Ensayo Del Libro "Metodología De La Investigación" Hernandez Sampieri Por Edsel Choque

Nombre: Edsel Choque Vivas Asignatura: Investigación Teológica Semestre: IX

Datos Bibliográficos: Roberto H. Sampieri, Carlos F. Collado y Pilar Baptista, Metodología de la Investigación. México, McGraw – Hill Interamericana, 2006.

Fecha: 16 de mayo de 2012 Número de informe: 2

Lectura: Resumen de 4 capítulos. Firma:

RESUMEN DE LOS CAPÍTULOS 8, 9, 10, 11

Capítulo 8 – Selección de la muestra

Resumen

1. En el capítulo se definió el concepto de muestra. Además se describió cómo seleccionar una muestra en el proceso cuantitativo, lo primero que se debe plantear es sobre qué o quienes se van a recolectar los datos, lo cual corresponde a la unidad de análisis. Después se procede a delimitar claramente la población con base en los objetivos del estudio y en cuanto a características de contenido, de lugar y de tiempo.

2. La muestra es un subgrupo de la población puede ser probabilística o no probabilística.

3. El elegir qué tipo de muestra se requiere depende del enfoque y alcances de la investigación, los objetivos del estudio y el diseño.

4. En el enfoque cuantitativo, las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación por encuestas donde se pretenden generalizar los resultados a una población. La característica de este tipo de muestra, es que todos los elementos de la población tienen al inicio la misma probabilidad de ser elegidos. Así los elementos muestrales tendrán valores muy aproximados a los valores de la población, ya que las mediciones del subconjunto, serán estimaciones muy precisas del conjunto mayor. Tal precisión depende del error de muestreo, llamado también error estándar.

5. Para una muestra probabilística necesitamos dos elementos: determinar el tamaño de la muestra y seleccionar los elementos muestrales en forma aleatoria.

6. El tamaño de la muestra se calcula con mediante fórmulas o por medio del programa Stats que se encuentra en el CD que acompaña el libro.

7. Las muestras probabilísticas son: Simples, estratificadas sistemáticas y por racimos. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de submuestras para cada estrato o categoría que sea relevante en la población. El muestrear por racimos implica diferencias entre la unidad de análisis y la unidad muestral. En este tipo de muestreo hay una selección en dos etapas. En la primera se seleccionan los racimos: escuelas, organizaciones, salones de clase; en la segunda y dentro de los racimos a los participantes que van a ser medidos.

8. Los elementos muestrales de una muestra probabilística siempre se eligen aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Pueden usarse tres procedimientos de selección: 1. Tómbola, 2. Cuadro de números aleatorios o el uso del subprograma Stats y 3. Selección sistemática. Todo procedimiento de selección depende de listados, ya sea existentes o construidos ad hoc.

Listados pueden ser: el listado telefónico, listas de asociaciones, listas de escuelas oficiales, etc. Cuando no existen listas de elementos de la población se recurren a otros marcos de referencia que contengan descripciones del material, organizaciones o participantes seleccionados como unidades de análisis. Algunos de éstos pueden ser los archivos, hemerotecas y los mapas, así como internet.

9. Las muestras no-probabilísticas, pueden también llamarse muestras dirigidas, pues la elección de sujetos u objetos de estudio depende del criterio del investigador.

10. En el teorema de límite central se señala que una muestra de más de cien casos, será una muestra con una distribución normal en sus características, sin embargo la normalidad no debe confundirse con probabilidad. Mientras lo primero es necesario para efectuar pruebas estadísticas, lo segundo es requisito indispensable para hacer inferencias correctas sobre una población.

Capítulo 9 – Recolección de los datos cuantitativos

Resumen

1. Recolectar los datos implica: a) seleccionar uno o varios métodos o instrumentos de medición, adaptarlo o desarrollarlo, esto depende del enfoque que tenga el estudio, así como el planteamiento del problema y de los alcances de la investigación; b) aplicar el instrumento y c) preparar las mediciones obtenidas o los datos recolectados para analizarlos correctamente.

En el enfoque cuantitativo, recolectar los datos es equivalente a medir.

2. Medir es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos, mediante clasificación o cuantificación.

3. En toda investigación medimos las variables contenidas en las hipótesis.

4. Cualquier instrumento de recolección de datos debe cubrir dos requisitos: confiabilidad y validez.

5. La confiabilidad se refiere al grado en que la aplicación repetida de un instrumento de medición al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados.

6. La validez se refiere al grado en que un instrumento de medición mide realmente la(s) variable(s) que pretende medir.

7. Se pueden aportar tres tipos de evidencia para la validez cuantitativa: evidencia relacionada con el contenido, evidencia relacionada con el criterio y evidencia relacionada con el constructo.

8. Los factores que principalmente pueden afectar la validez son: improvisación, utilizar instrumentos desarrollados en el extranjero y que no han sido validados a nuestro contexto, poca o nula empatía, factores de aplicación.

9. No hay medición perfecta, pero el error de medición debe reducirse a límites tolerables.

10. La confiabilidad cuantitativa se determina calculando un coeficiente de confiabilidad.

11. Los coeficientes de confiabilidad cuantitativa, varían entre O y 1 (0 = nula confiabilidad, 1 total confiabilidad).

12. Los métodos más comunes para calcular la confiabilidad son: a) la medida de estabilidad, b) el método de formas alternas, c) el método de mitades partidas, d) consistencia interna.

13. La evidencia sobre la validez de contenido se obtiene al contrastar el universo de ítems frente a los ítems presentes en el instrumento de medición.

14. La evidencia

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