Investigación cuantitativa - aspectos psicológicos

INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA
HERMANN ALONSO MORENO LONDOÑO
Ph.D. Psicología de la Salud

ENFOQUE CUANTITATIVO
 Usa la recolección
de datos para probar
la hipótesis, con base
en la medición
numérica y el análisis
estadístico, para
establecer patrones
de comportamiento y
probar teorías.

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El enfoque cuantitativo “utiliza la recolección y el análisis
de datos para contestar preguntas de investigación y
probar hipótesis establecidas previamente y confía en la
medición numérica, el conteo y frecuentemente en el uso
de la estadística para establecer con exactitud patrones de
comportamiento de una población” (Hernández et.al,
2003; p.5)
“Contrasta hipótesis probabilísticamente
y en caso de ser aceptadas y
demostradas en circunstancias distintas,
a partir de ellas elaborar teorías
generales. La estadística dispone de
instrumentos cuantitativos para
contrastar estas hipótesis.
Por tanto el método científico, tras
una observación, genera una
hipótesis que contrasta y emite
posteriormente unas conclusiones
derivadas de dicho contraste de
hipótesis. En general los métodos
cuantitativos son muy potentes en
términos de validez externa.

Características
El enfoque cuantitativo tiene las siguientes características:
El investigador plantea un problema de estudio delimitado y
concreto.
Considera y revisa lo que se ha investigado anteriormente,
construye un Marco Teórico del cual deriva una o varias Hipótesis,
que las somete a prueba mediante diseños de investigación
apropiados para comprobarlas o refutarlas.
Las Hipótesis se generan antes de recolectar y analizar los datos.
La recolección de datos se fundamenta en la medición de
variables siguiendo procedimientos.

Características
Los datos se presentan mediante números que se analizan a
través de métodos estadísticos.
Se busca el máximo control en el proceso para minimizar la
incertidumbre y el error y se confía en la experimentación y en las
pruebas de causa-efecto.
Los análisis cuantitativos se interpretan a la luz de las
predicciones iniciales (hipótesis) y de estudios previos (teoría). La
interpretación constituye una explicación de los fenómenos.
La investigación cuantitativa debe ser lo más objetiva posible

Características
Los estudios cuantitativos siguen un patrón predecible y
estructurado (procesos)
Se pretende generalizar los resultados encontrados en un grupo
o segmento (muestra) a una colectividad mayor (universo o
población)
Con los estudios cuantitativos se intenta explicar y predecir los
fenómenos investigados.
Se sigue un proceso ó método riguroso

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 Plantear un problema de estudio delimitado y concreto: PREGUNTA
DE INVESTIGACIÓN.
 Sobre la base de la revisión de la literatura construir un marco
teórico, y derivar hipótesis de trabajo (Enunciado general que
responde al problema). Esta se puede traducir en hipótesis
estadísticas: Nula (H0) y Alternativa (H1). Las hipótesis se generan
antes de recolectar y analizar los datos.
 Someter a prueba las hipótesis mediante el empleo de los diseños
de investigación apropiados. Si los resultados corroboran las
hipótesis o son congruentes con estas, se aporta evidencia en su
favor.
Características

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 Obtener resultados: el investigador recolecta datos numéricos de las
variables de interés, en los sujetos o participantes, y analiza mediante
procedimientos estadísticos. La recolección de los datos se fundamentan
en la medición (se miden variables o conceptos contenidos en las
hipótesis).
 La investigación cuantitativa debe ser lo más objetiva posibles y posee
estándares de validez y confiabilidad y las conclusiones derivadas
contribuirán a la generación de conocimiento.
 Este enfoque utiliza la lógica o razonamiento deductivo, que
comienza con la teoría y expresiones lógicas denominadas hipótesis,
que el investigador somete a prueba probabilísticamente, mediante
diseños experimentales y análisis estadístico de datos y obtiene
conclusiones.
Características

Proceso de investigación científica
Teoría
Generalizaciones
empíricas
Decisión para aceptar o
rechazar hipótesis
Observación
Hipótesis
Formación de
conceptos
Deducción - Logística
Inferencia lógica
Contrastación
de Hipótesis
Medición – Inducción Interpretación e
Instrumentalización

Pensar, leer, repensar, proponer
teorías, revisar ideas
DISEÑO
PLANEACIÓN
Método, planificación
RECOPILACIÓN Obtención de datos
ANALÍTICA
Análisis e interpretación
DIFUSIÓN De resultados
CONCEPTUAL
Fases: momentos de la
investigación

FASE CONCEPTUAL
Concebir
el
problema
a investigar
(IDEA
INICIAL)
Plantear el
problema de
investigación
:
-Establecer
objetivos
-Desarrollar
las
preguntas
de
investigació
n
-Justificar la
investigació
n y su
viabilidad
Elaborar el marco
teórico:
-Revisión de la
literatura:
Selección de la
literatura
Obtención de la
información.
Consulta de la
literatura
Extracción y
recopilación de la
información de interés
-Construcción del
marco teórico.
Detectar
las variables
Definir
conceptual-
mente las
variables
Definir
operacional
-mente las
variables
Establecer
la
hipótesis
MOMENTO
3
MOMENTO
2
MOMENTO
1
MOMENTO
4 MOMENTO
5
Fases: momentos de la
investigación

DISEÑO Y PLANEACIÓN
Seleccionar
el diseño
apropiado
de
investigació
n
- Diseño
experiment
al
 pre-
experiment
al o
cuasiexpe-
rimental
- Diseño
no
experiment
al
Selección
de la
muestra:
Determina
r el
universo
- Extraer
la muestra
Métodos,
Técnicas e
instrumentos de
recolección de
datos:
Recolección de
los datos:
-Elaborar el
instrumento de
medición y
aplicarlo
-Calcular validez
y confiabilidad del
instrumento de
medición
-Codificar los
datos
Plan de
Tabulación,
Procesamiento
y Análisis de
datos:
-Plan de
tabulación
-Plan de
análisis
Protocolo e
informe final:
Presentar los
resultados
Elaborar el
reporte de
investigación
Presentar el
reporte de
investigación
MOMENTO
8
MOMENTO
7
MOMENTO
6
MOMENTO
9
MOMENTO
10
RECOPILACIÓN ANALÍTICA DIFUSIÓN

Como se originan las
investigaciones
Principales fuentes de idea
IDEA
Experiencias
individuales
Presentimientos
Mateirales escritos
(libros, revistas,
tesis, periodicos)
Teorías
Descubrimiento
pdto de la inv.
Conversaciones
personales
Observaciones
de hechos
Creencias
Explicación
de un hecho
Vacíos en el
conocimiento
Resultados
contradictorios

Preguntas para formulación de un
Proyecto de investigación

¿Por qué es tan importante el
planteamiento del problema?
Preguntas Objetivos
(o hipótesis)
Son base para
formular
orientan
Metodología
Definirlo y
delimitarlo
Guía hacia los
Resultados y
conclusiones
Responden
PROBLEMA
Justificarlo
ASPECTOS ÉTICOS

Tema de Investigación
TÍTULO DEL
ESTUDIO
a. Fuentes de ideas
- Lectura reflexiva y
crítica del material impreso
- Participación activa en
eventos académicos
- Experiencia individual
- Práctica profesional
- Actitud reflexiva en el aula
de clase
- Centros de investigación
- Profesores, empresarios,
etcétera
b. Criterios para categorizar
la idea investigativa
- Novedad
- Orientación a contrastar
resultados
- Solución de Problemas
- Apoyo de expertos
- Claridad de ideas
c. Validación de los
temas
- Expertos en el tema
- Revisión de información
existente
- Coordinadores de área
de investigación
- Otros
Planteamiento del
problema de
investigación
INTERÉS POR UN
TEMA DE
INVESTIGACIÓN

Titulo
El título de la investigación a realizar, debe ser claro, preciso y completo.
Para establecer el nombre más adecuado para el proyecto, Debe
responder a tres interrogantes:
• ¿Qué se va hacer?
• ¿Sobre qué?
• ¿Dónde?
De esta forma la estructura del nombre está comprendido por tres partes:
• Proceso: La acción o acciones que se van a desarrollar.
• Objeto: El motivo del proceso.
• Localización: La ubicación geográfica de la investigación.
Un buen título se puede resumir, aproximadamente en unas 17 o 21
palabras.

Problema de Investigación
PLANTEAR EL
PROBLEMA DE
INVESTIGACIÓN
a. ¿Qué es un Problema de
Investigación?
Es un hecho, fenómeno o
situación que incita a la
reflexión o al estudio.
b. Aspectos del
Problema
- Descripción:
Mostrar la situación
objeto de estudio.
- Formulación:
Elaborar preguntas de
reflexión sobre el
problema.
c. Importancia
-Permite conocer la
situación que se va a
estudiar mostrando sus
principales rasgos.
- Dimensiona el estado
actual de la situación o
aspecto que se va a
estudiar.

Elementos del planteamiento del
problema
DEFINICIÓN Y DELIMITACIÓN: Establece la unidad de
análisis, límites teóricos, temporales y espaciales del
problema
PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN: El qué del estudio
OBJETIVOS: Guías del estudio
JUSTIFICACIÓN: ¿por qué? ¿para qué?

Planteamiento del Problema
Plantear el problema consiste en DEFINIR y estructurar más
formalmente la idea de investigación.
 Pasar de la idea al planteamiento
puede ser rápido o puede tomar
tiempo.
 Familiaridad del investigador con el
tema.
 Complejidad de la idea.
 Existencia de antecedentes.
 Empeño y habilidades del
investigador.

Planteamiento del Problema
En la práctica, para plantear o definir el
problema, lo más común es:
Enunciar el problema (Marco Contextual)
Formular el problema
Preguntas de investigación
Justificar el problema
Definir los objetivos

Enunciar el problema
Consiste en presentar una descripción
general de la situación que se está
investigando.
Es exponer el estado actual de la
situación problema.
Requiere describir, en detalle y con
precisión, la naturaleza y las
dimensiones del problema.
Es contar lo que está pasando en
relación con una situación.

Enunciar el problema
Para lograr describir bien el problema hay que
poseer un conocimiento previo de la situación a
estudiar.
 Por lo tanto, el investigador debe
tener:
 Un conocimiento general sobre el
objeto o sujeto a estudiar.
 Información sobe Investigaciones
específicas realizadas previamente
sobre el tema de estudio.
 Algunas experiencias personales.

Preguntas de Investigación
Son preguntas orientadas a dar respuesta al
problema de investigación y que se formulan
con el fin de ayudar a plantearlo.
Implica la elaboración de dos niveles de
preguntas:
Una general (principal) que recoja la esencia del
problema y del título del estudio.
Otras específicas orientadas a cuestionar aspectos
concretos del problema y no al problema en su
totalidad.

Objetivos de la
investigación
Son los propósitos o fines que se
pretenden lograr al realizar
la investigación.
Específicos
- Conducen al Objetivo General
General
- Responde al Título y al
Problema de
Investigación
Utilizar verbos que
indiquen acción
reflexiva
¿ SE PUEDEN MODIFICAR ?
DEFINIR LOS
OBJETIVOS DE
INVESTIGACIÓN

Objetivos
Para formular los objetivos debe tenerse definido el
planteamiento, la formulación y la sistematización del
problema.
Se debe responder las siguientes preguntas:
• ¿Qué quiero hacer en la investigación?
• ¿Qué es lo que busco conocer?
• ¿A dónde quiero llegar?
Al relacionar la formulación del problema, analizar y
responder las acciones a elaborar para responderla, nos
encontramos con el objetivo general.

Cómo formular los Objetivos
 Un objetivo bien formulado es el que logra trasmitir exactamente lo
que intenta realizar el investigador, es decir, lo que pretende obtener
como resultado, lo que se desea conocer.
 El objetivo debe identificar el tipo de resultado que se pretende
alcanzar.
 Debe ser claro, preciso y alcanzable.
 Los objetivos deben ser congruentes entre si.
 El objetivo se debe iniciar con un verbo en infinitivo (Determinar,
Identificar, establecer).
 Evitar los verbos que no definen claramente (Saber, conocer, apreciar).
 Después del verbo se coloca el evento que se desea conocer y las
características circunstanciales que complementan la información
deseada.

Objetivo General
 Por lo regular es uno solo y tiene mucha similitud con el título. (aunque
este ultimo es más conciso).
 Deben abarcar en forma genérica todos los elementos de la
investigación para exponer lo que realmente se desea lograr.
 Debe responder los interrogantes: ¿Qué?, ¿A quién?, ¿Dónde? y
¿Cuándo?.
Objetivos Específicos
 Corresponden a un mayor grado de precisión con respecto a lo que se
busca, debiendo ser más evaluables.
 Debe tratar de simplificarse su número.
 Debe ser igual al numero de variables y debe simplificarse su
presentación.
 No se repite el lugar y el tiempo de la investigación.

Justificación y alcance
de la investigación
JUSTIFICAR Y
DELIMITAR LA
INVESTIGACIÓN
Razones para realizar
la investigación
- Dimensionar la
Investigación
- Contextualizar el estudio
• Práctica
Implicación en la solución
de Problemas prácticos
 Teórica
Reflexión académica
 Metodológica
Aspectos de procedimiento
• Espacial - Geográfica
 Cronológica
 Sociodemográfica
Justificación
Delimitación

Justificación
 Es ofrecer argumentos lógicos y sólidos del porqué es importante realizar la
investigación proyectada.
 Debe obedecer a una estructuración lógica, fundamentada en información
concreta, preferiblemente numérica, que muestre la magnitud y la
trascendencia del problema, sustentada en citas bibliográficas que la
respalden.
 Hay algunos elementos importantes en la justificación:
– Indagar si realmente es una novedad.
– Ubicar el problema en la realidad actual.
– Vislumbrar los efectos o consecuencias sociales, económicas,
cientificas y tecnológicas de la investigación.

Justificación
La investigación debe realizarse con un
propósito definido y no por capricho del
investigador.
El propósito debe de ser lo
suficientemente fuerte para justificar la
investigación.
El investigador debe demostrar por qué
es conveniente la investigación y cuales
serán los beneficios que se obtendrán.

Justificación
Cumplir con al menos uno de los
siguientes criterios:
◦ Conveniencia: ¿Para que sirve?
◦ Relevancia social: ¿Quiénes se beneficiarán?
◦ Implicaciones prácticas: ¿Ayudará a resolver
algún problema?
◦ Valor teórico: ¿Se llenará algún hueco de
conocimiento?
◦ Utilidad metodológica: ¿Ayudará a definir o
mejorar la forma en que se estudia una
variable, concepto, etc.?

Viabilidad de la Investigación
Ser realistas:
◦ ¿Se puede llevar a cabo esta
investigación?
◦ ¿Cuánto tiempo tomará realizarla?
Tomar en cuenta la disponibilidad de
tiempo y de recursos financieros,
humanos y materiales.

Marco Referencial
ELABORAR EL MARCO
DE REFERENCIA DE LA
INVESTIGACIÓN
¿Qué es? Ubicar la
Investigación dentro de
una teoría, enfoque o
escuela.
¿Qué funciones cumple?
 Permite prevenir errores
detectados en otros estudios
 Sirve de guía al Investigador
 Provee un marco para la
interpretación de resultados
• Marco Teórico: Fundamentación teórica dentro de la cual se enmarca la investigación
• Marco Conceptual: Definición de conceptos relevantes utilizados en el estudio
• Marco Histórico (algunas veces): Ubicación histórica del estudio
• Marco Legal (algunas veces): Aspectos legales que enmarcan el estudio a realizar

Marco Referencial
Teórico, histórico, conceptual, estado
actual, científico, contextual, técnico,
tecnológico, etc.
 Marco institucional: información sobre la
institución en la cual se enmarca el proyecto.
 Marco social: aspectos económicos,
organizativos, institucionales, políticos, etc. de
la comunidad en general.
Hay quienes, cuando no hay una teoría o un modelo
téorico en la literatura procedente, prefieren llamar al
marco teórico “marco conceptual o de referencia”
(Hernández Sampieri, 2003).

Concebir una
idea
Buscar fuentes de
información más
específicas
Empezar a clasificar los
datos encontrados
DELIMITAR
Poner límites al
alcance del tema
Espacio Estructuras temáticas
Enfoque
Relaciones posibles
Énfasis
Tipo de investigación
Esquema de acopio
de información
Tiempo

Circunstancias que
Lo rodean
Elementos
constitutivos
relación
Fundamentada a partir de
la descripción del problema
Se estructura a partir de la revisión
bibliográfica y consulta con expertos
alternativas
explicación
PROBLEMA
Con un
proceso de
reflexión se
construye el
MARCO
TEÓRICO
que explica
el problema
Se caracteriza por
relacionar los conceptos
con los cuales se elabora
la teoría para explicar la
realidad del problema.
Determina el tipo de
investigación:
descriptiva, comparativa,
explicativa, exploratoria,
evaluativa, etc.

Elaboración del marco teórico
Marco
Teórico
Implica analizar teorías, investigaciones;
Y antecedentes que se consideren válidos
Para el encuadre del estudio.
Tenemos
ya
El problema de estudio
preguntas
objetivos
relevancia
factibilidad
Funciones principales del marco teórico
1. Ayuda a prevenir errores
2. Orienta sobre cómo analizar el estudio
3. Guía al investigador para centrarse en el problema
4. Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones
5. Inspira nuevas líneas y áreas de investigación
6. Posee un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.

Funciones del marco teórico
1. Participa en la
construcción del nuevo
conocimiento.
2. Orienta el enfoque
epistemológico:
preguntas, hechos,
procesos.
3. Brinda un marco de
referencia para
interpretar los
resultados de la
investigación.
4. Guía al investigador y evita
desviaciones del
planteamiento original.

Revisión de la literatura
Adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica
o de referencia
Etapas de la elaboración
del marco teórico
Revisión de la literatura
detectar
obtener
consultar bibliografía
extraer
recopilar
información
relevante

Etapas de la elaboración
del marco teórico
Fuentes de información
A. PRIMARIAS: (datos de primera mano)
libros, antologías, artículos, monografías, tesis, disertaciones
documentos oficiales, testimonios de expertos, Internet,
“artículos científicos”.
B. SECUNDARIAS: (listado de fuentes primarias) (reprocesar información)
compilaciones, resúmenes y listado de referencias,
publicaciones en un área de conocimiento.
C. TERCIARIAS: compendios de fuentes secundarios, listados de publicaciones
conferencias, simposios, sitios WEB, títulos de reportes, etc.

Revisión de
literatura
¿El planteamiento del problema se mantiene
vigente o requiere modificaciones?
De ser así, ¿qué debe modificarse?
¿Realmente vale la pena realizar la
investigación planteada?
¿Es posible efectuarla?
¿Cómo puede mejorarse el planteamiento
original?
¿De qué manera es novedos la
investigación?
¿El camino a seguir es el correcto?
•¿Cuáles estudios se han realizado?
•¿Qué se está haciendo?
•¿cuáles son las tendencias?
Estado del conocimiento en que se
encuentra nuestra investigación
Evaluar de nuevo el planteamiento
del problema
•El planteamiento del problema se
mantiene
•Se perfecciona
•Se sustituye por otro

Todo proceso desde la revisión documental hasta la construcción del
marco teórico requiere el desarrollo de las siguientes fases del ciclo
metodológico:
FASE COMPARATIVA: Le permite al
investigador contrastar la información
que va obteniendo.
 FASE ANALÍTICA: Le
permite criticar y
juzgar acerca de la
pertinencia de los
conceptos e
informaciones
encontradas con
respecto a su trabajo.
 FASE EXPLICATIVA: Le permite
configurar su marco teórico: una
creación propia, producto de la
integración de definiciones y
teorías en un esquema que
responde a la lógica del
investigador y se convierte en el
soporte de todo el estudio.

¿Cómo se construye un
Marco Teórico?
Los aportes de la teorías aprendidas, de la revisión de la literatura
que existe sobre el tema en cuestión (elementos teóricos, categorías y
conceptos generales o específicos)
De los datos e informes que se obtienen del conocimiento empírico
sobre un problema específico.
El punto de vista particular del investigador, que consiste en las
diferentes interpretaciones (valores, intereses, ideología,
preferencias) que se tiene en un momento determinado de la realidad.

La construcción depende de lo que se
encuentre en la revisión de la literatura…
¿Existe una teoría completamente desarrollada y
con abundantes evidencias que se aplican a nuestro
problema de investigación?
¿Hay varias teorías que han sido demostradas y
que podemos aplicar?
 ¿Sólo tenemos trozos o partes teóricas
referidas al problema, pero no lo explican a
plenitud?
 ¿No encontramos muchos datos?,
solamente existen guías aún no
estudiadas e ideas vagamente
relacionadas con el problema de investigación.
 No existen teorías o antecedente alguno.
El investigador aplica
las teorías a
situaciones nuevas
donde no se requiere
elaborar un modelo
teórico nuevo
La investigación debe
ser dirigida a
encontrar soluciones
nuevas y autóctonas
que engrosen el
sistema de
conocimientos.

“ Es una de las primeras etapas que
debe desarrollarse dentro de una
investigación, puesto que su
elaboración, que consiste en “ir tras
las huellas” del tema que se
pretende investigar, permite
determinar cómo ha sido tratado el
tema, cómo se encuentra en el
momento de realizar la propuesta
de investigación y cuáles son las
tendencias. Para su elaboración, es
recomendable establecer un
período de tiempo, de acuerdo con
los objetivos de la investigación”.
Estado del arte

“Denominado también “estado del conocimiento”, es una investigación de
carácter documental que tiene como objetivo recuperar sistemática y
reflexivamente el conocimiento acumulado sobre un objeto o tema central
de estudio.”
“Es una investigación sobre la producción investigativa, teórica o
metodológica -existente acerca de un determinado tema- para
develar la dinámica y la lógica presentes en la descripción,
explicación o interpretación que del fenómeno en cuestión
hacen los teóricos o investigadores.”
 Una evaluación o un balance de ese
conocimiento acumulado, y
 Establece una proyección o líneas de trabajo
para posibilitar su desarrollo.
Da origen a

Se desarrolla en dos fases:
“FASE HEURÍSTICA: se procede a la búsqueda y recopilación de las
fuentes de información, que pueden ser de muchas características y
diferente naturaleza:
◦ Bibliografías, anuarios; monografías; artículos; trabajos especiales.
◦ Documentos oficiales o privados; testamentos; actas; cartas; diarios.
◦ Investigaciones aplicadas
◦ Filmaciones, audiovisuales; grabaciones, multimedios.
FASE HERMENÉUTICA: Durante esta fase cada una de las fuentes
investigadas se leerá, se analizará, se interpretará y se clasificará de
acuerdo con su importancia dentro del trabajo de investigación. A partir
de allí, se seleccionarán los puntos fundamentales y se indicarán el o los
instrumentos diseñados por el investigador para sistematizar la información
bibliográfica acopiada, por ejemplo, en una ficha de contenido o una
matriz para los conceptos”

El trabajo será más fácil si se desglosan al máximo el
objeto de estudio y los aspectos de la investigación
Como recomendación final …

PREGUNTAS ORIENTADORAS CONCEPTO
Definiciones.
¿Qué conceptos vamos a utilizar? Consisten en la precisión de los
conceptos, acepciones o
criterios que vamos a utilizar.
¿Qué criterios usaremos?
¿Cuál es nuestra concepción del tema?
Marco histórico.
Condiciones históricas que rodean el
objeto de estudio.
Comprende el estado o hechos
que prevalecen en el ambiente
en que se presenta el objeto de
estudio. Constituye el contexto
histórico de la investigación.
Consideración de los factores externos
que tienen relación con el objeto de la
investigación.
Antecedentes.
¿Cuál es el origen del objeto de la
investigación?
Son el origen y el desarrollo del
objeto de estudio. Conocer la
evolución de lo que estamos
investigando nos facilita su
comprensión.
¿Qué evolución ha tenido?
¿Qué otras investigaciones similares se
han hecho?
Ubicación del
objeto de
estudio.
¿Cómo es el área que comprende? Es la situación del objeto de la
investigación en la disciplina,
materia o especie que lo
comprende.
¿Cómo se manifiesta?
¿Qué relación guardan entre sí las
partes del área?

Descripción del
objeto de
investigación
.
¿Cómo es el objeto de estudio?
¿Cuáles son sus partes?
¿Qué relación existe entre el objeto y
su contexto?
¿Cuáles y cómo son sus
características intrínsecas?
¿Qué efectos produce?
¿En qué períodos se encuentra el
fenómeno?
¿Qué aspectos coordinados y
subordinados presenta?
Es la "disección", el análisis, el
estudio minucioso de las
características,
propiedades, relaciones,
formas de manifestarse... el
desglosamiento de lo que
investigamos.
¿Qué circunstancias condicionan al
objeto de la investigación?
Éticas.
Geográficas
Económicas
Ecológicas
Tecnológicas
Teóricas
Culturales
Religiosas
Filosóficas

Marco teórico.
¿Qué tesis existen al respecto?
Es la consideración de lo que se ha
investigado (teorías, hipótesis,
tesis) acerca del objeto de
nuestra investigación.
¿Qué teorías tratan de explicarlo?
¿Cuál es la teoría clásica?
¿Cuáles son las teorías opuestas a
la clásica?
¿Cuál es la teoría predominante?
Exposición de datos.
Descripción y/o provocación del
fenómeno. Aquí se muestra la
información, directamente
relacionada con la hipótesis,
obtenida de la investigación.
Valoración e
interpretación del
material obtenido.
Es el análisis crítico de los datos
obtenidos.
Resumen.
Es la parte del escrito que tiene
como finalidad mostrar en qué
se sustentan las conclusiones
que se obtuvieron.
Conclusiones y/o
recomendaciones.
Es el resultado de la investigación.

TIPOS DE ESTUDIO O
INVESTIGACIÓN
57

• Exploratorio
• Descriptivo
• Correlacional
• Explicativo
Del tipo de estudio depende
la estrategia de
investigación.
El diseño es diferente en
cada tipo de estudio.
¿Qué tipo de estudio hay en la
investigación?

Determinación del Tipo de Estudio: ¿cómo se decide?
•Estado actual del conocimiento sobre el tema
•Enfoque que pretende dar el investigador
Tipos de Estudios de la Orientación Cuantitativa:
De Grupo: *Exploratorios
*Descriptivos
*Correlacional
*Explicativo
Experimental
Exp.Verdadero
Cuasi - Exp.
Pre – Exp-
No Experim. Cohortes
Caso-Control

Se efectúan cuando el objetivo es examinar un tema o problema
de investigación poco estudiado o que no ha sido abordado antes.
Sirven para familiarizarnos con fenómenos relativamente
desconocidos.
En pocas ocasiones constituyen un fin en sí mismos.
Su metodología es más flexible y son más amplios.
Implica mayor riesgo y requiere gran paciencia, serenidad y
receptividad por parte del investigador.
Ej. Investigar lo que opinan los habitantes de alguna
ciudad sobre un nuevo gobernador y como piensa
resolver los problemas de ella.
Estudio Exploratorio

El propósito es describir situaciones y eventos. Decir cómo es y
cómo se manifiesta determinado fenómeno.
Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades
importantes de personas, grupos, comunidades, etc.
Desde el punto de vista científico, describir es medir con la
mayor precisión posible.
Pueden ofrecer la posibilidad de predicciones aunque sean
rudimentarias.
Ej. Investigar que genero musical tiene más seguidores en un
país.
La actitud de los jóvenes hacia el aborto.
Estudio Descriptivo

Tiene el propósito de medir el grado de relación que exista
entre 2 a más conceptos o variables.
La correlación puede ser positiva o negativa.
Los estudios correlacionales se distinguen de los descriptivos
principalmente en que , mientras éstos se centran en medir con
precisión las variables individuales, los estudios correlacionales
evalúan el grado de relación entre dos variables.
Ej. Analizar la relación entre la motivación laboral y la
productividad en un grupo de trabajadores.
Medirá la motivación y la productividad de cada uno
y después analizará si los trabajadores con mayor
motivación son o no los más productivos.
Estudio Correlacional

Estudios Explicativos
 Objetivo: responder cuáles son las causas / razones del
fenómeno en estudio
 Respuesta por las CAUSAS: Investigación Experimental
 Estudia las posibles relaciones Causa-Efecto
 Expone grupos a determinado estímulo y compara con
otro grupo no expuesto al estímulo
 Rasgo distintivo de un experimento: las propiedades del
investigador interfiere el curso natural de la situación
investigada, puede manipular factores
 Conceptos clave: Variable independiente /Variable
dependiente / grupo experimental / grupo control

Pregunta del estudio experimental: ¿está la variable dependiente
presente en el grupo experimental y ausente en el grupo control?
Tipos de estudios experimentales:
Grupo Experimental + Grupo
Control+Asignación aleatoria
Grupo Experimental + Grupo
Control sin Asignación
aleatoria
Grupo Experimental sin Grupo
Control
Investigación
Experimental Verdadera
Investigación Cuasi
Experimental
Investigación Pre
Experimental

Estudios explicativos
Respuesta por las causas: Estudios no-experimentales
Imposibilidad de manipular variables y de realizar asignaciones
aleatorias
Al estímulo lo provee la naturaleza, o la sociedad, o los individuos.
Tipos de estudios no-experimentales:
COHORTES - CASOS / CONTROLES
Estrategias metodológicas más difundidas para afrontar las pruebas de
hipótesis explicativas

*Seguimiento de uno o más grupos
*Se organizan para corroborar hipótesis sobre los efectos que
produce estar expuesto a algún factor
*Constitución de la muestra: a partir de la exposición al factor (el
investigador lo observa y lo registra)
*Se observan los efectos en cohortes expuestas y en cohortes no
expuestas
Estudio de casos / controles:
•Se recoge la información cuando la causa potencial ya actuó
•La muestra se constituye a partir del efecto
Estudio de cohortes:

Ninguno.
Los cuatro tipos de investigación son igualmente válidos e
importantes.
La investigación debe hacerse ¨a la medida¨ del problema
que se formule, es decir, no decimos a priori ¨voy a llevar a
cabo un estudio exploratorio¨ sino que primero planteamos
el problema y revisamos la literatura , después, analizamos
si la investigación va a ser de una u otra clase.
¿Cuál de los cuatro tipos de
estudio es mejor?

Hipótesis
FORMULAR LA
HIPÓTESIS DE LA
INVESTIGACIÓN
¿Qué son? Afirmaciones o
suposiciones que hace el
investigador respecto al
problema de investigación
¿Qué Funciones cumple?
 Direccionar el problema
objeto de investigación
 Identificar variables objeto
de análisis
 Orientar el uso de métodos y
técnicas de obtención de
información
Clases de hipótesis
•De investigación o nulas
•Alterna
Metodológica
Clase de variables
• Independientes
• Dependientes
 Intervinientes - Extrañas

 Explicaciones tentativas del fenómeno
investigado que se formulan como proposiciones.
 Indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones
tentativas del fenómeno investigado.
 Son suposiciones o conjeturas provisionales acerca de un hecho o
fenómeno de una parte específica de la realidad.
 Predicción acerca de la relación entre dos o más variables.
70
Son proposiciones de carácter afirmativo que el investigador plantea con el
propósito de llegar a explicar hechos o fenómenos que caracterizan o
identifican el objeto del conocimiento.
Hipótesis

CRITERIOS PARA LA FORMULACION DE HIPOTESIS
1.- La hipótesis debe estar formulada en oración afirmativa o proposición
(no empezar con verbos y no en forma interrogativa), debe ser una
respuesta tentativa al problema.
2.- Deben plantear relación entre dos o mas variables
Si existe relación significativa entre …
3.- La hipótesis debe contener la indicación de la población o muestra.
71
4.- La hipótesis debe expresar una dimensión espacial y temporal
5.- Deben posibilitar someter a prueba las relaciones planteadas, lo que
implica la posibilidad de realizar una prueba empírica, es decir la
factibilidad de ser confirmada en la realidad

 Conviene precisar por última vez la pregunta inicial.
 La calidad del trabajo exploratorio tiene mucha importancia
Ver los conceptos claves.
Aclarar la lógica de las relaciones que unen los conceptos.
 No deben estar fundadas en prejuicios.
Deben expresarse en forma observable.
Tener verificación empírica.
 Tiene que tener relación entre la teoría y la práctica.
Debe ser específica, que permita en desmenuzamiento de las
operaciones.
HIPOTESIS DETECTAR LAS VARIABLES
VARIABLE: Característica observable que puede variar y cuya variación
es susceptible de medirse. Las variables se aplican a un grupo de
personas o objetos, los cuales pueden adquirir diferentes valores
respecto a la variable.
Nominal
Ordinal
Intervalo
Para formular una hipótesis hay que tener en cuenta

HIPÓTESIS VARIABLES
Se clasifican en
INDEPENDIENTE DEPENDIENTE
Posee
CATEGORÍAS
Pueden ser
Cuantitativas Cualitativas
Algunas requieren INDICADORES
Pueden agruparse en DIMENSIONES
Pueden ser
Cuantitativos Cualitativos

 Las hipótesis tienen como punto de partida la formulación
del problema y los objetivos de la investigación.
 Tienen como soporte científico los resultados explorados en los antecedentes
de estudio y el marco teórico.
 Existe una relación estrecha entre
la formulación del problema, los
objetivos, la revisión de la
literatura y las bases teóricas.
74
¿De dónde surgen las hipótesis?

Elementos estructurales de la Hipótesis
 Las unidades de análisis, que pueden ser individuos, familias,
grupos, instituciones y otros.
 Las variables principales en juego:
V. Dependiente y V. Independiente,
 Los elementos lógicos, que relacionan
las unidades de análisis con las variables
y a estas entre si

Características de la Hipótesis
1.- Las hipótesis deben referirse a una situación o hecho
real.
2.- Las variables de las hipótesis tienen que ser comprensibles, precisas y
concretas.
3.- La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe guardar
coherencia lógica.
4.- Las variables de la hipótesis y la relación planteada entre ellas, deben
tener la cualidad de ser observadas y medidas.
5.- Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas de investigación
disponibles para probarlas.

CLASIFICACIÓN
DE LAS
HIPOTESIS
• INVESTIGACIÓN
• NULAS
• ALTERNATIVAS
• ESTADÍSTICAS
INVESTIGACIÓN:
Proposiciones tentativas acerca de
las posibles relaciones entre dos o
más variables y que cumplen con
los requisitos mencionados
Hi H1, H2, H3
NULAS:
Reverso de las anteriores
Refutan o niegan lo que afirma la
hipótesis de investigación (la relación
entre variables)
Ho
ALTERNATIVAS:
Posibilidades diferentes o alternas
entre las hipótesis de investigación
y nula.
ESTADISTICAS: (enfoque
cuantitativo)
Representan la transformación de
las hipótesis de investigación, nulas
y alternativas en símbolos
estadísticos

PRUEBA DE LA
HIPOTESIS
Hipótesis
cuantitativa
Prueba o escrutinio
empírico
Experimentos
Mediciones
Una hipótesis se acepta cuando está respaldada con evidencia
a favor o en contra
UTILIDAD DE LAS
HIPOTESIS
1. Son guías de la investigación, proporcionan orden y lógica en
el estudio (son como los objetivos de un plan administrativo).
2. Función descriptiva y explicativa (evidencia empírica)
3. Probar una teoría.
4. Sugerir una teoría.

Pruebas estadísticas para pruebas
de Hipótesis

La hipótesis que se somete a prueba es la H0: No
diferencia entre grupos, No asociación entre variables,
No relaciones explicativas o de dependencia entre
variables.
Si se RECHAZA entonces se concluye que hay: diferencia entre grupos,
asociación entre variables, relaciones explicativas o de dependencia entre
variables.
El rechazo generalmente se hace con un NIVEL DE CONFIANZA DEL 95% o
PROBABILIDAD DE ERROR DEL 5% (NIVEL DE SIGNIFICANCIA: α = 0,05).
Si se incrementa la CONFINAZA se reduce el ERROR. Si se reduce la confianza se
incrementa el error. Con una CONFINAZA DEL 80 ( 0 Probabilidad de error del
20%), no se rechazaría la H0.
80
Hipótesis

La Variable
Es una dimensión o característica de una unidad de análisis
que permite clasificación
Ejemplo
En la familia: numero de componentes, ingresos, el grado de
educación, gastos mensuales, etc.
Lo importante en una variable es:
a. Que se derive siempre de una unidad
b. Que admita un rango mínimo de variación

Variables
El término variable se define como las
características o atributos que admiten diferentes
valores (D´Ary, Jacobs y Razavieh, 1982)
por ejemplo, la estatura, la edad, el cociente
intelectual, la temperatura, el clima, etc.
Existen muchas formas de clasificación de las
variables, no obstante, en esta sección se
clasificarán de acuerdo con el sujeto de estudio y al
uso de las mismas.

LAS VARIABLES… componentes de
la HIPÓTESIS
Las hipótesis son
enunciados de un tipo
particular, formados por
conceptos, los cuales se
refieren a propiedades
de la realidad que de
algún modo varían,
razón por la cual se las
llama variables.

VARIABLES
INDEPENDIENTES
VARIABLES
INTERVINIENTES
VARIABLES
DEPENDIENTES
EDAD
COMPRENSION
LECTORA
DOTACION DE BIBLIOTECAS
ESCOLARIDAD DE LOS PADRES
METODOLOGIA
Tipos de Variables

Operacionalización de variables
Variable Dimension
es
Factores a
medir
Indicadores Indices
Ponderaciones
o valoraciones
Señala los
elementos que
permiten medir
y cuantificar en
la práctica el
comportamiento
de las variables

Ejemplo 1.
En una investigación de ingeniería se trata de establecer “ Si el
transporte a los centros educativos influye en el nivel de
escolaridad”, las variables transporte y nivel de escolaridad se
pueden operacionalizar de la siguiente manera:
Variable: Transporte
DIMENSION INDICADORES INDICE
Distancia Longitud Nº de Kms
Tiempo Minutos

Variable: Transporte
Modo A pie
Vehículo
• Bus escolar
• Servicio Público
• Particular
Bicicleta
A caballo

Variable: NIVEL DE ESCOLARIDAD
Escolaridad Primaria
Posgrado
Superior
Secundaria
Grado 1º- 5º
Grado 6º- 11º
Tecnológica
Profesional
Especialización
Maestría
Doctorado

Independiente
Una variable es independiente cuando se presume que los cambios de
valores de esta variable determinan cambios en los valores de otra (u
otras) variables que, por eso mismo, se denominan dependientes.
Ejemplo: Si al aumentar los años de educación de un grupo de
personas, correlativamente aumentan sus ingresos y si pensamos que
aquellos ocurren en el tiempo que éstos, decidimos que años de
educación es la variable independiente o supuesta causa y los ingresos
la variable dependiente o supuesto efecto
INDEPENDIENTE DEPENDIENTE
MODIFICA

Dependiente
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que
tomen otra variable. Son las variables de respuesta que se observan en
el estudio, y que podrían estar influidas por los valores de las variables
independientes. La variable dependiente es el factor que es observado y
medido para determinar el efecto de la variable independiente.

Interviniente
Es necesario controlar para que sus efectos no
interfieran con aquellos que genera la variable
independiente. Si no se controla estas variables, los
resultados serian inservibles, pues no se lograría
determinar cuáles de los efectos pertenecen a las
variables independientes y cuáles otros pertenecen a las
variables no controladas.
Es aquella que participa con la variable independiente condicionando a
la dependiente. Se interpone entre la independiente y la dependiente.
Esta variable no es objeto de estudio o exploración; pero que al
presentarse puede afectar los resultados, de ahí que se le llama también
variable interviniente o interferente.

DISEÑO DE
INVESTIGACIÓN
Cuyo propósito es:
•Responder preguntas de investigación.
•Cumplir objetivos del estudio.
•Someter hipótesis a prueba.
Dos diseños:
No
Experimentales
Experimentales
(que administran
estímulos o
tratamientos).
Longitudinales
o evolutivos
Transeccionales o
transversales
Propósito
Tipos
Analizar cambios a través del tiempo.
•Diseños de tendencia (trend).
•Diseños de análisis evolutivo de grupos (cohort).
•Diseños panel.
Característica
Tipos
Recolección de datos en un único momento.
•Exploratorios.
•Descriptivos.
•Correlacionales-causales.
Preexperimentos
Cuasiexperimentos
Experimentos “puros”
Tienen grado de control mínimo.
Implican grupos intactos.
•Manipulación intencional de
variables (independientes).
•Medición de variables
(dependientes).
•Control y validez.
•Dos o más grupos de comparación.
•Participantes asignados al azar.
En la misma investigación
pueden incluirse dos o más
diseños de distintos tipos
(diseños múltiples).

•Experimento: estudios explicativos
•Preexperiementos: exploratorios y descriptivos.
•Cuasiexperimentos: estudios correlacionales o
explicativos.
•Transeccional
Recolectan datos
En un único momento
•Longitudinal
Analizan cambios
a través del tiempo
Descriptivo: describen la
incidencia de una variable
Correlacional: describen
relaciones causales entre
variables.
Tendencia: población
De evolución: subpoblación
Panel: mismos sujetos
Experimental
Se construye una
situación ala que
son expuestos
varios individuos
No experimental
Observa
fenómenos tal
como se dan en
su contexto
natural y los
analiza
Seleccionar el Diseño de Investigación
Apropiado

El diseño se refiere al plan o la estrategia concebidos para
obtener la información que se desea.
En el caso del proceso cuantitativo, el investigador utiliza
su diseño para:
- Analizar la certeza de las hipótesis formuladas en
un contexto específico o
- Para aportar evidencia respecto de los lineamientos
de la investigación (si es que no se tienen hipótesis).
En un estudio pueden plantearse o tener cabida uno o
más diseños.

La tipología propuesta clasifica a los diseños en:
- experimentales y
no experimentales.
Los diseños experimentales se subdividen en:
a) experimentos “puros”,
b) cuasiexperimentos y
c) preexperimentos.
Los diseños no experimentales se subdividen por el
número de veces que recolectan datos en:
- transeccionales y
- longitudinales.

En su acepción más general, un experimento consiste en
aplicar un estímulo o tratamiento a un individuo o
grupo de individuos, y ver el efecto de ese estímulo en
alguna(s) variable(s). Esta observación se puede
realizar en condiciones de mayor o menor control. El
máximo control se alcanza en los experimentos “puros”.
Deducimos que un tratamiento afectó cuando
observamos diferencias (en las variables que
supuestamente serían las afectadas) entre:
un grupo al que se le administró dicho estímulo y
un grupo al que no se le administró, siendo ambos
iguales en todo, excepto en esto último.
“La variable independiente es la causa y la
dependiente el efecto.”

Para lograr el control o la validez interna los grupos
que se comparen deben ser iguales en todo, menos en
el hecho de que a un grupo se le administró el estímulo
y a otro no. A veces graduamos la cantidad del
estimulo que se administra, es decir, a distintos grupos
(semejantes) les administramos diferentes grados del
estimulo para observar si provocan efectos distintos.
La asignación al azar es normalmente el método
preferible para lograr que los grupos del experimento
sean comparables (semejantes).

Las principales fuentes que pueden invalidar un experimento son:
historia, maduración, inestabilidad, administración de pruebas,
instrumentación, regresión, selección, mortalidad experimental,
difusión de tratamientos experimentales, compensación y el
experimentador.
Los experimentos que hacen equivalentes a los grupos, y que
mantienen esta equivalencia durante el desarrollo de aquéllos,
controlan las fuentes de invalidación interna.
Lograr la validez interna es el objetivo metodológico y
principal de todo experimento.
Una vez que se consigue, es ideal alcanzar validez externa
(posibilidad de generalizar los resultados a la población, otros
experimentos y situaciones no experimentales).

Las principales fuentes de invalidación externa son:
- efecto reactivo de las pruebas.
- efecto de interacción entre los errores de selección y
el tratamiento experimental.
- efectos reactivos de los tratamientos experimentales.
- interferencia de los tratamientos múltiples.
- imposibilidad de replicar los tratamientos.
- descripciones insuficientes del tratamiento
experimental.
- efectos de novedad e interrupción.
- el experimentador.
- interración entre la historia o el lugar y los efectos del
tratamiento experimental.
- mediciones de la variable dependiente.

Hay dos contextos donde se realizan los experimentos:
- el laboratorio y
- el campo
CUASIEXPERIMENTOS:
En los cuasiexperimentos no se asignan al azar los
sujetos a los grupos experimentales, sino que se trabaja
con grupos intactos.
Los cuasiexperimentos alcanzan validez interna en la
medida en que demuestran la equivalencia inicial de
los grupos participantes y la equivalencia en el proceso
de experimentación.

Los experimentos “puros” constituyen estudios
explicativos.
Los preexperimentos básicamente son estudios
exploratorios y descriptivos.
Los cuasiexperimentos son fundamentalmente
correlacionales aunque pueden llegar a ser
explicativos.

La investigación no experimental es la que se
realiza sin manipular deliberadamente las
variables independientes, se basa en:
-categorías, conceptos, variables, sucesos,
comunidades o contexto que ya ocurrieron o se
dieron sin la intervención directa del investigador.
La investigación no experimental también se
conoce como investigación ex pos-facto (los
hechos y variables ya ocurrieron), y se observa
variables y relaciones entre éstas en su contexto
natural.

Los diseños no experimentales se dividen de la
siguiente manera:

DISEÑOS TRANSECCIONALES:
Estos diseños realizan observaciones en un momento
único en el tiempo. Cuando recolectan datos sobre una
nueva área sin ideas prefijadas y con apertura son
más bien exploratorios.
Cuando recolectan datos sobre cada una de las
categorías, conceptos, variables, contextos,
comunidades o fenómenos, reportan lo que arrojan
esos datos son descriptivos.
Cuando además describen vinculaciones y asociaciones
entre categorías, conceptos, variables, sucesos,
contextos o comunidades son correlacionales.
Y si establecen procesos de causalidad entre tales
términos se consideran correlacionales- causales.

Las encuestas de opinión (surveys) son investigaciones
no experimentales transversales o transeccionales
descriptivas o correlacionales – causales, ya que a
veces tienen los propósitos de unos u otros diseños y a
veces de ambos.
En los diseños transeccionales, en su modalidad
“causal”, a veces se reconstruyen las relaciones a
partir de:
- La(s) variable(s) dependiente(s),
- en otras a partir de la(s) independiente(s)
- y en otras más sobre la base de la variabilidad
amplia de las independientes y dependientes (al
primer caso se les conoce como “retrospectivos”, al
segundo como “prospectivos” y al tercero como
“causalidad múltiple”).

LOS DISEÑOS LONGITUDINALES efectúan
observaciones en dos o más momentos o puntos en el
tiempo.
SI ESTUDIAN:
- una población son diseños de tendencia (trends),
si analizan una subpoblación o grupo específico son
diseños de análisis evolutivo de grupo (cohorte), y
si estudian los mismos participantes son diseños panel.
El tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado
por:
el enfoque seleccionado,
el problema a investigar,
el contexto que rodea la investigación,
los alcances del estudio a efectuar y
las hipótesis formuladas.

Herramienta fundamental que permite conocer el
comportamiento de una población infinita a partir de
un subconjunto obteniendo mayor precisión en los
resultados
El Muestreo

Población y Muestra
Conjunto de elementos
que presentan una
característica o condición
común que es objeto de
estudio
POBLACION
MUESTRA
Parte de los
elementos o
subconjunto de una
población que se
selecciona para el
estudio de esa
característica o
condición

Cualquier subconjunto de elementos de una población es una MUESTRA de ella.
De cada población puede extraerse un NUMERO INDEFINIDO de muestras.
Cuando se utiliza la MUESTRA se pretende conocer las características de la
población.
La muestra a estudiar, por lo tanto, debe ser representativa de la población,
pues este es requisito fundamental para poder hacer generalizaciones validas
para la población.
Muestra representativa es aquella que reúne en si las CARACTERÍSTICAS
PRINCIPALES de la población y guarda relación con la condición particular que
se estudia.
Los aspectos fundamentales que se deben considerar en la extracción de una
muestra REPRESENTATIVA son:
◦ El sistema de muestreo utilizado.
◦ El tamaño de la muestra.
Consideraciones sobre la muestra

UNIDAD DE ANÁLISIS
POBLACIÓN
UN SUBGRUPO MUESTRA
CUANTITATIVA
CUALITATIVA
REPRESENTATIVA
NO REPRESENTATIVA
PROBABILISTICA (ALEATORIAS) NO PROBABILISTICA (DIRIGIDAS)
AZAR SIMPLE POR CUOTAS
POR RACIMOS SUJETOS VOLUNTARIOS
POR ESTRATOS SUJETOS EXPERTOS
SUJETOS TIPOS

Elementos a considerar en el proceso de
definición de la muestra
Definir la población, tamaño y elementos que la componen
Determinar la unidad de observación, la unidad muestra y sus
características (homogeneidad-heterogeneidad del fenómeno)
Precisión o margen de error / Exactitud o nivel e confianza.
Determinar aquella información necesaria para hacer la
selección de la muestra
Definir el tamaño de la muestra
Definir el método de selección de la muestra
Definir los procedimientos que deben seguirse para la
selección de la muestra
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Procedimiento de Selección
Determinar número de
unidades que
conformarán la muestra
Enumerar o escribir
nombre de unidades que
conforman el universo
Anotar números en
papeletas de cada uno de
los elementos del universo
Extraer las unidades
correspondientes a la
muestra
Controlar tamaño de la
muestra asegurando que
tendrá el número
determinado
unida des que confor-
marán la muestra.
Numerar todas las
unidades de la
población
Calcular número de
selección sistemática
N/n
Determinar unidad
muestral por la que se
iniciará
Proceder a conformar la
muestra (# de inicio y
siguientes)
unida des que conformarán
la muestra
Determinar los estratos o
subgrupos en que se
subdividirá la población
Numerar elementos de cada
estrato
Calcular porcentaje de cada
estrato respecto del
universo
Calcular proporción de
unida des muestrales que
corresponde a cada estrato
Seleccionar de cada estrato
las unidades muestrales
Definir los
conglomerados
Seleccionar
subconjuntos a
estudiar
Hacer listado de
unidades de cada
conglomerado
Seleccionar unidades
que integrarán la
muestra
ALEATORIO SIMPLE CONGLOMERADOS
ESTRATIFICADO
SISTEMATICO

toman valores no numéricos, es decir, indican una cualidad.
toman valores
numéricos, indican
cantidad
pueden tomar dos valores tales que no sea posible
la existencia de otro valor intermedio
pueden tomar valores intermedios entre
otros dos tan próximos como queramos

Variable Continua:
Si la variable puede tomar cualquier número real entre dos
valores dados (decimal o entero).
Ej. Peso de un individuo.
Altura (1.71m, 1.719m, 1.7154m....)
 Variable Discreta:
Si la variable sólo puede tomar números
enteros.
Ej. El número de hijos de un individuo.
Ej. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,......).

Espacio Muestral
También conocido como espacio de muestreo, se entiende
al grupo de todos los resultados específicos que se pueden
obtener tras una experimentación de carácter aleatorio. A
cada uno de sus componentes se los define como puntos
muestrales o, simplemente, muestras.
Ej: Si la prueba se basa en arrojar un dado, el espacio
muestral estará constituido por los puntos muestrales
identificados como los números 1, 2, 3, 4, 5 y 6, ya que esos
son los resultados posibles de la acción de tirar el dado. Por
lo tanto, se puede establecer que el espacio muestral del
experimento es U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
11
7

MUESTREO
• MUESTREO PROBABILÍSTICO
• MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Muestra
Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una
población.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades
de la totalidad de la población, para lo cual deben ser
representativas de la misma.
Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la
muestra debe seguir una técnica de muestreo.

Se le denota por: n
Subconjunto del universo en que se llevará a cabo la investigación.
De cualquier población (N)o universo puede extraerse un número finito de
muestras distintas.
N
n1
n2
n4
n3
nn
Muestra

Ventajas de la elección de una
muestra
Reducción de costos.
Rapidez.
Viabilidad

Definiciones y términos
a. Población
b. Unidad de muestreo
c. Unidad de análisis
d. Marco muestral

Población
Población:
Es el conjunto de unidades de análisis con alguna característica de
interés o atributos especialmente cuantificables en un periodo y en un
lugar determinado.
Población Diana: Está definida por los objetivos del estudio. Ej.
Diabéticos de Colombia. Inaccesible.
Población de Estudio: De acuerdo con los criterios de Inclusión y
Exclusión. Accesible.
Población Finita: Cuando se conoce el tamaño de la población.
Población Infinita: Cuando no se conoce el tamaño de la población.

Unidad de Muestreo
•Es la unidad seleccionada del marco muestral.
•Puede coincidir con la unidad de análisis.
•Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra.
Ejemplo:
Si se desea conocer en qué medida las madres de una determinada
comunidad cumplen o no con el calendario de vacunaciones de sus
niños menores de 5 años.

Unidad de Análisis
También llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es aquella
unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadístico.
Ej:
paciente, madre de familia, nota de enfermería, animal de
experimentación, objeto, etc. que participa en el estudio
conformando la muestra.
La unidad de muestreo: son las viviendas numeradas de la comunidad.
Lista de ciudades según estratos.
La unidad de análisis: es la madre de familia que se le entrevistará.

Marco Muestral
•Es una lista detallada y actualizada de las unidades de
muestreo de donde se obtiene la muestra.
Ejemplos de marco muestrales
 Lista de ciudades según estratos.
 Directorio telefónico.
 Lista de alumnos de una universidad.
 Planos de una determinada comunidad
 Lista de manzanas de una comunidad, etc.

Se tiene el interés en determinar el porcentaje de
niños desnutridos menores de 5 años de la
ciudad de Bogotá ubicada en el departamento de
Cundinamarca.
Población de estudio: Los niños de ambos sexos menores de 5 años de la
ciudad de Bogotá ubicada en el departamento de Cundinamarca.
Unidad de análisis: niño menor de 5 años.
Marco muestral: plano o croquis de la ciudad de Bogotá.
Unidad de muestreo: manzanas
Parámetro: proporción de niños desnutridos menores de 5 años de la
ciudad de Bogotá ubicada en el departamento de Cundinamarca.
Estadístico: proporción de niños desnutridos menores de 5 años

Niveles o Escalas de Medición
Nominal
Ordinal
Intervalo
De razón
CARACTERISTICAS
• Clasificación
• Ordenamiento o magnitud
• Intervalos iguales
• cero absoluto

Nivel Nominal
NOMINAL ESTUDIO DESCRIPTIVO ANÁLISIS
Identifica, clasifica y
categoriza
 Frecuencias
 Porcentajes
 Moda
 Medidas de dispersión
correlación apropiada.
 Medidas de concentración.
 Dependencia
 Prueba Chi-cuadrado
 A nivel multivariado
 Métodos de
clasificación y
correspondencia.
Coloca los objetos o individuos en categorías desde el punto de vista
cualitativo y no cuantitativo Ej.: Clasificación de personas.

Nivel Ordinal
ORDINAL ESTUDIO DESCRIPTIVO ANÁLISIS
Compara, diferencia.
Ordena posiciones
 Frecuencias.
 Porcentajes.
 Mediana, Moda
 Correlación de rangos
 Prueba del signo
 Análisis de
correspondencia,
Clasificación multivariado..
Se determina la posición de objetos o individuos con relación a ciertos
atributos, pero sin indicar la distancia o espacio que hay entre las
posiciones. Ej: ordenamiento por tallas, o por resultados.

Niveles de Intervalos
INTERVALO ESTUDIO DESCRIPTIVO ANÁLISIS
Además de ordenar y
clasificar se pueden
establecer distancias
entre las mediciones.
 Media.
 Mediana.
 Moda.
 Media geométrica
 Desviación estándar.
 Medidas de ubicación..
 Análisis de correlación.
 Análisis de varianza.
 Pruebas de hipótesis.
 Análisis de hipótesis.
 Análisis discriminatorio..
Es aquel que proporciona intervalos de igual amplitud, de un origen o
cero arbitrario elegido por el investigador. Ej: edades, rangos de
puntajes

Niveles de Razón
RAZÓN ESTUDIO DESCRIPTIVO ANÁLISIS
El cero corresponde a la
ausencia de la variable.
Contiene mayor
información que las
escalas anteriores.
 Media.
 Mediana.
 Moda..
 Media geométrica
 Desviación estándar.
 Medidas de ubicación.
 Dependencia
 Prueba Chi-cuadrado
 A nivel multivariado
 Métodos de
clasificación y
correspondencia.
Proporciona un verdadero punto cero e intervalos iguales
Ej. La longitud, el peso, el ingreso

Cálculo del Tamaño
de la Muestra

Tamaño de la Muestra
Tomar en cuenta varios factores:
•Tipo de muestreo.
•El parámetro a estimar.
•El error muestral admisible.
•El nivel de confianza.

Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población
1. Para estimar una media poblacional
N
n
n
n
N
conoce
se
Si
E
s
z
n
f
e



1
:
2
2
2

Para estimar una media poblacional
Donde:
Z = coeficiente de confianza = 1,96 para un nivel
de confianza = 95% (este dado siempre es el
mismo, nunca cambia).
Se = desviación estándar esperada en la
población de estudio. (la desviacion que ya se ha
sacado con anterioridad de la muestra)
E = error absoluto de muestreo o precisión (debe
ser asumido por el investigador, osea que este es
el restante del nivel de confianza que se dio
antes: así que si el nivel de confianza fue del
95%, este error absoluto puede oscilar del 1 al
5%, eso será decisión de cada quien el numero
que ponga)
N = tamaño de la población
nf = tamaño de muestra final.
N
n
1
n
n
:
N
conoce
se
Si
E
s
z
n
f
2
2
e
2




Ejemplo:
En una población de 1200 niños escolares de
Soacha se desea estimar el nivel promedio de
deserción con 95% de confianza. En el estudio
piloto se encontró: x= 22,3 y s = 8,6. Los
investigadores están dispuestos a asumir un E
=  1,5%
calcular n.
Solución:
Datos:
Z = 1,96
N = 1200
Se = 8,6
E =  1,5
n= (1,96)2 (8,6)2 = 126,3
(1,5)2
nf = 126,3 = 114,3
1 + 126,3/1200
nf  115
N
n
1
n
n
:
N
conoce
se
Si
E
s
z
n
f
2
2
e
2




PROBABILISTICO
Selección aleatoria
NO PROBABILISTICO
Criterio del investigador
ALEATORIO
SIMPLE
SISTEMATICO
ESTRATIFICADO
CONGLOMERADO
POR CONVENIENCIA
Intencional
POR CUOTAS
Accidental
Selección de elementos sobre bases
aleatorias partiendo de una estructura
muestral que enumera todos los elementos
Selección de una unidad por cada cierto
número de casos de alguna lista o grupo
Divide la población en subgrupos
homogéneos de los cuales se escogen
los elementos en forma aleatoria
Selección sucesiva de muestras
aleatorias de unidades mayores o
menores por métodos aleatorios
simples o estratificados
Sujetos con que puede contarse
más fácilmente, considerando
unidades supuestamente
“típicas”
Divide población por subgrupos
según variables de interés y escoge
sujetos de cada estrato por
extracción accidental
TIPOS DE MUESTREO

No probabilísticos
Denominado también muestreo dirigido, se desconocen las
probabilidades de selección de cada elemento.
El procedimiento de selección se realiza de manera un poco informal y
arbitraria.
Con este método no se pueden elegir muestras representativas y no se
pueden hacer las inferencias respectivas porque no podemos cuantificar
el error muestral.

No probabilísticos
Resulta muy útil cuando el estudio resulte muy costoso o cuando se tiene
dificultades para llegar a zonas de difícil acceso o también en los cuales no es
indispensable que las muestras sean representativas de la población, sino que
solamente, reúnan ciertas características previamente especificadas.
Desventaja
Las inferencias realizadas con este tipo de muestreo no tienen validez
estadística,
Los resultados sólo serán válidos para ese grupo estudiado, no pudiendo
generalizar, a toda la población.

No probabilísticos
Entre los tipos más comunes de este tipo de muestreo tenemos:
Intencional. La "muestra" o mejor dicho el grupo de estudio se toma
supeditándola íntegramente a la preferencia del investigador.
Ej:
sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de
voto.
Sin norma (chunk). Se toma una porción de la población de cualquier
manera o por razones de comodidad.
Ejemplo:
-Los primeros diez de la lista.
-Todas las madres de familia de una manzana.
-Todos los pacientes que acuden a un establecimiento de salud en una semana.

No probabilísticos
Accidental. El grupo de estudio está compuesto por un
conjunto de sujetos acumulado durante mucho tiempo,
corresponde a enfermedades raras (casuística).
Ej: -casos de cáncer del corazón en 15 años.
- pacientes con pericarditis purulenta, de 10 años de
seguimiento.

No probabilísticos
De voluntarios
Muy utilizado en medicina, principalmente en ensayos clínicos, es decir,
en estudios experimentales con seres humanos.
La muestra o grupo de estudio está conformado por todos los sujetos
que voluntariamente se someten al trabajo de investigación y que
además participan hasta el final del mismo.

Probabilísticos
Es un proceso muestral donde cada elemento de la
población tiene una probabilidad perfectamente conocida
de ser incluida en la muestra.
Sólo una muestra probabilística proporciona estimaciones
con medida de su precisión.

Tipos de Muestreo
Probabilístico
1. Muestreo aleatorio simple (MAS)
2. Muestreo Sistemático (MS)
3. Muestreo Estratificado
4. Muestreo por Conglomerados

MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
Escoge al azar los miembros del
universo hasta completar el
tamaño muestral previsto
En teoría se enumeran
previamente todos los elementos
y de acuerdo con una tabla de
números aleatorios se van
escogiendo
El procedimiento puede darse
con o sin reemplazos y esta
condición afectará
posteriormente el análisis

MUESTREO SISTEMATICO
En el universo (N) se elige el primer elemento al azar
Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta
completar el tamaño muestral (n).
El tamaño del intervalo (k) se calcula así: k = N/n

MUESTREO ESTRATIFICADO
Considera que al interior del universo existen estratos (subgrupos
internamente homogéneos pero cualitativa y cuantitativamente
diferentes entre sí), y que no se cumple la condición de selección
aleatoria pues los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor
probabilidad de ser seleccionados en la muestra.

ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes
entre sí en propiedades y tamaño
Comuna A
Comuna B
Comuna C
Comuna D

MUESTREO POR CONGLOMERADOS
 También se denomina de etapas múltiples.
 Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.
 No es posible disponer de un listado.
 En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que
están agrupados de forma natural (cuadras de casas,
departamentos, Hospitales, provincias, etc.)
 Se selecciona en primer lugar el conglomerado más alto, a partir
de éste se selecciona un subgrupo.
 A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo y así
sucesivamente, hasta llegar a las unidades de análisis.

Ejemplo.
Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en los hospitales Universitarios.
Nuestro primer conglomerado: departamentos,
a partir de estas regiones aleatoriamente seleccionar un subgrupo.
Segundo conglomerado : ciudades o municipios
De este conglomerado seleccionar aleatoriamente un subgrupo de ciudades o
municipios
Tercer conglomerado: hospitales Universitarios
Luego seleccionar aleatoriamente un subgrupo de Hospitales.
A partir del grupo de hospitales hacer un listado de los pacientes hipertensos
luego realizar muestreo aleatorio.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS

DR. JAIME PACHECO
CONGLOMERADOS
Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño
Grupo 5C
Grupo 5C
Grupo 1A
Grupo 1A
Grupo 2A
Grupo 2A
Grupo 3B
Grupo 3B
Grupo 5C
Grupo 5C
Grupo 1A
Grupo 1A
Grupo 2A
Grupo 2A
Grupo 3B
Grupo 3B

¿Qué es un DATO?
Estructura a partir de la cual
el investigador genera sus
estudios e indagaciones
Toda unidad de
Información

Un buen instrumento determina en gran parte la
calidad de la información, siendo ésta la base
para las etapas subsiguientes (resultados y
conclusiones).
Para la elección y desarrollo del instrumento de
medición se debe tomar en cuenta el objetivo de la
investigación.
La metodología utilizada en la recolección de
datos debe estar acorde con el enfoque conceptual
que se ha desarrollado en el estudio.
Métodos, Técnicas de Recolección de Datos
e Instrumentos de Medición

Al momento de definir como se va a abordar la
recolección de los datos, se debe definir el tipo de
información requerida (cuantitativa, cualitativa o
ambas).
Método: Representa la estrategia concreta e
integral de trabajo para el análisis de un problema
coherente con la definición teórica del mismo y con
los objetivos de la investigación.
Tipo de Método: observación, entrevista y la
encuesta.

Técnica: conjunto de reglas y procedimientos que permiten al
investigador establecer la relación con el objeto o sujeto de la
investigación.
Instrumento: mecanismo que usa el investigador para recolectar y
registrar la información; formularios,pruebas, test, escalas de opinión,
listas de chequeo.
El método orienta la técnica, pueden existir distintas técnicas de
recolección de información, pero no varios métodos, sin ser validados
como tales.
En investigación cuantitativa el investigador puede usar varias técnicas;
entrevistas y cuestionarios, ayudados por entrevistas grupales, historias
de vida y observación etnográfica. (cualitativas)

Lo ideal es que el investigador internalice el método para que
este se transforme en un quehacer natural. Para la elección del
método, las técnicas y los instrumentos deberemos tener
claramente definido que se busca, y ser creativos en el diseño del
como lo buscamos. Las fuentes de información: Primaria y
Secundaria.
1- Fuentes Primarias: Se obtiene información por contacto directo
con el sujeto de estudio; por medio de observación, cuestionarios,
entrevistas, etc.
2- Fuentes Secundarias: Información obtenida desde documentos;
historia clínica, ficha académica, estadísticas, datos
epidemiológicos, Censo, encuestas nacionales, etc.

1- LA OBSERVACIÓN: Es el registro visual de lo que ocurre en
una situación real, clasificado y consignando los datos de
acuerdo con algún esquema previsto y de acuerdo al problema
que se estudia.
Ventajas:
Permite registrar datos cualitativos y cuantitativos.
Se observan características y condiciones de los individuos.
Puede ser utilizada en cualquier tipo de investigación y en
cualquier área del saber.
Es un método que no depende de terceros o de registros
Fuentes de Información

Desventajas:
•Se requiere de mucha habilidad y agudeza para “ver” los fenómenos
estudiados.
•Demanda gran cantidad de tiempo.
•Tiene sesgos; el humano ve lo que quiere ver.
•Al momento de la interpretación pueden distorsionarse los hechos e ir
más allá de lo que vimos en realidad.
Para reducir los problemas se utiliza:
Definir claramente los objetivos perseguidos.
Determinar claramente la unidad de observación.
Las condiciones en que se asumirá la observación y las conductas que
deberán registrarse
Fuentes de Información

1. La Observación Participante: El investigador se involucra
total o parcialmente con la actividad objeto de investigación.
La observación se hace desde el interior del grupo.
Pueden intervenir las emociones del investigador.
2- La Observación NO Participante: El investigador no se
involucra en la actividad objeto de estudio.
Los datos pueden ser más objetivos.
Al no integrarse al grupo los datos pueden no ser exactos.
“Todos los errores de la observación se pueden minimizar por
medio de una buena definición operacional de las variables.”
La Observación

1-La Observación Simple, No estructurada, No regulada, No
controlada: El investigador utiliza lineamientos generales
para observar y luego escoge lo que estima relevante a los
efectos de la investigación propuesta. Fundamentalmente
usada para estudios exploratorios.
2- La Observación Sistemática, estructurada, regulada o
controlada: El investigador dispone de un instrumento
estructurado y estandarizado para medir las variables en
estudio de una manera uniforme. Se utiliza para probar
hipótesis en que se especifica claramente que se estudia. Se
usan listas de cotejo, grabadoras, filmadoras, etc.
Formas de Observación

Consiste en obtener información de los sujetos en estudio,
proporcionados por ellos mismos, sobre opiniones,
conocimientos, actitudes o sugerencias.
Existen dos maneras de obtener información:
1- La Entrevista: Las respuestas son formuladas
verbalmente y se necesita de la presencia del entrevistador.
y
2- El Cuestionario: Las respuestas son formuladas por
escrito y no se requiere de la presencia del investigador.
La Encuesta

Comunicación interpersonal entre el investigador y el sujeto
de estudio a fin de obtener respuestas verbales a las
interrogantes planteadas sobre el problema propuesto.
Ventajas:
Es aplicable a toda persona (muy útil con analfabetos, niños o en aquellos
con alguna limitación física o psicológica),
Permite estudiar aspectos psicológicos o de otra índole donde se desee
profundizar en el tema.
Permite obtener información más completa,
A través de ella el investigador puede: Aclarar el propósito del estudio,
especificar claramente la información que necesita, aclarar preguntas y
permite usar triangulación.
Permite captar mejor el fenómeno estudiado ya que permite observar
lenguaje no verbal.
La Entrevista

ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA.
Es flexible y abierta, pero regida por los objetivos de la
investigación.
Las preguntas, su contenido, orden y formulación es controlado por el
investigador, el que puede adaptarlas dependiendo de las
situaciones y características de los sujetos en estudio. El entrevistado
también cuenta con libertad para dar sus respuestas. Se utiliza un
instrumento guía que contiene las orientaciones de los temas a tratar.
Tipo de Entrevista
Ventajas
 Adaptable y aplicable a toda clase de sujetos en diversas situaciones.
 Permite profundizar en los temas de interés.
 Orienta posibles hipótesis y variables cuando se exploran áreas nuevas.

Desventajas:
Requieren mucho tiempo.
Muy costosos por el tiempo de las entrevistas.
Limitado para personas con problemas de comunicación.
Dificultad para tabular datos que han sido recopilados de distinta
forma.
Se requiere crear confianza y comodidad entre el entrevistado y el
entrevistador.
Se requiere habilidad técnica para obtener la información y mayor
conocimiento respecto del tema.
Debido a que son entrevistas en profundidad habitualmente se
utilizan muestras pequeñas.
Tipo de Entrevista

Método que utiliza un instrumento o formulario impreso,
destinado a obtener respuestas sobre el problema en estudio y
que el sujeto investigado llena por sí mismo. El cuestionario
puede aplicarse a grupos o individuos estando presente el
investigador. Incluso puede enviarse por correo a los
destinatarios.
Ventajas:
Costo relativamente bajo.
Proporciona información sobre un mayor número de personas en un
período breve.
Fácil para obtener, cuantificar, analizar e interpretar datos.
Mayor posibilidad de mantener anonimato de los encuestados.
Eliminación de los sesgos que introduce el encuestador.
Cuestionario

Desventajas:
Es poco flexible, la información no puede variar ni
profundizarse.
Si el cuestionario se envía por correo, es posible que no sean
devueltos o que no se obtengan respuestas.
No utilizable en personas que no saben leer ni escribir.
No permite aclarar dudas.
Resulta difícil obtener cuestionarios completamente
contestados.
Se deben obtener grandes muestras.
En general, el proceso de recolección de información para una
investigación, métodos, técnicas e instrumentos y las fuentes de
las mismas suelen combinarse, cada uno de ellos con sus
ventajas y desventajas.
Cuestionario

Se requiere verificar la calidad de la información con la finalidad
que tengamos información real y sin errores (o con el mínimo error
posible)
Esto se puede realizar mediante:
Revisión manual: se revisa la información de forma independiente.
A pesar que este proceso no ofrece garantías, es mejor que sólo
ingresar la información
Revisión de valores inconsistentes: La intención es no contar con
valores inverosímiles, es decir, que los datos estén registrados dentro
de los rangos reales que esa variable puede asumir
Validación de la
Base de Datos

Cotejo cruzado de bases independientes: Un digitador ingresa la
información y otro ingresa la misma también de forma independiente.
Luego de ello se realiza el contraste a través de un software. Se puede
observar: inconsistencia entre las bases. Es el más usado.
Imputación de datos: Los procesos de limpieza de base de datos
implican el tratamiento para los valores perdidos (el dato no se pudo
recolectar pese a todos los esfuerzos)
Imputar es introducir un dato probable a partir de la información que se
recolectó. Se necesitan que se cumplan:
Una serie de supuestos
Modelos matemáticos para su estimación
Proporción de datos a imputar muy pequeña.
Validación de la
Base de Datos

Análisis de la
información
Recolección de
datos
mediante:
Encuesta
• Entrevista
• Observación
Es el proceso mediante el cual
los datos individuales se
agrupan y estructuran con el
propósito de responder a:
• Problema de investigación
• Objetivos
• Hipótesis del estudio
Pasos
•Agrupar y estructurar
los datos obtenidos en
el trabajo de campo
•Definir las herramientas
y programas estadísticos
para el procesamiento
de los datos
•Obtener los resultados
mediante ecuaciones,
gráficas y tablas
Descripción de resultados
mediante:
• Estadística descriptiva
Medidas de tendencia central
(media, moda, mediana)
Medidas de dispersión
(varianza, desviación estándar)
•Estadística inferencial
Pruebas paramétricas
(t student, anova, ancova,
análisis multivariado de varianza
y covarianza)
Pruebas no paramétricas
(U de Man-Whitney
Kruskal-Wallis
Prueba de signos
Prueba de Friedman
(Chi cuadrado)
Análisis de resultados
•Reflexión sobre los
resultados obtenidos del
trabajo de campo y en
función de
•Problema de investigación,
•Los objetivos del estudio
•Las hipótesis (si las hubo)
•El marco teórico del estudio
Análisis de la Información

Análisis e Interpretación
Al analizar los datos la intención es descubrir patrones y tendencias en
los mismos para poder interpretarlos.
Las interpretaciones científicas no son verdades absolutas ni opiniones
personales: son inferencias o hipótesis sobre lo que significan los datos,
basadas en el conocimiento científico previo y la interpretación
individual.
Al publicar los datos y las técnicas que usaron para analizarlos e
interpretarlos, los investigadores dan a otros la oportunidad de revisar
los datos y de usarlos en investigaciones futuras.

Incertidumbre, Errores y
Confiabilidad
Todos los datos recopilados de una
investigación siempre tienen algún grado de
incertidumbre.
La incertidumbre es una estimación cuantitativa
del error que está presente en todos los datos.
Ignorar la fuente de un error puede llevar a
conclusiones equivocadas y a propagar y
magnificar el error.
Se puede reducir la incertidumbre y minimizar
los errores experimentales. Sin embargo, la
incertidumbre nunca puede ser reducida a cero
porque es una medida de la variabilidad de los
datos.

Análisis de los Datos
Medidas de Tendencia Central
Medidas de Dispersión
Análisis de datos gráficos:
Tabla de frecuencias
Diagrama de pastel
Diagrama de Barras
Histograma
Polígono de Frecuencia
Ojiva
Barra y Bigotes

Estadística descriptiva
Medidas de
tendencia
central
Medidas de
dispersión
Medidas de
posición
Tipos de
distribución

Medidas de Posición: son aquellos valores numéricos que nos permiten o
bien dar alguna medida de tendencia central, dividiendo el recorrido de la
variable en dos, o bien fragmentar la cantidad de datos en partes iguales.
Las más usuales son la media, la mediana, la moda, los cuartiles, quintiles,
deciles y percentiles. Pueden ser de dos tipos: de tendencia central o de
tipismo.
Medidas de Dispersión: se llaman medidas de dispersión aquellas que
permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor
central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto
sector del recorrido de la variable. Se trata de coeficientes para variables
cuantitativas. Las más usuales son el desvío estándar y la varianza.

La media aritmética de un conjunto de datos es el cociente entre la suma
de todos los datos y el número de estos.
Ejemplo: las notas de Ana el año pasado fueron:
5, 6, 4, 7, 8, 4, 6
La nota media de Juan es:
Nota media = 7
,
5
7
40
7
6
4
8
7
4
6
5








que suman 40
Hay 7 datos

Son valores numéricos que localizan, de
alguna manera, el centro de un conjunto de datos.
El término promedio a menudo es asociado con
todas las medidas de tendencia central.
•Media
•Mediana
•Moda
•Rango Medio

El cálculo de la Media
Dado un conjunto de observaciones
la media se representa mediante y se obtiene dividiendo la suma de todos los datos por el número
de ellos, es decir:
La interpretación de la media como centro (o punto de equilibrio) de los datos se apoya en una
propiedad que afirma que la suma de las desviaciones
de un conjunto de observaciones a su media es igual a cero; es decir, puede probarse que

Cálculo de la media aritmética cuando los datos se repiten.
Ejemplo. Las notas de un grupo de alumnos fueron:
Notas Frecuencia
absoluta
Notas x
F. absoluta
3 5 15
5 8 40
6 10 60
7 2 14
Total 25 129
1
,
5
25
129
Media 

Datos por frecuencias
Total de datos
1º. Se multiplican los datos por sus frecuencias absolutas respectivas, y
se suman.
2º. El resultado se divide por el total de datos.

Ejemplo
Un conjunto de datos consta de cinco valores: 6, 3, 8, 6 y 4.
Encuentre la media.
Solución
x =
Σx
n
=
6 + 3 + 8 + 6 + 4
5
=
27
5
= 5.4

Media
2 3 4 5 6 7 8
x = 5.4
Centro de gravedad o punto de equilibrio

La mediana de un conjunto de datos es un valor del mismo tal que el número de
datos menores que él es igual al número de datos mayores que él.
Los pesos, en kilogramos, de 7 jugadores de un
equipo de fútbol son:
Ejemplo:
72, 65, 71, 56, 59, 63, 72
1º. Ordenamos los datos: 56, 59, 63, 65, 71, 72, 72
2º. El dato que queda en el centro es
65.
La mediana vale 65.
Si el número de datos fuese par, la mediana es la
media aritmética de los dos valores centrales.
Para el conjunto 56, 57, 59, 63, 65, 71, 72, 72, la mediana es:
64
2
65
63


Caso:

Procedimiento para
encontrar la mediana
1. Ordene los datos
2. Determine la profundidad de la mediana
• La profundidad (número de posiciones a partir de
cualquier extremo), o posición, de la mediana se
determina con la siguiente fórmula:
• La profundidad (o posición) de la mediana se encuentra al
sumar los números de posición de los valores de los datos
más pequeños (1) y más grandes (n) y dividir el resultado
entre 2. (n es el mismo número que la cantidad de
porciones de los datos).
Profundidad de la mediana = número + 1
2
d( x ) = n + 1
2

Mediana
La mediana, a diferencia de la media no busca el valor central del recorrido de la variable según
la cantidad de observaciones, sino que busca determinar el valor que tiene aquella observación
que divide la cantidad de observaciones en dos mitades iguales. Por lo tanto es necesario
atender a la ordenación de los datos, y debido a ello, este cálculo depende de la posición
relativa de los valores obtenidos. Es necesario, antes que nada, ordenar los datos de menor a
mayor (o viceversa).
en caso que N sea impar

Procedimiento para encontrar
la mediana
3. Determine el valor de la mediana. Contar los datos
ordenados, localizando el dato que está en la d(x)-ésima
posición. La mediana será la misma sin importar a partir
de cuál extremo de los datos (máximo o mínimo)
ordenados se cuente.

La moda de un conjunto de datos es el dato que más se repite.
Una zapatería ha vendido en una semana los zapatos
que se reflejan en la tabla:
Ejemplo.
La moda es 41.
Nº de calzado 38 39 40 41 42 43 44 45
Nº de personas 16 21 30 35 29 18 10 7
El número de zapato más
vendido, el dato con mayor
frecuencia absoluta, es el 41.
Lo compran 35 personas

Ejemplo
Encontrar la mediana de la muestra {9, 6, 7, 9, 10, 8}
1. Los datos, ordenados de manera creciente, son 6, 7, 8, 9, 9, 10
2. Profundidad de la mediana: d(x) = (n+1)/2 = (6+1)/2 = 3.5
3. Es decir, la mediana está a la mitad entre las porciones de
datos tercera y cuarta. Para encontrar el número situado a la
mitad de dos valores cualesquiera, se suman los dos valores y
el resultado se divide entre 2. En este caso, se suman el tercer
valor (8) y el cuarto valor (9), luego se divide entre 2. La
mediana es 8.5. Observe que de nuevo la mediana separa el
conjunto de datos ordenados en dos subconjuntos del mismo
tamaño. 6 7 8 9
x = 8.5
10
9

Rango Medio
Número que está exactamente a la mitad del
camino entre un dato con menor valor Mín y un
dato con mayor valor Máx. Se encuentra
promediando los valores mínimo y máximo.
Rango Medio = valor mínimo + valor máximo
2
Rango Medio = Mín + Máx
2

Nota…
Las cuatro medidas de tendencia central representan
cuatro métodos distintos para describir el centro. Estos cuatro
valores pueden ser iguales, aunque es más probable que sean
diferentes. Para los datos muestrales 6, 7, 8, 9, 9, 10, la media es
8.2, la mediana es 8.5, la moda es 9 y el rango medio es 8.
6 7 8 9 10
9
8 8.2 8.5 9

Cuartil, Quintiles, Deciles, Percentiles
 La mediana, como vimos, separa en dos mitades el conjunto ordenado de
observaciones. Podemos a su vez subdividir cada mitad en dos, de tal manera
que resulten cuatro partes iguales. Cada una de esas divisiones se conoce
como Cuartil y lo simbolizaremos mediante la letra Q agregando un subíndice
según a cual de los cuatro cuartiles nos estemos refiriendo.
 Se llama primer cuartil (Q1) a la mediana de la mitad que contiene los
datos más pequeños. Este cuartil, corresponde al menor valor que supera – o
que deja por debajo de él – a la cuarta parte de los datos.
Se llama tercer cuartil (Q3) a la mediana de la mitad formada por las
observaciones más grandes. El tercer cuartil es el menor valor que supera – o
que deja por debajo de él – a las tres cuartas partes de las observaciones.
 Con esta terminología, la mediana es el segundo cuartil (Q2) y el cuarto
cuartil (Q4) coincide con el valor que toma el último dato, luego de
ordenados.

Conclusión
En conclusión las Medidas de tendencia central, nos permiten identificar
los valores más representativos de los datos, de acuerdo a la manera
como se tienden a concentrar.
La Media nos indica el promedio de los datos; es decir, nos informa el
valor que obtendría cada uno de los individuos si se distribuyeran los
valores en partes iguales.
La Mediana por el contrario nos informa el valor que separa los datos
en dos partes iguales, cada una de las cuales cuenta con el cincuenta
porciento de los datos.
La Moda nos indica el valor que más se repite dentro de los datos.

Medidas de dispersión
Valores que describen la cantidad de variabilidad que se
encuentra entre los datos: Datos bastante agrupados poseen
valores relativamente pequeños, y datos más dispersos tienen
valores más grandes. El agrupamiento más estrecho ocurre
cuando los datos carecen de dispersión (ya que todos los datos
tienen el mismo valor), para los cuáles la medida de dispersión es
cero.
Las medidas de dispersión incluyen:
◦ Rango
◦ Varianza
◦ Desviación Estándar

El desvío estándar
Es posible identificar conjuntos de datos que a pesar de ser muy distintos
en términos de valores absolutos, poseen la misma media. Una medida
diferencial para identificar esos conjuntos de datos es la concentración o
dispersión alrededor de la media.
Una manera de evitar que los distintos signos se compensen es elevarlas al
cuadrado, de manera que todas las desviaciones sean positivas. La raíz
cuadrada del promedio de estas cantidades recibe el nombre de desvío
estándar, o desviación típica y es representada por la siguiente fórmula:

El desvío estándar
A mayor valor del coeficiente del desvío estándar, mayor dispersión de los
datos con respecto a su media. Es un valor que representa los promedios
de todas las diferencias individuales de las observaciones respecto a un
punto de referencia común, que es la media aritmética.
Se entiende entonces que cuando este valor es más pequeño, las
diferencias de los valores respecto a la media, es decir, los desvíos, son
menores y, por lo tanto, el grupo de observaciones es más “homogéneo”
que si el valor de la desviación estándar fuera más grande. O sea que a
menor dispersión mayor homogeneidad y a mayor dispersión, menor
homogeneidad.

Rango.
Es la diferencia en valor
entre las porciones de
datos de mayor valor
(Máx) y de menor valor
(Mín):
rango = Máx - Mín
Varianza
El cuadrado de la desviación estándar
recibe el nombre de varianza y se
representa por . La suma de los
cuadrados de los desvíos de la totalidad
de las observaciones, respecto de la
media aritmética de la distribución, es
menor que la suma de los cuadrados de
los desvíos respecto de cualquier otro
valor que no sea la media aritmética.
Si observamos, veremos que la varianza
no es más que el desvío estándar al
cuadrado. Precisamente la manera de
simbolizarla es.

Ejemplo
El rango de la muestra 3, 3, 5, 6, 8 es
Máx – Mín = 8 – 3 =
5
3 5 6 8
3
Rango
Mín Máx

Desviación con respecto a la Media
Una desviación de la media, x – x, es la diferencia entre el valor
de x y la media x.
x > x Desviación positiva
x < x Desviación negativa
x = x 0

Ejemplo
Considere la muestra 6, 3, 8, 5, 3. Calcular la desviación con
respecto a la media de cada valor de la muestra.
x =
Σx
n
= 5
Datos
Desviación
x
x - x
6 3 8 5 3
1 -2 3 0 -2

Varianza de la muestra
La varianza de la muestra, s2, es la media de las desviaciones al
cuadrado, calculada usando como divisor a n-1.
s2 = Σ(x – x)2
n - 1
Donde n es el tamaño de la muestra, es decir, el número de
datos que hay en la muestra

Cálculo de la varianza
Paso 1.
Encuentre Σx
Paso 2.
Encuentre
Paso 3.
Encuentre Cada
Paso 4.
Encuentre
Paso 5.
Varianza de la muestra
6 6 - 5 = 1 (1) * (1) = 1
3 3 - 5 = -2 (-2) * (-2) = 4
8 8 - 5 = 3 (3) * (3) = 9
5 5 - 5 = 0 (0) * (0) = 0
3 3 - 5 = -2 (-2) * (-2) = 4
25 5
n
x
x


x x
x   
 
2
x
x
 
 
 0
x
x  
 
 18
2
x
x
 
5
.
4
4
18
1
2
2






n
x
x
s

Desviación estándar
La desviación estándar de
una muestra, s, es la raíz
cuadrada positiva de la
varianza:
2
s
s 

Análisis de Datos Gráficos
1.Tablas de frecuencia
2. Diagrama de Pastel
3. Diagrama de Barras
4. Histograma
5. Polígono de Frecuencia
6. Ojiva
7. Barra y Bigotes

Orden de datos
Ordenar es el proceso mediante el cual los datos están acomodados de tal
manera que se establece un orden (ascendente o descendente) entre ellos.
Al ordenar datos muy numerosos, es usual
agruparlos en clases o categorías. Al determinar
cuántos pertenecen a cada clase, establecemos la
frecuencia. Construimos así una tabla de datos
llamada tabla de frecuencias

Ejemplo
Considera que la variable de estudio es el peso de 25 estudiantes. Los pesos
se encuentran en la siguiente tabla:
Peso de 25 estudiantes (en
kg)
40 43 48 51 49
56 44 42 55 52
52 62 44 50 59
63 50 56 55 45
57 66 63 51 58

Listado en orden ascendente
El proceso consiste en ordenarlos de menor a mayor
kg)
42 40 48 51 49
56 44 43 55 52
52 62 44 50 59
63 50 56 55 45
57 66 63 51 58
kg)
40 42 43 44 44
45 48 49 50 50
51 51 52 52 55
55 56
56 57 58
59 62 63 63 66

TABLA DE FRECUENCIA
Al resumir grandes cantidades de datos, es útil distribuir
los datos en clases o categorías y determinar el número
de individuos que pertenecen a cada clase, llamado
frecuencia de clase.
Una disposición tabular de los datos por clases junto
con las correspondientes frecuencias de clase, se llama
distribución de frecuencias.
Existen tablas de Frecuencia para Datos Agrupados y NO
Agrupados

DISTRIBUCION
DE FRECUENCIAS
DESPUES DE LA RECOPILACION DE LOS DATOS,
ES NECESARIO,CLASIFICARLOS, RESUMIRLOS Y
PRESENTARLOS EN FORMA TAL, QUE FACILITEN
SU COMPRENSION Y SU POSTERIOR ANALISIS Y
UTILIZACION. PARA ELLO SE ORDENAN EN UNA
TABLA DE DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS Y
LUEGO SE PRESENTARAN EN GRAFICOS.

TABLA DE DISTRIBUCION
DE FRECUENCIAS
Presentan la distribucion de un conjunto de datos de acuerdo al
tipo de variable que se tenga. En ella se observa la frecuencia
(Numero de datos observados en cada clase o intervalo)despues
de realizar el proceso de conteo o tabulacion.
Uno de los usos de las tablas de frecuencias es para calcular
algunos indicadores de resumen, como los estadisticos.
En el procedimiento para construir tablas
De frecuencias nos referiremos siempre a
Muestras.

•Rango: Diferencia entre el máximo y el mínimo valor de una
variable.
•Marca de clase: Representante de un intervalo, y corresponde
al promedio entre los extremos de éste.
•Tamaño de un intervalo: Es el cociente entre el valor del
rango y la cantidad de intervalos que se desea obtener. Se
recomienda tomar como longitud de los intervalos un valor entero
que sea mayor o igual al cuociente obtenido.

Tabla de frecuencias para
datos NO agrupados
Está formada por dos columnas: una para la variable “xi” y la otra para su
frecuencia “f”, a esta frecuencia se le llama frecuencia absoluta o
frecuencia observada.

Ejemplo
Tabla de frecuencias de los pesos en Kg. de 25 alumnos.
kg)
40 42 43 44 44
45 48 49 50 50
51 51 52 52 55
55 56
56 57 58
59 62 63 63 66
xi f
40
42
43
44
45
48
49
50
51
xi f
52
55
56
57
58
59
62
63
66
Total
1
1
1
2
1
1
1
2
2
2
2
2
1
1
1
1
2
1
25

Frecuencia relativa y
acumulada
Por lo regular, se agregan dos columnas: la de la frecuencia relativa “fr” y la
de la frecuencia acumulada “fa”.
La frecuencia relativa se obtiene mediante el cociente (resultado) de la
frecuencia y el número total de datos, esto es fr = f/n.
La frecuencia acumulada se obtiene sumando las frecuencias anteriores a las
frecuencias de un dato dado.

Ejemplo
xi f fr fa
40 1
42 1
43 1
44 2
45 1
48 1
49 1
50 2
51 2
xi f fr fa
52 2
55 2
56 2
57 1
58 1
59 1
62 1
63 2
66 1
Tot
al
25
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
1/25
2/25
1
2
3
5
6
7
8
10
12
14
16
18
19
20
21
22
24
25
1
Siempre
es el
número
total
Siempre es 1

Intervalo de clase
En ocasiones es conveniente acomodar los
datos en pequeños grupos de igual tamaño,
llamados intervalos de clase.
El punto medio o marca de clase “xi”, se
obtiene con:
El tamaño del intervalo se obtiene mediante
la diferencia de los límites superior e inferior.
Marca de clase = Límite inferior + límite superior
2

Ejemplo
Intervalo de clase Punto medio “xi”
38 – 42 40
43 – 47 45
48 – 52 50
53 – 57 55
58 – 62 60
63 – 67 65
Límite inferior Límite superior
Lím inf + Lim sup
2

NOTA:
Si por alguna razón no es fácil decidir el ancho del intervalo y el número de
ellos, se pueden utilizar las siguientes fórmulas:
 K = 1 + 3.3 log (n)
 Donde K = número aproximado de clases
n = número de datos.
 Amplitud de los intervalos = Rango / K
 Donde Rango = diferencia entre el dato mayor
y el dato menor.

Ejemplo
Para el ejemplo de los datos de los pesos de 25 alumnos, el valor de K:
Y la amplitud de los intervalos sería:
K = 1 + 3.3 log (n) = 1 + 3.3 log (25) = 5.6.
Por lo tanto se requieren aproximadamente 6
intervalos.
Amplitud = Rango / K = (66 – 40) / 5.6 = 4.64.
Aproximadamente 5 unidades es la amplitud de los
intervalos.

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