MODULO DE INVESTIGACION

MÓDULO DE INVESTIGACIÓN III

EL DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

Según Trochim (2005), el diseño de la investigación “es el pegamento que mantiene el proyecto de investigación cohesionado. Un diseño es utilizado para estructurar la investigación, para mostrar cómo todas las partes principales del proyecto de investigación funcionan en conjunto con el objetivo de responder a las preguntas centrales de la investigación.” El diseño de la investigación es como una receta. Así como una receta ofrece una lista de ingredientes y las instrucciones para preparar un platillo, el diseño de la investigación ofrece los componentes y el plan para llevar a cabo el estudio de manera satisfactoria. El diseño de la investigación es la “columna vertebral” del proyecto de investigación.

El diseño de la investigación es elegido dependiendo del tipo de hipótesis o de las preguntas directrices (Ej. ¿X causa Y? O ¿Cómo puedo describir X e Y? O ¿Cuál es la relación entre X e Y?), cuanto tiempo y dinero se llevará el estudio y si es posible encontrar participantes. El PI considera estos puntos cuando diseña el estudio y escribe el protocolo de investigación.

El 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. Los diseños son estrategias con las que intentamos obtener respuestas a preguntas como: contar, medir y decribir.

El diseño de investigación estipula la estructura fundamental y especifica la naturaleza global de la intervención.

El investigador cuando se plantea realizar un estudio suele tratar de desarrollar algún tipo de comparación. El diseño de investigación supone, así, especificar la naturaleza de las comparaciones que habrían de efectuarse, ésta pueden ser:

• Entre dos o más grupos.

• De un grupo en dos o más ocasiones.

• De un grupo en diferentes circunstancias.

• Con muestras de otros estudios.

El diseño también debe especificar los pasos que habrán de tomarse para controlar las variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará el estudio. Esto quiere decir que el investigador debe decir dónde habrán de llevarse a cabo las intervenciones y la recolección de datos, esta puede ser en un ambiente natural (como el hogar o el centro laboral de los sujetos) o en un ambiente de laboratorio (con todas las variables controladas).

Al diseñar el estudio el investigador debe decir qué información se dará a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación y obtener su consentimiento.

POBLACIÓN Y MUESTRA

Población.-Son todos los elementos que integran un conjunto y que tiene características semejantes, denominado también universo.

MUESTRA: En el proceso de investigación la muestra debe ser representativa o sea que debe reunir todas las características significativas de la población o dicho de otro modo es una parte de la población o universo.

CALCULO DEL TAMAÑO ÓPTIMO DE LA MUESTRA

La fórmula a emplearse es la siguiente:

Siendo:

n = Tamaño de la muestra.

N = Es el tamaño de la población.

PQ = Es la varianza máxima poblacional o constante de varianza es igual a 0.25.

E = Margen de error máximo admisible, e da en tanto por ciento, para los cálculos

se trasforman en fracción decimal y puede ser de 2 a 10%.

K = Es el coeficiente de corrección del error o nivel de confianza, es otra constante

cuyo valor es igual a 2.

MUESTRA PROBABILÍTICA ESTRATIFICADA

Es aquella en la que dividimos al universo en subgrupos homogéneos de acuerdo a una o más características que indican en la investigación procedimiento:

Determinamos el criterio de estratificación.

Elaboramos un registro censal para cada estrato, asignamos un número de orden a cada elemento

Calculamos el tamaño muestral.

Calculamos la fracción muestral dividiendo el tamaño de la muestra para el universo

f= n/N.

Se procede a multiplicar la fracción muestral por el tamaño de cada estrato, lo que nos permitirá obtener el cupo que es el número proporcional de unidades se análisis que integrarán la muestra y la suma de los cupos, será igual al tamaño muestral.

Seleccionamos el mecanismo de sorteo.

Elaboramos el registro muestral.

MUESTRA PROBABILISTICA SISTEMÁTICA

Para el desarrollo de esta técnica podemos seguir el siguiente procedimiento:

Procedimiento:

Numeramos a todos los elementos que integran la población.

Calculamos el tamaño muestral.

Se procede a calcular el intervalo de selección dividiendo a la población para el tamaño de la muestra.

Se procede a sortear desde el número cero, hasta el número que indique el intervalo de selección para determinar el número inicial de la muestra.

A partir del número inicial se procede a sumar sistemáticamente el valor del intervalo de selección hasta completar el tamaño muestral.

Formula:

Intervalo de selección F = N/n Tamaño de la población

Tamaño de la muestra

LA OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES

Es un proceso que se inicia con la definición de las variables en función de factores estrictamente medibles a los que se les llama indicadores.

El proceso obliga a realizar una definición conceptual de la variables para romper el concepto difuso que ella engloba y así darle sentido concreto dentro de la investigación, luego en función de ello se procese a realizar la definición operacional de la misma para identificar los indicadores que permitirán realizar su medición de forma empírica y cuantitativa, al igual que cualitativamente llegado el caso.

RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES.

Definición: Es el vínculo o conexión entre las variables independientes y dependientes de un estudio.

Es de suma importancia la relación causa-efecto.

Varianza: Es la desviación típica.

Varianza consecuente: Si esta es la consecuencia, algo lo causa y es porque algo ha variado.

VARIANZA (causa) ---- VARIANZA (consecuencia)

TIPOS DE VARIABLES.

1.- VARIABLE INDEPENDIENTE O MANIPULADA (X):

Es la causa, el antecedente, la manipulada, es la clasificación predictoria, es independiente al no depender de otra causa.

La variable independiente:

1. Mide (clasifica sujetos) --- Estudio observacional.

2. Manipula (interviene) --- Estudios experimentales.

2.- VARIABLE DEPENDIENTE O DE CRITERIO (Y):

Es el efecto, la consecuencia, la medida, es predecible y es medible, depende de otra variable,

Con la variable dependiente, los resultados son medidos, es la que busca instrumentos para medir, aplicar el instrumento al sujeto y/o población

LA MEDICIÓN

El principal objetivo de las investigaciones cuantitativas es medir de la forma más exacta la realidad. La medición es la aplicación de un instrumento (en este caso serán los cuestionarios) para contar o cuantificar de algún modo observaciones de la realidad. En ciencias sociales debemos tener en cuenta que lo que medimos no son individuos o grupos sociales, etc. (unidades de análisis), sino determinadas características sociológicamente relevantes en estos (actitudes, comportamientos, conductas, opiniones, etc.).

LA VALIDEZ DE LOS INSTRUMENTOS

Para Baechle y Earle (2007:277-278) la validez es el grado en que una prueba o ítem de la prueba mide lo que pretende medir; es la característica más importante de una prueba.

Un instrumento de recolección es válido cuando mide de alguna manera demostrable aquello que trata de medir, libre de distorsiones sistemáticas. Muchos investigadores en ciencias sociales prefieren asegurar la validez cualitativa a través de juicios de expertos, en la perspectiva de llegar a la esencia del objeto de estudio, más allá de lo que expresan los números.

Por otro lado es necesario procurar tener una validez cualitativa se debe partir de la operacionalización de las variables de las hipótesis, considerando una conceptualización de Las dimensiones, indicadores e ítems.

LA CONFIABILIDAD

Hernández (2003, pag 243), indica que la confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto, produce iguales resultados,

La confiabilidad se refiere al nivel de exactitud y consistencia de los resultados obtenidos al aplicar el instrumento por segunda vez en condiciones tan parecida como sea posible.

Bernal (2000:218) afirma que la pregunta clave para determinar la confiabilidad de un instrumento de medición es:

Si se miden fenómenos o eventos una y otra vez con el mismo instrumento de medición, ¿Se obtienen los mismos resultados u otros muy similares? Si la respuesta es afirmativa, se puede decir que el instrumento es confiable.

También el Coeficiente alfa de Cronbach permite determinar la confiabilidad; utilizando la fórmula si el resultado

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