UNIVERSIDAD CSAR VALLEJO ESCUELA DE POST GRADO OFICINA

UNIVERSIDAD CÉSAR VALLEJO ESCUELA DE POST GRADO OFICINA DE INVESTIGACIÓN DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Dr. CARLOS YENGLE RUIZ

PARADIGMAS DE LA INVESTIGACIÓN POSITIVISTA También denominado racionalista o empíricoanalítico. Se preocupa por la objetividad y el control de la subjetividad en la investigación científica. Necesidad de indagar de manera experimental y controlada. Tradicionalmente la investigación ha seguido este paradigma.

INTERPRETATIVO PARADIGMAS DE LA INVESTIGACIÓN También llamado paradigma naturalista, fenomenológico, etnográfico Se centra en el estudio de los significados de las acciones humanas y de la vida social no observables directamente ni susceptibles de experimentación. Intenta sustituir las nociones científicas de explicación, predicción y control del paradigma positivista por las nociones de comprensión, significado y acción.

SOCIOCRÍTICO PARADIGMAS DE LA INVESTIGACIÓN Surge como respuesta a las tradiciones positivistas e interpretativas. Pretende superar el reduccionismo de la primera y el conservadorismo de la segunda. Admite la posibilidad de una ciencia social que no sea ni puramente empírica ni solo interpretativa.

CUANTITATIVO ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN Utiliza como soporte importante a los métodos y procedimientos estadísticos. Utiliza la recolección y análisis de datos para contestar preguntas de investigación y probar hipótesis establecidas previamente. Confía en la medición numérica, el conteo y frecuentemente en el uso de la estadística para establecer con exactitud patrones de comportamiento

CUALITATIVO Con frecuencia se basa en métodos de recolección de datos sin medición numérica, como la observación o las entrevistas a profundidad. . Por lo regular, las preguntas e hipótesis surgen como parte del proceso de investigación. Es flexible, y se mueve entre los eventos y su interpretación, entre las respuestas y el desarrollo de la teoría. A menudo se llama holístico, por que se precia de considerar el “todo”, sin reducirlo al estudio de sus partes.

MIXTO Implica la recolección y el análisis de datos cuantitativos y cualitativos, así como su integración y discusión conjunta. Se realizan inferencias producto de toda la información recabada logrando un mayor entendimiento del fenómeno bajo estudio. Los enfoques cuantitativo y cualitativo se nutran entre sí, generándose un mejor sentido de comprensión del fenómeno estudiado

LA ESTADÍSTICA EN EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA 1. IDEA 6. DESARRO LLO DEL DISEÑO INVESTI GACIÓN 2. PLANTEA MIENTO DEL PROBLE MA 7. POBLA CIÓN Y MUESTRA 3. MARCO TEÓRICO 4. ALCANCE DEL ESTUDIO 8. RECOLEC CIÓN DE DATOS 9. ANÁLI SIS DE DATOS 5. ELABORA CIÓN DE HIPÓTE SIS 10. REPORTE DE RESULTA DOS

DISEÑO METODOLÓGICO SEGÚN ESQUEMA DE LA EPG-UCV II. MARCO METODOLÓGICO 2. 1. Variables 2. 2. Operacionalización de variables 2. 3. Metodología 2. 4. Tipos de estudio 2. 5. Diseño 2. 6. Población, muestra y muestreo 2. 7. Técnicas e Instrumentos de recolección de datos 2. 8. Métodos de análisis de datos 2. 9. Aspectos éticos

2. 1. VARIABLES. CLASIFICACIÓN Características de la unidad de análisis que se mide al hacer determinadas observaciones y que toma diferentes valores CLASIFICACION DE LAS VARIABLES 1. POR SU NATURALEZA 2. POR SU ESCALA 3. POR SU 4. POR EL NUMERO DE MEDICION RELACION DE VARIABLES CUALITATIVA NOMINAL DEPENDIENTE UNIDIMENSIONAL CUANTITATIVA ORDINAL INDEPENDIENT BIDIMENSIONAL INTERVALO INTERVINIENTE PLURIDIMENIONAL DISCRETA RAZON CONTINU

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES

VARIABLE CONCEPTUAL DIMENSIÓN 1 INDICADOR 1. 2 DIMENSIÓN 3 INDICADOR 2. 1 INDICADOR 3. 1 INDICADOR 2. 2 INDICADOR 3. 2 INDICADOR 2. 3 IINDICADOR 3. 3 INDICADOR 2. 4 DIMENSIÓN n INDICADOR n 1 INDICADOR n 2

MATRIZ DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES ARIABLE DEFINICIÓN CONCEPTUAL ariable ue no se uede edir rectame e DEFINICIÓN OPERACIONAL DIMENSIONES Definición Especifica los Subvariables conceptual con procedimiento que se autor o autores s necesarios desagregan de referencia para la o se identificación desprenden de un del concepto en de la términos variable. observables, medibles INDICADORES Variables que se pueden medir. A partir de los indicadores se elaboran los items o reactivos de los instrumentos para la recolección de los datos ESCALA DE MEDICIÓN Puede ser nominal, ordinal, de intervalo o de razón.

2. 3. METODOLOGÍA Conjunto de procedimientos que determinan una investigación de tipo científico. MÉTODOS Empírico Estadístico Teórico Inductivo Deductivo Hipotético-deductivo

2. 4. TIPOS DE ESTUDIO Según la guía: Considerar lo referido por Hernández (2010) quien refiere que la investigación se puede clasificar de diversas maneras, pudiendo ser experimental o no experimental

ALCANCE DE LA INVESTIGACIÓN Exploratoria Se realiza cuando el objetivo consiste en examinar un tema o problema de investigación poco estudiado, del cual se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes. También es importante cuando el investigador no conoce el lugar y/o los sujetos que serán investigados y desea familiarizarse o aplicar un sondeo preparatorio para elaborar sus instrumentos y calcular el tamaño de la muestra.

Descriptiva Especifica propiedades, características y perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Describe tendencias de un grupo o población. Si se trata de dos o más variables, no tiene como propósito estudiar la relación entre ellas. Ejemplo: Tesis 1 de la sesión 3 Correlacional Asocia variables mediante un patrón predecible para una muestra o población. Tiene como propósito conocer la intensidad de la relación o grado de asociación que existe entre dos o más conceptos, categorías o variables en un contexto en particular. Se debe tener cuidado con las correlaciones espúreas. Ejemplo: Tesis 5 de la sesión 3

Investigación explicativa Es aquella que pretende establecer las causas de los eventos , sucesos o fenómenos físicos o sociales que se estudian, es decir, va más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos (sin embargo, debe pasar por ellos). Se enfoca en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o por qué se relacionan dos o más variables. Las investigaciones explicativas experimentales. Ejemplo: Tesis 11 de sesión 3. pueden ser experimentales y no

2. 5. DISEÑO Estrategia utilizada para comprobar una hipótesis o un grupo de hipótesis. Determinación de las estrategias y procedimientos para dar respuesta al problema y comprobar la hipótesis. Según la guía: El diseño se puede definir como una estructura u organización esquematizada que adopta el investigador para relacionar y controlar las variables de estudio.

DISEÑOS EXPERIMENTALES Y NO EXPERIMENTALES

PRINCIPALES DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL 1. Diseños transversales o transeccionales El investigador indaga sobre hechos o fenómenos en un determinado momento del tiempo. Pueden ser : 1. 1. Descriptivos Simples: Recoge información de una variable en una determinada población o muestra, sin intención de administrar tratamiento. Representación: M O Donde: M representa la muestra que se utilizará para el estudio y O representa las mediciones de la variable de interés

ras 1. 2. Descriptivo comparativo: Recolección de información en dos o más datos generales o en una categoría de ellos Representación: M 1 M 2 M 3 …. . Mn O 1 O 2 O 3 ---On O 1 = O 2 = ≠ ≠ O 3 = On ≠ Donde: M 1, M 2, M 3, Mn, representan a cada una de las muestras y O 1, O 2, O 3 y On representan las observaciones o mediciones en cada una de las muestras.

1. 3. Correlacionales Se orienta a determinar el grado de relación existente entre dos o más variables en una misma muestra de sujetos. Su diagrama es el siguiente: Ox Ox r M r Oy r M r Oz Oy En el esquema M es la muestra en la que se efectúa la investigación y los subíndices Ox, Oy y Oz indican las observaciones obtenidas en cada una de las tres variables distintas. Asimismo r indica la correlación entre las variables.

2. Longitudinales También denominados evolutivos, analizan los cambios del comportamiento de las variables a través del tiempo. 2. 1. De tendencia (trend): Estos diseños son caracterizados por analizar cambios a través del tiempo en categorías, variables o sus relaciones. Cada muestra evaluada no es la misma pero sí la población. 2. 2. De evolución de grupo (cohortes) : Estos diseños examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. La peculiaridad es que las cohortes vienen a ser grupos de personas vinculados de algún modo o identificados por alguna característica común, generalmente la edad o la época. 2. 3. De panel: Este diseño se diferencia de los anteriores en que el mismo grupo de participantes es evaluado en todos los tiempos o momentos.

3. Diseños ex post facto Si bien, los diseños experimentales son los que permiten contrastar hipótesis causales con las máximas garantías, existen estudios en los que se pretende determinar las causas de los fenómenos, cuando el efecto de la variable independiente ha transcurrido o cuando existe la imposibilidad de poder manipularla; así, la expresión latina “ex post facto” significa llega después de que haya ocurrido. 3. 1. Diseños ex post facto retrospectivos. La estrategia retrospectiva consiste en medir primero la variable dependiente y buscar después hacia atrás posibles variables independientes que expliquen el fenómeno, las que son medidas. Pueden ser:

Diseño retrospectivo simple: El investigador recoge información sobre un grupo de casos que comparten el mismo valor de la variable dependiente (p. ej. personas que se han suicidado o que han sido víctimas de abuso sexual); es decir, su valor no varía y lo que se indaga son las coincidencias de posibles variables independientes. Diseño retrospectivo con grupo cuasi control: El procedimiento es similar al diseño anterior, ya que se inicia localizando un grupo de personas que tienen el mismo valor en la variable dependiente que se desea investigar, quienes constituyen el grupo clave, luego se ubica un grupo de personas que no poseen el valor en la variable dependiente. Este grupo cuasi control debe ser similar al grupo clave en las variables que puedan estar asociadas al fenómeno que interesa controlar.

3. 2. Diseños ex post facto prospectivos Estos diseños se caracterizan porque la variable independiente ya ha tomado sus valores pero aún está pendiente el desenlace del fenómeno que el investigador desea estudiar (variable dependiente). El procedimiento de estos diseños varía, se puede iniciar buscando personas que se parezcan entre sí por poseer determinados valores de la variable independiente cuya posible influencia se desea investigar; es decir, primero se mide la variable independiente y luego la dependiente. Pueden ser: Diseño prospectivo simple: Estudia una única variable independiente, mediante la comparación de dos muestras, una que posee y la otra que no posee la variable independiente y luego se evalúa en ambas muestras la variable dependiente, con la finalidad de encontrar diferencias entre ellas. Diseño prospectivo factorial: Cuando se selecciona dos grupos, uno de ellos en los que se manifiesta la variable independiente y el otro en el que no; se tiene el riesgo de que existan variables extrañas que puedan afectar la relación de causalidad. Ante esa circunstancia, el investigador, selecciona la(s) variable(s) que cree que pueda(n) afectar los resultados y la(s) convierte en otra(s) variable(s) independiente(s). Este diseño estudia el influjo de dos o más variables independientes sobre una dependiente. Para efectuarlo, primero se selecciona a los participantes. Tales grupos deberán tener las características que resulten de la combinación de todos los niveles de todas las variables independientes y luego se mide la variable dependiente. (11/10/10)

Diseño prospectivo En este diseño lo que se hace es analizar conjuntamente muestras valores de variables y la asociación y relación entre ellas. Se trata de analizar la correlación entre las variables y de hallar una relación funcional, si es pertinente, que relacione la variable dependiente con las variables independientes. Se utilizan las técnicas estadísticas de regresión simple y múltiple Regresión simple: Y = f (X) Regresión múltiple: Y = f(X 1 , X 2 , … , Xp )

Diseños experimentales Los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador manipula intencionalmente una variable independiente (causa) para observar los efectos en otra variable a la que se le denomina variable dependiente (consecuencia). Los requisitos para que pueda considerarse a un estudio como experimento son: 1) la manipulación intencional de una o más variables independientes, tomando en cuenta que manipular es hacer variar o asignar distintos valores a la variable independiente 2) medir el efecto que tiene la variable independiente en la dependiente 3) cumplir el control o la validez interna de la situación experimental. Para el primer requisito es importante identificar los grados de manipulación de la variable independiente. El nivel mínimo de manipulación es de dos grados, refiriéndose a la presencia o ausencia de la variable independiente. Cada grado o nivel de manipulación involucra un grupo en el experimento.

Para el segundo requisito, no existen reglas acerca de cuántas variables independientes y dependientes considerar en un estudio; eso depende de los intereses del investigador. Para el tercer requisito es preciso tomar en cuenta que el control en un experimento se logra: 1) 2) con varios grupos de comparación (dos como mínimo) , y con equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s), de tal modo que se pueda asignar las diferencias encontradas entre los grupos a la variable independiente y no a otros factores. La equivalencia inicial no se refiere a los individuos sino a la equivalencia entre los grupos; a modo de ejemplo si hay personas muy inteligentes en un grupo, también debe haberlas en el otro grupo Existen dos procedimientos para lograr la equivalencia inicial: la asignación al azar o el emparejamiento, siendo el mejor de ellos, según Hernández, Fernández & Baptista, la asignación al azar.

TIPOS DE DISEÑOS DE EXPERIMENTOS Y SIMBOLOGÍA UTILIZADA Los diseños experimentales pueden ser: Pre experimentales Cuasi experimentales Experimentales “puros” La simbología, generalmente utilizada para presentarlos es : R G X O --- Asignación al azar o aleatoria Grupo de participantes Tratamiento Medición de la variable dependiente Ausencia de estímulo (grupo de control)

1. Diseños Pre experimentales 1. 1. Estudio de caso con una sola medición Diseño que consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición de una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en estas variables. Se diagrama de la siguiente manera: G X O Como se puede apreciar no hay manipulación de la variable independiente (no hay varios niveles en ellas, ni siquiera los niveles mínimos de presencia o ausencia. ), por tanto adolece de falta de control experimental, tampoco hay referencia previa de qué nivel tenía el grupo antes de suministrar la variable independiente.

1. 2. Diseño de prueba-pos prueba con un solo grupo En este diseño a un grupo se le evalúa previo a la presentación del estímulo, luego se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo. En este diseño, a diferencia del anterior hay un seguimiento del grupo; sin embargo, no hay manipulación ni grupo de comparación y es posible que existan factores que afecten la validez interna como la historia de los individuos. El esquema se representa como sigue: G O 1 X O 2

2. Diseños Cuasi Experimentales Estos diseños trabajan con grupos intactos, es decir, no hay posibilidades de poder aislar las variables extrañas que puedan afectar la validez interna del trabajo. 2. 1. Diseño con pos prueba únicamente y grupos intactos. Este diseño utiliza dos grupos: el experimental (que recibe el tratamiento) y el grupo control (que no recibe el tratamiento). Los grupos son comparados en la pos prueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente (O 1 con O 2). No se asignan los grupos ni por azar ni por emparejamiento, por lo que los grupos no son equiparables entre si, lo que significa que las variaciones que pudieran suscitarse en la variable dependiente no pueden ser atribuidos exclusivamente a la variable independiente. El diseño puede diagramarse del siguiente modo: G 1 G 2 X — O 1 O 2 El diseño puede extenderse para incluir más de dos grupos , cuando se tiene diferentes tratamientos experimentales o niveles de manipulación, siempre con un grupo de control.

2. 2. Diseño con prueba-pos prueba y grupos intactos (uno de ellos de control) Este diseño es similar al que incluye pos prueba únicamente y grupos intactos, sólo que en este caso a los grupos se les administra una pre prueba, la misma que puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las pre pruebas de los grupos). Su esquema más sencillo sería el siguiente: G 1 G 2 O 1 O 3 X — O 2 O 4 Puede extenderse a más de dos grupos (niveles o modalidades de manipulación de la variable independiente), lo cual se esquematizaría así: G 1 G 2 G 3 • • O 1 O 3 O 5 X 1 X 2 X 3 O 2 O 4 O 6

2. 3. Otros diseños cuasi experimentales Series cronológicas de un solo grupo Series cronológicas con varios grupos Series cronológicas con tratamientos múltiples 3. Diseños Experimentales “Puros” Estos diseños reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna. 1) grupos de comparación (la manipulación de la variable independiente o de varias independientes) y 2) equivalencia de grupos.

2. 6. POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO � POBLACIÓN Conjunto de todos los elementos o unidades de análisis para un estudio determinado. Un censo es un intento de medir todos los elementos de una población de interés. MUESTRA Subconjunto de elementos de una población. En la mayoría de las investigaciones, los estudios poblacionales o censales censos son bastantes costosos y difíciles, e incluso imposibles. Una alternativa es seleccionar una muestra representativa.

MUESTREO Proceso mediante el cual se elige una muestra representativa de la población con el propósito de hacer inferencias � VENTAJAS Costo reducido / mayor rapidez / Mayor factibilidad / mayor exactitud � TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Elección de los elementos o unidades muestrales no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación. PROBABILÍSTICO Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado

TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO � MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS) Consiste en seleccionar una muestra de n unidades de una población de tamaño N de tal manera que cada muestra posible de tamaño n tiene igual probabilidad de ser seleccionada. � MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (MAE) Consiste en la separación de los elementos de la población de tamaño N en grupos o subpoblaciones, llamados estratos, y la selección posterior de una muestra aleatoria simple de cada estrato. � MUESTREO SISTEMÁTICO Consiste en seleccionar una muestra de n unidades de la población de tamaño N de tal manera que el primer elemento de la muestra se obtiene seleccionando al azar un elemento de los primeros k elementos en el marco y después cada k-ésimo elemento. ( k ≤ N/n ) � MUESTREO POR CONGLOMERADOS Consiste en seleccionar una muestra aleatoria en la cual cada unidad de muestreo es una colección o conglomerado de elementos.

DEFINICIONES POBLACIÓN Conjunto de todos los elementos o unidades de análisis para un estudio determinado. Un censo es un intento de medir todos los elementos de una población de interés. MUESTRA Subconjunto de elementos de una población. En la mayoría de las investigaciones, los estudios poblacionales o censales censos son bastantes costosos y difíciles, e incluso imposibles. Una alternativa es seleccionar una muestra representativa.

TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCION DE DATOS TÉCNICAS INSTRUMENTOS ENCUESTA CUESTIONARIO EVALUACIÓN PSICOMÉTRICA CUESTIONARIO TIPO LIKERT Y OTROS ANÁLISIS DOCUMENTAL FICHA DE REGISTRO DE DATOS OBSERBACIÓN DE CAMPO NO EXPERIMENTAL FORMATO DE REGISTRO DE DATOS OSERVACIÓN DE CAMPO EXPERIMENTAL CUESTIONARIO U HOJA DE REGISTRO DE DATOS

2. 8. MÉTODOS DE ANÁLISIS DE DATOS Se realiza a partir de tablas de frecuencias , gráficos , medidas estadísticas , relaciones funcionales y pruebas de hipótesis estadísticas. Tablas de frecuencias: cuando la información presentada necesita ser desagregada en categorías. Gráficos: permiten que en forma simple y rápida se observen el comportamiento de las características de interés las variables. Los gráficos pueden ser: de superficie, lineales, pictogramas u otros específicos. Los más utilizados son los gráficos de barras, circulares y lineales. Medidas estadísticas: Las más utilizadas son las medidas de tendencia central, medidas de dispersión, percentiles y medidas de asociación. Relaciones funcionales: son funciones estadísticas que permiten expresar cuantitativamente y gráficamente las relaciones de causalidad entre una variable dependiente y una o mas variables independientes. Las relaciones funcionales más conocidas se obtienen mediante los métodos de regresión. Prueba de hipótesis: utilizadas para contrastar las hipóteis que se plantean en la investigación