Investigacion cientifica1d
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Este documento describe diferentes tipos de conocimiento, investigación científica e investigación. Explica que el conocimiento científico se obtiene de manera sistemática y rigurosa a través de métodos como la inducción y la deducción, mientras que el conocimiento popular se basa más en la experiencia. Además, detalla los componentes del proceso de investigación científica como el tipo de investigación, diseño, variables, hipótesis, análisis estadísticos, escalas de medida y tipos de muestreo.
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- 2. Conocimiento científico Esta obra está sujeta a la licencia Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional de Creative Commons. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/.
- 3. LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO Desde que el hombre es hombre ha intentado conocer y comprender las relaciones entre él mismo y todo lo que le rodeaba. Del griego, episteme, ‘conocimiento’ y logos, ‘teoría’ Es la rama de la filosofía que estudia la teoría del conocimiento y las relaciones entre el sujeto que conoce y el objeto conocido Epistemología
- 4. LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO Conocimient o Popular Conocimiento Científico
- 5. LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO Conocimiento Popular Conocimiento Científico
- 6. LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO Conocimiento Popular Conocimiento Científico Es un conocimiento basado en la experiencia que se acumula con los años. Se adquiere de forma casual y no intencional. Y aunque se puede transferir de generación en generación como hecho cultural, carece Es el saber humano que se obtiene de forma racional y consciente mediante metodología lógica y rigurosa. Se basa en el conocimiento previo y se pone a prueba hipótesis que nos aproxima a la realidad
- 7. LA CIENCIA La ciencia ha sido la invención más poderosa en toda la historia de la humanidad, ya que le ha permitido transformar su entorno hasta los niveles de desarrollo en que nos encontramos hoy en día y que continúan avanzando. La ciencia es un sistema organizado de conceptos acerca de los fenómenos y leyes del mundo que permiten transformar la realidad en beneficio de la sociedad.
- 8. EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO El proceso del conocimiento contiene cuatro elementos que conjugan conceptos del yo y del universo: El sujeto que conoce El objeto conocido La operación de conocer El resultado Obtenido
- 9. EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO Inducción •De lo particular a lo general •Metodología Cualitativa Deducción •De lo general a lo particular •Metodología Cuantitativa
- 10. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 11. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 12. I1 Tipo de investigación Tipo de solución INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL Objetivo: establecer relaciones inequívocas entre causa y efecto. El propio científico provoca el fenómeno El científico habrá de aislar el fenómeno ARTIFICIALIDAD Objetivo: estudiar el fenómeno en situaciones naturales. Lo estudia mientras sigue su curso natural NO PERMITE CAUSALIDAD INEQUÍVOCA Observació n: Fenómenos observables Encuesta: Fenómenos no observables ¿Qué técnicas se utiliza?
- 13. I1 Tipo de investigación origen del problema INVESTIGACIÓN CONFIRMATORIA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL Cuando el problema deriva de un marco teórico o investigaciones previas Existencia de hipótesis Cuando no tenemos información y nuestro objetivo es recogerla de manera objetiva y sistemática NO existencia de hipótesis
- 14. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 15. I2 diseño de la investigación DIMENSIÓN TEMPORAL NATURALEZA DE LOS DATOS Transversal Momento concreto Longitudinal Evolución del fenómeno Diseño de grupos La comparación de distintos grupos Medidas repetidas Un solo grupo con varias condiciones Planificación que establece el investigador para abordar su objeto de estudi Diseño mixto Más de un grupo, y más de una observación por individuo
- 16. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 17. I3 Variables Atributo o característica susceptible a adoptar diferentes valores Variabl es Variable constante Clasificación: Naturaleza Categórica (cualitativa) y Cuantitativa Metodología Independiente, Dependiente y Extraña La que manipula El efecto Necesitan control La escala de valores es nominal Los valores son categorías Las categorías son diferentes por la cualidad no por la cantidad Ningún valor es mayor o menor que el otro. Mutuamente excluyentes: dicotómicas Pueden ser naturales y Los valores son números Cada valor es mayor o menor que otro valor Hay números que son etiquetas Pueden ser discretas y continuas Continuas: ordinales, de intervalo y de razón
- 18. I3 Hipótesis Hipótes is Proposición contrastable formulada a través de la recolección de información y datos Tipos: Ho Nula Si se rechaza la Hi Hi De investigación y/o alternativa La que se pretende demostrar
- 19. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 20. I4 Tipos de análisis estadísticos OBJETIVO CANTIDAD DE VARIABLES Exploratorio No existen ideas previas Estadística descriptiva Confirmatorio Contrastar una hipótesis Estadística inferencial Análisis Univariable Una sola variable Análisis Multivariable Dos o más variables Procedimiento de trabajo que consiste en: la recogida, organización, resumen, presentación y análisis de datos, así como elaboración de conclusiones y toma de decisiones a partir del análisis realizado
- 21. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 22. I5 Escalas de medida Aclaración de conceptos… Asignar distintos valores o números a objetos de acuerdo con unas reglas. Permite establecer relaciones entre individuos Medición Reglas de asignación de los valores a los individuos. Distintas formas que tenemos de medir Escala de medida Desviación respecto del valor real. Sistemático: Siempre, en el mismo sentido, evitable y predecible Aleatorio: No predecible Error de medición
- 23. I5 Escalas de medida Nominal Más simple Igualdad o desigualdad No hay valor de origen Ordinal Orden entre unidades Permite establecer comparaciones Carecen de unidad de medida y de valor nulo Intervalo Propiedades anteriores más… Unidad de medida constante Carece de valor nulo De razón Propiedades anteriores más… Origen o cero absoluto Más comunes en la naturaleza
- 24. La investigación científica índice 1 •Tipo de investigación 2 •Diseño de la investigación 3 •Variables e Hipótesis 4 •Tipos de análisis estadísticos 5 •Escala de medida 6 •Tipos de muestreo I
- 25. I6 Tipos de muestreo MUESTREO PROBABILISTICO MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Muestreo aleatorio simple Numero para cada sujeto. Tantos números como muestra sea necesaria Muestreo aleatorio sistemático Se extrae un solo número Muestreo por cuotas o accidental Se fijan unas cuotas (número de individuos con determinadas condiciones) Muestreo accidental o por conveniencia Búsqueda de representatividad y/o acceso Bola de nieve Se localiza a individuos y éstos a otros… Muestreo aleatorio estratificado Primero dividimos en estratos, después hacemos muestreo anteriores Afijaci ón Muestreo aleatorio por conglomerados Dividir muestra en conglomerados, y elegir uno Muestreo discrecional Total criterio del investigador
- 26. I6 Tipos de muestreo VENTAJAS INCONVENIENTES Aleatorio Simple Sencillo y fácil Es necesario un listado completo de toda la población. Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente. Sistemático Fácil de aplicar No es necesario tener un listado de toda la población Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura total Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección Estratificado La muestra representa adecuadamente a la población en función de las variables seleccionadas Se obtienen estimaciones más precisas Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación Conglomera do Eficiente cuando la población es extensa y dispersa El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o
Notas del editor
- Esta primera parte os puede resultar un tanto obvia, pero tengo que tener claro que partimos todos de la misma base. Sera el apartado más rápido. Hablar un poco de cada una: 1. Tipo de solución y origen del problema 2. Dimensión temporal y la naturaleza de los datos 3. 4. Objetivo y cantidad de variables 5.Aclararemos conceptos y analizaremos los cuatro tipos de escalas de medida 6. Tipos de muestreo tanto probabilístico como no probabilístico
- Dos clasificaciones dependiendo de si lo que nos interesa es: El propósito de un científico es dar respuesta a un problema. Y ante un mismo problema pueden darse varias soluciones con sus ventajas e inconvenientes. ExperimentaL: Tienen que darse dos circunstancias: Médico da un fármaco No haya ningun otro elemento que afecte al fenómeno de estudio. Por ejemplo que en el grupo hubiera individuos que ya recibieran otro fármaco. No experimental: 1 Conducta. Técnica: técnicas sistemáticas de observación 2 Opinión, actitud. Técnica: cuestionarios
- El origen del problema
- Una vez contestada cuál va a ser el tipo de investigación, contestamos, ¿cómo obtenemos los datos? Dos clasificaciones: 1 Ejemplo: campaña para la seguridad vial: Transversal: opinión sobre una campaña Longitudinal: Efectividad. Accidentes antes y después. 2 si los datos son independientes o están relacionados. 2.1. se comparan datos independientes, los individuos son distintos y solo tenemos una medida para cada uno. Ej. Comparación hombres y mujeres 2.2. Distintas fases de la terapia 2.3. Distintas fases de la terapia en victimas y agresores.
- Ambas fundamentales en la investigación. Constante: si todos los valores son el mismo. Cualitativa: Sus valores no varían en grado o en cantidad, pero son distintos: Hombre, mujer. Si las puede cambiar o no el investigador. Pais de residencia y recibe tratamiento si o no Cuantitativa: varían en grado o cantidad. Hay una escala. Peso. Discreta: número finito de valores: número de hijos. Continuas: número infinito de valores: tiempo de reacción. Dentro de las continuas: Ordinales: sólo conocemos, o sólo utilizamos, el número de orden, prescindiendo de la distancia. Por ejemplo si tres sujetos puntúan en un test 38, 27 y 12, podemos ponerlos por orden y los números anteriores se convierten en 1, 2 y 3; tenemos en este caso una escala o variable ordinal. También puede suceder que el número de orden (que denominamos rango) sea el único dato disponible. De intervalo cuando podemos asumir que existe una unidad en sentido propio y podemos calcular distancias (como cuando medimos longitudes). Esto es más problemático que suceda con los datos que obtenemos con los instrumentos de medición psicológica y educacional, aunque de hecho los utilizamos como si se tratara de escalas de intervalo, y tenemos buenas razones para hacerlo así. De razón, que son escalas de intervalo en las que además hay un origen o un punto cero real; estas escalas en sentido propio no son propias de nuestras ciencias sociales; por ejemplo el puntuar cero en un test de inteligencia no supone tener cero inteligencia, el punto cero es arbitrario. Independiente: para comprobar que efecto produce sobre X. Depndiente, el supuesto efecto de independiente. Extrañas: variables controlq ue se tienen que tener en cuenta. Se ha comprobado que influye. Ej nuevo sistema de estudios, controlar por el CI
- Hipótesis: es una proposición aceptable que ha sido formulada a través de la recolección de información y datos, aunque no esté confirmada, sirve para responder de forma alternativa a un problema con base científica. Cuando se rechaza , significa que el factor estudiado ha influido significativamente en los resultados y es información relevante para apoyar la hipótesis de investigación planteada.
- Primero: qué son los análisis estadísticos.. Implican directamente al tipo de técnicas estadísticas que se tiene que usar. Varias clasificaciones, la primera se centra en el objetivo que impulsa la investigación
- Antes de empezar con las escalas de medidas es importante aclarar tres conceptos básicos… Toda escala tiene su error de medición. Sistemático: se soluciona calibrando el instrumento de medida o haciéndolo de nuevo. Ej: la báscula del baño. Aleatorio: no se puede eliminar totalmente, hay que minimizarlo.
- Ahora ya analizaremos los distintos tipos de escalas: La forma de medida más simple. Solo se pueden comparar si los individuos son iguales o no. Género Hay orden según un determinado criterio. Podemos decir el orden de llegada de atletas, pero la distancia entre el 1 y 2 no será igual que la del 3 y el 4. A todo lo anterior se le suma la unidad de medida constante. Ahora la distancia entre sujetos es constante. No tienen un cero absoluto, que se defina como ausencia del atributo. Ej la temperatura, no existe no temperatura Peso, altura, etc. Pero tb por ejemplo tiempo de reacción
- Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...). La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación. En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas". El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. Importante: Los estratos son internamente homogeneos y externamente heterogeneos Mientras los estratos son internamente heterogéneos y externamente homogeneos A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población. Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc. A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.