El documento describe los diferentes niveles, tipos y enfoques de la investigación científica, así como las técnicas, instrumentos y herramientas utilizadas para el procesamiento de datos. Explica los diseños experimentales y no experimentales de investigación, e incluye recomendaciones para el procesamiento sistemático de datos recopilados.

1. Procesamiento de datos en la
investigación científica
Mgtr. Antonio Vásquez Rodríguez

2. Niveles de la investigación científica
Exploratorio
Descriptivo
Correlacional
Explicativo
Predictivo
(Valderrama, 2013)
Recolecta datos
Describe hechos
Relaciona / asocia
Causa - Efecto
Anticipa hechos
Se refiere a la profundidad de
análisis y el grado de conocimiento
que se tiene sobre un tema
científico.

3. Tipos de investigación científica
Investigación básica
• Investigación pura, teórica o
fundamental.
• Proporciona nuevos conocimientos
sobre el objeto de estudio.
• Construye marcos teóricos
consistentes.
Investigación aplicada
• Investigación práctica empírica.
• Busca la consolidación del
conocimiento y lo genera en forma de
método.
• Tiene propósitos prácticos y bien
definidos para transformar la realidad.
(Niño et al., 2012, Berrocal y Berrocal, 2018)

4. Enfoques de la investigación científica
CUANTITATIVO CUALITATIVO FASES DE LA
INVESTIGACIÓN
MIXTO
Descripción y
explicación
Exploración y
descubrimiento
Planteamiento del
problema
Triangulación
Verificación de la teoría Generación de teoría Rol de la teoría Mixto
Deductivo Inductivo Método empleado Pluralismo
metodológico
Cuantificación y
medición estadística
Interpretación a
profundidad
Análisis de datos Empleo mixto de
técnicas
Estandarizado y fijo Flexible Reporte final Propositivo
(Tomado de Berrocal y Berrocal, 2019)

5. Dato
Dato
Dato
Procesamiento
Discusión
Conclusiones
Recomendaciones
(Instrumentos y herramientas) (Técnicas y herramientas)
El procesamiento de datos

6. Dato
“Representación simbólica
(número, símbolo) de una
característica de una entidad, que
pueden describir o explicar
hechos empíricos,
acontecimientos y a las entidades
mismas que se están estudiando”.
(Rodríguez, 2014)

7. Diseño de la investigación
Diseño de la
investigación
Diseños
experimentales
Diseño no
experimentales
Preexperimentales
Cuasiexperimentales
Experimentales
Transversales
Longitudinales
“Estrategia o plan para obtener los
datos, responder al problema,
cumplir con los objetivos y para
aceptar o rechazar la hipótesis”.
(Valderrama, 2013)

8. Ejemplos de diseños (Berrocal y Berrocal, 2018)
G X O
DISEÑOS EXPERIMENTALES
Diseño preexperimental
𝑮 𝟏 X 𝑶 𝟏
𝑮 𝟐 ------- 𝑶 𝟏
Diseños cuasiexperimentales
𝑮 𝟏 𝑶 𝟏 X 𝑶 𝟐
𝑮 𝟐 𝑶 𝟑 ------- 𝑶 𝟒

9. DISEÑOS EXPERIMENTALES
Diseños experimentales
𝑹𝑮 𝟏 X 𝑶 𝟏
𝑹𝑮 𝟐 ------- 𝑶 𝟏
𝑹𝑮 𝟏 𝑶 𝟏 X 𝑶 𝟐
𝑹𝑮 𝟐 𝑶 𝟑 ------- 𝑶 𝟒
𝑹𝑮 𝟏 𝑶 𝟏 X 𝑶 𝟐
𝑹𝑮 𝟐 𝑶 𝟑 ------- 𝑶 𝟒
𝑹𝑮 𝟏 X 𝑶 𝟓
𝑹𝑮 𝟐 ------- 𝑶 𝟔

10. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES
Diseños transversales descriptivos, comparativos y correlacionales
M O
𝑴 𝟏 𝑶 𝟏
𝑴 𝟐 𝑶 𝟐
𝑴 𝟑 𝑶 𝟑
𝑴 𝟒 𝑶 𝟒
𝑶 𝒙
M r
𝑶 𝒚
𝑶 𝟏 ≠ 𝑶 𝟐 ≠ 𝑶 𝟑 ≠ 𝑶 𝒏

11. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES
Longitudinales de tendencia / longitudinales de evolución de grupos
Población
A
Población
A
Población
A
MEDICIÓN 1 MEDICIÓN 2 MEDICIÓN n
𝐓𝟏 𝐓𝟐 𝐓𝐧
A
Sujeto 1
Sujeto 2
Sujeto 3
MEDICIÓN 1 MEDICIÓN 2 MEDICIÓN n
𝐓𝟏 𝐓𝟐 𝐓𝐧
A
Sujeto 1
Sujeto 2
Sujeto 3
A
Sujeto 1
Sujeto 2
Sujeto 3

12. PARADIGMA POSITIVISTA (CUANTITATIVO)
TÉCNICAS INSTRUMENTOS SOFTWARE HERRAMIENTAS
• Observación
• Entrevista
estructurada
(cerrada)
• Análisis con recuento
de frecuencia
• Estadística inferencial
• Guía de
observación
• Guía de
encuesta
SPSS • Guías
• Libretas de
apuntes
• Lapiceros, etc.
Técnicas, instrumentos y herramientas de investigación

13. PARADIGMA CUALITATIVO (INTERPRETATIVO)
TÉCNICAS INSTRUMENTOS SOFTWARE HERRAMIENTAS
• Observación
• Entrevistas semi-
estructuradas
(abiertas)
• Grupos de discusión
• Revisión documental
• Guías de
entrevistas
• Grupos de
discusión
• Revisión de
documentos
Etnografic,
QPA, Atlas ti,
Matrices,
recuento de
frecuencias,
análisis de
contenido.
• Grabadora,
video, cámara.
• Libretas de
apuntes
• Lapiceros, etc.
Técnicas, instrumentos y herramientas de investigación

14. La prueba piloto
Alfa de Cronbach Kuder y Richardson
𝑎 =
𝐾
𝐾 − 1
σ 𝑆𝑖
2
𝑆𝑡
2
Donde:
𝑎 = Coeficiente de confiabilidad
𝐾 = Número de preguntas
𝑆𝑖
2
= Varianza de cada pregunta
𝑆𝑡
2
= Varianza total
𝐾𝑟20 =
𝐾
𝐾 − 1
σ 𝑝 ∗ 𝑞
𝑆𝑡
2
Donde:
𝐾𝑟20= Coeficiente de confiabilidad
𝐾 = Número de ítems
𝑝 = Proporción de respuestas correctas
𝑞 = Proporción de respuestas incorrectas
𝑆𝑡
2
= Varianza total

15. Recomendaciones para el
procesamiento de datos
• El investigador es el que domina el tema y elige el método.
• Una buena recopilación de datos depende del trabajo sistemático y
apegado a los criterios de muestreo.
• Se puede delegar la función de “vaciar” los datos, pero el análisis lo
hace el investigador.
• Cada instrumento es diseñado pensando en la técnica de
procesamiento de datos.