Diseño metodologíco, enfoque, alcance, diseño, población y muestra

DISEÑO
METODOLÓGICO
Mg. Henry Amiel Condori Portillo

Diseño metodológico en una
investigación
Para dar respuesta a las preguntas y problemas
planteados en una investigación es necesario definir
un diseño metodológico. De esta forma, se podrá
precisar cómo se va a organizar y desarrollar el
estudio con el fin de alcanzar el objetivo
satisfactoriamente.

Enfoque de Investigación
Se refiere a la naturaleza del estudio, la cual se
clasifica como cuantitativa, cualitativa o mixta; y
abarca el proceso investigativo en todas sus etapas:
desde la definición del tema y el planteamiento del
problema de investigación, hasta el desarrollo de la
perspectiva teórica, la definición de la estrategia
metodológica, y la recolección, análisis e
interpretación de los datos.
También se puede decir que es un conjunto de
planteamientos sistematizados y controlados, que se
encargan de orientar la resolución de un problema.

Categoría: Investigación
Enfoque de Investigación
Enfoque cuantitativo
Enfoque cualitativo
Utiliza la recolección de datos para probar hipótesis con base en la
medición numérica y el análisis estadístico, con el fin establecer pautas de
comportamiento y probar teorías.
Utiliza la recolección y análisis de los datos para afinar las preguntas de
investigación o revelar nuevas interrogantes en el proceso de
interpretación.

Enfoque cuantitativo
El enfoque cuantitativo es secuencial y probatorio. Cada etapa precede a la siguiente y
no es posible eludir pasos. El orden es riguroso, aunque desde luego, se puede
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.

Planteamiento
del
problema
Revisión de la
literatura y
desarrollo del
marco teórico
Visualización
del alcance
del estudio
Elaboración de
hipótesis y
definición de
variables
Idea
Análisis de los
datos
Recolección de
los datos
Definición y
selección de la
muestra
Desarrollo del
diseño de
investigación
Elaboración del
reporte de
resultados
Proceso cuantitativo

Enfoque cualitativo
El enfoque cualitativo también se guía por áreas o temas significativos de investigación. Sin
embargo, en lugar de que la claridad sobre las preguntas de investigación e hipótesis
preceda a la recolección y el análisis de los datos (como en la mayoría de los estudios
cuantitativos), los estudios cualitativos pueden desarrollar preguntas e hipótesis antes,
durante o después de la recolección y el análisis de los datos. Con frecuencia, estas
actividades sirven, primero, para descubrir cuáles son las preguntas de investigación más
importantes; y después, para perfeccionarlas y responderlas. La acción indagatoria se
mueve de manera dinámica en ambos sentidos: entre los hechos y su interpretación, y
resulta un proceso más bien “circular” en el que la secuencia no siempre es la misma, pues
varía con cada estudio.

Planteamiento
del
problema
Inmersión inicial
en el campo
Concepción del
diseño del
estudio
Definición de la
muestra inicial
del estudio y
acceso a ésta
Idea
Elaboración del
reporte de
resultados
Interpretación
de resultados
Análisis de los
datos
Recolección de
los datos
Proceso cualitativo
Literatura
existente (marco
de referencia)

El proceso de investigación cuantitativa
 Planteamiento del problema
 Objetivos de la investigación
 Justificación
 Revisión de la literatura (Marco Teórico)
 Hipótesis de la investigación

Alcance de la Investigación
El nivel o alcance de investigación, se refiere al grado
de profundidad con que se aborda un fenómeno u
objeto del estudio.
Es así que, el alcance de investigación, describe en
qué medida se va a explorar la pregunta de
investigación en un estudio.

Alcance de la Investigación
Exploratorios
Se emplean cuando el
objetivo consiste en
examinar un tema poco
estudiado o novedoso.
Descriptivos
Busca especificar
propiedades y
características importantes
de cualquier fenómeno que
se analice. Describe
tendencias de un grupo o
población.
Correlacionales
Pretenden asociar
conceptos, fenómenos,
hechos o variables.
Miden las variables y su
relación en términos
estadísticos.
Explicativos
Pretenden establecer las
causas de los sucesos o
fenómenos que se
estudian.

Alcance exploratorio
Los estudios exploratorios se llevan a cabo cuando el propósito es examinar un
fenómeno o problema de investigación nuevo o poco estudiado, sobre el cual se tienen
muchas dudas o no se ha abordado antes. Es decir, cuando la revisión de la literatura
reveló que tan solo hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el
problema de estudio, o bien, si deseamos indagar sobre temas y áreas desde nuevas
perspectivas.
Los estudios exploratorios sirven para preparar el terreno y generalmente anteceden a
investigaciones con alcances descriptivos, correlacionales o explicativos.

Alcance descriptivo
Los estudios descriptivos pretenden especificar las propiedades, características y
perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro
fenómeno que se someta a un análisis. Es decir, miden o recolectan datos y reportan
información sobre diversos conceptos, variables, aspectos, dimensiones o
componentes del fenómeno o problema a investigar.
Los estudios descriptivos comúnmente son la base de las investigaciones
correlacionales, las cuales, a su vez, proporcionan información para llevar a cabo
estudios explicativos que generan comprensión del problema y resultan más
concluyentes.

Alcance descriptivo
Un censo nacional de población constituye un estudio descriptivo cuyo propósito es
caracterizar a los ciudadanos de una nación. Mide una serie de conceptos en un país y
momento específicos como: aspectos de la vivienda (tipo particular o colectiva, tamaño
en metros cuadrados, número de pisos y habitaciones, materiales usados en su
construcción, si cuenta o no con energía eléctrica y agua entubada, combustible
utilizado, tenencia o propiedad de la vivienda, equipamiento, ubicación, etc.),
información sobre los ocupantes (número, medios de comunicación de que disponen,
edad, género, bienes, ingreso, alimentación, lugar de nacimiento, idioma o lengua,
religión, escolaridad, ocupación, etc.) y otras dimensiones que se juzguen relevantes
para identificar a la población objetivo.

Alcance correlacional
Este tipo de estudios tiene como finalidad conocer la relación o grado de asociación
que existe entre dos o más conceptos, categorías o variables en un contexto en
particular.

Alcance explicativo
Los estudios explicativos van más allá de la descripción de fenómenos, conceptos o
variables o del establecimiento de relaciones entre estas; están dirigidos a responder
por las causas de los eventos y fenómenos de cualquier índole (naturales, sociales,
psicológicos, de salud, etc.). Como su nombre lo indica, su interés se centra en explicar
por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o por qué se
relacionan dos o más variables.

Diseño de Investigación
Se refiere al plan o estrategia concebida para obtener
la información que se desea con el propósito de
responder al planteamiento del problema.
Es el conjunto de procedimientos cuyo propósito es:
 Responder a las preguntas de investigación.
 Alcanzar los objetivos del estudio.
 Someter las hipótesis a prueba.
La elección o desarrollo del diseño depende de:
 Planteamiento del problema.
 Hipótesis.
 Recursos disponibles.

Tipos de diseños cuantitativos
Diseños
Cuantitativos
Experimentales
Preexperimentales
Experimentales puros
Cuasiexperimentales
Transversales
Longitudinales
Estudios que se realizan sin la
manipulación deliberada de variables
y en los que sólo se observan los
fenómenos en su ambiente natural
para analizarlos.
Estudios en el que se manipulan
intencionalmente una o más variables
independientes, para analizar las
consecuencias que la manipulación
tiene sobre una o más variables
dependientes.
No experimentales

Diseños cuantitativos no experimentales
Transeccional o
transversal
Investigación no
experimental
Longitudinal o
evolutiva
Recolectan datos en un
solo momento, en un
tiempo único.
Recaban datos en diferentes
puntos o momentos del
tiempo para realizar
inferencias acerca de la
evolución.
De tendencia
De evolución de grupo
Diseños panel
Exploratorios
Descriptivos
Correlacionales-causales

2020
2021
2023
2022
2024
Transeccional o transversal:
Estos diseños pueden tener un
alcance exploratorio,
descriptivo, correlacional o
explicativo; y abarcar uno o
más grupos o subgrupos de
personas, objetos o
indicadores; así como
diferentes comunidades,
situaciones o eventos.
Longitudinal o evolutiva:
En ciertas ocasiones, el interés del investigador es analizar cambios al paso del tiempo en determinadas categorías,
conceptos, sucesos, variables, contextos o comunidades, o bien, las relaciones entre estas; aún más, a veces ambos
tipos de cambios.

Transeccional o transversal
Longitudinal o evolutiva

Diseños transversales o transeccionales
El propósito de los diseños transeccionales exploratorios es comenzar a conocer una variable o un
conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situación. Por lo general, se
aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos; además, constituyen el preámbulo de
otros diseños (no experimentales y experimentales).
Los diseños transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia de las
modalidades o niveles de una o más variables en una población. El procedimiento consiste en ubicar
en una o diversas variables a un grupo de personas u otros seres vivos, objetos, situaciones,
contextos, fenómenos, comunidades, etc., y proporcionar su descripción.
Los diseños transeccionales correlacionales-causales son diseños que describen relaciones entre dos
o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. A veces, únicamente en
términos correlacionales, otras en función de la relación causa efecto (causales).

Esquemas de los diseños longitudinales
La diferencia entre las tres clases es el tipo de
población considerada. En los diseños de
tendencias se recolectan datos de una población
que en todas las mediciones es la misma, pero
las muestras son distintas (parcial o totalmente).
En los diseños de evolución de grupo o cohortes
se estudia a una subpoblación o grupo específico
que posee una característica en común o se
encuentra vinculado por uno o más factores
como edad, región geográfica, exposición a un
hecho, periodo de inicio de una enfermedad o su
estado de salud, etc. Las muestras son distintas
(parcial o completamente).
En los diseños panel los casos (personas,
animales, etc.) son siempre los mismos en las
distintas mediciones.

Tipos de estudio, hipótesis y diseño de investigación
Estudio Hipótesis Posibles diseños
Exploratorio
No se establecen, lo
que se puede formular
son conjeturas iniciales
Transeccional exploratorio o descriptivo
Preexperimental
Descriptivo
Descriptiva Preexperimental
Transeccional descriptivo
Correlacional
Diferencia de grupos
sin atribuir causalidad
Correlacional
Cuasiexperimental
Transeccional correlacional
Longitudinal (no experimental)
Cuasiexperimental
Transeccional correlacional
Longitudinal (no experimental)
Explicativo
Diferencia de grupos
atribuyendo causalidad
Causales
Experimental puro
Cuasiexperimental, longitudinal y transeccional causal
Experimental puro
Cuasiexperimental, longitudinal y transeccional causal

Fuentes de información
Son aquellas
informaciones o datos
obtenidos directamente
por el investigador que
está llevando a cabo el
estudio.
Son informaciones que ya
se encuentran elaboradas
por diferentes
investigadores, de las
cuales se toman datos
útiles para la
investigación que se está
llevando a cabo.
Secundarias
Primarias

Población, muestra
y muestreo

Población, muestra y muestreo
04
Muestreo
01
Población
02
Muestra
03
Unidad de
análisis
Es la totalidad de
elementos o individuos
que tienen ciertas
características
similares y sobre las
cuales se desea hacer
inferencia.
Es el subgrupo de la población
de interés sobre el cual se
recolectarán datos, y que tiene
que definirse o delimitarse de
antemano con precisión, éste
deberá ser representativo de
dicha población.
Indica quiénes van a ser
medidos, o sea, los
participantes o casos a
quienes en última instancia
vamos a aplicar el
instrumento de medición.
Se les denomina también
casos o elementos.
Es la técnica para la
selección de una
muestra a partir de una
población estadística.

Tipos de muestreo
Muestreo probabilístico Muestreo no probabilístico
Subgrupo de la población en el que todos
los elementos de esta tienen la misma
posibilidad de ser elegidos.
Subgrupo de la población en la que la
elección de los elementos no depende de la
probabilidad sino de las características de la
investigación.
03
01
02
04
02
03
04
01
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo aleatorio sistemático
Muestreo aleatorio por áreas
Muestreo por conveniencia
Muestreo por juicio u opinión
Muestreo por cuotas
Muestreo de bola de nieve

Cálculo del tamaño de muestra
2
2 2
( 1)
Z pqN
n
E N Z pq
=
− +
2
2
Z pq
n
E
=
Z = Valor Z (Distribución normal)
p = Proporción de la población que tiene la característica de interés
q = Proporción de la población que no tiene la característica de interés
(q=1-p)
E = Máximo error permisible
N = Tamaño de población
Supuestos: Nivel de confianza:
Nivel de significancia:
1
a α
= −
α
Cuando se conoce el tamaño de
población
Cuando no se conoce el tamaño de
población

Nivel de confianza = 95%
Nivel de significancia = 5%
Z = 1.96
p = 50%
q = 50%
E = 5%
N = 310,000
Ejemplo
= 95%
2.5% 2.5%
47.5%
0.475
2
2 2
(1.96 )(0.5)(0.5)(310,000)
(0.05 )(310,000 1) (1.96 )(0.5)(0.5)
n =
− +
n = 384

Ejemplo
Nivel de confianza = 95%
Nivel de significancia = 5%
Z = 1.96
p = 50%
q = 50%
E = 5%
= 95%
2.5% 2.5%
47.5%
0.475
n = 384
2
2
(1.96 )(0.5)(0.5)
0.05
n =

Tabla de distribución normal
Nivel de confianza:
1-alfa = 99%
1-alfa = 95%
1-alfa = 90%
Área sombreada

Técnicas de
recolección de
datos

Técnicas de recolección de datos
Comprenden procedimientos y
actividades que le permiten al
investigador obtener datos e
información necesaria para dar
respuesta a su pregunta de
investigación.

Second
Encuesta
Análisis
documental
Entrevista
Observación

Son entrevistas con un gran número
de personas utilizando un
cuestionario prediseñado y
estructurado, que se utilizan para
obtener datos precisos de las
personas encuestadas.
Encuesta
Cuestionario
INSTRUMENTO

Es un intercambio de ideas u
opiniones mediante una
conversación que se da entre dos o
más personas.
Todas las personas presentes en una
entrevista dialogan sobre una
cuestión determinada.
Entrevista
Guía de entrevista
INSTRUMENTO

Es la revisión y estudio de
documentos impresos y no impresos
que se utiliza como fuente para
recolectar datos sobre las variables
de interés.
Entre ellos se encuentran libros,
boletines, revistas, folletos, y
periódicos (audiovisual, electrónico,
papel, etc.).
Análisis documental
Ficha de registro de datos
INSTRUMENTO

Guía o registro observacional
INSTRUMENTO
Es una técnica natural de obtención
de información que consiste en
observar, mirar atentamente,
registrar y analizar aquellos aspectos
sobre los que se desea conocer.
Observación

Estadística descriptiva
Es la rama de la estadística que recolecta, analiza y
caracteriza un conjunto de datos con el objetivo de
describir las características y comportamientos de
este conjunto mediante medidas de resumen, tablas
o gráficos.

Variable
Frecuencia
absoluta
Frecuencia
relativa
A
B
C
D
Total 100%
Grupo 1 Grupo 2
Factor 1 1 (a) 2 (b) Marginal (a+b)
Factor 2 3 (c) 4 (d) Marginal (c+d)
Marginal (a+c) Marginal (b+d) Total
Variable de estudio
Variable
secundaria
Variable de estudio
Tabulación Univariada
Son aquellas tablas que contiene
una variable, en el que se mide las
frecuencias absolutas y relativas.
Tabulación Bivariada
Las tablas cruzadas o de contingencia
permite analizar y medir la interacción entre
dos variables. Asimismo, facilita la
identificación de diferentes patrones,
tendencias y correlaciones.

Medidas de tendencia
central
Medidas de dispersión
Medidas de distribución o
de forma
Medidas de posición
01
02 03
04
Proporcionan información acerca
de los valores céntricos de una
variable a estudiar.
 Media aritmética
 Mediana
Dividen un conjunto de datos
ordenados en grupos con el
mismo número de individuos.
(requisito: ordenado de menor a mayor)
 Cuartiles
 Deciles
 Percentiles
Muestran la variabilidad de una
distribución, indicando si las
diferentes puntuaciones de una
variable están muy alejadas de la
media.
 Rango
 Desviación estándar
 Varianza
Permiten identificar la forma en
que se separan o aglomeran los
valores de acuerdo a su
representación gráfica.
 Asimetría
 Curtosis

Estadística inferencial
Es una parte de la estadística que comprende los
métodos y procedimientos que por medio de la
inducción determina propiedades de una población
estadística.
Se dedica a la generación de los modelos,
inferencias y predicciones asociadas a los
fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la
aleatoriedad de las observaciones.

Estadística inferencial
Estadística
Inferencial
Análisis
paramétrico
Análisis no
paramétrico
Coeficientes de correlación
Prueba t (diferencia de medias)
Prueba de la diferencia de
proporciones
Prueba F - Análisis de varianza
Análisis de covarianza
Regresión lineal
Estadística
Descriptiva
Análisis
multivariado
Chi cuadrada
Coeficientes para tabulaciones
cruzadas
Coeficientes de Spearman y
Kendall
Análisis factorial
Análisis discriminante
Regresión lineal múltiple
Regresión logit, probit
Series de tiempo

Resumen
¿Cuál es la propuesta
metodológica para tu
investigación?

Resumen de Diseño Metodológico
ENFOQUE DE INVESTIGACIÓN
Cuantitativo, cualitativo
ALCANCE DE LA INVESTIGACIÓN
Exploratorio, descriptivo,
correlacional, explicativo
DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Experimental, no experimental
(transversal o longitudinal)
POBLACIÓN Y MUESTRA
Población
Muestra
(Fuentes de información)

Resumen de Diseño Metodológico
INSTRUMENTOS Y VARIABLES
Instrumentos utilizados para la
recolección de datos, las variables,
dimensiones, indicadores.
Validez y fiabilidad.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Pruebas estadísticas para analizar
datos, nivel de confianza.
Software estadístico utilizado.

Ejemplo
Redacción de un artículo de
investigación

Materiales y Métodos
Enfoque de investigación : Cuantitativo
Alcance de la investigación : Correlacional
Diseño de investigación : No experimental / Transversal
Población : 73,839 habitantes del distrito de San Miguel
Muestra : 387 habitantes del distrito de San Miguel
Técnica de recolección de datos : Encuesta
Instrumento de recolección de datos : Cuestionario
Métodos de análisis de datos : Tabulación y Chi cuadrada
Software utilizado : Stata V.17
Calidad de servicio y satisfacción de usuarios en la Municipalidad Distrital de San Miguel,
año 2024.

La presente investigación tiene un enfoque cuantitativo, puesto que «usa la recolección de datos para probar el
postulado propuesto, con base en la medición numérica y el análisis estadístico, para establecer patrones de
comportamiento y probar teorías» (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010, p. 4).
Tiene un alcance correlacional y explicativo, porque, a través de una metodología estadística, se pretende demostrar la
relación entre las variables de estudio. Asimismo, presenta un diseño no experimental con un horizonte de tiempo
transversal, puesto que la metodología aplicada desarrollará las variables tal como ocurre en su contexto natural.
De esta manera, la población objetivo es la conformada por personas mayores de 18 años que tienen tarjetas de
crédito a nivel nacional; y se tiene como unidad de análisis a los individuos. Los datos fueron obtenidos a partir de la
Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del año 2023, recolectada de manera anual por el Instituto Nacional de
Estadística e Informática, que permite obtener estimaciones de las características sociodemográficas de la población
en el Perú a nivel nacional. La ENAHO cuenta con un diseño muestral probabilístico y multietápico que, para el año
2023, contempla una muestra de 36 994 viviendas y 82 672 individuos con al menos 18 años de edad.

Operacionalización de variables
En la presente investigación se tienen como primera variable: gestión de cuentas por cobrar, cuyas dimensiones son
procedimiento de crédito, procedimiento de cobranza, ratios de actividad y morosidad. La segunda variable es la
liquidez, cuyos indicadores son liquidez corriente, prueba ácida, razón de efectivo y capital neto sobre el total de
activos. Esto implica que la manera cómo se encuentra la gestión de cuentas por cobrar explica la situación de
liquidez.

La variable dependiente estuvo constituida por los ingresos por ventas de la empresa. Las variables independientes
fueron: patrimonio neto (PA) y deuda financiera (DF).
Con el propósito de verificar la relación de las características del financiamiento de la empresa y de sus ingresos por
ventas, se utilizó el análisis de regresión lineal múltiple, por el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para la
información obtenida durante 21 años, de 1998 a 2023. Para la toma de decisiones con referente a la aceptación o
rechazo de hipótesis, se consideró un nivel de significancia del 5%.
A continuación, se presenta el modelo econométrico utilizado para analizar la influencia del financiamiento de las
variables independientes deuda financiera (DF) y patrimonio (PA) en la variable dependiente, ingreso por ventas (V).
Donde:
Β1: valor del intercepto
Β2, Β3: coeficientes de las variables explicativas
μ: presenta el término de error de la regresión.
Para obtener los resultados, los datos se procesaron utilizando el software estadístico Eviews (versión 13). Este es un
software que compila e interpreta datos econométricos, generando los resultados para la regresión lineal múltiple por
MCO.
1 2 3
i i
V DF PA u
β β β
=+ + +

Gracias

Diseño metodologíco, enfoque, alcance, diseño, población y muestra

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Similar a Diseño metodologíco, enfoque, alcance, diseño, población y muestra

Último

En este documento

Diseño metodologíco, enfoque, alcance, diseño, población y muestra