lunes, 27 de febrero de 2017

DISEÑOS DE INVESTIGACION

Investigación de campo o diseño de campo
     La investigación de campo es aquella que consiste en la recolección de datos directamente de los sujetos investigados, o de la realidad donde ocurren los hechos (datos primarios), sin manipular o controlar variable alguna, es decir, el investigador obtiene la información pero no altera las condiciones existentes. De allí su carácter de investigación no experimental.
     Claro está, en una investigación de campo también se emplean datos secundarios, sobre todo los provenientes de fuentes bibliográficas, a partir de los cuales se elabora el marco teórico. No obstante, son los datos primarios obtenidos a través del diseño de campo, los esenciales para el logro de los objetivos y la solución del problema planteado.
     La investigación de campo, al igual que la documental, se puede realizar a nivel exploratorio, descriptivo y explicativo.
Según Ramírez (2010), la investigación de campo puede ser extensiva, cuando se realiza en muestras y en poblaciones enteras (censos); e intensiva cuando se concentra en casos particulares, sin la posibilidad de generalizar los resultados.
Sabino (2002), incluye en los diseños de campo, los siguientes:
– Encuesta
– Panel
– Estudio de casos
– Ex post facto
Además, resulta pertinente incluir al censo como un diseño de campo diferente a la encuesta por muestreo.

Encuesta
La encuesta por muestreo o simplemente encuesta es una estrategia (oral o escrita) cuyo propósito es obtener información:

a) Acerca de un grupo o muestra de individuos.
Ejemplo: consulta que se hace a un grupo de sujetos sobre sus datos personales, socioeconómicos, costumbres, gustos, preferencias, expectativas, etc.

b) En relación con la opinión de éstos sobre un tema específico.
Ejemplo: Sondeo de opinión en el que se consulta directamente a los consumidores acerca de la calidad de un producto.
Por supuesto, la información obtenida es válida sólo para el período en que fue recolectada ya que, tanto las características como las opiniones, pueden variar con el tiempo. Es por esto que la encuesta también recibe la denominación de diseño transversal o diseño transeccional.
     Es importante señalar que en la extensa bibliografía sobre metodología científica, la encuesta ha sido definida de diversas maneras: como un método, como un diseño, o simplemente como una técnica. Por lo tanto, a los fines de no confundir al estudiante, en esta obra, la encuesta es considerada una técnica propia del diseño de investigación de campo.

Panel
Consiste en una serie de mediciones sucesivas, realizadas en un mismo grupo y en intervalos regulares, para observar las variaciones que se producen en los resultados a través del tiempo. De aquí su denominación como diseño longitudinal.
Un panel puede ser una encuesta que se aplique a la misma muestra, pero en períodos diferentes. Un ejemplo típico son las encuestas electorales que se aplican cada cierto tiempo en una misma comunidad.

Estudio de casos
En principio, se entiende por caso, cualquier objeto que se considera como una totalidad para ser estudiado intensivamente. Un caso puede ser una familia, una institución, una empresa, uno o pocos individuos.
Debido a que un caso representa una unidad relativamente pequeña, este diseño indaga de manera exhaustiva, buscando la máxima profundidad del mismo.

Ex post facto o post facto
Significa posterior al hecho. Estos diseños buscan establecer las causas que produjeron un hecho, lógicamente, después que han ocurrido. Por lo tanto, no existe manipulación de la causa o variable independiente.
Ejemplo:
Un grupo significativo de alumnos resulta aplazado en la asignatura matemática. Una vez obtenidas las calificaciones finales, es cuando se puede indagar sobre las causas que ocasionaron que la mayoría del grupo resultara reprobada.
Al determinar causas, la investigación ex post facto se ubica en un nivel explicativo.

Censo
A diferencia de la encuesta por muestreo, el censo busca recabar información acerca de la totalidad de una población. Es así como los censos nacionales tienen como propósito la obtención de datos de todos los habitantes de un país.
También se puede aplicar un censo al total de pobladores de una región, o al total de miembros de una organización. Su principal limitación es el alto costo que implica su ejecución.

Investigación experimental o diseño experimental
La investigación experimental es un proceso que consiste en someter a un objeto o grupo de individuos, a determinadas condiciones, estímulos o tratamiento (variable independiente), para observar los efectos o reacciones que se producen (variable dependiente).
En cuanto al nivel, la investigación experimental es netamente explicativa, por cuanto su propósito es demostrar que los cambios en la variable dependiente fueron causados por la variable independiente. Es decir, se pretende establecer con precisión una relación causa-efecto.
A diferencia de la investigación de campo, la investigación experimental se caracteriza fundamentalmente, por la manipulación y control de las variables o condiciones, que ejerce el investigador durante el experimento.
Ejemplo:
En una investigación de campo, un investigador observa el rendimiento académico de un grupo y los factores que lo afectan. Sin embargo, el investigador no controla ningún factor ya que no puede intervenir en asuntos familiares o socioeconómicos de los alumnos. En este caso tampoco se aplica ninguna estrategia que pueda incidir en el rendimiento estudiantil.
En una investigación experimental, por el contrario, el investigador somete un grupo de alumnos a una determinada estrategia (manipula la variable independiente), para observar los efectos sobre el rendimiento de éstos (mide la variable dependiente). Así mismo, controla factores al seleccionar grupos homogéneos en cuanto a su rendimiento inicial y condiciones socioeconómicas (variables intervinientes y extrañas).

Nomenclatura de los diseños experimentales
G:      grupo de sujetos
O1:    pretest o medición inicial
X:      estímulo o tratamiento
O2:    postest o medición final
Ge I:  grupo experimental intacto
Gc I:  grupo control intacto
Ge A: grupo experimental asignado al azar
Gc A:  grupo control asignado al azar

Diseños básicos de la investigación experimental
a) Preexperimental: como su nombre lo indica, este diseño es una especie de prueba o ensayo que se realiza antes del experimento verdadero. Su principal limitación es el escaso control sobre el proceso, por lo que su valor científico es muy cuestionable y rebatible.
Un modelo básico pre-experimental es el diseño pretest-postest con un solo grupo:


b) Cuasiexperimental: este diseño es “casi” un experimento, excepto por la falta de control en la conformación inicial de los grupos, ya que al no ser asignados al azar los sujetos, se carece de seguridad en cuanto a la homogeneidad o equivalencia de los grupos, lo que afecta la posibilidad de afirmar que los resultados son producto de la variable independiente o tratamiento.   Los grupos a los que se hace referencia son: el grupo experimental (Ge), que recibe el estímulo o tratamiento (X); y el grupo control (Gc), el cual sólo sirve de comparación ya que no recibe tratamiento.
Un modelo típico cuasiexperimental es el diseño pretest-postest con dos grupos intactos, es decir, previamente conformados, por lo que no existe garantía de la similitud entre ambos grupos.

c) Experimental puro: a diferencia de los diseños anteriores, en el experimento puro se deben controlar todos los factores que pudieran alterar el proceso. Este modelo cumple con dos requisitos fundamentales: empleo de grupos de comparación y equivalencia de los grupos mediante la asignación aleatoria o al azar. Además debe estar sujeto a los siguientes criterios:
– Validez interna: consiste en garantizar que los efectos o resultados son producto de la variable independiente o tratamiento y no de otros factores o variables intervinientes que deben ser controladas.
– Validez externa: se refiere a la posibilidad de generalizar o extender los resultados a otros casos y en otras condiciones. Un modelo clásico experimental es el diseño pretest-postest con dos grupos equivalentes, asignados de forma aleatoria o al azar, el cual se presenta a continuación:


Es importante señalar que existen otros diseños experimentales puros, sin embargo no son tratados en este libro, debido al carácter introductorio de la obra.

NIVELES Y DISEÑO DE INVESTIGACION


Niveles o diseños de investigación
El nivel de investigación se refiere al grado de profundidad con el que se aborda un fenómeno u objeto de estudio. Según el nivel, la investigación se clasifica en:

Investigación Exploratoria
La investigación exploratoria es aquella que se efectúa sobre un tema u objeto desconocido o poco estudiado, por lo que sus resultados constituyen una visión aproximada de dicho objeto, es decir, un nivel superficial de conocimientos.

Investigación Descriptiva
La investigación descriptiva consiste en la caracterización de un hecho, fenómeno, individuo o grupo, con el fin de establecer su estructura o comportamiento. Los resultados de este tipo de investigación se ubican en un nivel intermedio en cuanto a la profundidad de los conocimientos se refiere.

Investigación correlacional
Su finalidad es determinar el grado de relación o asociación (no causal) existente entre dos o más variables. Es estos estudios, primero se miden las variables y luego, mediante pruebas de hipótesis correlaciónales y la aplicación de técnicas estadísticas, se estima la correlación. Aunque la investigación correlacional no establece de forma directa relaciones causales, puede aportar indicios sobre posibles causas de un fenómeno.

Investigación explicativa
La investigación explicativa se encarga de buscar el porqué de los hechos mediante el establecimiento de relaciones causa-efecto. En este sentido, los estudios explicativos pueden ocuparse tanto de la determinación de las causas (investigación post facto), como de los efectos (investigación experimental), mediante la prueba de hipótesis. Sus resultados y conclusiones constituyen el nivel más profundo de conocimientos.

Diseño de investigación
El diseño de investigación es la estrategia general que adopta el investigador para responder al problema planteado. En atención al diseño, la investigación puede ser: documental, de campo o experimental.

Investigación documental o diseño documental.
La investigación documental es un proceso basado en la búsqueda, recuperación, análisis, crítica e interpretación de datos secundarios, es decir, los obtenidos y registrados por otros investigadores en fuentes documentales: impresas, audiovisuales o electrónicas. Como en toda investigación, el propósito de este diseño es el aporte de nuevos conocimientos.

Investigación de campo o diseños de campo
La investigación de campo es aquella que consiste en la recolección de todos directamente de los sujetos investigados, o de la realidad donde ocurren los hechos (datos primarios), sin manipular o controlar variables alguna, es decir, el investigador obtiene la información pero no altera las condiciones existentes. De allí su carates de investigación no experimental.

Claro está, en una investigación de campo también se emplea datos secundarios, sobre todo los provenientes de fuentes bibliográficas, a partir de los cuales se elabora el marco teórico. No obstante, son los datos primarios obtenidos a través del diseño de campo, lo esenciales para el logro de los objetivos y la solución del problema planteado.
La investigación de campo, al igual que la documental, se puede realizar a nivel exploratorio, descriptivo y explicativo.

Investigación Experimental o Diseño Experimental.
La investigación experimental es un proceso que consiste en someter a un objeto o grupo de individuos, a determinadas condiciones, estímulos o tratamiento (variable independiente), para observar los efectos o reacciones que se producen (variable dependiente).
En cuanto al nivel, la investigación experimental es netamente explicativa, por cuanto su propósito es demostrar que los cambios en la variable dependiente fueron causados por la variable independiente. Es decir, se pretende establecer con precisión una relación causa-efecto.

domingo, 19 de febrero de 2017

Experimentos de Hawthorne

https://youtu.be/kUMJ1ddnbjw

Diseño de Investigación

https://youtu.be/TCXh9-rSm5M

Muestreo

https://m.youtube.com/watch?v=6UjBanm2958

Muestreo y Tipos de Muestreo

Muestreo:

El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido a hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.

Muestra: En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma.

Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las características de la población que son importantes para la investigación.

a. Población Los estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas si no a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio.
b. Muestra Los estadísticos emplean la palabra muestra para describir una porción escogida de la población. Matemáticamente, podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la Media, Mediana, la moda, la desviación estándar. Cuando éstos términos describen una muestra se denominan estadísticas.

Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.

Tipos de muestreo:
Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.

Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.

Muestreo aleatorio simple

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de números aleatorios, o también con un ordenador generar números aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamaño de la población, este es el que vamos a utilizar.

Muestreo aleatorio estratificado

Es frecuente que cuando se realiza un estudio interese estudiar una serie de subpoblaciones (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos.
Hay dos conceptos básicos:

Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable a estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos.

Afijación: Reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos:

1. Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra.
2. Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño.
3. Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.

Muestreo aleatorio sistemático

Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria.

Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen.

La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h.
De aqui se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.

Muestreo aleatorio por conglomerados o áreas

Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan características similares a toda la población.

Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente.

Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población.

Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos.

Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente. Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población.

Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos.

Muestreo no Probabilístico

Existen otros procedimientos para seleccionar las muestras, que son menos precisos que los citados y que resultan menos costosos. El procedimiento más utilizado es el muestreo no probabilístico, denominado opinático consistente en que el investigador selecciona la muestra que supone sea la más representativa, utilizando un criterio subjetivo y en función de la investigación que se vaya a realizar.

Con el muestreo opinático la realización del trabajo de campo puede simplificarse enormemente pues se puede concentrar mucho la muestra. Sin embargo, al querer concentrar la muestra, se pueden cometer errores y sesgos debidos al investigador y, al tratarse de un muestreo subjetivo (según las preferencias del investigador), los resultados de la encuesta no tienen una fiabilidad estadística exacta.

Un muestreo no probabilístico muy utilizado hoy en día por los institutos de opinión es el de itinerarios, consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas.

El muestreo denominado de cuotas, utiliza en sucesivos sondeos al mismo conjunto muestral (inicialmente seleccionado de forma aleatoria) y es el empleado para medir índices de audiencia de programas televisivos.

En muestreo se entiende por población a la totalidad del universo que interesa considerar, y que es necesario que esté bien definido para que se sepa en todo momento que elementos lo componen.

No obstante, cuando se realiza un trabajo puntual, conviene distinguir entre población teórica: conjunto de elementos a los cuales se quieren extrapolar los resultados, y población estudiada: conjunto de elementos accesibles en nuestro estudio.

Censo: En ocasiones resulta posible estudiar cada uno de los elementos que componen la población, realizándose lo que se denomina un censo, es decir, el estudio de todos los elementos que componen la población.

La realización de un censo no siempre es posible, por diferentes motivos: a) economía: el estudio de todos los elementos que componen una población, sobre todo si esta es grande, suele ser un problema costoso en tiempo, dinero, etc.; b) que las pruebas a las que hay que someter a los sujetos sean destructivas; c) que la población sea infinita o tan grande que exceda las posibilidades del investigador.

Si la numeración de elementos, se realiza sobre la población accesible o estudiada, y no sobre la población teórica, entonces el proceso recibe el nombre de marco o espacio muestral.

Una estadística es una característica de una muestra, los estadísticos emplean letras latinas minúsculas para denotar estadísticas y muestras.

Muestreo probabilístico

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.

Los métodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población.

(En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.)
Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

Muestreo aleatorio simple
Muestreo estratificado
Muestreo sistemático
Muestreo polietápico o por conglomerados

Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.

Muestreo aleatorio sistemático:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.

Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).

La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:

Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

Muestreo aleatorio por conglomerados:

Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población.

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".

El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

Métodos de muestreo no probabilísticos

A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

Terminología

Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información.
Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo.
Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información.
Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo.
Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco.

martes, 14 de febrero de 2017

El planteamiento del problema de la investigación.

 Los elementos para plantear un problema son tres y están relacionados entre si y son las preguntas de la investigación, los objetivos y la justificación del estudio (1). Comenzaremos  refiriéndonos  al planteamiento del problema y la delimitación, y luego veremos el tema de los objetivos y la justificación del estudio.

El planteamiento del problema de la investigación es la delimitación clara y precisa del objeto de la investigación que se realiza por medio de preguntas, lecturas, encuestas pilotos, entrevistas, etc.
La función del planteamiento del problema consiste en revelarle al investigador si su proyecto de investigación es viable, dentro de sus tiempos y recursos disponibles.
  1. La delimitación se realiza mediante 5 pasos a saber:
  2. La delimitación del objeto en el espacio físico-geográfico
  3. La delimitación en el tiempo.
  4. La delimitación precisando el significado de sus principales conceptos, mediante el análisis semántica, mediante el uso de enciclopedias y diccionarios especializados.
  5. La selección del problema que será objeto de la investigación. La formulación interrogativa del problema de la investigación. La formulación de oraciones tópicas
  6. La determinación de los recursos disponibles

Convengamos que investigar significa tener interés o deseo de conocer, de saber.
Sin embargo las manera de cómo se conecta el investigador con el tema pueden ser muy variadas y pueden contener muchos matices.
 Dentro de este amplio marco de posibilidades de elección hay por lo menos dos parámetros básicos: el tema le es impuesto al investigador por la institución o es elegido libremente por el investigador ( o el grupo investigador). Dentro de estas dos alternativas polares hay muchos matices que combinan distintas posibilidades de elección.
 Una alternativa que es bastante frecuente es que la institución  fije de una manera general el tema o los posibles temas y el investigador tenga libertad para seleccionar el problema, los objetivos, las hipótesis etc.
 Esta ultima alternativa esta justificada ya que la institución tiene sus objetivos y se supone que si las investigaciones  se relacionan con las temáticas que son de interés institucional redundaran y enriquecerán la formación de los educandos.
En cualquiera de las alternativas es necesario que el investigador tenga la disciplina necesaria para cumplir con la tarea, dado que los temas , en la mayoría de los casos, se comienzan formulando de manera inapropiada, lo que haría imposible resolverlo mediante una investigación.

A esta altura del desarrollo se hace necesario aclarar cual es la relación entre el tema y el objeto de la investigación.

Para comenzar, diremos que el tema se expresa en una frase o enunciado que generalmente vincula dos áreas o conceptos, de alguna manera. P  ejemplo:


1).” El Turismo y la Conservación del Medio Ambiente.”
2). “  Discapacidad yTurismo ”
3)  “ La atencion de la salud en persdonas con discapacidad ”

En cambio el Objeto es el fenómeno al que se refiere el enunciado o la investigación.

En las ciencias naturales el objeto de la investigación es normalmente un objeto real . En cambio en las ciencias sociales el objeto es normalmente un objeto construido.
El objeto de la investigación es un aspecto de la realidad, que deseamos conocer y que no puede  explicarse en forma inmediata o sin  utilización de la teoría

Los pasos para determinar el objeto de la investigación:

1º Paso: La delimitación del objeto en el espacio fisco-geográfico
P. ejemplo en el primer tema la delimitación podría consistir en  circunscribirlo a  P. Ejemplo un parque nacional. Vg. El parque Iguazú.

2 º Paso. La delimitación en el tiempo

En este caso se puede tomar como base un año. O un periodo de tiempo acotado.
...durante el año 2002.  ...en el quinquenio 1998-02.

3 º Paso La delimitación semántica. precisando el significado de sus principales conceptos, mediante el análisis del significado, mediante el uso de enciclopedias y diccionarios especializados.

Por ejemplo en el tema 1 será necesario definir “ turismo”  y “ conservación del medio ambiente.”  En el tema 2.  además de “Turismo” ,  con que  concepto de discapacidad trabajamos. .
Además de definir estos términos , los mismo deben ser usados durante todo el trabajo  de la misma manera y con el mismo sentido.

4º Paso:  La selección del problema que será objeto de la investigación. La formulación interrogativa del problema de la investigación.  
Como los aspectos particulares del tema objeto de la investigación pueden ser múltiples  es necesario hacer una selección teniendo en cuenta los que mas le interesan y que sean factibles de ser indagados durante el tiempo disponible y con los recursos que se cuentan.
Por los menos hay dos maneras de hacer esta elección : Una)  Formular uno o dos problemas  que sean de interés del investigador y factibles de ser investigados.  Dos) Formular una gran cantidad  de problemas y de ese conjunto seleccionar luego , uno o dos , que serán investigados.

Una herramienta que propone Heinz Dieterich (2) son las oraciones tópicas. Topos, del griego: lugar.  El mismo la define como  “ Es un enunciado sobre el tema de investigación que expresa en forma breve cual es la intención de conocimiento respecto al objeto de investigación” . Ayuda a clarificar los interés de conocimiento y se sugiere hacerlo de la siguiente forma:

“ El propósito de la investigación es conocer / saber ...”

P. ejemplo, si el tema es “ La ciudad de BsAs y el aire contaminado”
Las Oraciones  Tópicas (O.T.) pueden ser:


O.T2. El propósito de la investigación es conocer en que mes se dio el nivel de contaminación mas alta  en el aire en la ciudad de BsAs.


Por ultimo hay que tener en cuenta que el problema seleccionado debe ser enunciado de una manera interrogativa, (es decir como una pregunta)
 Por ejemplo, en el primero de los casos de las OT1. teníamos  “ El propósito de la investigación es conocer la concentración promedio de Ozono en el aire en la Ciudad de BsAs” .

Si estimamos que este seria realmente el interés de conocimiento para convertirlo en el problema de la investigación deberíamos enunciarlo así:

¿Cuál es la concentración promedio de ozono en la Ciudad de BsAs.?

5º Paso. Determinación de los recursos disponibles

Hay que tener en cuenta que  el recurso mas importante es la fuerza de trabajo disponible, este recurso incluye, la cantidad de personas disponibles, el tiempo que esas personas dedican a las tareas de investigación y el grado de capacitación 
( conocimientos, habilidades, y disciplina para el trabajo). También hay que evaluar los costos de traslado, el equipamiento necesario para procesar los datos etc. En función de las tareas que demanda la investigación y los recursos disponibles es posible tener una idea sobre la factibilidad de la misma. También es deseable que los conocimientos y habilidades sean complementarias.

Si evaluamos que los recursos son escasos con respecto a las tareas necesarias tenemos la posibilidad de continuar ampliando la delimitación reduciendo el periodo de tiempo (delimitación temporal), el ámbito geográfico (delimitación espacial)  o también reduciendo los interrogantes  ( o el problema de la investigación)  en el caso que fueran varios o amplios. También  siendo menos ambicioso con los Objetivos  de la investigación. Cuando reducimos los interrogantes y los objetivos estamos reduciendo el alcance de la investigación. 

En todos estos caso  se procura que con la reducción de las tareas  la investigación sea factible, realizable (es decir , ajustada a los recursos que se disponen).

 Los objetivos de la investigación

En toda investigación es necesario saber que se pretende conocer, es decir cuales son sus objetivos de conocimiento.
 Los objetivos deben expresarse con claridad y deben ser susceptibles de ser alcanzados. Constituyen una guía de la investigación.
Para su mejor comprensión , su redacción suele dividirse en generales y específicos.
 El objetivo general hace referencia al problema planteado en su totalidad y que se va a hacer para investigar el mismo.
 Los objetivos específicos apuntan a cada parte del problema señalado y a los distintos aspectos a investigar , los que permitirán llegar al conocimiento buscado.

 La justificación de la Investigación

Además de la delimitación de nuestro objeto de estudio, la formulación interrogativa del problema de la investigación,  la redacción de los objetivos , es necesario justificar la utilidad de la investigación propuesta.

Es decir hay que plantear claramente los beneficios que se obtendrían, la utilidad del estudio, etc.

Algunos criterios que se han propuesto para evaluar el valor  potencial de una investigación son los siguientes:

Relevancia social:
¿Cuál es su trascendencia para la sociedad ? ¿Quiénes se beneficiarían con los resultados de la investigación? ¿De que modo?

Implicaciones prácticas.
¿Ayudara a resolver algún problema practico?

Valor teórico

¿ Con la investigación se llenara algún hueco de conocimiento ?
¿La información que se obtenga servirá para desarrollar o apoyar alguna teoría?
¿Pueden surgir ideas, o recomendaciones  para futuros estudios ?

Utilidad metodológica


¿Ayudara  a crear un nuevo instrumento para recolectar o analizar datos?


En síntesis, la etapa del planteamiento de la investigación incluye:
 La delimitación clara y precisa del objeto de la investigación  que se realiza mediante la delimitación del objeto en el tiempo, en el espacio físico-geográfico, semántica, la formulación interrogativa de su principal problema y la evaluación de sus recursos.

También deben formularse sus objetivos (generales y específicos)

Por ultimo debe justificarse su utilidad.