Análisis de la Lectura del Texto “Metodología de la Investigación: Elementos Básicos” del Autor Jesús Alirio Silva (2014). Capitulo V

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
“SIMÓN RODRÍGUEZ”. NÚCLEO: CARICUAO
CÁTEDRA: PROYECTO II
ANÁLISIS DE LA LECTURA DEL TEXTO “METODOLOGÍA DE LA
INVESTIGACIÓN: ELEMENTOS BÁSICOS” DEL AUTOR JESÚS ALIRIO
SILVA (2014). CAPITULO V. FASE OPERATIVA DEL MOMENTO
TÉCNICO
Autora: Nerida Cardozo
Profesora: Oneida Marcano
Fecha: Marzo 2016
El presente análisis tiene como propósito interpretar el contenido del capítulo 3,
del texto “Metodología de la Investigación: Elementos Básicos” del autor Jesús Alirio
Silva (2014), en el mismo se precisan aspectos puntuales relacionados la definición
de un proyecto y como se estructura, así como también información relevante a cada
una de las partes de esta estructura.
La lectura de este capítulo ayudó aclarar aspectos relacionados con el momento
técnico de la investigación por cuanto en él se presentan una descripción de la fase
operativa del proyecto, según plantea el autor se debe precisar la población de
estudio, entendida esta como un grupo de elementos con características semejantes,
que la distinguen; para el momento de iniciar el proyecto, lo correcto es acudir al
lugar de los acontecimientos , donde se desarrollan los hechos o fenómeno a fin de
definir la totalidad de éste conjunto a estudiar; de acuerdo a lo expuesto en el
contenido analizado, también hay que seleccionar las unidades a analizar, a esto se le
conoce como muestra y está representada por un subconjunto de la población; de esta
muestra el investigador toma información que posteriormente procesa y sus
resultados le permitirán realizar inferencias sobre el total de la población.
Para la escogencia de la muestra, el investigador es quien decide, quienes,
cuales, o cuantas serán las personas a estudiar o, que cosas o elementos serán objeto

2. del estudio; Silva (2014) define la muestra como una “…parte del colectivo, un
subconjunto de unidades de análisis representativas de la población…” (p.97), afirma
que el investigador selecciona este subconjunto y se dice que es representativa
cuando “…reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características
de la población y sus diferentes subconjuntos, con márgenes de error calculables”
(ídem).
Para orientar mejor acerca de las afirmaciones anteriores, el autor expone una
cita de Eyssautier (2002), la cual da una definición más precisa de la muestra, a saber:
“…es un determinado número de unidades extraídas de una población por medio de
un proceso llamado muestreo, con el fin de examinar esas unidades con detenimiento,
la información resultante se aplicará a todo el universo” (En Silva, 2014, p.97).
Partiendo de la definición anterior se puede entender que la muestra se escoge
de la población que se va estudiar, para tomar de este pequeño grupo información que
va a permitir establecer conclusiones que pueden ser aplicadas a la totalidad de la
población. Ahora bien, para poder establecer estas relaciones, la muestra debe ser
representativa de la población, esto es, cuando el grupo seleccionado reproduce las
distribuciones y valores de las diferentes características de la población; para lograr
una muestra representativa, el autor aconseja, delimitar con precisión la población
para proceder luego a determinar el tamaño de la muestra.
Según plantea el autor, una muestra representativa tiene como ventaja que es de
bajo costo, se trabaja con el menor esfuerzo y permite ahorra tiempo ya que se
ahorran costos y esfuerzos. En otro orden de ideas, la determinación del tamaño de la
muestra es delicada si se trata de un muestreo probabilístico (todos los miembros de
la población tienen la oportunidad de ser seleccionado), Silva (2014), expone cuatro
factores a considerar en este proceso: a) el nivel de confianza, b) el nivel de precisión,
c) el nivel de variabilidad y d) el nivel de población.
En cuanto al nivel de confianza, éste se refiere al porcentaje de confianza con
que se desea generalizar los datos a la población, en este caso un 100% de confianza
indica que todos los individuos de la población comparten la misma opinión o
característica que las observadas en la muestra. El nivel de precisión por su parte,
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3. tiene que ver con el porcentaje de error o margen de tolerancia que se está dispuesto a
aceptar en la generalización; esto quiere decir, que es entendido que ese porcentaje de
opiniones no sea las mismas para la totalidad de la población. Según la lectura
analizada, los investigadores consideran que de 4% a &% es un nivel aceptable nivel
de precisión (Silva, 2014, p.98), Se aclara en este caso que, el nivel de presicion no es
el complemento del nivel de confianza y que se puede trabajar , por ejemplo, con
96% de confianza y 6% de error.
En el caso del nivel de variabilidad, la lectura explica que este indicador
determina la probabilidad de que se realice o no un evento, que las posiciones en
favor o en contra, las afirmaciones o negaciones se den de igual manera al resto de la
población, es decir, si al analizar una muestra, la variabilidad dada en ella será
extensiva a la totalidad de la población. Para esto se puede usar un valor simbólico p
o q para indicar posiciones en favor o en contra, respectivamente; también se aclara
que cuando no se posee suficiente información sobre la probabilidad del evento, se le
asignan los máximos valores, para ello se presenta la siguiente relación p=0.50;
q=0.50 y que la suma de p + q siempre debe ser igual a 1.
En la identificación de la población también hay que tomar en cuenta, la
tipología de la misma, es decir, una población según el conocimiento que se tenga de
las unidades que la integran; se denomina infinita si no se conoce el número exacto
de sus elementos, y es finita cuando se conoce el número de elementos que la
conforman. El cálculo de muestra de acuerdo al texto analizado va depender del tipo
de población (finita-infinita), es decir, el tamaño de la muestra en un tipo de
población finita se obtiene mediante la siguiente relación:
De donde: n= Tamaño de la muestra
Z= Nivel de confianza
p = Variabilidad positiva
q = Variabilidad Negativa
e = Nivel de precisión o error
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n = Z2
p.q
e2

4. Para el caso de la población finita, el cálculo de la muestra viene dado por la
siguiente relación
De donde: n= Tamaño de la muestra
Z= Nivel de confianza
p = Variabilidad positiva
q = Variabilidad Negativa
N= Población
e = Nivel de precisión o error
Otro de los aspectos tratados en la lectura es sobre las técnicas de muestreo, en
este particular se define el muestreo como la parte de la fase operativa donde el
investigador debe captar los datos relevantes provenientes de las fuentes primarias y
que luego debe analizarlo y generalizar resultados en función a éstos.. Como técnica
de muestreo se entiende el proceso mediante el cual se aplican herramientas
estadísticas para determinar el tamaño de la muestra, es decir, al utilizar las
expresiones matemáticas señaladas en los párrafos anteriores, ya se están aplicando
procesos estadísticos para seleccionar una muestra probabilística.
Tomando en cuenta la información analizada, existen dos tipos de muestreo, el
muestreo probabilístico, el cual exige que cada miembro de la población tenga la
misma probabilidad de ser elegido y el muestreo no probabilístico que es aquel que
no ofrece a todos los elementos de la población una oportunidad conocida de ser
incluidos en la muestra. Tanto para el muestreo probabilístico como el muestreo no
probabilístico existen modalidades, entre estos se encuentran:
• Muestreo aleatorio simple: sencillo de aplicar, se utiliza en poblaciones
finitas y da igual probabilidad de ser incluido en la muestra. Solo se utiliza
cuando la población es relativamente pequeña.
• Muestreo al zar: se obtiene por preferencias y deseos del investigador, para
hacerlo de forma aprobada se utiliza los métodos de. a) sorteo simple (sacar
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5. unidades de una población hasta completar el tamaño de la muestra que se
haya fijado) b) sorteo con reposición (sacar unidades de una población y
luego se regresan. Ej. la lotería) c) sorteo sin reposición (se sacan las
unidades de la población y no se regresan. Ej. el Bingo)
• Tablas de números aleatorios: se utilizan cuando se quiere escoger una
muestra entre un número de personas; contienen números organizados
aleatoriamente en filas y columnas de los que se puede seleccionar cada una
de las unidades contenidas en la muestra, el investigador decide si los
selecciona a nivel horizontal o vertical. Pero primero debe precisar el número
de columnas a utilizar, luego listar los elementos de la población y de allí
decide, mediante la escogencia de los números quien formará parte de la
muestra.
• Muestreo Aleatorio Sistémico: cada unidad de la población tiene la misma
probabilidad de ser seleccionado, se requiere conocer el tamaño de la
población y numerarlas y determinar el tamaño de la muestra mediante el
coeficiente de elevación (I), el cual es un intervalo numérico que sirve de base
para la recolección de la muestra, este se determina mediante la siguiente
relación: I= N/n. Siendo N la totalidad de la población y n el tamaño de la
muestra.
• Muestreo Estratificado: se utiliza cuando la población está organizada por
grupos diferentes, en este caso, se divide la población en la totalidad de los
grupos que la integran y se toma de cada uno una muestra aleatoria simple o
sistémica, luego se suman cada uno de los integrantes seleccionados en cada
estrato y ese es el monto total de la muestra. la estratificación es útil cuando se
pueden definir con fidelidad los estratos.
• Muestreo por conglomerado: se usa generalmente cuando no se dispone de
una lista detallada y numerada de cada una de las unidades que conforman la
población , se llama así porque en lugar de tomar unidades, se seleccionan
subgrupos o conjuntos de unidades. Ej. En un censo se toman muestras por
regiones.
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6. • Muestreo No Probabilístico: se basa en el criterio del investigador, puede ser
causal (toma cualquier grupo de personas que son de fácil acceso),
intencional (se seleccionan de acuerdo al esquema de trabajo o interés del
investigador) y por cuotas (se divide la población en grupos, sea por sexo,
edad, otras; y luego se toma un número de unidades de cada grupo)
Para finalizar, en la exposición del capítulo V, Silva (2014), desarrolla
información relacionada con las técnicas e instrumentos de recolección de datos, en
este sentido define sugiere que una vez definido el problema de estudio se deben
preparar las técnicas de recolección de datos y los instrumentos adecuados para
recolectar la información., de acuerdo a la lectura, cada investigación requiere
técnicas apropiadas y cada técnica establece sus propios instrumentos, herramientas o
medios a emplear. Cabe recordad que la premisa básica es saber que todo aquello
interese estudiar debe ser susceptible de ser medido y medir significa asignar valor
siguiendo ciertas reglas; de allí que el instrumento tiene el papel central de medir y
permite registrar los datos que realmente describen los conceptos o variables que se
investigan.
Con base en lo anterior, la medición se puede hacer de acuerdo a cuatro escalas:
a) nominal (asignación de valores sin orden jerárquico: 1.2.3…) b) ordinal (valores
con un orden jerárquico: 1°, 2°, 3°…) c) Intervalo (se compone de categorías del
mismo tamaño: Rendimiento académico o al 20) y d) razón (intervalos iguales y un
punto cero: en una escala más fuerte, el cero que indica ausencia y la diferencia entre
dos valores ) (Silva, 2014, p.107).
La recomendación de autor en este caso es realizar mediciones con escalas lo
más exactas posibles. También menciona sobre como técnicas más utilizadas la
observación, la entrevista y la encuesta; la observación, según lo que plantea, se
utiliza en cualquiera de las modalidades de investigación; esta permite describir y
poner en evidencia las condiciones del fenómeno investigado; así mismo ayuda al
investigador a discernir, inferir y establecer hipótesis y buscar pruebas. Como proceso
involucra varios factores un sujeto, un objeto, el acto de observación y el registro de
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7. lo observado; debe responder al propósito de la investigación por eso adopta varias
formas según la necesidad de la investigación, de allí que se encuentran varias
modalidades y técnicas de observación, a saber:
• Directa según los medio utilizados: estructurada (Sistémica) y no
estructurada (puede ser ordinaria, simple o libre)
• Directa según la participación del investigador: Participante (natural y
artificial) o no participante.
• Directa según el número de observadores: individual o en equipo
• Directa según el lugar donde se realiza: Trabajo de Campo, Trabajo en
Laboratorio y Trabajo Monumental
• Documental: Se apoya en la recopilación de antecedentes a través de
documentos, gráficos, formales e informales donde el investigador
fundamenta y complementa su investigación
• Mediante encuestas: se utiliza en investigaciones de campo, consiste en
obtener información de una muestra representativa de una población; esta
información se obtiene mediante preguntas contenidas en un cuestionario
o La entrevista es la recolección de información en forma directa
utilizando una serie de preguntas preconcebidas y adaptadas a la
intención de la investigación. Puede ser Estructurada (se realiza un
cuestionario para ser llenado) y no estructurada: se realiza sin
formalidades con preguntas libres.
• Observación directa experimental: se realiza en un experimento control y
en ella el investigador manipula ciertas variables para observar sus efectos en
el fenómeno estudiado
En el caso de los instrumentos de recolección de datos existe varios tipos como
por ejemplo el cuestionario (es corto, sencillo, preciso y concreto), puede contener
preguntas cerradas (de varias clases) estas preguntas cerradas pueden ser
dicotómicas (SI, NO), de opción múltiple (varias opciones para seleccionar), Escala
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8. de Likert (decididamente si, decididamente no), Diferencial semántico (se construye
con dos términos opuestos Grande, pequeño) Escala de importancia (clasifica la
importancia de algún atributo: sumamente importante, muy importante) Escala de
clasificación (clasifica desde malo hasta excelente) Escala de intención (describe la
intención de acometer una acción: definitivamente, probablemente). En cuanto a las
preguntas abiertas, estas también son de varias clases: Totalmente abiertas (se
pueden responder a voluntad), Asociación de palabras (se presenta una palabra tras
otra y el encuestado responde la que le viene a la mente), Completar enunciado (se
coloca una frase y una línea para completarla), Terminar el relato (se presenta un
relato inconcluso, el encuestado lo completa).
En lo que respecta a la validación y confiabilidad de los instrumentos el autor
define este método como aquel que permite demostrar el grado en que el instrumento
mide las variables estudiadas y la prueba para relacionar la consistencia y precisión
en que el instrumento expresa de forma exacta los resultados. La valides se obtiene
sometiendo el instrumento a juicios de expertos a quienes se le suministra el ejemplar
de instrumento, la tabla de operacionalización de las variables y una matriz de
análisis para que estos vacíen sus observaciones y anoten sugerencias respecto a la
pertinencia o no de cada ítems con las variables a medir. La confiabilidad puede
realizarse mediante una prueba piloto o test preliminar aplicado a una muestra
pequeña con características idénticas y en una situación similar a la de una población
que será objeto de estudio los rangos de confiabilidad son:
Rango Confiabilidad
0.81-1 Muy alta
0.61-0.80 Alta
0.41-0.60 Media
0.21-0.40 Baja
0.00-0.20 Muy Baja
Fuente: Silva, 2014, p.116
Fuente Consultada:
Silva, J (2014). Metodología de la Investigación: Elementos Básicos. Colegial
Bolivariana. Caracas.
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