UNIDAD 3. MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.pdf

UNIDAD 3. MÉTODOS
Y DISEÑOS DE
INVESTIGACIÓN.
• Canseco Rocha Damaris Carolina
• Diego Vargas Jorge Antonio
• Hernández Reyes Raymond
• Puente Frías Lucero
• Romero Deantes Aime
Equipo 3:

3.1 Definición y
clasificación de los
métodos de
investigación
Que es un método?
Método: Deriva de, meta (hacia, a través de) y odós
(camino)
Etimológicamente hablando, la palabra método se
puede entender como <<<El Camino a través del cual se
alcanza un fin, o el camino que se recorre para alcanzar
un fin>>>. (Touriñán, 2006 )
Baena (2017) agrega que desde que “Método” se
reproduce en la Grecia antigua, se vuelve el
procedimiento para investigar y conocer. Y menciona
que Método y metodología se pueden encontrar como
sinónimos en diferentes trabajos.
2

3
Como Parte de la practica científica cotidiana
• El método comprende la planeación y el planteamiento de la investigación, los
procedimientos y fases para llevarla a cabo, así como el desarrollo de esta y las técnicas.
(Muñoz, 2015)
• En términos formales el Menciona que “El Método de investigación es el procedimiento
adecuado para obtener conocimientos ciertos sobre un determinado tema”. (Colegio de
bachilleres del estado de Sonora, 2020)
• Para Baena (2017) el método es un camino para investigar, conocer y descubrir. El
método constituye a la vez un orden y proceso cuya culminación es la construcción de
leyes, teorías y modelos en medida del éxito o fracaso de la investigación.

4
Planteamiento general de método
General (Igual en todas las ciencias ) De acuerdo con muñoz (2015) presenta las siguientes
grandes etapas:
1. Base de conocimientos: parte de una base o cuerpo de conocimientos del investigador, (puede
estar conformado por los estudios, experiencias, informaciones disponibles de este)
2. Surgimiento y planteamiento del problema: Ante lo desconocido surgen problemas o
interrogantes; para responderlos es necesario formularlos en términos de pregunta.
3. Búsqueda de la posible respuesta o formulación de la hipótesis:. Una vez que se plantea el
problema, es necesario formular las hipótesis o respuestas para solucionarlo
4. Comprobación de hipótesis. A las hipótesis que se plantean hay que buscarles respuestas
auténticas, no supuestas
5. Obtención de nuevos conocimientos. Toda investigación se plantea y se realiza con la finalidad
de responder a las interrogantes que le dieron origen (es decir, la respuesta que se da al problema
planteado permite que se obtengan nuevos conocimientos.

RESUMEN
En conclusión podemos decir que:
• El planteamiento general del
método refleja el dinamismo y la
continuidad del desarrollo de la
ciencia.
(Muñoz, 2015, pág. 73)

6
METODOLOGIA
Comúnmente se explica como la teoría del método. El análisis de las razones que
nos permiten estudiar y comprender la definición, construcción y validación de los
métodos.
Metodología: metá (a lo largo), odós (camino) y logos (tratado). De acuerdo con su
etimología significa “ir a lo largo del (buen) camino” (Bochenski, 1981, p. 28,
citado por Touriñan, 2006).
Para Kaplan, (1964)“La metodología es el estudio - descripción, explicación y
justificación- de los métodos y no los métodos mismos” El estudio de los métodos
o caminos a seguir en una investigación

7
Puede ser entendida en 2 formas:
(Colegio de bachilleres del estado de Sonora, 2020, pág. 49)
Ejemplo:
El conjunto de técnicas que usa el biólogo para llevar a cabo sus investigaciones o
el material de laboratorio del físico, que constituyen su instrumental de trabajo,
será, la metodología del físico o la del biólogo. Así como los Test, los cuestionarios
o la entrevista serán parte de la metodología del psicólogo. (Touriñán, 2006 )

8
Metodología
• Para Baena (2017) ni la metodología, ni el método son recetas, son
procedimientos que nos ayudan a reflexionar sobre nosotros y lo que nos
rodea.
• El problema del método es determinar, ¿cuál es el camino más adecuado
para resolver la pregunta que nos hemos planteado?
• El método no basta, se requieren procedimientos que lo hagan operativo,
éste es el papel de las técnicas e instrumentos que permiten la parte
operativa: el control, registro, transformación o manipulación.

9
Técnicas
Las técnicas se vuelven respuestas al “cómo hacer” y permiten la aplicación del
método en el ámbito donde se aplica. Juega un papel muy importante en el
proceso de investigación científica,
Sus rasgos esenciales consisten en que:
1. Propone una serie de normas para ordenar las etapas de la investigación
científica. (Diseños de investigación.)
2. Aporta instrumentos y medios para la recolección, concentración y
conservación de datos. (Fichas, entrevistas, cuestionarios, observaciones, etc.)
3. Elabora sistemas de clasificación. (Guías de clasificación, catálogos, etcétera.)
4. Se encarga de cuantificar, medir, y correlacionar los datos, aplicando los
métodos y sistemas de las ciencias técnicas como las matemáticas, la estadística
y la cibernética. (Procesamiento de datos.)
(Baena, 2017)

10
Instrumentos
• Los instrumentos son los
apoyos que se tienen para que
las técnicas cumplan su
propósito, en el caso del
cazador sería tu equipo, las
armas, inclusive botiquín o
provisiones.
• Otros instrumentos serían el
microscopio, el telescopio, la
cédula de entrevista, libreta
de campo, cámara, grabadora,
entre otros.
(Baena, 2017)

11
Métodos de investigación
De acuerdo con Cerda (2000), citado por Bernal (2010) “en la investigación
científica han predominado, a lo largo de la historia, tres métodos
científicos básicos:
• 1. El baconiano: que postula el desarrollo de la inducción.
• 2. El galileano: que postula la experimentación.
• 3. El cartesiano: que postula la duda fundamentada en el análisis y la
síntesis de los problemas.”

12
Según Bernal (2010) En la actualidad es frecuente reconocer los sig métodos.
• Inductivo
• Deductivo
• Inductivo-deductivo
• Hipotético-deductivo
• Analítico
• Sintético
• Analítico-sintético
• Histórico-comparativo
• Cualitativos y cuantitativos
Métodos de investigación

13
(Colegio de bachilleres del estado de Sonora, 2020, pág. 41)

14
Método
Deductivo
Es una forma de razonamiento que parte de una
verdad universal para obtener conclusiones
particulares. En la investigación científica, este
método tiene una doble función “encubrir
consecuencias desconocidos de principios
conocidos el método deductivo se contrapone a la
inducción” (Cano,1975: 42 citado por Maya, 2014).

15
Para Muñoz, C. (2015) En este método se parte de un principio de validez
general que puede aplicarse a cada uno de los casos particulares. El
procedimiento deductivo es válido cuando sus premisas son de tal naturaleza
que permiten apoyarnos en ellas como fundamento seguro para llegar a una
conclusión. Cuando se aplica la deducción, se trata de entender la relación
entre las premisas y la conclusión y, principalmente, distinguir entre las
deducciones que son válidas de las que no lo son.
El método se inicia con el análisis de los postulados, teoremas, leyes,
principios, etcétera, de aplicación universal y de comprobada validez, para
aplicarlos a soluciones o hechos particulares. (Bernal, 2010)
Método Deductivo

16
EJEMPLOS
Premisa A: El ser humano tiene la capacidad de razonar.
Premisa 2: Pedro es un ser humano.
Conclusión: Pedro tiene la capacidad de razonar.
Premisa A: Toda figura de cuatro lados es un cuadrilátero
Premisa B: El cuadrado es una figura de cuatro lados
Conclusión: El cuadrado es un cuadrilátero

17
Método
Inductivo
Este método utiliza el razonamiento para
obtener conclusiones que parten de hechos
particulares aceptados como válidos, para
llegar a conclusiones cuya aplicación sea de
carácter general. (Bernal, 2010)

18
Método Inductivo
Para Muñoz, C. (2015), es un método lógico que procede de lo particular a
lo general, es decir, de la realización y observación de casos particulares
descubre relaciones de validez general. Estas relaciones, una vez validadas
para cada caso particular en número suficiente, permiten obtener
conclusiones para los demás casos, sin necesidad de validarlas a todas ellas.
EJEMPLO
Premisa A: Se han conseguido esmeraldas en diferentes lugares y condiciones.
Premisa B: En todas las condiciones, las esmeraldas conseguidas son de color verde
Conclusión: Por lo tanto, todas las esmeraldas en el planeta serán verdes

19
Método
Analítico
Gutiérrez- Sánchez (1990: 133) citado por Maya,
(2014), lo define como aquel “que distingue las partes
de un todo y procede a la revisión ordenada de cada
uno de los elementos por separado“. Este método es
útil cuando se llevan a cabo trabajos de investigación
documental, que consiste en revisar en forma
separada todo el acopio del material necesario para
la investigación.

20
Método Analítico
Para Muñoz (2015), consiste en la descomposición de un objeto o problema
en cada una de sus partes o elementos constitutivos para estudiarlos
separadamente; es típico de las ciencias experimentales. Se puede apreciar
la relación estrecha entre el método inductivo y el método analítico; de ahí
que algunos expertos solo refieran el método inductivo, pues por medio del
llamado método analítico, al igual que el inductivo, se observan fenómenos
particulares o singulares e inductivamente se formulan leyes particulares.

21
Método
Sintético
Muñoz (2015) nos dice que este método integra
componentes dispersos de una realidad para
estudiarlos en su totalidad, es decir, relaciona
hechos aparentemente aislados y formula una
teoría explicativa que los unifica.

22
Método Sintético
Es el que analiza y sintetiza la información recopilada, lo que permite ir
estructurando las ideas. Los mismos autores citan como ejemplo la labor de la
investigación que realiza un historiador al tratar de reconstruir y sintetizar los
hechos de la época que está investigando.
Este ejemplo nos permite precisar que el análisis y la síntesis son métodos que se
complementan entre sí; no se da uno sin el otro
EJEMPLO
Premisa- juicio: “Las ciudades muy pobladas tienen graves problemas de vivienda”
Premisa- juicio: “La ciudad de México es muy poblada”
Conclusión: “Luego la ciudad de México debe tener graves problemas de vivienda”

23
Método
Inductivo-Deductivo
Método
Hipotético-Deductivo
Este método de inferencia se
basa en la lógica y estudia
hechos particulares, aunque es
deductivo en un sentido (parte
de lo general a lo particular) e
inductivo en sentido contrario
(va de lo particular a lo
general).
Consiste en un procedimiento
que parte de unas aseveraciones
en calidad de hipótesis y busca
refutar o falsear tales hipótesis,
deduciendo de ellas conclusiones
que deben confrontarse con los
hechos.
Bernal (2010)

24
Método
Analítico-Sintético
Método
Hipotético-Deductivo
Estudia los hechos a partir de
la descomposición del objeto
de estudio en cada una de sus
partes para estudiarlas en
forma individual (análisis), y
luego integra dichas partes
para estudiarlas de manera
holística e integral (síntesis).
Procedimiento de investigación y
esclarecimiento de los fenómenos
culturales que consiste en
establecer la semejanza de esos
fenómenos, infiriendo una
conclusión acerca de su
parentesco genético, es decir, de
su origen común
Bernal (2010)

3.2 Los Métodos
Cuantitativos.
Monje, C. (2011). METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION CUANTITATIVA Y
CUALITATIVA Guía Didáctica. Universidad Surcolombiana, Neiva, Colombia.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014).
Metodología de la investigación (6a. ed. --.). México D.F.: McGraw-Hill.

26
3.2 Los Métodos
Cuantitativos.
Recoge información empírica
(de cosas o aspectos que se
pueden contar, pesar o medir)
y que por su naturaleza
siempre arroja números como
resultado.
Galileo Galilei aﬁrmaba en
este sentido "mide lo que sea
medible y haz medible lo que
no lo sea".

27
► Es fuerte en cuanto a la precisión del fenómeno mismo, pero es débil en
cuanto al papel del contexto o ambiente en la generación de esos datos .
► El método cuantitativo se basa en técnica mucho más estructuradas, ya que
busca la medición de las variables previamente establecidas, por esta razón
en este apartado se hará referencia a el cuestionario estructurado.
(Hernández Leon, 2011)
► Algunas de las técnicas que se utilizan con mayor frecuencia en
investigaciones con en el método cuantitativo son:
► • La observación.
► • La entrevista.
► • Análisis de contenido.
► • Dinámicas de grupo.
► (Tamayo y Tamayo, 2005)

28
► CARACTERISTICAS DEL METODO CUANTITATIVO DE INVESTIGACION.
► El método cuantitativo (que representa, como dijimos, un conjunto de
procesos) es secuencial y probatorio.
► Cada etapa precede a la siguiente y no podemos “brincar” o eludir pasos. El
orden es riguroso, aunque desde luego, podemos redeﬁnir alguna fase.
► Parte de una idea que va acotándose y, una vez delimitada, se derivan
objetivos y preguntas de investigación, se revisa la literatura y se construye
un marco o una perspectiva teórica. De las preguntas se establecen
hipótesis y determinan variables; se traza un plan para probarlas (diseño);
se miden las variables en un determinado contexto; se analizan las
mediciones obtenidas utilizando métodos estadísticos, y se extrae una serie
de conclusiones respecto de la o las hipótesis. Este proceso se representa en
la ﬁgura 1.1
► (Hernández, 2014: pág. 4)
►

29
► (Hernández, 2014: pág. 4)

30
El enfoque cuantitativo tiene las siguientes características:
1. Refleja la necesidad de medir y estimar magnitudes de los fenómenos o
problemas de investigación: ¿cada cuánto ocurren y con qué magnitud?.
2. El investigador o investigadora plantea un problema de estudio delimitado y
concreto sobre el fenómeno, aunque en evolución. Sus preguntas de investigación
versan sobre cuestiones específicas.
3. Una vez planteado el problema de estudio, el investigador o investigadora
considera lo que se ha investigado anteriormente (la revisión de la literatura) y
construye un marco teórico (la teoría que habrá de guiar su estudio), del cual
deriva una o varias hipótesis (cuestiones que va a examinar si son ciertas o no) y
las somete a prueba mediante el empleo de los diseños de investigación
apropiados. Si los resultados corroboran las hipótesis o son congruentes con éstas,
se aporta evidencia a su favor. Si se refutan, se descartan en busca de mejores
explicaciones y nuevas hipótesis. Al apoyar las hipótesis se genera confianza en la
teoría que las sustenta. Si no es así, se rechazan las hipótesis y, eventualmente, la
teoría.
(Hernández,

31
4. Así, las hipótesis (por ahora denominémoslas “creencias”) se generan antes de
recolectar y analizar los datos.
5. La recolección de los datos se fundamenta en la medición (se miden las variables o
conceptos contenidos en las hipótesis). Esta recolección se lleva a cabo al utilizar
procedimientos estandarizados y aceptados por una comunidad cientíﬁca. Para que
una investigación sea creíble y aceptada por otros investigadores, debe demostrarse
que se siguieron tales procedimientos. Como en este enfoque se pretende medir, los
fenómenos estudiados deben poder observarse o referirse al “mundo real”.
6. Debido a que los datos son producto de mediciones, se representan mediante
números (cantidades) y se deben analizar con métodos estadísticos.
7. En el proceso se trata de tener el mayor control para lograr que otras posibles
explicaciones, distintas o “rivales” a la propuesta del estudio (hipótesis), se desechen
y se excluya la incertidumbre y minimice el error. Es por esto que se confía en la
experimentación o en las pruebas de causalidad.
(Hernández,

32
8. Los análisis cuantitativos se interpretan a la luz de las predicciones iniciales
(hipótesis) y de estudios previos (teoría). La interpretación constituye una explicación
de cómo los resultados encajan en el conocimiento existente (Creswell, 2013)
9. La investigación cuantitativa debe ser lo más “objetiva” posible. Los fenómenos
que se observan o miden no deben ser afectados por el investigador, quien debe
evitar en lo posible que sus temores, creencias, deseos y tendencias inﬂuyan en los
resultados del estudio o interﬁeran en los procesos y que tampoco sean alterados por
las tendencias de otros (Unrau, Grinnell y Williams, 2005).
10. Los estudios cuantitativos siguen un patrón predecible y estructurado (el proceso)
y se debe tener presente que las decisiones críticas sobre el método se toman antes
de recolectar los datos.
11. En una investigación cuantitativa se intenta generalizar los resultados encontrados
en un grupo o segmento (muestra) a una colectividad mayor (universo o población).
También se busca que los estudios efectuados puedan replicarse.
(Hernández,

33
12. Al final, con los estudios cuantitativos se pretende confirmar y predecir los
fenómenos investigados, buscando regularidades y relaciones causales entre
elementos. Esto significa que la meta principal es la formulación y demostración de
teorías.
13. Para este enfoque, si se sigue rigurosamente el proceso y, de acuerdo con ciertas
reglas lógicas, los datos generados poseen los estándares de validez y confiabilidad,
las conclusiones derivadas contribuirán a la generación de conocimiento.
14. Esta aproximación se vale de la lógica o razonamiento deductivo, que comienza
con la teoría, y de ésta se derivan expresiones lógicas denominadas “hipótesis” que
el investigador somete a prueba.
15. La investigación cuantitativa pretende identificar leyes “universales” y causales
(Bergman, 2008).
16. La búsqueda cuantitativa ocurre en la “realidad externa” al individuo. Conviene
ahora explicar cómo se concibe la realidad con esta aproximación a la investigación.
(Hernández,

34
Para este ﬁn, utilizaremos la siguiente argumentación basada en Grinnell (1997) y
Creswell (2013):
1. Hay dos realidades: la primera es interna y consiste en las creencias,
presuposiciones y experiencias subjetivas de las personas, que van desde las muy
vagas o generales (intuiciones) hasta las convicciones bien organizadas y
desarrolladas lógicamente a través de teorías formales. La segunda realidad es
objetiva, externa e independiente de las creencias que tengamos sobre ella (la
autoestima, una ley, los mensajes televisivos, una ediﬁcación, el sida, etc., ocurren, es
decir, cada una constituye una realidad a pesar de lo que pensemos de ella).
2. Esta realidad objetiva es susceptible de conocerse. Bajo esta premisa, resulta
posible investigar una realidad externa y autónoma del investigador.
(Hernández,
2014)

35
3. Se necesita comprender o tener la mayor cantidad de información sobre la realidad
objetiva. Conocemos la realidad del fenómeno y los eventos que la rodean a través de sus
manifestaciones. Para entender cada realidad (el porqué de las cosas), es necesario
registrar y analizar dichos eventos. Desde luego, en el enfoque cuantitativo lo subjetivo
existe y posee un valor para los investigadores; pero este enfoque se aboca a demostrar
qué tan bien se adecua el conocimiento a la realidad objetiva. Documentar esta
coincidencia constituye un propósito central de muchos estudios cuantitativos (que los
efectos que consideramos que provoca una enfermedad sean “verdaderos”, que
captemos la relación “real” entre las motivaciones de una persona y su conducta, que un
material que se supone posea determinada resistencia auténticamente la tenga, entre
otros).
4. Cuando las investigaciones creíbles establezcan que la realidad objetiva es diferente de
nuestras creencias, éstas deben modiﬁcarse para adaptarse a tal realidad, como se ve en la
ﬁgura 1.2 (note el lector que la “realidad” no cambia, sino que es la misma; lo que se
ajusta es el conjunto de creencias o hipótesis del investigador y, en consecuencia, la
teoría). (Hernández,
2014)

36
(Hernández, 2014: pág. 7)

FASES Y
ETAPAS DE LA
INVESTIGACIO
N
CUANTITATIVA

38
1. FASE CONCEPTUAL.
Existe un primer momento donde el investigador debe ordenar y sistematizar sus
inquietudes, sus preguntas y organizar elaboradamente los conocimientos que
constituyen su punto de partida, estableciendo que es lo que desea saber y respecto de
que hechos, así como obtener conocimientos solidos acerca de su tema de interés y
hacer explicita la teoría en que basara su estudio.
(Monje, 2011)
• Paso 1. Formulación y delimitación del problema. El punto de investigación
consiste en determinar que es lo que se pretende investigar. Parte del interés de
solucionar o encontrar respuesta a un problema o del deseo de hacer avanzar el
conocimiento sobre algún tema. Se empieza con la elección de temas de interés amplio
hasta determinar preguntas sobre tópicos especíﬁcos susceptibles de investigarse. A
partir de un área temática el investigador selecciona un área de trabajo, un área teórica y
empírica donde situarse y realizar un análisis conducente a delimitar progresivamente
el área problema hasta seleccionar un aspecto particular de ella, esto es, el problema
investigar. Como parte de esta etapa se puede considerar la formulación de los objetivos
del trabajo a desarrollar, aclarando los ﬁnes o resultados que se espera alcanzar, que
ayuda a precisar aun mas el tema de estudio de manera que pueda ser investigado. Los
objetivos precisan que es lo que constituye el objeto directo de la indagación.

39
• Paso 2. Revisión de la literatura. Una vez que el investigador decide lo que
estudiara se hace imprescindible la búsqueda de los conocimientos que sirvan para
fundamentación de aquello que pretende estudiar. Esto implica una revisión
bibliográfica especifica sobre el tema particular de estudio, con el fin de que el
investigador pueda formular planteamientos sobre los aspectos del problema a
resolver y fundamentarlos adecuadamente.
(Monje, 2011)
• Paso 3. Construcción de un marco teórico. Los elementos teóricos extraídos de la
revisión de literatura, estudios y teorías pertinentes al tema en estudio constituyen la
base de la selección de los fundamentos conceptuales y la formulación del marco teórico.
• Paso 4. Formulación de hipótesis A partir de las hipótesis el investigador anticipa
una explicación probable de los fenómenos del hecho que se estudia y plantea
respuestas al mismo.

40
2. FASE DE PLANEACION Y DISEÑO.
El investigador toma las decisiones acerca de los métodos y estrategias que empleara para resolver el
problema y comprobar las hipótesis. De igual modo planea la recolección de los datos necesarios
para este fin especificando los detalles y procedimientos acerca de cómo se realizará el acopio a los
mismos. Este constituye el momento metodológico donde el investigador describe como va a
realizar la investigación y comprende los siguientes pasos:
(Monje, 2011)
• Paso 5. Selección de un diseño de investigación. El diseño metodológico de una investigación
es la determinación de las estrategias y procedimientos que se seguirán para dar respuesta al
problema y comprobar la hipótesis , manejando las dificultades que se encuentran a lo largo
del proceso de investigación.
• Paso 6. Identificación de la población que se va a a estudiar. La población o un universo es el
conjunto de objetos, sujetos o unidades que comparten la característica que se estudia y a la
que se pueden generalizar los hallazgos encontrados en la muestra (aquellos elementos del
universo seleccionados) para ser sometidos a la observación.

41
• Paso 8. Diseño del plan de muestreo. El diseño de un plan de muestreo incluye
elegir el método de muestreo, especificar el tamaño de la muestra y los
procedimientos para seleccionar a los sujetos o elementos que harán parte de ella. En
los procedimientos probabilísticos para determinar el tamaño adecuado de la muestra
primero se establece el error que se esta dispuesto a asumir (porcentaje de
incertidumbre o riesgo que se corre de que la muestra escogida no sea representativa)
y luego se realizan las operaciones estadísticas correspondientes para poder calcular
el tamaño de la muestra.
(Monje, 2011)
• Paso 9. Termino de revisión del plan de investigación. El plan de una
investigación se expresa en un documento conocido como proyecto o protocolo y
sirve de base para tomar la decisión sobre si conviene o no ejecutar la investigación
propuesta en términos de su relevancia, factibilidad técnica, financiera, etc. Y para
decidir si se apoya la investigación o no. Además sirve de guía para la realización de
la investigación pues el protocolo es garantía de que la investigación tendrá un mínimo
de calidad y que los recursos se utilizaran con eficacia.
• Paso 7. Selección de métodos e instrumentos. Con el fin de resolver el
problema el investigador debe definir los métodos para observar o medir las variables
de investigación con tanta precisión como sea posible. El investigador luego de
identificar las variables debe proceder a aclarar con exactitud el significado de cada
una.

42
• Paso 10. Realización del estudio piloto y las revisiones.
Antes de la ejecución de la investigación se aconseja llevar a cabo un estudio piloto con el
ﬁn de someter a prueba el estudio principalmente mediante un estudio a pequeña escala
con el ﬁn de determinar la validez de los métodos y procedimientos utilizados.
3. FASE EMPIRICA.
Una vez planeada la investigación y llevadas a cabo todas las tareas que permitan su puesta en
marcha , corresponde pasar a la ejecución del estudio.
(Monje, 2011)
• Paso 11. Recolección de datos. La recolección de datos se efectúa mediante la
aplicación de los instrumentos, diseñados en la metodología, utilizando diferentes
métodos como la observación, la entrevista, la encuesta, los cuestionarios, los test, la
recopilación documental y otros.

43
• Paso 12. Preparación de los datos para analisis. Una vez que se recolectan
los datos se efectúan algunas actividades preliminares antes de realizar el análisis
real de los mismos. Con frecuencia es necesario llevar a cabo una labor de
codiﬁcación de la información para facilitar su procesamiento. Un paso preliminar es
la transferencia de la información escrita a archivos de computadora para su
procesamiento electrónico, actividad cada vez mas frecuente en la investigación.
(Monje, 2011)
4. FASE ANALITICA.
Finalizadas las tareas de recolección, el investigador dispone de un cierto numero de datos,
a partir de los cuales será posible sacar las conclusiones generales que apunten a esclarecer
el problema formulado en los inicios de la investigación. Pero esa masa de datos, por si
sola, no dirá nada, ni permitirá obtener ninguna síntesis de valor si previamente no se
ejerce sobre ella una serie de actividades tendientes a organizarla, a poner orden en todo
su conjunto. Estas acciones son las que integran el procesamiento de los datos a partir de
lo cual se someten a diversos tipos de análisis e interpretación.

44
(Monje, 2011)
• Paso 13. Análisis de datos. Los datos por si solos no proporcionan respuesta a las preguntas de investigación
planteadas. Es necesario procesarlos y analizarlos de manera ordenada y coherente con el fin de discernir
patrones y relaciones. Las unidades de información necesitan de un estudio minucioso de su significado y de sus
relaciones, entre las partes estudiadas y proceder a reconstruir la totalidad inicial, para que puedan así luego ser
sintetizadas en una globalidad mayor,
• Paso 14. Interpretación de resultados. El proceso de interpretación se inicia con un intento de explicar las
observaciones. La interpretación comprende la comparación de los resultados de los análisis con los objetivos
del estudio. Señalara entonces las características que toman las distribuciones variables , sus correlaciones, etc.
El análisis mostrara la confirmación o des confirmación de la hipótesis. Al explicar los datos se acude a la teoría
empleada en el planteamiento del problema y en su marco conceptual para deducir de ella la explicación de los
resultados o para ubicar factores causales, en este momento se establecen comparaciones o relaciones de los
resultados del estudio con otros obtenidos en similares condiciones,

45
FASE 5. FASE DE DIFUSION.
Como ultima actividad del proceso de investigación se tiene la divulgación de los resultados.
Solo en medida en que se den a conocer los resultados se estará contribuyendo a
incrementar los conocimientos existentes sobre el tema en estudio y se permitirá la
aplicación de las soluciones encontradas a los problemas que motivaron la investigación.
(Monje, 2011)
• Paso 15. Comunicación de las observaciones. La investigación carecería
de valor si los resultados no se comunican a otras personas, razón por la cual el
proceso termina propiamente cuando se escribe el informe final. En el se da
cuenta de los antecedentes del problema planteado en la investigación, con
objetivos , diseño metodológico empleado, resultados, dificultades y limitaciones
de los datos, sugerencias para la realización de nuevos estudios.
• Paso 16. Aplicación de las observaciones. La finalidad ultima de la
investigación es contribuir a la transformación de la realidad en sus diferentes
manifestaciones.

3.3 Los
métodos
cualitativos
46
Se le llama método cualitativo a todo modo de
recoger información que a diferencia de los
sondeos de masas o los experimentos de
laboratorio use variables discretas, formule
cuestiones abiertas poco estructuradas y
trabaje con hipótesis poco elaboradas
operacionalmente.
(Hernández, Fernández, & Baptista, 2010).

47
El enfoque cualitativo busca principalmente “dispersión o expansión” de los
datos e información; mientras que el cuantitativo pretende, de manera
intencional, “acotar” la información.
Por su parte, la investigación cualitativa proporciona profundidad a los
datos, dispersión, riqueza interpretativa, del ambiente o entorno, detalles y
experiencias únicas. También aporta un punto de vista fresco, natural y
completo de los fenómenos, así como ﬂexibilidad.
(Hernández, Fernández, & Baptista, 2010).

48
Se utiliza en primer lugar para
descubrir refinar preguntas de
investigación. En la búsqueda
cualitativa, en lugar de iniciar con
una teoría particular y luego
“voltear” al mundo empírico para
confirmar si la teoría es apoyada
por los hechos, el investigador
comienza examinando el mundo
social y en este proceso desarrollar
una teoría “consistente” con la
que observa qué ocurre.
El enfoque cualitativo a veces
referido como investigación
naturalista, fenomenológica,
interpretativa o etnográfica es
una especie de “paraguas” en
el cual se incluye una variedad
de concepciones, visiones,
técnicas y estudios no
cuantitativos.
(Martínez & Vargas, 2022)

Algunas características de los métodos cualitativos son:
1. Los intereses de la investigación son relativamente claros y están
relativamente bien deﬁnidos.
2. Los escenarios o las personas no son accesibles de otro modo.
3. El investigador tiene limitaciones de tiempo.
4. La investigación depende una amplia gama de escenarios o
personas.
5. Quien investiga quiere esclarecer experiencias humanas
subjetivas.
(Hernández & Mendoza, 2018)

Los propósitos centrales del análisis cualitativo son:
1) Explorar los datos;
2) Imponerles una estructura (organizándolos en unidades y categorías);
3) Describir las experiencias de los participantes según su óptica, lenguaje
y expresiones;
4) Descubrir los conceptos, categorías, temas y patrones presentes en los
datos, así como sus vínculos, a ﬁn de otorgarles sentido, interpretarlos y
explicarlos en función del planteamiento del problema;
5) Comprender en profundidad el contexto que rodea a los datos;
6) Reconstruir hechos e historias;
7) Vincular los resultados con el conocimiento disponible; y
8) Generar una teoría fundamentada en los datos.

51
El proceso de indagación cualitativa es ﬂexible y se mueve entre los
eventos y su interpretación, entre las respuestas y el desarrollo de la
teoría.
Su propósito consiste en “reconstruir” la realidad tal y como la
observan los actores de un sistema social previamente deﬁnido. A
menudo se llama “holístico”, porque se precia de considerar el
“todo”, sin reducirlo al estudio de sus partes.
Las indagaciones cualitativas no pretenden generalizar de manera
probabilística los resultados a poblaciones más amplias.

52
Planteamiento Cualitativo
El planteamiento cualitativo comprende:
• El propósito u objetivo.
• Las preguntas de investigación.
• La justificación y la viabilidad.
• Una exploración de las deficiencias en el conocimiento del problema.
• La definición inicial del ambiente o contexto donde se realizará la
investigación.
La flexibilidad de los planteamientos cualitativos es mayor que la
de los cuantitativos.

53
En raras ocasiones se establecen antes de ingresar en el ambiente o
contexto y comenzar la recolección de los datos Más bien, durante el
proceso, el investigador va generando hipótesis de trabajo que se aﬁnan
paulatinamente conforme se recaban más datos, o las hipótesis son uno
de los resultados del estudio (Henderson, 2009).
Las hipótesis se modiﬁcan sobre la base de los razonamientos del
investigador, las experiencias y las circunstancias. Desde luego, no se
prueban estadísticamente sino que se inducen. Se trata pues, de hipótesis
emergentes y derivadas del propio desarrollo de la indagación. (Berg,
2008)
Hipótesis en el método cualitativo

La recolección de datos ocurre en los ambientes naturales y
cotidianos de los participantes o unidades de muestreo. En el
caso de personas, en su vida diaria: cómo hablan, en qué creen,
qué sienten, cómo piensan, cómo interactúan, etcétera. La
recolección de los datos consiste en obtener las perspectivas y
puntos de vista de los participantes.
En el análisis cualitativo, la acción esencial
consiste en que recibimos datos no
estructurados, a los cuales nosotros les
proporcionamos una estructura.

55
a) Visuales (fotografías, videos, pinturas, entre otras).
b) Auditivas (grabaciones).
c) Textos escritos (documentos, cartas, etc.).
d) Expresiones verbales y no verbales (respuestas orales y gestos en
una entrevista o grupo de enfoque), además de las narraciones del
investigador (anotaciones o grabaciones en la bitácora de campo, ya
sea una libreta o un dispositivo electrónico).
El investigador es quien recoge los datos , no solo analiza, sino que es el
medio de obtención de la información. Por otro lado, en la indagación
cualitativa los instrumentos auxiliares no son estandarizados, sino que se
trabaja con múltiples fuentes de datos.
Por ejemplo:

Cuadro
comparativo:
Cuantitativos y
cualitativos.
(López, 2016)

Método
mixto
Los métodos mixtos o híbridos representan
un conjunto de procesos sistemáticos,
empíricos y críticos de investigación e
implican la recolección y el análisis de datos
tanto cuantitativos como cualitativos, así
como su integración y discusión conjunta,
para realizar inferencias producto de toda la
información recabada (denominadas
metainferencias) y lograr un mayor
entendimiento del fenómeno bajo estudio.

Los métodos híbridos son la integración sistemática de los métodos
cuantitativo y cualitativo en un solo estudio con el fin de obtener una
"fotografía" más completa del fenómeno, y señala que estos pueden ser
conjuntados de tal manera que las rutas cuantitativa y cualitativa
conserven sus estructuras y procedimientos originales (forma pura de los
métodos mixtos); o bien, que dichos métodos pueden ser adaptados,
alterados o sintetizados para efectuar la investigación y lidiar con los
costos del estudio (forma modificada de los métodos mixtos). (Chen, 2006)

3.4 Clasificación
de diseños de
investigación.

60
Debe especiﬁcar los pasos que habrán de tomarse para controlar las
variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos,
se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará
el estudio.
(Martínez, Cabrero, & Richart, 2022)
El diseño de la investigación es una estrategia o un plan general que
determina las operaciones necesarias para contrastar hechos y teorías,
cuyo objeto es proporcionar un modelo de veriﬁcación.
(Muñoz, 2015)
Diseño de la investigación.

61
Diseño de la investigación.
Es un plan estratégico que se sigue para:
- Responder las preguntas que se tienen o comprobar la hipótesis de la
investigación.
- Encontrar estrategias para generar información exacta e interpretable.
- Determinar la estructura fundamental.
*Todos los diseños deben ser lo más objetivos posible.
“Es el plan y estructura de una investigación concebidas
para obtener respuestas a las preguntas de un estudio”
Kerlinger (2002)

62
Diseñar una investigación.
Implica:
• Planiﬁcar las actividades.
• Decidir técnicas que se usarán para la
recolección, procesamiento y análisis de
los datos o la información.
• Llevar a la práctica los postulados del
método cientíﬁco y del proceso de
investigación.

63
Tipos de diseño.
I. Descriptivos.
• Diseñados para describir las actividades, objetos, procesos y personas.
Recabando datos, prediciendo e identiﬁcando relaciones que existen
entre dos o más variables.
• Estudios que responden preguntas que se reﬁeren a las características de
sujetos, lugar y tiempo en que ocurren los fenómenos estudiados. ¿Qué
es?, ¿Cómo?, ¿Dónde está?.
• Están basados en la teoría que se crea mediante la recopilación, análisis y
presentación de los datos recopilados.
*El investigador sólo está interesado en describir la situación o caso bajo su
estudio de investigación.

64
Tipos de diseño: I. Descriptivo.
Se pueden distinguir varios subtipos:
• Seccional-descriptivo: Cuando se estudia un grupo en un momento
dado.
• Seccional-transversal: Observación de distintos subgrupos en un
momento determinado. (Ejemplo: las edades)
• Longitudinal: Hacer dos o más observaciones del mismo grupo en
tiempos diversos.
• De caso único: Una observación de un caso a lo largo del tiempo. Las
conclusiones no son extrapolables a otros casos iguales.

65
Tipos de diseño.
II. Correlacionales.
• Permiten encontrar relaciones entre variables, comprendiendo las
causas que desencadenan ciertos efectos.
• Las relaciones entre variables deben someterse a pruebas estadísticas
de signiﬁcación (sirven para comparar variables entre distintas muestras).
• Introducen elementos útiles para la formulación de hipótesis en estudios
posteriores.

66
Tipos de diseño.
III. Experimentales.
• Se efectúa sobre un tema u objeto desconocido o poco estudiado.
• Asume la manipulación o control de algunas variables.
• Su variación dentro del grupo estudiado origina cambios en la variable
dependiente.
• Un estudio experimental implica la realización de un experimento.
El diseño de la investigación experimental se utiliza para establecer una
relación entre la causa y el efecto de una situación.

67
De acuerdo con Sellriz (1980) pueden ser:
b) Conducentes al planteamiento de una
hipótesis.
a) Dirigidos a la formulación más precisa de
un problema de investigación.
Su función es descubrir las bases y recabar información, que permita
como resultado del estudio la formulación de una hipótesis.

68
Tipos de diseño.
IV. Explicativa.
Este estudio puede ocuparse tanto de la determinación de las causas
(investigación post-facto), como de los efectos (investigación
experimental), mediante la prueba de hipótesis.
• Las ideas y pensamientos del investigador son clave, dependen
principalmente de su inclinación personal sobre un tema en particular.
• Proporciona una explicación sobre aspectos inexplorados de un tema
junto con detalles sobre qué, cómo y por qué se relacionan con las
preguntas de investigación.
• Permite que puedan replicar los estudios para darles mayor
profundidad y obtener nuevos puntos de vistas sobre el fenómeno.
*Es un estudio muy útil para probar teorías.

69
Tipos de diseño: IV. Explicativa.
Tipos:
- Investigación en literatura: Se encarga de buscar bibliografía en internet y
bibliotecas.
- Entrevistas en profundidad: Hablar con una persona informada sobre el
tema que se está investigando aprovechando la información que ofrecen
y su experiencia.
- Grupos focales: Reunir de 8 a 12 personas que tienen información sobre
el fenómeno estudiado y organizar sesiones para obtener de estas
personas diversos datos que ayuden a la investigación.
- Estudio de casos: permite que la organización pueda observar empresas
que han enfrentado el mismo caso y lo traten de forma más eﬁciente.

70
V. Diagnostica.
Es un método de estudio mediante el cual se logra conocer lo que ocurre en una
situación específica. Es decir, se trata del análisis de una serie de sucesos con el
objetivo de identificar los factores que promovieron la aparición de un fenómeno.
• Un investigador se inclina hacia la evaluación de la causa raíz de un tema específico.
• Se evalúan los elementos que contribuyen a una situación problemática
Hay tres partes en el diseño de la investigación diagnóstica:
1. Inicio del problema.
2. Diagnóstico.
3. Solución.
Tipos de diseño.

Investigaciones
comparativas
• Se comparan dos
categorías de una
variable en una misma
muestra.
• Establece si las
características son
diferentes o semejantes.
• Permite describir los
elementos que explican
la presencia del
fenómeno en una
situación determinada.
Investigaciones de
correlación
Se utilizan para
establecer de qué
manera se relacionan
las variables entre sí,
evaluando cómo las
características de una
variable se
corresponden con las
de otras variables.
71
Investigaciones de
desarrollo
Se utilizan cuando se
necesita evaluar los
cambios que se
producen en el
transcurso del tiempo.
Es decir, cómo se
desarrollan los sujetos
de estudio durante
períodos que pueden
ser meses o años.
Tipos de diseño: V. Diagnóstica.
Tipos de investigación diagnóstica:
(González, 2020)

72
Objetivos del diseño.
• Controlar factores que pueden afectar la validez de la investigación.
• Articular un plan que nos facilite respuestas a las interrogantes
investigadas.
La investigación cientíﬁca pretende obtener conocimientos o ideas que sean
expresión lo más exacta posible de la realidad.
Según ésta sea más o menos cercana a la realidad, nuestro diseño será más
o menos válido, decimos que existe un mayor o menor grado de validez.

73
Tipos de investigación.
Podemos distinguir dos:
• Interna.
Concordancia de los resultados obtenidos en la investigación, con la
realidad investigada.
• Externa.
Concordancia de los resultados obtenidos con la realidad de otras
poblaciones no investigadas.
(Tamayo y Tamayo, 2003).

74
Finalidades del diseño.
• Teórica.
Proveer una apropiada respuesta a las preguntas que se plantea el
investigador.
• Práctica.
Son instrucciones para el investigador y así poder recoger y analizar sus
datos de manera que controle la situación experimental lo más posible. El
principio estadístico en el que se basa este control lo sintetiza de esta
forma:
✔ Maximizar la varianza experimental.
✔ Controlar la apariencia experimental.
✔ Minimizar la varianza de error.
(Kerlinger, 1975)

3.5
POBLACION,
UNIVERSO Y
MUESTRA

Población:
Parte de los individuos del
universo, se identiﬁcan en base
a unas características que nos
interesan para el estudio (por
ejemplo, de todos los clientes,
me interesa estudiar a las
mujeres porque quiero testar un
producto femenino).
En términos estadísticos,
población es un conjunto finito o
infinito de personas, animales o
cosas que presentan
características comunes, sobre los
cuales se quiere efectuar un
estudio determinado.
En otras palabras, la población se
define como la totalidad de los
valores posibles (mediciones o
conteos) de una característica
particular de un grupo especificado
de personas, animales o cosas
que se desean estudiar en un
momento determinado.
(Grupo conceptos, 2015)

Muestra:
Parte de los individuos de
la población, dado que no
es posible, normalmente,
estudiarlos a todos.
Una muestra no es más que
una parte de la población que
sirve para representarla.
La muestra debe obtenerse de
la población que se desea
estudiar; una muestra debe ser
definida sobre la base de la
población determinada, y las
conclusiones que se obtengan
de dicha muestra sólo podrán
referirse a la población en
referencia.

• Muestreo:
Procedimiento para la obtención de una
muestra, el muestreo como se dijo es el
proceso de obtención de la muestra.
Puede ser probabilístico y no
probabilístico.
Hablamos de un muestreo probabilístico
cuando los integrantes de la muestra se
escogen al azar y por lo tanto, puede
calcularse con antelación la probabilidad
de obtener cada una de las muestras que
pueden formarse de esa población o la
probabilidad que tiene cada elemento
de la población de ser incluido en la
muestra. (Scappini, 2020)

80
Elección de
una muestra
precisa entre
la población
de estudio
• La decisión sobre una muestra adecuada depende de
varios factores clave.
• En primer lugar, decide qué parámetros de población
desea estimar.
• No esperes que las estimaciones tomadas de una muestra
sean exactas. Siempre espera un margen de error al hacer
suposiciones basadas en los resultados de una muestra.
• Entender el costo del muestreo nos ayuda a determinar
cuán precisas deben ser nuestras estimaciones.
• Conoce qué tan variable es la población que deseas medir.
No es necesario asumir que se requiere una muestra
grande si la población de estudio es grande.
• Ten en cuenta la tasa de respuesta de tu población. Una
tasa de respuesta del 20% se considera “buena” para un
estudio de investigación en línea.
(Sampieri, Fernández, & Baptista, 2014)

81
¿Cómo se delimita una
población?
Una vez que se ha deﬁnido cuál será la unidad de
muestreo/análisis, se procede a delimitar la población
que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende
generalizar los resultados. Así, una población es el
conjunto de todos los casos que concuerdan con una
serie de especiﬁcaciones.
Todas las muestras (en el enfoque cuantitativo) deben
ser representativas; por tanto, el uso de los términos al
azar y aleatorio sólo denota un tipo de procedimiento
mecánico relacionado con la probabilidad y con la
selección de elementos o unidades, pero no aclara el
tipo de muestra ni el procedimiento de muestreo.

82
Representación
de una
muestra como
subgrupo.

Inferencia de una muestra a una población.
• Los trabajos que incluyen todos los componentes de una población, no una
muestra de ella, se llaman censos. Por razones de tiempo, costo y conﬁabilidad
mucho censo nacional contemporáneos incluyen muestreo de algunos sectores
de la población. Cuando la informan al lector este puede evaluar el censo con
mejor solidez.
Tamaño de la muestra.
• Existen varias fórmulas para calcular el tamaño de una muestra porque todas
ellas demandan con factores un grado de precisión elegido por el investigador-
diferencia entre parámetro y estadístico encontrado-, simbolizado por e; el
número de veces que no deseamos equivocarnos dada la distribución de la
estimada que buscamos- nivel de conﬁanza-; el error estándar de esa estimada y
la prueba que deseamos de uno o dos extremos; las fórmulas del tamaño de la
muestra varían, porque varían los parámetros que buscamos.
(Pardinas, 2002)

86
Tipos de muestra
Básicamente, categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las
muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas.
• Muestra probabilística Subgrupo de la población en el que todos
los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
En las muestras probabilísticas, todos los elementos de la población
tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra y se
obtienen deﬁniendo las características de la población y el tamaño
de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de
las unidades de muestreo/análisis.

3/9/20XX Título de la presentación 87
• Muestra no probabilística o dirigida Subgrupo de la población en la
que la elección de los elementos no depende de la probabilidad,
sino de las características de la investigación.
En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no
depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las
características de la investigación o los propósitos del investigador.
Tipos de muestra

Resumiremos diciendo
que la elección entre la
muestra probabilística y
la no probabilística se
hace según el
planteamiento del
problema, las hipótesis,
el diseño de investigación
y el alcance de sus
contribuciones.
88
¿Cómo se
selecciona
una muestra
probabilística?

89
Para hacer una muestra probabilística son necesarios
dos procedimientos:
1. Calcular un tamaño de muestra que sea
representativo de la población.
2. Seleccionar los elementos muestrales
(casos) de manera que al inicio todos
tengan la misma posibilidad de ser
elegidos.

Nociones de muestreo.
Definidas las hipótesis nula y alternativa, así como el nivel de significancia a
que deseamos trabajar definimos el tipo de datos, el número de ellos y la
técnica para recolectarlos.
Estas tres actividades están reunidas en lo que se llama técnicas de
muestreo. Una buena cantidad de errores metodológicos provienen
precisamente de errores de muestreo.
El muestreo es un conocimiento del que nadie puede estar dispensado: la
inferencia de la muestra a la población, si no somos cuidadosos, puede
conducirnos a errores en toda la investigación.
(Pardinas, 2002)

91
(Sampieri, Fernández, & Baptista,

Esencia del
muestreo
cuantitativo.

Técnicas de selección de la muestra
Las técnicas de la selección de la muestra son escogidas con criterios de
precisión, costo, tiempo y mejor aprovechamiento de la información.
La condición indispensable para que opere satisfactoriamente la selección
de la muestra es algún tipo de lista completa, conﬁable, actualizada de la
población, que algunos llaman marco de la población y es una lista o mapa
completo de la misma.
Muestreo aleatorio simple.
• Cuando el marco de la población especiﬁca unidades individuales sin más
información: lista de nombres y apellidos, lista de direcciones de casas en
varias calles, etc., la técnica que no desaprovecha información es el
muestreo aleatorio simple sin remplazo.
(Pardinas, 2002)

94
Muestreo estratificado
El muestreo estratiﬁcado resulta
muy útil utilizarlo cuando la
población está formada por
grupos muy homogéneos y muy
diferentes entre sí.
(Probabilidad y Estadística, 2022)

Cómo hacer
un
muestreo
estratificado
Los pasos para hacer un muestreo estratificado son los siguientes:
1. Definir la población objetivo.
2. Elegir la variable de estratificación y cuántos estratos habrán.
3. Identificar a qué estrato pertenece cada elemento de la
población.
4. Calcular el tamaño de cada estrato que formará parte de la
muestra.
5. Seleccionar aleatoriamente los elementos de cada estrato que
pertenecerán a la muestra del estudio. Para cada estrato, se
deben seleccionar tantos elementos como se ha decidido en el
paso anterior.
Ten en cuenta que el tamaño que representará cada estrato en la
muestra no solo depende del tamaño del estrato, sino también del
tipo de muestreo estratificado.

96
Tipos de muestreo
estratificado.
∙ Muestreo estratiﬁcado
proporcional.
uniforme.
óptimo.

Muestreo estratificado proporcional
En el muestreo estratiﬁcado proporcional, el número de elementos de
cada estrato que forman parte de la muestra del estudio es proporcional al
tamaño de cada estrato.
Este tipo de muestreo estratiﬁcado es útil cuando los estratos son de
diferente tamaño y queremos que la muestra incluya más elementos de los
estratos más grandes.
Para calcular el número de elementos de cada estrato que estarán dentro
de la muestra se debe dividir el tamaño de cada estrato entre la suma de
los tamaños de todos los estratos. El resultado será la proporción del
estrato que se debe incluir en la muestra, por lo que después se debe
multiplicar por el tamaño de la muestra deseado.

98
Muestreo estratificado uniforme
En el muestreo estratiﬁcado uniforme, el número de elementos de cada estrato
que forma parte de la muestra del estudio es igual.
Por lo tanto, cada estrato tiene el mismo peso en este tipo de muestreo.
Independientemente de si un estrato tiene más o menos individuos que otro
estrato, todos estarán representados en la muestra por el mismo número de
individuos.
En este caso, para calcular el tamaño de elementos de cada estrato se tiene
que dividir el tamaño muestral deseado entre el número de estratos que hay.
Es decir, se debe utilizar la siguiente fórmula:

99
Muestreo estratificado óptimo
En el muestreo estratiﬁcado óptimo, el número de elementos de cada estrato
depende proporcionalmente a la variabilidad de cada estrato.
De modo que los estratos con mayor variabilidad tendrán un tamaño muestral
mayor, y al revés, los estratos con menor variabilidad tendrán un tamaño muestral
menor.
La fórmula para determinar cuántos elementos de cada estrato formará parte de
la muestra del estudio estadístico es la siguiente:

100
Ventajas y desventajas del muestreo estratificado
Ventajas Desventajas
Permite estudiar estadísticamente
no solo toda la población, sino
también cada estrato en particular.
Es un método de muestreo
complicado de llevar a cabo.
El error muestral cometido por el
muestreo estratificado siempre es
igual o menor que el muestreo
aleatorio simple.
Es un muestreo que lleva mucho
tiempo para hacerlo y, por tanto, es
costoso.
Permite aprovechar el conocimiento
del investigador sobre la población.
Se necesita mucha información de
la muestra que se analiza para
poder estratificarla.
Con el muestreo estratificado nos
aseguramos de que al menos un
elemento de cada estrato se incluye
en la muestra.
Se necesita conocer la proporción
de cada estrato para poder hacer el
muestreo.

Muestreo probabilístico por racimos
• En este tipo de muestreo se reducen
costos, tiempo y energía, al considerar que
a veces las unidades de muestreo/análisis
se encuentran encapsuladas o encerradas
en determinados lugares físicos o
geográficos, a los que se denomina
racimos.
• En la tabla 8.3 se dan algunos ejemplos.
En la primera columna se encuentran
unidades de muestreo/análisis que
frecuentemente vamos a estudiar. En la
segunda columna sugerimos posibles
racimos donde se encuentran dichos
elementos.
• Racimos Son sinónimos de clusters o
conglomerados. (Sampieri, Fernández, & Baptista, 2014)
Muestra probabilística por racimos: Muestreo en el que
las unidades se encuentran encapsuladas en
determinados lugares físicos.

102
Muestreo sistemático
El muestreo sistemático es un método probabilístico que sirve para
seleccionar los elementos que formarán parte de la muestra de un estudio
estadístico. En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento
aleatoriamente, y el resto de elementos de la muestra se seleccionan
utilizando un intervalo ﬁjo.
Por lo tanto, en el muestreo sistemático, una vez
hemos seleccionado al azar el primer individuo de la
muestra, tenemos que contar tantos números como
el intervalo deseado para coger el siguiente
individuo de la muestra. Y vamos repitiendo el
mismo procedimiento sucesivamente hasta tener
tantos individuos en la muestra como el tamaño
muestral que se quiere obtener.
(Grupo de Probabilidad y Estadística, 2022)

Cómo hacer un muestreo sistemático
Los pasos para hacer un muestreo aleatorio sistemático son los siguientes:
1. Deﬁnir la población objetivo.
2. Determinar el tamaño de la muestra deseado.
3. Calcular el intervalo de muestreo. Para ello, se divide el tamaño de la
población entre el tamaño de la muestra.
4. Seleccionar de manera aleatoria el primer elemento de la muestra.
5. Seleccionar los elementos restantes de la muestra. Para ello, se va
sumando sucesivamente el intervalo de muestreo al número
seleccionado en el paso anterior.

104
Ventajas y
desventajas del
muestreo
sistemático
Ventajas Desventajas
El muestreo sistemático es muy rápido de
hacer.
Si existe algún patrón y coincide con el
intervalo de muestro, se obtendrá una
muestra sesgada.
Es fácil de entender.
En la muestra seleccionada solo hay un
elemento escogido aleatoriamente.
Las muestras obtenidas suelen ser
representativas.
Una vez seleccionado el sujeto inicial, hay
elementos que tienen una probabilidad
nula de ser seleccionados.
El muestreo sistemático no se limita a una
parte de la población, sino que muestrea
elementos repartidos por toda la
población.
La estimación de las variaciones es más
complicada que en el sistema de muestreo
aleatorio simple.

¿Cuándo
utilizar el
muestreo
sistemático?
• El muestreo sistemático se puede utilizar
cuando se necesita un método de muestreo
simple y rápido de hacer. Es decir, cuando el
presupuesto del proyecto es limitado, el
muestreo sistemático es una muy buena
opción porque necesita pocos recursos para
su realización.
• Si en la población existen muchos grupos
diferentes, o dicho con otras palabras, tiene
muchos estratos, es mejor utilizar el
muestreo estratiﬁcado porque permite
analizar estadísticamente los estratos por
separado y el muestreo sistemático no.
105

106

Muestra.
En el proceso cualitativo,
grupo de personas, eventos,
sucesos, comunidades, etc.,
sobre el cual se habrán de
recolectar los datos, sin que
necesariamente sea
estadísticamente
representativo del universo
o población que se estudia.

Reformulación de la muestra En los estudios cualitativos, la muestra planteada inicialmente puede
ser distinta a la muestra ﬁnal. Es posible agregar casos que no habíamos contemplado o excluir otros
que sí teníamos en mente.
Los tipos de muestras que suelen utilizarse en las investigaciones son las no
probabilísticas o dirigidas, cuya ﬁnalidad no es la generalización en términos de
probabilidad.

109
La muestra de participantes voluntarios
En ciencias sociales y médicas son frecuentes las muestras de voluntarios.
Pensemos, por ejemplo, en los individuos que voluntariamente acceden a
participar en un estudio que profundiza en las experiencias de cierta terapia;
otro caso sería el del investigador que realiza un trabajo sobre las
motivaciones de los pandilleros de un barrio de Madrid e invita a quienes
quieran a una entrevista abierta.
En estos casos, la elección de los participantes depende de circunstancias
muy variadas. A esta clase de muestra también se le puede llamar
autoseleccionada, ya que las personas se proponen como participantes en el
estudio o responden a una invitación. Estas muestras se usan en estudios
experimentales de laboratorio, pero también en investigaciones cualitativas.

• La muestra de expertos.
En ciertos estudios es necesaria la opinión de expertos en un tema.
Estas muestras son frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios
para generar hipótesis más precisas o la materia prima del diseño de
cuestionarios.
• La muestra de casos tipo.
También se utiliza una muestra de casos tipo en estudios
cuantitativos exploratorios y en investigaciones de tipo cualitativo, en
el que el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la
información, no la cantidad ni la estandarización. En estudios con
perspectiva fenomenológica, en los que el objetivo es analizar los
valores, experiencias y signiﬁcados de un grupo social, es frecuente
el uso de muestras tanto de expertos como de casos tipo.

111
La muestra por cuotas
La muestra por cuotas se utiliza mucho en estudios de opinión y
mercadotecnia. Por ejemplo, los encuestadores reciben instrucciones de
aplicar cuestionarios o realizar entrevistas abiertas a individuos en un lugar
público (un centro comercial, una plaza o una colonia).
Al hacerlo, van llenando cuotas de acuerdo con la proporción de ciertas
variables demográﬁcas. Así, en un estudio sobre la actitud de la ciudadanía
hacia un candidato político, se dice a los encuestadores “que vayan a
determinada colonia y entrevisten a 150 personas adultas, en edad de votar.
Que 25% sean hombres mayores de 30 años, 25% mujeres mayores de 30
años, 25% hombres menores de 25 años y 25% mujeres menores de 25 años”.
Estas muestras suelen ser comunes en encuestas (surveys) e indagaciones
cualitativas.

Muestras orientadas a la investigación
cualitativa
Creswell (2013b), Hektner (2010), Henderson (2009) y Miles y Huberman (1994), remiten a
otras muestras no probabilísticas que, además de las ya señaladas, suelen utilizarse en
estudios cualitativos. Las repasaremos brevemente a continuación:
1. Muestras diversas o de máxima variación: estas muestras son utilizadas cuando se
busca mostrar distintas perspectivas y representar la complejidad del fenómeno
estudiado, o bien documentar la diversidad para localizar diferencias y coincidencias,
patrones y particularidades. Imaginemos a un médico que evalúa a enfermos con
distintos tipos de lupus; a un psiquiatra que considera desde pacientes muy
deprimidos hasta individuos con depresión leve.
2. Muestras homogéneas: al contrario de las muestras diversas, en las muestras
homogéneas las unidades que se van a seleccionar poseen un mismo perﬁl o
características, o bien comparten rasgos similares. Su propósito es centrarse en el
tema por investigar o resaltar situaciones, procesos o episodios en un grupo social.

3.- Muestras en cadena o por redes (“bola de nieve”): en este caso, se identiﬁcan participantes
clave y se agregan a la muestra, se les pregunta si conocen a otras personas que puedan
proporcionar más datos o ampliar la información (Morgan, 2008), y una vez contactados, los
incluimos también. La investigación sobre la guerra cristera operó en parte con una muestra en
cadena (los sobrevivientes recomendaban a otros individuos de la misma comunidad).
4.- Muestras de casos extremos: estas muestras son útiles cuando nos interesa evaluar
características, grupos o situaciones alejadas de la “normalidad” o de prototipos (variación
inusual en el fenómeno o problema bajo estudio) (Creswell, 2013 y Jahnukainen, 2009).
Este tipo de muestras se utiliza para estudiar etnias muy distintas al común de la población de un
país, también para profundizar el análisis de comportamientos terroristas y procesos complejos
que solamente dominan unos cuantos expertos.
5.- Muestras por oportunidad: se trata de casos que de manera fortuita se presentan ante el
investigador justo cuando los necesita. O bien, individuos que requerimos y que se reúnen por
algún motivo ajeno a la investigación, lo que nos proporciona una oportunidad extraordinaria
para reclutarlos. Por ejemplo, una convención nacional de alcohólicos anónimos, justo cuando
conducimos un estudio sobre las consecuencias del alcoholismo en la familia.

114
6.- Muestras teóricas o conceptuales: Cuando el investigador necesita entender un
concepto o teoría, puede muestrear casos que le sirvan para este fin. Es decir, se
eligen las unidades porque poseen uno o varios atributos que contribuyen a
formular la teoría (Draucker, Martsolf, Ross y Rusk, 2007). Supongamos que quiero
probar una teoría microeconómica sobre la quiebra de ciertas aerolíneas.
Obviamente, selecciono empresas de esta clase que han pasado por una quiebra.
7.- Muestras confirmativas: La finalidad de las muestras confirmativas es sumar
nuevos casos cuando en los ya analizados se suscita alguna controversia o surge
información que apunta en diferentes direcciones. Puede ocurrir que al analizar los
primeros casos surjan hipótesis de trabajo y otros casos posteriores las contradigan
o “no se encuentren tendencias claras”. Entonces, seleccionamos más casos
similares a aquellos donde emergieron las hipótesis y también casos donde se
contradijeron, hasta comprender lo que verdaderamente sucede.

115
8.- Muestras de casos sumamente importantes o críticos para el problema
analizado: A veces hay casos del ambiente que no podemos dejar fuera; por
ejemplo, en el estudio sobre la guerra cristera, no podían quedar excluidos los
cronistas de las ciudades. En un estudio cualitativo en una empresa, no es
conveniente prescindir del director general. Incluso hay muestras que únicamente
consideran casos relevantes.
9.- Muestras por conveniencia: estas muestras están formadas por los casos
disponibles a los cuales tenemos acceso (Battaglia, 2008a). Tal fue la situación de
Rizzo (2004), quien no pudo ingresar a varias empresas para efectuar entrevistas a
profundidad en niveles gerenciales, acerca de los factores que conforman el clima
organizacional, y entonces decidió entrevistar a compañeros que junto con ella
cursaban un posgrado en desarrollo humano y eran directivos de diferentes
organizaciones.
En ocasiones, una misma investigación requiere una estrategia de muestreo mixta que
combine varios tipos de muestra.

UNIDAD 3. MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.pdf

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a UNIDAD 3. MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.pdf

Similar a UNIDAD 3. MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.pdf (20)

Último

Último (20)

UNIDAD 3. MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.pdf