Naturaleza de la Investigacin Psicopedagoga Buenda L Colas

Naturaleza de la Investigación Psicopedagogía Buendía, L. Colas, P. , Hernández, F. Métodos de Investigación en Psicopedagogía. Mac-Graw Hill. España Bisquerra, R. Métodos de Investigación educativa. Guía Práctica. Ceac. Barcelona 1

El conocimiento científico en educación Ha sido objeto de discusión la posibilidad de aplicar la metodología científica en el campo de las Ciencias Sociales por las peculiaridades y limitaciones impuestas por el contexto. La pedagogía y la psicología son Ciencias porque no se ha limitado a una mera descripción de los fenómenos psicológicos y educativos, sino que ha intentado ofrecer una explicación sistemática de los mismos utilizando el método científico. Aunque las leyes que puede llegar a formular no deben interpretarse como deterministas sino como probabilísticas o estocásticas. Hoy en día se habla de Métodos de Investigación en general aplicables a cada una de estas disciplinas 2

◦ ELABORACIÓN DE UN CUESTIONARIO PARA VALORAR LA SATISFACCIÓN DE LOS USUARIOS DE UN PROGRAMA DE MEDIACIÓN PENAL (CSM-P). Juan Manzano Blanquez, Miguel Ángel Soria Verde e Inmaculada Armadans Tremolosa. Psicothema, 2008, Vol. 20, pág. 474 -480. Aguilera, A. (1996). ◦ Revista de Investigación Educativa. 14 (1). Expectativas y atribuciones académicas del profesor y del alumno. Su influencia en el autoconcepto y en el rendimiento escolar. Estos son algunos de los ejemplos de problemas de investigación en revistas. En ellos se intenta dar respuesta a algunas de las múltiples cuestiones que los profesores, directivos, padres, alumnos… se plantean a nivel práctico diariamente para comprender o mejorar su tarea educativa. De todas las formas de acceder al conocimiento el método científico se ha convertido en el método más aceptado por todas las ciencias y por todos los científicos e investigadores dentro de una ciencia. Por eso nos vamos a centrar en describir algunos de los conceptos fundamentales que nos permitan definir qué entendemos por investigación 3

La investigación científica La investigación científica es una actividad que combina experiencia y razonamiento. Para Kerlinguer (1985) “ La investigación científica es una investigación Sistemática Controlada Empírica Crítica de proposiciones hipóteticas sobre supuestas relaciones que existen entre fenómenos naturales”. Siendo el método científico una de las características esenciales de la investigación. 4

El método científico El método es lo que caracteriza el conocimiento científico. ◦ ”Donde no hay método científico no hay ciencia” ( Bunge: 1981). El método científico es un proceso sistemático por medio del cual se obtiene el conocimiento científico basándose en la observación y en la experimentación. No existiendo acuerdo entre los diversos autores sobre si existe un único método científico con variantes o varios métodos científicos. 5

Fases principales del método científico (según el método hipotético deductivo) 1. Planteamiento del problema 2. Revisión de la bibliografía 3. Formulación de las hipótesis 4. Definición de la metodología de recogida de datos ◦ Definir variables ◦ Definir el diseño experimental y la muestra ◦ Definir el procedimiento: técnica de recogida. 5. Análisis de datos 6. Conclusiones 6

1. Planteamiento del problema. Es el punto de partida de toda investigación científica. Surge por diversos motivos como: lagunas en el conocimiento, aparente contradicción en investigaciones posteriores o por la observación de un fenómeno nuevo. Para que un problema pueda ser objeto de estudio científico debe satisfacer una serie de condiciones. Kerlinger (1985) las resume en tres: - ha de expresar relaciones entre dos o más variables - el planteamiento debe ser claro y a ser posible en forma de pregunta - debe permitir verificación empírica Para otros autores como Bisquerra además ( 1998) : El problema debe ser relevante. Para ello el investigador debe ser riguroso y reflexionar sobre aspectos como : ¿Tiene relevancia práctica? ¿Se basa en investigaciones previas ? ¿ Es actual ? Un problema de investigación es adecuado cuando contribuye a aumentar el cuerpo de conocimientos, tanto el teórico como el práctico de una disciplina, conduce a nuevos problemas de investigación se puede investigar por procedimientos empíricos 7

El problema de estar bien delimitado , sino se corre el peligro de extenderse innecesariamente en perjuicio de la necesaria profundización Niveles de concreción de un problema de investigación TITULO ENFOQUES DE APRENDIZAJE Y CALIDAD DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO FORMULACIÓN GENERAL Estudio para determinar la relación entre el enfoque de aprendizaje y el rendimiento PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN EXPRESADO DE FORMA INTERRROGATIVA ¿ Existe alguna relación entre el enfoque de aprendizaje adoptado por el alumno de secundaria y la calidad de su aprendizaje SUBPROBLEMAS ¿Existe alguna diferencia en el enfoque de aprendizaje en función del género? ¿ Existe alguna diferencia en el enfoque de aprendizaje en función del tipo de evaluación hecha por los profesores? . . . 8

2. Revisión de la bibliografía. ◦ Revisión de los índices de las revistas especializadas en busca de artículos pertinentes ◦ Revisión de manuales y obras especializadas ◦ Consulta de los índices bibliográficos como el ERIC ( Educational Research Information Center ), RIE ( Resources in Education), Education Index…. ◦ Consultar tesis doctorales, ponencias , comunicaciones en congresos… Asociación Española de Orientación y Psicopedagogía Bordón (Sociedad Española de Pedagogía). Comunidad de Madrid: Educación ; Edutec. Institut National de Recherche Pédagogique (INRP - Francia). Institut Romand de Recherches et de Documentation Pédagogiques (Suiza). Instituto de Ciencias de la Educación (Santiago). Instituto Nacional de Calidad y Evaluación (INCE). Instituto Nacional de Estadística Revista de Educación y Pedagogía. Revista Iberoamericana de Educación. Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado. 9

2. Revisión de la bibliografía. La familiarización con las fuentes bibliográficas suministra según Fox(1980) ◦ Un marco de referencia conceptual ◦ La comprensión del estado de la cuestión ◦ Indicaciones y sugerencias para el enfoque , el método, la instrumentación y el análisis de datos ◦ Una estimación de las probabilidades de éxito , de la utilidad y significación de los resultados ◦ Información específica para formular supuestos y limitaciones y básicamente hipótesis La revisión debe sugerir futuras áreas de investigaciones 10

Cómo hacer referencias bibliográficas Libros ◦ Anguera, M. T. (1985). Metodología de la observación en las Ciencias Sociales. Madrid: Catedra. ◦ Alvira, F. , Avia, M. D. , Calvo, R. y Morales, F. (1979). Los dos métodos de las Ciencias Sociales. Madrid: Centro de investigaciones Sociológicas. Artículos de revista ◦ Mateo, J. (1985). Meta-análisis correlacional sobre estudios de rendimiento escolar en España. Revista de Investigación Educativa (RIE), 3, 6, 326 -251. Otros documentos como comunicaciones en congresos, se debe especificar autor, título, congreso especificando si es posible el mes de publicación ◦ De Miguel, M. (1987). Paradigmas de la investigación educativa. Congreso Mundial Vasco, octubre ( paper) Las referencias bibliográficas deben presentarse ordenadas alfabéticamante por el nombre de autor o primer autor en caso de ser varios. Si el autor tiene varias obras se ordenaran por orden de aparición. 11

3. Formulación de las hipótesis “Es una conjetura sobre la posible relación entre variables(Kerlinguer 1985). “Una afirmación comprobable de una relación potencial entre dos o más variables”(Mac. Guigan 1977). La formulación de hipótesis debe cumplir una serie de requisitos : ◦ Debe ser comprobable empíricamente ◦ Debe estar en sintonía con el marco teórico y con otras hipótesis del marco de investigación ◦ Debe cumplir el principio de parsimonia ( entre dos o más hipótesis posibles debe elegirse la más sencilla) ◦ Debe ser precisa, específica y expresarse con simplicidad lógica ◦ Además de ser descriptiva debe intentar explicar el fenómeno ◦ Debe ser susceptible de cuantificación ◦ Debe ser generalizable ( deben ser extensibles más allá de los sujetos implicados en la recogida de datos) ◦ Debe tener consecuencias 12

La formulación de hipótesis es una respuesta sugerida al problema de investigación y para que tenga sentido debe estar inspirada en la revisión de fuentes. La revisión de fuentes tiene que comprobar si el problema está abordado y solucionado o respondido o si no se puede solucionar. La hipótesis se desarrollará después de que se haya realizado la redactado la revisión de fuentes. La hipótesis es una afirmación o enunciado comprobable de una relación empírica potencial entre dos o más variables. 13

3. 1 Elementos de una hipótesis La unidad de análisis. Son las entidades u objeto cuyo comportamiento se desea estudiar Las variables. Son las características cuantitativas o cualitativas de las unidades de análisis Los elementos lógicos. Son nexos que relacionan las unidades de análisis con las variables y las variables entre sí. 3. 2 Tipos de hipótesis 3. 2. 1. ) Las hipótesis estadísticas según la forma de su enunciado pueden clasificarse en : A) hipótesis nulas. Se representa por Ho. B) hipótesis alternativas. Se representa por H 1. Es la que establece la relación entre las variables o la diferencia entre los tratamientos experimentales. Las H 1 es la afirmación ( expresada en la hipótesis de investigación) que el investigador espera apoyar. La hipótesis puede ser direccional o no direccional : ◦ Direccional. Expresa la dirección de las posibles diferencias o relaciones respecto a los valores especificados por la Ho. ◦ No direccional. No indica la dirección de las posibles diferencias o relaciones respecto a los valores especificados por la Ho. 14

3. 2. 2 Clasificación de hipótesis en función del número de variables y las relaciones o descripciones que se hacen de ellas Hipótesis descriptivas que involucran una sola variable. Estas hipótesis describen la presencia o ausencia de ciertos hechos o fenómenos en la población. Estas hipótesis son afirmaciones que deben ser comprobadas pero no explican los hechos. ( se utilizan porcentajes, tasas. . ) Hipótesis descriptivas que relacionan dos o más variables. La investigación correlacional o ex post facto valora el grado de relación Hipótesis que relacionan más o dos hipótesis en términos de dependencia. Hipótesis de la diferencia o de la intervención. Hipótesis de la diferencia en la investigación ex post facto. Se observan las diferencias en base a una variable que ya posee el sujeto. 15

Ejemplos de hipótesis Las chicas que tienen pensado seguir carreras de ciencias son más agresivas, menos conformistas, más independientes y tienen una mayor necesidad de éxito que las chicas que no eligen esas carreras ( Hipótesis comparativas) Entre los chicos hay una correlación entre tamaño físico y madurez social pero en las chicas del mismo grupo no existe correlación entre esas variables ( Hipótesis correlacional) Los maestros tienen actitudes más positivas hacia los niños , si tienen unas experiencias más positivas de reconsideración de su acción educativa, que aquéllos que tienen menos experiencias positivas de reconsideración de su acción ( hipótesis experimental) 16

4. Definición de la Metodología Diferencias entre Metodología , Método y Técnica. La Metodología es la descripción explicación y análisis de métodos. Los Métodos constituyen el camino para llegar al conocimiento científico; Son un procedimiento o conjunto de procedimientos que sirven de instrumento para alcanzar los fines de la investigación. Los métodos son aproximaciones para la recogida y el análisis de datos que conducirán a unas conclusiones , de las cuales podrán derivarse unas decisiones o implicaciones para la práctica. Las Técnicas son medios auxiliares que concurren a la misma finalidad. Las técnicas son particulares , mientras que el método es general. Paradigmas de investigación Cuantitativo Cualitativo Orientado al cambio Métodos Plano General Metodología Científica 17

La pregunta de investigación es el elemento desencadenante tanto del paradigma como del método y las metodologías. Los métodos de investigación son modos diferentes de dar respuestas a preguntas distintas del mismo fenómeno. La psicologia es un campo de estudio abierto a diversas aproximaciones y las preguntas han de ser múltiples y deben abordarse desde perspectivas distintas. El investigador se plantea una pregunta Dependiendo del tipo de pregunta elige un método En cada método seguirá la metodología más apropiada 18

MÉTODO CUANTITATIVO Descriptivos Correlacionales Experimentales Cuasi experimentales Ex post facto CUALITATIVO Histórico Analítico Etnográficos Estudios de casos CAMBIO Y MEJORA Investigación evaluativa Investigación en acción Metodologías Metodologías METODOLOGÍA CIENTÍFICA 19

Tipos de métodos Según el proceso formal Según el grado de abstracción Según la naturaleza de los datos Según la manipulación de temporalización variables Método deductivo parte de una premisa general para llegar a un caso particular Investigación Pura o Básica. El objetivo es aumentar la teoría despreocupándo se de las aplicaciones prácticas Cuantitativa. Aplica a las Ciencias Sociales el método de las C. Físico Naturales Descriptiva. No se manipulan variables sólo se describen los fenómenos Métodos transversales. Se realiza la investigación en un breve lapso de tiempo Método inductivo se analizan casos particulares a partir de los cuales se extraen conclusiones de carácter general Investigación Aplicada. Orientada a problemas prácticos con generalización limitada Cualitativa. Referida al individuo de carácter idiográfico e interpretativa. Experimental. Se aplican diseños experimentales. Métodos longitudinales ¡. Se sigue a un grupo de individuos durante periodos de tiempo. Método hipotéticodeductivo Ex Post facto. No se controlan variables se espera a que se 20

4. 1 Constructos y Variables En las investigaciones científicas se utilizan conceptos formales que reciben el nombre de constructos hipotéticos. Son modelos supuestos, con estructura y funciones en base a los cuales se pretende explicar determinados fenómenos. ( la inteligencia, la motivación…) Una variable es una característica que puede adoptar distintos valores. ( edad, peso, rendimiento). . Es una cualidad en la cual o aspecto en el cual difieren los individuos. El concepto variable se opone a constante , que se refiere a la característica que sólo puede tomar un valor para todos los sujetos. Los constructos y las variables están intimamente ligados, los constructos se consideran variables latentes no observables directamente por el investigador. Para estudiarlos lo que se hace es analizar variables observables que funcionan como indicadores del fenómeno no observable. 21

Clasificación de las variables Criterio de clasificación Clases de variables Función Independientes. Dependientes Manipulación Interviniente Moderadora Control. Es una variable que el investigador controla para eliminar sus efectos en la variable dependiente Naturaleza Cualitativas o categóricas Cuantitativas Nivel de medición Nominal (multicotómica/Dicotómica) Ordinal Escala (Discreta/Continua) 22

Variable Cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores, es decir, que puede variar. Tipos de variables (Tuckman)según su Función : ◦ 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: propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente. La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente. Según su Nivel de Manipulación ◦ 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. ◦ Variable Moderadora: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes. ( género) 23

Variables de Control: factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado. ( edad, inteligencia). Atendiendo a su Naturaleza ◦ Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. ◦ Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición. 24

Tipos de escalas Nominal. Una variable puede ser tratada como nominal cuando sus valores representan categorías que no obedecen a una ordenación intrínseca. Por ejemplo, el departamento de la compañía en el que trabaja un empleado. Son ejemplos de variables nominales: la región, el código postal o la confesión religiosa. Ordinal. Una variable puede ser tratada como ordinal cuando sus valores representan categorías con alguna ordenación intrínseca. Por ejemplo los niveles de satisfacción con un servicio, que vayan desde muy insatisfecho hasta muy satisfecho. Son ejemplos de variables ordinales: las puntuaciones de actitud que representan el nivel de satisfacción o confianza y las puntuaciones de evaluación de la preferencia. (Entre dos objetos asignados a diferentes categoría no sólo puede decirse que son distintos sino que pueden establecerse relaciones de mayor que, menor que) Razón. Escalas numéricas con cero absoluto (longitud, peso) Intervalo. Escalas numéricas con su propia unidad de medida y origen propio. (temperaturas, fechas)

Escalas Nominal. Al comparar dos modalidades de la variable podemos decir si son iguales o no. No tiene sentido la comparación entre ellas. Si se asignan números a esas modalidades ( valores 0 y 1 al género de un alumno) estos tienen un valor diferencial pero nunca el 1 será superior al cero. Las modalidades que están en una categoría son cualitativamente iguales y diferentes y excluyentes respecto de las otras. Ordinal. Los números o cantidades asignados a los objetos reflejan en distinto grado la presencia de la característica. Nos permiten inferir relaciones del tipo mayor que menor que. Puede decidirse entre dos objetos cúal de ellos presenta una mayor magnitud de la característica. Los objetos pueden ordenarse. En Psicología son muchas las características que pueden ordenarse , es decir que lo único que se puede decir es que un sujeto presenta más que otro una característica , pero no cuanto más (nivel de estudio de un alumno. Para poder extraer conclusiones más precisas necesitamos otro nivel de medición más avanzado. Este es la escala de intervalo. En este nivel tenemos una unidad de medida , sin importar que tanto la unidad de medida como el origen de la escala sean arbitrarios. Y se pueden extraer consecuencias sobre la desigualdad de las diferencias. El cero no se corresponde con la ausencia total de esa magnittud. ( si mides la temperatura en grados centigrados no tiene el mismo significado que en grados farenheit ) La superación de esta limitación nos lleva a las escalas de razón. Ésta escala preserva el significado del cero. (metro, cm, … ) Puedes medir una distancia en m o en yardas pero el 0 en ambas significa lo mismo. Ademas de poderse extraer conclusiones sobre las diferencias pueden establecerse razones o proporciones sobre las medidas.

Nivel de medición Nominal Multicotómica Nominal Dicotómica Ordinal Discreta Continua

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 dos tipos de definiciones: ◦ Nominal: es el nombre de la variable que le interesa al investigador. ◦ Operacional: o indicadores. Esta da las base para su medición y la definición de los indicadores que constituyen los elementos mas concretos de una variable y de donde el investigador derivará los ítems o preguntas para el instrumento con que recolectará la información. 28

4. 3 El diseño y la elección de la muestra Ambos aspectos están íntimamente relacionados puesto que del diseño que realice el investigador dependerá la elección de los sujetos objeto del estudio. El diseño ha sido utilizado tanto para referirse al plan de la investigación como a los aspectos metodológicos de un estudio. El diseño es la estructura en la que las variables y los sujetos han sido organizados con el fin de recoger los datos para responder a las preguntas de investigación. Krathwol (1993) señala “ el diseño es la transformación de las preguntas y las hipótesis de investigación en estrategias para : seleccionar a los participantes, utilizar los instrumentos de medida, recoger los datos, etc 29

4. 2 Concepto de muestra y población El investigador delimita el ámbito de estudio definiendo una población. La población es el conjunto de todos los individuos en los que se estudia el fenómeno. En la práctica no se analizan todos los individuos de la población, se elige una muestra. La muestra es un subconjunto de la población, seleccionado por algún método. Éste método debe asegurar la representatividad de la muestra. Individuo es cada uno de los elementos que componen la población y también la muestra. Los individuos no deben ser obligatoriamente personas, pueden ser objetos o acontecimientos. 30

Métodos de muestreo El procedimiento para seleccionar la muestra de individuos sobre los que se van a recoger los datos debe ser tal que asegure su representatividad. Esto es fundamental para poder llegar a conclusiones que sean generalizables. La clasificación principal entre métodos de muestreo diferencias entre métodos probabilísticos y no probabilísticos. Los métodos probabilísticos se basan en el principio de la equiprobabilidad. Es decir todos los individuos tienen la misma probabilidad de entrar a formar parte de la muestra. Los métodos no probabilísticos basan la selección de los individuos en determinados criterios procurando que la muestra sea lo más representativa posible. 31

Elección de la muestra de estudio Probabilísticos. Todos los individuos tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra Aleatorio simple Aleatorio sistemático Aleatorio estratificado Por conglomerados No probabilísticos. Se seleccionan los individuos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea lo más representativo posible Por cuotas Opinático o intencional Casual, voluntarios Bola de nieve Polietápico o por etapas 32

Muestreo probabilístico Aleatorio simple. Consiste en : ◦ Asignar un número a cada individuo de la población ◦ Seleccionar a través de algún sistema mecánico ( tablas de números aleatorios) Aleatorio sistemático. ◦ Se ordenan los individuos de la población ◦ Se calcula un coeficiente c=N/n ( donde N es el tamaño de la población y n el tamaño de la muestra) ◦ Se elige un número al azar a comprendido entre 1 y c ◦ El numéro a es el primero y los siguiente son a+c, a+2 c, a+3 c … hasta llegar a n 33

Muestreo aleatorio estratificado ◦ Se divide la población en varios estratos ◦ Dentro de cada estrato se realiza un muestreo ( uno de los anteriores) ◦ El número de individuos se decide por : Afijación simple. La muestra se divide en n partes iguales Afijación proporcional. La muestra se divide teniendo en cuenta la proporción de individuos de cada estrato Afijación óptima ( teniendo en cuenta la dispersión de la muestra) 34

EJEMPLO DE MUESTREO ESTRATIFICADO Universo: 10. 000 habitantes de un pueblo Tamaño de muestra: 600 personas Distribución del universo por edades: Grupo A: 1. 500 habitantes menores de 18 años Grupo B: 6. 500 habitantes con edades comprendidas entre los 18 y los 60 años Grupo C: 2. 000 vecinos mayores de 60 años. AFIJACIÓN SIMPLE: • Grupo A: 600/3 = 200 • Grupo B: 600/3 = 200 • Grupo C: 600/3 = 200 AFIJACIÓN PROPORCIONAL: • Grupo A: 600 x (1. 500/10. 000) = 90 • Grupo B: 600 x (6. 500/10. 000) = 390 • Grupo C: 600 x (2. 000/10. 000) = 120

Muestro por conglomerados. Se utiliza cuando los individuos de una población constituyen agrupaciones naturales. La unidad de muestreo no es el individuo sino el conglomerado. EJEMPLO DE MUESTREO POR CONGLOMERADOS En el caso de una encuesta realizada a los dueños/encargados de bares de una ciudad, se censan y numeran únicamente las calles de la ciudad y se van seleccionando aleatoriamente hasta obtener el número necesario de bares de la muestra. Tamaño de la muestra = 800 bares 1ª calle seleccionada = 4 bares. 2ª calle seleccionada = 8 bares. 3ª calle seleccionada = 3 bares. . . . Total = 800 bares

Muestreo no probabilístico Por cuotas. Una cuota es un número de individuos que cumple unas determinadas condiciones. La selección por cuotas suele hacerse por rutas o itinerarios. ( 20 individuos de 24 a 40 años casados y mujeres). Se eligen los primeros que se encuentran que reúnen esas condiciones. Opinático o intencional. La selección se hace por expertos, según unos criterios establecidos, de tal forma que se asegure la representatividad de la muestra. Casual. Se utiliza como muestra a individuos con los que se tiene facilidad de acceso. ( voluntarios). Bola de nieve. Se localiza a unos individuos, los cuales conducen a otros. Muestreo polietápico. Procedimiento que combina diferentes tipos de muestreos ( Se pueden hacer estratos por edades y comunidades autónomas dentro de cada estrato se realiza un conglomerado , y a continuación se hace una selección aleatoria ) 37

Determinación del tamaño muestral El tamaño de la muestra depende de tres aspectos: 1) Del error permitido 2) Del nivel de confianza con el que se desea el error 3) Del carácter finito o infinito de la población. Las fórmulas generales que permiten determinar el tamaño de la muestra son las siguientes: • Para poblaciones infinitas (más de 100. 000 habitantes): Z 2 x P x Q --------E 2 • Para poblaciones finitas (menos de 100. 000 habitantes): Z 2 x P x Q x N ----------------E 2 (N - 1) + (Z 2 x P x Q) Dónde n = Número de elementos de la muestra. N = Número de elementos del universo. P/Q = Probabilidades con las que se presenta el fenómeno. Z 2 = Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido; siempre se opera con valor sigma 2, luego Z = 2. E = Margen de error permitido (dependerá del investigador, el margen de error mas utilizado es del 5%).

Determinación del tamaño muestral http: //www. monografias. com/trabajos 42/seleccion-muestra/seleccionmuestra 2. shtml http: //www. filosofia. uanl. mx/hablamty/datossocio. htm#Seleccion

La elección del tipo de diseño es una cuestión de equilibrio entre la: ◦ validez interna del diseño o la capacidad de establecer relaciones causales ◦ la validez externa o la capacidad de generalizar ◦ El control de ambas En el campo de la educación y de la psicología no siempre es posible un alto control ( como en las situaciones de laboratorio). En función del grado de control y validez encontramos distintas clasificaciones : ◦ Diseños pre-experimentales ( < control) ◦ Cuasi experimentales ( sin control muestral pero control otras variables. . ) ◦ Experimentales ( control de la asignación muestral) ◦ Factoriales ( estudio de más de 1 variable independiente) ◦ Caso único El diseño deber ser lo más realista posible, el más simple y económico, 40

INVESTIGACIONES PREVIAS LA TEORÍA PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN, HIPÓTESIS, OBJETIVOS DISEÑO QUIEN Participantes DÓNDE Contexto POR QUÉ Tratamiento, Causa QUÉ Observaciones, medidas, efectos CÓMO CUANDO Fuente: Buendía, L. , Colas, P. Métodos de Investigación en Psicopedagogía 41

Diseños en la investigación experimental El diseño es la operacionalización de las hipótesis de investigación. El diseño es la estructura en la que las variables y los sujetos han sido organizados con el fin de recoger los datos para responder a las preguntas de la investigación. Krathwoh(1993) señala “el diseño es la transformación de las preguntas y las hipótesis de investigación en las estrategias para: seleccionar los participantes, aplicar el tratamiento, utilizar los instrumentos de medida, recoger los datos”. La decisión sobre el diseño es una cuestión de equilibrio entre la validez interna ( la capacidad de establecer relaciones causales) y la validez externa ( la capacidad de generalizar). 42

Factores que afectan a la validez interna (control de variables extrañas) Historia. Cuando se lleva a cabo un experimento aparte de la aplicación del tratamiento pueden suceder otras cosas que afecten a la Vd. Si el grupo de control tiene las mismas experiencias que el grupo experimental durante el experimento este efecto se mitiga. Maduración o cambios psicologicos o biológicos que los participantes sufren mientras se está llevando a cabo la investigación. El uso de un grupo de control comparable al experimental en los factores susceptibles al cambio nos permitirá extraer la conclusión de que los efectos observados se deben al tratamiento y no a los efectos madurativos. Aplicación de instrumentos similares en el pretest postest ( aprenden por la experiencia de realización de la prueba inicial) Selección diferencial de los participantes ( no equivalencia entre los sujetos que forman parte del grupo experimental y control) Mortalidad experimental Expectativas del investigador 43

Factores que afectan a la validez externa Validez de la población ( si la muestra no está bien elegida la utilidad de los resultados puede ser cuestionada) Validez de constructo o capacidad de generalizar desde conductas manifiestas a conductas de orden superior Validez ecológica ◦ Problemas de generalización desde unas condiciones ambientales a otras completamente distintas ( puede solucionarse con réplicas) ◦ Interferencias entre tratamientos ( diseños con más de un tratamiento) ◦ Efectos debido a la novedad del tratamiento o a cambios de conducta en el sujeto por sentirse observados ◦ Efecto del experimentador (puede depender de quién realice el tratamiento …. 44

Nomenclatura utilizada en los diseños O indica la medida de la variable dependiente antes (O 1) o después (O 2) del tratamiento. X indica el tratamiento o la variable independiente ---- índica que los sujetos no han sido elegidos ni asignados al azar a los grupos experimental y control R expresa que los sujetos han sido elegidos al azar de la población y asignados al azar a los tratamientos VI son las siglas de variable independiente Vd son las de la variable dependiente Vc es s la sigla de variable control o variable que el investigador controla para neutralizar los efectos en la vd ( ejem. Género de los participantes en la aplicación del experimento, todos hombres… ) Vm es la sigla de variable moderadora. Es un tipo de vi manipulada o medida para comprobar si modifica la relación entre la vi y la vd , ( ejempl diferencias en rendimiento por género , incluyes dos tipos de hipótesis ) Vi es la sigla de variable interviniente 45

Diseños preexperimentales Se caracterizan por un bajo nivel de control y por tanto baja validez interna y externa. Diseño de un solo grupo con postest X O. En este diseño el tratamiento o variable independiente (x) sólo se aplica a un grupo de sujetos. A continuación se somete al grupo a un postest. La ausencia de un grupo de control y de información acerca del grupo participante en la investigación viola principios de validez interna. No garantiza que el tratamiento X sea la única causa de los efectos observados en O. El análisis estadístico más apropiado a este tipo de diseño es un descriptivo y con reservas un inferencial Diseño de un solo grupo con pretest y postest O 1 x O 2. Se aplica un pretest para la medida de la variable dependiente , aplicación del tratamiento o variable independiente X y postest final para la medida de la variable dependiente. El efecto del tratamiento se comprueba cuando se compara los resultados del postest con los del pretest. La limitación de este tipo de diseño es la no existencia de grupo de control. No se puede comprobar si el efecto del cambio se debe a otros factores o es efecto del tratamiento. La mayor fuente de invalidez se debe a : la maduración del individuo, la selección de los sujetos… El análisis estadístico más apropiado sería la t de Student para muestras correlacionadas para comparar medias entre el pretest y el postest. Si el contraste es no paramétrico prueba de los signos o prueba de Wilcoxon para grupos correlacionados 46

X O 1 ---------O 2 Diseño de dos grupos con postest al grupo experimental y al grupo de control. Este diseño es similar al primero , al que se le ha añadido un grupo de control. Los grupos son no equivalentes , lo que supone que los sujetos de uno y otro grupo podrían ser no comparables en las características más relevantes. El diagrama indica que el grupo experimental recibe tratamiento ( x) y postest (O 1) y el grupo de control sólo el postest (O 2). La incorporación del segundo grupo permite controlar algunos factores de invalidez interna no controlados en el primer diseño como por ejemplo la historia y la maduración. La línea discontinua indica que los sujetos no han sido asignados al azar. La no aplicación de pretest a ambos grupos no garantiza que los grupos sean equivalentes. El análisis estadístico más apropiado a este diseño es la aplicación de la t de student , si los datos son no paramétricos se puede utilizar la prueba de Mann-Whitney para grupos independientes o no correlacionados 47

Diseños Experimentales Este tipo de diseños se denominan también auténticos experimentos porque realizan un control de todos los factores que afectan tanto a la validez interna como a la validez externa. La validez interna intenta garantizar la interpretabilidad del experimento y la validez externa su generalización. El elemento fundamental de este tipo de diseños es que los sujetos son elegidos al azar de la población y asignados al azar a los grupos experimental y control. ◦ Diseño postest con grupo de control. R R X O 1 O 2 En este los sujetos se han seleccionado y asignado a los grupos al azar. Realiza un control sobre la validez interna en lo que se refiere a la historia y a la maduración. La selección al azar ayuda, al mismo tiempo, a controlar la selección y la mortalidad. Puesto que no se aplica pretest a ninguno de los dos grupos, se controlan otros como es el efecto de la aplicación de la prueba y la interaccción de esta con la selección. 48

Hay situaciones en investigación educativa en que no es conveniente o no es posible la aplicación de un pretest a los sujetos. En este caso, éste es el diseño apropiado. El análisis estadístico más apropiado es la t de student la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney o la Chi 2. Si el investigador dispone de covariables de la variable dependiente podría utilizar covarianza. Diseño de Pretest-Postest con grupo de control. R R O 1 O 3 x O 2 O 4 Incluye la media de la variable dependiente en ambos grupos en situación de pretest ( O 1 y O 3), aplicación del tratamiento experimental, x y la medida de ambos grupos en postest ( O 2, O 4). La medida de la variable dependiente en situación de pretest y postest se hace al mismo tiempo en los dos grupos. La asignación de los sujetos se hace al azar (R) 49

Puesto que este diseño incorpora un grupo de control que tiene las mismas experiencias que el grupo experimental, excepto el tratamiento, los factores de validez interna como son la historia, la maduración, la selección, la mortalidad y la regresión estadística no son fuentes de invalidez interna. Se podría utilizar la t de student para comparar los resultados entre el pretest y el postest tanto en el grupo experimental como en el grupo de control ( O 2 -01 y O 4 -O 3) con el fin de determinar si el tratamiento ha tenido algún efecto diferencial en los grupos. También se podría comparar O 2 con O 4, pues si los grupos son equivalentes, las medias en el postest en el grupo experimental y control podrían mostrar el efecto en el tratamiento. Se podría utilizar la prueba no paramétrica de Mann-Whitney. Y por último se podría utilizar un análisis de covarianza para asegurar la igualdad de los dos grupos antes del tratamiento. 50

Diseño Solomon cuatro grupos. R R O 1 O 3 x x O 2 O 4 O 5 O 6 Es una combinación de los diseños anteriores. Con el se pretende controlar la posible interacción que pueda existir entre el pretest y el tratamiento. Este diseño permitirá que los resultados puedan generalizarse también a los sujetos que no han recibido pretest. Consta de cuatro grupos asignados al azar. Dos grupos reciben pretest , dos grupos no, dos grupos reciben tratamiento, dos grupos no. Un ejemplo. Un investigador plantea un estudio para analizar los efectos que un programa , sobre la integración de inmigrantes en centros educativos, tiene para la mejora de las actitudes hacia dicho tipo de integración. Para la medida de la variable dependiente ( medida de las actitudes) en situación de pretest y postest, el investigador aplica un cuestionario. 51

El investigador tiene la sospecha de que la aplicación del pretest puede influir en el tratamiento al crear algún grado de sensibilización en los sujetos. El tratamiento podría ser el visionado de una película que presentase la problemática de estas minorías. Asigna a todos los sujetos al azar. Obtiene las siguientes puntuaciones Grupo Pretest Tratamiento Postest A 15 B 15 C x 15 x D EL investigador realiza las siguientes comparaciones 32 26 15 A 32 D 15 17 puntos dif A 32 C 26 6 puntos dif B 15 C 26 11 puntos dif El tratamiento por sí solo produce una ganancia de 11 puntos, el pretest cuando se aplica tratamiento a ambos grupos 6 puntos, y la interacción conjunta del pretest con tratamiento 17 puntos. L a interacción del tratamiento con el pretest ha producido un incremento en el resultado final que no es debido sólo al tratamiento como el investigador debía esperar. 52

Este diseño es importante en investigaciones donde existe la sospecha de que pueda existir este tipo de interacciones. Su validez interna y externa es bastante importante. Quizá el mayor problema es que exige un número de sujetos importante para formar los cuatro grupos. El análisis aplicable en este diseño va desde el uso de la t de student par efectuar las comparaciones que hemos hecho anteriormente hasta un anova factorial 2 por 2. Diseños cuasiexperimentales La característica fundamental de este tipo de diseños está en que el investigador no puede hacer la asignación al azar de los sujetos experimental y de control sin embargo, puede controlar alguna de las siguientes cuestiones: cuándo observar, cuándo aplicar la variable independiente y cuál de los grupos recibirá el tratamiento. 53

Diseño con grupo de control no equivalente y pretest O 1 O 3 x O 2 O 4 Es uno de los diseños más utilizados en investigación educativa por las facilidades que supone el no depende de la elección de los sujetos al azar para obtener la muestras. Para minimizar las diferencias que puedan existir entre el grupo experimental y el grupo de control se asignan los sujetos a uno y a otro al azar, con lo que se está logrando la equivalencia entre ambos grupos. Si esto no es posible si puede decidir al azar que grupo recibe el tratamiento. Incluye dos grupos uno experimental y otro control a uno los cuales se les ha aplicado un tratamiento. Puesto que los grupos se toman tal y como existen en la realidad el análisis de covarianza es una herramienta muy útil para determinar si existe alguna diferencia entre ambos grupos. Antes de iniciar la aplicación del tratamiento. Otras pruebas estadísticas aplicables para comparar el postest entre ambos grupos, experimental y control son las pruebas de Mann-Whitney. 54

Diseño de series temporales 000 x 000 Este diseño sólo incluye un grupo. La variable dependiente es medida antes y después del tratamiento varias veces. El efecto del tratamiento vienen determinado por la diferencia entre las medidas tomadas al grupo antes y después de la intervención. Las medidas adicionales permiten al investigador excluir la maduración y la administración de las pruebas como una fuente de influencia en los cambios entre el pretest y el postest. Es útil cuando no se tienen grupos de control y se quiere comprobar los efectos del tratamiento. El problema que tiene es el abandono o de la muestra. Los diversos instrumentos ni no son bien controlados también pueden ser un problema. El análisis estadístico podría ser una t de student comparando medidas previas y posteriores al tratamiento , también podría utilizarse un ANOVA o un análisis de tendencias. 55

Diseños factoriales Cuando el investigador incluye en su estudio más de una variable independiente es necesario tratar los datos con otro tipo de técnicas que permitan analizar no sólo a la variable independiente principal o tratamiento sino también otras variables independiente de carácter moderador o diferenciador. El análisis de varianza factorial analizará el efecto de estas variables por separado ( efectos principales) y de forma conjunta (efectos de interacción). ◦ Diseño Anova de 2 factores. En este diseño una de las variables independientes es considerada como el tratamiento y la otra como variable moderadora que podría ser otro variable o característica de los sujetos o del ambiente. Este diseño exige que los sujetos hayan sido asignados al azar a cada uno de los tratamientos y permite analizar cada una de estas variables por separado (efectos principales) y la interacción( forma conjunta). 56

Diseños correlacionales. Los diseños anteriores tienen como característica básica que el investigador manipula la variable independiente o selecciona los valores para ver sus efectos en la variable dependiente y por tanto establecer sus relaciones causales. Cuando el investigador no manipula le queda como recurso las técnicas correlacionales para inferir probables relaciones de causalidad entre las variables de estudio. La correlación no es suficiente para establecer relaciones causales pero sí cierto grado de direccionalidad entre las variables. 57

Técnicas de recogida de datos Observación ( Ins. de registro) Instrumentos de recogida de datos Encuesta Anecdotarios Listas de control Escalas de estimación Análisis de trabajo Escalas de producción Observación directa Observación indirecta Cuestionarios e inventarios Entrevistas Técnicas sociométricas Clasificación de las principales técnicas e instrumentos de recogida de datos. . García Ramos. J. M 58

Inteligencia General De aptitudes (tipificados, externos) Instrumentos de medición en sentido estricto Personalidad, intereses, actitudes y adaptación Rendimiento y pedagógicos Aptitudes diferenciadas Verbal No verbal Mixtos Baterías Razonamiento Creatividad Percepción Memoria Destreza manual Ap. Profesionales Ap. Espaciales, numéricas, verbales, artísticas Cuestionarios e inventarios de personalidad Escalas de actitudes Test proyectivos Escalas de actitudes Intereses vocacionales Estilos cognitivos Baterías de pruebas Pruebas de lectura y Externos escritura Hábitos de estudio Internos Pruebas objetivas 59

Tipos de análisis estadísticos: ◦ A) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Datos cuantitivos: Descripciones gráficas ( polígonos de frecuencia, curva normal) Descripciones numéricas ( media, mediana, moda. . ) Datos cualitativos Descripciones gráficas ( histograma) Descripciones numéricas ( tablas de frecuencias, tablas de contingencia) ◦ B) ESTADÍSTICA INFERENCIAL ◦ C) TÉCNICAS ESTADÍSTICAS AVANZADAS. Meta-análisis 60

Datos nominales Descripción Gráfica Histograma Numérica Hipótesis de la diferencia Hipótesis de la asociación Coeficiente de contingencia Test de Mc. Nemar Chi cuadrado Frecuencias Datos ordinales Descripción Gráfica Histograma Numérica Frecuencias Grupos independientes Mann. Whitney U test Krus. Kal. Wallis H test Grupos correlacionados Wilcoxon T Test Friedman Anova Hipótesis de asociación Spearman rs 61

Datos de intervalo Descripción Gráfica Políg. Frecu. Hipótesis de la diferencia Numérica Grupos independientes Hipótesis de la asociación Grupos correlaciona. Prom. Disp. 2 Variables r pearson 2 grupos T test Una o más Vi y más de una Vd. MANOVA + de 2 g. Anova factorial Más de una Vi ANOVA FACTORIAL 2 grupos T Student + de 2 g. +2 variables r múltiple Predicción Anova factorial Regresión de y sobre X o Regresión Múltiple 62

Conclusiones. El informe de la investigación Cualquier trabajo de investigación terminar con la redacción de un trabajo escrito que transmite lo realizado. En esta etapa se informa a la comunidad científica de lo que ha hecho y cómo ha llevado a cabo su trabajo. 1. RESUMEN O ABSTRACT 2. INTRODUCCIÓN 1. Revisión de las fuentes 2. Propósito, Objetivos 3. METODOLOGÍA 1. Población 2. Diseño 3. Materiales 4. Procedimiento 4. RESULTADOS 5. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 7. ANEXOS Y APÉNDICES 63