TEXTO PARALELO MODULO 4 "METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN EN EL NIVEL SUPERIOR"

TEXTO PARALELO MODULO 4 "METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN EN EL NIVEL SUPERIOR" 

Por: Luis Torres.

UNIVERSIDAD MODULAR ABIERTA

CENTRO UNIVERSITARIO SAN MIGUEL

ESCUELA DE POST GRADO

MAESTRÍA EN DOCENCIA UNIVERSITARIA

 

MODULO: 4

 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN APLICADA A LA EDUCACIÓN SUPERIOR

TEMA:

TEXTO PARALELO

CATEDRÁTICO

MÁSTER LIC. WILLIAMS EDISSON 

PRESENTADO POR

LIC. LUIS ALBERTO TORRES CARRANZA

SAN MIGUEL, 01  DE JULIO DE 2015

INDICE GENERAL

MAPA CONCEPTUAL DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO……………………………………….…………….........1

ENSAYO SOBRE LA IMPORTANCIA DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR ( interpretación de las seis características)....…………………………………………………………………………………………………….....…..2

CUADRO COMPARATIVO DE LOS TIPOS DE ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN….………….........…..…..3

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN………………………..…………………………………………………........…….…..4

SÍNTESIS SOBRE LAS HIPÓTESIS................…………………………………………………………………………5

SÍNTESIS SOBRE POBLACIÓN Y MUESTRA….……………………………………………………………………….6

ESTUDIO DE CASO TRABAJO DE EQUIPO…..…………………..…….………………………………….……..……7

EJERCICIO SOBRE INVESTIGACIÓN TRABAJO DE GRUPO……………………………………........……………8

ARTICULO DE OPINIÓN SOBRE LA IMPORTANCIA  DE LA INVESTIGACIÓN EN NIVEL SUPERIOR…........9

                              

                  

                                                                Por: Luis Torres

               

CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

Por: Luis Torres

El conocimiento científico forma parte de la historia del hombre, adquiriendo nuevos enfoques a medida que la cultura y la sociedad han evolucionado  la realidad contextual sobre la cual se desarrolla la humanidad.

Considero que el conocimiento científico produce dos procesos o periodos : un periodo en la cual domina una cultura y una sociedad determinada de manera concreta y otro periodo donde aparecen diferentes corriente tomando como base el primer periodo y aplicando nuevos métodos, lenguaje y otras técnicas más avanzadas apegadas a la nueva realidad. Ejemplo: en la prehistoria no había nada escrito y en la etapa de la historia propiamente dicha empiezan a documentarse muchos hechos posibles.

En el periodo normal el conocimiento predominante de la época era el utilizado por los filósofos y el método más utilizado era el reflexivo basado en abstracciones conceptuales y en la corriente posterior al periodo normal se utilizan nuevos métodos, técnicas y lenguaje. Ejemplo: en la época de los sofistas el método utilizado es el método reflexivo y posteriormente se utiliza el método deductivo e inductivo y otros más.

Conocimiento científico toma como base el método de la observación. La observación de hechos y sucesos de la naturaleza lo cual forma parte de su fundamento. No es conocimiento científico aquel que se obtiene por medio de especulaciones o puntos de vistas personales.

RASGOS DIFERENCIALES DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

1-     Ningún conocimiento es exacto ni correcto, siempre es imperfecto y puede tener fallas.

2-    Sigue el rumbo de la realidad y no los caprichos del investigador por lo que en la mayoría de los casos surgen hallazgos casuales, muy lejos de lo planificado pero que contribuyen al desarrollo de las ciencias.

3-    Cada investigación realizada sirve de base para realización de estudios futuros, sirviendo como pilar para resolver problemas e investigaciones futuras.

4-    Una prueba empírica puede aportar a las ciencias, si es posible que los resultados se repitan por otros investigadores en condiciones más o menos similares.

5-    Opino que el conocimiento es auto correctivo en la medida que puedan confirmarse las hipótesis nulas, a partir de ahí el investigador puede replantear nuevas hipótesis.  

6-    Estoy de acuerdo en que el conocimiento científico se relaciona con otros conocimientos del entorno. Ejemplo: conocimiento cotidiano, conocimiento popular, etc. evitando el monopolio del conocimiento y aceptando los aportes de otros tipos de conocimiento.

7-    Considero que el conocimiento científico sirve para alcanzar objetivos y de alguna forma su cumplimiento para mejorar situaciones reales de la sociedad. Ejemplo: mejorar el poder adquisitivo al comprar en los supermercados con descuentos. 

CARACTERÍSTICAS DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO 

1-    Objetividad: Opino que  el conocimiento es objetivo, cuando es real y es independiente de los caprichos del investigador eliminando los prejuicios.

2-   Sistematicidad: En mi aporte personal digo que un conocimiento científico es sistematizado en la medida que esté  debidamente ordenado, sustentado y con coherencia lógica, para facilitar su entendimiento.

3-    Metodicidad: Considero que el conocimiento es metódico por el empleo de procedimientos ordenados y el uso de estrategias adecuadas para obtener conocimiento.

  

4-   Racionalidad: Es importante que todo conocimiento científico este basado sobre la razón para llegar a los mejores resultados en una investigación. Evitando el sentimentalismo y las corazonadas del investigador.

5-    Factico: Todo conocimiento científico debe estar compuesto por una parte por una base empírica y el uso cotidiano.

6-  Contrastabilidad: El conocimiento científico tiene que ser comprobado en diferentes circunstancias y con personas distintas para contrastar los resultados. Si los resultados son iguales entonces el conocimiento es aceptable.

7-    Comunicabilidad: Todo conocimiento científico debe estar expresado en lenguaje sencillo, claro y conciso que comunique con facilidad las ideas expuestas por el investigador.

8-    Analítico: El conocimiento debe de ser real para poder garantizar un análisis de la situación investigada, cualquier invento del investigador desvirtúa el análisis.

CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN EDUCATIVA

Por: Luis Torres

1-    La mayor dificultad epistemológica de los fenómenos educativos:

a)    Los fenómenos educativos son únicos y no se pueden repetir, aunque en algunos casos las situaciones y los recursos sean parecidos, los resultados son diferentes. Ejemplo: los resultados de la PAES de un año para otro.

b)    Al investigar fenómenos educativos no se pueden alcanzar la misma exactitud de resultados en casos similares por no contar con instrumentos precisos para cada caso en particular.

c)    Existe dificultad para controlar las variables que intervienen e interactúan en la investigación educativa. Ejemplos: variable económica versus aprendizaje, estrés escolar versus aprendizaje, etc.

2-    El carácter multidisciplinar: La Investigación Educativa se auxilia de los aportes de otras ciencias importantes, tomando un carácter multidisciplinar al relacionarse con psicología, filosofía,  sociología, etc.  

3-    El carácter pluriparadigmático: La Investigación Educativa utiliza varios métodos y experimenta muchos cambios de paradigmas como lo hace las ciencias naturales, por medio de las diferentes perspectivas de la cultura y la sociedad dominante.   

4-    La relación peculiar entre investigador y objeto investigado: El investigador como miembro de una sociedad tiene sus propias creencias valores e ideas lo que hace que en un momento determinado la investigación educativa no sea del todo independiente.

5-    El carácter plurimetodológico: La Investigación Educativa se auxilia principalmente del método científico de forma general, dependiendo de la naturaleza del tema investigado a si será el método auxiliar a utilizar. Métodos auxiliares experimental, sintético, analítico, deductivo, inductivo, etc.  

6-    Dificultad de conseguir los objetivos de la ciencia: En la Investigación Educativa es difícil conseguir a la perfección los objetivos de la ciencia, debido a la variabilidad en el espacio como en el tiempo. Ejemplo: aprendizajes significativos en el área rural versus aprendizajes significativos en el área urbana.

7-    Su delimitación: Es muy difícil delimitar una Investigación Educativa debido que a veces  se confunden las propuestas de innovación con modelos didácticos. Ejemplo: Escuela Inclusiva de Tiempo Pleno versus Plan Social Educativo.  

PARADIGMA DE LA INVESTIGACION EDUCATIVA

Se ha venido identificando una serie de paradigma de investigación caracterizada por las respuestas que sus defensores ofrecen a cuestiones básicas relacionadas con el objeto del conocimiento o la realidad que desea estudiar. Estas están vinculadas a las dimensiones:

1-    Ontológica: La Investigación Educativa trata de responder a fenómenos educativos y de la realidad social tomando como base al estudiantado desde adentro y a los padres y madres de familia desde afuera para dar respuestas a problemáticas educativas. Ejemplo: resultados educativos versus familias desintegradas.

2-    Epistemológica: La Investigación Educativa valida el conocimiento desde tres puntos de vistas: el que conoce, lo conocido y como se conoce. Ante esto el investigador debe adoptar una posición objetiva para considerar el conocimiento de forma subjetiva, personal o única. Ejemplo: El proceso de enseñanza aprendizaje versus proceso de enseñanza.

3-    Metodológica: La Investigación Educativa debe  describir cada uno de los pasos a seguir en una investigación, para conocer la ruta recorrida y apoyar investigaciones relacionadas al tema. 

TIPOS O ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN

Por: Luis Torres.

Alcance	Ventajas Fortalezas	Desventajas Debilidades	Ejemplo de investigación.
Exploratorio	No utiliza hipótesis por lo tanto no es necesario comprobaciones.	No existen muchos datos para el investigador.	El impacto del uso del internet en la inteligencia de los niños y niñas.
Descriptivo	Puede utilizar o no hipótesis queda a opción del investigador.	El investigador puede manipular la variable independiente.	A mayor preparación académica, mayor ingresos.
Correlacional	Se exige el uso de hipótesis.	Se manipula la variable independiente.	A mayores ingresos, más posibilidad de seguir estudios superiores.
Explicativo	Exige el uso de hipótesis.	El investigador manipula las dos variables.	Al aumentar los ingresos familiares, se mejorar el nivel de vida.

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

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Por: Luis Torres

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.

·        Describir.

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).

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS DE INVESTIGACIÓN.

DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo.

Otra dimensión comprende el grado de estructuración impuesta por anticipado al estudio, los ESTUDIOS CUANTITATIVOS tienden a ser altamente estructurados, de modo que el investigador especifica las características principales del diseño antes de obtener un solo dato. Por el contrario, el diseño de los ESTUDIOS CUALITATIVOS es más flexible; permite e incluso estimula la realización de ajustes, a fin de sacar provecho a la información reunida en las fases tempranas de su realización.

Otra dimensión importante se refiere al empleo que hace el estudio de la dimensión temporal. Los DISEÑOS TRANSVERSALES implican la recolección de datos en un solo corte en el tiempo, mientras que los DISEÑOS LONGITUDINALES reúnen datos en dos o más momentos. La aplicación de un diseño longitudinal es recomendable para el tratamiento de problemas de investigación que involucran tendencias, cambios o desarrollos a través del tiempo, o bien, en los casos en que se busque demostrar la secuencia temporal de los fenómenos. Los estudios de TENDENCIAS investigan un particular fenómeno en curso del tiempo, con base en la toma repetida de diferentes muestras provenientes de la misma población general.

SÍNTESIS SOBRE LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN

Por: Luis Torres

¿Qué son las hipótesis?

Son las guías para una investigación o estudio. Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente (Williams, 2003) y deben formularse a manera de proposiciones.

De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación. Cabe señalar que en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis acerca de muchas cosas y luego indagamos su veracidad. 

Por ejemplo, establecemos una pregunta de investigación: “¿Le gustaré a Paola?” y una hipótesis: “Le resulto atractivo a Paola”. Esta hipótesis es una explicación tentativa y está formulada como proposición. Después investigamos si se acepta o se rechaza la hipótesis, al cortejar a Paola y observar el resultado obtenido.

Las hipótesis son el centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo.

¿En toda investigación cuantitativa debemos plantear hipótesis?

No, no todas las investigaciones cuantitativas plantean hipótesis. El hecho de que formulemos o no hipótesis depende de un factor esencial: el alcance inicial del estudio. Las investigaciones cuantitativas que formulan hipótesis son aquellas cuyo planteamiento define que su alcance será correlacional o explicativo, o las que tienen un alcance descriptivo, pero que intentan pronosticar una cifra o un hecho.

¿Las hipótesis son siempre verdaderas?

Las hipótesis no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, y pueden o no comprobarse con datos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Al formularlas, el investigador no está totalmente seguro de que vayan a comprobarse. Como mencionan y ejemplifican Black y Champion

(1976), una hipótesis es diferente de la afirmación de un hecho. Si alguien establece la siguiente hipó-

Hipótesis Explicaciones tentativas del fenómeno investigado que se formulan como proposiciones.

EJEMPLOS DE HIPÓTESIS

• “La proximidad geográfica entre los hogares de las parejas de novios está vinculada positivamente con el nivel de satisfacción que les proporciona su relación”.

• “El índice de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que entre los no fumadores”.

¿Qué son las variables?

En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse.

Ejemplos de variables son el género, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, la religión, la resistencia de un material, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política.

El concepto de variable se aplica a personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren diversos valores respecto de la variable referida. Por ejemplo, la inteligencia, ya que es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia; no todas las personas la poseen en el mismo nivel, es decir, varían en ello.

Otros ejemplos de variables son: la productividad de un determinado tipo de semilla, la rapidez con que se ofrece un servicio, la eficiencia de un procedimiento de construcción, la eficacia de una vacuna, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad, entre otros ejemplos. Hay variación en todos los casos.

Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría.

¿De dónde surgen las hipótesis?

Bajo el enfoque cuantitativo, y si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan del planteamiento del problema que, como recordamos, se vuelve a evaluar y Variable Propiedad que tiene una variación que puede medirse u observarse.

Formulación de hipótesis si es necesario se replantea después de revisar la literatura. Es decir, provienen de la revisión misma de la literatura. Nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados.

Existe, pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. La revisión inicial de la literatura hecha para familiarizarnos con el problema de estudio nos lleva a plantearlo, después ampliamos la revisión de la literatura y afinamos o precisamos el planteamiento, del cual derivamos las hipótesis. Al formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.

Recordemos que los objetivos y las preguntas de investigación son susceptibles de reafirmarse o mejorarse durante el desarrollo del estudio. Asimismo, a través del proceso quizá se nos ocurran otras hipótesis que no estaban contempladas en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones, ideas o experiencias; discusiones con profesores, colegas o expertos en el área; incluso, “de analogías, al descubrir semejanzas entre la información referida a otros contextos y la que poseemos para nuestro estudio” (Rojas, 2001). Este último caso ha ocurrido varias veces en las ciencias.

¿Qué características debe tener una hipótesis?

Dentro del enfoque cuantitativo, para que una hipótesis sea digna de tomarse en cuenta, debe reunir ciertos requisitos:

1.    La hipótesis debe referirse a una situación “real”. Como argumenta

Rojas (2001), las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un contexto bien definidos. Por ejemplo, una hipótesis relativa a alguna variable del comportamiento gerencial (digamos, la motivación) deberá someterse a prueba en una situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existentes). En ocasiones, en la misma hipótesis se hace explícita esa realidad (por ejemplo, “los niños Salvadoreños que viven en zonas urbanas imitarán más la conducta violenta de la televisión, que los niños Salvadoreños que viven en zonas rurales”). 

2. Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles,   precisos y lo más concretos posible. Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis. Así, globalización de la economía y sinergia organizacional son conceptos imprecisos y generales que deben sustituirse por otros más específicos y concretos.

3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Es indispensable que quede clara la forma en que se relacionan las variables y que esta relación no puede ser ilógica. La hipótesis: “la disminución del consumo del petróleo en Estados Unidos se relaciona con el grado de aprendizaje del álgebra por parte de niños que asisten a escuelas públicas en Buenos Aires”, sería inverosímil. No es posible considerarla.  

4. Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad. Las hipótesis científicas, al igual que los objetivos y las preguntas de investigación, no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podamos medir. Hipótesis como: “los hombres más felices van al cielo” o “la libertad de espíritu está relacionada con la voluntad angelical”, implican conceptos o relaciones que no poseen referentes empíricos; por tanto, no son útiles como hipótesis para investigar científicamente ni se pueden someter a prueba en la realidad.

5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito está estrechamente ligado con el anterior y se refiere a que al formular una hipótesis, tenemos que analizar si existen técnicas o herramientas de investigación para verificarla, si es posible desarrollarlas y si se encuentran a nuestro alcance.

¿Qué tipos de hipótesis se pueden establecer?

Existen diversas formas de clasificar las hipótesis, aunque en este apartado nos concentraremos en los siguientes tipos:

1. hipótesis de investigación;

2. hipótesis nulas;

3. hipótesis alternativas, e

4. hipótesis estadísticas.

Hipótesis de investigación

Deben tener  posibles relaciones entre dos o más variables, y deben cumplir con los cinco requisitos mencionados.

Se les suele simbolizar como Hi o H1, H2, H3, etc. (cuando son varias), y también se les denomina hipótesis de trabajo.

A su vez, las hipótesis de investigación pueden ser:

a) descriptivas de un valor o dato pronosticado;

b) correlaciónales;

c) de diferencia de grupos;

d) causales.

Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica

Estas hipótesis se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Pero cabe comentar que no en todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales (“la ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada”; “durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementarán entre 50 y 70%”; “la motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas industriales de Valencia, Venezuela, disminuirá”; “el número de tratamientos psicoterapéuticos aumentará en las urbes sudamericanas con más de tres millones de habitantes”). No es sencillo realizar estimaciones con relativa precisión con respecto a ciertos fenómenos.

EJEMPLOS

Hi: “El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, será de 20% el próximo año.” (En un contexto específico como una ciudad o un país.)

Hi: “La inflación del próximo semestre no será superior a 3%.”

Hipótesis correlaciónales

Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlaciónales (“el tabaquismo está relacionado con la presencia de padecimientos pulmonares”; “la motivación de logro se encuentra vinculada con la satisfacción laboral y la moral en el trabajo”; “la atracción física, las demostraciones de afecto, la similitud en valores y la satisfacción en el noviazgo están asociadas entre sí”).

Sin embargo, las hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.

En los siguientes ejemplos, no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego es diferente formular hipótesis en las que dos o más variables están vinculadas, a conjeturar cómo son estas relaciones.

EJEMPLOS

“A mayor exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales para establecer contacto sexual”. (Aquí la hipótesis nos indica que cuando una variable aumenta, la otra también; y viceversa, cuando una variable disminuye, la otra desciende.)

“A mayor autoestima, habrá menor temor al éxito”. (Aquí la hipótesis nos señala que cuando una variable aumenta, la otra disminuye; y si ésta disminuye, aquélla aumenta.)

“Las telenovelas latinoamericanas muestran cada vez un mayor contenido sexual en sus escenas”.

(En esta hipótesis se correlacionan las dos variables siguientes: época o tiempo en que se producen las telenovelas y contenido sexual.)

Hipótesis de la diferencia entre grupos

Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Por ejemplo, supongamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuyo objetivo es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, tiene una eficacia diferente que uno en colores. Su pregunta de investigación sería: ¿es más eficaz un comercial televisivo en blanco y negro que uno en colores?, cuyo mensaje es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo. Y su hipótesis quedaría formulada así:

EJEMPLO

Hi: “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comercial televisivo en colores, que el efecto en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro”.

Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además propone un “sentido de entendimiento” de las relaciones. Tal sentido puede ser más o menos completo, esto depende del número de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.

EJEMPLO

Hi: “Las escenas de la telenovela La verdad de Paola presentarán un mayor contenido sexual que las de la telenovela Sentimientos de Christian, y éstas, a su vez, un mayor contenido sexual que las escenas de la telenovela Mi último amor Mariana”

EJEMPLO

Hi: “La desintegración del matrimonio provoca baja autoestima en los hijos e hijas”. (En el ejemplo, además de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.)

Hi: “Un clima organizacional negativo crea bajos niveles de innovación en los empleados”.

¿Qué son las hipótesis nulas?

Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación.

También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Si la hipótesis de investigación propone: “los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”, la hipótesis nula postularía: “los adolescentes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”.

Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación.

La hipótesis nula es un componente esencial de la prueba de hipótesis en la investigación. Es relevante cuando se efectuaron mediciones y las hipótesis han sido derivadas de teorías y tienen que ser probadas. La hipótesis de investigación define cierto patrón que se encontrará en los datos, y el análisis estadístico se diseña para evaluar el grado en el cual la evidencia de las medidas recogidas apoya la existencia de ese patrón. La hipótesis nula es la hipótesis que indica que el patrón encontrado en los datos simplemente se debe a la casualidad.

Hipótesis nulas Proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables.

EJEMPLOS

Ho: “El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, no será de 20% el próximo año”.

Ho: “No hay relación entre la autoestima y el temor al éxito” (hipótesis nula respecto de una correlación).

Ho: “Las escenas de la telenovela La verdad de Paola no presentarán mayor contenido sexual que las de la telenovela Sentimientos de Christian, ni éstas tendrán mayor contenido sexual que las escenas de la telenovela Mi último amor Mariana”. Esta hipótesis niega la diferencia entre grupos y también podría formularse así: “no existen diferencias en el contenido sexual entre las escenas de

¿Qué son las hipótesis alternativas?

Como su nombre lo indica, son posibilidades alternas ante las hipótesis de investigación y nula: ofrecen otra descripción o explicación distinta de las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Si la hipótesis de investigación establece: “esta silla es roja”, la nula afirmará: “esta silla no es roja”, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: “esta silla es azul”, “esta silla es verde”, “esta silla es amarilla”, etc. Cada una constituye una descripción distinta de las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula.

Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de investigación y nula. De no ser así, no deben establecerse. Las telenovelas La verdad de Paola, Sentimientos de Christian y Mi último amor Mariana”. O bien,

“el contenido sexual de las telenovelas La verdad de Paola, Sentimientos de Christian y Mi último amor Mariana es el mismo”.

Ho: “La percepción de la similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor atracción” (hipótesis que niega la relación causal).

Hipótesis alternativas Son posibilidades diferentes o “alternas” ante las hipótesis de investigación y nula.

EJEMPLOS

Hi: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la votación total”.

Ho: “El candidato A no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la votación total”.

Ha: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más de 60% de la votación total”.

Ha: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos de 50% de la votación total”.

¿Qué es la prueba de hipótesis?

Como se ha venido mencionando a lo largo de este capítulo, las hipótesis del proceso cuantitativo se someten a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas, de acuerdo con lo que el investigador observa. De hecho, para esto se formulan en la tradición deductiva.

Desde el punto de vista técnico, no se acepta una hipótesis a través de un estudio, sino que se aporta evidencia en su favor o en su contra. Cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá; y, por supuesto, será válida para el contexto (lugar, tiempo y participantes u objetos) en que se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.

Las hipótesis, en el enfoque cuantitativo, se someten a prueba en la “realidad” cuando se aplica un diseño de investigación, se recolectan datos con uno o varios instrumentos de medición, y se analizan e interpretan esos mismos datos. Y como señala Kerlinger (1979), las hipótesis constituyen instrumentos muy poderosos para el avance del conocimiento, puesto que aunque sean formuladas por el ser humano, pueden ser sometidas a prueba y demostrarse como probablemente correctas o incorrectas, sin que interfieran los valores y las creencias del individuo.

¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?

Es posible que alguien piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro qué valor tienen las hipótesis para la investigación. Sin embargo, creemos que es necesario ahondar un poco más en este punto, mencionando las principales funciones de las hipótesis.

1. En primer lugar, son las guías de una investigación en el enfoque cuantitativo. Formularlas nos ayuda a saber lo que tratamos de buscar, de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son como los objetivos de un plan administrativo: las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a los problemas de investigación. Si lo son o no, efectivamente es la tarea del estudio (Selltiz et al., 1980.)

2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada vez que una hipótesis recibe evidencia empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno con el que se asocia o hace referencia. Si la evidencia es en favor, la información sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes.

3.La tercera función es probar teorías. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia positiva, la teoría va haciéndose más robusta; y cuanto más evidencia haya en favor de aquéllas, más evidencia habrá en favor de ésta.

4. Una cuarta función consiste en sugerir teorías. Diversas hipótesis no están asociadas con teoría alguna; pero llega a suceder que como resultado de la prueba de una hipótesis, se pueda construir una teoría o las bases para ésta. Lo anterior no es muy frecuente, pero ha llegado a ocurrir.

RESUMEN

• En este punto de la investigación es necesario analizar si es conveniente formular o no hipótesis, esto depende del alcance inicial del estudio (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo).

• Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.

• Las hipótesis son el centro del enfoque cuantitativo- deductivo.

• Las hipótesis contienen variables; éstas son propiedades cuya variación es susceptible de ser medida, observada o inferida.

• Las hipótesis surgen normalmente del planteamiento del problema y la revisión de la literatura, y algunas veces a partir de teorías.

• Las hipótesis deben referirse a una situación, un contexto, un ambiente o un evento empírico. Las variables contenidas deben ser precisas, concretas, y poder observarse en la realidad; la relación entre las variables debe ser clara, verosímil y medible.

Asimismo, las hipótesis tienen que vincularse con técnicas disponibles para probarlas.

• Al definir el alcance del estudio (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo) es que el investigador decide establecer o no hipótesis. En los estudios exploratorios no se establecen hipótesis.

• Las hipótesis se clasifican en: a) hipótesis de investigación, b) hipótesis nulas, c) hipótesis alternativas y d) hipótesis estadísticas.

POBLACIÓN Y MUESTRA

Por: Luis Torres

¿Cómo se delimita una población?

Una vez que se ha definido cual será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz et al., 1980).

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es que no describen lo suficiente las características de la población o consideran que la muestra la representa de manera automática.

Es común que algunos estudios que solo se basan en muestras de estudiantes universitarios (porque es fácil aplicar en ellos el instrumento de medición, pues están a la mano) hagan generalizaciones temerarias sobre jóvenes que tal vez posean otras características sociales. Es preferible entonces establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuales serán los parámetros muéstrales.

Lo anterior puede ilustrarse con el ejemplo de la investigación sobre el uso de la televisión por los niños. Está claro que en dicha investigación la unidad de análisis son los niños. Pero, .de que población se trata, de todos los niños del mundo. de todos los niños de la República de El Salvador. Sería muy ambicioso y prácticamente imposible referirnos a poblaciones tan grandes. Así, en nuestro ejemplo, la población se delimitaría con base al Departamento de Usulután.

Límites de población

Todos los niños del área metropolitana de la Ciudad de Usulután, que cursen 4o., 5o. y 6o. de primaria en escuelas privadas y públicas del turno matutino.

Esta definición elimina, por tanto, a niños mexicanos que no vivan en el área metropolitana de la Ciudad de Usulután, a los que no van a la escuela, a los que asisten a clases por la tarde (turno vespertino) y a los infantes más pequeños. Aunque, por otra parte, permite hacer una investigación costeable, con cuestionarios que serán respondidos por niños que ya saben escribir y con un control sobre la inclusión de niños de todas las zonas de la ciudad, al utilizar la ubicación de las escuelas como puntos de referencia y de selección. En este y otros casos, la delimitación de las características de la población no solo depende de los objetivos de la investigación, sino de otras razones prácticas. 

Un estudio no será mejor por tener una población más grande; la calidad de un trabajo investigativo estriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema.

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, de lugar y en el tiempo.

¿Cómo seleccionar la muestra?

Hasta este momento hemos visto que se debe definir cuál será la unidad de análisis y cuáles son las características de la población. En este inciso hablaremos de la muestra, o mejor dicho de los tipos de muestra, con la finalidad de poder elegir la más conveniente para un estudio.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de muestra representativa, muestra al azar, muestra aleatoria, como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los resultados. En realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestras —bajo el enfoque cuantitativo— deben ser representativas; por tanto, el uso de este término resulta por demás inútil. Los términos al azar y aleatorio denotan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con la selección de elementos; pero no logran esclarecer tampoco el tipo de muestra y el procedimiento de muestreo.

Hablemos entonces de estos conceptos en los siguientes apartados.

Tipos de muestra

Básicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas. En las muestras probabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis. Imagínese el procedimiento para obtener el número premiado en un sorteo de lotería. Este número se va formando en el momento del sorteo. 

En las loterías tradicionales, a partir de las esferas con un digito que se extraen (después de revolverlas mecánicamente) hasta formar el número, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra. Aquí el procedimiento no es mecánico ni con base en fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisiones de un investigador o de un grupo de investigadores y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación. 

Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella. Para ilustrar lo anterior mencionaremos tres ejemplos que toman en cuenta dichas consideraciones.

Muestra probabilística

Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

Muestra no probabilística o dirigida.

Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.

EJEMPLO

En un primer ejemplo tenemos una investigación sobre inmigrantes extranjeros en México (Baptista, 1988). El objetivo de la investigación era documentar sus experiencias de viaje, de vida y de trabajo.

Para cumplir dicho propósito se seleccionó una muestra no probabilística de personas extranjeras que por diversas razones (económicas, políticas, fortuitas) hubieran llegado a México entre 1900 y 1960. Las personas se seleccionaron por medio de conocidos, de asilos y de referencias. De esta manera se entrevistó a 40 inmigrantes con entrevistas semi estructuradas, que permitieron al participante hablar libremente sobre sus experiencias.

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

Resumiremos diciendo que la elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se determina con base en el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar (Kish, 1995; Kalton y Heeringa, 2003).

EJEMPLO

Se diseñó un experimento para determinar si los contenidos violentos de la televisión generan conductas antisociales en los niños. Para lograr tal objetivo se seleccionaría en un colegio a 60 niños de cinco años de edad, de igual nivel socioeconómico y nivel intelectual, y se asignarían aleatoriamente a dos grupos o condiciones. Así, 30 niños verían caricaturas prosociales y otros 30 observarían caricaturas muy violentas.

Inmediatamente después de la exposición a dichos contenidos, los infantes serían observados en un contexto de grupo y se medirían sus conductas violentas y prosociales.

La selección de la muestra no es al azar, aunque la asignación de los niños a los grupos sí lo es.

  

Cálculo del tamaño de muestra

Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N tamaño,3. cual es el menor número de unidades muéstrales (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?

La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del universo o población con cierta posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de confianza (maximizar), así como probabilidad.

Imaginemos que pretendemos realizar un estudio en la siguiente población: las empresas de mi ciudad. Entonces, lo primero es conocer el tamaño de la población (número de empresas en la ciudad).

Supongamos que hay 2200 de ellas. Al abrir el subprograma “Tamaño de la muestra” en STATS®4 el programa le va a pedir los siguientes datos:

Tamaño del universo

Error máximo aceptable

Porcentaje estimado de la muestra

Nivel deseado de confianza

El tamaño del universo o población ya dijimos que es de 2 200. Debemos conocer este dato o uno aproximado, sin olvidar que por encima de 99999 casos da lo mismo cualquier tamaño del universo (un millón, 200 mil, 54 millones, etc.), por lo que si tecleamos un número mayor a 99 999 el programa nos pondrá esta cifra por omisión, pero si es menor la respeta.

EJEMPLO

Problema de investigación:

Supongamos que el gobierno de un estado, provincia o departamento ha emitido una ley que impide (prohibición expresa) a las estaciones de radio transmitir comerciales que utilicen un lenguaje procaz (groserías, malas palabras). Dicho gobierno nos solicita analizar en qué medida los anuncios radiofónicos transmitidos en el estado utilizan en su contenido este lenguaje, digamos, durante el último mes.

Población (N):

Comerciales transmitidos por las estaciones radiofónicas del estado durante el último mes.

Tamaño de muestra (n):

Lo primero es determinar o conocer N (recordemos que significa población o universo). En este caso N = 20000 (20 mil comerciales transmitidos). Lo segundo es establecer el error máximo aceptable, el porcentaje estimado de la muestra y el nivel de confianza.

Tecleamos los datos que STATS® nos pide:

Tamaño de la población: 20000

Error máximo aceptable: 5%

Porcentaje estimado de la muestra: 50%

Nivel de confianza: 95%

Muestra probabilística estratificada

En ocasiones el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema.

Por ejemplo, efectuar comparaciones por género (entre hombres y mujeres), si la selección de la muestra es aleatoria, tendremos unidades o elementos de ambos géneros, no hay problema, la muestra reflejara a la población.

Pero a veces, nos interesan grupos que constituyen minorías de la población o universo y entonces si la muestra es aleatoria simple, resultara muy difícil determinar qué elementos o casos de tales grupos serán seleccionados. Imaginemos que nos interesan personas de todas las religiones para contrastar ciertos datos, pero en la ciudad donde se efectuara el estudio la mayoría es —por ejemplo— predominantemente católica. 

Con MAS es casi seguro que no elijamos individuos de diversas religiones o solo unos cuantos. No podríamos efectuar las comparaciones. Quizá tengamos 300 católicos y dos o tres de otras religiones. Entonces es cuando preferimos obtener una muestra probabilística estratificada (el nombre nos dice que será probabilística y que se consideraran segmentos o grupos de la población, o lo que es igual: estratos).

Muestreo probabilístico por racimos

En algunos casos en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distancias geográficas o por una combinación de estos y otros obstáculos, se recurre al muestreo por racimos o clusters. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

Muestrear por racimos

Implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad

Muestral. La unidad de análisis indica quienes van a ser medidos, o sea, los participantes o casos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral (en este tipo de muestra) se refiere al racimo por medio del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.

El muestreo por racimos supone una selección en dos o más etapas, todas con procedimientos probabilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilística simple o estratificada. En las fases subsecuentes y dentro de estos racimos, se seleccionan los casos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA?

Cuando iniciamos nuestra exposición sobre la muestra probabilística, señalamos que los tipos de muestra dependen de dos cosas: del tamaño de la muestra y del procedimiento de selección.

TÓMBOLA

Muy simple pero muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muéstrales de la población, del uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se revuelven en una caja y se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformaran la muestra.

Cuando nuestro muestreo es estratificado, se sigue el procedimiento anterior, pero por cada estrato.

Selección sistemática de elementos muéstrales

Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un numero n de elementos a partir de un intervalo K. Este último (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. De manera que tenemos que K = N/n, en donde

K = un intervalo de selección sistemática, N = la población y n = la muestra.

Ilustremos los conceptos anteriores con un ejemplo. Supongamos que se quiere hacer un estudio que pretende medir la calidad de la atención en los servicios proporcionados por los médicos y las enfermeras de un hospital. Para tal efecto consideremos que los investigadores consiguen grabaciones, listados y otros marcos muéstrales.

Listados y otros marcos muestrales

Las muestras probabilísticas requieren la determinación del tamaño de la muestra y de un proceso de selección aleatoria que asegure que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Todo esto lo hemos visto, aunque nos falta exponer sobre algo esencial que precede a la selección de una muestra: el marco muestral. Este constituye un marco de referencia que nos permita identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de enumerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los elementos muéstrales (los casos de la muestra). Normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los casos de la población.

Los listados existentes sobre una población son variados: guías telefónicas, listas de miembros de las asociaciones, directorios especializados, listas oficiales de escuelas de la zona, bases de datos de los alumnos de una universidad o de los clientes de una empresa, registros médicos, catastros, nóminas de una organización, etc. En todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relación con el problema a investigar y la población que va a medirse, ya que todos estos aspectos influyen en la selección de la muestra.

Por ejemplo, para algunas encuestas se considera que el directorio telefónico (o guía telefónica) es muy útil. Sin embargo, hay que tomar en cuenta que muchos números no aparecerán porque son privados o porque hay hogares que no tienen teléfono.

RESUMEN

• 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 quiénes se van a recolectar los datos, lo cual corresponde a precisar 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.

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

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

• En el enfoque cuantitativo las muestras probabilísticas son esenciales en diseños de investigación por encuestas, donde se pretenden generalizar los resultados a una población. La característica de este tipo de muestras es que todos los elementos de la población al inicio tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Así, los elementos muéstrales 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.

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

• El tamaño de la muestra se calcula mediante fórmulas o por medio del programa STATS®, que se encuentra en el CD que acompaña al libro.

• 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. Muestrear por racimos o conglomerados implica diferencias entre la unidad de análisis y la unidad muestral. En este tipo de muestreo hay una selección en varias etapas, todas con procedimientos probabilísticos. En la primera se seleccionan los racimos y dentro de los racimos, a los participantes que van a ser medidos.

• Los elementos muéstrales de una muestra probabilística siempre se eligen aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. Es posible utilizar cuatro procedimientos de selección:

1) Tómbola, 2) números aleatorios, 3) uso del subprograma de números aleatorios del STATS® y

4) selección sistemática. Todo procedimiento de selección depende de listados o bases de datos, ya sea existentes o construidas ad hoc. Los listados pueden ser: la guía telefónica, listas de asociaciones, listas de escuelas oficiales, etc. Cuando no existen listas de elementos de la población, se recurre a otros marcos de referencia que contengan descripciones del material, organizaciones  o participantes seleccionados como unidades de análisis. Algunos de éstos pueden ser archivos, hemerotecas y mapas, así como internet.

• Las muestras no probabilísticas pueden también llamarse muestras dirigidas, pues la elección de casos depende del criterio del investigador.

• En el teorema del 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.

ESTUDIO DE CASO TRABAJO DE EQUIPO.

Por: Luis Torres

Tema:	Estrategias Metodológica para  la enseñanza de la asignatura matemática  del nivel superior en  la carrera de Administración de Empresas  Universidad Modular Abierta Centro Universitario de San Miguel.
Planteamiento del problema
Formulación del problema (10)	Hay un problema que los profesionales que desarrollan o implementan las asignaturas de matemática no están capacitados para poder desarrollar la asignatura de matemática
Objetivos	Objetivo General: Conocer las estrategia metodológicas de la asignatura matemáticas  en la Carrera de Administración de Empresas Universidad Modular Abierta centro Universitario San miguel.  Objetivos Específicos: 1.- Identificar las Estrategias metodológicas para la enseñanza – aprendizaje de la materia de matemáticas en el nivel Superior. 2.- Determinar la idoneidad de las estrategias metodológicas utilizadas por los docentes
Pregunta de investigación	¿Cuáles son las estrategias Metodológica para  la enseñanza de la asignatura matemática  del nivel superior en  la carrera de Administración de Empresas  Universidad Modular Abierta Centro Universitario de San Miguel?
Justificación (10)	El alto índice de reprobación de las matemáticas a nivel superior y su forma de evaluación. Qué relación existe entre la reprobación de las matemáticas y la metodología aplicada en su enseñanza y su forma de evaluación; las cuales se tratara de comprobar si las estrategias adecuadas asignadas a la materia están siendo realizadas.
Marco Teórico
Conceptos	Estrategias Metodología Enseñanza Aprendizaje
Teoría (10)	La "teoría de la elaboración", ha sido principalmente desarrollada por Reigeluth y Merrill (1980), con el propósito de prescribir la mejor forma de seleccionar estructurar y organizar los contenidos de aprendizaje para que inciten  una optima adquisición y transferencia del conocimiento significativo.
Metodología
Alcance	Exploratorio Descriptivo
Diseño	Experimental: Diseño con Preprueba - Postprueba y grupo de control. Se hará prueba de entrada y prueba de salida
Hipótesis	La aplicación de las Estrategias metodológicas para la enseñanza aprendizaje de las matemáticas, mejorara la enseñanza – aprendizaje de la materia de matemáticas en el nivel Superior. 1.       Al determinar la idoneidad de las estrategias metodológicas utilizadas por los docentes, se mejorara la enseñanza aprendizaje de la materia de matemática en el nivel superior. La clase de Hipótesis de investigación de tipo: DESCRIPTIVA Porque describe las estrategias metodológicas que mejoraran el aprendizaje de las matemáticas.
Población, diseño muestral y muestra	Ø  POBLACION: La Universidad Modular Abierta, en las Carreras de Administración de Empresas y Contaduría  Pública; cuentan con 10 docentes que imparten la asignatura de Matemática; siendo esta la población. Ø  DISEÑO MUESTRAL: en este caso se cuenta con una población sumamente pequeña se hará un Censo, a los docentes que imparten la asignatura de matemática. Ø  MUESTRA: Es la misma  población 10 docentes.

EJERCICIO SOBRE INVESTIGACION TRABAJO DE GRUPO

Tema:	Efectos del aprendizaje cooperativo en el uso de estrategias para el aprendizaje del módulo Pensamiento Pedagógico.
Planteamiento del problema
Formulación del problema (10)	Los debates actuales sobre la pedagogía aplicada en el nivel superior  plantean la importancia del aprendizaje cooperativo acompañado de las ventajas de la sana convivencia entre estudiantes y docentes como parte del grupo social.
Objetivos	Objetivo General: El objetivo de la investigación es contrastarlas estrategias de aprendizaje que emplean los  docentes y estudiantes cuando trabajan cooperativamente en el desarrollo del módulo Pensamiento Pedagógico con las que emplean cuando lo hacen de forma individual.  Objetivos Específicos: 1.    Identificar cuáles son las estrategias adecuadas para el aprendizaje de la asignatura del módulo Pensamiento Pedagógico 2.    Aplicar las estrategias de aprendizaje para poder encontrar las más adecuadas a la asignatura.
Pregunta de investigación	1.    ¿Los efectos del aprendizaje cooperativo difiere con los efectos del aprendizaje individual en la asignatura de Pensamiento Pedagógico? 2.    ¿El uso de estrategias de aprendizaje cooperativo tiene un mejor resultado que las estrategias de aprendizaje individual en el desarrollo del módulo Pensamiento Pedagógico?
Justificación (10)	Se dice que las estrategias de aprendizaje  cooperativo son muy importantes ya que los estudiantes tienen  que ser enseñados con  métodos  sociables de trabajo en grupo y en equipo para que ellos puedan comprender mejor los conocimientos y agrandar su acervo cultural a través de los aportes significativos del grupo en su totalidad y de su equipo de compañeros, orientados y supervisados por el docente de la cátedra. Las estrategias deberán  estar estructuradas de una forma clara, sencilla y concreta para poder llegar a un nivel superior intelectual. En los procesos educativos que se ven involucrados la enseñanza y el aprendizaje existe  la preocupación en los pedagogos, investigadores, educadores, administradores de la educación y especialmente las autoridades universitarias, por los alcances de los aprendizajes y competencias logrados por los estudiantes, la pregunta de rigor que se hacen normalmente es que si las practicas metodológicas y estrategias aplicas por el docente en el aula son las correctas y si estas además logran que el estudiante se interese y que el estudiante encuentre significado a lo que aprende en el aula. Por otra parte existe el compromiso permanente y continuo para que el proceso de enseñanza aprendizaje que se desarrolla a nivel superior en el desarrollo del módulo Pensamiento Pedagógico sea el más adecuado para el proceso de enseñanza-aprendizaje. En tal sentido debemos preguntarnos y evaluar continuamente a los procesos de enseñanza aprendizaje son los idóneos y si los profesionales que los aplican poseen las competencias para desarrollar estrategias adecuadas.
Marco Teórico
Conceptos	1.    Aprendizaje 2.    Cooperativo 3.    Estrategias 4.    Efectos 5.    Módulo
Teoría (10)	Fernández y Melero (1995) han detectado el paso a lo que se llama la segunda generación de estudios sobre Aprendizaje Cooperativo, donde el interés se centra en explicar los efectos que produce el aprendizaje cooperativo. Las investigaciones realizadas en relación a los efectos del aprendizaje cooperativo revelan su influencia en la mejora del desarrollo académico, personal y social del alumnado (Kagan, 1985; Slavin 1983a; 1983b; Sharan, 1990; Johnson, 1980; Johnson y Johnson, 1979; 1989; Johnson, Johnson y Maruyama, 1983; Nelson-Le Gall, 1995; Santos Rego y Slavin, 2002; Pérez-Sánchez y Poveda-Sierra, 2008).
Metodología
Alcance	Correlacional: se explicará la relación que existe entre  dos variables, se definirá la relación que existe entre dos conceptos o variables.
Diseño	Para realizar la investigación se ha optado por un diseño cuasi-experimental, una sub-categoría del modelo experimental. Los sujetos no se asignan al azar ni se emparejan, dichos grupos ya están asignados antes del experimento. En este caso se hará una comparación entre los grupos de estudiantes del fin de semana con los del plan semanal que cursan el módulo Pensamiento Pedagógico de la Universidad Modular Abierta Centro Universitario San Miguel
Hipótesis	a)    No existen diferencias significativas entre los grupos experimental y control en la situación inicial en relación a las estrategias de aprendizaje cooperativo que emplean en el desarrollo del módulo Pensamiento Pedagógico. b)    Sí existen diferencias significativas entre los grupos experimental y control en la situación final en relación a las estrategias de aprendizaje cooperativo que emplean en el desarrollo del módulo Pensamiento Pedagógico c)    En el grupo experimental se espera una mejoría estadísticamente significativa en el uso de  estrategias de aprendizaje cooperativo  al pasar de la situación inicial a la final. d)    En el grupo control se espera que no haya diferencias significativas al pasar de la situación inicial a la final en el uso de estrategias de aprendizaje cooperativo.
Población, diseño muestral y muestra	Ø  POBLACION: la población es de estudiantes de  Maestría en Docencia Universitaria que cursan el módulo Pensamiento Pedagógico en plan especial fin de semana Ø  DISEÑO MUESTRAL: cuasi – aleatorio; ya que los grupos es reducido y sus miembros no son seleccionados al azar. Ø  MUESTRA: alumnos de la Maestría de Docencia Universitaria del Módulo Pensamiento Pedagógico. 12 estudiantes

ELABORADO POR:

Licda. Karla Mariela Martínez Guevara

Lic.  Ulises Membreño Cañas

Lic. Luis Alberto Torres Carranza

IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN EL NIVEL SUPERIOR

Por: Luis Torres

El proceso de formación integral del estudiante universitario constituye el objetivo primordial de la Educación Superior, tarea que adquiere mayor connotación en el marco de la actual Batalla de Ideas que libra nuestro país y las importantes transformaciones en las que se encuentra inmersa nuestra universidad. Proceso que no solo incluye la formación de conocimientos y habilidades, sino también la formación de valores y capacidades para transformar el entorno, buscando soluciones a los problemas que se presentan a partir de la aplicación de conocimientos, habilidades y valores.

En este contexto los procesos educativos adquieren trascendencia y fuertes implicaciones hacia el futuro y en particular la Educación Superior constituye un espacio que cristaliza las múltiples facetas del desarrollo social, en aras de alcanzar la formación integral de profesionales, lo cual implica que la universidad como institución social dirija su trabajo a alcanzar resultados prominentes; en la introducción , innovación y creación de tecnologías y en el descubrimiento científico; en el desarrollo y extensión de la cultura, en su participación comprometida con la sociedad; en fin, en la excelencia universitaria para reafirmar su relevancia y pertinencia.

Contar hoy, con centros de Educación Superior en cada municipio, se convierte en un imperativo para el desarrollo de los procesos sustantivos que le son inherentes a la universidad (docencia, investigación y extensión). La investigación científica en las condiciones de la universalización, se convierte en una necesidad, que tiene marcada incidencia en el desarrollo social y económico del país.

Desde la Estrategia Maestra Principal del Ministerio de Educación Superior, así como las que se derivan de ella en cada nivel subordinado, se contempla como objetivo fundamental, la formación de profesionales que a partir de la identificación de los problemas de su contexto puedan proyectar, ejecutar y realizar acciones sobre la base de la aplicación de métodos científicos de trabajo.

La investigación científica, en tanto proceso para enriquecer el sistema de conocimientos de la humanidad, se ha convertido en una actividad a la cual se dedican cuantiosos recursos humanos, materiales y financieros. Sin embargo, en las condiciones actuales es un imperativo proyectar y conducir la investigación desde cada centro de Educación Superior, partiendo del hecho que la Universidad no es un ente aislado dentro de la comunidad porque su existencia y su razón de ser, está dada por el medio en el que actúa y para el cual actúa, propiciando la materialización de los objetivos sociales.

Partiendo del principio de que no hay desarrollo de la educación superior sin investigación, desde la segunda mitad de la década del 60 se trabaja para lograr una adecuada interrelación docencia-investigación-producción y por emplear del modo más eficiente posible el potencial científico de profesores y estudiantes universitarios, con el doble objetivo de elevar el nivel y la calidad de la propia docencia universitaria y de contribuir directamente a mejorar las condiciones económicas y sociales del país.

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http://www.monografias.com/trabajos46/educacion-superior/educacion-superior.shtml#ixzz3eVDlFLqv

Por consiguiente, las universidades  tienen pertinencia social en la medida que utilizan los saberes para generar otros saberes, mediante innovaciones, modificaciones y la difusión, propiciando bienestar, desarrollo socio-económico y cambios en el seno mismo de la ciencia y la tecnología. De tal manera, que las actividades de investigación, deben estar orientadas, como ya se refirió, por un propósito definido en el marco de los lineamientos de las políticas nacionales y conforme a un plan estratégico de desarrollo de acciones nacionales, regionales y locales. Igualmente, es necesario señalar que también están obligadas a satisfacer los intereses de la humanidad en todas sus manifestaciones, y atender en consecuencia, programas de educación humanística, con el propósito de estudiar los más elevados fundamentos del conocimiento generado por los especialistas precedentes, contribuyendo así a enriquecer y modificar paradigmas, teorías, leyes científicas que prevalecieron en determinadas circunstancias históricas.

En tal sentido, conviene tener presente que si se toman en cuenta los objetivos, los actores intervinientes y los resultados obtenidos en la investigación y desarrollo, se distinguen tres tipos de investigación, a saber: básica, aplicada y de desarrollo experimental.

En la investigación básica se hace progresar los conocimientos a través de leyes, la investigación aplicada genera nuevos procesos y productos de utilidad económica para producir conocimientos, la de desarrollo experimental emplea el trabajo sistemático para aprovechar los resultados de la investigación básica, aplicada y la experiencia para crear nuevos materiales, productos o dispositivos, instalar nuevos procesos, sistemas o servicios o mejorar de forma sustancial aquellos ya instalados o producidos.

Ahora bien, en los últimos tiempos ha surgido un criterio conceptual que distingue una investigación orientada por la curiosidad y otra de naturaleza estratégica, ésta última vendría a ser aquella que se realiza con la expectativa de que sus resultados conduzcan al desarrollo de nuevas tecnologías, las cuales pueden provenir de actividades de Investigación y Desarrollo (I & D) realizadas por empresas u organismos públicos de investigación y también de la experiencia resultante de los procesos de aprendizaje llevados a cabo individual y colectivamente para controlar y dominar las técnicas resultantes de los procesos de aprendizaje.

Desde el segundo tercio del siglo XX se ha dejado sentir con mayor fuerza las enormes contribuciones de la investigación que realizan las IES (Investigación en Educación Superior)  en la economía de las naciones, generando los grandes cambios científico-tecnológicos que sustentan la sociedad globalizada, y contradictoriamente son estos cambios los que hoy ponen en riesgo la financiación futura de la investigación del conocimiento.

 Desde esa perspectiva, las presiones financieras parecieran orientar el rumbo de la naturaleza de las investigaciones que hoy llevan a cabo estas organizaciones.

Pero hoy, el interés por invertir en este tipo de investigación (macro-ciencia) ya no es tan prioritario para los gobiernos y los efectos se dejan sentir en las investigaciones a nivel de las universidades, las cuales en la búsqueda de recursos financieros se orientan hacia la investigación aplicada con fines utilitaristas.

Las Investigaciones en Educación Superior  han de tener presente, en forma significativa, que entre la investigación básica y la tecnología existe una sinergia y el rápido avance de una de ellas, es proporcional al de la otra. Dentro de este marco, es de considerar que en el último cuarto del siglo XX se inicia un cambio de paradigma al interior sus investigaciones, el cual ha tenido como epicentro algunas grandes empresas norteamericanas y desde allí se ha propagado a otros países desarrollados.

Este cambio, tienen que ver con el desplazamiento desde la macro-ciencia hacia la tecno-ciencia. Mientras que la macro-ciencia fue el resultado del desarrollo de la investigación básica en el seno de instituciones universitarias de Estados Unidos, y como se ha aludido en otro párrafo, favorecida por los ingentes recursos que les proporcionó el gobierno debido a su interés en el desarrollo militar; la tecno-ciencia en cambio, a diferencia de su antecesora, es promovida desde las grandes empresas mediante el impulso de investigaciones orientadas hacia producciones comercialmente rentables, ella se basa en la instrumentalización del conocimiento científico para realizar innovaciones tecno-científicas cuya objetivo es el incremento sustancial de las ganancias.

Otras particularidades que caracterizan la tecno-ciencia, de acuerdo con Acevedo, Vázquez, Martín et. al. (2005) sustentados en los planteamientos de Acevedo (1997) y Echeverría (2003), son: … (i) el predominio de la financiación privada sobre la pública en las Revista de Educación, Año 13, Número 25, 2007 339 La investigación en la educación superior y su aplicabilidad social actividades I+D+I, (ii) la menor importancia relativa del tamaño del proyecto y de los equipos e instrumentos, (iii) su carácter multinacional, (iv) la conexión en red de los laboratorios mediante el uso de tecnologías de la información y comunicación (TIC), (v) la pluralidad y diversidad de agentes tecno-científicos.

Ahora bien, como el mismo término paradigmático lo señala, las innovaciones  tecno-científicas constituyen un componente interconectado entre la técnica y el conocimiento científico, pero a diferencia de la tecnología metalmecánica que predominó en el siglo XX sustentada en el dominio de la técnica, la revolución tecno-científica con la cual se inicia el siglo XXI tiene su fundamento en el dominio del conocimiento y, por lo tanto las naciones y/o individuos que estén en capacidad no solo de aprender nuevos conocimientos, sino además utilizarlos, adaptarlos, transformarlos y generar otros saberes o conocimientos, tienen entonces la posibilidad de intervenir la realidad natural y social y de ofrecer soluciones científicas alternativas para resolver las situaciones que afectan a ese mundo.

De esto se desprende que el control social y económico del mundo global lo ejercerán quienes posean, dominen, transformen los saberes y generen novedosos conocimientos. 

En resumidas cuentas, y en atención de los planteamientos de Echeverría (2003) el conjunto de actividades de investigación, desarrollo e innovación (I+D+I) en las que ciencia y tecnología están intensamente imbricadas y se refuerzan mutuamente para conseguir un beneficio mutuo, tanto en sus procedimientos como en sus resultados, es lo que se denomina, hoy, tecno-ciencia o complejo científico-tecnológico, y el mismo fue asentado en los estudios CTS ( Ciencia, Tecnología y  Sociedad ) de Latour 1987, y hoy tiene aplicabilidad en distintos espacios, en los cuales desencadena innovaciones trascendentales en la práctica científica-tecnológica e incorpora nuevas significaciones a la actividad científica, incidiendo en sus propios valores.

Esto aplica para el desarrollo de las TICs, en las cuales se produjo la integración de avances tecnológicos considerables al conjugar el desarrollo del conocimiento, los resultados de la investigación aplicada, la experiencia, (CTS) Siglas del autor para referirse a ciencia, tecnología y sociedad.

Los enormes desempeños de investigación experimental y grandes recursos financieros, que permitieron establecer sistematizadamente una red interconectada entre las tecnologías comunicacionales existentes, esto es: computador, teléfono y las comunicaciones en general, posibilitando el surgimiento de la red de redes o la Internet que amplió la visión del hombre y sus conocimientos del mundo natural y artificial.

Tomando en consideración lo planteado, las IES aprovechando las posibilidades de ese desarrollo científico-tecnológico sin precedentes que condujo a la gestación de las TICs y del cual ella es parte sustancial, están en condiciones de asumir un rol propulsor de las transformaciones epistemológicas, tecnológicas y pedagógicas de esta sociedad global, siempre entendida dentro del contexto de la diversidad, al tomarlas como herramientas al servicio de los estudiantes para la interacción y el aprendizaje con ellas, para que estén mejor capacitados para aprender con ellas.

Dicho en otras palabras, que ellos puedan disponer de una capacidad a través de su formación científica para aprender a aprender, construir y resolver los problemas de la diversidad del entorno social y natural. Cuando se afirma aprender a aprender con las TICs, quiere significarse el importante hecho de que las universidades no deben circunscribirse simplemente a enseñar a usar estas herramientas, sino involucrarse en un programa de desarrollo del conocimiento científico, de la importancia tecnológica y los principios que en ellas se involucran; esto es, desplegar un plan de acción orientado hacia el conocimiento de las competencias tecnológicas contenidas en su desarrollo que tienen que ver tanto con el control a través del conocimiento del Know-how y el desarrollo del Software.

Se plantea entonces, un cambio de paradigma en las funciones, actividades y métodos en las IES, en cuanto que corresponde a ellas asumir herramientas oportunas para impulsar el desarrollo permanente de la creatividad, la innovación, el trabajo en equipo, la competencia para la investigación, planificación y evaluación, formación de valores y manejo de nuevas tecnologías, debido a que el desarrollo científico y tecnológico impulsa cambios bruscos a nivel del conocimiento tornándose obsoleto por Revista de Educación, Año 13, Número 25, 2007 341 La investigación en la educación superior y su aplicabilidad social el constante perfeccionamiento que de él se hace, como ejemplo podemos insistir en el que ya aludimos, los cambios ocurridos en la industria de la computación con el desarrollo de la Internet a partir de la evolución del computador.

Esta realidad paradigmática, conduce a las IES a la transdisciplinariedad en sus actividades de investigación, como lo hemos referido en otro aparte de este artículo, sin descuidar la investigación básica por la importancia que ella tiene para el avance del conocimiento, con el propósito de trascender el estudio e intervención del mundo natural en sus investigaciones, para actuar sobre el mismo modificándolo y adaptándolo a las necesidades e intereses nacionales, regionales o locales, abarcando la sociedad en todo su contexto desde la participación y transformación.

Dicho en otros términos, realizar investigación enmarcada dentro de los paradigmas de la diversidad y de la transdisciplinariedad. Es por ello, que la educación en el presente debe orientarse científicamente hacia la preparación de individuos que no solamente aprendan y comprendan conocimientos, sino capacitarlos para incorporarse a la sociedad en condiciones de contribuir a mejorar el entorno y participar en las decisiones tecno-científicas que las afectan.

De allí que, se establece una interconexión entre el conocimiento que los individuos adquieren, el manejo que de ellos realizan y la forma cómo los utilizan para tomar decisiones respecto a los diversos problemas derivados del desarrollo científico-tecnológico. 

A las IES les corresponde actuar en una sociedad globalizada, caracterizada por un vertiginoso incremento de bienes de alto valor agregado y contenido tecnológico, a los cuales cada vez más se incorporan componentes sintéticos, la expansión de empresas multinacionales y transnacionales, con propensión creciente a la comercialización de servicios más que de bienes materiales, descentralización y virtualización de los procesos productivos y comerciales, y una demanda en continuo ascenso de profesionales capaces de generar, interpretar, acumular y comunicar conocimientos y de adaptarse a las nuevas tecnologías productivas.

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http://www.redalyc.org/pdf/761/76111479016.pdf

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Por: Luis Torres

Se dice que todo problema aparece a raíz de una dificultad; ésta se origina a partir de una necesidad, en la cual aparecen dificultades sin resolver. De ahí, la necesidad de hacer un planteamiento adecuado del problema a fin de no confundir efectos secundarios del problema con la realidad que se investiga. Por tanto, el planteamiento establece la dirección del estudio para lograr ciertos objetivos, de manera que los datos pertinentes se recolectan teniendo en mente esos objetivos a fin de darles el significado que corresponde.

Debe haber objetividad ante la dificultad como actitud básica del investigador; un problema de investigación no debe ser afectado por la subjetividad del investigador; la investigación no pretende resolver problemas personales, a no ser que éstos sean el objeto de la investigación.

El planteamiento del problema pone de manifiesto tres aspectos que deben tenerse en cuenta desde un principio:

1.    Descripción del problema.

2.    Elementos del problema.

3.    Formulación del problema.

Descripción del problema

No se pueden plantear problemas de investigación a espaldas de la realidad que se investiga. Un problema investigable es un punto de conflicto conectado con una situación de dificultad en la que hay una duda por resolver y pueden preverse dos o más soluciones.

La descripción del problema es la ambientación de la realidad del problema, en relación con el medio dentro del cual aparece. Implica conocimiento más o menos adecuado a la realidad. La descripción presenta todos aquellos puntos que unen circunstancias - problema en relación con la investigación. Cuando se describe un problema se hace ambientación de todas aquellas características que presentan incidencia en el tratamiento del problema.

El flujo del planteamiento del problema pone de manifiesto la necesidad que existe de conectar una dificultad específica con una serie de dificultades. Para determinar una dificultad específica en su localización espacio-temporal dentro de la complejidad de una situación problemática, se debe ir seleccionando los diversos aspectos que inciden en ella; es decir, individualizar los puntos de conflicto en la forma más correcta posible.

Figura 12. Descripción del problema.

En relación con la descripción y análisis de una situación problemática, se sugiere tener en cuenta los siguientes aspectos:

a)  Reunir los hechos en relación con el problema.

b)  Determinar la importancia de los hechos.

c)  Identificar las posibles relaciones existentes entre los hechos que pudieran indicar la causa de la dificultad.

d)  Proponer explicaciones de la causa de la dificultad y determinar su importancia para el problema.

e)  Encontrar, entre las explicaciones, aquellas relaciones que permitan adquirir una visión más amplia de la solución del problema.

f)  Hallar relaciones entre hechos y explicaciones.

g)  Analizar los supuestos en que se apoyan los elementos identificados.

Delimitación del problema

Es imperativo, pues, que el problema se delimite con claridad, para lo cual importa señalar exactamente qué aspecto o conjunto de aspectos específicos se desea investigar y las razones teóricas (o prácticas) por las cuales se aspira a ello. Esta precisión puede hacerse en forma de preguntas muy bien determinadas en su contenido sustantivo y en su alcance significativo.

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http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/IDEA/2007219/lecciones/cap_5/sub9.htm 

MARCO TEÓRICO

Cuando hablamos de investigaciones o estudios de diferentes tipos siempre aparece el concepto abstracto de marco teórico. El mismo puede ser definido como aquel conjunto de ideas o teorías que tomará el investigador para guiar su trabajo y para darle un marco ordenado y claro. El marco teórico es en cierto sentido una manera de preveer cómo será ese trabajo ya que se debe contar con ideas o teorías previas a la realización de la investigación: esta será el espacio en el que esas teorías o ideas se pondrán en cuestión o se analizarán.

El marco teórico puede incluir en ciertos casos otros espacios relativos a la investigación que son conocidos como marco referencial y marco conceptual. Mientras que el marco referencial es todo el conjunto de referencias explícitas o implícitas que el autor tomará para basar su trabajo (y del cual partirá la organización del marco teórico o de teorías), el marco conceptual es el conjunto de conceptos o simbologías a definir, analizar o investigar.

La debida creación del marco teórico es esencial a la hora de encarar un proyecto de investigación. Probablemente, sin él el trabajo pierda sentido, se vuelva desordenado y difícil de encaminar. Así, parte del marco teórico es establecer aquellas ideas o teorías que guiarán todo el proceso investigativo. El marco teórico por lo general se presenta más o menos claramente en la introducción de cualquier trabajo, espacio en el cual se aclara el objetivo del mismo así como también el porqué de la selección de esa postura o perspectiva de trabajo.

El marco teórico también implica la toma de cierta postura respecto al objeto de estudio, así como además un lenguaje y una simbología apropiadas. Este lenguaje y la simbología de elementos a trabajar deben estar siempre encuadrados en un marco específico para la materia o área en la que se desarrolle la investigación, teniendo esto que ver también con la construcción correcta de los conceptos que darán base al trabajo.
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http://www.definicionabc.com/ciencia/marco-teorico.php

SISTEMAS DE HIPÓTESIS

El sistema de hipótesis o también conocido como sistema hipotético, dentro del marco teórico de la investigación, representa la estructura teórica que se cristaliza en un conjunto de hipótesis, las cuales permiten explicar y establecer una aproximación con la realidad investigada. Ahora bien, para poder realizar un sistema hipotético que orienten la investigación, se debe conocer lo que implica una hipótesis.

En relación, una hipótesis según Balestrini (2006):

Es una propuesta de respuesta al problema planteado. Indica lo que estamos buscando, pueden ser soluciones al problema. Su función es sugerir la explicación en relación a determinados hechos y encaminar la investigación hacia otros hechos (p.118)

De acuerdo a lo señalado, se puede deducir que las hipótesis están relacionadas con las preposiciones que establecen relaciones  entre los hechos. También se puede acotar  que  es una posible solución al problema.

Cabe aclarar que no en todas las investigaciones se formulan hipótesis, y esto depende básicamente de dos elementos: el enfoque de estudio y el alcance del mismo. A continuación se presenta un cuadro resumen sobre la utilización de las

hipótesis propuestas por Hernández, Fernández y Baptista (2003):

Alcance del Estudio	Enfoque Cuantitativo	Enfoque Cualitativo
Exploratorio	No se elaboran hipótesis	No se elaboran hipótesis
Descriptivo	Se formulan hipótesis para pronosticar	No se elaboran hipótesis
Correlacional	Se formulan hipótesis	Depende del investigador
Causal	Se formulan hipótesis	Se formulan hipótesis
Explicativo	Se formulan hipótesis	Se formulan hipótesis

Las Hipótesis de Investigación: éstas hipótesis proponen una relación entre variables conceptuales, por tal sentido predicen una relación entre dos o más variables.

A manera final, estas hipótesis están referidas a la realidad social, son puestas a prueba por medio de los datos.

Las Hipótesis Medias: Son aquellas constituidas en preposiciones que se derivan de las hipótesis de investigación. A través de las hipótesis medias, es posible descomponer y precisar el contenido de las hipótesis generales.

Las hipótesis Operacionales: Estas hipótesis se encuentran vinculadas con los objetivos y las unidades de la realidad inmediata del problema objeto de estudio. Permiten estas hipótesis la operacionalización de las variables en términos del despliegue de la investigación planteada.

Las hipótesis Estadísticas  o nulas: Estas se oponen a la hipótesis de la investigación representa una etapa de su comprobación empírica. La negación de la hipótesis nula (H1), es la que se denomina hipótesis nula (Ho) contrastada con los parámetros estadísticos a través de la prueba de hipótesis.

Referencias Bibliográficas:

Balestrini, M (2006) como se elabora el proyecto de investigación. Consultores Asociados. Caracas.

Hernández, R; Fernández, C. y Baptista, P. (2003) Metodología de la Investigación (3er.ed). México: Mc. Graw Hill.

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http://trabajodegrado.webcindario.com/sistema.html

VARIABLE

La definición más sencilla, es la referida a la capacidad que tienen los objetos y las cosas de modificar su estado actual, es decir, de variar y asumir valores diferentes. Sabino (1980) establece:

"entendemos por variable cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores, es decir, que puede variar, aunque para un objeto determinado que se considere puede tener un valor fijo".

Briones (1987: 34) define:

"Una variable es una propiedad, característica o atributo que puede darse en ciertos sujetos o pueden darse en grados o modalidades diferentes. . . son conceptos clasificatorios que permiten ubicar a los individuos en categorías o clases y son susceptibles de identificación y medición”

CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES

Variable Independiente:

Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula.

Variable Dependiente:

Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente.

Variable Interviniente:

Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes.

Operacionalización de la Variable:

Es un paso importante en el desarrollo de la investigación. Cuando se identifican las variables, el próximo paso es su operacionalización.

Comprende tres tipos de definiciones:

1.    Nominal: es el nombre de la variable que le interesa al investigador.

2.    Real: consiste en determinar las dimensiones que contienen las variables nominales.

3.    Operacional: o indicadores. Esta da la base para su medición y la definición de los indicadores que constituyen los elementos más concretos de una variable y de donde el investigador derivará los items o preguntas para el instrumento con que recolectará la información.

BIBLIOGRAFÍA

MARQUÉZ R. Omar A. El Proceso de la Investigación en las Ciencias Sociales. Ediciones de la Universidad Ezequiel Zamora colección Docencia Universitaria.

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 http://www.monografias.com/trabajos15/hipotesis/hipotesis.shtml#varia#ixzz3dHLhTQ10

DISEÑO 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.

·        Describir.

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).

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS DE INVESTIGACIÓN.

DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo.

Otra dimensión comprende el grado de estructuración impuesta por anticipado al estudio, los ESTUDIOS CUANTITATIVOS tienden a ser altamente estructurados, de modo que el investigador especifica las características principales del diseño antes de obtener un solo dato. Por el contrario, el diseño de los ESTUDIOS CUALITATIVOS es más flexible; permite e incluso estimula la realización de ajustes, a fin de sacar provecho a la información reunida en las fases tempranas de su realización.

 Otra dimensión importante se refiere al empleo que hace el estudio de la dimensión temporal. Los DISEÑOS TRANSVERSALES implican la recolección de datos en un solo corte en el tiempo, mientras que los DISEÑOS LONGITUDINALES reúnen datos en dos o más momentos. La aplicación de un diseño longitudinal es recomendable para el tratamiento de problemas de investigación que involucran tendencias, cambios o desarrollos a través del tiempo, o bien, en los casos en que se busque demostrar la secuencia temporal de los fenómenos. Los estudios de TENDENCIAS investigan un particular fenómeno en curso del tiempo, con base en la toma repetida de diferentes muestras provenientes de la misma población general.

POBLACIÓN Y MUESTRA

Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

Destacamos algunas definiciones:

"Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones". Levin & Rubin (1996).

"Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común". Cadenas (1974).

El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos.

Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una comarca.

Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación y/o medición de todos los elementos se multiplica la complejidad, en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística.

Muestra:

La muestra es una representación significativa de las características de una población, que bajo, la asunción de un error (generalmente no superior al 5%) estudiamos las características de un conjunto poblacional mucho menor que la población global.

"Se llama muestra a una parte de la población a estudiar que sirve para representarla". Murria R. Spiegel (1991).

"Una muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de todos". Levin & Rubin (1996).

"Una muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la población en referencia", Cadenas (1974).

Técnicas de Muestreo:

Esto no es más que el procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o más muestras de población.

Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral representativo de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra.

Tipos de muestreo

Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones; el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio o de probabilidad.

En este último todos los elementos de la población tienen la oportunidad de ser escogidos en la muestra. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la experiencia de alguien con la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante. Las muestras de juicio evitan el análisis estadístico necesario para hacer muestras de probabilidad.

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http://www.edukanda.es/mediatecaweb/data/zip/940/page_07.htm

  

RECOLECCION DE DATOS

La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos.
Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común.

Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente, como entrevistas, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación. Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa.

LA ENTREVISTA 

Las entrevistas se utilizan para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que propone el analista.

Estructurada: cuando el entrevistador elabora una lista de preguntas las cuales plantea siempre en igual orden (existe un formulario preparado).
Semiestructurada: en la que el entrevistador tiene libertad de hacer preguntas adicionales

No estructuradas o abierta: en la que el entrevistador tiene una guía general con temas específicos y toda la flexibilidad para manejarlas, se manejan varios tipos de preguntas, generales, para ejemplificar, de estructura o estructurales y de contraste.

LA OBSERVACIÓN

La observación directa del fenómeno en estudio es una técnica bastante objetiva de recolección; con ella puede obtenerse información aun cuando no existía el deseo de proporcionarla y es independiente de la capacidad y veracidad de las personas a estudiar; por otra parte, como los hechos se estudian sin intermediarios, se evitan distorsiones de los mismos, sin embargo, debe cuidarse el entrenamiento del observador, para que la observación tenga validez científica.

La observación puede adoptar diferentes modalidades:

Según los medios utilizados ó clasificación:

a. Observación Estructurada: Se observan los hechos estableciendo de antemano qué aspectos se han de estudiar.

b. Observación no estructurada: Consiste en recoger y anotar todos los hechos que sucedan en determinado momento sin poseer guía alguna de lo que se va a observar.

Según el papel o modo de la participación del observador

a. Observación participante: Consiste en la participación directa del observador con la comunidad, el grupo o la situación determinada.

b. Observación no participante: El observador permanece ajeno a la situación que observa.

LA ENCUESTA

Una encuesta es un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa de la población o instituciones, con el fin de conocer estados de opinión o hechos específicos.

1. Encuestas basadas en entrevistas cara a cara o de profundidad: Consisten en entrevistas directas o personales con cada encuestado. Tienen la ventaja de ser controladas y guiadas por el encuestador, además, se suele obtener más información que con otros medios (el teléfono y el correo).

2.  Encuestas telefónicas: Este tipo de encuesta consiste en una entrevista vía telefónica con cada encuestado.

3. Encuestas postales: Consiste en el envío de un "cuestionario" a los potenciales encuestados, pedirles que lo llenen y hacer que lo remitan a la empresa o a una casilla de correo. Para el envío del cuestionario existen dos medios

4. Encuestas por Internet: Este tipo de encuesta consiste en "colocar" un cuestionario en una página Web o en enviarlo a los correos electrónicos de un panel predefinido.

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http://data-collection-and-reports.blogspot.com/

 ANÁLISIS DE LOS DATOS DE ENCUESTA

El análisis de los datos de la encuesta, como cualquier otro tipo de datos de interés científico, ha de guardar relación con el problema de conocimiento que se trata de esclarecer y con la métrica de la información empírica que se tiene entre manos, es decir lo primero que se debe realizar en una encuesta no es ver que dicen los datos sino que dicen en relación con el problema que se plantea y las hipótesis que uno se había planteado previamente.

Una serie de conclusiones importantes sobre los datos de una encuesta son :

La cantidad y calidad del conocimiento que se desea obtener sobre un problema no está necesariamente en función del tamaño de la muestra empleada para hacer una encuesta.

Ni el margen global de error en los resultados de una encuesta disminuye necesariamente aumentando el tamaño de la muestra.

Los datos de la encuesta son más útiles cuanto mayor sea la posibilidad de poderlos comparar con otros similares y anteriores en el tiempo o procedentes simultáneamente de otras poblaciones.

Tipos de Análisis:

Análisis de Correlación: Con los datos más simples de respuestas a varias preguntas se pueden fabricar medidas combinatorias de los mismos en forma de índices o escalas.

Estas medidas constituyen la operacionalización de los conceptos, es la referencia empírica reducida a valores empíricamente manejables.

Los conceptos son elaboraciones teóricas con las que definimos un determinado aspecto de la realidad y de la que nos servimos para expresar teorías e hipótesis.

Las variables: son dimensiones de la realidad que deseamos estudiar.

Los indicadores: son expresiones numerables de las distintas dimensiones de un concepto.

A partir del Análisis de Correlación se puede trabajar con distintos modelos de análisis multivariable:

Un conjunto de modelos de análisis podría denominarse como el del análisis causal : aquí se incluirían los análisis de cadena (< path análisis>) , el de regresión múltiple y el de segmentación por arborescencia (<tree análisis>) el cual es una técnica multivariable que produce una serie de agrupamientos dicotomizados en un modelo que se asemeja a las ramas de un árbol.

La división de las cosas en grupos dicotomizados la realiza el análisis de segmentación de modo que en ellos quede explicada de la mejor forma posible la variación de una cierta variable que llamamos de pendiente, respecto a otras que llamamos independientes. La división en grupos dicotomizados e deberalizar en cada paso de tal manera que la variación en ellos sea mínima, que sean lo más homogéneos posibles al mismo tiempo que la variación entre si sea la mayor posible, que los dos grupos resultantes sean lo más heterogéneos posibles entre sí.

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http://html.rincondelvago.com/analisis-de-datos_4.html

ANALISIS DE DATOS

El Análisis de Datos (Data Analysis, o DA) es la ciencia que examina datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre la información. El análisis de datos es usado en varias industrias para permitir que las compañías y las organizaciones tomen mejores decisiones empresariales y también es usado en las ciencias para verificar o reprobar modelos o teorías existentes. El análisis de datos se distingue de la extracción de datos por su alcance, su propósito y su enfoque sobre el análisis. Los extractores de datos clasifican inmensos conjuntos de datos usando software sofisticado para identificar patrones no descubiertos y establecer relaciones escondidas. El análisis de datos se centra en la inferencia, el proceso de derivar una conclusión basándose solamente en lo que conoce el investigador.

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http://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Analisis-de-Datos

CONCLUSIONES

Se conoce con el término de conclusión a toda aquella fórmula o proposición que sea el resultado obtenido luego de un proceso de experimentación o desarrollo y que establezca parámetros finales sobre lo observado. La palabra conclusión puede ser utilizada tanto en el ámbito científico como en el área literaria y en muchos otros ámbitos en los cuales da la idea de fin o de cierre de una serie de eventos o circunstancias más o menos ligadas entre sí.

El término conclusión tiene por objetivo designar a toda aquella situación que signifique la 

finalización de un proceso, sea este un proceso de investigación, de análisis, una serie de eventos o cualquier otro elemento que implique avanzar hacia un final. La conclusión es la parte final de una cadena de eventos o circunstancias que se relacionan entre sí y que suceden de manera más o menos ordenada de acuerdo a diversos elementos.

Si bien en la mayoría de los casos la conclusión puede ser el resultado de una serie de eventos o hechos espontáneos, cuando se hace referencia a la conclusión en el ámbito científico, la misma tiene que ver con el resultado de análisis y observaciones que permiten llegar a tal proposición. Por tanto, la conclusión científica puede ser elaborada por quien realiza las investigaciones a modo de expresar nuevos datos o sistemas de información que servirán en el campo científico para la obtención de futuros conocimientos.

En el aspecto literario, la conclusión es considerada una de las tres partes centrales de cualquier obra: inicio, desarrollo y conclusión. Del mismo modo, en este caso la conclusión es la parte final en la cual se cierran todas las historias y se llega a una última instancia del relato, instancia en la que se observa el resultado de los hechos descritos y relatados de manera previa a lo largo de la historia.

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http://www.definicionabc.com/general/conclusion.php