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FORMULACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION Segunda Parte
DISEÑO METODOLÓGICO Definiciones: ,[object Object],[object Object],[object Object]
Elementos del Diseño Metodológico ¿Qué diseño se utilizará? ¿Dónde se realizará el estudio? ¿En quien se investigará? ¿Como se mediran y registraran los datos?  ¿Cómo se analiazarán los datos? ¿Qué variables de mediran? Tipo de Investigación Área de Estudio Universo y Muestra Métodos, técnicas e intrumentos  Plan de tabulación y  a n álisis Operacionalización de variables
Tipos de Investigación Inv.  Cualitativas Inv. Cuantitativas Investigador decide ,  el sujeto es tratado como objeto pasivo. Investigador y sujeto participan en toda la investig. El producto es información . El fin es la transformación . El marco teórico s e construye al planificar la investigación . El marco teórico s e construye  durante  la investigación. Las variables son definidas de antemano. Las variables se van afinando y agregando en el campo.
Según el tiempo de ocurrencia de los hechos Registro de datos que  ocurrieron en el pasado Los datos se registran a medida que ocurren Fecha actual Diseño del estudio PROSPECTIVOS RETROSPECTIVOS RETRO-PROSPECTIVOS Se registran datos de hechos ocurridos y se continúa con el registro de datos a medida que van ocurriendo
Según la secuencia del estudio E  F  M  A  M  J  J  A  S  O  N  D DIACRONICAS O LONGITUDINALES Estudian los fenómenos en un período largo, con el objeto de observar los cambios que se producen. SINCRONICAS O TRANSVERSALES Estudian   los fenómeno y sus variables, de manera simultánea, en un periodo corto.
Según el nivel de análisis y profundidad de los resultados. Invest. exploratorias o descriptivas Invest. explicativas o analíticas Investigaciones experimentales
Investigaciones Descriptivas o Exploratorias ¿CUALES SON SUS CARACTERISTICAS? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],¿QUE INVESTIGA? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Investigaciones Analíticas o Explicativas Casos y Controles Población  Casos (con efecto) Controles (sin efecto) Con causa o variable  condicionante Sin causa o variable  condicionante Con causa o variable  condicionante Sin causa o variable  condicionante RETROSPECTIVO
Investigaciones Analíticas o Explicativas Cohortes Población Con causa Sin  Causa Con efecto o variable  condicionante Sin efecto o variable  condicionante Con efecto o variable  condicionante Sin efecto o variable  condicionante PROSPECTIVO Con efecto (no se incluye)
Investigaciones Exprimentales Diseño experimental clásico Grupo experi- mental Grupo control o testigo Positivo Negativo Positivo Negativo Manipulación de la  Variable Independiente
Investigaciones Cualitativas Inv. Accion-participante ,[object Object],Inv. Participante ,[object Object],Inv. Etnografica ,[object Object]
Ejemplo: Tema: Influencia del componente investigativo en el rendimiento académico de los estudiantes de la Carrera Xxxx  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ÁREA DE ESTUDIO ,[object Object],[object Object],[object Object],MICRO-LOCALIZACIÓN MACRO-LOCALIZACION ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ejemplo: Tema: Influencia del componente investigativo en el rendimiento académico de los estudiantes de la Carrera Xxxx  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
UNIVERSO Y MUESTRA Población o universo   (grupo del  cual se desea saber algo) Muestra (grupo  de estudio) Muestreo Generalización
Tipos de Muestreo Aleatorio simple Sistematico Estratificado No probabilístico Probabilístico Conglomerado Por conveniencia Por cuotas
Tamaño de la muestra ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Tamaño de la muestra (fórmula) Tamaño de la muestra base (n’): n’ =  z² p . q__    d² z = Nivel de fiabilidad al 95% (1.96) p = Probabilidad de ocurrencia del evento (q = 1 – p) d = Márgen del error (5%) valor estándar 0.05 n =  n’_  _   1+ n’/N n = Tamaño de la muestra N = Tamaño de la población o universo
Ejemplo: Tipo de muestreo : Estratificado por grados (año que cursan). Tamaño de la muestra: Población (todos los alumnos de la carrera X ); N = 286 p = 0.85 (85% de aprobación) q = 1 – 0.85 = 0.15 (15% de reprobación) z = 1.96 (95% de fiabilidad) d = 0.05 (5% márgen de error) n’ =  1.96² * 0.85 * 0.15  =  3.8416 * 0.1275   =  195.92  =  196 0.05²  0.0025 n =  196  _   =  196  _  =  116.29 = 116 1 + 196/286  1.685
Ejemplo (Continuación) Grados  Población/grado  Muestra/grado --------------------------------------------------------------------------- Primer año  82 33 Segundo año 64 26 Tercer año 57 23 Cuarto año 48 20 Quinto año 35 14 --------------------------------------------------------------------------- Total 286 116
OPERACIONALIZACION DE VARIABLES Concepto Definición conceptual Dimensiones Definición operacional Indicadores Variable Teórica Variable Empírica
Ejemplo: Si participó No participó Si pariticipó No participó Participación como Invest. Junior. Participación como Auxiliar. Participación en la ejecución de investigaciones, relacionadas con la carrera. Desarrollo de actividades investigativas Indicadores V.Empírica Dimensiones Definición conceptual Conceto V. Teórica Promedio de notas de examen teor. Evaluacion de desempeño  Conocimientos teóricos. Habilidades Prácticas Resultados de  la evaluacion de  conocimientos Rendimiento Académico
METODOS, TECNICAS E INSTRUMENTOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Fuentes de Información Observación Encuesta Participante Fuentes Secundarias Fuentes Primarias No participante Simple Sistemática Entrevista Cuestionario Estructurada No estructurada Documentos Censos Estadíst. Informante clave Grupos focales
Ejemplo: Planillas de notas Análisis de documentos Secundaria Promedio de notas en exámenes teóricos Cuestionario Entrevista estructurada Encuesta Primaria Número de investigaciones concluidas en las que participó como auxiliar. INSTRU-MENTO TECNICA METODO FUENTE INDICADOR
Elaboración de instrumentos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
PLAN DE TABULACION Y ANALISIS Elección del Método:  OBJETIVO O PROPOSITO ,[object Object],[object Object],NUMERO DE VARIABLES TIPO DE VARIABLES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
¿Datos tienen distrib. normal? Prueba  Paramétrica Para comparar grupos/muestras Buscar relacion entre variables Entre dos grupos o muestras Entre mas de dos  grupos o muestras Grupos independientes Grupos pareados Prueba de  t no pareada Prueba de  t pareada Hay dos o  mas factores ANOVA de una vía ANOVA de dos vías ¿Predecir “y” al saber “x”? Regresión Correlación - Lineal - No Lineal - Múltiple No Si No Si Técnicas estadísticas No Si 1
Para comparar grupos/muestras Buscar relacion entre variables Entre dos grupos o muestras Entre mas de dos  grupos o muestras Muestras independientes Muestras pareados Prueba de Mann Whitney Prueba de Wilcoxon Hay dos o  mas factores Prueba de Kruskal-Wallis Prueba de Friedman ¿Predecir “y” al saber “x”? Anal. no param. de regresión Coef. Correl. Spearman No Si Técnicas estadísticas (Continuación) No Si 1 Prueba No  Paramétrica
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES Diagrama de Gantt ACTIVIDADES MESES DEL AÑO 200_ FASE PLANIFICACION x x x MES 1 MES 2 MES 3 MES 4 MES 5 MES 6 Revisión y aprobación Proy. Prueba y ajuste de instrumen. FASE EJECUCION Recopilación de datos Tabul. y organiz. de datos Análisis e inrpret. resultados Redacción informe de invest. FASE EVALUACION Revisión y aprob. Informe Publicación y difusión Formulación proyecto x x x x x x x x x x x x x x x x x
Presupuesto Estimado (En Bs.) RECURSOS NECESARIOS TOTAL Imprevistos Materiales Servicios Recursos Humanos TOTAL P.UNIT. CANT. UNID. ITEM
BIBLIOGRAFIA CONSULTADA Libro : Apellido (en mayúscula), Nombre. Año de publicación. Título en cursiva. Ciudad: Editorial.  SCHEJTMAN, Alexander. 1994.  Economía política de los sistemas alimentarios en América Latina.  Santiago de Chile: Oficina Regional de la FAO para América Latina y el Caribe Normas para referencias bibliográficas Revistas y/o publicaciones periódicas : Apellido (en mayúscula), Nombre. Año de publicación. Título del artículo entre comillas, En Nombre de la revista. Número de volumen. Páginas  LÓPEZ, Francisco. (1998) "Educación en administración y modas administrativas". En: Revista Eafit. No. 109. pp. 59-88.
Recursos electrónicos : APELLIDOS, Nombre. Año. Título del artículo. Nombre de la publicación, sub título (si es necesario), dirección de la página y fecha de consulta entre paréntesis. BURKA, L.P. (1993). A hypertext history of multi-user dimensions. MUD history. http://www.utopía.com/ (2 aug. 1996). Normas para referencias bibliográficas (Cont.)
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Formulacion Proy Inv 2da Parte

  • 1. FORMULACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION Segunda Parte
  • 2.
  • 3. Elementos del Diseño Metodológico ¿Qué diseño se utilizará? ¿Dónde se realizará el estudio? ¿En quien se investigará? ¿Como se mediran y registraran los datos? ¿Cómo se analiazarán los datos? ¿Qué variables de mediran? Tipo de Investigación Área de Estudio Universo y Muestra Métodos, técnicas e intrumentos Plan de tabulación y a n álisis Operacionalización de variables
  • 4. Tipos de Investigación Inv. Cualitativas Inv. Cuantitativas Investigador decide , el sujeto es tratado como objeto pasivo. Investigador y sujeto participan en toda la investig. El producto es información . El fin es la transformación . El marco teórico s e construye al planificar la investigación . El marco teórico s e construye durante la investigación. Las variables son definidas de antemano. Las variables se van afinando y agregando en el campo.
  • 5. Según el tiempo de ocurrencia de los hechos Registro de datos que ocurrieron en el pasado Los datos se registran a medida que ocurren Fecha actual Diseño del estudio PROSPECTIVOS RETROSPECTIVOS RETRO-PROSPECTIVOS Se registran datos de hechos ocurridos y se continúa con el registro de datos a medida que van ocurriendo
  • 6. Según la secuencia del estudio E F M A M J J A S O N D DIACRONICAS O LONGITUDINALES Estudian los fenómenos en un período largo, con el objeto de observar los cambios que se producen. SINCRONICAS O TRANSVERSALES Estudian los fenómeno y sus variables, de manera simultánea, en un periodo corto.
  • 7. Según el nivel de análisis y profundidad de los resultados. Invest. exploratorias o descriptivas Invest. explicativas o analíticas Investigaciones experimentales
  • 8.
  • 9. Investigaciones Analíticas o Explicativas Casos y Controles Población Casos (con efecto) Controles (sin efecto) Con causa o variable condicionante Sin causa o variable condicionante Con causa o variable condicionante Sin causa o variable condicionante RETROSPECTIVO
  • 10. Investigaciones Analíticas o Explicativas Cohortes Población Con causa Sin Causa Con efecto o variable condicionante Sin efecto o variable condicionante Con efecto o variable condicionante Sin efecto o variable condicionante PROSPECTIVO Con efecto (no se incluye)
  • 11. Investigaciones Exprimentales Diseño experimental clásico Grupo experi- mental Grupo control o testigo Positivo Negativo Positivo Negativo Manipulación de la Variable Independiente
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16. UNIVERSO Y MUESTRA Población o universo (grupo del cual se desea saber algo) Muestra (grupo de estudio) Muestreo Generalización
  • 17. Tipos de Muestreo Aleatorio simple Sistematico Estratificado No probabilístico Probabilístico Conglomerado Por conveniencia Por cuotas
  • 18.
  • 19. Tamaño de la muestra (fórmula) Tamaño de la muestra base (n’): n’ = z² p . q__ d² z = Nivel de fiabilidad al 95% (1.96) p = Probabilidad de ocurrencia del evento (q = 1 – p) d = Márgen del error (5%) valor estándar 0.05 n = n’_ _ 1+ n’/N n = Tamaño de la muestra N = Tamaño de la población o universo
  • 20. Ejemplo: Tipo de muestreo : Estratificado por grados (año que cursan). Tamaño de la muestra: Población (todos los alumnos de la carrera X ); N = 286 p = 0.85 (85% de aprobación) q = 1 – 0.85 = 0.15 (15% de reprobación) z = 1.96 (95% de fiabilidad) d = 0.05 (5% márgen de error) n’ = 1.96² * 0.85 * 0.15 = 3.8416 * 0.1275 = 195.92 = 196 0.05² 0.0025 n = 196 _ = 196 _ = 116.29 = 116 1 + 196/286 1.685
  • 21. Ejemplo (Continuación) Grados Población/grado Muestra/grado --------------------------------------------------------------------------- Primer año 82 33 Segundo año 64 26 Tercer año 57 23 Cuarto año 48 20 Quinto año 35 14 --------------------------------------------------------------------------- Total 286 116
  • 22. OPERACIONALIZACION DE VARIABLES Concepto Definición conceptual Dimensiones Definición operacional Indicadores Variable Teórica Variable Empírica
  • 23. Ejemplo: Si participó No participó Si pariticipó No participó Participación como Invest. Junior. Participación como Auxiliar. Participación en la ejecución de investigaciones, relacionadas con la carrera. Desarrollo de actividades investigativas Indicadores V.Empírica Dimensiones Definición conceptual Conceto V. Teórica Promedio de notas de examen teor. Evaluacion de desempeño Conocimientos teóricos. Habilidades Prácticas Resultados de la evaluacion de conocimientos Rendimiento Académico
  • 24.
  • 25. Fuentes de Información Observación Encuesta Participante Fuentes Secundarias Fuentes Primarias No participante Simple Sistemática Entrevista Cuestionario Estructurada No estructurada Documentos Censos Estadíst. Informante clave Grupos focales
  • 26. Ejemplo: Planillas de notas Análisis de documentos Secundaria Promedio de notas en exámenes teóricos Cuestionario Entrevista estructurada Encuesta Primaria Número de investigaciones concluidas en las que participó como auxiliar. INSTRU-MENTO TECNICA METODO FUENTE INDICADOR
  • 27.
  • 28.
  • 29. ¿Datos tienen distrib. normal? Prueba Paramétrica Para comparar grupos/muestras Buscar relacion entre variables Entre dos grupos o muestras Entre mas de dos grupos o muestras Grupos independientes Grupos pareados Prueba de t no pareada Prueba de t pareada Hay dos o mas factores ANOVA de una vía ANOVA de dos vías ¿Predecir “y” al saber “x”? Regresión Correlación - Lineal - No Lineal - Múltiple No Si No Si Técnicas estadísticas No Si 1
  • 30. Para comparar grupos/muestras Buscar relacion entre variables Entre dos grupos o muestras Entre mas de dos grupos o muestras Muestras independientes Muestras pareados Prueba de Mann Whitney Prueba de Wilcoxon Hay dos o mas factores Prueba de Kruskal-Wallis Prueba de Friedman ¿Predecir “y” al saber “x”? Anal. no param. de regresión Coef. Correl. Spearman No Si Técnicas estadísticas (Continuación) No Si 1 Prueba No Paramétrica
  • 31. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES Diagrama de Gantt ACTIVIDADES MESES DEL AÑO 200_ FASE PLANIFICACION x x x MES 1 MES 2 MES 3 MES 4 MES 5 MES 6 Revisión y aprobación Proy. Prueba y ajuste de instrumen. FASE EJECUCION Recopilación de datos Tabul. y organiz. de datos Análisis e inrpret. resultados Redacción informe de invest. FASE EVALUACION Revisión y aprob. Informe Publicación y difusión Formulación proyecto x x x x x x x x x x x x x x x x x
  • 32. Presupuesto Estimado (En Bs.) RECURSOS NECESARIOS TOTAL Imprevistos Materiales Servicios Recursos Humanos TOTAL P.UNIT. CANT. UNID. ITEM
  • 33. BIBLIOGRAFIA CONSULTADA Libro : Apellido (en mayúscula), Nombre. Año de publicación. Título en cursiva. Ciudad: Editorial. SCHEJTMAN, Alexander. 1994. Economía política de los sistemas alimentarios en América Latina. Santiago de Chile: Oficina Regional de la FAO para América Latina y el Caribe Normas para referencias bibliográficas Revistas y/o publicaciones periódicas : Apellido (en mayúscula), Nombre. Año de publicación. Título del artículo entre comillas, En Nombre de la revista. Número de volumen. Páginas LÓPEZ, Francisco. (1998) "Educación en administración y modas administrativas". En: Revista Eafit. No. 109. pp. 59-88.
  • 34. Recursos electrónicos : APELLIDOS, Nombre. Año. Título del artículo. Nombre de la publicación, sub título (si es necesario), dirección de la página y fecha de consulta entre paréntesis. BURKA, L.P. (1993). A hypertext history of multi-user dimensions. MUD history. http://www.utopía.com/ (2 aug. 1996). Normas para referencias bibliográficas (Cont.)