ASIGNATURAMETODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTAFACULTAD DE CIENCIAS
Departamento de Biología, Microbiología y Biotecnología
Escuela Biología en Acuicultura
M.Sc. Walter Reyes AvalosDocente
Clase 14Clase 14Recolección procesamiento y análisis de
datos
UNIDAD III
EL DISEÑO DE CONTRASTACIÓN
SELECCIÓN DE LA MUESTRA
MUESTRA: Es un subgrupo de la población.
PASOS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA: Definir la población: Conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la
investigación. Identificar el marco muestral: Fuente de extracción de la muestra. Establecer tamaño de la muestra: Por medio del método del muestreo.
Método probabilístico
MÉTODOS DE MUESTREO
Método no probabilístico
Aplicar el método seleccionado: Depende del tipo de investigación, hipótesis y diseño de investigación.
Obtener la muestra: La muestra debe tener sus características propias.
* M. Aleatorio simple * M. Sistemático* M. Estratificado * M. Por conglomerados* M. De áreas * M. Polietápico
* M. Por conveniencia * M. Con fines especiales* M. Por cuotas * M. De juicio
RECOLECCIÓN DE DATOS
Una vez seleccionado el diseño de investigación, la muestra, el problema de estudio e hipótesis, se realiza la recolección de datos que es muy importante, pues de ésta depende la confiabilidad y la validez de la información.
¿Qué se logra? Probar la hipótesis. Lograr los objetivos de la investigación. Contestar las preguntas del estudio.
TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓNPrimarias: Personas, hechos.
FuentesSecundarias: Material impreso.
Encuesta: Cuestionario Técnicas
Entrevista: Personal, telefónica, correo e Internet
Observación: Personal – directa.Con medios electrónicos
Internet
Pasos: Claridad en los objetivos de la investigación a realizar
Selección de la muestra.
Diseño y utilización de técnicas de recolección de información
Recoger la información.Fuente: WEIERS, Ronald, Investigación de mercados, Prentice Hall, México, 1986.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
Se debe procesar los datos (dispersos desordenados individuales) obtenidos en el trabajo de campo para lograr unos resultados agrupados y ordenados.
Pasos: Obtener información de la muestra de la investigación.
Definir las variables que organizarán los datos obtenidos en el trabajo de campo.
Definir las herramientas estadísticas y programas de computador que nos procesará la información.
Introducir la información y activar el programa que procesará la información.
Imprimir los resultados.
Herramientas Estadísticas:
1. Análisis de Paretto: Estudia las fuentes del problema y las prioridades relativas de sus causas. Uso: para evaluar causas de problemas de calidad en programas de TQM.
2. Diagrama de Causa-Efecto (Espina de Pescado): Gráfica donde los integrantes de un grupo representan, categorizan y evalúan todos los motivos de un resultado o reacción. Se expresa como un problema para resolver.
3. Gráficas de Control: Hace control de calidad de procesos. Diferentes tipos: Diagrama X o Diagrama de control para medias de procesos. Diagrama R o Diagrama de control para viabilidad de procesos. Diagrama P o Diagrama de control para atributos.
4. Distribución de Frecuencias y Representaciones gráficas: Indica el número de
veces que ocurre cada valor en una tabla de resultados de un trabajo de campo. Histogramas: Gráfica que representa la distribución de frecuencias. Polígonos de frecuencia: Gráfica que permite visualizar rápidamente las
características de los datos de una distribución de frecuencia. Gráfica de barras: Otra forma de representar los datos de una investigación.
5. Medidas de tendencias central: Media: Sumatoria de un conjunto de puntajes dividido por el número total de los
mismos. Moda: Puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos. Mediana: Valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez
ordenado los datos de manera ascendente o descendente.
6. Medidas de dispersión: Varianza y desviación estándares.
7. Pruebas estadísticas: Prueba t de estudiante: Para poblaciones pequeñas. Prueba Z: Tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una
medición aparezca en una distribución. Análisis de varianza: Analiza si más de dos grupos difieren demasiado entre ellos
con respecto a medidas y varianzas. Análisis de covarianza: Analiza la existencia o no de relación entre una variable
dependiente y dos o más independientes. Chi cuadrado: Permite probar si dos proporciones en una población no presentan
diferencias significativas. Análisis de regresión y correlación. Análisis de regresión múltiple. Análisis de factores Análisis multivariado de varianzas (Manova).
Actualmente los análisis estadísticos se realizan por medio de programas estadísticos por computador, como el Staphgraphic o el SPSS.
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