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Unidad 3: Planificación de la Tesis
Semana 10: Asesoría Grupal (VI)
Pág. 2
LA MATRIZ DE CONSISTENCIA INTERNA Y
OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES
En un proyecto de tesis, tanto la matriz de consistencia interna como la matriz de
operacionalización de variables son elementos importantes que se utilizan para planificar y
desarrollar adecuadamente la investigación.
1. LA MATRIZ DE CONSISTENCIA INTERNA
La matriz de consistencia interna se utiliza para evaluar la coherencia y fiabilidad de los ítems
o preguntas que conforman una escala de medición. Consiste en una tabla que relaciona cada ítem
con los conceptos que se desea medir y las dimensiones o subdimensiones de esos conceptos.
Permite identificar la consistencia interna de los ítems, es decir, si miden de manera coherente y
confiable los aspectos que se pretenden medir. Se consideran los siguientes criterios para construir
una matriz de consistencia interna.
Tabla 1: Ejemplo de la matriz de consistencia interna para el tema "Evaluación de la eficacia de
los algoritmos de inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades cardíacas:
un enfoque comparativo"
Ítems/Preguntas Conceptos Dimensiones
Método de
medición
1. ¿Cuáles son los algoritmos de inteligencia
artificial utilizados en la detección temprana de
enfermedades cardíacas?
Algoritmos de inteligencia
artificial utilizados en la
detección temprana de
enfermedades cardíacas
Identificación
de algoritmos
Revisión
bibliográfica
2. ¿Cuál es el rendimiento de cada algoritmo en
términos de precisión y confiabilidad en la
detección temprana de enfermedades
cardíacas?
Rendimiento de los
algoritmos de inteligencia
artificial
Evaluación del
rendimiento
Análisis de
datos y
métricas de
rendimiento
3. ¿Cuáles son las variables independientes que
influyen en el rendimiento de los algoritmos en
la detección temprana de enfermedades
cardíacas?
Variables independientes
que influyen en el
rendimiento de los
algoritmos
Identificación
de variables
independientes
Análisis
estadístico
4. ¿Cuáles son los resultados comparativos de
los algoritmos en términos de eficacia y
fiabilidad en la detección temprana de
enfermedades cardíacas?
Resultados comparativos de
los algoritmos de
inteligencia artificial
Comparación
de resultados
Análisis
estadístico
5. ¿Cuáles son las ventajas y limitaciones de la
aplicación de inteligencia artificial en la
detección temprana de enfermedades
cardíacas?
Ventajas y limitaciones de la
aplicación de inteligencia
artificial
Identificación
de ventajas y
limitaciones
Análisis
cualitativo y
revisión
bibliográfica
Unidad 3: Planificación de la Tesis
Semana 10: Asesoría Grupal (VI)
Pág. 3
a) Es fundamental tener claridad sobre los conceptos que se desean medir y las dimensiones o
subdimensiones de esos conceptos.
b) Seleccionar los ítems o preguntas coherentes con los conceptos que se pretenden medir.
c) En la matriz de consistencia interna, cada ítem debe ser asignado a la dimensión o
subdimensión a la que pertenece.
d) Una vez que los ítems están asignados a las dimensiones, se puede evaluar la consistencia
interna de la escala mediante técnicas estadísticas como el coeficiente alfa de Cronbach.
2. L A MATRIZ DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES
Por otro lado, la matriz de operacionalización de variables se utiliza para definir y especificar
las variables que se van a medir en una investigación. Consiste en una tabla que relaciona las
variables con sus dimensiones o indicadores, así como con los métodos o instrumentos que se
utilizarán para medirlas. Los criterios para construir una matriz de operacionalización de variables
son los siguientes.
Tabla 2: Ejemplo de matriz de operacionalización de variables para el tema "Evaluación de la eficacia
de los algoritmos de inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades cardíacas: un enfoque
comparativo"
Variables Dimensiones/Indicadores Métodos/Instrumentos
Algoritmos de inteligencia artificial
Algoritmo A
Revisión bibliográfica
Algoritmo B
Algoritmo C
Rendimiento de los algoritmos
Precisión Análisis de datos
Confiabilidad Métricas de rendimiento
Historial médico Historial clínico
Factores de riesgo cardiovascular Cuestionario
Resultados comparativos de los algoritmos
Tasa de detección temprana
Análisis estadístico
Falsos positivos
Falsos negativos
Ventajas y limitaciones de la aplicación de IA
Mayor rapidez en el diagnóstico
Revisión bibliográfica
Capacidad de análisis de grandes
volúmenes de datos
Dependencia de la calidad y
cantidad de datos disponibles
a) Identificar y definir claramente las variables que se pretenden medir en la investigación.
b) Para cada variable, determinar las dimensiones o indicadores específicos que la componen.
c) Determinar los métodos o instrumentos que se utilizarán para medir cada variable y sus
dimensiones. Esto puede incluir cuestionarios, escalas de medición, observaciones, pruebas,
Unidad 3: Planificación de la Tesis
Semana 10: Asesoría Grupal (VI)
Pág. 4
entre otros.
d) En la matriz de operacionalización de variables, se relaciona cada indicador con la variable y
la dimensión a la que pertenece.
Por lo tanto, la matriz de consistencia interna se enfoca en evaluar la coherencia y fiabilidad
de los ítems o preguntas de una escala, mientras que la matriz de operacionalización de variables
se centra en definir y especificar las variables que se van a medir en una investigación. Ambas
matrices son herramientas útiles en el proceso del planteamiento del proyecto de investigación para
asegurar la validez y confiabilidad de las mediciones realizadas.
RECURSOS COMPLEMENTARIOS
2 Planificación y factibilidad de un proyecto de investigación clínica.
El texto trata sobre la importancia de la investigación científica, el método científico
y la planificación de proyectos de investigación para obtener resultados válidos y
eficientes.
Enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0716864019300082
1 Introducción a la metodología de la investigación científica (2a. ed.).
El libro de M. Gómez trata sobre varios aspectos de la investigación científica,
como la selección del tema y la elaboración del proyecto, entre otros.
Enlace: https://elibro.bibliotecaupn.elogim.com/es/lc/upnorte/titulos/78021
3 ¿Cómo establecer la hipótesis y los objetivos de un proyecto de investigación en Rad.?
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  • 1.
  • 2. Unidad 3: Planificación de la Tesis Semana 10: Asesoría Grupal (VI) Pág. 2 LA MATRIZ DE CONSISTENCIA INTERNA Y OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES En un proyecto de tesis, tanto la matriz de consistencia interna como la matriz de operacionalización de variables son elementos importantes que se utilizan para planificar y desarrollar adecuadamente la investigación. 1. LA MATRIZ DE CONSISTENCIA INTERNA La matriz de consistencia interna se utiliza para evaluar la coherencia y fiabilidad de los ítems o preguntas que conforman una escala de medición. Consiste en una tabla que relaciona cada ítem con los conceptos que se desea medir y las dimensiones o subdimensiones de esos conceptos. Permite identificar la consistencia interna de los ítems, es decir, si miden de manera coherente y confiable los aspectos que se pretenden medir. Se consideran los siguientes criterios para construir una matriz de consistencia interna. Tabla 1: Ejemplo de la matriz de consistencia interna para el tema "Evaluación de la eficacia de los algoritmos de inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades cardíacas: un enfoque comparativo" Ítems/Preguntas Conceptos Dimensiones Método de medición 1. ¿Cuáles son los algoritmos de inteligencia artificial utilizados en la detección temprana de enfermedades cardíacas? Algoritmos de inteligencia artificial utilizados en la detección temprana de enfermedades cardíacas Identificación de algoritmos Revisión bibliográfica 2. ¿Cuál es el rendimiento de cada algoritmo en términos de precisión y confiabilidad en la detección temprana de enfermedades cardíacas? Rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial Evaluación del rendimiento Análisis de datos y métricas de rendimiento 3. ¿Cuáles son las variables independientes que influyen en el rendimiento de los algoritmos en la detección temprana de enfermedades cardíacas? Variables independientes que influyen en el rendimiento de los algoritmos Identificación de variables independientes Análisis estadístico 4. ¿Cuáles son los resultados comparativos de los algoritmos en términos de eficacia y fiabilidad en la detección temprana de enfermedades cardíacas? Resultados comparativos de los algoritmos de inteligencia artificial Comparación de resultados Análisis estadístico 5. ¿Cuáles son las ventajas y limitaciones de la aplicación de inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades cardíacas? Ventajas y limitaciones de la aplicación de inteligencia artificial Identificación de ventajas y limitaciones Análisis cualitativo y revisión bibliográfica
  • 3. Unidad 3: Planificación de la Tesis Semana 10: Asesoría Grupal (VI) Pág. 3 a) Es fundamental tener claridad sobre los conceptos que se desean medir y las dimensiones o subdimensiones de esos conceptos. b) Seleccionar los ítems o preguntas coherentes con los conceptos que se pretenden medir. c) En la matriz de consistencia interna, cada ítem debe ser asignado a la dimensión o subdimensión a la que pertenece. d) Una vez que los ítems están asignados a las dimensiones, se puede evaluar la consistencia interna de la escala mediante técnicas estadísticas como el coeficiente alfa de Cronbach. 2. L A MATRIZ DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES Por otro lado, la matriz de operacionalización de variables se utiliza para definir y especificar las variables que se van a medir en una investigación. Consiste en una tabla que relaciona las variables con sus dimensiones o indicadores, así como con los métodos o instrumentos que se utilizarán para medirlas. Los criterios para construir una matriz de operacionalización de variables son los siguientes. Tabla 2: Ejemplo de matriz de operacionalización de variables para el tema "Evaluación de la eficacia de los algoritmos de inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades cardíacas: un enfoque comparativo" Variables Dimensiones/Indicadores Métodos/Instrumentos Algoritmos de inteligencia artificial Algoritmo A Revisión bibliográfica Algoritmo B Algoritmo C Rendimiento de los algoritmos Precisión Análisis de datos Confiabilidad Métricas de rendimiento Historial médico Historial clínico Factores de riesgo cardiovascular Cuestionario Resultados comparativos de los algoritmos Tasa de detección temprana Análisis estadístico Falsos positivos Falsos negativos Ventajas y limitaciones de la aplicación de IA Mayor rapidez en el diagnóstico Revisión bibliográfica Capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos Dependencia de la calidad y cantidad de datos disponibles a) Identificar y definir claramente las variables que se pretenden medir en la investigación. b) Para cada variable, determinar las dimensiones o indicadores específicos que la componen. c) Determinar los métodos o instrumentos que se utilizarán para medir cada variable y sus dimensiones. Esto puede incluir cuestionarios, escalas de medición, observaciones, pruebas,
  • 4. Unidad 3: Planificación de la Tesis Semana 10: Asesoría Grupal (VI) Pág. 4 entre otros. d) En la matriz de operacionalización de variables, se relaciona cada indicador con la variable y la dimensión a la que pertenece. Por lo tanto, la matriz de consistencia interna se enfoca en evaluar la coherencia y fiabilidad de los ítems o preguntas de una escala, mientras que la matriz de operacionalización de variables se centra en definir y especificar las variables que se van a medir en una investigación. Ambas matrices son herramientas útiles en el proceso del planteamiento del proyecto de investigación para asegurar la validez y confiabilidad de las mediciones realizadas. RECURSOS COMPLEMENTARIOS 2 Planificación y factibilidad de un proyecto de investigación clínica. El texto trata sobre la importancia de la investigación científica, el método científico y la planificación de proyectos de investigación para obtener resultados válidos y eficientes. Enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0716864019300082 1 Introducción a la metodología de la investigación científica (2a. ed.). El libro de M. Gómez trata sobre varios aspectos de la investigación científica, como la selección del tema y la elaboración del proyecto, entre otros. Enlace: https://elibro.bibliotecaupn.elogim.com/es/lc/upnorte/titulos/78021 3 ¿Cómo establecer la hipótesis y los objetivos de un proyecto de investigación en Rad.? El texto trata sobre el proceso de investigación, desde la formulación de una pregunta hasta la definición de objetivos claros y consistentes para obtener respuestas. Enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0033833811003018