Metodología de la investigación social(segunda parte)

Resumen para el segundo parcial de Metodología de la investigación social

El paso 5 de la investigación: Determinación de las unidades de análisis

En la determinación de las unidades de análisis debemos determinar:

➢ cuál es la población objeto de estudio

➢ sobre quienes recae la investigación

➢ y luego decidir con cuantos casos vamos a trabajar (totalidad de la población o una parte)

Este paso es de gran importancia porque en él se pueden producir defectos y manipulación de los datos. De la exactitud con la que se ejecuten las tareas dependerá la calidad de la información obtenida.

El universo de estudio o población es el conjunto total de elementos involucrados en el estudio. Está compuesto por todos los elementos sobre los cuales puede recaer la investigación. Ej: total de alumnos de CS, total de tornillos producidos por una máquina, etc.

Cada elemento constitutivo del universo lo vamos a llamar Unidad de análisis.

Las unidades de análisis pueden ser:

➢ Individuales: son tomadas en sí mismas y contienen las características o cantidad de materia variables individuales. Ej: cada alumno de UNLZ: cantidad de materias, opinión, peso, estatura, sexo, nacionalidad, etc.

➢ Colectivas: son agregados y contienen características propias de colectivos. Ej: cada universidad del conurbano, hospitales, jardines, etc.

En ocasiones las unidades de análisis no pueden tomarse como informante:

Ej en unidades de análisis colectivas: las facultades no hablan.

Ej en unidades de análisis individuales: en menores de edad, en discapacitados mentales o personas internadas en el hospital, será el padre o tutor quien informe.

Para ello están las unidades de información: son elementos que brindan testimonios porque las unidades de análisis colectivas no pueden dar información.

Para cada investigación hay que definir bien lo que es el universo de estudio, debe ser muy específica la definición, porque de ella se desprende a quien se le imputan los resultados. También hay que mencionar cuales son los criterios de inclusión y de exclusión.

Inclusión: que factores hacen que alguien participe en el estudio.

Exclusión: que factores hacen que alguien quede fuera del estudio.

Definiendo estos items estamos objetivando quienes son parte de nuestra investigación.

Criterio de eliminación: cuando se hace un estudio longitudinal y una persona es eliminada ante cierta circunstancia. Ej: por no venir tantas veces queda eliminada.

Criterio de reposición: tiene que ver en cómo yo repongo esos casos que se caen

Los universos pueden ser:

• Finitos: aquellos que contienen hasta 100.000 unidades

• Infinitos: los que poseen más de 100.000 unidades

• Homogéneos: el que no presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis

• Heterogéneos: presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

(Esto es relativo, porque hay que decir en función de qué. Ningún universo es a priori una cosa u otra)

¿Con cuantos elementos del universo vamos a trabajar?

tutor quien informe.

Para ello están las unidades de información: son elementos que brindan testimonios porque las unidades de análisis colectivas no pueden dar información.

Para cada investigación hay que definir bien lo que es el universo de estudio, debe ser muy específica la definición, porque de ella se desprende a quien se le imputan los resultados. También hay que mencionar cuales son los criterios de inclusión y de exclusión.

Inclusión: que factores hacen que alguien participe en el estudio.

Exclusión: que factores hacen que alguien quede fuera del estudio.

Definiendo estos items estamos objetivando quienes son parte de nuestra investigación.

Criterio de eliminación: cuando se hace un estudio longitudinal y una persona es eliminada ante cierta circunstancia. Ej: por no venir tantas veces queda eliminada.

Criterio de reposición: tiene que ver en cómo yo repongo esos casos que se caen

Los universos pueden ser:

• Finitos: aquellos que contienen hasta 100.000 unidades

• Infinitos: los que poseen más de 100.000 unidades

• Homogéneos: el que no presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis

• Heterogéneos: presenta diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

(Esto es relativo, porque hay que decir en función de qué. Ningún universo es a priori una cosa u otra)

¿Con cuantos elementos del universo vamos a trabajar?

Un censo: implica un relevamiento total del universo.

Una muestra es un subconjunto del conjunto total o universo, una parte representativa del universo del cual se extrae. Dicha muestra debe reflejar o reproducir lo más exactamente posible las características del universo.

La representatividad depende de los procedimientos que yo hago.

En universos pequeños conviene tomar todas, en universos grandes conviene tomar una muestra.

La ventaja del censo es que se trabaja con la totalidad de los elementos y esto da confianza y exactitud. La desventaja es su costo, dificultad de realización de estudios profundos, prolongación en el tiempo, movilización de recursos materiales y humanos, etc.

En las muestras se arriba a resultados más rápidos, es menos costosa, permite realizar estudios profundos y supone un ahorro de tiempo, pero van a aparecer los errores:

El marco muestral o base de la muestra:

Está compuesto por una serie de datos secundarios o características de los elementos que componen nuestro universo y que permitirán su identificación. Entonces debe contener la información necesario para la identificación de las unidades de análisis y su correcta selección. Ej:el universo es la totalidad de alumnos de la universidad y el marco muestral podría ser nombre, apellido, legajo, carrera cursada, año de ingreso, edad, sexo, teléfono, etc.

Los valores obtenidos a partir de una muestra se denominan indicadores estadísticos y en función de ellos se estimarán los llamados parámetros poblacionales. Existe polémica en torno a si es posible de una muestra estimar parámetros poblacionales.

El diseño de la muestra

• Definir la población de estudio

• Obtener el marco muestral

• escoger la técnica de muestreo

• tomar decisiones sobre el error estadístico

Muestra predispuesta: cuando hay manipulación deliberada. Selecciono casos, sabiendo de antemano a que resultados quiero llegar.

Muestra no predispuesta: no se condicionan los resultados a priori.

Muestreo mixto: diseños muestrales que presentan combinación de técnicas.

Muestreo

Existen dos grandes grupos de técnicas de muestreo las técnicas probabilisticas y las no probabilisticas.

Técnicas probabilisticas:

Tienen un componente estadístico que garantiza la no intervención. Permiten conocer a priori cual es la probabilidad de que algo suceda.

Esta presente el error muestral, pero se puede trabajar de antemano con el error ya que existe una relación inversa entre el error deseado y el tamaño de la muestra. A menor error, la muestra tiene que ser más grande.

P: Casos favorables: CF

Casos posibles : CP

P: 1 ( Ej: dado de 6 caras, que probabilidad tiene de que salga el 3)

6

La probabilidad siempre es distinta a cero o uno. Si diera cero es algo imposible y si diera 1 es certeza absoluta.

El investigador debe contar con un marco muestral (es un requisito en las muestras probabilisticas). Debe conocer de antemano cómo es el universo. Identificar previamente las unidades de análisis antes de tomar las muestras. Ej: guía de teléfono, padrón m: 60% (+/- 10%) significa que la opinión favorables está entre el 50% y 70%.

Las técnicas probabilisticas pueden ser: (Técnicas probabilisticas, azarosas o aleatorias)

• Por azar simple: en el marco muestral tiene que tener un número de orden y acá se aplica a ese listado un procedimiento aleatorio: Ej: bolillero de “riberito”. (siempre conviene tomar un 10% más para reemplazar a los que se negaron.

• Azar sistemático: hay algo ordenado que se repite. Yo tengo 100.000 alumnos y necesito 400 casos. Divido el tamaño del universo por la muestra y me da 25. Entonces tendré que tomar la encuesta a razón de un alumno cada 25 de ellos. El primer número que me dará la pauta de por donde empiezo se tomará por azar simple.

1) 1050 (por azar simple), 2) 1075, 3) 1100 4) 1125

• Azar estratificado: es para universos heterogéneos (siempre hay que explicar de acuerdo a que son heterogéneos). La heterogeneidad tiene que estar plasmada en el marco muestral. Es igual al muestreo por cuotas pero la diferencia radica en la obtención última del caso. Por azar simple hago los últimos casos.

Universidades Alumnos Porcentaje Casos

ULP 100000 25 98

UNLZ 95000 23 93

LM 85000 20 81

UQ 76000 19 75

UNLD 54000 13 53

407 100,00% 400

• Azar por conglomerados: para poblaciones dispersas geográficamente. Selecciones previas de espacios o territorios. Muestras polietapicas: porque tienen varios pasos

• Por azar simple: en el marco muestral tiene que tener un número de orden y acá se aplica a ese listado un procedimiento

...