, se les invita a la sesión y se desarrolla de acuerdo con diferentes técnicas grupales. Después se elabora el reporte de la sesión, se organiza la información y si es posible, se codifica para hacer el análisis correspondiente. El sociograma es una técnica grupal de aplicación individual para detectar la forma como está estructurado un grupo en cuanto las fuerzas que los vinculan, sean éstas de liderazgo positivo o negativo, y para indagar por la configuración del grupo en cuanto acercamientos y rechazos. La disponibilidad de múltiples técnicas para recoger información da más posibilidades al investigador para generar un diseño valioso; además, en su formación como investigador es importante conocer éstas; sin embargo, además de recoger información es necesario hacer algo con ella: medir cada dato e interpretarlos para integrar y analizar la información.

II. Análisis de datos.

El análisis de datos en la investigación cuantitativa recurre a técnicas de medición de variables y a la estadística como técnica específica en la organización e interpretación de datos cuantitativos o cualitativos. El primer paso es diferenciar la estadística descriptiva de la inferencial y conocer algunos estadísticos paramétricos y no paramétricos. 1. Significado de medir.

La información recogida mediante instrumentos que se han validado y se ha demostrado su confiabilidad requiere compararse con una escala, es decir, requiere medirse para poder analizar la información mediante diferentes técnicas estadísticas.


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La definición general de medir corresponde a asignar números a objetos o eventos de acuerdo con algunas reglas y en relación con una escala. En investigación medir significa vincular conceptos de diferente nivel de abstracción con indicadores empíricos mediante la asignación de un valor de una escala a cada uno de los individuos de la muestra; recordemos que los individuos son personas, grupos, situaciones o eventos observados de acuerdo con algunas normas que se definen en cada campo relativo a la variable en estudio. El dato debe ser medido para saber el valor que toma la variable en él, sea éste de carácter cualitativo o cuantitativo. Por ejemplo, en la investigación mencionada sobre la relación entre la calidad de la comunicación familiar con la autoestima de los niños, es en ellos en quienes se observa la autoestima y se recogen datos que deben ser comparados con una lista de indicadores; en cada niño se manifiesta un valor de esta variable, evidencia que hemos denominado dato, y se asocia a un valor en la escala para dar una medida, por ejemplo, autoestima frágil, muy sólida, y así en cada niño. Muchas de las variables se miden en forma simultánea con la recolección de información, por ejemplo, las variables que hacen referencia a magnitudes físicas, o químicas. En algunos casos es necesario recurrir a técnicas específicas que demandan la construcción de instrumentos de medición. En esta sección revisaremos algunas técnicas de medición de actitudes que pueden aplicarse a otras variables cualitativas; en algunas de ellas es posible generar una escala cuantitativa para usar estadística descriptiva e inferencial, siempre y cuando tal traducción tenga significado.

2. Medición de actitudes.

Las actitudes se pueden medir mediante observación con listados de indicadores, a través de análisis de contenido de discursos como se describe más adelante, o como en el caso de las escalas, mediante encuestas en la que frente a situaciones la persona señala un valor de la actitud, la medida de la actitud en cuestión. (Para profundizar, ver Hernández y otros, 1995). La Escala tipo Likert consiste en un conjunto de ítemes presentados en forma de afirmación o juicio ante los cuales se pide la reacción de los sujetos a los que se les administra, las respuestas pueden tener dirección favorable o positiva y desfavorable o negativa y en una escala numérica el encuestado señala una intensidad entre dos extremos. Esta escala es aditiva porque al asignar un puntaje a cada afirmación relativa a la actitud que se mide, la suma de los puntajes da una medida total de la actitud. La condición fundamental para esta escala es la elaboración cuidadosa, exhaustiva y válida de un listado de indicadores para la actitud y los correspondientes juicios sobre los que el encuestado marca una reacción. Por ejemplo, en la investigación mencionada sobre Abstención electoral en Colombia, se utilizó esta escala y se propusieron algunos enunciados que daban cuenta de la confianza de los encuestados frente a los políticos, para buscar la asociación de esta variable con la conducta abstencionista. Ante


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cada afirmación se ofrecieron extremos de cero (nada) hasta 100 (mucho) y los valores intermedios se asociaron a una escala de intervalos para su interpretación estadística de 33, 50 y 66 puntos.

Nunca

Rara vez

A veces Con frecuencia

Siempre

El político es alguien que promete y cumple:

X

La política represente los intereses y las esperanzas del pueblo

X

Los políticos solucionan los problemas actuales

X

Los políticos prestan servicios a la comunidad

X

Si tomamos como ejemplo las respuestas ejemplificadas en el cuadro, el nivel de credibilidad del encuestado es de 33+50+50+0= 133 de un máximo posible de 400, lo cual corresponde a un 33.25% de credibilidad en la escala construida para esta investigación. El Diferencial semántico es una técnica muy difundida, desarrollada por Osgood, Suci y Tannnebaum. Consiste en una serie de adjetivos extremos que califican al objeto ante los cuales se solicita la reacción del sujeto. Si bien es una técnica desarrollada para medir actitudes, es útil para otras variables que toman valores extremos y opuestos. Por ejemplo, la siguiente pregunta recurre a los extremos positivo, negativo para indagar por la calidad que asignan los encuestados a algunos cambios en su familia por la televisión; para ello se toman como extremos los términos positivo-negativo y el encuestado marca un lugar sobre la línea dada. Influencia de la televisión sobre: La interrelación familiar Negativo Positivo El rendimiento escolar Etc. El Escalograma de Guttman se basa en el principio de que algunos ítemes indican en mayor medida la fuerza o intensidad de la actitud. Esta escala está construida por afirmaciones; cada afirmación mide la misma dimensión de la misma variable. Para construirla es necesario desarrollar un conjunto de afirmaciones pertinentes al objeto de la actitud; estas deben variar en intensidad. La Técnica de Cornell es la manera más acostumbrada de desarrollar el Escalograma de Guttman y se procede del siguiente modo:

• Se obtiene el puntaje total de cada sujeto.


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• Se ordenan los sujetos de acuerdo con los puntajes. • Se ordenan las afirmaciones de acuerdo con su intensidad. • Se construye una tabla donde se crucen los puntajes de los sujetos

ordenados con los ítems y sus categorías jerarquizadas. • Se analiza el número de errores y rupturas en el patrón ideal mediante

un análisis de correlación.

3. Técnica de análisis de contenido. El análisis de contenido es una técnica para estudiar y analizar la comunicación de manera objetiva, sistemática y cuantitativa. (Berelson, 1952). O una técnica para hacer inferencias válidas y confiables de datos con respecto a su contexto. (Krippendorff, 1982). Esta técnica tiene usos en contextos diferentes, por ejemplo, como describir tendencias, develar diferencias en el contenido, comparar mensajes, auditar el contenido y compararlo, construir y aplicar estándares de comunicación, exponer técnicas publicitarias, medir la claridad de los mensajes, describir estilos de comunicación, identificar intenciones y características de comunicadores, descifrar mensajes ocultos, revelar centros de interés y atención, determinar un estado psicológico, obtener indicios de desarrollo verbal, anticipar respuestas, reflejar actitudes, valores y creencias, cerrar preguntas abiertas. El análisis de contenido se realiza por medio de la codificación que es un proceso a través del cual las características revelantes del contenido de un mensaje son transformadas a unidades que permitan su descripción y análisis preciso. Las unidades de análisis constituyen segmentos del contenido que son caracterizados para ubicarlos dentro de categorías. Para esta ubicación se emplean términos como: la palabra, que es la unidad de análisis más simple. El tema, que se define como una oración, un enunciado respecto a algo. El ítem, tal vez la unidad de análisis más utilizada y puede comprenderse como la unidad total empleada por los productores de material simbólico. Las categorías son los niveles donde serán caracterizadas las unidades de análisis, casillas o cajones en las cuales se clasifican las unidades. Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes de tal manera que una unidad de análisis pueda caber en una sola y una de las subcategorías de cada categoría. Los tipos de categorías pueden ser:

• De asunto o tópico, tema tratado en el contenido. • De dirección, se refiere a como es tratado un asunto. • De valores: se refiere a categorías que indican valores, intereses,

metas, deseos o creencias. • De receptores, relacionadas con el destinatario de la comunicación. • Físicas, como categorías para ubicar la posición, duración o

extensión de una unidad de análisis.


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El análisis de contenidos se efectúa por medio de la codificación y es necesario:

• Definir con precisión el universo y extraer una muestra. • Establecer y definir las unidades de análisis, las palabras, los temas,

el ítem, el personaje y las medidas de espacio - tiempo. • Establecer y definir las categorías: de asunto o tópico, de dirección,

de valores, de receptores. • Seleccionar a los codificadores. • Elaborar las hojas de codificación. • Proporcionar entrenamiento a los codificadores. • Calcular la confiabilidad de los codificadores. • Efectuar la codificación. • Variar los datos de las hojas de codificación y obtener totales. • Realizar los análisis estadísticos apropiados.

4. Otras Técnicas de Medición Otras técnicas que útiles de mencionar son los inventarios estandarizados y las pruebas psicológicas. Si bien éstas son técnicas pertinentes para una investigación, con frecuencia se utilizan para hacer aproximaciones a la realidad, para detectar dificultades o posibilidades que vale la pena indagar con rigor, aunque no se tenga la intención de una investigación. Los inventarios estandarizados son pruebas que tienen su propio procedimiento de aplicación, codificación e interpretación. Hay pruebas para medir habilidades y aptitudes y pruebas clínicas para detectar conductas o para seleccionar personal. Las pruebas psicológicas son generalmente una clase de prueba estandarizada entre las que están las pruebas proyectivas que miden la forma como el interior del sujeto manifiesta características de su personalidad a través de un modelo o una situación simulada o un dibujo; por ejemplo, el test de Rorschach y el test de apercepción temática.

5. Estadística Descriptiva e Inferencial La información obtenida y las medidas de los datos requieren un tratamiento riguroso para poder interpretar, comparar, hacer inferencias y dar respuestas a la pregunta de investigación. Para ello, la investigación acude a la estadística descriptiva, inferencial, paramétrica y no paramétrica. Cuando la investigación descriptiva tiene variables cuantitativas continuas, recurre a la estadística descriptiva y a la estadística inferencial. En la primera analiza, mediante las medidas de tendencia central, la forma como los individuos de una muestra se agrupan en torno a un valor central de la variable; así mismo, mediante las medidas de dispersión analiza el comportamiento de los individuos en tanto se acercan o no a ese valor central y cómo se distribuyen.


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Las medidas de tendencia central informan sobre la forma como se organizan los datos alrededor de un valor central que representa la totalidad de los datos; éstas medidas son la media, la mediana y la moda. La media o promedio de los valores hallados, y es el valor de la variable que mantiene el equilibrio entre el excedente de los valores mayores y el defecto de los valores menores que han tomado los individuos analizados en relación con una variable. Por ejemplo, en el siguiente histograma, la media corresponde a la altura del 200 y al observar las partes de cada barra que quedan por encima de este valor o las que faltan por debajo de él, se observa que se compensan las áreas sobrantes y las faltantes. La mediana es un valor de la variable tal que la mitad de los individuos mide menos que éste. La moda es el valor de la variable que más frecuentemente aparece al medirla en cada individuo. Las medidas de dispersión informan sobre la forma como los valores de la variable se alejan o acercan al valor central determinado por la media. Las medidas de dispersión más importantes son la varianza, y la desviación estándar. Por ejemplo, si al preguntar por la edad de dos grupos de personas se encuentra la siguiente información, el grupo 1 es más disperso en relación con la media que en ambos está entre 40 y 49, porque toma valores extremos con otros distribuidos en los demás intervalos de edades. En cambio el segundo grupo tiene menos dispersión, es más homogéneo porque no hay valores extremos dado que van desde 20 hasta 50 y además, están más cerca al valor de la media. Con apoyo en la estadística inferencial, se pueden hacer investigaciones descriptivas en las que lo hallado para una muestra se podría extender a una población, condición que depende del rigor con que se selecciones la muestra y si ésta es representativa de la totalidad de la población; la estadística inferencial se apoya en la teoría de la probabilidad para seleccionar una muestra que sea representativa o se verifica si la muestra tomada por otros métodos no probabilísticos es representativa de la población, razón por la cual lo hallado para ella se podría inferir como probable para la totalidad de la población. Las estadísticas descriptiva e inferencial se requieren también en investigaciones correlacionales, explicativas o de diferencias de grupos cuando se requiere también describir las características de cada variable implicada en la hipótesis.

6. Estadísticas paramétrica y no paramétrica. Las investigaciones correlacionales, explicativas y de diferencia de grupos requieren otras estadísticas diferentes de la descriptiva denominadas paramétrica y no paramétrica, mediante las cuales se establece si existe relación entre las variables y de qué clase es ésta. La estadística paramétrica se usa cuando las variables implicadas con cuantitativas continuas medidas en una escala de intervalos y por lo tanto admiten un análisis comparativo con la curva normal; en particular deben


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tener características similares a la curva normal. Las técnicas paramétricas más comunes son el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal y la prueba t. El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza en hipótesis correlacionales pero no para hipótesis de casualidad. En cambio, la regresión lineal se utiliza para ambas clases de hipótesis y se apoya en diagramas de dispersión que muestran las puntuaciones de las dos variables y la mayor o menor proximidad de éstas, así como la dirección de la organización de puntos en el plano. La regresión lineal y el coeficiente de Pearson determinan si dos variables están relacionadas en un grado positivo o negativo; por ejemplo, si al aumentar los valores de una variable también lo hacen los valores de la segunda variable, hay una relación positiva con valor máximo 1; si al aumentar los valores de una disminuyen los de la otra, hay una relación negativa con valor máximo -1. En cambio, no hay relación entre las variables si el aumento o disminución de los valores de una variable es independiente de los cambios en los valores de la otra y al aplicar estas técnicas el coeficiente obtenido es cero o cercano a él. La prueba t se utiliza para determinar si dos grupos son significativamente diferentes respecto a la media de una misma variable; esta prueba es útil por ejemplo, en las investigaciones experimentales para determinar si los grupos experimental y de control son más o menos homogéneos y por lo tanto comparables. La estadística no paramétrica se utiliza para indagar por la relación entre variables discretas o continuas; las técnicas no paramétricas más usados son el Chi cuadrado, el coeficiente de correlación y el coeficiente Sperman y Kendall. Los elementos enunciados en esta unidad permiten una primera aproximación a la decisión sobre el análisis estadístico de la información; sin embargo, la decisión final y la aplicación de dichas técnicas requiere profundizar al respecto en textos de estadística. Así mismo, es útil explorar en investigaciones de temáticas relativas a la hipótesis planteada para indagar diversas técnicas y formas de organizar, analizar y presentar la información para aprovechar la a máximo en beneficio de la validación de la hipótesis de investigación. En particular, es importante la creatividad en la organización de la información obtenida y en la elaboración de gráficos que permitan la visualización y apoyen la lectura para que quien acceda a ella, logre la comprensión que el investigador ha alcanzado.


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Tema: Manejo y presentación de datos. Gráficos y análisis.

I. Manejo y presentación de Datos

Los datos obtenidos de la investigación se deben estandarizar para su manejo por lo que la mejor opción es desarrollarlos en función a una matriz de datos. Para de ese modo poder realizar con mayor simplicidad y facilidad los cuadros de presentación de datos y las consiguientes graficas para el posterior analisis. Ejemplo de matriz de Datos:

TEST DE DEPRESIÓN EAD

PREG ALUM

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 PUNTAJE BRUTO

IMPRESIÓN CLÍNICA

1 2 1 1 1 3 1 2 4 1 1 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1 31 S/P 2 1 3 1 2 4 2 1 1 2 2 3 2 3 2 2 3 2 2 1 3 42 LEVE 3 1 3 2 1 2 3 3 1 1 4 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 33 S/P 4 1 3 2 2 3 3 1 1 1 2 2 2 2 2 1 4 3 1 1 2 39 S/P 5 3 4 4 1 1 1 1 1 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 3 61 SEVERA 6 3 2 2 1 2 2 3 3 3 2 3 3 2 3 2 4 3 3 2 3 51 MODERADA 7 1 4 2 1 3 3 2 1 1 2 3 3 2 2 3 3 3 2 1 3 45 LEVE 8 1 1 1 1 3 3 2 1 1 1 3 1 2 1 1 1 2 1 1 2 30 S/P 9 2 2 3 2 4 2 1 1 1 1 3 1 2 1 2 2 3 3 1 2 39 S/P

10 2 4 3 2 3 3 1 1 1 1 3 4 2 3 2 4 3 3 3 2 50 MODERADA

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B

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BU

EN

A


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II. Gráficos y análisis

Los gráficos y cuadros deben ser una representación del manejo estadístico de los datos con el consiguiente análisis en el marco de resultados.

TABLA 1

Distribución de la Población Total según Genero y Rango Etáreo

Fuente: Elaboración Propia

En esta Tabla se muestra que el 56.87% de la Población en estudio es de sexo masculino

y el 43.13% es de sexo femenino.

Predominando la Población de 14 años (24.65%) seguida de la de 13 años (22.36%) y

de la de 15 años (22.18%).

FIGURA 1

EDAD

GENERON° % N° % N° % N° % N° % N° % N° %

HOMBRE 58 10.21 69 12.15 74 13.03 75 13.20 33 5.81 14 2.46 323 56.87

MUJER 35 6.16 58 10.21 66 11.62 51 8.98 29 5.11 6 1.06 245 43.13

TOTAL 93 16.37 127 22.36 140 24.65 126 22.18 62 10.92 20 3.52 568 100.00

14 15

POBLACIÓN TOTAL

TOTAL12 13 16 17

HO

MB

RE

MU

JER

TOTA

L

12 AÑOS

13 AÑOS

14 AÑOS

15 AÑOS

16 AÑOS

17 AÑOS

TOTAL

56.87

43.13

100.00

2.46

1.063.52

5.81

5.1110.92

13.20

8.98 22.1813.03

11.62 24.6512.15

10.21 22.3610.21

6.16 16.370.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

%

GENERO

EDAD

POBLACIÓN TOTAL

12 AÑOS 13 AÑOS 14 AÑOS 15 AÑOS 16 AÑOS 17 AÑOS TOTAL


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TABLA 2

Distribución de la Población I.E. Max Uhle según Genero y Rango

Etáreo

Fuente: Elaboración Propia

En esta Tabla se muestra que el 50.48% de la Población en estudio del Colegio Max

Uhle es de sexo masculino y el 49.52% es de sexo femenino.

Predominando la Población de 15 años (29.81%) seguida de la de 14 años (25.48%) y

de la de 16 años (23.08%).

FIGURA 2

EDAD

GENERON° % N° % N° % N° % N° % N° %

HOMBRE 11 5.28 24 11.54 33 15.87 23 11.06 14 6.73 105 50.48

MUJER 14 6.74 29 13.94 29 13.94 25 12.02 6 2.88 103 49.52

TOTAL 25 12.02 53 25.48 62 29.81 48 23.08 20 9.61 208 100.00

15 16 17

I. E. Max Uhle

TOTAL13 14

HO

MB

RE

MU

JER

TOTA

L

13 AÑOS

14 AÑOS

15 AÑOS

16 AÑOS

17 AÑOS

TOTAL

50.48

49.52

100.00

6.73

2.889.61

11.06

12.02 23.0815.87

13.94 29.8111.54

13.94 25.48

5.28

6.74

12.02

0.0010.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

%

GENERO

EDAD

POBLACIÓN I.E. MAX UHLE

13 AÑOS 14 AÑOS 15 AÑOS 16 AÑOS 17 AÑOS TOTAL


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Tema: Aplicación de la estadística en los estudios de investigación.

I. Estadística Descriptiva e Inferencial

La información obtenida y las medidas de los datos requieren un tratamiento riguroso para poder interpretar, comparar, hacer inferencias y dar respuestas a la pregunta de investigación. Para ello, la investigación acude a la estadística descriptiva, inferencial, paramétrica y no paramétrica. Cuando la investigación descriptiva tiene variables cuantitativas continuas, recurre a la estadística descriptiva y a la estadística inferencial. En la primera analiza, mediante las medidas de tendencia central, la forma como los individuos de una muestra se agrupan en torno a un valor central de la variable; así mismo, mediante las medidas de dispersión analiza el comportamiento de los individuos en tanto se acercan o no a ese valor central y cómo se distribuyen. Las medidas de tendencia central informan sobre la forma como se organizan los datos alrededor de un valor central que representa la totalidad de los datos; éstas medidas son la media, la mediana y la moda. La media o promedio de los valores hallados, y es el valor de la variable que mantiene el equilibrio entre el excedente de los valores mayores y el defecto de los valores menores que han tomado los individuos analizados en relación con una variable. Por ejemplo, en el siguiente histograma, la media corresponde a la altura del 200 y al observar las partes de cada barra que quedan por encima de este valor o las que faltan por debajo de él, se observa que se compensan las áreas sobrantes y las faltantes. La mediana es un valor de la variable tal que la mitad de los individuos mide menos que éste. La moda es el valor de la variable que más frecuentemente aparece al medirla en cada individuo. Las medidas de dispersión informan sobre la forma como los valores de la variable se alejan o acercan al valor central determinado por la media. Las medidas de dispersión más importantes son la varianza, y la desviación estándar. Por ejemplo, si al preguntar por la edad de dos grupos de personas se encuentra la siguiente información, el grupo 1 es más disperso en relación con la media que en ambos está entre 40 y 49, porque toma valores extremos con otros distribuidos en los demás intervalos de edades. En cambio el segundo grupo tiene menos dispersión, es más homogéneo porque no hay valores extremos dado que van desde 20 hasta 50 y además, están más cerca al valor de la media. Con apoyo en la estadística inferencial, se pueden hacer investigaciones descriptivas en las que lo hallado para una muestra se podría extender a una población, condición que depende del rigor con que se selecciones la muestra y si ésta es representativa de la totalidad de la población; la estadística inferencial se apoya en la teoría de la probabilidad para seleccionar una muestra que sea representativa o se verifica si la muestra tomada por otros métodos no probabilísticos es representativa de la


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población, razón por la cual lo hallado para ella se podría inferir como probable para la totalidad de la población. Las estadísticas descriptiva e inferencial se requieren también en investigaciones correlacionales, explicativas o de diferencias de grupos cuando se requiere también describir las características de cada variable implicada en la hipótesis.

II. Estadísticas paramétrica y no paramétrica. Las investigaciones correlacionales, explicativas y de diferencia de grupos requieren otras estadísticas diferentes de la descriptiva denominadas paramétrica y no paramétrica, mediante las cuales se establece si existe relación entre las variables y de qué clase es ésta. La estadística paramétrica se usa cuando las variables implicadas con cuantitativas continuas medidas en una escala de intervalos y por lo tanto admiten un análisis comparativo con la curva normal; en particular deben tener características similares a la curva normal. Las técnicas paramétricas más comunes son el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal y la prueba t. El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza en hipótesis correlacionales pero no para hipótesis de casualidad. En cambio, la regresión lineal se utiliza para ambas clases de hipótesis y se apoya en diagramas de dispersión que muestran las puntuaciones de las dos variables y la mayor o menor proximidad de éstas, así como la dirección de la organización de puntos en el plano. La regresión lineal y el coeficiente de Pearson determinan si dos variables están relacionadas en un grado positivo o negativo; por ejemplo, si al aumentar los valores de una variable también lo hacen los valores de la segunda variable, hay una relación positiva con valor máximo 1; si al aumentar los valores de una disminuyen los de la otra, hay una relación negativa con valor máximo -1. En cambio, no hay relación entre las variables si el aumento o disminución de los valores de una variable es independiente de los cambios en los valores de la otra y al aplicar estas técnicas el coeficiente obtenido es cero o cercano a él. La prueba t se utiliza para determinar si dos grupos son significativamente diferentes respecto a la media de una misma variable; esta prueba es útil por ejemplo, en las investigaciones experimentales para determinar si los grupos experimental y de control son más o menos homogéneos y por lo tanto comparables. La estadística no paramétrica se utiliza para indagar por la relación entre variables discretas o continuas; las técnicas no paramétricas más usados son el Chi cuadrado, el coeficiente de correlación y el coeficiente Sperman y Kendall. Los elementos enunciados en esta unidad permiten una primera aproximación a la decisión sobre el análisis estadístico de la información; sin


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embargo, la decisión final y la aplicación de dichas técnicas requiere profundizar al respecto en textos de estadística. Así mismo, es útil explorar en investigaciones de temáticas relativas a la hipótesis planteada para indagar diversas técnicas y formas de organizar, analizar y presentar la información para aprovechar la a máximo en beneficio de la validación de la hipótesis de investigación. En particular, es importante la creatividad en la organización de la información obtenida y en la elaboración de gráficos que permitan la visualización y apoyen la lectura para que quien acceda a ella, logre la comprensión que el investigador ha alcanzado.


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Tema: metodología de la presentación formal del informe científico

I. Informe de investigación

Una vez terminada la investigación es necesario comunicar los resultados porque permite el incremento de conocimientos sobre el tema y la aplicación de soluciones, así como la divulgación ante la comunidad académica correspondiente al campo del saber en el que se ha inscrito la investigación. Antes de presentar los resultados es necesario que el investigador se plantee interrogantes acerca del contexto y de las características de los usuarios porque los resultados deben comunicarse para un destinatario específico. Los contextos más acostumbrados suelen ser los informarles y los académicos. Cuando el informe de investigación se dirige a un contexto no académico implica que los resultados habrán de usarse con fines comerciales o al público en general, por ejemplo: lectores de un periódico o revista, personas con poco tiempo de lectura y con interés por ampliar el conocimiento e informarse en forma más o menos rápida de la respuesta hallada al problema de investigación. Por lo tanto, este informe debe hacer una exposición ágil pero estructurada y convincente del proceso y de los hallazgos de la investigación; además, es útil recurrir a una diagramación que vaya resumiendo y centrando la atención del lector en lo esencial retomando sucesivamente la estructura del informe. Lo que llamamos contexto académico implica que los resultados habrán de presentarse a un grupo de profesores, investigadores y en ocasiones, ante alumnos de una institución con niveles educativos superiores. Así mismo, puede ser dirigido a una comunidad de investigadores con formación profunda en el campo del saber relativo a la investigación; sin embargo, en general éste no es el caso de una investigación para optar a un título profesional. En ambos contextos se presenta un reporte de investigación pero su formato, naturaleza y extensión son diferentes; en cualquier caso en el informe solo se describe lo referente a la investigación, como se llevo a cabo, que resultados se observaron y a qué conclusiones se llegó; no incluye el proyecto de investigación. Además, el informe debe elaborarse atendiendo a las normas de la Universidad Alas Peruanas. Los elementos del reporte de investigación en un contexto académico debe incluir:

1. Portada: incluye el título de la investigación, el nombre del autor autores, su afiliación institucional, el nombre de la organización que patrocina el estudio y la fecha en que se presenta el reporte.

2. Indice: Contiene los títulos de las unidades o capítulos y secciones del mismo, la bibliografía y los anexos. Además, debe incluirse un índice de tablas y un índice de diagramas.


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3. Resumen: constituye el contenido del reporte de investigación: planteamiento del problema, los objetivos, la metodología, los resultados más importantes y las principales conclusiones.

4. Introducción: incluye el planteamiento del problema, los objetivos, las

preguntas de investigación así como la justificación de la investigación; el contexto general de la investigación, las variables, los conceptos de la investigación.

5. Marco teórico: los marcos desde donde se desarrolla la investigación, los antecedentes y teorías que se manejaron como referente para la investigación.

6. Método: es la parte del reporte que describe cómo fue llevada a cabo la investigación e incluye hipótesis, cuadro de variables, tipos y diseños de investigación, población, universo y muestra; instrumentos y procedimientos de medición aplicados.

7. Resultados: Comprende el producto del análisis de los datos, el resumen de los datos recolectados y el tratamiento estadístico que se aplicó. En este apartado no se incluyen las conclusiones ni sugerencias y no se discuten las implicaciones de la investigación. En los resultados el investigador se limita a describirlos con apoyo en tablas, gráficas, dibujos, figuras mediante las cuales se pueda hacer una lectura completa y ágil de la información y de las relaciones establecidas entre lasvariables.

8. Conclusiones y recomendaciones: Las conclusiones son aseveraciones, preguntas, nuevas hipótesis, planteamientos que se derivan de la respuesta al problema de investigación, así como de la validación o no de la hipótesis. Las recomendaciones se derivan también de lo anterior pero tienen como finalidad sugerir acciones a seguir mediante acciones de intervención o con el desarrollo de nuevos estudios o aprovechar perspectivas que quedan después de la investigación y de las conclusiones, o considerar implicaciones del nuevo conocimiento alcanzado. Además, se establece como respondiendo las preguntas de investigación y si se cumplieron los objetivos.

9. Bibliografía: son las referencias utilizadas por el investigador para elaborar el marco teórico u otros propósitos y se incluye al final del reporte; deben presentarse en orden alfabético y atendiendo a las normas Vancouver.

10. Apéndice: describe con profundidad ciertos materiales que completan y facilitan la comprensión del informe pero que no deben distraer la lectura del texto principal del reporte; estos son: reportes de sesiones de grupo, hojas electrónicas, fotografías, mapas, instrumentos de recolección de información útiles para la comprensión del informe, etc.

La tarea que le queda por cumplir a cada alumno es elaborar su proyecto de investigación y proseguir con los pasos administrativos de la Escuela de Farmacia y Bioquímica para la obtención de autorización para la realización de la Tesis y el consiguiente informe de investigación. En su desarrollo es fundamental tener en cuenta la claridad expositiva, la sencillez en la redacción, sin caer en la simplicidad sino haciendo énfasis en la


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estructura de las frases de modo que su lectura sea fácil y se diga lo que se requiere evitando el uso de estructuras complejas; además, es fundamental mantener siempre un hilo conductor de modo que quien lee el informe sienta que avanza progresivamente en la solución del problema. Si tiene dificultad en alguna fase de la investigación recurra de nuevo a este manual o a la bibliografía sugerida y ratifique la información para poder avanzar. Además, tenga en cuenta que hay personas a quienes quiere agradecer por su colaboración como profesionales, o por el apoyo que recibió de ellos para la realización de su investigación; puede incluirlas al comienzo del informe en una hoja aparte, antes del índice. Finalmente, tenga en cuenta la ortografía, las normas de la Universidad y de Vancouver y la organización armónica del espacio, la calidad en las gráficas, los títulos para las tablas, cuadros y gráficas, el uso de citas bibliográficas, el respeto a las fuentes, las notas al pie de página cuando requiera aclarar aspectos que no deben interrumpir la lectura continua del informe. Una vez editado el informe, es conveniente que alguien lo lea previamente para darle una última revisión de estilo y para que evalúe la claridad y secuencia de la exposición. Entregue el informe a su asesor y guarde siempre una copia adicional en medio magnético para prevenir cualquier eventualidad.

-


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Tema: sustentación de los trabajos de investigación

I. Exposición

La sustentación de la tesis de pregrado se basa en una exposición concisa y

precisa apoyada en medios audiovisuales del informe de investigación. Donde

deben incluirse:

- Presentación del trabajo (titulo justificación)

- Objetivos

- Hipótesis

- Metodo

- Resultados

- Discusión

- Conclusiones

- Recomendaciones y sugerencias

II. Evaluación del Jurado

. En lineas generales salvo reglamentación interna en el marco universitario la evaluación del jurado de la sustentación de Tesis de pregrado se rige bajo ciertos lineamientos que expondremos a continuación. El acto de discusión de la Tesis se iniciará mediante la lectura por parte del Coordinador del Jurado (a saber el Tutor) de las normas del Reglamento de Estudios de la Universidad que rigen dicha discusión. El aspirante deberá contestar las observaciones del Jurado y no limitarse a formulaciones sumarias de acuerdo o desacuerdo con dichas observaciones. En tal caso quien haya hecho la observación se lo señalará. En caso de que un miembro del Jurado no esté de acuerdo con el dictamen de la mayoría podrá salvar su voto razonadamente el cual, igual que el Veredicto, deberá ser firmado por todos los miembros del Cuerpo. En caso de voto salvado se anunciará el Veredicto pero no se publicará el Acta y no se realizarán tramitaciones administrativas hasta que el Acta esté completa y firmada, incluyendo los votos salvados, en un lapso que no debe exceder de tres días hábiles siguientes al anuncio del Veredicto. La discusión de la Tesis deberá ser convocada con una anticipación de al menos diez días a fin de que la Escuela pueda realizar los trámites administrativos y la publicidad correspondiente al acto. Por ninguna circunstancia se aceptarán convocatorias intempestivas.


2

Al comprobar una demora excesiva para la realización de la defensa de la Tesis, la Dirección de la Escuela se comunicará con el Tutor-Coordinador del Jurado para la fijación de fecha de la Defensa. Si el Jurado verifica un ambiente en el público que no permita una discusión libre y sin presiones o el incumplimiento de los usos correspondientes a la ética académica, comunicará dicha circunstancia, dejando constancia de la misma y en consecuencia aplazará la discusión para otra fecha. Por tales motivos se deberán evitar actos tales como obsequios, refrigerios o cualquier otra manifestación de este tipo. A las Tesis de gran valor, de acuerdo con Reglamento de La universidad, se les otorgará la calificación de “felicitación pública”. La recomendación de publicación no está reglamentariamente establecida. La mención de “felicitación pública” sólo se otorgará a aquellas Tesis que sean aprobados por unanimidad de parte de los miembros del Jurado y ella por si sola no implica la mención honorífica.


1

Bibliografía

1. LEON, Federico y CHU, Magdalena. Investigación de Operaciones en Planificación Familiar y Salud Reproductiva. Concepto, Caos. Universidad Cayetano Heredia. Lima 1998..

2. LEON, Orfelio y MONTERO, Ignacio. Diseño de Investigación. Edit. Mc. Graw Hill. España 1997.

3. OBLITAS GUADALUPE, Luis. .Metodología de la investigación. Bibliografía de Psicología Peruana. Perú S/F.

4. TAMAYO TAMAYO, Mario. .El proceso de la investigación científica. Edit. Libusa, México. 1981.

5. TAFUR PORTILLA RAUL .La Tesis Universitaria.Ed. Mantaro Prim Ed. 1995. Lima Personal de Salud. Edit. Limusa Organización Panamericana de la Salud. México 1986.

6. CHAVEZ CONSTANTINO, Daniel .Metodología de la investigación en salud. Impreso en Calidad S. Santo Domingo D.N. Febrero de 1982.

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10. ASTI VERA, Armando. Metodología de la Investigación, Buenos Aires, Kapelutz

11. BRIONES, Guillermo. Formación de docentes en investigación educativa, Bogotá, Convenio Andrés Bello.

12. BRIONES, Guillermo. Metodología de la investigación, Bogotá, UPN, centro de investigaciones, 1975

13. BRIONES, Guillermo. Métodos y técnicas avanzadas de investigación aplicadas a la educación y a las ciencias sociales, Módulos básicos y lecturas complementarias, ICFES-PIIE, 1990.

14. CANALES, F.H. y ALVARADO E.B. Metodología de la investigación, Organización Panamericana de la Salud, O.M.S., Editorial Limusa, 1996

15. CERDA GUTIÉRREZ, Hugo. La investigación total, Editorial Magisterio, Bogotá.

16. COCHRAN, William, COX, Gertudriz M. Diseño Experimental, Editorial Trillas, México, 1986.

17. COOK, T.D. y REICHARDT, Ch. Métodos cualitativos y cuantitativos en investigación evaluativa, Madrid, Morata, 1996.

18. DAVILA, Andrés. Perspectivas metodológicas cualitativa y cuantitativa en las ciencias sociales: debate teórico e implicaciones praxeológicas. En Métodos y técnicas cualitativas de investigación en ciencias sociales, Delgado, J.M. y Gutiérrez I. Editorial Síntesis Psicológica, Madrid, 1995.


2

19. DELORS, Jacques. La educación encierra un tesoro, Ediciones UNESCO, Santillana, Madrid, 1996

20. DIAGAMO, Oscar Darío. Técnicas de Investigación, Imprenta Nacional, ESAP, Bogotá, 1987.

21. ELLIOTT, J. La Investigación-acción en Educación, Editorial Morata, Madrid, 1992.

22. FERMAN, G., y LEVIN, J. Investigación en ciencias sociales, editorial Limusa, México, 1983.

23. FILSTEAD, William J. Métodos cualitativos: Una experiencia necesaria en la investigación evaluativa, en T.D. Cook y Ch.S. Reichardt. Métodos cuantitativos y cualitativos en investigación evaluativa, Editorial Morata, segunda edición, 1995.


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GLOSARIO DE TERMINOS

1. monografía (mono: uno; grapho: escribir) es un trabajo científico

escrito, producto de la investigación bibliográfica, que estudia en

forma exhaustiva un tema (problema) claramente delimitado, que lo

desarrolla en forma lógica, y cuyo objetivo final es transmitir el

resultado de la citada investigación

2. La tesis es una proposición o pensamiento, cuya veracidad fue

demostrada y justificada a través de exposición de argumentos o

alguna prueba (hechos comprobables).

3. La ciencia es producto de acciones razonadas y sistemáticas que

permiten descubrir nuevos elementos esclarecedores y significativos

en la realidad. Es resultado de la reflexión profunda sobre evidencia

teórica y empírica para entender la realidad, analizar su estructura y

dinámica interna para explorar nuevos componentes y nuevas

maneras de entenderla y operar sobre ella.

4. El proyecto de investigación es el documento que constituye la

culminación de todo el trabajo realizado en la etapa de planificación

de la investigación. En este se recoge de manera pormenorizada, la

organización que se ha dado a esta actividad y la forma en que se

ejecutará la misma, por lo que representa una guía para los

investigadores durante el desarrollo del trabajo.

5. Marco De Referencia De La Investigación: La investigación a

realizar debe tomar en cuenta el conocimiento previamente

construido, pues ésta forma parte de una estructura teórica ya

existente.

6. Marco Teórico: Descripción de los elementos teóricos planteados

por uno y/o por diferentes autores y que permiten al investigador

fundamentar su proceso de investigación.


2

7. Marco Conceptual: El investigador define y delimita según su

criterio y de acuerdo a su marco teórico conceptos involucrados en

las variables de investigación.

8. Fuentes Primarias o Directas de información: Son aquellas que

contienen información no abreviada y en su forma original. Son

todos lo documentos científicos o hechos e ideas estudiados bajos

nuevos aspectos.

9. Fuentes Secundarias de Información: Son aquellas que contienen

información abreviada tales como resúmenes, compilaciones y

listados de referencias publicadas en las diferentes áreas de

conocimiento. Sólo sirven como simple ayuda al investigador,

preferentemente para suministrar información sobre documentos

primarios.

10. Fuentes Terciarias de Información: Se trata de documentos que

compendian nombres y títulos de revistas y otras publicaciones

periódicas, tales como boletines, conferencias y simposios, nombres

de empresa, asociaciones industriales y de diversos servicios, títulos

de reportes con información gubernamental, catálogos de libros

básicos que contienen referencias y datos bibliográficos, así como

nombres de instituciones de servicio de investigación.

11. La hipótesis o las hipótesis son una tentativa de explicación

mediante una suposición o conjetura verosímil destinada a ser

probada por la comprobación de los hechos.

12. Hipótesis científica: La palabra "hipótesis" deriva del hipo: bajo, y

thesis: posición o situación. Ateniéndose a sus raíces etimológicas,

hipótesis significa una explicación supuesta que ésta bajo ciertos

hechos, a los que sirve de soporte. La hipótesis es aquella

explicación anticipada que le permite al científico asomarse a la

realidad.


3

13. Hipótesis descriptivas (del valor de la variable que se va a observar

en un objeto o en la manifestación de otra variable). Las hipótesis de

este tipo se utilizan en estudios de problemáticas descriptivas.

14. Hipótesis correlacionales: Estas especifican las relaciones entre dos

o más variables. Corresponden a investigaciones correlacionales.

15. Hipótesis causales: Este tipo de hipótesis no solamente afirma las

relaciones -dirección- entre dos o más variables y cómo se dan

dichas relaciones, sino que además proponen un -sentido- entre ellas.

Todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto. Se

representa: x y.

16. Hipótesis nulas (Ho): Las hipótesis nulas son la negación de las

hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones.

17. Hipótesis alternativas (Ha): como su nombre lo indica, son

posibilidades "alternativas" ante las hipótesis de investigación y nula.

Ofrecen otra descripción o explicación distinta a las que

proporcionan estos tipos de hipótesis.

18. Hipótesis estadísticas (He): Las hipótesis estadísticas son la

transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas

en símbolos estadísticos. Se puede formular solamente cuando los

datos del estudio que se van a recolectar y analizar, para probar o

refutar las hipótesis, son cuantitativos (números, porcentajes,

promedios).

19. Variable es una característica (magnitud, vector o número) que

puede ser medida, adoptando diferentes valores en cada uno de los

casos de un estudio.

20. Las variables cualitativas o atributos, son aquellas que pueden

presentarse o no en los individuos que constituyen el conjunto de una

especie, sea también de los animales, los objetos o las cosas; como el

sexo, por ejemplo.


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21. Las variables cuantitativas, son aquellas en que las características o

propiedades pueden presentarse en diferentes grados o intensidades,

como por ejemplo, el nivel de ingresos o la deserción escolar.

22. Las variables continuas, son las que pueden tomar cualquier valor

numérico de un intervalo, como por ejemplo, las tasas de natalidad y

mortalidad.

23. Las variables discontinuas, que también son llamadas como

"discretas", sólo pueden tomar valores enteros, como por ejemplo, el

número de alumnos de una escuela o asociados de una cooperativa.

24. Diseño De Investigación constituye el plan general del investigador

para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis

de investigación. El diseño de investigación desglosa las estrategias

básicas que el investigador adopta para generar información exacta e

interpretable.

25. Tipo de investigación. Las investigaciones tienen una variedad

amplia, para esta materia haremos énfasis en tres tipos de

investigaciones, las cuales pueden ser de Campo, Documental y

Experimental.

26. La Población O Universo puede estar referido a cualquier conjunto

de elementos de los cuales pretendemos indagar y conocer sus

características, o una de ellas, y para el cual serán válidas las

conclusiones obtenidas en la investigación.

27. Muestreo aleatorio simple: la forma más común de obtener una

muestra es la selección al azar. es decir, cada uno de los individuos

de una población tiene la misma posibilidad de ser elegido. Si no se

cumple este requisito, se dice que la muestra es viciada. Para tener la

seguridad de que la muestra aleatoria no es viciada, debe emplearse

para su constitución una tabla de números aleatorios.


5

28. Muestreo estratificado: una muestra es estratificada cuando los

elementos de la muestra son proporcionales a su presencia en la

población. La presencia de un elemento en un estrato excluye su

presencia en otro. Para este tipo de muestreo, se divide a la población

en varios grupos o estratos con el fin de dar representatividad a los

distintos factores que integran el universo de estudio. Para la

selección de los elementos o unidades representantes, se utiliza el

método de muestreo aleatorio.

29. Muestreo por cuotas: se divide a la población en estratos o

categorías, y se asigna una cuota para las diferentes categorías y, a

juicio del investigador, se selecciona las unidades de muestreo. La

muestra debe ser proporcional a la población, y en ella deberán

tenerse en cuenta las diferentes categorías. El muestreo por cuotas se

presta a distorsiones, al quedar a criterio del investigador la selección

de las categorías.

30. Muestreo intencionado: también recibe el nombre de sesgado. El

investigador selecciona los elementos que a su juicio son

representativos, lo que exige un conocimiento previo de la población

que se investiga.

31. Muestreo mixto: se combinan diversos tipos de muestreo. Por

ejemplo: se puede seleccionar las unidades de la muestra en forma

aleatoria y después aplicar el muestreo por cuotas.

32. Muestreo tipo: la muestra tipo (master simple) es una aplicación

combinada y especial de los tipos de muestra existentes. Consiste en

seleccionar una muestra "para ser usada" al disponer de tiempo, la

muestra se establece empleando procedimientos sofisticados; y una

vez establecida, constituirá el módulo general del cual se extraerá la

muestra definitiva conforme a la necesidad específica de cada

investigación.


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33. Justificación: Contiene los argumentos fundamentales que sustentan

la investigación a realizar, enfatizando aquellos de carácter técnico y

social principalmente. ¿Por qué y para qué realizar la investigación?

34. Planteamiento del Problema: Es resultado de una profunda y

serena reflexión realizada por el investigador después de haber

revisado detalladamente la literatura correspondiente (antecedentes

teóricos y empíricos) e interiorizado los principales conceptos y

proposiciones teóricas que le permiten formular con toda claridad y

dominio el problema que se pretende resolver con la investigación.

¿Qué realidad me interesa investigar?

35. Objeto de Estudio (Delimitación del tema) Es consecuencia del

planteamiento del problema, delimita aquella parte de la realidad que

interesa estudiar. La precisión del investigador, en este sentido, se

demuestra en la redacción minuciosa y cuidada con la cual formula

el objeto de estudio. ¿Qué parte de esa realidad deseo investigar?

36. Preguntas de Investigación: Son las interrogantes básicas que se

derivan de la justificación y el problema planteado y,

consecuentemente, pretenden ser resueltas por la investigación. ¿Qué

cuestiones me interesan de esa parte de la realidad?

37. Objetivos (General y Específicos) Representan las acciones

concretas que el investigador llevará a cabo para intentar responder a

las preguntas de investigación y así resolver el problema de

investigación. Se puede notar que todos los subtítulos hasta ahora

señalados tienen una consistencia entre sí (coherencia interna), por

ello, los objetivos deben ser concretos, claros, realistas y modestos,

en la medida en que realmente reflejan la contundencia del

investigador en su intención de aportar en el conocimiento del objeto

de estudio. ¿Qué debo hacer para desarrollar la investigación?


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38. Resultados (en uno o varios capítulos) se describen los datos

obtenidos en la búsqueda bibliográfica, desde la reseña histórica

hasta los artículos más actualizados.

39. Conclusiones Las conclusiones en el informe de investigación,

hacen referencia a los resultados concretos que se obtuvieron en el

desarrollo de la investigación y que fueron presentados ampliamente

en el desarrollo del cuerpo del trabajo, prácticamente es un resumen

sintético de los puntos más importantes y significativos para los

autores. Estas van acorde al número de objetivos planteados en la

investigación, esto no quiere decir que no se presentará otra

información importante obtenida durante el estudio.

40. Recomendaciones: Las recomendaciones constituyen el aparato del

documento, dónde la creatividad del investigador (es) se pone de

manifiesto en el planteamiento de políticas, estrategias y medidas de

acción a tomar por instituciones (públicas o privadas), requisitos,

entidades, etc. para la solución del problema que se investigó.

41. Bibliografía: Describe las fuentes documentales consideradas

(castellano-inglés) para la elaboración del proyecto. Las cuales

conviene que no excedan los 5 años de vigencia (actualidad) y su

citación cumpla con las normas internacionales/estandarizadas de

formato.


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ANEXOS


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EVALUAR LOS RESULTADOS

Una vez obtenidos los resultados, antes de informar de ellos, el investigador debe dedicar algún tiempo a una fase especial: la evaluación. Debe evaluar los resultados: ¿son lo que él quería?, ¿Es posible mejorar algo en el informe? ¿Debe ser dejado fuera algo o merece el informe publicarse en su totalidad?

[Los criterios para la labor de evaluar proyectos de investigación se pueden derivar del propósito del proyecto. Las metas diferentes para la investigación se discuten bajo el título El contexto de un proyecto de investigación. Caen generalmente en dos grupos:

1. Los blancos teóricos apuntan a promover el conocimiento colectivo en el campo apropiado del estudio. Estos blancos pertenecen a los proyectos de la investigación básica y de la investigación aplicada.

2. Los blancos prácticos apuntan a mejorar el estado del objeto del estudio o de otros objetos similares en el futuro. Son típicas en los proyectos de la investigación aplicada y del desarrollo tecnológico.

Los resultados teóricos son a menudo relativamente difíciles de ser evaluado directamente, porque los hallazgos más valiosos contienen a menudo descubrimientos novedodos para los cuales no hay todavía criterios. Por lo tanto la evaluación debe incluir generalmente no sólo el salida final (ingl. "output") pero también todas las tareas que el investigador ha ejecutado antes de llegar los resultados finales. Estas evaluaciones se discuten en Evaluar la entrada teórica, Evaluar datos recogidos y Evaluar la corrección del análisis.


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Los resultados prácticos pueden ser evaluados a menudo directamente e también fácilmente, vea la discusión en Evaluar los resultados prácticos. Esta sola evaluación da a menudo ya una resolución clara, y en tal un acontecimiento las evaluaciones adicionales son innecesarias. Sin embargo, los resultados prácticos, incluyendo los efectos secundarios no previstos, afectan a menudo a varios grupos de gente, y no es infrecuente que varios evaluadores deben ser utilizados y éstos dan opiniones disidentes. En tal caso puede ser provechoso recurrir a los procedimientos más meticulosos enumerados arriba.

Evaluar la entrada teórica

"Basura adentro, basura fuera." En otras palabras, un proyecto de investigación no puede dar resultados significativos si hay controversias o absurdidades en los modelos teóricos que se han utilizado como puntos de partida cuando definir el problema ni cuándo seleccionar la población del estudio y los fenómenos que se observarán. Por supuesto, estas preguntas se deben haber puesto en orden ya antes de comenzar a recoger datos, pero la verdad triste es que a veces el investigador sabe bastante poco sobre el problema inicialmente, y solamente el estudio mismo puede hacerlo competente en juzgar los modelos teóricos pertinentes. De todas formas, más vale tarde que nunca.

En la historia de muchas ramas de la ciencia una teoría importante ha sido sustituto por un nuevo, y una gran cantidad de estudios que han confiado en la teoría vieja han llegado a ser apenas curiosidades históricos. En el estudio de productos esta cosa ocurrió, no obstante gradualmente, durante el siglo XIX, cuando la teoría de Baumgarten de la belleza como proceso de la percepción subjetiva reemplazó la doctrina de Platón en belleza como característica de objetos. Tales revoluciones científicas, sin embargo, suceden tan infrecuentemente que los investigadores no pueden esperar tomarlas en cuenta cuando evaluar su materia.

Evaluar datos recogidos

Los procedimientos de adquirir los datos para la investigación consisten generalmente en tres operaciones distintas que se deben evaluar separadamente:

• Demarcando la población entera de los casos que están de interés (los métodos de evaluación, véase Corrección de la demarcación)

• Escoger una muestra de la población (véase o Corrección del muestreo no-aleatorio o Corrección del muestreo aleatorio)

• Los datos que registran de la muestra (véase Confiabilidad de la registración).


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Consistencia de la demarcación

El investigador tendrá que considerar la delimitación de su estudio en varias fases del proyecto y en varias ubicaciones de su informe. Tales situaciones típicas son:

• El nombre o la designación del proyecto. El título o subtítulo de su informe. • Las discusiones iniciales acerca de los objetivos del proyecto y el capítulo

introductorio de su informe. • Cuándo escoger el principio del muestreo. • Durante las reuniones finales del proyecto al discutir el uso posible de los

resultados, y en las páginas finales del informe.

Consistencia de la demarcación significa simplemente que durante el proyecto todas las definiciones de la población del estudio deben ser idénticas o por lo menos compatibles. Fallando esto, la estructura lógica del estudio corre un riesgo de desplomar.

En sí mismo, no hay demarcaciones "derechas" o "incorrectas" - el investigador tiene el derecho de elegir cualquier limitación él se siente útil o interesante. Un criterio apropiado, en lugar, es racionalidad de la demarcación. En los estudios que incluyen una aplicación práctica, una población útil está a menudo esa gente que beneficiará del proyecto, por ejemplo la clientela-objetivo que se han definido para el proyecto.

Como contraste, en la investigación básica teórica usted desearía a menudo utilizar una demarcación amplia que, por ejemplo, incluye todos los períodos históricos o todos los casos comparables en el universo. Sin embargo, las delimitaciones muy amplias causan a menudo dificultades cuando diseñar una muestra que se estudiará o cuando registrar datos (véase abajo), y estas complicaciones alternadamente pueden dañar la credibilidad de los resultados.]

Corrección del muestreo no-aleatorio

Cuando hemos reunido los resultados de una muestra no aleatoria a partir de una población, lo normal es que queramos generalizar nuestros resultados. Generalizar significa que afirmamos que los resultados son ciertos no sólo para la muestra, sino también respecto a la población. ¿Es posible evaluar la credibilidad de tal declaración?


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La cuestión crucial en la evaluación es si la muestra se desvía de la población en aspectos relevantes. Por relevantes entendemos aquellas cuestiones que medimos o que se incluyen en nuestra hipótesis o en los objetivos del proyecto.

Habitualmente la única manera de estimas esto sería investigar otra muestra de la misma población, lo que en la mayor parte de los casos iría más alla de los recursos disponibles. Como un débil sucedáneo del examen arriba descrito, podríamos plantearnos el estudiar si nuestra muestra no aleatoria se desvía de la población respecto a aspectos distintos de los puntos "relevantes" arriba mencionados. Con frecuencia podremos examinar archivos públicos y descubrir por ejemplo la conformación demográfica, edad o estructura por sexos de nuestra población y comparar estas cifras con nuestra muestra. Si encontramos desviaciones, tenemos que plantearnos si éstas nos dan razones para sospechar sobre desviaciones también en las variables "relevantes" arriba aludidas. Para ayudarnos a la hora de plantearnos esto, podríamos calcular las correlaciones entre la variable demográfica que aparece desviada y nuestras variables "relevantes" (si son numéricas). Por ejemplo, si la distribución por sexos no es igual a la distribución por sexos de la población, calcularemos las correlaciones entre sexo y nuestras variables "relevantes" en la muestra. Una correlacion alta indica que nuestra muestra estaba sesgada.

Corrección del muestreo aleatorio

Si hemos reunido nuestros resultados empíricos a partir de una muestra aleatoria, vamos a querer saber hasta que punto es seguro o probable que los resultados sean ciertos no sólo en la muestra sino también en la población original. Para este examen, hay dos métodos llamados comprobaciones estadísticas. Estos métodos nos ayudarán a elegir entre dos explicaciones alternativas para nuestros resultados,

• o bien nuestra hipótesis de investigación es cierta y los resultados medidos a partir de la muestra son también ciertos en la población,

• o la "hipótesis nula" es cierta y los resultados no son válidos en la población. Hemos obtenido los resultados de la muestra de manera sencillamente accidental.

Ahora es posible calcular la probabilidad de obtener, por azar sólo, ciertos resultados a partir de la muestra. Si esta probabilidad es muy pequeña, por ejemplo menos de un 0.1%, tenemos buenas razones para rechazar la hipótesis nula y creer que los mismos resultados son ciertos en la población. A tales resultados se les llama estadísticamente altamente significativos. Sin embargo, si la probabilidad de recibir el resultado por azar es amplia, digamos que por encima de un 5%, no debemos afirmar que nuestros resultados son necesariamente válidos en la población. En este caso, nuestros resultados se llaman estadísticamente no significativos.

Los niveles de representatividad de los resultados de una investigación usados habitualmente se detallan abajo. Los porcentajes indican la probabilidad de obtener el resultado sólamente al azar, incluso cuando el resultado no fuera cierto en la población.


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• la probabilidad es mayor que un 5% significa que el resultado no es significativo.

• menos del 5%. el resultado es considerado significativo en el nivel del 5%. Abreviado *

• menos del 1%. el resultado es considerado significativo en el nivel del 1%. Abreviado **

• menos del .1%. el resultado es considerado significativo en el nivel del .1%. Abreviado ***

La abreviatura se usa situando una o más estrellas tras el resultado de la investigación ya sometido a prueba.

Se usan nombres ligeramente distintos para los niveles de representatividad según el país, y eso es por lo que, para evitar confusiones, podría por ejemplo afirmarse en el informe de investigación que "el resultado es significativo en el nivel del 5%", queriendo esto decir que la probabilidad de que se produjese ese resultado por accidente es inferior al 5 %.

Al mismo tiempo, la representatividad también indica el riesgo para el investigador de cometer el "error de tipo 1", descartando equivocadamente la hipótesis nula y aceptando la hipótesis de investigación, a pesar del hecho de que la hipótesis de investigación en realidad ya no es válida. A pesar del riesgo, el investigador no debe poner el listón de la representatividad innecesariamente alto, porque entonces hay la amenaza del llamado "error de tipo 2", en que el investigador acepta la hipótesis nula y descarta equivocadamente la hipótesis de investigación a pesar de ser en realidad verdadera.

¿Hasta qué grado ha de ser significativo un resultado logrado en un estudio? En la práctica, la representatividad de un estudio suele depender de qué tipo de datos ha podido reunir. Un informe de investigación con frecuencia es juzgado adecuado para ser hecho público si al menos en alguna de las cuestiones estudiadas se alcanza el nivel de representatividad del 5%.

No hay una fórmula universal para la comprobación estadística. En lugar de ello hay un cierto número de comprobaciones especiales para cada distinto tipo de estadísticas (para la media, la varianza, etc.). Sin embargo, la práctica general en las comprobaciones es siempre la misma:

1. primero, en el manual de estadística, encontramos la fórmula específica para la estadística que queremos comprobar,

2. entonces colocamos nuestra estadística en la fórmula, y junto a ella algunos parámetros (que indican el número de nuestras mediciones, su varianza, etc.). La fórmula entonces nos da una cantidad especial llamada Chi, t, F, etc., que describe la "fuerza" de nuestro hallazgo,

3. comparamos esta cantidad con las tablas (en los manuales) que nos dicen cuál es la probabilidad de obtener nuestro conjunto de datos únicamente por coincidencia. Si la probabilidad es, pongamos, de menos de un 1%, nuestros resultados son significativos.

En la siguiente tabla encontraremos algunas comprobaciones estadísticas. Una tabla no puede dar todos los criterios que deben tenerse en cuenta en la elección; sería


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aconsejable consultar a un estadístico si tenemos la posibilidad.

DATOS QUE HAN DE SOMETERSE A PRUEBA: PRUEBA ADECUADA:

Distribución: prueba Chi

Estadísticas que describen una variable aritmética (por ej.: media): prueba t

Variables medidas sobre una nominal escala: Cochran Q test

Variables medidas sobre una escala ordinal: Prueba Wilcoxon

Correlaciones (escala aritmética): prueba t

Relaciones entre dos o más variables

Resultados a partir del análisis de varianza: prueba F Enlaces en el WWW sobre inferencia estadística y pruebas:

• Surfstat, de la University of Newcastle

Prueba Chi

La prueba Chi (letra griega que se pronuncia como en español "ji") puede usarse para valorar cómo están distribuidos en clases los objetos o sujetos en una muestra aleatoria. Un ejemplo inventado:

Un fabricante vende grifos en España. Éstos pueden ser cromados en plateado o dorado. La empresa empezará pronto a lanzar al mercado estos productos en Portugal y necesita saber si los clientes portugueses están relativamente más interesados en los dorados que los clientes españoles. Se ha enviado un cuestionario a 150 portugueses elegidos al azar y a un número igual de españoles. 100 cuestionarios no fueron devueltos. Las 200 respuestas obtenidas se distribuyeron como indican los números marcados con una T:

. Prefiere acabado cromado Prefiere acabado dorado Total Españoles T = 50 T = 40 90

Portugueses T = 50 T = 60 110

Total 100 100 200

En este caso (inventado), la mayoría de portugueses preferían grifos dorados, mientras que la mayoría de españoles los preferían cromados. Ahora surge una pregunta: ¿esta diferencia es válida en todos los portugueses y españoles o es posible que una divergencia tal de las muestras esté causada sólo por el azar? Tenemos que plantearnos el hecho de que recibiéramos sólo 200 respuestas y es bastante posible que accidentalmente tengamos un grupo tan pequeño, varias personas que no son típicas en sus opiniones . La probabilidad de un resultado accidental puede calcularse con la prueba Chi.

Para llevar a cabo la prueba, primero vamos a investigar cómo estas 200 respuestas podrían estar distribuidas con mayor probabilidad, si no hubiese diferencias entre las dos poblaciones; en otras palabras, si todos los portugueses y todos los españoles


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tuviesen idénticas opiniones sobre los acabados de los grifos. Esta distribución hipotética se llama distribución esperada. En nuestro ejemplo sería como sigue. (Las frecuencias de clases en esta distribución van marcadas con la letra V):

. Prefiere acabado cromado Prefiere acabado dorado Total Españoles V = 45 V = 45 90

Portugueses V = 55 V = 55 110

Total 100 100 200

Ahora necesitamos construir una medida para indicar cuánta discrepancia hay entre la distribución real y la esperada. Esta medida se llama Chi cuadrado, y se calcula como sigue:

(siendo x la discrepancia, T el total y V el valor de los que prefieren cromado o dorado y significando suma)

En la fórmula tenemos que sustituir sucesivamente T por cada valor T en la tabla de "distribución real" y, de la misma manera, a su vez, para V, cada valor de V en la tabla de "distribución esperada" En nuestro ejemplo, Chi al cuadrado da el siguiente valor:

= 0,56 + 0,56 + 0,45 + 0,45 = 2,02

El siguiente paso es calcular la probabilidad de obtener, sólo por accidente, los resultados de arriba (o, lo que es lo mismo, la divergencia mencionada anteriormente entre portugueses y españoles). No necesitamos calcular esta probabilidad, ya que se indica para un gran número de valores en los manuales de estadística. Estas tablas nos dicen, por ejemplo, que hay un 5% de probabilidad de obtener el valor 3.84 para Chi cuadrado en un par de tablas de 4 celdas, cuando sólo actúa el azar y no hay diferencia entre las poblaciones.

En nuestro ejemplo, obtuvimos un valor Chi cuadrado de 2.02, que es menos de 3.84. Esto significa que la probabilidad de obtener un valor Chi cuadrado así por azar es más del 5%. En otras palabras, los resultados de nuestro cuestionario son estadísticamente no significativos. Así, nuestro cuestionario no permite hacer afirmación alguna sobre las diferencias entre portugueses y españoles.

Cuando la prueba Chi se aplica a distribuciones que consisten en más de cuatro clases, es probable que Chi cuadrado se haga mayor por la simple razón de que la fórmula Chi cuadrado incluye más de cuatro términos que han de agregarse. Para neutralizar este incremento, la prueba Chi requiere que demos una medida de la amplitud de nuestra tabla. La medida para esto tiene un nombre peculiar, grado de libertad.En nombre indica el número de las celdas de nuestra tabla que podrían cambiar cuando el número de casos es constante.


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Por ejemplo, si vamos a estudiar distribuciones en que exactamente cien personas están clasificadas en seis grupos, el grado de libertad en cualquiera de esas distribuciones es cinco. La explicación para esto es que cinco celdas de las seis están siempre libres para recibir cualquier número de sujetos (entre 0 y 100); pero después de que las cinco celdas han recibido su contenido, la sexta no tiene libertad para cambiar; estará determinada por el total de 100. Una tabla de 2 x 2 celdas tiene un grado de libertad de exactamente uno: si todas las celdas cambiasen, todas las demás celdas tendrían que cambiar de acuerdo con ello; tienen colectivamente un único grado de libertad.

En la tabla de abajo se dan los grados de libertad de algunas tablas pequeñas.

Tamaño de la tabla Grado de libertad f 2 x 2 1

2 x 3 2

2 x 4 3

2 x 5 4

3 x 3 4

3 x 4 6

La tabla siguiente da los valores que alcanza Chi cuadrado bajo la influencia sólo del azar, con una probabilidad de 5%, 1% o bien 0.1%. Esta tabla incluye sólo pequeñas distribuciones con un grado de libertad hasta 6. Encontraremos tablas mayores en los manuales.

Grado de libertad Probabilidad f 5 % 1 % 0,1 %

1 3,841 6,635 10,828

2 5,991 9,210 13,816

3 7,815 11,341 16,266

4 9,488 13,277 18,467

5 11,070 15,086 20,515

6 12,592 16,812 22,458

Prueba Cochran Q La prueba Cochran Q puede usarse para evaluar la relación entre dos variables que se miden en una escala nominal. Una de las variables puede incluso ser dicotómica, o consistir en sólo dos valores posibles. En el ejemplo siguiente se evaluaron por 12 sujetos cuatro combinaciones distintas de asientos para camión y de cinturones de seguridad. La escala de evaluación era dicotómica: el cinturón podía molestar al usuario (=1) o no molestarle (=0). (El ejemplo es de Raimo Nikkanen: Seat and Seat-Belt Comfort in Heavy Commercial Vehicles in Finland.)


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Las evaluaciones por sujetos A...L se dan en las filas 2...5. Además, la tabla indica las sumas para cada combinación de asiento/cinturón, sumas para cada sujeto, cuadrados de ambas sumas y sumas de estos cuadrados, que son entonces usados en la fórmula de la prueba Cochran. 1 Sujeto de la prueba: A B C D E F G H I J K L SV SV2 2 Asiento de tipo I: 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 8 64

3 Asiento de tipo II: 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 10 100

4 Asiento de tipo III: 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 5 25

5 Asiento de tipo IV: 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 9 81

6 Totales por cada sujeto = SH 2 3 4 4 1 4 4 0 2 4 2 2 Total S=32

Total =270

7 Cuadrados de la fila precedente = SH2 4 9 16 16 1 16 16 0 4 16 4 4 Total

=106 -

En el siguiente paso, los valores de la tabla se sitúan en la siguiente fórmula, que da entonces el valor Q:

Todos los parámetros en esta fórmula se encuentran en la tabla, excepto k, que es el número de alternativas (aquí = 4). El valor de Q se hace mayor si hay asociación estadística entre las variables. Si no hay asociación y solo actúa el azar, Q alcanza exactamente el mismo valor que Chi cuadrado. Esto significa que cuando se evalúa el valor de Q que hemos recibido en una prueba, podemos usar la Tabla Chi cuadrado mostrada anteriormente.

En una tabla de distribución del tipo de la de arriba, el grado de libertad es igual a k-1; en el ejemplo de arriba es igual a 3. En el ejemplo de arriba, el valor obtenido para Q fue de 7.63. Consultando la tabla de Chi cuadrado encontramos que el resultado de arriba sería significativo solo sí Q tuviese un valor de al menos 7.815. La prueba Q Cochran mostró así que la diferencia encontrada empíricamente entre las alternativas de asientos no era estadísticamente significativa.

Prueba Wilcoxon Con la prueba Wilcoxon podemos comprobar la representatividad de las preferencias entre dos (o más) alternativas. La escala al dar las preferencias es ordinal.

En su estudio Seat and Seat-Belt Comfort in Heavy Commercial Vehicles in Finland, Raimo Nikkanen quería comparar dos asientos distintos para camión. Doce sujetos probaron ambos asientos y evaluaron su comodidad sobre una escala de 7 puntos. Las valoraciones obtenidas se dan en las columnas 2 y 3 de la siguiente tabla. La fila 5, Orden de rango de las diferencias (ignorando el signo) significa que la diferencia más pequeña de esta fila recibe el valor 1, la segunda el valor 2, etc. Los casos en que no hay diferencia se descartan completamente. El valor 6.5 significa que las diferencias situadas en el sexto y séptimo lugar eran iguales; con lo que les damos a ambas el mismo rango de 6.5.


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La fila 6, Los casos de signo menos frecuente significa que tomamos de la fila 5 aquellos casos donde el signo de la diferencia era del tipo menos común. En este ejemplo, había una minoría de diferencias negativas. De aquellos casos únicamente tomamos sus rangos, de la fila 5. En el ejemplo, el único número que se tomará será el 3.

1 Sujeto de la prueba: A B C D E F G H I J K L

2 Comodidad del asiento estándar: 3 5 5 6 5 5 3 5 4 5 3 3

3 Comodidad del asiento anti-vibración: 2 3 2 2 2 2 2 3 3 2 2 4

4 Diferencia de los valores de arriba: 1 2 3 4 3 3 1 2 1 3 1 -1

5 Orden de rango de las diferencias (ignorando el signo): 3 6,5 9,5 12 9,5 9,5 3 6,5 3 9,5 3 3

6 Los casos de signo menos frecuente: - - - - - - - - - - - 3

En el siguiente paso, añadimos todos los números a la fila 6, ignorando sus signos. Llamamos a esto suma T. En el ejemplo será 3. Ahora es momento de mirar en la tabla de la prueba Wilcoxon en nuestro manual. Las filas de la tabla son para diferentes números de pares (=N, aquí 12). En la fila correcta, encontramos, encontramos Tmax = valor que T no debe exceder, o los resultados no serán significativos en un nivel del 5%. Aquí debajo tenemos una parte de la tabla.

N= 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Tmax= 1 2 4 6 8 11 14 17 21 25 30 35 40

En nuestro caso, el valor empírico (3) está claramente bajo el valor permisible, y así podemos llamar significativos a nuestros resultados. Sería altamente improbable que se obtuviese una diferencia tan amplia en las preferencias sólamente por azar.

Arriba hemos comprobado distribuciones y mediciones en una escala ordinal. Estos tipos de pruebas son bien explicadas en Sidney Siegel: Nonparametric statistics for the behavioral sciences.


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La prueba t El efecto del azar hay que considerarlo siempre cuando calculamos una estadística descriptiva, por ejemplo, una media o una correlación. Estas estadísticas siempre proceden del algoritmo aparentemente exacto y digno de confianza, incluso en casos en que el material subyacente es a la vez escaso y poco fiable. Esto puede ilustrarse por un ejemplo inventado (a la derecha) donde tenemos dos mediciones a partir de tres estudiantes elegidos al azar en la UIAH.

En el diagrama de dispersión, resulta que podríamos dibujar una línea recta a través de los tres casos, lo que significa también que la correlación de las dos variables es exactamente 1.00. ¿Indica una correlación tan inusualmente fuerte que generalmente el peso (y) de cualquier estudiante en la UIAH puede calcularse a partir de su año de estudios (x) usando la fórmula y = 5x + 55 ?

Por supuesto que no. La probabilidad de obtener por azar una correlación alta entre tres pares de mediciones es bastante elevada. Incluso si teníamos 5 pares de mediciones, la correlación alcanzaría de manera puramente accidental el valor ±0,81en el 10% de casos, y el valor ±0,96 en el 1% de los casos, cuando las dos variables en realidad son absolutamente independientes la una de la otra.

Cuantas más mediciones tenemos, la correlación más baja se convierte en significativa. Esto puede verse en la siguiente tabla:

Numero de mediciones Si la correlación es al menos:

4 pares 0.95 0.99

5 pares 0.88 0.96

7 pares 0.75 0.88

10 pares 0.63 0.77

20 pares 0.44 0.56

40 pares 0.31 0.40

100 pares 0.20 0.26

... ... entonces la correlación

es significativa en un nivel del 5%.

... entonces la correlación is significativa

en un nivel del 1%.

La tabla de arriba es un simple ejemplo de una prueba t. Además del cociente de correlación, la prueba t puede usarse para estimar la representatividad de otros muchos parámetros estadísticos. En la mayor parte de los casos, sin embargo, los valores para el parámetro t no pueden obtenerse directamente a partir de una tabla como la de arriba, sino que han de calcularse con fórmulas especiales que son desgraciadamente todas distintas.

[Cuándo valorar el significado de una estadística medida de una muestra, es a menudo práctico calcular el intervalo de la confianza de esta estadística. Significa el rango donde la estadística caerá con una probabilidad dada, por ejemplo en 95% de los casos.


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En otras palabras, hay un 5% de riesgo que la estadística en la población está fuera del intervalo de la confianza.

Usted tiene, por ejemplo, encontró que entre una muestra aleatoria de sus clientes, p por ciento de gente prefiere su producto a que de competidores. Usted quiere saber que es este porcentaje entre la población entera de sus clientes. Es imposible saber este exactamente sin preguntar todo ellos, pero usted puede calcular los valores entre que el porcentaje en la población está con 95 %es de probabilidad. La fórmula para esto es:

donde

p = el porcentaje como se calcula de una muestra n = tamaño de la muestra.[Fin de trad.autom.]]

La prueba t puede también usarse para estimar la representatividad de la diferencia entre los parámetros obtenidos a partir de dos muestras distintas, es decir, lo probable que también las poblaciones correspondientes difieran entre ellas en una manera similar. El principio de la prueba es el mismo. Una limitación de la prueba t es que sólo puede usarse para estimar uno de dos parámetros a la vez.

Enlaces en el WWW sobre inferencia y pruebas estadísticas:

• Surfstat, de la University of Newcastle

Confiabilidad de la registración

En el informe, el investigador presenta los resultados de sus mediciones u observaciones hechas en el mundo empírico. Son en su mayor parte afirmaciones [aparentemente exactos]: "Un 86% de los clientes estaban satisfechos"; "El peso del coche era de 1.550 kg". Ahora es posible que entre las muchas afirmaciones hechas en un informe haya algunas que no son ciertas, [o son solamente aproximados,] con lo que debe haber modo de evaluar la factualidad de toda la información dada.

¿Qué queremos decir con las palabras "factual" y "verdadero" y cómo determinamos la factualidad de una afirmación?

En el curso del tiempo, los investigadores han interpretado la palabra "factual" de distintos modos. Hoy la mayor parte de los investigadores están de acuerdo en que, en el mundo empírico, el criterio correcto de una afirmación es su correspondencia con la realidad, no con las autoridades, por ejemplo.

La dificultad es que una afirmación reside en el mundo de los conceptos y teorías, no en el mundo de las cosas empíricas sobre las que habla; de modo que la correspondencia no siempre es fácil de definir y registrar. Junto a ello, siempre hay la posibilidad de error en las mediciones. Como resultado, los investigadores ahora están de acuerdo en que nunca podemos alcanzar un 100% de certidumbre en la correspondencia con la realidad de ninguna afirmación empírica.


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Las "ciencias formales" tales como las matemáticas son un caso diferente: podemos probar con absoluta certeza que el área del círculo es pi por el radio al cuadrado. Pero ello sólo es cierto si no estamos describiendo un círculo empírico, porque, si medimos un círculo empírico, probablemente encontremos que los últimos decimales de nuestra medición son incorrectos.

Tenemos que aceptar el hecho de que los estudios empíricos no pueden producir resultados que sean ciertos con absoluta certeza. Sin embargo, incluso cuando sabemos que los resultados pueden contener pequeños errores, los resultados pueden seguir siendo bastante útiles para muchos fines prácticos. Por ejemplo, si creemos que los resultados de una investigación son ciertos en un 99% de los casos, muy bien podemos asumir el riesgo de usarlos y aceptar que el 1% de nuestra aplicación será fallido. Los beneficios con el 99 de productos exitosos pueden compensar las pérdidas con el producto defectuoso.

[1. Observaciónes cuantitativas. La dispersión de los datos, que se puede medir con e.g. su varianza, da a menudo una buena indicación de su confiabilidad también. Los métodos de prueba estadística de observaciones se discuten en Errores de Medición.]

2. Observaciónes cualitativas. Puede que el investigador se quiera hacer las siguientes preguntas:

• ¿Hemos estudiado bastante material? Habitualmente podemos contestar que sí cuando consideramos que nuestro material está "saturado", esto es: el examen de casos nuevos ya no produce información suplementaria.

• ¿Hay anomalías entre los casos? Éstas son los casos que no obedecen a nuestra hipótesis. Algunos investigadores dicen que tales casos no deben tolerarse; algunos otros piensan que es permisible un pequeño porcentaje. Si hay anomalías, debemos analizarlas; sería demasiado simple una solución que sencillamente las excluyese de los casos estudiados. Si no podemos encontrar explicaciones a las anomalías podríamos simplemente enumerarlas como elementos que precisan estudios ulteriores.

Fiabilidad de una fuente. La fiabilidad de los docuentos escritos o impresos y su evaluación se trata bajo el encabezado Crítica de fuentes. El método para valorar documentos es también adecuado para evaluar información factual que recibimos a través de entrevistas o cuestionarios (no debiéramos, sin embargo, evaluar o censurar las opiniones de nuestros entrevistados). [La información que se toma de estadística oficial, o de informes de la investigación publicó en una serie de publicación científica bien conocida, generalmente se considera confiable y no se comprueba con la crítica de la fuente.

El ética de la reunión de datos. Si hay gente (otros que los investigadores) o animales implicados en los procedimientos, éstos no se deben exponer al estrés o a la inconveniencia excesiva. Hay una página separada en las consideraciones éticas en la investigación.


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Evaluar la corrección del análisis

La evaluación de la corrección del análisis es importante especialmente en la investigación básica que apunta a ampliar el conocimiento teórico, porque los blancos primarias para la evaluación, los hallazgos de la investigación, son a menudo difíciles de evaluar directamente. En proyectos de desarrollo usted a menudo enfoca la evaluación predominantemente al resultado práctico del proyecto y sólo si esta evaluación no da la conclusión inequívoca que usted comienza a escudriñar también los métodos del análisis que se han utilizado.]

Un examen más detallado del análisis podría incluir algunas de las siguientes preguntas.

• ¿Se explican claramente los principios de interpretación de modo que otro investigador pueda llegar a las mismas conclusiones a partir del material reunido?

• ¿Es nuestra interpretación la única razonable o es claramente, por lo menos, la más verosímil entre las alternativas? Debemos pensarlo bien antes de contestar que sí, porque, en la práctica, una vez que el investigador ha encontrado una interpretación sostenible, se le hace difícil inventar otras alternativas, incluso aunque una persona ajena podría pensar fácilmente en otras posibilidades. Podría ser una buena idea que discutiésemos las alternativas con una persona ajena.

• [Cuán fuerte es la invariación que usted ha encontrado en los datos de entrada. ¿Es decir todos los casos estudiados siguen el patrón general que usted ha encontrado y definido con la ayuda de su modelo, o están allí muchas anomalías (es decir casos en el desacuerdo con el modelo)? Si estan, pueden indicar averías en las medidas o en el análisis, así que es recomendable comprobar una vez más las fuentes posibles del error.


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Una tercera explicación posible para las anomalías es simplemente que el fenómeno era débil y tenía muchas irregularidades, que quizás pueden disminuir el valor práctico de su trabajo. Según algunos filósofos, aún un solo caso donde su hipótesis se ha encontrado falsa rendiría inútil la hipótesis entera. Otros dicen que un porcentaje pequeño de anomalías es aceptable, porque otros investigadores pueden explicarlas quizás más adelante. Para ayudar al trabajo de investigadores posteriores del asunto usted debe dar los detalles completos sobre las anomalías en su informe.]

Evaluar los resultados teóricos

Por la definición, los resultados teóricos, o las ventajas de un proyecto de investigación a su rama de la ciencia son una edición central en proyectos de la investigación básica. El mismo es verdad, a un cierto grado, también en la investigación aplicada. Las ventajas pueden estar de tres clases:

1. Agrandamiento de la teoría existente a un área donde conocimiento ha sido insuficiente hasta ahora. Ésto es el caso más usual en la ciencia moderna, y por lo tanto es llamada a menudo por el nombre de la "ciencia normal".

2. Conectar pedazos previamente separados de la teoría existente, mostrando que dos o más fenómenos, cada uno de los cuales ha sido el objeto del estudio más temprano, no son independientes pero los casos de una ley general, puede ser bastante benéfico al área apropiada de la ciencia.

3. Corregir un error en teoría anterior no es ningún acontecimiento común en ciencias, y puede a veces (raramente) ocasiona una revisión completa de la teoría previamente mantenida. Tal un acontecimiento se puede llamar apropiadamente una "revolución científica".

Nótese que las ventajas antedichas son posibles solamente a condición de que el nuevo proyecto de investigación tiene conexiones inequívocas a teoría anterior en el campo de la investigación apropiado. Por esta razón es muy importante que usted debe utilizar tales definiciones que sean similares a ésas usadas en la investigación anterior. Entonces será fácil que usted (y para su público) estime si sus resultados son coherentes con teoría anterior o no. Coherencia no es una meta en sí mismo - apenas indica que su proyecto o está agrandando nuestro conocimiento que prevalece o está conectando pedazos previamente separados de la teoría existente con una teoría más grande.

La tercera alternativa en la lista, el desacuerdo con informes anteriores, significa que o éstos informes anteriores o sus nuevos resultados son culpables. Si usted se encuentra el hacer frente de tal situación es preferible verificar sus hallazgos una vez más y ser preparada para defender su trabajo contra ataques pesados. La razón es que en la mayoría de los campos de la ciencia que las personas influyentes tienden para valorar muy alto el mosaico existente de la teoría, aún cuando saben que puede contener algunas debilidades. Richard Milton ha dado en la libro Science prohibida (Forbidden Science, 1994) muchos ejemplos espectaculares de este fenómeno que se basa en los mecanismos sicosociológicos naturales de los equipos humanos que trabajan en instituciones científicas. Pierre Bourdieu también discute ellas en el libro Homo Academicus (1988).


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A pesar de algunas refutaciones históricas notorias de propuestas valientes (como Galileo) está claro que la verdad y la confiabilidad de informes publicados se deben guardar en cualquier rama de la ciencia porque el progreso de la ciencia sería imposible si los investigadores no podrían confiar en los resultados de sus colegas anteriores. Ése es porqué todas las comunidades científicas modernas utilizan ciertos procedimientos convencionales para verificar la veracidad de informes publicados.] Los acontecimientos habituales en la evaluación son los siguientes;

• Si el informe de investigación es una Tesis, será criticado por los examinadores oficiales y los oponentes .

• Cuando se presenta un nuevo informe de investigación a los editores de una serie de publicaciones científicas, el informe será criticado no sólo por los editores, sino que también lo será por revisores establecidos para la serie, que normalmente son científicos expertos y reconocidos y por ello son capaces de presentar unas agudas observaciones críticas.

• Tras la publicación, nuestro informe atraerá muchas veces la atención de nuestros colegas investigadores, y lo usarán como una base para nuevas hipótesis que están poniendo a prueba en sus propios proyectos. Si la hipótesis del último proyecto falla inesperadamente, el investigador respectivo puede volver un ojo crítico hacia el informe anterior sobre el que se ha apoyado.

• Si nuestros hallazgos son aplicados a problemas prácticos entre los ejercientes de la profesión o en la producción industrial, pueden fallar al producir los resultados que habíamos pronosticado. Las investigaciones sobre las razones del fallo normalmente incluirán una verificación crítica de nuestros procesos y resultados.

Mientras nadie entre las personas arriba mencionadas encuentre todos los fallos en nuestro informe, nuestros hallazgos ganarán, sin embargo, credibilidad durante el proceso. Los colegas y profesionales empezarán de forma gradual a ver nuestros hallazgos como una base fiable para su propio trabajo, del mismo modo que cuando ellos usan sus propias observaciones, las tablas que se encuentran en los manuales, o todo lo que todos aceptan como ajustado a los hechos y verdadero. A este proceso gradual se le llama en ocasiones método de confirmación por "consenso". "La ciencia no reposa sobre un fondo de roca. La audaz estructura de sus teorías se levanta como si lo hicira encima de un pantano. Es como un edificio erigido sobre pilones. Los pilones se clavan en el fondo del pantano, pero no en una base "natural" o "estableciada"; y cuando cesamos en nuestros intentos de hundir nuestros pilones en una capa más profunda, no es porque hayamos alcanzado una base firme. Simplemente nos detenemos cuando estamos satisfechos porque son lo bastante firmes como para aguantar la estructura, al menos por el momento". (Karl R. Popper: The Logic of Scientific Discovery, 1959, p. 111)

El tipo de proceso de confirmación por "consenso" no puede comenzar antes de que el informe sea público.


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Evaluar los resultados prácticos

[Las ventajas que resultan de aplicar los resultados de la investigación en práctica son un punto focal cuando los proyectos de la investigación aplicada y del desarrollo se evalúan.]

Por definición, la evaluación es sólo posible cuando se haga desde el punto de vista de alguien.

El investigador habitualmente intenta estimar los beneficios en las observaciones de conclusión del informe de investigación. Esta estimación será subjetiva, por supuesto. El propio punto de vista del investigador es tan válido como cualquier otro, pero no siempre es el que marcará el resultado y consecuencias del proyecto de investigación. Más adelante se tratarán otros ángulos de visión.

Se puede obtener una evaluación realista y objetiva si el proyecto de investigación de originó a partir de un problema práctico experimentado por la gente. Un indicador fiable del valor de los resultados de la investigación es que si estas personas estén dispuestas a aplicar estos resultados al problema original [cf. Evaluar el desarrollo de actividades]. Si la aplicación resulta fácil y exitosa, el proyecto de investigación recibe unas notas altas desde el punto de vista de sus potencialidades a la hora de ser utilizado.

Algunas actividades y organizaciones regulares en los campos de la industria y de la tecnología son usuarios habituales de los hallazgos de la investigación y tienen por lo tanto métodos estándares y habilidad para determinar el valor práctico de la investigación. [Ésto es el caso especialmente en el desarrollo de productos, ve por ejemplo los métodos de evaluación. Tales evaluaciones incluyen normalmente los aspectos económicos en la fabricación y la comercialización, y también algunos aspectos ecológicos como las cantidades de materia prima y desecho. Una tentativa se hace generalmente de incluir aún la opinión del usuario del producto, que incluye típicamente usabilidad y ecología a largo plazo del uso, e.g. consumición de combustible de un coche. Puede, sin embargo, ser difícil simular completamente el punto de vista del usuario, porque incluye por lo general simultáneamente muchas características diferentes del producto, cf. la página sobre la atracción de productos.


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Cuándo valorar un producto nuevo, o cualquier otra propuesta que se espera afectar las vidas de mucha gente, ayuda si] las personas que tienen intereses en el proyecto suelen poderse dividir en grupos diferentes, por ejemplo:

• los agentes, o personas implicadas en producir y poner en práctica lo que se evalúa. Éstas comprenden los desarrolladores, financiadores, aquellos que toman las decisiones y el personal comprometido con el proyecto.

• los beneficiarios, aquellas personas que de algún modo se benefician del uso del proyecto.

• las víctimas, aquellas personas que se ven afectadas negativamente por el proyecto.

La lista de arriba [en más detallos, véase Punto de vista, contiene a gente que viva ahora y puede participar en la evaluación. Sin embargo, cuándo valorar productos o programas que existirán mucho tiempo y afectarán las vidas de la gente no todavía viviendo, la lista se debe completar, e.g.:

• Generaciones Futuras o Gente futura que necesita las materias primas y energía no-renovable

(algunos de éstos se deben salvar para las generaciones futuras). o Gente futura que tienen que vivir con los desechos y la contaminación,

incluyendo el bióxido de carbono, que crean los varios alternativas del proyecto en diversas cantidades, y que se debe incluir en su evaluación. Cf. La ética de la aplicación.

¿Cómo manejar diferencias personales en la evaluación? Cuanto más partidos se miran en la evaluación, más probable es un desacuerdo de la opinión. Ésto es un problema común que usted reunirá casi siempre cuándo recoger las opiniones de la gente, cf. Conocimiento y opinión. Sin embargo, en contraste con los sondeos normales de opinión donde están comunes y aceptables las opiniones disidentes, en la evaluación de las propuestas del desarrollo la meta es alcanzar tan unánime una decisión como sea posible.

Cuándo evaluar un programa importante del desarrollo todos los partidos del interés están a menudo dispuestos a usar tiempo y esfuerzo de alcanzar un consenso y para encontrar el mejor conjunto de alternativas para las operaciones prácticas. Esto significa que esa gente está dispuesta a participar en las reuniones donde los desacuerdos existentes se pueden discutir y las arreglos se pueden hacer. Si hay un grupo del manejo del proyecto de investigación podría ser el primer foro para discutir los conflictos.

Otra alternativa es un comité compuesto de los usuarios de los resultados. Guba y Lincoln dan una buena cuenta] de un método de evaluación sobre el que se basa un debate abierto y democrático entre el investigador y todos los beneficiarios, víctimas y agentes (véase arriba) o las personas implicadas en producir y poner en práctica los resultados del proyecto. [Los consejos útiles para conducir tales "diálogos democráticos" se dan a otra parte.]

Otros investigadores sostienen una opinión más "positivista" e insisten en que las discusiones generales son métodos demasiado subjetivos para la evaluación, ya que normalmente no podemos garantizar que esas personas presentes en los debates


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representen a la mayoría de la gente y todos los puntos de vista posibles. [Además, la solución seleccionada puede afectar las vidas de las generaciones futuras que no pueden asistir a la reunión.] En lugar de ello, el investigador debe asumir un papel "objetivo" y utilizar métodos de medición y valoración que simulen el punto de vista general e imparcial. Este paradigma de evaluación se explica en King et al.: How to Assess Program Implementation (1987) y otros libros en el Program Evaluation Kit de Sage Publications. Ejemplos de evaluaciones así pueden encontrarse en la revista Evaluation Review.

Cualquier método se escoge, es posible que ninguna alternativa ni arreglo no pueden ser indicadas como absolutamente mejores. En tal acontecimiento el investigador debe describir en su informe las diversas opiniónes que han subido en el proceso de la evaluación, para que responsables posteriores tengan una base robusta para seleccionar la línea final de operaciones. Estas decisiones caen a menudo fuera de los límites del proyecto de investigación.


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Análisis estratificado

Los resultados obtenidos en un estudio pueden deberse a factores extraños y no necesariamente a la variable de interés. Si bien este tipo de problema es más importante en los estudios observacionales, los experimentales no se encuentran, de ninguna manera, exentos de este tipo de factores.

Continuando con el análisis de variables confundentes

Análisis por estratos Una manera de poder superar la heterogeneidad en la distribución de una variable extraña en el estudio de la asociación es el análisis considerando los diferentes estratos en los que esta variable está categorizada. Obviamente, si en la investigación esta variable no fue contemplada en el diseño del estudio, no se podrá contar con esta información. (En este caso, la variable edad es una característica raramente omitida en la investigación epidemiológica, pero pudiera ser el caso de otra variable confundente no tan conocida). En el análisis estratificado se calculan las medidas de riesgo de acuerdo con los estratos, comparando el resultado con el análisis no estratificado (crudo). Para nuestro ejemplo, se tiene:

Tabla 4. Ej. Creación de estratos de acuerdo a grupo de edad

Cáncer de páncreas Controles Odds ratio

Menores de 40

Exposición + 5 8

Exposición - 45 72

(5 x 72) =1, 0

(8 x45) Total 50 80 Mayores de 40 Exposición + 25 10

Exposición - 25 10

(25 x 10) =1, 0

(10 x 25) Total 50 20

Se aprecia que el valor de odds ratio en el análisis de ambos estratos arroja el mismo resultado, lo que está indicando que el efecto de la variable edad, en relación con el estudio de la asociación exposición a café y cáncer del páncreas, ejercía un efecto distorsionador con respecto al odds ratio originalmente calculado (crudo) que era de 1.95.

Análisis estratificado utilizando el procedimiento de Mantel-Haenszel

En el caso anterior, es posible obtener una medida de riesgo, en este caso odds ratio, considerando simultáneamente la variable independiente de interés (exposición) y la variable potencialmente confundente. A diferencia del análisis estratificado anterior, este procedimiento permite el cálculo de un sólo valor de odds ratio, ajustado por la


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variable confundente. El elemento básico para poder efectuar el procedimiento de Mantel-Haenszel es conocer la distribución de esta variable de acuerdo a los estratos de la variable “exposición”.

La formulación general del procedimiento es la siguiente:

Cada estrato esta representado por la letra subíndice “i” en esta fórmula. Para el ejemplo anteriormente desarrollado, el procedimiento se establece basándose en la información de la siguiente tabla:

Tabla 5. Ej. Tabla Análisis estratificado

Cáncer de páncreas Controles Odds ratio

Menores de 40

Exposición + 5 8 13

Exposición - 45 72 117 Total 50 80 130 Mayores de 40 Exposición + 25 10 35

Exposición - 25 10 35 Total 50 20 70

Es posible calcular el correspondiente valor de chi cuadrado considerando la distribución de la variable confundente en los diferentes estratos, para lo cual se recurre a la siguiente fórmula general:

Siendo ni1 y ni2 el total de ambas columnas respectivamente.y mi1 y mi2 los totales de ambas filas.


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Odds ratio la tercera de las mediciones relativas del efecto. Ha sido traducida al castellano con múltiples nombres como: razón de chances, razón de productos cruzados, razón de disparidad, razón de predominio, proporción de desigualdades, razón de oposiciones, oposición de probabilidades contrarias, cociente de probabilidades relativas, oportunidad relativa.

En los estudios de casos y controles, dado que la incidencia es desconocida, el método de estimación del riesgo relativo es diferente y se estima calculando el OR, que corresponde al cuociente de dos Odds o chances. En el caso de los estudios epidemiológicos, usualmente se dispone de dos grupos, uno de ellos utilizado como referencia o de comparación con el cual se efectúa el contraste.

Si lo aplicamos a la tabla tetracórica

Tabla 1. Ejemplo de tabla tetracórica en estudio de casos y controles

Casos Controles Expuestos a b No Expuestos c d

En este caso el Odds ratio corresponde a:

OR = Odds de enfermedad en expuestos (1)

Odds de enfermar en no expuestos (2)

(1)Odds de enfermar en expuestos = casos en expuestos / no-casos en expuestos

(2)Odds de enfermar en no expuestos = casos en no expuestos/ no-casos en no expuestos

o bien OR = a / b = a x d

c / d c x b

Nótese que la fórmula dará el mismo resultado independientemente si las variables dependiente e independiente son intercambiadas en sus posiciones en la tabla. Del mismo modo su interpretación podría ser en ambas direcciones, ya sea como un indicador de la chance de presentar la variable resultado dada la exposición y viceversa. Sin embargo en el contexto de un estudio de casos y controles lo correcto es interpretarlo como la chance de presentar la variable exposición dado el resultado (aquí estamos partiendo de los casos, para luego ver la exposición en forma retrospectiva).

En los estudios transversales o de prevalencia se utilizan los estimadores Razón de prevalencia (RP) y Odds Ratio de prevalencia (ORP) para tener una estimación relativa del riesgo asociado a una variable independiente. Estos indicadores se calculan de la misma manera que sus equivalentes recién mencionados RR y OR, pero se hace la


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distinción con estos para dejar en claro que en un estudio transversal se está tratando de estimar un indicador de riesgo, un concepto más bien propio de la observación longitudinal en el tiempo, que de la transversal. Estimaciones como estás son posibles de realizar cuando se dan ciertas circunstancias en el estudio transversal, pero este tema será cubierto con más detalle en el capítulo correspondiente de Epidemiología descriptiva.

En un estudio de casos y controles se quiere determinar si el consumo de fibra es o no un factor de protección para el cáncer de colon Grupo Casos Controles Expuestos 92 160 No exp 108 140 Total 200 300 1. Calcule un estimador del riesgo asociado a la variable independiente consumo de fibra.

2. ¿Qué significa este resultado?

CONCEPTOS CLAVES El Odds ratio permite 1. Reconocer la naturaleza como factor de riesgo o de protección de una exposición. 2. Identificar la magnitud o fuerza de la asociación, lo que permite hacer comparaciones. 3. Su valor es independiente de la incidencia de la condición en estudio. 4. De gran utilidad en estudios de casos y controles 5. Su valor suele ser semejante al del RR.

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