Método Cientifico

Fases del Método Científico

Planteamiento del problema.- es una forma de concretar el problema que vamos a investigar, debe tener un significado. Tenemos la opción de revisar más recursos como la literatura, internet, etc.

Formulación de hipótesis.- es la solución posible o conjetura del problema, debe de expresar relaciones entre las variables y se debe de basar en la teoría o en la práctica, deben de ser claras y sencillas.

Se dividen en:

a) Hipótesis de Investigación.- pueden ser inductiva o deductiva.

 Inductiva.- se realiza a partir de la observación y de la experiencia. Inicia con el proceso de datos y observaciones, elabora hipótesis y genera teorías, van de abajo-arriba

 Deductiva.- van de arriba-abajo, parte de una teoría, va de lo genera a lo particular.

b) Hipótesis de estadística.- es un supuesto acerca de uno o más parámetros poblacionales que necesitan ser verificadas y pueden ser:

 Hipótesis nula.- se representa por Ho, es la afirmación de uno a mas valores exactos para parámetros poblacionales.

 Hipótesis alterna.- se representa por H1, establece la relación entre variable o la diferencia entre los tratamientos variables. Es la afirmación aunque su verdad no pueda demostrarse. Es la alternativa a la Ho.

Validación de Hipótesis.- es confirmar la hipótesis o refutarla. Es una fase empírica y gira en torno a la recogida. Organización y procesamiento de datos.

Criterios para un buen diseño experimental propuesto por Wiersma:

Control experimental adecuado.- si se desea establecer la relación casual entra la variable independiente, la variable dependiente debe de establecer el control de todas las variables no deseadas.

Evitar la excesiva artificialidad.- se debe procurar que las condiciones ambientales se parezcan lo más posible a la vida real.

Grupo de control.- no siempre es necesario y en su lugar se puede usar tratamientos experimentales distintos o solicitar algún criterio externo.

Datos y análisis.- deben de ser coherentes con la hipótesis.

Pureza de datos.- deben de reflejar lo mejor posible el efecto de la variable independiente.

Definir claramente las variables independientes no tratamient.- Es importante diferenciar la variable tratamiento de otro tipo de variable independiente.

Representatividad.- para una mejor garantía de que los resultados puedan generalizarse a otros individuos es la elección al azar.

Parsimonia.- simplificar o expresar mucho con poco, o sea, utilizar diseños simples.

Elección de muestra.- pueden ser elementos, personas, fenómenos. Se dividen en_

1) Muestra invitada.- sujetos de la población a quienes se les invita a participar.

2) Muestra participante.- son los sujetos que aceptan formar parte del estudio.

3) Muestra real.- muestra productora de los datos que servirán para el análisis final.

Cuando se termina el diseño de la investigación es recomendable llevar a cabo un estudio piloto que consiste en el estudio pero a pequeña escala de lo que se tiene que realizar en el procedimiento. Su objetivo es detectar si hay fallas o errores en los instrumentos de la recogida de datos. Se debe de realizar con un grupo pequeño de sujetos que tienen las mismas características de la población de donde se sacará la muestra. Tiene como fin mejora la forma en que se van a recoger los datos, corregir posibles fallos. Hay dos maneras de realizarlo, a través de números o a través de palabras.

En la investigación podemos encontrar tres tipos de datos, cualitativos (dentro de una categoría), cuantitativos (indica cantidad) y textuales (expresión verbal).

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