Este documento describe las etapas del método científico y cómo se organiza el manual de acuerdo a estas etapas. El manual está dividido en 6 partes que corresponden a las 6 etapas del método científico: 1) observación, 2) formulación de la hipótesis, 3) experimentación, 4) análisis de datos, 5) revelación de lo descubierto, y 6) reporte de resultados. Cada parte explica los conceptos y procesos involucrados en esa etapa particular del método científico para la investigación.

1. EL MÉTODO CIENTÍFICO
EN LA INVESTIGACIÓN
Objetivo
Describir los procesos
específicos que utiliza la
ciencia para adquirir
conocimientos.
Manual de clases
Tema de:
Última modificación:
3 de febrero de 2014
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INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Edison Coimbra G.
1

2. A modo de prólogo
¿A quiénes va dirigido el presente manual?
A todas aquellas personas que quieran aprender a investigar o que necesiten desarrollar una
investigación como Tesis de Grado para optar al título de Licenciatura, Maestría o Doctorado.
Objetivo del manual
Mostrar al nuevo investigador que la investigación
es relativamente sencilla, sumamente útil y se
encuentra muy vinculada al quehacer cotidiano, y
no como algo que sólo le corresponde a los
científicos.
Sólo se necesitan conocer ciertas cuestiones que
se encontrarán en este manual.
Contenido y estructura del documento
 El contenido del manual ha sido elaborado con base a publicaciones de eminentes
investigadores, los cuales se citan en las referencias bibliográficas.
 Se encuentra estructurado en 6 partes, en correspondencia a las 6 etapas que identifica el
método científico.
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Aprender investigación es más fácil de
lo que pudiera creerse.
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3. Etapas del método científico
Cualquier niño conoce el método científico
El método científico es un procedimiento adecuado para
obtener conocimientos ciertos sobre un determinado tema.
(Ibarra, 2002).
Método (de las voces griegas metá, a través de y
odós, camino), puede definirse como: camino a través del
cual se alcanza un fin.
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La investigación científica tiene como
base al método científico.
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4. Organización del manual
Responde a las etapas del método científico
Organización del manual
Etapa
Contenido
1.- OBSERVACIÓN
La investigación. El planteamiento del problema. Elementos de la problemática.
Formulación de objetivos. Guía para redactar objetivos. Ejemplos de redacción de
objetivos. Justificación de la investigación. Revisión bibliográfica previa.
2.- FORMULACIÓN
DE LA HIPÓTESIS
Tipos de hipótesis.
3. EXPERIMENTACIÓN
Tipos de diseño para experimentación. Ejemplos de experimentaciones. Selección
de la muestra. Ejemplo de cálculo de muestra probabilística. Medición de variables.
Niveles de medida de una variable. Escala para medir actitudes. Ejemplos de
operacionalización de variables. El instrumento de medición. Confiabilidad del
instrumento de medición. La recolección de los datos.
4.- ANÁLISIS
DE LOS DATOS
Programas para analizar datos. Proceso de análisis de datos. Estadística
descriptiva por cada variable. Ejemplos de estadísticas descriptivas. Evaluación de la
confiabilidad del instrumento. Ejemplo de evaluación de confiabilidad. Análisis de la
hipótesis. Ejemplo de prueba de hipótesis.
5.- REVELACIÓN
DE LO DESCUBIERTO
Ejemplo para revelar lo descubierto.
6.- REPORTE
DE RESULTADOS
Estructura del reporte de investigación.
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El manual está divido en 6
partes o etapas.
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5. 1.- OBSERVACIÓN
¿Cómo surge una investigación?
(Martínez, 2012)
Con frecuencia, surge luego de una serie de observaciones
iniciales que producen:
El deseo de conocer cualquier suceso o fenómeno natural
o social.
La necesidad de explicar un problema presente en un
determinado entorno y al que afecta en cierto sentido.
Se formulan preguntas
“¿Qué es esto?”, “¿Por qué
sucede?”, “¿Qué sucedería si….?”
Cuando esto sucede, se está materializando una idea; así se define con
mayor certeza el tema al que se enfocará la investigación.
Por tanto….
Para iniciar una investigación se necesita una idea. Las ideas pueden
provenir de distintas fuentes y con frecuencia son vagas y deben
traducirse en problemas concretos de investigación (Sampieri, 2010).
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Las investigaciones se originan a partir de ideas.
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6. La investigación
¿Qué implica investigar?
Investigar (del latín in vestigia ire: ir tras los vestigios), supone una inquietud o curiosidad
insatisfecha, dado que lo que sucede aparece como problemático y carece de explicación o de
solución.
Sólo se investiga ante un problema. Quien no tiene problemas no tiene motivos para investigar. La
investigación existe en tanto haya problemas que solucionar.
¿Cómo se pueden clasificar las investigaciones?
Tipos de investigación
Según la utilidad o el fin del conocimiento que generan.
Criterio de clasificación
Tipo
Ejemplo
Investigación básica o pura. Busca nuevos
conocimientos con el objetivo de aumentar la teoría, sin
preocuparse de las aplicaciones prácticas que puedan
derivarse de ella.
“Las personas que tienen sus escritorios
desordenados son mas creativas. Las que tienen sus
escritorios pulcros son las que se inclinan a dietas
saludables y son más generosas” (Universidad de
Minnesota, 2013).
Investigación aplicada o práctica o empírica.
Busca la resolución de problemas prácticos inmediatos, en
orden a transformar las condiciones de un acto productivo y
a mejorar la calidad de ese producto.
“Influencia del clima organizacional en el rendimiento
de los trabajadores de la industria manufacturera”
(Sampieri, 2010).
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La investigación genera
conocimiento.
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7. El planteamiento del problema
¿Qué es el planteamiento del problema?
(Eid, 2010)
Es el momento en el que se delimita qué es lo que se va a investigar del tema seleccionado, es
decir, se afina y estructura formalmente la idea de investigación.
Plantear un problema es argumentar
una problemática que se presenta en un
determinado entorno.
La problemática solo se puede describir, porque se
carece del conocimiento teórico suficiente para
explicarla satisfactoriamente.
Ejemplo 1.- Influencia del autoconcepto
Observación
La problemática
Llaman la atención los universitarios que se sienten
competentes, capaces de tener éxito, trabajan para lograrlo y
lo consiguen; es decir, aquellos que tienen un alto nivel de
autoconcepto. El autoconcepto representa la concepción que
uno tiene de sí mismo como ser físico, social y espiritual.
Es lógico pensar que existe alguna relación entre el
autoconcepto y el rendimiento académico de los
universitarios, por tanto, surge inmediatamente la
pregunta: ¿el autoconcepto influye en el rendimiento
académico de los universitarios?
Ejemplo 2 .- La televisión y el niño (Sampieri, 2010)
Observación
La problemática
Para la mayoría de los niños,
ver TV, dormir e ir a la escuela
son sus principales actividades.
Se estima que, en promedio, el niño ve TV más
de 3,5 horas por día, pero no existe información
actualizada sobre qué le gusta ver y qué
beneficios obtiene por ver TV.
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La problemática está directamente relacionada con
el tema de investigación elegido.
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8. Elementos de la problemática
Tiene dos elementos
(Eid, 2010)
Elementos de la problemática
Los problemas
Son sus elementos constituyentes. Se identifican
y formulan aquellos que merecen ser abordados en
la investigación
Son las
relaciones entre los
problemas.
El problema se formula en forma de enunciado
declarativo que comienza con palabras tales como:
Falta de…. Se desconoce …. Es la causa o
efecto de…. Es muy deficiente…. Existen
discrepancias entre…. No hay información
actualizada sobre…. Existe una insuficiente….
Inadecuada…., etc.
Las relaciones
pueden ser:
 Unívocas (A
causa B) o
 Biunívocas (A
interactúa con B).
Entorno donde
está la problemática
Las relaciones
Jerarquización de problemas – Método Oxford
Problema
A
Problema
B
Problema
E
Problema
C
Problema
D
(Siles, Eid, 2009)
El análisis de las relaciones entre los problemas, permite establecer un
orden jerárquico que refleje cuál es el problema principal (el que
causa todos los demás, o la mayoría) y cuáles son los problemas
secundarios de la problemática.
Problemas
Problema principal
Problema secundario 1
Problema secundario 2
La jerarquización facilita fijar los límites de la investigación en
cuanto a la cantidad de problemas y a la profundidad y alcance con los
que se pretende enfrentar a la problemática.
…….………
Problema secundario n
Einstein: El 70% de una investigación depende de
la formulación coherente del problema.
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9. Formulación de objetivos
Correspondencia entre problemas y objetivos
El problema es un
determinado asunto que
requiere solución.
(Siles, Eid, 2009)
El objetivo es el enunciado que expresa la acción que se
llevará a cabo para contribuir a solucionar el problema. Es el
para qué se desarrolla la investigación.
Problemas
Objetivos
Problema principal
Objetivo principal
Problema secundario 1
Objetivo secundario 1
Problema secundario 2
Objetivo secundario 2
…….………
…….………
Problema secundario n
Objetivo secundario n
El objetivo principal es el logro mayor
obtenido por medio de varias operaciones
diferentes unas de otras.
Los objetivos secundarios son logros
parciales que buscan la realización del
objetivo general.
El desarrollo de la investigación es la forma en que se van resolviendo los objetivos secundarios;
son como las 2, 3 o 4 partes básicas en que se divide la Investigación.
Ejemplo 3 .- Problema y objetivo
Diferencia
Hay poca diferencia entre un problema expresado en forma breve y el objetivo que lo resuelve.
Problema
Objetivo
Si el problema es la dificultad
para cruzar el río.
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El objetivo de investigación es encontrar la forma para cruzar el río.
“Encontrar” es un verbo fuerte que indica acción investigativa.
Según el caso, se utilizan los términos objetivo principal, central o
general y objetivos secundarios o específicos.
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10. Guía para redactar objetivos
¿Cómo redactar objetivos?
El objetivo se formula como un
enunciado que expresa una
acción a llevar a cabo.
Guía para redactar objetivos
Verbo
Fenómeno
Fenómeno
Se inicia con
un verbo
fuerte que
indica acción.
Estructuras
Mejorar
Averiguar
Funciones
Renovar
Identificar
Roles
Confeccionar
Recopilar
Historial
Investigar
Probabilidades
Revelar
Relaciones
Descubrir
Avances
Indagar
Retrocesos
Inquirir
Resistencias
Controlar
Registrar
Facilidades
Iniciar
Buscar, etc.
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Luego se indica el
fenómeno en el o
con el que se
llevará a cabo
dicha acción.
Establecer
¿Te
quedó
claro?
Después se
indica el
fenómeno a
investigar.
Para
etc.
etc.
Entre….
De….
Del….
En….
Cuando….
Cómo….
Finalmente se
indica para qué se
realiza la acción
investigativa.
Sugerir
Proponer
Innovar
Resolver
Satisfacer
Los objetivos señalan a lo que se
aspira en la investigación.
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11. Ejemplo de redacción de objetivos
Problemática, problemas y objetivos
Ejemplo 4 .- Influencia del autoconcepto
Problemática
Es lógico pensar que existe alguna relación entre el autoconcepto y el rendimiento académico de los
universitarios, por tanto, surge inmediatamente la pregunta: ¿el autoconcepto influye en el
rendimiento académico de los universitarios?
Problemas
Objetivos
PP. Se desconoce la relación que existe
entre el autoconcepto y el rendimiento
académico de estudiantes universitarios.
OG. Medir el nivel de autoconcepto y el rendimiento académico de
estudiantes universitarios para determinar la relación que existe entre
ambas variables.
PS1. Se desconoce el nivel de autoconcepto
de estudiantes universitarios.
OE1. Seleccionar una muestra de estudiantes universitarios para
medir su autoconcepto con el test AF5.
PS2. Se desconoce el rendimiento
académico de estudiantes universitarios.
OE2. Averiguar el promedio de las notas finales obtenidas en 6
materias troncales por los estudiantes universitarios seleccionados
para determinar su rendimiento académico.
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A tantos problemas les corresponde tantos
objetivos de la misma jerarquía.
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12. Ejemplo de redacción de objetivos
Problemática, problemas y objetivos
Ejemplo 5 .- La televisión y el niño (Sampieri, 2010)
Problemática
Para la mayoría de los niños, ver TV, dormir e ir a la escuela son sus principales actividades. Se
estima que, en promedio, el niño ve TV más de 3,5 horas por día, pero no existe información
actualizada sobre qué le gusta ver y qué beneficios obtiene por ver TV.
Problemas
Objetivos
PP. Se desconoce el uso que los niños de Santa
Cruz hacen de la TV.
OG. Describir el uso que los niños de Santa Cruz hacen de la
TV, para proponer un control efectivo por parte de los padres.
PS1. No se tiene información sobre el tiempo que
los niños de Santa Cruz dedican a ver TV.
OE1. Seleccionar un grupo de niños de Santa Cruz para
indagar el tiempo que dedican a ver TV.
PS2. Se desconoce cuáles son los programas
preferidos en TV de los niños de Santa Cruz.
OE2. Seleccionar un grupo de niños de Santa Cruz para que
describan cuáles son sus programas preferidos en TV.
PS3. Se desconoce cuáles son los beneficios que
la TV trae para el niño de Santa Cruz.
OE3. Seleccionar un grupo de niños de Santa Cruz para
determinar los beneficios que la TV les trae.
PS4. Se desconoce el tipo de control que ejercen
los padres sobre la actividad de ver TV de sus
hijos.
OE4. Seleccionar un grupo de padres de familia de Santa Cruz
para conocer el tipo de control que ejercen sobre la actividad de
ver TV de sus hijos.
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A tantos problemas les corresponde tantos
objetivos de la misma jerarquía.
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13. Justificación de la investigación
¿Qué es la justificación de la investigación?
Es el momento en el que se exponen las razones que influyeron para que se haya optado por
investigar un determinado tema.
¿Cómo se justifica una investigación?
(Sampieri, 2010)
Es posible establecer criterios para evaluar la utilidad de una investigación.
Criterios para evaluar una investigación
Criterio
Preguntas a responder
Conveniencia
¿Para qué servirá?
Relevancia
social
¿Quiénes y de qué modo se
beneficiarán con los resultados?
Implicaciones
prácticas
¿Ayudará a resolver algún problema
real?
Valor teórico
¿Se llenará algún vacío de
conocimiento?, ¿la información que se
obtenga servirá para revisar, desarrollar
o apoyar una teoría?
Utilidad
metodológica
¿Contribuirá a la definición de un
concepto, variable o relación entre
variables?
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Las investigaciones deben
generar conocimiento.
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14. Revisión bibliográfica previa
Es la búsqueda de publicaciones sobre el problema
Se realiza para verificar si el problema ha sido previamente investigado o para tener algunos
antecedentes sobre él, que reflejen todo lo hecho anteriormente.
Se analizan las propuestas teóricas que existen para abordar
el tema, y se elige el procedimiento para su desarrollo, en
función del problema y acorde con los objetivos.
¿Dónde buscar?
En bibliotecas físicas o electrónicas, Internet, hemerotecas,
publicaciones científicas, universidades, centros de
investigación, etc.
Ejemplo 6 .- Influencia del autoconcepto
Resultado de la
revisión
Existen investigaciones que confirman la
relación positiva existente entre autoconcepto y
rendimiento académico, pero en escolares.
Propuesta teórica
Los resultados de estas investigaciones previas
servirán de sustento teórico para confirmar la
influencia del autoconcepto en el rendimiento
académico de los universitarios.
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De publicaciones previas se extrae y recopila información
relevante y necesaria para enmarcar el problema.
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15. 2.- FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
¿Qué es una hipótesis?
La hipótesis (del griego hipo, debajo y thesis, posición) es una explicación
provisional que permite establecer relaciones y explicaciones temporales a
los fenómenos asociados al problema.
Se expresa como un
enunciado afirmativo.
“¿Yo creo que esto es….”, “Esto sucede
porque….”, “Si….entonces….”
En la hipótesis intervienen 3 elementos relacionados
Elementos de la hipótesis
Ejemplo 7 .- Influencia del autoconcepto
Elementos
Descripción
Hipótesis
Unidades de
análisis
Personas, objetos, fenómenos, etc.
Variables
Características de las unidades de
análisis que fluctúan y cuya
variación se puede medir.
“El autoconcepto tiene
una relación positiva
con el rendimiento
académico de los
estudiantes
universitarios”.
Términos
lógicos
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Conexiones que relacionan las
unidades de análisis con las
variables o las variables entre sí.
(Bueno, 2003)
Elementos
Unidades de análisis: los
“estudiantes universitarios”.
Variables: el “autoconcepto” y
el “rendimiento académico”.
Término lógico: se expresa
como “relación positiva”.
La hipótesis es producto de la experiencia y el conocimiento
inicial que se tiene del tema a investigar.
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16. Tipos de hipótesis
Se las tipifica en función del alcance de la investigación
(Sampieri, 2010)
Ejemplo 8 .- Índice delictivo en La Paz
Alcance
Tipo de hipótesis
Comentarios
Si es exploratorio, es decir si
el propósito es investigar un
problema que no se ha
abordado antes.
No se formulan hipótesis.
Se pueden formular conjeturas
iniciales.
Si es descriptivo, es decir si
el propósito es pronosticar un
hecho o dato.
Hipótesis descriptiva.
Pronostica el valor de la variable
“índice delictivo”.
Si es correlacional, es decir
si el propósito es evaluar la
relación que existe entre
variables.
Hipótesis correlacional.
Si es explicativo, es decir si
el propósito es explicar las
causas de eventos o
fenómenos.
Hipótesis explicativa o causal.
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“En el 2014 el índice delictivo en La Paz
será menor que un delito por cada 1.000
habitantes”.
“A mayor cantidad poblacional en La Paz,
mayor el número de delitos por cada
1.000 habitantes”.
“La desocupación laboral es la principal
causa de delitos en La Paz”.
Especifica la relación entre las
variables “cantidad poblacional” y
“número de delitos por cada 1.000
habitantes”.
Explica la relación causa-efecto entre
la variable independiente
“desocupación laboral” y la
dependiente “delitos en La Paz”.
Las hipótesis son el centro del enfoque
cuantitativo-deductivo.
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17. 3.- EXPERIMENTACIÓN
¿Qué es la experimentación?
La experimentación es una práctica en la cual se provoca algún
fenómeno para observar e interpretar su resultado y así
comprobar el grado de validez de una hipótesis.
¿Para qué sirve?
Durante la experimentación se recolectan datos
Para comprobar la hipótesis.
(Sampieri, 2010)
La experimentación se diseña para recolectar datos
Recolectar datos es
equivalente a medir
Para medir se requiere un
instrumento de medición
¿Qué se mide?
Las variables contenidas
en la hipótesis.
¿Cómo se mide?
Se registran los valores visibles que
representan verdaderamente a las variables
que se tienen en mente.
¿Qué es medir?
Es el proceso de vincular
conceptos abstractos
(variables) con ítems
numéricos.
¿Qué instrumentos de medición hay
disponibles?
Cuestionarios (encuestas), escala de
medición de actitudes (Likert), análisis de
contenido cuantitativo, observaciones, pruebas
estandarizadas, inventarios.
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Las hipótesis tienen que vincularse con
técnicas disponibles para probarlas.
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18. Tipos de diseño para experimentación
Se los tipifica según la manipulación de variables
(Martínez, 2012), (Sampieri, 2010)
Tipos de diseño de experimentación
Criterio de clasificación
Según la manipulación de las variables de la hipótesis.
Tipo
Características
Diseño no experimental o descriptivo.
No se manipulan variables, solo se las
observa en su ambiente natural para después
describirlas (estudios de caso, encuestas,
estudios de seguimiento).
“Pretende interpretar lo que es”.
Se utiliza en investigación básica.
Es transversal. Cuando se recolectan datos en un solo momento
para describir variables y analizar su relación en ese momento.
Diseño experimental.
Se manipulan estímulos (variable
independiente) para analizar sus efectos
sobre la variable dependiente.
“Busca predecir lo que podría ocurrir”.
Se utiliza en investigación aplicada.
Participan 2 grupos de análisis. Uno experimental que recibe el
estímulo y otro de control que no. A ambos se aplica la medición
sobre la variable dependiente para después realizar una
comparación.
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Es longitudinal. Cuando se recolectan datos en 2 o más
momentos para realizar inferencias acerca de la evolución, causas
y efectos de los fenómenos.
Se conocen como ex post facto, porque los hechos y las
variables ya ocurrieron.
Los grupos se asignan al azar (experimento puro) o están
previamente formados (cuasiexperimento).
La experimentación debe
ser reproducible.
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19. Ejemplos de experimentaciones
Diseño no experimental o descriptivo
Ejemplo 9 .- Influencia del autoconcepto
Ejemplo 10 .- Evolución de niveles
de empleo
Propósito
Diseño
Confirmar la
influencia del
autoconcepto en el
rendimiento
académico de los
universitarios.
Diseño transversal. Se trabaja una muestra
de universitarios cuyo autoconcepto se evalúa
mediante un test (AF5). También se obtienen
datos del rendimiento académico: el promedio
de las notas finales de 6 materias troncales. Se
analiza la relación ente ambas variables.
Propósito
Analizar cómo
evolucionan los
niveles de empleo
durante los últimos
cinco años en la
ciudad de Arequipa.
Diseño
Diseño
longitudinal.
Se realiza un
seguimiento.
Diseño experimental
Ejemplo 11 .- La televisión y los niños de Cali (Sampieri, 2010)
Propósito
Diseño
Analizar el efecto que tiene la cantidad de horas
expuestas ante contenidos televisivos (variable
independiente) sobre diferentes variables dependientes
(autoestima, creatividad, socialización), entre los niños
de Cali.
Diseño experimental. Se expone durante determinado
tiempo a un grupo de niños a 3 horas diarias de TV, otro a 2
horas, un tercero a 1 hora, y un cuarto que no se expondría
a la TV.
Variable a manipular
Horas expuestas ante
contenidos televisivos.
(variable independiente)
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Variables a medir
Efecto
Autoestima, creatividad,
socialización
(variables dependientes)
En una misma investigación pueden incluirse varios diseños.
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20. Selección de la muestra
¿Sobre qué o quiénes se recolectan datos?
El diseño de la experimentación contempla definir y seleccionar una muestra de la población de la
cual se recolectan datos.
¿Por qué una muestra?
Pocas veces es posible medir a toda la población de interés, por lo que se selecciona una muestra
que la represente y, desde luego, se pretende que esta muestra sea un fiel reflejo de la población.
¿Qué tipos de muestras existen?
(Sampieri, 2010)
Tipos de muestra en función del diseño de la experimentación
Diseño
Tipo de muestra
Tamaño de la muestra
Diseño no
experimental o
descriptivo.
Muestra probabilística.
Los elementos se eligen en forma aleatoria. Todos tienen
la misma posibilidad de ser elegidos.
Sus resultados se generalizan a toda la población.
Se calcula siguiendo los criterios
que ofrece la estadística, tales
como error máximo aceptable y
nivel deseado de confianza.
Diseño
experimental.
Muestra no probabilística o dirigida.
Los elementos se eligen en función de las características
de la investigación, no dependen de la probabilidad.
Sus resultados no pueden generalizarse a toda la
población. La validez de la investigación experimental se
consolida con la repetición.
Depende del criterio del
investigador.
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La selección aleatoria garantiza que la muestra sea probabilística.
20

21. Ejemplo de cálculo de muestra probabilística
La calidad de la investigación estriba en delimitar claramente la población
Ejemplo 12.- Cálculo y selección de
la muestra
Propósito
Confirmar que existe una
relación positiva entre el
autoconcepto y el
rendimiento académico de
estudiantes universitarios
Actividad
El trabajo tendrá mayor
calidad si se delimita a los
estudiantes de Ingeniería
Electrónica de la UAGRM de
Santa Cruz que, según
registro, son 1.500.
Calcular
la muestra
Estudiantes de
Ingeniería Electrónica
de la UAGRM.
Para un error máximo
aceptable de 5%, el STATS
calcula una muestra de 306
universitarios.
Seleccionar
la muestra
Población delimitada
Descripción
Delimitar
la población
Muestra
Los 306 universitarios se
seleccionan en forma
aleatoria de la lista
proporcionada por la
UAGRM, generando
números aleatorios.
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Población:
Estudiantes
universitarios.
La selección aleatoria garantiza que la
muestra sea probabilística.
21

22. Medición de variables
(Mejía, 2005)
Para poder medirlas, las variables se operacionalizan
La operacionalización de variables es el proceso de tránsito de la variable al ítem numérico que
permite medirlas. Boudon y Lazarsfeld han propuesto un método de 4 pasos.
Método para operacionalizar variables
1. Definición
conceptual
2. Identificación de
las dimensiones
Es la definición real
de la variable, puede
tomarse de
diccionarios o de
libros.
Se identifican las
dimensiones
significativas de la
variable.
3. Elección de
los indicadores
4. Elaboración
de ítems
Se eligen los indicadores
que permiten decir que la
característica descrita por la
variable está presente.
Se elaboran los ítems para
cada indicador. Las opciones de
respuesta de cada ítem se
codifican con valores numéricos.
Ejemplo 13 .- Preferencia de los jóvenes de Trinidad para divertirse
Variable
Preferencia para
divertirse
Definición
conceptual:
Actividad preferida
para salir a divertirse
con su pareja.
(Sampieri, 2005).
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Dimensión
Indicador
Ítems
Actividad nocturna
entre semana.
Jerarquía de actividades
preferidas de lunes a jueves.
Ítem 1. ¿Cuál es su actividad
preferida para salir con su pareja?
1. Ir a cenar, 2. Ir al cine, 3. Ir a un
karaoke, 4. Ir a fiesta privada, 5. Otra.
Actividad nocturna en
fin de semana.
Jerarquía de actividades
preferidas en viernes y
sábado.
Mismas opciones de respuesta.
Actividad nocturna en
domingo.
Jerarquía de actividades
preferidas en domingo.
Mismas opciones de respuesta.
El instrumento de medición se construye a partir de los ítems.
22

23. Niveles de medida de una variable
Existen tres niveles de medida
(IBM, 2010)
Ejemplo 14 .- Niveles de medida de algunas variables
Nivel
Nominal
Cuando sus valores representan
categorías que no tienen orden ni
jerarquía. Lo que se mide indica
diferencias entre características.
Ordinal
Cuando sus valores representan
categorías que tienen orden y
jerarquía. Implica datos que se
acomodan en algún orden.
Escala
Cuando sus valores representan
categorías ordenadas con una
métrica con significado. Existen dos
tipos de escala.
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Variable
Ítems
Género
1. Masculino 2. Femenino.
Estado civil
1. Soltero 2. Casado
3. Viudo 4. Divorciado.
Nivel de
satisfacción
5. Muy satisfecho 4. Satisfecho 3. Ni si ni no 2.
Insatisfecho 1. Muy insatisfecho.
Nivel
socioeconómico
3. Alto 2. Medio 1. Bajo
Edad
Anotar edad. Para esa edad ha tenido que partir
de 0 años (escala de razón).
Calificación
Anotar calificación en escala del 0 al 100. El 0 es
referencial, no implica que el estudiante no haya
rendido la prueba. (escala de intervalos).
El instrumento de medición se
construye a partir de los ítems.
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24. Escala para medir actitudes
¿Qué es una actitud?
Es un sentimiento a favor o en contra de una persona, un hecho social, o cualquier producto de la
actividad humana (Eiser, 1999).
¿Cuál es el método más popular para medir actitudes?
El desarrollado por Rensis Likert (1932). Es una escala que contiene un conjunto de ítems
presentados en forma de afirmaciones o juicios. Se elige uno de los 5 puntos que tiene la escala.
Escala Likert para medir actitudes
Opción 1
Opción 2
Opción 3
Opción 4, etc.
5. Muy de acuerdo
5. Definitivamente sí
5. Siempre
5. Completamente verdadero
4. De acuerdo
4. Sí
4. La mayoría de
las veces sí
4. Verdadero
3. Ni de acuerdo,
ni en desacuerdo
3. Indeciso
3. Unas veces sí,
otras veces no
3. Ni verdadero,
ni falso
2. En desacuerdo
2. No
2. La mayoría de
las veces no
2. Falso
1. Muy en
desacuerdo
1. Definitivamente no
1. Nunca
1. Completamente falso
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La medición de actitudes debe interpretarse como
síntomas y no como hechos.
24

25. Ejemplo de operacionalización de variables
Las variables se operacionalizan para poder medirlas
Ejemplo 15.- Investigación sobre el clima organizacional en empresas (Sampieri, 2010)
Variable
Clima
organizacional
Definición
conceptual:
Conjunto de
percepciones
compartidas por los
empleados respecto
a factores de su
entorno laboral
(Hernández
Sampieri, 2005).
Dimensión
Autonomía
Percepción
del desempeño
Indicador
Ítems
Grado de
libertad percibida
para tomar
decisiones y
realizar trabajo.
Ítem 1.- En esta empresa tengo libertad para tomar
decisiones que tienen que ver con mi trabajo.
5. Totalmente de acuerdo 4. De acuerdo 3. Ni si ni no 2.
En desacuerdo 1. Totalmente en desacuerdo.
Grado de
conciencia
compartida por
desempeñarse
con calidad en
las tareas
laborales.
Ítem 1.- En esta empresa todos tratamos de hacer
bien nuestro trabajo.
5. Totalmente de acuerdo 4. De acuerdo 3. Ni si ni no 2.
En desacuerdo 1. Totalmente en desacuerdo.
Ítem 2.- Mi jefe me da libertad para tomar decisiones
que tienen que ver con mi trabajo.
(Mismas opciones de respuestas).
Ítem 2.- En esta empresa todos queremos dar lo mejor
de nosotros en el trabajo.
(Mismas opciones de respuestas)
Otras dimensiones: Moral, Apoyo de la dirección, Innovación, Percepción de la empresaidentidad-identificación, Comunicación, Motivación intrínseca, Satisfacción general, Liderazgo,
Visión y Recompensa o retribución.
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El instrumento de medición se
construye a partir de los ítems.
25

26. Ejemplo de operacionalización de variables
Las variables se operacionalizan para poder medirlas
Ejemplo 16.- Investigación sobre cambios temporales y permanentes en el autoconcepto
Variable
Autoconcepto
Definición
conceptual:
Constructo que
representa la
concepción que
uno tiene de sí
mismo como ser
físico, social y
espiritual
(García y
Musitu, 2001)
Dimensión
Indicador
Ítems
Académico
Nivel en el
que se percibe
así mismo en
el entorno
académico.
Ítem 1. Conteste de 1 a 99 en la casilla de cada pregunta.
1. Hago bien los trabajos escolares, 6. Mis profesores me
consideran un buen estudiante, 11. Trabajo mucho en clase,
16. Mis profesores me estiman, 21. Soy un buen estudiante,
26. Mis profesores me consideran inteligente y trabajador.
Social
Nivel en el
que se percibe
así mismo,
socialmente.
Ítem 2. Conteste de 1 a 99 en la casilla de cada pregunta.
2. Hago fácilmente amigos, 7. Soy una persona amigable,
12. Es difícil para mí hacer amigos, 17. Soy una persona
alegre, 22. Me cuesta hablar con desconocidos, 27. Tengo
muchos amigos.
Otras dimensiones: Emocional, Familiar, Físico.
Test AF5 para medir el autoconcepto (García y Musitu, 2001).
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El instrumento de medición se
construye a partir de los ítems.
26

27. Ejemplo de operacionalización de variables
Las variables se operacionalizan para poder medirlas
Ejemplo 17.- Investigación sobre el rendimiento académico de universitarios
Variable
Rendimiento académico
Definición conceptual:
Medida de las aptitudes que revelan lo
que una persona aprende como resultado
del proceso de enseñanza (Pizarro, 1985)
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Dimensión
Promedio de las notas finales
de 6 materias troncales
obtenidas por los universitarios
en el semestre.
Indicador
Escala de
calificación.
Ítems
Ítem 1. Escriba en
la casilla el promedio
obtenido.
Otras dimensiones: Calidad de los proyectos de investigación,
Artículos de producción científica.
El instrumento de medición se
construye a partir de los ítems.
27

28. El instrumento de medición
¿Qué es el instrumento de medición?
Es el recurso para registrar datos sobre las variables de la investigación.
¿De qué tipos de instrumentos se dispone?
(Sampieri, 2010)
Tipos de instrumento de medición
Cuestionarios
Escala para medir actitudes
Otros
Son los más utilizados. Se
basan en preguntas
cerradas o abiertas.
Escalamiento tipo Likert.
Escalograma de Guttman.
Diferencial semántico.
Análisis de contenido cuantitativo.
Observaciones.
Pruebas estandarizadas e inventario.
Datos recolectados en otras
investigaciones.
Se aplican a través de
entrevistas personales o
telefónica, o vía Internet.
Se aplican a través de entrevistas
personales o telefónica, o vía
Internet.
Su aplicación depende del diseño de la
experimentación.
Sus respuestas, previamente codificadas, se obtienen y transfieren a una matriz de datos
y se preparan para su análisis mediante un paquete estadístico para PC.
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En algunos casos llegan a utilizarse varias
técnicas de recolección de datos.
28

29. Confiabilidad del instrumento de medición
¿Qué requisitos debe cumplir?
Requisitos que debe cumplir un instrumento de medición
Confiabilidad
Validez
Grado en que produce resultados
consistentes y coherentes.
Grado en que mide la variable
que pretende medir.
Analogía para representar confiabilidad y validez
Comentario
Un instrumento puede ser confiable, pero no
necesariamente válido.
(Sampieri, 2010)
Ejemplo 18.- Prueba de confiabilidad y validez
Tirador 1
Sus disparos no impactan
en el centro y se encuentran
diseminados.
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Tirador 2
Sus disparos no impactan en el centro,
aunque se encuentran cercanos entre sí.
Fue consistente, mantuvo un patrón.
Tirador 3
Sus disparos se encuentran cercanos
entre sí e impactaron en el centro.
La confiabilidad y la validez no se asumen, se prueban.
29

30. La recolección de los datos
¿Qué implica la etapa de recolección de datos?
Recolectar datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que conduzcan a reunir
datos con un propósito específico.
Ejemplo 19.- Plan de recolección de datos
Objetivo
Seleccionar una muestra de universitarios para medir su autoconcepto con el test AF5.
Plan
Los estudiantes de Ingeniería electrónica de la UAGRM.
En los módulos de la Facultad de ingeniería.
¿Cómo se van a recolectar los
datos?
A través de entrevistas, utilizando un cuestionario que se les
aplicará. Se deben obtener los permisos.
¿Cómo se van a preparar los
datos para analizarlos?
Método
¿Cuáles son las unidades de
análisis?
¿Dónde se encuentran?
Unidades
de análisis
Con una matriz de datos.
Elementos del plan
Variable a medir
El autoconcepto
Definición
operacional
Escalas de un cuestionario que mide el nivel en que una persona se percibe a sí mismo en los
entornos académico, social, emocional, familiar y físico. Este es el test AF5 que mide 5
dimensiones del autoconcepto.
Muestra
306 estudiantes seleccionados aleatoriamente.
Recursos
disponibles
Económicos suficientes. Tiempo un mes.
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La selección aleatoria garantiza que la muestra sea probabilística.
30

31. 4.- ANÁLISIS DE LOS DATOS
¿Cómo se analizan los datos?
Los datos se analizan con métodos estadísticos, pues son el
producto de mediciones que se representan por números.
Casi siempre se recolectan de una muestra, pero sus resultados se
infieren a toda la población; de ahí la estadística Inferencial.
La inferencia es válida si la muestra elegida es probabilística y con
un tamaño que asegure su nivel de confianza adecuado.
¿Para qué se utiliza la
estadística inferencial?
Para confirmar o descartar
la hipótesis
Es habitual que se tenga un modelo matemático preliminar
(Sampieri, 2010)
Modelo matemático preliminar
Característica
Preguntas a responder
Tipo de patrón
Primero se decide qué
tipo de patrón se busca
en los datos.
¿Se quieren usar las variables para clasificar casos o
individuos?
¿O se desean analizar variables inconexas, o bien las
relaciones entre diversas variables?
Propósito final
Otra decisión importante
se refiere al propósito
final.
¿Se desea describir cómo es el actual estado del objeto?
¿O se desea descubrir cómo debe ser el objeto: qué grado
de las cualidades medidas sería óptimo?
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La hipótesis se comprueba para confirmarla o descartarla.
31

32. Programas para analizar datos
¿Cuál es el programa más difundido?
Existen diversos programas computacionales para el análisis estadístico; uno de los más difundidos
es el SPSS de IBM.
¿Cómo funcionan los
programas para analizar datos?
Programas para analizar datos
Incluyen dos
partes
Descripción
Matriz
de variables
Donde se definen las
variables, explicando los
valores de la codificación ítem
por ítem.
Matriz
de datos
Donde se introducen los
datos. Es una hoja de cálculo.
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El programa SPSS es el más difundido.
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33. Proceso de análisis de datos
Se esquematiza en 3 fases
(Sampieri, 2010)
Fases del proceso de análisis de datos – Resumen general
Fases
Descripción
1.- Analizar
la estadística
descriptiva para
cada variable.
Se describen los datos, valores, puntaciones y
distribución de frecuencias para cada variable. La
distribución de frecuencias se representa mediante
tablas y gráficos. Se calculan las medidas de
tendencia central y de variabilidad o dispersión.
Principales estadísticas descriptivas:
Medidas de tendencia central: media,
mediana, moda, suma.
Medidas de variabilidad o dispersión:
desviación típica y rango.
Varianza: varianza.
2.- Evaluar la
confiabilidad
del instrumento
de medición.
La confiabilidad se calcula y evalúa para todo
instrumento utilizado. Es común que el instrumento
contenga varias escalas para diferentes variables,
entonces la fiabilidad se establece para cada
escala.
Procedimientos más utilizados:
Medida de estabilidad: se aplica 2 veces.
Medida de consistencia interna: Alfa de
Cronbach.
3.- Analizar
la hipótesis
mediante
pruebas
estadísticas.
En la estadística inferencial, la hipótesis es una
proposición respecto a uno o varios parámetros. La
prueba consiste en determinar si la hipótesis es
congruente con los datos de la muestra.
Análisis más utilizados:
Paramétricos: coeficiente de correlación
de Pearson, regresión lineal, prueba t,
análisis de varianza.
No paramétricos: Chi cuadrada,
coeficientes de correlación.
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Recursos
El análisis se efectúa sobre la matriz de datos,
la cual se guarda como archivo.
33

34. Estadística descriptiva por cada variable
¿Cómo se generan las estadísticas en el SPSS?
(IBM, 2010)
Analizar  Estadísticos descriptivos  Frecuencias 
Seleccionar variable  Estadísticos:….  Continuar 
Gráficos:…  Continuar  Aceptar.
Principales estadísticas descriptivas
Estadísticas descriptivas
Tipos
Descripción
Principales
Medidas de
tendencia central
Son los valores medios o centrales de una distribución de
frecuencias que la ubican dentro de la escala de medición.
Media, Mediana,
Moda, Suma.
Medidas de
variabilidad
Son intervalos que indican la dispersión de los datos.
Responden a la pregunta: ¿dónde están diseminados los
valores?
Desviación típica (o
estándar), Rango.
Varianza
Es la desviación estándar al cuadrado. Es un concepto
estadístico; muchas de la pruebas se fundamentan en ella.
Varianza.
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Los resultados se presentan en tablas y gráficos.
34

35. Ejemplo de estadísticas descriptivas
Medición de actitud con escala Likert
(Sampieri, 2010)
Ejemplo 20.- Actitud hacia el alcalde de Ambato
Encuesta
Ítem.- ¿Qué
opinión tiene
sobre el alcalde
de Ambato?
5. Totalmente
favorable
4. Favorable
3. Indiferente
2. Desfavorable
1. Totalmente
desfavorable.
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Resultados
Media = 4,2
Interpretación
En promedio, las opiniones se ubican en
4.2, es decir la actitud hacia el Alcalde es
favorable.
Mediana= 3,9
El 50% opinó por encima de 3.9, y el
restante por debajo.
Moda= 4,0
 La respuesta que más se repitió fue 4.
Desviación
típica = 0,7
 Los valores se desvían de 4.2, un
Rango = 3
Mínimo = 2,0
Máximo= 5,0
 Las puntuaciones tienden a ubicarse en
promedio de 0.7 unidades.
valores medios o elevados.
 Nadie opinó en forma totalmente
desfavorable (1).
Los resultados se pueden presentar en tablas
35

36. Ejemplos de estadísticas descriptivas
Interpretación de resultados
(Sampieri, 2010)
Ejemplo 21.- Actitud hacia el alcalde de Riberalta
Encuesta
Resultados
Ítem.- ¿Qué opinión tiene sobre
el alcalde de Riberalta?
5. Totalmente favorable
4. Favorable
3. Indiferente
2. Desfavorable
1. Totalmente desfavorable.
Interpretación
Los
resultados se
presentan en un
gráfico de
barras que
muestra
porcentajes.
 Solo el 33,4 %
de los ciudadanos
expresa una
opinión positiva
(favorable o muy
favorable)
Ejemplo 22.- Docentes comprometidos con nuevo diseño
curricular
Encuesta
Ítem.- ¿Está usted
comprometido con
el nuevo diseño
curricular de la
UTC?
1. Si
2. No
3. No responde
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Resultados
Interpretación
Los
 El 74.6 % (3/4 partes) de los
resultados se
presentan en
un gráfico de
sectores que
muestra
porcentajes.
Docentes está comprometido.
 Llama la atención que el 21.3% (más
de una 1/5 parte) no quiso
comprometerse con su respuesta.
 Los 4 motivos de no compromiso
fueron: “falta de interés”, “rechazo al
cambio”, “falta de concientización” y
“conformismo”.
Los resultados se pueden presentar en gráficos.
36

37. Evaluación de la confiabilidad del instrumento
Procedimientos más utilizados
(Sampieri, 2010)
Evaluación de confiabilidad del instrumento de medición
Criterio de
evaluación
Todos los procedimientos utilizan fórmulas que producen
coeficientes de confiabilidad que oscilan entre 0 (nula
confiabilidad) y 1 (máxima confiabilidad).
Procedimientos
Preguntas a responder
Más utilizados
Medida de
estabilidad
¿Responden las
unidades muestrales de
una manera similar a un
instrumento si se
administra dos veces?
El instrumento se aplica
2 veces. Si la correlación
entre ambos resultados
es cercana a 1, se lo
considera confiable.
Medidas de
consistencia
interna
¿Las respuestas a los
ítems del instrumento son
coherentes?
El instrumento se aplica
una sola vez y se calcula
el coeficiente de
confiabilidad Alfa de
Cronbach para variables
de escala.
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Todos los procedimientos utilizan
fórmulas estadísticas.
37

38. Ejemplo de evaluación de confiabilidad
Medida de consistencia interna
(Gargallo, 2009)
Ejemplo 23.- Medida de consistencia interna del Test AF5
Instrumento a evaluar: el Test AF5 utilizado para medir el autoconcepto de 306
estudiantes (tamaño de la muestra) de la UAGRM. La evaluación se realiza con el
coeficiente Alfa de Cronbach.
Se generan los coeficientes para cada dimensión del autoconcepto y total.
Analizar  Escala  Análisis de fiabilidad  Seleccionar
variable  Seleccionar modelo para el cálculo: alfa  Escribir
la etiqueta de la escala  Aceptar.
Coeficientes de confiabilidad para cada dimensión del autoconcepto y total
Académico
Alfa de Cronbach
Participantes
Interpretación
Social
Emocional
Familiar
Físico
Total
0,83
0,71
0,47
0,59
0,72
0,81
306
Responde a la pregunta: ¿Las respuestas a los ítems del instrumento son
coherentes?
Todos los valores son más que aceptables (cercanos al 1), salvo los de las
dimensiones Emocional y Familiar, cuyos coeficientes no son demasiado altos,
0,47 y 0,59 respectivamente.
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El autoconcepto se presenta con 5 dimensiones.
38

39. Análisis de la hipótesis
Se realiza mediante pruebas estadísticas
(Sampieri, 2010)
Análisis de la hipótesis mediante pruebas estadísticas
Criterio de
la prueba
Análisis
Determinar si la hipótesis es congruente con los datos de la muestra. Algunos procedimientos
utilizan fórmulas que producen coeficientes de correlación que oscilan entre 1.00 (correlación
negativa perfecta) y +1.00 (correlación positiva perfecta).
Límites
Más utilizados
Paramétrico
Para variables de escala en hipótesis
correlacional y causal.
Coeficiente de correlación de Pearson, Regresión
lineal, Prueba t, Análisis de varianza.
No
paramétrico
Para variables ordinales y nominales en
hipótesis correlacional.
Chi cuadrada, Coeficientes de correlación.
El coeficiente de correlación de Pearson para el análisis paramétrico
Coeficiente de correlación de Pearson
Descripción
Análisis
Se analiza la relación entre 2 variables de escala de hipótesis causal o correlacional del tipo “A
mayor X, mayor Y”, “A mayor X, menor Y”. La prueba no considera variables independiente ni
dependiente; la noción de causa-efecto se establece teóricamente.
Valores del
coeficiente
Se calculan a partir de la relación entre las puntuaciones recolectadas de una variable con las
recolectadas de la otra. Puede variar entre 1,00 y +1,00.
1.00 = Correlación negativa perfecta (A mayor X, menor Y).
0.50 = Correlación negativa media.
0.00 = No existe correlación alguna entre las variables.
+0.50 = Correlación positiva media.
+1.00 = Correlación positiva perfecta (A mayor X, mayor Y)
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Las pruebas no evalúan causalidad, solo relación.
39

40. Ejemplo de prueba de hipótesis
Coeficiente de correlación de Pearson
(Gargallo, 2009)
Ejemplo 24.- Prueba de hipótesis con coeficiente de correlación de Pearson
Hipótesis a probar: “El autoconcepto tiene una relación positiva con el rendimiento académico de los estudiantes
universitarios”. El coeficiente se calcula a partir de las puntuaciones medias de las 5 dimensiones de autoconcepto y
del promedio de las calificaciones de 306 estudiantes de la UAGRM.
Se genera una matriz de correlación entre autoconcepto y calificaciones.
Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Seleccionar variables  Coeficiente de
correlación: Pearson  Prueba de significación: bilateral  Continuar  Aceptar.
Matriz de correlación entre autoconcepto y calificaciones
Académico
Social
Emocional
Familiar
Físico
Calificación
1
0,232
0,077
0,216
0,310
0,257
Social
0,232
1
0,203
0,228
0,308
0,022
Emocional
0,077
0,203
1
0,052
0,178
0,039
Familiar
0,216
0,228
0,052
1
0,091
0,113
Físico
0,319
0,308
0,178
0,091
1
0,099
Calificación
0,257
0,022
0,039
0,113
0,099
1
Académico
Otros
Interpretación
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Participantes: 306
Significancia: 0,01 (bilateral)
Hay relación positiva entre la calificación y el autoconcepto Académico (0,257), Emocional (0,039) y Familiar (0,113).
Hay relación negativa, aunque débil, con Social (0,022) y Físico (0,099). Se afirma, aunque no con la
contundencia deseada, que la hipótesis pasa la prueba satisfactoriamente. La significancia es la probabilidad de
error de que la correlación sea verdadera (0,01  1% ).
El coeficiente de relación de Pearson varía entre 1,00 y +1,00
40

41. 5.- REVELACIÓN DE LO DESCUBIERTO
Impacto sobre el cocimiento disponible
Los resultados obtenidos en el análisis de los datos aportan
evidencia en favor de la hipótesis, o en contra.
Una hipótesis que ha sido probada tiene un impacto en el
conocimiento disponible, que puede modificarse y por
consiguiente, pueden surgir nuevas hipótesis (Williams,
2003).
Lo descubierto y el aporte al conocimiento disponible
(Sampieri, 2010)
Aporte de la hipótesis
Aporte
Descripción
Guía la
investigación
Durante el proceso investigativo proporciona orden y lógica a la
investigación. Las sugerencias que formula pueden ser soluciones al
problema investigado.
Proporciona
explicaciones
Cada vez que una hipótesis recibe evidencia en su favor, el
conocimiento sobre el fenómeno al que hace referencia se incrementa.
Si es en contra, se descubre algo acerca del fenómeno que no se sabía.
Refuerza
teorías
Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia positiva, la
teoría se hace más robusta.
Sugiere
teorías
Llega a suceder que como resultado de la prueba de una hipótesis, se
pueda construir una teoría o las bases para ésta.
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Las hipótesis son instrumentos para el avance del conocimiento.
41

42. Ejemplo para revelar lo descubierto
Se debe resaltar el conocimiento que aporta.
Ejemplo 25.- Influencia del autoconcepto
Hipótesis probada
“El autoconcepto
tiene una relación
positiva con el
rendimiento
académico de los
estudiantes
universitarios”.
Conclusiones
Los resultados de la experimentación
corroboran la relevancia del autoconcepto
como un constructo interesante en
educación que tiene relación positiva con el
rendimiento académico. Y específicamente
dos tipos de autoconcepto: el académico y el
familiar.
Estos resultados ayudan a los Docentes a
tomar conciencia de la importancia de
apoyar el desarrollo de un buen
autoconcepto en los estudiantes
universitarios.
 En último término, el autoconcepto se
revela como una variable que no se debe
despreciar de cara a potenciar el ajuste del
estudiante y su buen desempeño.
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Es importante mencionar que la confiabilidad del instrumento de
medición respalda los resultados obtenidos.
42

43. 6.- REPORTE DE RESULTADOS
¿Cómo se comparte el resultado de la investigación?
Mediante un reporte escrito que puede adquirir diferentes
formatos: un libro, un artículo para una revista académica,
un diario de divulgación general, una presentación en PC,
un documento técnico o una tesis de grado.
Estructura del reporte
Estructura del reporte de investigación
No existe una única manera de estructurarlo. Cada investigador posee un estilo que le es propio; no obstante, y más allá de las
preferencias personales, todo reporte debe incluir, al menos, cinco grandes capítulos y uno opcional.
Capítulo
Contenido
1. Introducción
El planteamiento del problema, que consiste en delimitar lo que se va a investigar. Incluye objetivos.
2. Marco teórico
Las referencias teóricas, supuestos y enfoques que fundamentan y guían la investigación.
3. Marco
metodológico
La descripción de cómo se realiza la investigación. Incluye el plan de recolección de datos.
4. Resultados
Los resultados producto del análisis de datos. Incluye el análisis estadístico que se le da a los datos.
5. Discusión de
resultados
La discusión de los resultados a la luz de los objetivos planteados, Resalta el aporte que se realiza a un campo
específico del conocimiento.
6. Propuesta
(Opcional). Una propuesta, sea un sistema, estrategia o un proyecto, para la resolución de problemas
prácticos inmediatos.
Ver documento sobre estructura de la tesis: http://www.slideshare.net/edisoncoimbra/estructura-de-la-tesis-13097763
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Se deben incluir también todas las referencias bibliográficas.
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44. Bibliografía
¿Cuáles son las referencias bibliográficas?
Bibliografía
Bueno Sánchez, E. (2003). La investigación científica: teoría y metodología. Zacatecas, México: Universidad
Autónoma de Zacatecas.
Eid, Raúl G. (2010). El perfil de una tesis de maestría - Propuesta. El perfil de una tesis de maestría Propuesta, (pág. 8 a 15). Santa Cruz de la Sierra – Bolivia.
Eiser, J.R. (1999). Psicología Social. Madrid.
García, F., & Musitu, G. (2001). AF5 Autoconcepto Forma 5. Madrid: TEA.
Gargallo, B., Garfella, P., Sánchez, F. & otros. (2009). La influencia del autoconcepto en el rendimiento
académico de los estudiantes universitarios. REOP. Vol. 20, Nº 1, 1er Trimestre, 2009, 16-28.
Hernández Sampieri, R. & otros (2010). Metodología de la Investigación - Quinta Edición. México: McGraw Hill.
IBM SPSS. (2010). Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS Statistics 19. Madrid: SPSS, Inc.
Martinez Ruiz, H. (2012). Metodología de la investigación. Mexico: Cengage Learning.
Mejía, Elías. (2005). Metodología de la Investigación Científica. Lima: Universidad Nacional Mayor de San
Marcos.
Siles Torrelio Aneliz, Eid Ayala Raúl. (2009). Cuatro esquemas de investigación científica - Escuelas
metodológicas - Tercera versión. Santa Cruz de la Sierra.
FIN
Tema de:
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Edison Coimbra G.
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