Apuntes de Metodología de la Investigación

2. D
I
S
E
Ñ
O
M
E
T
O
D
O
L
O
G
I
C
O
¿Qué diseño de
investigación utilizará?
Tipo de investigación
¿Dónde se desarrollará
la investigación?
Area de estudio
¿En quién se
investigará?
Muestra
¿Qué se analizará? Unidad de análisis
¿Cómo recolectará la
información?
Diseño de instrumentos para
recolección de datos
¿Cómo se ejecutará? Descripción de actividades
¿Cómo analizarán los
resultados?
Diseño estadístico
¿Cuando? Cronograma
¿Cuanto? Presupuesto

3. Registro de datos
ocurridos en el
pasado
Los hechos se
registran a medida
que ocurren
RETROSPECTIVO
Período o
fecha actual
SEGUN OCURRENCIA DE
HECHOS Y REGISTRO DE
DATOS
PROSPECTIVO
TIPO DE
INVESTIGACIÓN

4. Estudia variables
simultáneamente,
haciendo un corte en
el tiempo.
No importa la
secuencia de eventos
Estudia las variables
a lo largo de un
período, que varía de
acuerdo al problema y
características de las
variables
TRANSVERSAL LONGITUDINAL
SEGUN EL PERIODO Y
SECUENCIA DEL ESTUDIO
Período y
secuencia

5. D
E
S
C
R
I
P
T
I
V
A
TIPO DE INVESTIGACION
SEGUN ANALISIS Y ALCANCE DE
LOS RESULTADOS
ANALITICA / EXPLICATIVA
E
X
P
E
R
I
M
E
N
T
A
L
 Es el primer nivel de investigación
 Caracteriza un problema
 Magnitudes: Prevalencia-Incidencia
 Factores asociados al problema
 Condiciones de vida y salud
 Eventos epidemiológicos y sociales
 Presenta hechos pero no los explica
 No trata de comprobar hipótesis
 Puede ser transversal/longitudinal
prospectivo/retrospectivo
 Provee bases para otros estudios
 Busca describir fenómenos
 No explica relaciones entre
variables
 No permite hacer predicciones
 Segundo nivel de investigación
 Relaciona variables
 Determina causa o factor de riesgo
 El riesgo frente a un fenómeno
 Estudia problemas causa-efecto
 Requiere grupos estudio y control
 Valida o rechaza hipótesis
 Da bases para estudios analíticos
 Evalúa eficacia de programas
 Puede no establecer causa-efecto
 Estudia las variables en forma natural
 Nivel más elevado de investigación
 Permite la aplicación de variables
independientes
 Utiliza grupos experimental y control
 Aplica el factor causal en el grupo
experimental
 No aplica el factor causal en el grupo
control, solo mide el efecto
 Compara los efectos en ambos grupos
 La asignación de muestra a los grupos
se realiza en forma aleatoria
CORRELACIONAL
 Compara factores de dos o más
fenómenos
 Establece relaciones de forma
analógica

6. Ubicación geográfica
Lugar
Institución (hospital, escuela,
fábrica, universidad, etc.)
DONDE SE REALIZARA
LA INVESTIGACIÓN

7. VARIABLE DEFINICION OPERACIONAL ESCALA DE MEDICION
Edad Edad del día del último cumpleaños Contínua, en años
Estado
nutricional
Peso comparado por la edad, confrontado
con una curva de crecimiento normal
Bien nutrido: >80% del normal
Regular: 60-80%
Desnutrido: <60%
OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES
Fuente principal
de
carbohidratos
en la dieta
Tipo principal de alimento primario Maíz
Trigo
Arroz
Yuca
Fuentes de
información
Medios de información formal e informal Formal: Libros, Televisión, Radio y
Revistas.
Informal: padres, amigos y
profesores.
Actividad
laboral
Principal actividad laboral Profesión
Docencia universitaria
Política
Comercio
Otra
Satisfacción del
cliente
Respuesta a una pregunta concreta
dirigida a los clientes
Muy satisfecho
Satisfecho en general
Insatisfecho

8. INSTRUMENTO PARA LA RECOLECCION DE LA INFORMACIÓN
N° VARIABLE CRITERIOS PUNTAJE
Edad 1. 0 – 5 años
2. 6 – 10 años
3. 11 – 15 años
Estado
nutricional
1. Bien nutrido: 80% del normal
2. Regularmente: 60-80%
3. Desnutrido: menos del 60%
Nivel de
hemoglobina
1. Mas de 15 mg de Hb por 100 ml de sangre
2. 14 - 15 mg de Hb por 100 ml de sangre
3. 11 - 13 mg de Hb por 100 ml de sangre
4. 10 o menos mg de Hb por 100 ml de sangre
Grado de
satisfacción del
paciente
1. Muy satisfecho
2. Satisfecho
3. Indiferente
4. Insatisfecho
5. Muy insatisfecho
Fuente principal
de carbohidratos
en la dieta
1. Maíz
2. Trigo
3. Arroz
4. Yuca

10. Un proceso que afecta a una población, puede investigarse:
• En el total de la población, labor muy compleja y costosa
• Sobre una parte de esa población, que se denomina "muestra"
El muestreo implica la selección de algunas unidades de estudio entre
la población definida
El trabajo es más sencillo y económico
Reduce su duración en el tiempo
Debe proporcionar resultados fiables
La muestra debe ser representativa, para extrapolar resultados a la
población general
UNIVERSO Y MUESTRA

11. Población diana: Aquella de la que se desea obtener
información. Estudiantes universitarios
Población a estudiar: Aquella de la que se obtiene la información
Estudiantes de la UAGRM
Unidad de muestreo: Elemento sobre el que se plantea el
muestreo.
Estudiantes de la Facultad del Chaco
Muestra: Unidades de muestreo seleccionadas a partir
de la población a estudiar. 470 estudiantes
Estrato: Unidades de muestreo agrupadas por
características comunes. 50 estudiantes del
cada curso. 25 estudiantes de cada sexo
Fracción de muestreo: Relación entre el tamaño de la población a
estudiar y el tamaño de la muestra. 10 %
Conceptos generales a considerar en un
muestreo

12. ¿ De qué grupo de personas o cosas (población estudio) deseamos sacar
una muestra?
¿ Cuántas personas o cosas necesitamos para tener una muestra ?
¿ Cómo se seleccionarán estas personas o cosas?
La muestra debe ser representativa de la población
El tamaño debe ser adecuado para el tipo de investigación
El tamaño de la muestra depende en gran medida de los objetivos de
la investigación
Para estimar el tamaño de la muestra es necesario partir de una
proporción esperada
Criterios para determinar el tamaño de la
muestra

13. Una muestra es representativa cuando contiene todas las
características importantes de la población de la que se ha
extraido
El tamaño es adecuado
El método de selección correcto
Todas las subpoblaciones deben estar representadas
Es una "estimación" de los valores reales
Representatividad de la muestra

14. Para estimar proporciones (prevalencia de un problema, exposición a
un factor) en una población
Para estimar la diferencia entre proporciones en dos grupos de una
población.
Para estimar la diferencia entre medias en dos grupos de una
población
Para detectar la presencia de un problema en una población
Para determinar la relación entre exposición a un factor y el problema
Utilidad del muestreo

15. Todos las personas o cosas tienen la misma probabilidad de formar parte
de la muestra, siendo el azar el que determina los que forman parte de la
muestra
Tipos de muestreo probabilístico
Aleatorio simple: Seleccionar al azar e identificar uno a uno todas las
personas que entran al estudio (lotería, lista de números aleatorios)
Sistemático: Las personas se seleccionan a intervalos regulares
Estratificado: Selección de la muestra conformando grupos, en función a
un determinado carácter. El número de personas en cada grupo debe ser
proporcional.
Multiestadio: Muestreo en etapas o niveles, un primer nivel entre grupos
y un segundo nivel entre unidades dentro de los grupos seleccionados
previamente, un tercer nivel entre subunidades, etc.
MUESTREO PROBABILISTICO

16. No todos las personas o cosas tienen la misma probabilidad
de formar parte de la muestra, siendo el investigador el que
decide cuales forman parte de la muestra y cuales no.
En estos casos, corremos el riesgo de que la muestra no sea
representativa de la población
Con voluntarios: El investigador decide voluntariamente
qué personas forman parte de la muestra, de entre las
personas motivadas que solicitan su inclusión en el estudio
De conveniencia: El investigador decide qué personas
forman parte de la muestra, en función de que posean o no
algún carácter que desea analizar o que cumplan los
requisitos de inclusión que se estableció previamente.
MUESTREO NO PROBABILISTICO

17. Error sistemático: Relacionado con el método de selección de la
muestra por que se seleccionan deliberadamente
algunas unidades de muestreo o se sustituyen
otras de forma incorrecta. Este tipo de error no
disminuye al aumentar el tamaño de la muestra
pero si al utilizar un método aleatorio
Error aleatorio: Error debido generalmente al azar. Esta
relacionado directamente con el tamaño de la
muestra tomada. No no disminuye utilizando
métodos aleatorios pero si disminuye al
incrementar el tamaño de la muestra.
Error de información: No está relacionado directamente con la muestra,
sino que depende de la forma en que se recoge la
información una vez que la muestra ya ha sido
seleccionada
Errores relacionados con los muestreos