Basado en el segundo capítulo del libro: Social Science Research: Principles, Methods, and Practices de Bhattacherjee (2012). Recomendado para la introducción a las practicas avanzadas de la investigación científica en ciencias sociales. Imagen extraída de https://uxplanet.org/the-rise-of-the-ux-researcher-d740f2e794c9

1. Extraído de Bhattacherjee, A. (2012). Social Science Research: Principles, Methods, and Practices. Textbooks Collection, Book 3.

2. 1. Unidades de análisis
2. Constructos y variables
3. Proposiciones e hipótesis
4. Teorías y modelos

3. • Para hacer buena investigación hace falta reconfigurar la forma de
ver las cosas.
• Es necesario “conectar los puntos” para identificar patrones y
conceptos en la realidad.
• Se requiere de un constante “ir y venir” entre el plano teórico
(donde están las leyes y teorías) y el empírico (donde se hacen las
observaciones).

4. Definición:
Personas, grupos u objetos que se desean analizar en la
investigación
• Ejemplos:
Investigaciones Unidad de Análisis
Comportamiento de compra / Actitudes frente a la tecnología Individuos
Características de equipos de trabajo / Evolución de fuerza de ventas Grupos
Efectos de la inversión en marketing / Toma de decisiones ejecutivas Organizaciones
Diferencias culturales en Latinoamérica / Efectos de políticas publicas Países
Eficiencia entre diferentes tipos de fusiones organizacionales Fusiones

5. • En algunas ocasiones identificar la unidad de análisis puede ser
complejo
• Dos preguntas de investigación similares pueden tener unidades
de análisis totalmente diferentes:
Ejemplos Unidad de Análisis
¿Que competencias caracterizan a los emprendedores exitosos? Emprendedores
¿Cuál es la mejor manera de aprender competencias de
emprendimiento?
Competencias

6. • Identificar las unidades de análisis es importante ya que define el
tipo de datos que se deben recolectar y de quién.
• La información requerida en la investigación puede venir de
fuentes muy diversas.
• En algunas ocasiones, es posible recolectar datos de unidades de
análisis inferiores y agregarlas en representación de unidades
superiores.

7. • Para poder explicar algo es necesario desarrollar conceptos,
propiedades o características generalizables y asociadas a las
unidades de análisis.
• Algunos de estos conceptos se han ido desarrollando con el
tiempo (satisfacción laboral).
• Otros, son conceptos “prestados” de otras disciplinas o idiomas
(burnout laboral, gravitación retail).
• A veces se deben crear conceptos nuevos para definir nuevas
características (pensamiento contra-factual).

8. • Estas características pueden tener diferentes grados de
abstracción:
Altura del individuo vs. personalidad del individuo
• Dependiendo de este grado de abstracción, se distinguen dos
tipos de características:
Vs.
Variables
Representación medible de un constructo
(característica abstracta)
Constructos
Características abstractas que se eligen o
crean para explicar un fenómeno

9. Constructos:
• Deben tener definiciones claras y precisas.
• Para ello se deben buscar definiciones operacionales y no
semánticas o técnicas.
Operacionales Semánticas (diccionario) Técnicas
Definen los constructos en
términos de su medición
empírica
Definen los constructos en
términos de sinónimos,
clasificación, naturaleza
Definen los constructos en
términos relacionados a su
importancia o utilidad

10. Constructos:
• Según su complejidad los constructos pueden ser de dos tipos:
Vs. Multi-dimensionales
Poseen dos o más dimensiones subyacentes
Ejemplos:
Calidad del servicio
Conflicto organizacional
Motivación laboral
Unidimensionales
No poseen dimensiones subyacentes.
Ejemplos:
Edad
Sexo
Altura

11. Variables
• Según el papel que juegan en la investigación, las variables
pueden ser de 5 tipos:
Independientes Variables que explican a otras variables
Dependientes Variables que son explicadas por otras variables
Mediadoras
Variables que son explicadas por variables independientes y a su
vez explican a otras variables dependientes
Moderadoras
Influencian la relación entre variables independientes y
dependientes
De control
Variables exógenas que no se desean explicar pero que podrían
afectar a la variable dependiente

12. Variables
• Ejemplo de una red nomológica de variables:
* La relación entre estas variables se sustenta teóricamente y se corrobora empiricamente.
Inteligencia
Desempeño
académico
Ingresos futuros
Esfuerzo
+
+ +
V. independiente V. mediadora V. dependiente
V. moderadora
Educación previa
V. de control

13. • Al buscar explicaciones a fenómenos de la realidad no es
suficiente identificar las características que se desean analizar.
• También se deben identificar los patrones y relaciones estudiados
entre estas.
• Dependiendo del plano (teórico o empírico) en el que se planteen,
estas relaciones se denominan:
Vs. Hipótesis
Formulación empírica de una preposición,
planteada como una relación entre variables
Proposiciones
Relación tentativa entre constructos, que se
establece de forma declarativa

14. • Planos teóricos y empíricos de una investigación:
Variable
independiente
Variable
dependiente
Constructo A Constructo B
Proposiciones
Hipótesis

15. Hipótesis
• El objetivo de una hipótesis es la de probar si es que una
proposición es verdadera o falsa.
• Dependiendo de su precisión, las hipótesis pueden ser fuertes o
débiles:
La inteligencia de un estudiante esta relacionada con su desempeño
académico
La inteligencia de un estudiante esta positivamente relacionada con su
desempeño académico
La inteligencia de un estudiante tiene efectos positivos en el desempeño
académico
_
+

16. • Enunciados que no establezcan una relación clara entre variables
y que no pueda ser corroborada empíricamente, no se consideran
hipótesis.
• Ejemplos:
 Los estudiantes son generalmente inteligentes
 Todos los estudiantes pueden alcanzar un buen desempeño académico
 El posible que los estudiantes inteligentes tengan mejor desempeño académico
 Los estudiantes que son inteligentes son mejores estudiantes

17. Teorías
Definición
Conjunto sistemático e interrelacionado de constructos y
proposiciones destinado a explicar y predecir fenómenos o
comportamientos.
• Una buena teoría debe estar respaldad por hechos o datos
observados y debe tener algún valor práctico.
• “La teoría sin práctica es estéril, la práctica sin teoría es oscuridad”
Kurt Lewin.

18. Teorías
• Una teoría no es un “verdad absoluta”, sino representa a un
explicación sobre un fenómeno o comportamiento.
• Las teorías no deben ser aceptadas solo por que “alguien” las
propone.
• En el progreso de la ciencias, las teorías más débiles son
reemplazadas por mejores teorías.

19. Modelos
Definición
Representación de todo o parte de una teoría.
• Mientras que las teorías explican fenómenos, los modelos intentan
representar dichos fenómenos.
• Estos modelos pueden ser:
 Descriptivos
 Predictivos
 Normativos

20. Modelos
• El proceso para la construcción de modelos puede involucrar
razonamiento inductivo o deductivo:
Teoría / lógica
Conclusiones
preliminares
Modelo final
Observaciones
empíricas
Relaciones especificas
entre variables
Desarrollo
de premisas
Resultados
anticipados