El método científico aplicado a la investigacion

1
Manual
de clasesÚltima modificación:
8 de noviembre de 2020
EL MÉTODO CIENTÍFICO APLICADO A LA
INVESTIGACIÓN CON ENFOQUE CUANTITATIVO
Objetivo
Describir los
métodos específicos
que se utilizan en la
investigación científica
con enfoque
cuantitativo para
adquirir un
conocimiento.
Edison Coimbra G.
ÉTICA Y VALORES
Tema de:
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1.- ENFOQUES EN LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
2
Enfoques para investigar – Criterios de comparación
Enfoques en la investigación científicawww.upsa.edu.bo
(Sampieri, 2014)
 De la naturaleza de los datos surgen dos enfoques para investigar: cuantitativo y cualitativo.
 Propósito de la investigación
 Cualitativo. Descubrir el sentido o significado de hechos o fenómenos. Utiliza la recolección de datos sin medición numérica.
 Cuantitativo. Cuantificar hechos o fenómenos. Utiliza la recolección de datos con medición numérica y el correspondiente análisis estadístico.
EL MÉTODO CIENTÍFICO
 Hipótesis
 Cualitativo. Se generan al final de la investigación, son el resultado de la investigación.
 Cuantitativo. Se formulan al inicio de la investigación y se validan al final, para aceptarlas o
rechazarlas dependiendo del grado de certeza (probabilidad).
 Ejemplo. Determinar la satisfacción personal de los estudiantes con el Programa de Maestría que están cursando.
 Ejemplo. Explorar la opinión de expertos sobre la conveniencia o no de utilizar teléfono móvil en el aula y su efecto sobre los
actuales procesos de aprendizaje.
 Recolección de datos
 Cualitativo. El investigador es el instrumento de recolección de datos; utiliza técnicas cualitativas como entrevistas y observaciones.
Son opiniones que se estructuran en datos de donde emergen las hipótesis.
 Cuantitativo. Se realiza con instrumentos estandarizados, por ejemplo cuestionarios. Es uniforme para
todos los casos. Son datos numéricos que se utilizan para validar la hipótesis.
 Se pueden utilizar ambos enfoques en una misma investigación.

2.- EL MÉTODO CIENTÍFICO – ENFOQUE CUANTITATIVO
3
El método científico – Enfoque cuantitativo
¿Qué es el método científico?
 Método se define como el camino a través del
cual se alcanza un fin.
 La investigación científica tiene como base al
método científico básico, el cual hasta un niño lo
aplica.
 El método científico es un procedimiento que
ayuda a obtener conocimientos sobre un
determinado tema (Ibarra, 2002).
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 Aprender a aplicar el método científico es una
competencia útil para la vida, pues permite
relacionarse con especialistas en todas las áreas
científicas. Ocurre lo mismo con las ciencias
sociales basadas en evidencias o el derecho.
 El método científico ayuda a las personas a
obtener conocimientos que pueden aplicarse a
la vida real y las prepara para afrontar
problemas inimaginables.

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Enfoque cuali-cuantitativo o simplemente cuantitativo
 Ejemplo. La Directora de la Universidad quiere saber
si el Programa de Maestría en Educación Superior
está teniendo el éxito deseado (el problema: no sabe,
pero decide investigarlo: el objetivo). Para ello debe
establecer ciertos criterios de evaluación.
 En el modelo de comportamiento, se identifican unidades de
análisis con características perceptibles que pueden fluctuar y
su variación (llamada variable) es susceptible de ser medida.
 Una característica perceptible que se puede medir
y que está directamente ligada con los participantes
del Programa es el grado de satisfacción personal
de los estudiantes con el Programa de Maestría en
Educación Superior. Esta es la variable con la cual
se trabajará. Ahora puede formular sus hipótesis.
 Hipótesis 1: “Los estudiantes de la Maestría en
Educación Superior se encuentran satisfechos con
el programa, y en un porcentaje superior al 75%”.
 Hipótesis 2: “Los estudiantes de mayor edad tienen
un mayor grado de satisfacción con la Maestría en
Educación Superior que los de menor edad”.
 Se formulan hipótesis, es decir explicaciones
provisionales sobre el fenómeno, pronosticando el
valor de una variable o vinculando dos o más variables.
 Se está frente a un escenario donde hay un problema
que solo se puede describir pero no explicar, porque se
carece del conocimiento teórico necesario. El problema
se describe o formula como ausencia de algo, una
situación no deseada, un vacío de conocimiento, etc.
 La variable, una vez identificada, debe definirse
conceptualmente, la definición puede tomarse de
diccionarios o de libros.
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 Se observa con curiosidad el fenómeno que rodea al problema, y
se establece una descripción cualitativa y un posible modelo de
comportamiento.
 Se decide, entonces, realizar una investigación cuyo
objetivo sea explicar o solucionar el problema.

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Operacionalización de la variable
 Un proceso llamado operacionalización hace
posible expresar los conceptos abstractos de las
variables en ítems numéricos que permiten
medirlas.
 Ejemplo. Se operacionaliza la variable “grado de satisfacción personal de los
estudiantes con el Programa de Maestría en Educación Superior”.
 En primer lugar, se visualiza esta satisfacción desde diferentes puntos de vista o
dimensiones, como ser:
 Satisfacción con el contenido de los programas analíticos.
 Satisfacción con la pedagogía del docente.
 Satisfacción con las herramientas tecnológicas (Moodle, Zoom, etc.).
  Etc., etc.
Variable Dimensión Indicador Ítems
Nombre. Satisfacción personal de
los estudiantes con el Programa de la
Maestría.
Definición conceptual.
Percepción cognitiva y emocional del
estudiante frente a las características
del servicio educativo que le permite
lograr sus metas, intereses y
expectativas y a la vez solucionar sus
necesidades y encontrar respuesta a
sus deseos razonables. (Sánchez,
2018).
Grado de satisfacción
con el contenido de los
programas analíticos.
¿Cómo medir estas
dimensiones?: con un
indicador, que puede
ser una Escala Likert
para medir actitudes.
Esta escala tiene 5
posibles respuestas o
ítems.
Ítem 1. ¿Está usted satisfecho con el contenido de los programas
analíticos?:
5. Sumamente satisfecho, 4. Satisfecho, 3. Ni si ni no, 2. Insatisfecho,
1. Sumamente insatisfecho.
con la pedagogía del
docente.
Ítem 2. ¿Está usted satisfecho con la pedagogía del docente?:
con las herramientas
tecnológicas (Moodle,
Video, etc.).
Ítem 3. ¿Está usted satisfecho con las herramientas
tecnológicas?:
Otras dimensiones: grado de satisfacción con la infraestructura, gestión administrativa, precio, etc.
 Es decir, Los datos cualitativos se convierten en
cuantitativos para su recolección.
(Sampieri, 2014)
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¿Qué es una actitud y cómo se mide?
 Es un sentimiento a favor o en contra de una persona, un hecho social,
o cualquier producto de la actividad humana (Eiser, 1999).
 El método más popular para medir actitudes es 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, según el ejemplo de opciones que
muestra la figura.
Opción 1 Opción 2 Opción 3 Opción 4 Opción 5, …. etc.
5. Muy de acuerdo 5. Definitivamente sí 5. Siempre 5. Completamente verdadero 5. Sumamente satisfecho
4. De acuerdo 4. Sí 4. La mayoría de las veces sí 4. Verdadero 4. Satisfecho
3. Ni si, ni no 3. Indeciso 3. Unas veces sí, otras veces no 3. Ni verdadero, ni falso 3. Ni si, ni no
2. En desacuerdo 2. No 2. La mayoría de las veces no 2. Falso 2. Insatisfecho
1. Muy en desacuerdo 1. Definitivamente no 1. Nunca 1. Completamente falso 1. Sumamente insatisfecho
 La medición de actitudes debe interpretarse como síntomas y no como hechos.
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¿Cómo se recolectan los datos?
 La variable es ahora cuantitativa
porque se puede medir.
 Ejemplo. Para recolectar datos cuantitativos
se construye un instrumento de medición, un
cuestionario en este ejemplo, el cual se basa
en los ítems numéricos generados por el
proceso de operacionalización de las variables.
El cuestionario se aplica a todos los
estudiantes de la Maestría, que se constituye
en la muestra.
 Cuestionario
 P1) Edad (……)
 P2) Género (1.Hombre, 2.Mujer)
 P3) ¿Está usted satisfecho con el contenido de los programas analíticos?
 (5.Sumamente satisfecho, 4.Satisfecho, 3.Ni si ni no, 2.Insatisfecho, 1.Sumamente insatisfecho)
 P4)¿Está usted satisfecho con la pedagogía de los Docentes
 P5) ¿Está usted satisfecho con las herramientas tecnológicas utilizadas?
 La recolección de los datos cuantitativos se realiza, por
tanto, midiendo las fluctuaciones de las variables.
 Los datos se recolectan de la muestra seleccionada, la
cual contiene, teóricamente, las mismas características
que se desean investigar en la población de interés.
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¿Dónde se registran los datos recolectados? (IBM, 2019)
 Los datos recolectados se registran y almacenan en programas
informáticos.
 Existen diversos programas, pero el más difundidos es el
SPSS de IBM. El SPSS incluye dos partes:
 1. Matriz de variables. Donde se definen las variables, explicando
los valores de la codificación ítem por ítem.
 2. Matriz de datos. Donde se introducen los datos. Es una hoja
de cálculo.
 Matriz de variables es el nombre que le da el SPSS a los ítems de
las dimensiones, no confundir con las variables de la hipótesis.
 No se considera investigación a la recolección de datos que no
incluya la interpretación, proyección o interrelación de los
mismos.
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Fases del proceso de análisis de los datos
 Los datos se analizan con métodos estadísticos. El análisis tiene tres
fases. Todos los procedimientos utilizan formulas estadísticas.
 1. Analizar la estadística descriptiva
por cada variable.
 Medidas de tendencia central. Son
valores medios o centrales dentro de
la escala de medición: media,
mediana, moda, suma.
 Medidas de variabilidad o
dispersión. Son intervalos que
indican dónde se diseminan los
valores: desviación típica y rango.
 Varianza. Es la desviación estándar
al cuadrado. Es un concepto
estadístico; muchas de la pruebas se
fundamentan en ella.
 2. Evaluar la confiabilidad del instrumento
de medición.
 3. Analizar la hipótesis mediante pruebas
estadísticas.
 Medidas de consistencia interna.
¿Las respuestas a las preguntas del
cuestionario son coherentes? El
cuestionario se aplica una sola vez y
se calcula el coeficiente de
confiabilidad Alfa de Cronbach para
variables de escala. Produce valores
que oscilan entre 0 y 1. “El valor
mínimo aceptable es 0.7; por debajo
de ese valor la consistencia interna
del cuestionario es baja”.
 La prueba consiste en determinar si la
hipótesis tiene una relación lógica y
coherente con los datos recolectados
 Si es hipótesis descriptiva, se la
contrasta con el resultado de la
estadística descriptiva de la variable.
 Si es hipótesis correlacional, se calcula
el coeficiente de correlación de Pearson.
Produce valores que oscilan entre -1,00 y
1,00. “La hipótesis recibe evidencia a su
favor para un valor positivo”.
(Sampieri, 2014)
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¿Cómo se generan las estadísticas descriptivas en SPSS?
 El análisis puede hacerse para cada dimensión de la variable. Los resultados se presentan en tablas y gráficos.
Analizar  Estadísticos descriptivos  Frecuencias  Seleccionar variable
 Estadísticos:….  Continuar  Gráficos:…  Continuar  Aceptar.
 Interpretación. El 33,4% de los
estudiantes expresa estar
satisfecho y sumamente
satisfecho (31,1% y 2,3%
respectivamente) con la
pedagogía de los Docentes.
(IBM, 2019)
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¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central?
 Cuestionario
 P3) ¿Está usted satisfecho con el
contenido de los programas analíticos?
5.Sumamente satisfecho
4.Satisfecho
3.Ni si ni no
2.Insatisfecho
1.Sumamente insatisfecho
Estadística Resultado Interpretación
Media 4,2
En promedio, las opiniones se ubican en 4.2, es decir están
satisfechos con el contenido de los programas analíticos.
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 promedio de 0.7 unidades.
Rango 3,0
Las puntuaciones tienden a ubicarse en valores medios o
elevados.
Mínimo 2 Nadie opinó estar muy en desacuerdo (1).
Máximo 5 Opinaron estar muy de acuerdo (5).
(IBM, 2019)
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¿Cómo se obtiene la estadística para la variable de investigación?
 Se calcula el promedio de los valores medidos de cada dimensión, a través de una transformación.
Transformar  Calcular variable  Expresión numérica -
para promediar las tres variables de matriz  Variable de
destino – escribir un nombre  Aceptar.
 La transformación genera una variable de matriz que es, en
realidad, la variable de investigación, la cual se analiza como
cualquier otra variable de matriz.
Analizar  Estadísticos
descriptivos  Frecuencias
 Seleccionar variable 
Estadísticos:….  Continuar
 Gráficos:…  Continuar
 Aceptar.
estudiantes expresa estar satisfecho
y sumamente satisfecho (40,5% y
5,4%, respectivamente) con el
Programa de la Maestría en
Educación Superior.
(IBM, 2019)
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¿Cómo se analiza la hipótesis descriptiva? (IBM, 2019)
 Del análisis de la estadística descriptiva de las variables de deducen
resultados que permiten contrastar la hipótesis, para validarla o
rechazarla.
 Hipótesis 1: “Los estudiantes de la Maestría en
Educación Superior se encuentran satisfechos con el
programa, y en un porcentaje superior al 75%”.
 Esta hipótesis es descriptiva; por tanto, simplemente
se la contrasta con el resultado obtenido de la
estadística descriptiva para la variable de investigación.
 La hipótesis no recibe evidencia a su favor,
pues el porcentaje de satisfacción solo
alcanza al 45,9%, lejos del 75%
pronosticado.
estudiantes expresa estar satisfecho
y sumamente satisfecho (40,5% y
5,4%, respectivamente) con el
Programa de la Maestría en
Educación Superior.
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¿Cómo se analiza la hipótesis correlacional? (IBM, 2019)
 Del análisis de la estadística descriptiva de las variables de deducen resultados
que permiten contrastar la hipótesis, para validarla o rechazarla.
 Esta hipótesis es correlacional; por tanto, se calcula
el coeficiente de correlación de Pearson. La prueba
consiste en determinar si la hipótesis tiene una
relación lógica y coherente con los datos
recolectados.
 Se analiza la relación entre dos variables de escala
de hipótesis 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 de Pearson. Se calculan a partir de la
relación entre las puntuaciones recolectadas de una variable con las
recolectadas de la otra. Varia entre 1,00 y +1,00.
 +1.00 = Correlación positiva perfecta (A mayor X, mayor Y).
 +0.50 = Correlación positiva media.
  0.00 = No existe correlación alguna entre las variables.
 0.50 = Correlación negativa media.
 1.00 = Correlación negativa perfecta (A mayor X, menor Y).
 Hipótesis 2: “Los estudiantes de mayor edad tienen un mayor grado de satisfacción
con la Maestría en Educación Superior que los de menor edad”.
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¿Cómo se genera el coeficiente de correlación de Pearson?
Análisis de los datos
 Hipótesis 2: “Los estudiantes de mayor edad
tienen un mayor grado de satisfacción con la
Maestría en Educación Superior que los de
menor edad”.Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Seleccionar variables  Coeficiente
de correlación: Pearson  Prueba de significación: bilateral  Aceptar.
 Interpretación. Hay relación
positiva entre la edad del
encuestado y la variable
resultado que es el grado de
satisfacción, aunque débil
(0,055).
 Por tanto, se afirma, aunque no con la contundencia deseada, que la hipótesis pasa la
prueba satisfactoriamente, es decir los estudiantes de mayor edad tienen un mayor grado
de satisfacción con la Maestría en Educación Superior que los de menor edad.
 Ejemplo. Se genera a partir de las variables edad de los estudiantes y el grado de
satisfacción que tienen con la Maestría en Educación Superior.
(IBM, 2019)
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Otro ejemplo de cómo generar el coeficiente de correlación de Pearson
 Hipótesis a analizar. “El autoconcepto de estudiantes universitarios
tiene una relación positiva con su rendimiento académico”.
(Gargallo, 2009)
 El coeficiente se calcula a partir de las puntuaciones medias de las 5 dimensiones de autoconcepto (obtenidas con el Test
AF5 para medir el autoconcepto, de García y Musitu, 2001) y del promedio de calificaciones de 306 estudiantes de una
Universidad pública. Se genera una matriz de correlación.
Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Seleccionar variables  Coeficiente
de correlación: Pearson  Prueba de significación: bilateral  Aceptar.
Académico Social Emocional Familiar Físico Calificación
Académico 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
 Interpretación. Hay relación positiva entre la
calificación y:
 el autoconcepto Académico (0,257)
 el 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.
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¿Cómo se elabora el reporte de investigación?
 Se elabora con los resultados en la investigación. El reporte escrito puede adquirir diferentes
formatos: libro, artículo de revista o periódico, documento técnico o tesis de grado.
 No existe una única manera de estructurarlo, cada investigador posee un estilo propio. No obstante, todo
reporte debe incluir, al menos, cinco grandes capítulos y uno opcional. Todo en formato APA 2020.
 Capítulos
 1. Introducción. Los antecedentes del tema de investigación, la problemática objeto de estudio, los objetivos a cumplir, la justificación de la
investigación y la hipótesis a comprobar. Incluye una breve descripción de lo que se encontrará en cada uno de los capítulo del documento.
 2. Marco teórico. El resumen de los aspectos teóricos que el investigador ha compilado de la bibliografía analizada sobre la
problemática, los cuales han sido debidamente organizados. Un marco teórico es lo que encuadra, contiene, ubica y hace relevante el
sentido del problema.
 3. Marco metodológico. La descripción detallada de la metodología utilizada en la investigación, es decir el conjunto de tareas concretas
para lograr de manera precisa los objetivos formulados, incluyendo los procedimientos para la recolección, organización, procesamiento y
análisis de los datos.
 4. Análisis de los datos. El compendio del tratamiento estadístico que se le dio a los datos y la interpretación de los resultados que son
producto del análisis de los datos.
 5. Propuesta (Opcional). Puede ser un sistema, una estrategia o el diseño de un proyecto que ayude a la resolución inmediata del problema
investigado, aplicando el conocimiento adquirido en la investigación.
 6. Conclusiones. La deducción a qué se ha llegado sobre el problema investigado, después de haber analizado los resultados obtenidos,
resaltando los hallazgos y la solución al problema planteado.
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3.- ANEXO: VARIABLES E HIPÓTESIS
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¿De dónde surgen las variables de la investigación?
 Un fenómeno se comienza a investigar cualitativa o cuantitativamente para establecer una
descripción y un posible modelo de comportamiento.
 En el modelo de comportamiento, se identifican unidades de análisis con características cualitativas o cuantitativas
perceptibles que pueden fluctuar, y su variación es susceptible de ser medida.
 El investigador elabora sus propias variables. Sin embargo, la tradición escrita permite que las variables usadas
por otros investigadores sean de utilidad y puedan ser usadas.
Anexo: variables e hipótesis
 Esta característica que varía se llama variable. Una variable es tal siempre y cuando sea capaz de variar.
 La variable, una vez identificada, debe definirse conceptualmente,
la definición puede tomarse de diccionarios o de libros.
 Ejemplos de variables
 Edad. Género. Grado de satisfacción. Inteligencia. Creatividad. Motivación hacia el trabajo. Atractivo
físico. Aprendizaje de conceptos. Resistencia de un material. Agresividad verbal, Productividad de una
determinada semilla. Rapidez con que se ofrece un servicio. Eficacia de un procedimiento de construcción, etc.
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ANEXO: VARIABLES E HIPÓTESIS
19
¿Qué es la hipótesis y cómo se la concibe?
 Al inicio de la investigación, durante el
planteamiento del problema, el problema no es más
que una hipótesis. Entonces, se conciben hipótesis
y variables confusas, vagas o poco claras, lo que
serían los problemas.
 Durante la investigación, el análisis de nueva
información, la consulta de nuevas fuentes, la
organización de datos antes dispersos y la
especificación de relaciones entre fenómenos,
conducen a la reformulación de la hipótesis.
 La hipótesis es la guía fundamental para la investigación, proporciona orden y lógica a la investigación.
Las sugerencias que formula pueden ser soluciones al problema investigado.
 La explicación del problema y la validación o no de la hipótesis constituyen la tarea a solucionar.
(Klimovsky, 1997)
 La hipótesis es una explicación o solución provisional que permite establecer relaciones y explicaciones temporales a los
fenómenos asociados al problema. Es producto de la experiencia y el conocimiento inicial que se tiene del tema a investigar.
 Las hipótesis son instrumentos para el avance del conocimiento.
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Elementos de la hipótesis
 Unidades de análisis: “jóvenes universitarios”.
 1. Unidades de análisis. Personas, objetos, actividades, fenómenos,
etc., sobre quienes versa la investigación.
(Bueno, 2003)
 La hipótesis se formula en forma de enunciado afirmativo, pronosticando
el valor de una variable o vinculando dos o más variables.
 Ejemplo de hipótesis. “El estado anímico alegre de los jóvenes universitarios tiene
una relación positiva con su aprendizaje de conceptos”.
 2. Variables. Características de las unidades de análisis
que fluctúan y cuya variación se puede medir.
 3. Términos lógicos. Conexiones que relacionan las unidades de
análisis con las variables o las variables entre sí.
 Es producto de la experiencia y el conocimiento inicial que se tiene del tema a investigar.
 Variables: “estado anímico alegre” y “aprendizaje de conceptos”.
 Términos lógicos: “relación positiva”
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Tipos de hipótesis según el alcance de la investigación (Sampieri, 2014)
 Alcance exploratorio. Investiga un problema poco
estudiado o que no se ha abordado antes, o que se
desea abordar desde nuevas perspectivas.
 No se formulan hipótesis. Pero sí se
pueden formular conjeturas iniciales.
 Alcance correlacional. Evalúa la
relación que existe entre dos o más
conceptos, categorías o variables en un
contexto en particular.
 Hipótesis descriptiva. Ejemplo: “El 90% de los estudiantes de la Maestría
en Educación Superior se encuentra satisfecho con la formación recibida”.
 Alcance descriptivo y pronóstico. Describe
propiedades, características o perfiles de
personas, comunidades, procesos, objetos o
fenómenos que se sometan a investigación.
Pronostica un hecho o dato.
 Alcance Explicativo. Explica las
causas de eventos, sucesos o
fenómenos. Se enfoca en explicar por
qué ocurren y en qué condiciones se
manifiestan.
 Pronostica el valor de la variable “satisfacción con la formación recibida”.
 Hipótesis correlacional. Ejemplo: “A mayor edad, mayor es el grado de
satisfacción de los estudiantes con la formación recibida en la Maestría en
Educación Superior Tecnológica de la UPFP”.
 Especifica la relación entre las variables “edad” y “satisfacción
con la formación recibida”.
 Hipótesis explicativa o causal. Ejemplo: “La incoherente formulación del
problema es la principal causa de deserción en tesis de grado”
 Explica la relación causa-efecto entre la variable independiente
“incoherente formulación del problema” y la dependiente “deserción en
tesis de grado”.
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Hipótesis – Teorías sobre la Tierra
 Tierra plana, esférica. En la Antigüedad clásica, Tales de Mileto sostuvo la idea de una Tierra plana. Por su parte, Anaximandro creía que la Tierra era un
corto cilindro con una superficie plana y circular. Pitágoras (siglo VI AC) fue el primero en defender la idea de una Tierra esférica; en su obra “Sobre el cielo”
dio una explicación razonada de por qué la Tierra es una esfera y citó un valor para su circunferencia que es el correcto dentro de un factor de dos. En el
siglo III AC, Eratóstenes dio una estimación más correcta de su circunferencia.
 Teoría geocéntrica. Es una teoría que sitúa a la Tierra en el centro del Universo, y a los astros, incluido el Sol,
girando alrededor de la Tierra. El geocentrismo fue la visión del universo predominante en muchas civilizaciones
antiguas, entre ellas la babilónica. En el siglo II DC, Claudio Ptolomeo, introdujo un sistema geocéntrico utilizando
epiciclos, deferentes y ecuantes que tendría una amplia aceptación. El modelo de Ptolomeo estuvo en vigor hasta el
siglo XVI cuando fue reemplazado por la Teoría heliocéntrica de Copérnico. .
 Teoría heliocéntrica. Es una teoría según el cual la Tierra y los planetas se mueven alrededor del Sol relativamente
estacionario y que está en el centro del Universo. Históricamente, el heliocentrismo se oponía al geocentrismo que
colocaba en el centro a la Tierra. La idea de que la Tierra gira alrededor del Sol fue propuesta desde el siglo III AC por
Aristarco de Samos, pero no fue sino hasta el siglo XVI, durante el Renacimiento, cuando un modelo matemático
completamente predictivo de un sistema heliocéntrico fue presentado por el matemático, astrónomo y clérigo católico
prusiano Nicolás Copérnico. En el siglo siguiente, Johannes Kepler extendió este modelo para incluir órbitas elípticas.
Su trabajo se apoyó en observaciones hechas con un telescopio que fueron presentadas por Galileo Galilei.
 Las galaxias. Con las observaciones de William Herschel, Friedrich Bessel y otros, los astrónomos terminaron por aceptar que el Sol no se
encuentra en el centro del Universo. En la década de 1920, Edwin Hubble demostró que formaba parte de un complejo aún mucho mayor: la galaxia (la
Vía Láctea), y que esta era tan solo una entre miles de millones de galaxias más.
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(Varias fuentes)

Referencias bibliográficas
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Referencias bibliográficas
Buendía, L., Colás, P., Hernandez, F. (1998). Métodos de Investigación en Psicopedagogía. Madrid: McGraw-Hill.
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.
Heeringa, S. & otros (2010). Applied survey data analysis. Boca Raton, USA: PSC.
IBM SPSS. (2013). 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.
Roberto Hernandez Sampieri, Carlos Fernández, Pilar Baptista (2014). Metodología de la Investigación - Sexta
Edición. Mexico: McGraw Hill.
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ÉTICA Y VALORES
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