El documento describe los aspectos fundamentales del material y métodos en una investigación científica. Explica que esta sección debe proporcionar suficiente información para que otros puedan replicar el estudio, e incluye detalles sobre el diseño del estudio, la población y muestra, los tipos de muestreo, y los procedimientos que se utilizarán.
La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir algo, mientras que la muestra es un subconjunto de esa población seleccionado para el estudio.
Para hacer una definición adecuada de población se requiere:
- Elementos: personas, objetos, situaciones que componen la población.
- Alcance: ámbito geográfico o temático al que se refiere la población.
- Tiempo: período temporal al que se refiere la población.
- Unidad de muest
Este documento describe varios métodos y técnicas de muestreo que se utilizan en la investigación científica. Explica técnicas como encuestas, cuestionarios, observación, entrevistas y análisis de contenido. También discute cómo elegir entre métodos y técnicas dependiendo del objetivo de la investigación, y la importancia de seleccionar una muestra representativa cuando se utilizan técnicas como entrevistas o encuestas.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico usa métodos aleatorios para seleccionar la muestra y asegura que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. Los tipos de muestreo probabilístico discutidos incluyen muestreo aleatorio simple, estratificado, de áreas y por conglomerados. El muestreo no probabilístico usa criterios subjetivos para seleccionar la muestra y no puede generaliz
Este documento describe los conceptos de población y muestra en el diseño de investigación. Explica que la población es el conjunto total de elementos que presentan una característica de estudio, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. Detalla los procedimientos para determinar la unidad de análisis, delimitar la población, calcular el tamaño de la muestra y elegir la técnica de muestreo, ya sea probabilística o no probabilística.
El documento presenta una introducción a los tipos de muestra en investigación, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Describe las muestras probabilísticas como subgrupos de la población donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, a diferencia de las muestras no probabilísticas donde la elección depende de las características de la investigación. También resume diferentes técnicas de recolección de datos como entrevistas, cuestionarios, observaciones y grupos focales.
El documento habla sobre el muestreo estadístico, sus técnicas, niveles y tipos. Explica conceptos básicos como población, muestra y marco muestral. Describe técnicas como el muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. También compara las ventajas y desventajas de los métodos de muestreo.
Este documento describe la población y la muestra en la investigación. Define la población como el conjunto total de individuos u objetos que comparten características observables, y explica que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Además, detalla diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo, como muestras aleatorias, estratificadas y sistemáticas, así como las ventajas de estudiar muestras en lugar de poblaciones completas.
El documento habla sobre conceptos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población, muestra, muestreo y muestra representativa. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y los métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, multifásico y sistemático. También cubre factores que influyen en el tamaño de la muestra.
La población se refiere al conjunto total de elementos sobre los cuales se desea inferir algo, mientras que la muestra es un subconjunto de esa población seleccionado para el estudio.
Para hacer una definición adecuada de población se requiere:
- Elementos: personas, objetos, situaciones que componen la población.
- Alcance: ámbito geográfico o temático al que se refiere la población.
- Tiempo: período temporal al que se refiere la población.
- Unidad de muest
Este documento describe varios métodos y técnicas de muestreo que se utilizan en la investigación científica. Explica técnicas como encuestas, cuestionarios, observación, entrevistas y análisis de contenido. También discute cómo elegir entre métodos y técnicas dependiendo del objetivo de la investigación, y la importancia de seleccionar una muestra representativa cuando se utilizan técnicas como entrevistas o encuestas.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico usa métodos aleatorios para seleccionar la muestra y asegura que cada unidad tenga una probabilidad conocida de ser seleccionada. Los tipos de muestreo probabilístico discutidos incluyen muestreo aleatorio simple, estratificado, de áreas y por conglomerados. El muestreo no probabilístico usa criterios subjetivos para seleccionar la muestra y no puede generaliz
Este documento describe los conceptos de población y muestra en el diseño de investigación. Explica que la población es el conjunto total de elementos que presentan una característica de estudio, mientras que la muestra es una parte de la población seleccionada para el estudio. Detalla los procedimientos para determinar la unidad de análisis, delimitar la población, calcular el tamaño de la muestra y elegir la técnica de muestreo, ya sea probabilística o no probabilística.
El documento presenta una introducción a los tipos de muestra en investigación, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Describe las muestras probabilísticas como subgrupos de la población donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, a diferencia de las muestras no probabilísticas donde la elección depende de las características de la investigación. También resume diferentes técnicas de recolección de datos como entrevistas, cuestionarios, observaciones y grupos focales.
El documento habla sobre el muestreo estadístico, sus técnicas, niveles y tipos. Explica conceptos básicos como población, muestra y marco muestral. Describe técnicas como el muestreo aleatorio simple, estratificado y sistemático. También compara las ventajas y desventajas de los métodos de muestreo.
Este documento describe la población y la muestra en la investigación. Define la población como el conjunto total de individuos u objetos que comparten características observables, y explica que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Además, detalla diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo, como muestras aleatorias, estratificadas y sistemáticas, así como las ventajas de estudiar muestras en lugar de poblaciones completas.
El documento habla sobre conceptos relacionados con la población, la muestra y el muestreo en investigación. Define población, muestra, muestreo y muestra representativa. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y los métodos de muestreo como muestreo aleatorio simple, estratificado, multifásico y sistemático. También cubre factores que influyen en el tamaño de la muestra.
El documento describe los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar unidades representativas de una población en una investigación. Explica el muestreo aleatorio simple, por estratificación, por conglomerados y sistemático. También resume los pasos para diseñar un cuestionario válido y someterlo a una prueba piloto antes de aplicarlo a la muestra seleccionada.
El documento describe los conceptos de universo, población y muestra en investigación estadística. Define un universo como el conjunto total de elementos a investigar, una población como el subconjunto con características en común, y una muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y sus ventajas y limitaciones para la investigación.
Este documento discute los conceptos de población y muestra en investigación. Explica que una muestra es una porción de la población que refleja sus características. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Resalta que una buena muestra debe ser representativa y de un tamaño adecuado.
Aproximaciones y reflexiones sobre la población y muestra de estudio en la investigación científica. Material preparado para estudiantes universitarios.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo y tamaños de muestra para investigaciones. Explica que una muestra debe ser representativa de la población total para generar conocimiento preciso. Describe métodos como muestreo aleatorio simple, por estratos y por conglomerados. También cubre temas como muestreo accidental, por criterios específicos y el tamaño apropiado de la muestra en base a objetivos y recursos.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo no probabilístico, incluyendo muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas, muestreo discrecional y muestreo de bola de nieve. También explica cuándo es apropiado utilizar muestreo no probabilístico, como cuando la población es muy grande, el presupuesto es limitado, o el objetivo es un estudio exploratorio. Finalmente, proporciona una breve descripción de los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico
El documento describe diferentes tipos de muestras cualitativas, incluyendo muestras diversas, homogéneas, de casos extremos, por conveniencia y de expertos. Explica que la muestra inicial se determina a través de un proceso de inmersión en el contexto y que puede ajustarse en cualquier momento del estudio.
Este documento presenta información sobre el Dr. Cristian Díaz Vélez, jefe de la Oficina de Inteligencia Sanitaria en el Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo. Incluye temas como población y muestra, instrumentos de medición, tipos de errores en estudios de muestreo, y factores que afectan el tamaño de la muestra.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar para seleccionar una muestra representativa de una población más grande cuando no es posible realizar un censo completo. Describe el muestreo probabilístico, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y el muestreo no probabilístico, donde los elementos se seleccionan según criterios previamente establecidos. También explica métodos específicos como el muestreo estratificado y por conglomerados.
Este documento discute el muestreo por conveniencia como un método de muestreo no probabilístico. Define el muestreo por conveniencia como la selección de participantes disponibles y accesibles para un estudio. Proporciona ejemplos como estudiantes de una clase o participantes en un evento. También discute las ventajas de bajo costo y facilidad de administración, así como las desventajas de falta de representatividad y mayor probabilidad de sesgo.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y métodos de muestreo. La población se refiere al conjunto total de individuos con características de interés, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo. Los métodos probabilísticos como el aleatorio simple garantizan que todos los individuos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
1) El documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
2) Explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y la variabilidad de la población.
3) Señala que el tamaño de muestra depende del objetivo del estudio y debe ser lo suficientemente grande para tener potencia estadí
Este documento describe los conceptos fundamentales de población, muestra y muestreo en estadística. Define una población como un conjunto de elementos que comparten características comunes. Explica los tipos de población, muestra y censo, así como los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
Este documento presenta información sobre conceptos clave relacionados con la selección de muestras en investigación, incluyendo definiciones de población, muestra, marco muestral y los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que la muestra debe ser representativa de la población objetivo y los pasos para seleccionarla, así como los posibles errores que se deben evitar.
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de investigación científica para estudiantes de medicina, incluyendo los tipos de investigación cualitativa y cuantitativa, métodos como la investigación participativa y de casos, y conceptos como universo, muestra y métodos de recolección de datos. El documento también explica cómo seleccionar el tipo de investigación apropiado y cómo calcular el tamaño de la muestra.
Este documento describe la encuesta por muestreo, una técnica de investigación en ciencias sociales donde solo una fracción representativa de una población total es encuestada. Explica que existen diferentes tipos de diseños de encuesta como secciones transversales ponderadas y no ponderadas, muestras contrastantes y entrevistas reiteradas. También cubre los diversos tipos de datos que pueden recopilarse como datos personales, sobre el ambiente y conducta, y formas de analizar los resultados como comparaciones y predicciones.
1. El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. 2. Dentro del muestreo probabilístico, se mencionan métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo estratificado. 3. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como el muestreo de conveniencia, el muestreo de juicio y el muestreo por cuotas.
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo y métodos de investigación. Explica que las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y que las técnicas probabilísticas incluyen muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado. También describe métodos de investigación como observación, entrevistas, encuestas, cuestionarios, historias de vida y estudios de caso.
El documento discute los métodos científicos de investigación, incluyendo métodos empíricos como la observación y el experimento, y métodos teóricos como el método hermenéutico. También describe los conceptos de hipótesis, teoría y muestreo, señalando que el muestreo probabilístico es el más riguroso al dar a cada elemento de la población la misma probabilidad de ser seleccionado.
El documento describe los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico para seleccionar unidades representativas de una población en una investigación. Explica el muestreo aleatorio simple, por estratificación, por conglomerados y sistemático. También resume los pasos para diseñar un cuestionario válido y someterlo a una prueba piloto antes de aplicarlo a la muestra seleccionada.
El documento describe los conceptos de universo, población y muestra en investigación estadística. Define un universo como el conjunto total de elementos a investigar, una población como el subconjunto con características en común, y una muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, y sus ventajas y limitaciones para la investigación.
Este documento discute los conceptos de población y muestra en investigación. Explica que una muestra es una porción de la población que refleja sus características. Detalla diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Resalta que una buena muestra debe ser representativa y de un tamaño adecuado.
Aproximaciones y reflexiones sobre la población y muestra de estudio en la investigación científica. Material preparado para estudiantes universitarios.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo y tamaños de muestra para investigaciones. Explica que una muestra debe ser representativa de la población total para generar conocimiento preciso. Describe métodos como muestreo aleatorio simple, por estratos y por conglomerados. También cubre temas como muestreo accidental, por criterios específicos y el tamaño apropiado de la muestra en base a objetivos y recursos.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo no probabilístico, incluyendo muestreo por conveniencia, muestreo consecutivo, muestreo por cuotas, muestreo discrecional y muestreo de bola de nieve. También explica cuándo es apropiado utilizar muestreo no probabilístico, como cuando la población es muy grande, el presupuesto es limitado, o el objetivo es un estudio exploratorio. Finalmente, proporciona una breve descripción de los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico
El documento describe diferentes tipos de muestras cualitativas, incluyendo muestras diversas, homogéneas, de casos extremos, por conveniencia y de expertos. Explica que la muestra inicial se determina a través de un proceso de inmersión en el contexto y que puede ajustarse en cualquier momento del estudio.
Este documento presenta información sobre el Dr. Cristian Díaz Vélez, jefe de la Oficina de Inteligencia Sanitaria en el Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo. Incluye temas como población y muestra, instrumentos de medición, tipos de errores en estudios de muestreo, y factores que afectan el tamaño de la muestra.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar para seleccionar una muestra representativa de una población más grande cuando no es posible realizar un censo completo. Describe el muestreo probabilístico, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y el muestreo no probabilístico, donde los elementos se seleccionan según criterios previamente establecidos. También explica métodos específicos como el muestreo estratificado y por conglomerados.
Este documento discute el muestreo por conveniencia como un método de muestreo no probabilístico. Define el muestreo por conveniencia como la selección de participantes disponibles y accesibles para un estudio. Proporciona ejemplos como estudiantes de una clase o participantes en un evento. También discute las ventajas de bajo costo y facilidad de administración, así como las desventajas de falta de representatividad y mayor probabilidad de sesgo.
El documento describe los conceptos de población, muestra, y métodos de muestreo. La población se refiere al conjunto total de individuos con características de interés, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. Existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo. Los métodos probabilísticos como el aleatorio simple garantizan que todos los individuos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
1) El documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
2) Explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y la variabilidad de la población.
3) Señala que el tamaño de muestra depende del objetivo del estudio y debe ser lo suficientemente grande para tener potencia estadí
Este documento describe los conceptos fundamentales de población, muestra y muestreo en estadística. Define una población como un conjunto de elementos que comparten características comunes. Explica los tipos de población, muestra y censo, así como los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Proporciona ejemplos para ilustrar cada concepto.
Este documento presenta información sobre conceptos clave relacionados con la selección de muestras en investigación, incluyendo definiciones de población, muestra, marco muestral y los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que la muestra debe ser representativa de la población objetivo y los pasos para seleccionarla, así como los posibles errores que se deben evitar.
3. universo y muestra- prof gino giorgianniReina Hadas
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y diferentes tipos de muestras. Define un universo como el grupo total de unidades que se estudian y una muestra como una parte del universo. Explica que las muestras probabilísticas son las mejores porque cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada de forma aleatoria, mientras que las muestras no probabilísticas pueden sesgarse. También describe diferentes métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de investigación científica para estudiantes de medicina, incluyendo los tipos de investigación cualitativa y cuantitativa, métodos como la investigación participativa y de casos, y conceptos como universo, muestra y métodos de recolección de datos. El documento también explica cómo seleccionar el tipo de investigación apropiado y cómo calcular el tamaño de la muestra.
Este documento describe la encuesta por muestreo, una técnica de investigación en ciencias sociales donde solo una fracción representativa de una población total es encuestada. Explica que existen diferentes tipos de diseños de encuesta como secciones transversales ponderadas y no ponderadas, muestras contrastantes y entrevistas reiteradas. También cubre los diversos tipos de datos que pueden recopilarse como datos personales, sobre el ambiente y conducta, y formas de analizar los resultados como comparaciones y predicciones.
1. El documento describe diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. 2. Dentro del muestreo probabilístico, se mencionan métodos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo estratificado. 3. El muestreo no probabilístico incluye técnicas como el muestreo de conveniencia, el muestreo de juicio y el muestreo por cuotas.
El documento define los conceptos de población, muestra y muestreo. Explica que una población se compone de todos los elementos que presentan características en común en un espacio y tiempo determinados, mientras que una muestra es una parte representativa de la población. Detalla diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por etapas, así como sus características y aplicaciones.
Este documento describe diferentes técnicas de muestreo y métodos de investigación. Explica que las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y que las técnicas probabilísticas incluyen muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado. También describe métodos de investigación como observación, entrevistas, encuestas, cuestionarios, historias de vida y estudios de caso.
El documento discute los métodos científicos de investigación, incluyendo métodos empíricos como la observación y el experimento, y métodos teóricos como el método hermenéutico. También describe los conceptos de hipótesis, teoría y muestreo, señalando que el muestreo probabilístico es el más riguroso al dar a cada elemento de la población la misma probabilidad de ser seleccionado.
Este documento describe los conceptos y métodos de muestreo y encuesta. Explica que el muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población más grande para obtener conclusiones aproximadas a la realidad de manera más rápida y económica que un censo completo. También describe los pasos para seleccionar una muestra representativa y los tipos de errores de muestreo. Finalmente, explica que una encuesta es una técnica para recolectar datos sistemáticamente de una población o muestra a través de cuestionarios
PPT Clase Prof. Nicolás Vega_07 nov_Muestreo.pdfDiegoAyalaBlas1
El documento describe las fases del proceso de investigación, incluyendo la fase conceptual, de diseño y planificación, y de ejecución. También define conceptos clave como unidad de análisis, población blanco, población accesible, y tipos de muestra, como muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento describe los pasos para diseñar un proyecto de investigación, incluyendo concebir una idea, plantear un problema de investigación, elaborar un marco teórico, definir el tipo de investigación, establecer una hipótesis, seleccionar un diseño de investigación, recolectar datos, analizar los datos y presentar resultados. También discute las características de un plan de investigación como la congruencia, fundamentación teórica y flexibilidad.
Este documento resume los conceptos clave del muestreo en investigación de mercados. Explica 1) el proceso de diseño del muestreo, incluyendo la definición de la población meta, determinación del marco de muestreo, elección de técnica de muestreo y tamaño de muestra; 2) las clasificaciones de técnicas de muestreo probabilísticas y no probabilísticas; y 3) ejemplos detallados de técnicas como el muestreo estratificado y por conglomerados.
El documento describe los pasos para diseñar un proyecto de investigación, incluyendo concebir una idea, plantear un problema de investigación, elaborar un marco teórico, definir el tipo de investigación, establecer una hipótesis, seleccionar un diseño de investigación, seleccionar una muestra, recolectar y analizar datos, y presentar resultados. También describe los tipos de diseño de investigación como experimental, no experimental y bibliográfico, y conceptos como población, muestra y tipos de muestreo.
Este documento define los conceptos de población, muestra, error de estimación y error no muestral en el contexto de la estadística. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población. También describe diferentes tipos de muestreo como el muestreo probabilístico y no probabilístico.
Este documento presenta una guía para el desarrollo de trabajos de investigación en la asignatura de Pediatría. Establece los procedimientos que deben seguir los estudiantes, incluyendo la formación de subgrupos, la selección de temas, el cronograma de actividades y la evaluación. También incluye anexos que describen las etapas de la investigación, los tipos de estudios y una guía para la elaboración de protocolos. El objetivo es aplicar el método científico y aumentar los conocimientos en el campo de la pediatría
Este documento presenta una guía para el desarrollo de trabajos de investigación en la asignatura de Pediatría en la Universidad San Martín de Porres. Establece los procedimientos y etapas que deben seguir los estudiantes, incluyendo la formación de subgrupos, distribución de tiempo para elaborar el proyecto, recopilar datos y preparar el informe final. También describe los tipos de estudios de investigación y proporciona anexos con información adicional sobre cómo planificar, ejecutar y evaluar proyectos de investigación.
Este documento describe diferentes técnicas de investigación de campo y bibliográficas. Explica que las técnicas de investigación de campo incluyen la observación, entrevista, encuesta y test, las cuales se utilizan para recopilar información primaria. También describe técnicas bibliográficas como el fichaje y análisis de documentos, las cuales recopilan información secundaria de fuentes ya existentes. Explica los tipos, características e implementación de cada técnica.
El documento describe tres tipos de investigación: investigación de campo, investigación experimental e investigación documental. La investigación de campo se lleva a cabo en el lugar donde existe el problema de estudio y se apoya en datos previos. La investigación experimental manipula variables experimentales y establece grupos de control y tratamiento. La investigación documental se basa en la recolección y análisis de documentos para generar nuevos conocimientos.
1) El documento trata sobre conceptos relacionados con la comercialización y el tamaño de las muestras en investigación de mercados. 2) Incluye información sobre diferentes tipos de muestras probabilísticas y no probabilísticas, así como variables que afectan el tamaño de la muestra. 3) Propone algunos ejercicios para que los estudiantes apliquen estos conceptos y analicen los diferentes métodos de muestreo.
Conocer el proceso de selección de la muestra en la investigación cualitativa, comprendiendo los conceptos esenciales vinculados con la unidad de análisis y la muestra en estudios cualitativos; entendiendo los diferentes tipos de muestras no probabilísticas o dirigidas y tener elementos para decidir en cada investigación, cuál es el tipo apropiado de muestra de acuerdo con las condiciones que se presenten durante su desarrollo.
Este documento describe tres métodos para seleccionar muestras probabilísticas: tómbola, números aleatorios y selección sistemática. También explica cómo llevar a cabo el procedimiento de selección de muestras, incluyendo definir la población, el tamaño de la muestra y aplicar el método de selección. Finalmente, resume cinco tipos de muestreo no probabilístico: por conveniencia, consecutivo, por cuotas, intencional y de bola de nieve.
Este documento presenta una introducción a la investigación cuantitativa, describiendo sus procesos, tipos, técnicas, características y ventajas y desventajas. Explica que la investigación cuantitativa utiliza métodos estadísticos y cuantificables para analizar datos y probar hipótesis, y que su objetivo es medir fenómenos de manera objetiva. También describe los pasos del proceso de investigación cuantitativa, como definir variables e hipótesis, seleccionar una muestra, recolectar y analizar datos
1. MATERIAL Y MÉTODOS
• Llamada también Metodología, le explica al lector
cómo hacer la investigación.
• Un requisito fundamental de toda investigación
científica es que el trabajo pueda validarse; por lo
tanto, tienes que proveer suficiente información para
que otros investigadores puedan repetir el
experimento.
• En la investigación se consideran una serie de
especímenes, objetos, libros, personas, equipos que
son utilizados durante el desarrollo de la misma
(material)
1
2. Todo proyecto de investigación debe tener
como base lo siguiente:
1. ASPECTOS INFORMATIVOS 2. INTRODUCCIÓN
* Carátula * Antecedentes de trabajos similares
* Índice * El problema
* Título o Nombre del Proyecto (no es * El problema como pregunta
definitivo)
• Objetivos: Generales.
* Autor (es) (dirección, teléfono, fax
Específicos
y/o e-mail)
* Justificación o fundamentos del
* Tipo de investigación
estudio
* Lugar en donde se va a realizar la
* Hipótesis
investigación
3. Todo proyecto de investigación debe tener
como base lo siguiente:
3. MATERIAL Y MÉTODOS
4. ASPECTOS ADMINISTRATIVOS
* Diseño o Tipo del estudio.
* Metodología y procedimientos que se •Recursos Necesarios:
va a utilizar en la investigación. - Recursos Humanos disponibles
- Recursos Físicos o materiales
* Población o muestra con la que van a
disponibles:
trabajar:
Equipos
- Unidad de análisis
Materiales
- Descripción de variables y escalas
de
* Presupuesto
medición
* Costo del Proyecto
- Operacionalización de las variables
* Financiamiento
- Proceso de captación de la
* Cronograma de actividades
información
- Proceso de análisis e interpretación
de la información
- Resultados 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
* Materiales que se van a utilizar en el 6. BIBLIOGRAFÍA
proceso
3
3
4. Diseño del estudio.
• 1. Estudios observacionales: donde el investigador
observa los eventos sin alterarlos, por ej. Un estudio caso
control que compara el índice de cesáreas en
adolescentes con el índice de cesáreas en mujeres
mayores de 35 años
• 2. Estudios experimentales: cuando el investigador
aplica una intervención y observa los efectos en los
resultados, por ej. Un ensayo aleatorio del impacto de un
programa de educación en salud en la frecuencia de
cesáreas en adolescentes.
•
4
5. Estudios Observacionales
• 1. Estudio transversal: cuando el sujeto es examinado
solamente en una ocasión, por ej. Un estudio transversal de la
frecuencia de partos de prematuros medidos en un solo
examen en una muestra de la población de adolescentes
embarazadas en el Hospital El Carmen de Huancayo Perú.
• 2. Estudio longitudinal: cuando cada sujeto es seguido en
un período de tiempo, por Ej.: un estudio de cohorte que evalúa
el control prenatal en gestantes adolescentes y luego se
observa quienes tienen recién nacidos con bajo peso y quienes
no tuvieron recién nacidos con bajo peso
• 3. Estudio retrospectivo: cuando se trata exclusivamente
de eventos pasados o presentes.
• 4. Estudio prospectivo: cuando se va a realizar un
seguimiento de sujetos para eventos que aun no han ocurrido
cuando comienza el estudio.
5
6. Secuencia para estudiar un tópico
• Una típica secuencia comienza con un fácil estudio
observacional abierto, llamado estudio descriptivo por ejemplo:
describiendo frecuencia de fiebre tifoidea en la población
escolar de la provincia de Huancayo.
• Los estudios descriptivos se acompañan de estudios analíticos
que analizan asociaciones con la finalidad de descubrir una
relación causa- efecto, por ejemplo, ¿Cuál son los factores de
riesgo que incrementa la probabilidad de infección por el bacilo
tífico en la población de escolares en Huancayo?
• El paso final es un experimento para establecer los efectos de
una intervención. Ej.: ¿un programa de educación en salud a
una muestra de la población de escolares de Huancayo altera
la incidencia de infección por bacilo tífico?
6
7. Método de la Investigación:
• Población: serie completa de personas con características
similares (grupo completo de personas con características
especificas, definidas geográficamente, clínica, demográfica, y
temporalmente). Muestra: es una subserie de esta población.
• Población blanco: corresponde a todos las personas en todo el
mundo con características clínicas y demográficas similares. Ej.
Adolescentes embarazadas
• Población objetivo: grupo de personas con características
clínicas y demográficas a los cuales se generalizarán los
resultados. Ej. Adolescentes embarazadas de Huancayo
• Población accesible: es una subserie de la población blanco
que está disponible para el estudio. Ej.: adolescentes
embarazadas en el Hospital El Carmen de Huancayo.
7
8. Muestra
• Un primer paso para un proyecto de investigación es definir la
población determinada para observación, como esto es casi
imposible nos limitaremos a obtener datos de una fracción del
total de la población, que recibe el nombre de muestra.
• La utilización de la muestra tienen varias ventajas con respecto
a la población: costo reducido, mayor rapidez en conseguir los
datos, mayor flexibilidad, mayores posibilidades de estudio y
mayor control de calidad del proceso de recolección de datos.
• La teoría del muestreo pretende responder varias preguntas de
interés:
• ¿Cómo se eligen los individuos que componen la muestra?,
• ¿Cuantos son los individuos que formarán parte de la muestra?,
• ¿Cómo se cuantifican las diferencias existentes entre los
resultados obtenidos en la muestra y los que hubiéramos
obtenido si el resultado se hubiera llevado a cabo en toda la
población.
8
9. Tipos de muestreo:
• Muestreo Probabilístico: todas las unidades de la población tienen
una probabilidad conocida de ser seleccionadas para la muestra. Es la
base de la teoría del muestreo ya que otros están sujetos a una mayor
probabilidad de sesgos y se hace más difícil extrapolar los resultados
de las muestras a las poblaciones.
• Muestreo por reposición: se obtiene cuando, cada vez que se elige
un nuevo elemento muestral se dispone de toda la población para
hacer la selección. Una unidad poblacional puede aparecer más de una
vez en la muestra
• Muestreo sin reposición: Aquí los elementos que parecen en la
muestra no se encuentran disponibles para ser elegidos de nuevo
9
10. Muestro probabilístico:
• Muestreo aleatorio simple: En este tipo de
muestreo todas las unidades de la población tienen
la misma probabilidad de ser elegidas en la muestra
y el muestreo se realiza unidad por unidad utilizando
las tablas de números aleatorios.
• Muestreo sistemático: después de enumerar la
población se elige aleatoriamente el primer elemento
de la muestra que recibe el nombre de elemento de
arranque (a); los siguientes elementos se eligen
como a+1; a+2 , etc.
• 10
11. Muestro probabilístico:
• Muestreo estratificado: la población se divide en estratos o
subpoblaciones de tamaños respectivos, los estratos deben ser
mutuamente excluyentes (no se sobreponen) y exhaustivos (en su
conjunto, comprenden toda la población).
• Cada elemento de la población pertenece a uno y solo a uno de los
estratos. Una vez determinado los estratos se extraen una muestra por
muestreo aleatorio simple de cada estrato en forma independiente.
• Los tamaños muestrales de cada estrato corresponde a la muestra de
cada estrato y la suma de todas las muestras será el tamaño total de la
muestra.
• La estratificación se utiliza cuando se quiere garantizar una precisión
determinada en cada uno de los estratos ya que las características de
la población pueden variar entre cada estrato. Si se estratifica por más
de una variable el número de estratos totales es igual al producto del
número de estratos por cada variable individual.
11
12. Muestro probabilístico:
• Muestreo en racimos o por conglomerados: En las técnicas
anteriores se requiere de una numeración de todas las
unidades de la población pero a menudo no se dispone de una
lista completa de las unidades de muestreo.
• En estos casos una alternativa es clasificar la población en
grupos en conglomerados sin la necesidad de listar
explícitamente cada una de las unidades que la componen.
• El muestreo puede hacerse extrayendo una muestra aleatoria
simple de cada conglomerado seleccionando las unidades
incluidas en el conglomerado.
• A diferencia de los estratos donde interesa que sean lo más
homogéneo posible, los conglomerados deben ser lo más
heterogéneo posible. Así en cada conglomerado debe haber
unidades representativas de toda la población.
12
•
13. Estimación del tamaño muestral
• La determinación del tamaño de la muestra necesaria para el
estudio es un paso crítico del diseño de la investigación. Si se
escogen pocos sujetos, se puede cometer error de muestreo ya
sea del tipo I o tipo II. El error de tipo I consiste en declarar que
la exposición está asociada a la enfermedad cuando no lo está
y el de tipo II consiste en declarar que la exposición no está
asociada a la enfermedad cuando realmente lo está.
• La selección de un grupo muy numeroso puede encarecer el
costo del estudio. Para seleccionar el tamaño óptimo de la
muestra, el investigador debe realizar una «adivinación
educada», acerca del número de sujetos necesarios para las
pruebas. Desafortunadamente no existe una guía que garantice
un tamaño de muestra adecuado por lo que es importante poner
un gran esfuerzo para realizar la mejor búsqueda educada para
del tamaño de la muestra.
13
14. Estimación del tamaño muestral
• Para estudios analíticos y estudios experimentales, el tamaño
muestral es un estimado del número de sujetos requeridos para
detectar una asociación de un efecto de tamaño dado, con una
probabilidad específica de cometer un error de tipo I (falso
positivo) y un error del tipo II (falso negativo).
• Para el cálculo del tamaño muestral, los investigadores deben
también determinar la variabilidad del tamaño del efecto,
seleccionar las unidades de muestreo apropiadas, ajustar las
pérdidas en el seguimiento y/o considerar el efecto de las
variables confundentes.
• En la práctica el tamaño de la muestra se calcula en base a
programas estadísticos en computadora que permiten calcular el
número adecuado sujetos de una muestra para poder hacer
inferencia a la población blanco.
14
15. Definir los criterios de inclusión y exclusión
(opcional)
• Criterios de Inclusión: Características que deben poseer los
elementos para ser considerados parte de la población de
estudio. Ej. Pacientes de 15 años. Se mencionan los criterios de
inclusión y exclusión para homogeneizar la población. En caso
de estudios de caso y controles, por separado.
• Criterios de Exclusión: Son aquellas característica que hacen que
un elemento no sea parte de la población de estudio. Ej. En
estudios retrospectivos si la historia clínica no contiene
determinados datos serán excluidos.
• Criterios de eliminación: Se presenta en los estudios
longitudinales prospectivos. Son aquellas características que
pueden aparecer en el proceso de seguimiento y hacen que el
elemento sea eliminado de la población de estudio. Ej. Muerte,
Migración.
15
16. Ubicación de la población en el espacio y
tiempo:
No es lo mismo hacer un estudio con población
identificada, que con pacientes que acuden al hospital.
En la primera posibilidad la población está ubicada en
el tiempo y espacio por lo que describirá su ubicación.
Cuando la población no está ubicada en el espacio y
tiempo, como sucede con pacientes que acuden al
hospital se describirá en que consultorio y en que
tiempo se va a realizar la investigación. En la primera
posibilidad tiene espacio y tiempo conocido y la otra no.
16
17. VARIABLE
Es la capacidad que tienen los objetos y las cosas de
modificar su estado actual, es decir, de variar y asumir
valores diferentes.
“Es cualquier característica o cualidad de la realidad que
es susceptible de asumir diferentes valores es decir, que
puede variar, aunque para un objeto determinado que
se considere puede tener un valor fijo". Sabino (1980)
• Las variables son atributos, cualidades o
características observables que poseen las personas,
sujetos, instituciones, etc. que son susceptibles de ser
medidos, es importante definir y enumerar las
variables que se pueden medir para dar respuesta a
las preguntas planteadas en el diseño propuesto.
17
18. CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
1) Según su naturaleza:
Cualitativa o categórica: son variables que solo clasifican o
categorizan a los elementos mediante el conteo y se clasifican en
dicotómicas o politómicas, ejemplo: Nacionalidad, sexo, condición
laboral.
Cuantitativas: son variables que se expresan numéricamente y pueden
ser discretas cuando son toman dos valores observables, ejemplo:
número de hijos; o continuas cuando toman valores a lo largo de un
continuo, ejemplo: peso, talla, temperatura, etc.
2) Según la escala de medición:
Nominal: cuando identifica una cualidad: nacionalidad, profesión,
Ordinal: cuando establece jerarquía: condición socioeconómica, nivel
educativo, etc.
De intervalo: con cero condicional: temperatura
18
De razón: con cero absoluto: edad, talla, peso.
19. 3) Según la función que desempeñan en la investigación:
Las variables tienen tres usos diferentes: dependientes, independientes y
extrañas.
Variable dependiente o variable resultado: son las mediciones de los
resultados del estudio (referidas como: variables resultado, respuesta o
de efecto). Ellas constituyen el efecto en la relación causa - efecto.
Variables independientes o variables predictoras: son variables
presumiblemente causales dentro de la relación causa - efecto. Ellas
también son referidas como: variables tratamiento, causales, de
clasificación, factores de riesgo. En los estudios epidemiológicos se las
refiere como factores de riesgo
Variables extrañas o variables de confusión: son variables adicionales
que no son motivo de estudio, sin embargo afectan el resultado del
estudio, a menos que se las tenga en cuenta dentro del diseño y análisis.
Siempre son referidas como variables de confusión, de sesgo, muda,
covariables, o modificadoras de efecto.
19
20. Operacionalización de la Variable
Proceso que transforma las variables teóricas o abstractas en
indicadores susceptibles de ser medibles. Toda variable tiene una
Definición Conceptual, (DC) que se elabora de acuerdo a los
conocimientos que se tiene acerca del problema y una Definición
Operacional (DO) que establece la forma en que se medirá la
variable, garantizando que las mediciones sean válidas, exactas y
reproducibles.
La medición se realiza de manera directa (unidimensional) o indirecta
(unidimensional o multidimensional a través de indicadores). Existen
variables complejas que para ser operacionalizadas en forma
individual son desagregadas en diferentes indicadores.
VARIABLE DEFINICIÓN TIPO DE ESCALA DE INDICADOR CRITERIOS INSTRUMENTOS Y
OPERACIONAL VARIABLE MEDICIÓN PARA PROCEDIMIENTOS
VALORES DE MEDICIÓN
FINALES
DE GRADOS DE
FIEBRE TEMPERATURA CUANTITATIVA INTERVALO TEMPERATURA 38° A MAS TERMOMETRO
MAYOR DE 38°
20
21. Técnicas y procedimientos de recolección
de datos.
Son planes de trabajo que incluyen las fuentes de
donde se van a obtener los datos, su localización, el
medio o método que se utilizará para su recolección,
los instrumentos necesarios para ello que garanticen la
confiabilidad, validez y objetividad de los mismos.
•Confiabilidad: es el grado que el instrumento produce
resultados consistentes y coherentes
•Validez: grado en que mide realmente la variable que
pretende medir.
•Objetividad: grado de permeabilidad a la influencia a
los sesgos y tendencias de los investigadores, califican
e interpretan.
21
22. Instrumentos para recolección de datos
•Cualquier tipo de recurso que se utiliza para estudiar el problema
y extraer de ellos la información que se quiere investigar. En cada
instrumento se distingue dos aspectos, la forma y el contenido: la
forma, o modo que se utiliza para aproximarse a la realidad
(observación, entrevista) y el contenido, que expresa los datos
que necesitamos conseguir.
Datos:
•Registros obtenidos en la investigación y que por su procedencia
se subdividen en: 1) Datos primarios (Obtenido directamente de la
realidad con sus propios instrumentos) y 2) Datos secundarios
(Elegidos y procesados por otros investigadores), todo dato
secundario ha sido primario en sus orígenes, y los datos primarios,
se convierte en dato secundario cuando el investigador concluye el
trabajo.
22
23. Medición de las variables
• Las mediciones de las variables son observaciones que
describen los fenómenos en términos que pueden ser
analizados estadísticamente. Las mediciones deben de ser
válidas tanto externamente (Validez externa: depende de
cuanto las variables del estudio representan los
fenómenos de interés) como internamente (Validez Interna:
depende de cuanto las mediciones actuales representan
esas variables).
• Las mediciones deben realizarse con un mínimo de errores
por lo que deben ser precisas (libres de error de chance) y
exactas (libre de error sistemático).
• Las variables pueden tener básicamente cuatro tipos de
escala de medición y son: Categórica dicotómica,
categórica nominal, discreta, ordinal y continua.
23
24. Escalas de medición de las variables
• Nominal: Sus valores sólo clasifican clases (o
categorías), no ordenan de pequeño a grande o de
menos a más. Ejemplos: sexo, estado civil,
profesión, ocupación.
• Ordinal: Sus valores se clasifican en categorías y
ordenan jerarquías con respecto a la característica
que evalúa. Ejemplos: nivel socioeconómico, Apgar,
puntaje Apache de Gravedad cardíaca, clase social,
lugar en la clase.
24
25.
•De intervalo: Sus valores tienen un orden natural,
cuantifica la diferencia entre dos valores de intervalo y
tienen unidad de medida. Una variable de intervalo es
discreta cuando sólo toma un valor entero (por ejemplo:
número de hijos, veces que se consultó al
establecimiento de salud); o bien es continua si toma
cualquier valor en un intervalo (por ejemplo.: peso, talla,
índice de masa corporal, etc).
•De proporción o de razón: El cero representa la
ausencia de la característica que se evalúa. Ejemplos:
costo por atención, adecuación peso (edad)
25
26. Técnicas de recolección de datos primarios
• 1) La observación: es el uso sistemático de los sentidos orientados
hacia la captación de la realidad que se quiere estudiar, para resolver
el problema de una investigación. La observación depende: del tipo
acción que realizan los observadores, el instrumento utilizado y el
fenómeno observado.
• 2) La encuesta: es el uso sistemático de obtención de la información
proporcionado por los sujetos en estudio y se realiza mediante la
entrevista y el cuestionario.
o La entrevista es una técnica de recolección de información por
interacción de dos personas y es: no estructurada y estructurada
o El cuestionario: Es un instrumento con un formato estandarizado de
preguntas donde el informante reporta sus respuestas, es
indispensable para llevar a cabo entrevistas formalizadas abiertos y
cerrados
26
27. Observación
Según la acción de los observadores:
• Observación simple no participante: es cuando el
observador para lograr observaciones confiables y de
buena calidad, no tiene ningún tipo de relaciones con
los sujetos observados, pasa lo más desapercibido
posible.
• Observación participante: en este tipo el observador,
se integra a la acción de los observados, participando
en ella como si se tratara de un miembro más del
grupo.
27
28. Observación
Según el instrumento utilizado para la observación:
•Observación no estructurada: es simple, no regulada ni controlada,
utiliza un instrumento con lineamientos generales para observar
aspectos del fenómeno que se quiere conocer, recogiendo sólo los
datos que van apareciendo, anotando las impresiones generales que
causan los sucesos, de una manera espontánea y poco organizada. Se
utiliza en estudios piloto, cuando no se conoce muy bien la muestra
que se va a estudiar.
•Observación estructurada o formalizada: es sistemática, regulada y
controlada. Se establece de antemano la observación detallada de los
datos que se recogerá y cuantificara fácilmente, debido a su
homogeneidad. Se realiza cuando se pretende probar una hipótesis, o
cuando se quiere hacer una descripción sistemática de un fenómeno.
28
29. Observación
Según el fenómeno observado:
•En estos casos la observación del problema es
sumamente delicado especialmente cuando se observa
fenómenos de tipo social, donde es prácticamente
imposible tomar notas en el transcurso de la
observación, por las sospechas y recelo que originan.
•Esta desventaja disminuye cuando los observadores
son varios y cada uno redacta sus informes para
compararlos, completando y depurando los datos
obtenidos.
29
30. Encuesta
Entrevista
•No estructuradas: o no formalizada son aquellas donde existen
un margen más o menos grande de libertad para formular las
preguntas y las respuestas. Es informal cuando se reduce a una
simple conversación sobre el tema en estudio, el entrevistado tiene
la sensación clara y definida de que puede hablar libremente. Es
focalizada, cuando se concentrar en un sólo tema. El entrevistador
deja hablar sin restricciones al entrevistado, proponiéndole
algunas orientaciones básicas pero, cuando este se desvía del
tema original, el entrevistador vuelve a centrar la conversación
sobre el primer asunto. Es focalizada por pautas o guías, cuando
el entrevistador se guía por una lista de puntos que va
explorando en el curso de la entrevista.
30
31. Encuesta
Entrevista
•Entrevistas estructuradas o formalizadas: Se desarrollan en base a
un listado fijo de preguntas cuyo orden y redacción permanece
invariable. Se administran a un gran número de entrevistados para su
posterior tratamiento estadístico. Es rapida y de bajo costo. Su mayor
desventaja es que reducen el campo de información, limitando los datos
a una lista de preguntas. Las preguntas suelen dividirse en dos grandes
tipos:
•Preguntas de alternativas fijas o cerradas: el entrevistado solo elige
entre un número limitado de respuestas posibles.
•Preguntas de final abierto o abiertas: proporcionan una variedad más
amplia de respuestas, cuidadosamente redactadas, evitando preguntas
generales, confusas o de doble sentido.
31
32. Encuesta
Cuestionario
•Es un instrumento con un formato estandarizado de preguntas donde el
informante reporta sus respuestas. La elaboración del cuestionario
requiere un conocimiento previo del fenómeno que se va a investigar y
la experiencia del encuestador y depende de los objetivos que se busca
con la investigación y de las características de los informantes.
•
•Los cuestionarios son: Abiertos, cuando las respuestas quedan a
criterio del investigado, proporcionan mucha información, pero es más
difícil de analizar y codificar, se aplican en estudios pilotos con el fin de
obtener la mayor cantidad de datos. Los cuestionarios son Cerrados,
cuando al informante se le ofrece sólo determinadas alternativas de
respuesta. Es más fácil de codificar y contestar, pero tiene la desventaja,
que al ofrecerle categorías al informante, se le puede estar "sugiriendo"
las respuestas.
32
33. Análisis de datos:
• El análisis estadístico requiere la definición del software estadístico que
va a utilizarse.
• Luego se empieza con una estadística descriptiva que examina la
distribución de las variables, una por vez, usando medias, medianas,
desviaciones estándar, intervalos de confianza, y distribución de
frecuencias.
• Posteriormente se procede a la estadística analítica que examina el
patrón, la magnitud y significancia estadística de las asociaciones entre
variables usando tablas cruzadas, correlaciones, regresión, análisis de
varianza y otros análisis multivariados.
• El análisis de asociación entre la enfermedad y la exposición por
ejemplo en un estudio de casos y controles debe considerar dos
etapas: la primera debe evaluar la existencia de la asociación; la
segunda estima la magnitud de la asociación a través de alguna
prueba estadística adecuada
33
34. Presentación de los datos (Tablas)
• Número del cuadro: Es el código o elemento de
identificación que permite ubicar el cuadro en el
interior del documento.
• Título del cuadro: descripción resumida del
contenido del cuadro. Debe ser breve, claro y
completo. Responde a las siguientes preguntas:
¿Qué?, ¿Dónde?, ¿Cómo? Y ¿Cuando?
• Encabezamiento o conceptos: descripción de las
filas y columnas de un cuadro estadístico y se ubica
en la parte superior del cuadro.
• Cuerpo: parte donde se colocan los datos
correspondientes a las variables indicadas en el
encabezamiento. Es el contenido numérico del
cuadro.
34
35. 5) Nota de pie o llamadas: se utiliza para precisar
algunos términos o siglas del cuadro.
6) Fuente: indicación al pie del cuadro y sirve para
nombrar la publicación, entidad, estudio o fuente de
donde se obtuvieron los datos utilizados para construir
el cuadro.
7) Nota de unidad de medida: se escribe debajo del
título original. Se usa cuando se abrevia la escritura de
las cifras y para expresar en que unidades esta
expresada la variable.
8) Elaboración: indicación que se coloca debajo de la
fuente y sirve para mencionar el responsable que
utilizando datos originales o de la fuente elaboro el
cuadro estadístico final.
35
36. Presentación de los datos (Gráficos)
• Gráficos: son representaciones de figuras geométricas,
de superficie o volumen con el objeto de ilustrar los
cambios de una variable, para comparar visualmente dos
o más variables similares o relacionadas.
• Partes de un gráfico:
– Título: es una descripción del contenido del gráfico.
– Diagramas: están dados por el propio dibujo del
gráfico.
– Escalas y/o leyendas: son indicaciones donde se
precisa la correspondencia entre los elementos del
gráfico y la naturaleza de las medidas representadas.
– Fuente: origen de los datos estadísticos.
36
37. Revisión Etica:
• Las investigaciones que implican personas requieren de algunas
condiciones éticas y legales: los riesgos deben ser mínimos,
aceptación voluntaria con conocimiento informado de los riesgos y
beneficios. Selección de sujetos equitativo. Se les debe de proveer de
garantías adicionales para mantenerle una adecuada salud y mantener
una adecuada confidencialidad. Todos estos proyectos deben
someterse a un comité de revisión institucional de ética para evaluar si
cumplen los requisitos antes mencionados. Prácticamente todos los
estudios de ECC tienen como base la declaración de Helsinki ratificada
en subsecuentes reuniones sobre investigación y ética:
•
• 18ª. Asamblea Médica Mundial, Helsinki, Finlandia, junio 1964
• 29ª. Asamblea Médica Mundial, Tokio. Japón, octubre 1975
• 35ª. Asamblea Médica Mundial, Venecia. Italia, octubre 1983
• 41ª. Asamblea Médica Mundial, Hong Kong, septiembre 1989
•
37
38. ASPECTOS ADMINISTRATIVOS
• Cronograma de estudio: En el proyecto se incluye un esquema
donde se de a conocer las actividades y el tiempo previsto para la
ejecución de cada una de ellas. Debe suministrar un plan de trabajo
real indicando cuando va iniciarse y terminar cada una de la fase del
estudio. Conviene también incluir la relación de los responsables y
adjuntar una cartilla organizacional indicando los niveles de autoridad y
funcionamiento del equipo.
• Evaluación presupuestal: Con la finalidad de buscar apoyo financiero
se debe enfatizar en lo referente a recursos humanos y materiales así
como los costos del proyecto. Es importante saber si el proyecto va ser
financiado. El financiamiento ayuda al investigador a lograr los
objetivos planteados, por lo que el detalle de los recursos debe ser
considerado y especificado con precisión (salarios, compra de
materiales, papelería, equipos, instrumentos, viáticos, reproducción y
divulgación), especificando la cantidad y costo de cada uno.
•
38
39. • RECURSOS FÍSICOS • RECURSOS HUMANOS
• Local • Investigador principal
• Instalaciones • Investigador asociado
• Mobiliario • Investigadores auxiliares
• Equipo científico • Técnicos
• Instrumental • Auxiliares
• Equipo y material de oficina • Secretaria
• Varios
GASTOS GENERALES
* Gastos administrativos (hasta 10% para la
institución)
* Teléfono
* Internet
* Movilidad
* Correspondencia
* Asistencia a congresos internacionales (sólo
pasaje)
* Varios 39
40. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
• Son las obras que el autor ha consultado para su trabajo, ofrece al
lector los datos en forma correcta para que lo pueda encontrar con
facilidad cuando desea recurrir a ellas.
• Las referencias se listan con relación a todas las citas que aparecen en
el texto. Existen tres formas de hacerlo: a) Escribiendo un número
entre paréntesis para cada cita, conforme va apareciendo en el escrito,
b) Él (los) apellido (s) y la primera letra del nombre y el año de
publicación, también entre paréntesis ó c) Poniendo al final de la lista
en orden alfabético y dándole el número correspondiente a la cita en el
contenido
• Existen dos reglas que deben observarse en la sección de referencias:
1) Deben enumerarse sólo las obras importantes y publicadas y 2)
Cotejar todas las partes de cada referencia contra la publicación
original antes de presentar el original del artículo.
40
41. • 1. Sistema de nombre y año: Llamado también sistema Harvard: se
escribe el nombre y el año entre paréntesis, es ventajoso y cómodo,
las referencias no están numeradas y aparecen cuando son
requeridas, presentan algunos inconvenientes para los lectores y
editores, para los lectores: algunas veces se pierde el hilo del texto
cuando existen varias referencias en una sola línea del texto; para el
editor la desventaja es el mayor costo.
•
• 2. Sistema numérico-alfabético: Consiste en citar por número las
referencias de una lista alfabetizada, es una modificación moderna del
sistema nombre año siendo beneficioso para el editor ya que mantiene
los gastos de impresión dentro de límites razonables.
• 3. Sistema de orden de mención: Consiste en citar las referencias
por número según el orden en que se mencionan en el artículo, es un
sistema útil para revistas donde cada artículo contiene solo algunas
referencias, en casos con muchas referencias no resulta ser un buen
sistema.
41
42. Bibliografía
• Bibliografía es el listado de las fuentes impresas. En
orden alfabético. La referencia bibliográfica se refiere
a la fuente impresa consultada para la investigación.
Se coloca en orden de entrada o de cita en el texto:
• Cuando la referencia bibliográfica proviene de un
libro la referencia debe seguir el siguiente orden:
Apellidos, Nombres. Título. Ciudad de impresión:
Editorial; año de publicación.
42