1. CUANTITATIVO
Enfoques cualitativo y cuantitativo
 Introducción:
 Enfoques cuantitativo y cualitativo
 (materialismo dialéctico, el positivismo, la
fenomenología ,etc.)
ENFOQUES
CUALITATIVO
Características
Proceso
Bondades
Mide fenómenos
Utiliza estadísticas
Emplea experimentación
Secuencial , Deductivo
Precisión , réplica , etc.
Características
Proceso
Bondades
No busca la réplica
No se fundamenta en
la estadística
Inductivo ,
recurrente.
Amplitud, profundidad
de ideas

2. ¿Qué características posee el
enfoque cuantitativo de
investigación?

3. PASOS:
Planteo de
problema
Revisión de
literatura
Construcción de
marco teórico
Hipótesis
Prueba de
hipótesis
Resultado
PROCESO DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVO

4. CARACTERÍSTICAS:
Hipótesis
Recolección de datos
Análisis
Máximo control
“Objetiva”
Patrón (proceso)
Generalización de datos
Meta Principal:
Datos válidos
y confiables

5. 2.- Recolección de hipótesis .
3.- La recolección de datos se fundamenta en la medición.
4.- Se analiza a través de métodos estadísticos.
5.- Se busca el máximo control.
6.- Los análisis cuantitativos fragmentan los datos en partes.
7.- Esta investigación debe ser lo más objetiva posible.
8.- Se sigue un patrón predecible y estructurado (el proceso).
9.- Se pretende generalizar los resultados encontrados.
10.- Se pretende explicar y predecir los fenómenos investigados.
11.- Se sigue rigurosamente el proceso.
12.- Se utiliza la lógica o razonamiento deductivo.
13.- Esta búsqueda ocurre en la realidad externa al individuo.

6. Primera Realidad
La realidad
subjetiva
(interna)
Creencias
(hipótesis)
Del investigador
Se acepta las
creencias (hipótesis)
del investigador como
válidas , se prueba la
teoría
Se rechazan las
creencias (hipótesis) del
investigador como
válidas , se prueba la
teoría.
Segunda Realidad
La realidad objetiva
(externa)
Realidad
(fenómeno)
Realidad (fenómeno)
Realidad (fenómeno)
Investigación
cuantitativa
Si coinciden
=
Si no
coinciden
+ -

7. 13
CARACTERÍSTIC
AS
• El investigador plantea un
problema , pero no sigue un
proceso definido.
• Descubre y refine preguntas
de investigación.
• Se fundamenta en un
proceso inductivo.
• No se prueban hipótesis .
• Basado en métodos de
recolección de datos no
estandarizados.
• Utiliza técnicas para
recolectar.
• Proceso de indagación
flexible.
• Evalúa el desarrollo natural de
los sucesos.
• Perspectiva interpretativa
• La “realidad” se define a
través de la interpretación de
los participantes en el estudio.
• Centro de investigación : La
diversidad de ideologías y
cualidades únicas de los
individuos.
• No buscan que sus estudios
lleguen a replicarse.
• Es naturalista e interpretativa
Busca : Dispersión o expansión de los datos e
información.
ENFOQUE
CUALITATIVO
Utiliza la recolección de datos sin
medición numérica para descubrir
a afinar preguntas de
investigación en el proceso de
interpretación.

8. DIMENCIONES ENFOQUE
CUANTITATIVO
ENFOQUE
CUALITATIVO
Punto de partida Hay una realidad por
conocer
Hay una realidad por
interpretar
Realidad a estudiar Una realidad objetiva
• El mundo es concebido
como externo al
investigador
Existen varias realidades
subjetivas construidas en
la investigación( varían
entre individuos, grupos y
culturas)
• El mundo es construido
por en investigador
Naturaleza de la
realidad
NO cambia por las
observaciones y
mediciones
SÍ cambia por las
observaciones y
recolección de datos

9. Metas de la
investigación
• Describir, explicar
y predecir los
fenómenos
• Generar y probar
teorías
• Describir,
comprender y
explicar a través
de las percepciones
de los participantes
lógica deductiva Inductiva
Relación entre
ciencias
físicas/naturales y
sociales
Las ciencias
físicas/naturales y las
ciencias sociales son
una unidad
Ciencias
físicas/naturales y las
sociales son
diferentes
Papel de los
fenómenos estudiados
(objetos, seres vivos,
etcétera)
Pasivos activos

10. Posición del
investigador
Neutral. explicita
Distancia investigador
- fenómeno
distante Cercana
Objetividad Objetivo subjetivo
Relación investigador -
fenómeno
independencia interdependencia

11. Población - muestra El objetivo es
generalizar los datos de
la muestra a la
población
No se pretende
generalizar los
resultados
muestra Se involucra a muchos
sujetos
Se involucra a unas
cuantos porque no se
pretende generalizar
Naturaleza de los datos cuantitativa cualitativa
Tipos de datos Datos confiables y duros
(hard)
Datos profundos (soft)
Recolección de datos Se basa en instrumentos
estandarizados. Al inicio
de la investigación
Se hace paulatinamente
Finalidad del análisis de
los datos
Describir las variables y
explicar sus cambios y
movimientos
Comprender a las
personas y sus contextos

12. proceso de análisis Inicia con ideas
preconcebidas,
basadas en las
hipótesis
formuladas. Luego,
se transfieren a
una matriz donde
se analiza
estadísticamente
Se reúnen datos
verbales o
audiovisuales para
luego determinar y
describir el
fenómeno
Presentación de
resultados
Tablas, diagramas y
modelos estadísticos
Narraciones, textos
, videos , audios, etc.
Reporte de
resultados
En tono objetivo, no
personal
En tono emotivo y
personal

13. Uso de la teoría Para ajustar lo
postulado
Marco referencial
Generacion de
teoria
Apartir de una
investigacion
anterior
Contruye a partir de
datos empiricos
obtenidos y
analizados
hipotesis Se prueban
hipotesis
Se generan durante
el estudio
Diseño de la
investigacion
Estructurado
predeterminado
Flexible, abierto

14. Principales bondades de los
enfoques:
CUALITATIVO
Generaliza los resultados
Posibilidad de réplica
Puntos específicos
Facilita la comparación
Control de los datos
CUANTITATIVO
Profundidad a los datos
Riqueza interpretativa
Contextualización
Detalles
Propio punto de vista
Flexible

15. Ejemplo: el ingeniero

16. El proceso CUANTITATIVO
Idea
Planteamie
nto de
problema
Revisión
de la
literatura
y desarrollo
del MT
Visualizació
n del
avance
Hipótesis
y
variables
Diseño de
investigaci
ón
Desarrollo
de la
muestra
Recolecció
n de datos
Análisis de
datos
Reporte
de
resultados
(:

17. El proceso CUALITATIVO
 Para comprender el siguiente cuadro es necesario tener
en cuenta:
1. La revisión de la literatura se da en cualquier
momento.
2. Las etapas puedes seguir más de una secuencia.
3. Se debe verificar la factibilidad del estudio.
4. La recolección y el análisis se realizan
simultáneamente.

18. El proceso CUALITATIVO
Planteamiento
del problema
Inmersión en
el campo
Diseño de
estudio
Estudio y
acceso a la M
Recolección
de datos
Análisis de los
datos
Interpretación
de resultados
Reporte de
resultados
Idea
LITERATU
RA

19. Comparación de los procesos
 Específico y acotado
 Rol fundamental
 Instrumentos
predeterminados
 Comparativo
 Estándar y fijo
 General y amplio
 Rol secundario
 Emergen poco a poco
 Descriptivo
 Flexible
Planteamiento
del problema
Revisión de la
lectura
Recolección de
los datos
Análisis de los
datos
Reporte de
resultados

20.  Ambos enfoques nacen durante el siglo XX , además emplean procesos
cuidadosos , sistemáticos y empíricos para generar conocimientos .
 Los dos enfoques constituyen un proceso que a su vez , integra diversos
procesos . El proceso cuantitativo es secuencial y probatorio , mientras el
procesos cualitativo es en “espiral “.
 Las técnicas de recolección de los datos pueden ser múltiples .
 Hoy tanto procesos cuantitativo como cualitativo son considerados formas
de hacer ciencia y producir conocimiento.
CONCLUSIONES

21. VARIABLES

22. VARIABLES
Las variables son los aspectos o características
cuantitativas o cualitativas que son objeto de
búsqueda respecto a las unidades de análisis.
Constituyen conceptos que reúnen dos
características fundamentales:

23. 1. Rasgos que permiten ser observados de manera
directa o indirecta y que por tanto permiten algún
tipo de confrontación con la realidad empírica.
2. Tienen la propiedad de poder variar y ser
mensurables de alguna forma, desde la mera
clasificación (Ej. Sexo) hasta el mayor nivel de
medición que sea posible alcanzar como la
cuantificación (Ej. Edad).
VARIABLES

24. TIPOS DE VARIABLES
Criterios de Clasificación
 Su naturaleza
 La amplitud de las unidades de observación a que se refieren .
 Su nivel de abstracción.
 Las escalas variación que implican
 Su posición en la relación que une a dos o más variables
entre sí
VARIABLES

25. Según su naturaleza
Cualitativas
Cuantitativas
Son aquellas cuyos
elementos de
variación tienen
carácter cualitativo o
no numérico
Los elementos
tienen carácter
numérico o
cuantitativo
VARIABLES

26. Ejemplo variable cualitativa
1. Género: Masculino y Femenino
2. Nombres de los alumnos: Juan, Pedro, María, etc.
3. Actividades preferidas: Cine, TV, lectura, etc.
4. Profesión
5. Tipo de actividad económica de la empresa
6. Calidad del producto: Excelente, Bueno, Malo
VARIABLES

27. Cuantitativas
Pueden ser: Agrupadas y no agrupadas
Discretas y continuas
Las agrupadas son aquellas en que la serie
numérica que abarcan está dividida, a efectos
operativos y de síntesis, en intervalos agrupados.
Las no agrupadas son aquellas en que la serie
numérica no está dividida en intervalos agrupados
VARIABLES

28. Variable de datos no agrupados
Peso de la persona: 0, 1, 2 , 3, etc.
Variable de datos agrupados
Peso de la persona:
De 0 a 50 kgs
De 51 a 75 kgs
De 76 a 100 Kgs
Más de 100 kgs
VARIABLES

29. Cuantitativas
Discretas y continuas
Las continuas, son aquellas que pueden
tomar cualquier valor dentro de su rango
Las discretas, por el contrario se hallan
restringidas a determinados valores dentro de su
rango.
TAMBIÉN PUEDEN SER:
VARIABLES

30. Variable discreta
Número de hijos: 1, 2, 3 (entre 1 y 2 o entre 2 y 3 no
existe otra cantidad).
VARIABLES

31. Variable continua
Peso de la persona: Entre 70 kgs y 71 kgs existen
infinitos valores.
VARIABLES

32. Según su amplitud
Se pueden distinguir las variables:
Individuales
Colectivas
Las unidades de
observación son
individuos
Las unidades de
observación son
colectivos, conjuntos
o grupos (ciudades,
estados,
universidades,
empresas, etc)
VARIABLES

33. Variable datos colectivos
• Grado de instrucción promedio de la población
• PBI
• Mortalidad infantil
• Tasa de analfabetismo
• Volumen de las exportaciones del país
• Productividad de la empresa
VARIABLES

34. Variable datos individuales
Grado de instrucción de las personas
(Sin instrucción, Primaria incompleta, Primaria completa, Secundaria
incompleta, Secundaria completa, Superior no universitaria,
incompleta, Superior no universitaria completa, Superior universitaria
incompleta, Superior universitaria completa)
Peso de las personas
VARIABLES

35. Por su nivel de abstracción
Se pueden distinguir las variables:
 Generales
 Intermedias
Realidades no inmediatamente
medibles empíricamente
Expresan dimensiones o aspectos
parciales de estas variables y, por
tanto, más concretos y cercanos a
la realidad
 Empíricas
(Indicadores)
Representan aspectos de estas
dimensiones, directamente
medibles y observables.
VARIABLES

36. Variable General
Nivel Cultural
Variable Intermedia
Nivel Educativo
Variable Empírica (Indicador)
Grado de instrucción
VARIABLES

37. Según carácter de las escalas
Se pueden distinguir las variables
1. Nominales
2. Ordinales
Comprenden la distinción de diversas
categorías sin implicar ningún orden ni
jerarquía entre ellas
Ejemplo: Nombre, lugar de residencia, Sexo
Implican orden entre sus categorías
Ejemplo: Calidad del desempeño (Exc,
Bueno, Regular, Malo, Pésimo)
VARIABLES

38. Según carácter de las escalas
3. Cardinales, entre las cuales, a su vez, se puede distinguir entre:
 De intervalo Supone a la vez orden y grados de distancia
iguales entre las diversas categorías
cuantitativas. Ejemplos: Temperatura,
Intensidad del sismo. El inicio (cero) es
arbitrario.
 De razón
Comprenden a la vez todos estos aspectos:
distinción, orden, distancia y origen único
natural. Ejemplo: Edad, peso de la persona.
VARIABLES

39. Según su relación con otras variables en
hipótesis causales
Se puede distinguir las variables:
 Dependientes
 Independientes
Designan las variables a explicar,
los efectos o resultados respectos a
los cuales hay que buscar su
motivo o razón de ser.
Son las variables explicativas, cuya
asociación o influencia con la
variable dependiente se pretende
descubrir en la investigación
VARIABLES

40. EJEMPLO DE HIPOTESIS
El nivel educativo de los padres influye
positivamente en el rendimiento académico de los
hijos.
VI: Nivel educativo de los padres
VD: Rendimiento académico de los hijos
VARIABLES

41. Definición conceptual de las variables
La definición conceptual es el proceso a través
del cual se definen teóricamente las variables.
Los conceptos se incluyen en el marco teórico
en el acápite “Definición de términos básicos”.
VARIABLES

42. Definición operacional de las variables
La definición operacional es el proceso a través
del cual se establecen los procedimientos
empíricos que permiten la obtención de datos de
la realidad para verificar las hipótesis y
solucionar el problema.
VARIABLES

43. La definición operacional incluye:
a) Determinación de los indicadores que
permitan medir a la variable, en caso de que
esto no pueda hacerse directamente.
Se requiere cuando la variable es cualitativa o
tiene un carácter muy general. Si la variable
es cuantitativa, generalmente no es
necesario, pues se puede medir directamente.
VARIABLES

44. La definición operacional incluye:
b) Definición de las técnicas e instrumentos que
permitan obtener información sobre las
variables o indicadores.
Por ejemplo: entrevistas, cuestionarios,
análisis de documentos, recolección de
estadísticas, observación, experimentación,
etc.
VARIABLES

45. Ejemplo de Hipótesis:
A mayor nivel educativo de los padres, mayor
rendimiento académico de los alumnos de
educación básica en Sonora.
VARIABLES

46. Definición operacional de la Variable 1:
Nivel Educativo de los padres
Indicador 1: Grado de instrucción de los padres
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Cuestionario a los padres o Análisis de la ficha de
registro de los alumnos del Centro Educativo (si contiene
esta información)

47. Definición operacional de la Variable 2:
Rendimiento académico de los alumnos de
educación básica de Sonora
Indicador 1: Promedio ponderado acumulado
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Informe de registros académicos del Centro Educativo.
VARIABLES

48. Ejemplo de Hipótesis:
A mayor nivel educativo de la población, mayor
desarrollo económico del país
VARIABLES

49. Definición operacional de la Variable 1:
Nivel Educativo de la población
Indicador 1: Grado de instrucción promedio de la
población
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Informes del MINEDU y/o del INEI

50. Definición operacional de la Variable 1:
Nivel Educativo de la población
Indicador 2: Tasa de Analfabetismo
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Informes del INEGI y/o del INEE
VARIABLES

51. Definición operacional de la Variable 2:
Desarrollo económico del país
Indicador 1: PBI
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Estadísticas del BID o de l OCDE
VARIABLES

52. Definición operacional de la Variable 2:
Desarrollo económico del país
Indicador 2: PBI per cápita
Técnicas e instrumentos de obtención de datos
Estadísticas del BID o de la OCDE
VARIABLES

53. Finalmente:
La definición operacional para una misma variable
puede ser distinta para diferentes investigaciones,
en dependencia de sus objetivos.
Por ejemplo:
Aunque aparentemente el Nivel Educativo de la
población es una sola variable, no tiene el mismo
tratamiento cuando la variable se refiere a sujetos
individuales que cuando se refiere a la población de
un país.
VARIABLES

54. Articulo de investigacion cualitativa
En atencion primaria de salud
http://bvs.sld.cu/revistas/mgi/vol22_3_06/mgi14306.htm
Es todo!
Alumnos: Julio Alberto Álvarez Navarrete
Larisa Gabriela Bolívar Vázquez