1. ASIGNATURA TALLER DE INVESTIGACION ADMINISTRATIVA SEMANA 3 UNIVERSIDAD NACIONAL “ SAN AGUSTIN” - AREQUIPA Augusto JAVES SANCHEZ Lic. Administración Maestría en Gestión Estratégica de Organizaciones Doctorado en Administración EXPOSITOR METODOLOGÍA

2. METODOLOGÍA

4. TIPOS DE DISEÑOS DISEÑOS EXPERIMENTALES .- Es aquel que se centra en la verificación de las hipótesis, a través de la manipulación deliberada de variables por parte del investigador, en una situación controlada de sus elementos principales.

5. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES .- Se basan en la obtención de información, tal como se manifiestan las variables en la realidad, sin influencia del investigador en su comportamiento. TIPOS DE DISEÑOS

6. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES DE INVESTIGACIÓN

7. Diseños No Experimentales de Investigación INVESTIGACIÓN EX POSFACTO (después del hecho).- Trata de determinar las relaciones entre las variables, tal como se presentan en la realidad, sin la intervención del investigador. Ella puede dividirse a su vez en estudios: retrospectivos y prospectivos .

8. LOS ESTUDIOS RETROSPECTIVOS.- son aquellos en los que se parte de un fenómeno al que se le buscan las posibles causas en el pasado. Ejemplos: ¿Cuáles fueron las causas de la disminución de la mortalidad infantil entre 1995 y 1998?. ¿Cuáles son los motivos por los cuáles algunos docentes de secundaria no están de acuerdo con el nuevo enfoque pedagógico? Diseños No Experimentales de Investigación

9. LOS ESTUDIOS PROSPECTIVOS .- son aquellos en los que se parte de la observación de uno o varios factores a los que se les trata de buscar los efectos en un intervalo de tiempo. Ejemplos: ¿De qué manera influirá la descentralización de la gestión en salud en la calidad de la atención del adulto mayor, en los próximos tres años?. ¿De qué manera influirá la descentralización de la gestión educativa en la calidad de la enseñanza pública, en las municipalidades de menos de cincuenta mil habitantes en los próximos cinco años?. Diseños No Experimentales de Investigación

10. LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS.- Son aquellos que buscan describir, más no explicar determinadas características del objeto de estudio. Ejemplos: ¿Cuáles son las características comunes en los hábitos alimentarios de las personas mayores de noventa años en la costa peruana? ¿Cuáles son las características socioeconómicas de las personas menores de veinticinco años, con hábito de fumar, en el país? Diseños No Experimentales de Investigación

11. LAS INVESTIGACIONES TRANSVERSALES.- Investigan el objeto en un punto determinado del tiempo, del cual se toma la información que será utilizada en el estudio. Esta información puede referirse a uno o varios objetos de estudio. Les interesa la descripción o explicación del fenómeno en un momento específico, más no su evolución. Ejemplos: ¿Cuáles son las características socioeconómicas de los estudiantes de las universidades privadas de provincias en la actualidad? ¿Cuáles era el promedio de las remuneraciones en las medianas empresas que quebraron en 1998? ¿Cómo se comportó la relación entre los gastos en Marketing y Publicidad, y volumen de ventas, en las empresas nacionales, durante el 1997?.

13. 2.2. Problema correlacional.- Deben buscarse los datos de las variables de estudio, en una muestra (grupo) de la población y relacionarlas estadísticamente entre sí. 2.3. Problema de comparación entre grupos.- Deben buscarse los datos de la variable en estudio para los grupos y compararlos entre sí. 2.4. Problema explicativo causal.- Deben buscarse los datos de las variables de estudio, en dos muestras (grupos) de la población; en uno en el que se presente el efecto y otro en el que no. DETERMINACIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS LÓGICOS QUE PERMITAN LOGRAR LA SOLUCION DEL PROBLEMA

14. 3. Determinar qué datos tenemos y qué datos nos faltan. 4. Encontrar o diseñar los instrumentos que nos permitan encontrar los datos faltantes. 5. Determinar las técnicas estadísticas que nos permitan procesar la información, en función del problema planteado. DETERMINACIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS LÓGICOS QUE PERMITAN LOGRAR LA SOLUCION DEL PROBLEMA

15. 6. Planificar y organizar el trabajo de campo (aplicación de los instrumentos : cuestionarios, entrevistas, observaciones, etc.) . 7. Ejecutar el trabajo de campo. 8. Procesar estadísticamente la información obtenida 9. Analizar e interpretar la información 10. Redactar el informe de investigación DETERMINACIÓN DE LOS PROCEDIMIENTOS LÓGICOS QUE PERMITAN LOGRAR LA SOLUCION DEL PROBLEMA

16. EJEMPLO PROBLEMA ¿ CUALES SON LAS PRINCIPALES DIFERENCIAS ENTRE LOS ALUMNOS DE ALTO Y BAJO RENDIMIENTO ACADÉMICO EN LA UNIVERSIDAD DEL NOROESTE ?.

18. 3. Definir qué características, además de la del rendimiento académico, son importantes estudiar (por ejemplo, sexo, edad, carrera, lugar de residencia, procedencia socioeconómica, condiciones materiales para el estudio, hábitos de estudio, etc). 4. Determinar los instrumentos de obtención de la información: cuestionarios a los alumnos .

19. 5. Aplicar los cuestionarios 6. Procesar la información aplicando las técnicas estadísticas correspondientes. 7. Comparar los resultados de los dos grupos (alto y medio rendimiento) 8. Interpretar los resultados llegando a conclusiones acerca de las diferencias principales entre los grupos, en cuanto a las características seleccionadas.

21. DISEÑOS EXPERIMENTALES DE INVESTIGACIÓN

22. ELEMENTOS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL VARIABLE INDEPENDIENTE (VI).- Es la causa que es manipulada por el investigador en la investigación. VARIABLE DEPENDIENTE (VD).- Es el efecto, cuyos valores deben variar , una vez que se manipula la VI, si ésta fuera una causa real. GRUPO EXPERIMENTAL (GE).- Es el grupo al cual se le manipula la VI, para observar si ocurren variaciones en los valores de su VD. GRUPO DE CONTROL (GC).- Es el grupo al cual NO se le manipula la VI, por lo que los valores de su VD deben permanecer inalterables, durante toda la investigación.

25. POBLACIÓN Y MUESTRA

26. POBLACION Y MUESTRA POBLACION: Es un grupo de posibles participantes a los cuales se desea generalizar los resultados del estudio. Es la totalidad del fenómeno a estudiar en donde las unidades de población poseen una característica común, la cual da origen a los datos de la investigación. MUESTRA: Es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población .

29. 3. Seleccionar la muestra por medio de un procedimiento donde el simple azar determina cuáles son los miembros que van a constituir la muestra 4. Cuando se tiene los nombres o números de cada uno de los miembros de la población, éstos son introducidos en una ánfora, bolsa o sombrero, se les mezcla lo suficiente y luego se procede a extraer uno a uno los papeles hasta completar el número de sujetos fijados como tamaño de la muestra.

30. Aleatorio estratificado.- consiste en dividir la población en subconjuntos o estratos cuyos elementos poseen características comunes. Por ejemplo, en una institución de Educación Superior, se divide a la población por carreras (las cuales conforman estratos). Posteriormente se hace una selección al azar. Aleatorio Sistemático.- implica seleccionar de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. K es un intervalo que va a estar determinado por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra (K=N/n)

31. Ejemplo: Supongamos que se tienen 100 sujetos en la población y que deseamos una muestra de un tamaño de 20, entonces que el intervalo de muestreo será: K= N/n 100/20 = 5 En el cálculo del muestreo sistemático se divide la población entre la muestra y el producto indicará cada cuantos sujetos deberemos elegir para la muestra. Para elegirlos dividiremos 100 entre 20, así obtendremos que cada cinco(5) sujetos deberemos elegir uno para nuestra muestra.

32. MUESTRAS NO PROBABILISTICAS: Procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra. Se clasifican en: Muestreo Casual o Accidental.- Selección arbitraria de los elementos sin un juicio o criterio establecido. Por ejemplo, un encuestador se ubica en un sector y aborda a los transeúntes que pasan por el lugar.

33. Muestreo Intencional u opinático.- Selección de los elementos con base en criterios o juicios del investigador. Muestreo por cuotas.- Se basa en la escogencia de los elementos en función de ciertas características de la población, de modo tal que se conformen grupos o cuotas correspondientes con cada característica.

34. Problema: ¿Qué relación existe entre el grado de instrucción y el ingreso económico personal en el Perú actual? Hipótesis: A mayor grado de instrucción, mayor ingreso económico personal. Diseño Metodológico Tipo: No experimental, Correlacional, transversal. Se estudiará el comportamiento actual de la relación entre las variables. Instrumento de Obtención de Datos: Entrevista-cuestionario. Procesamiento estadístico de los datos: Se utilizaran técnicas de estadísticas descriptivas para la presentación de las variables y el análisis de regresión y correlación lineal para analizar la asociación entre el grado de instrucción y el ingreso económico. Ejemplo:

35. TECNICAS DE RECOLECCION DE DATOS

37. ABIERTAS .- Permiten total libertad en las respuestas. Ejemplo: ¿Qué opina Ud. sobre los programas violentos de la televisión? ¿Qué piensa Ud. sobre el actual gobierno én su país? CERRADAS .- Las respuestas están predeterminadas . MIXTAS .- Combinación de abiertas y cerradas Ejemplo: ¿Asiste usted frecuentemente a la biblioteca? Si…………No……………. ¿Por qué?........................................................................................ TIPOS DE PREGUNTAS: Dicotómicas Politómicas Dos alternativas de respuesta Más de dos alternativas Ejemplo: ¿Le gusta el cine?: Si…..No….. Ejemplo: ¿Va usted frecuentemente al cine? Si……No…….Depende…………..

44. GUIA DE OBSERVACIÓN Nombre del observador: Día (N° de orden, día 1, día 2, etc): Fecha: Asistencia y Puntualidad Antes de la hora A la hora 1’ a 5’ después 6’ a 15’ Después de 15’ Total Asist Total Tard Horario de Biblioteca Antes de la hora A la hora 1’ a 5’ después (antes) 6’ a 15’ (antes) Después (antes)de 15’ Apertura Cierre C.Trato 20’ 40’ 60’ 80’ 120’ 140’ 160’ 180’ 200’ 220’ 240’ 260’ 280’ Exc. MB. B. R. M.

45. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

46. TECNICAS ESTADÍSTICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Es una relación entre determinadas características de las variables o las unidades de observación y las veces (frecuencia) que ella aparece, que puede expresarse en forma de tablas o de gráficos. Para la confección de una distribución de frecuencias debe determinarse: Tipos de clases, cantidad de clases y asignar los datos a cada clase y contarlos. Ejemplo: Pregunta de una encuesta para evaluar la calidad de la atención en el Hospital Municipal. Total de encuestados = 100 Calidad del Trato Conteo Frecuencia Excelente / / / / / / / / 8 Muy Bueno / / / / / / / / / / 10 Bueno / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / 22 Regular ///////////////////////////////////// 39 Malo //////////////// 18 Anulados / / / 3 Total 100

47. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Se utilizan para representar, con un solo estadígrafo, las características relevantes de la variable o la clase. Las medidas de tendencia central más utilizadas en la estadística son: LA MEDIA, LA MEDIANA, LA MODA. LA MEDIA ARITMETICA Se representa mediante el símbolo “X”. Se calcula mediante la siguiente fórmula: x =  X n Donde: X = valor de las observaciones n = cantidad de observaciones Por ejemplo: Calcular la edad promedio de los miembros de un grupo. Edades: Juan = 25 María = 30 José = 35 Carmela = 20 Luisa = 20 Edad Promedio = 25 + 30 + 35 + 20 + 20 / 5 = 26

48. LA MEDIANA Se utiliza para describir el centro o medio de una distribución o de un grupo de datos. Ella constituye el valor del renglón central, o la media de los dos renglones centrales, cuando los valores se colocan en orden ascendente o descendente. Por ejemplo: Dado los siguientes valores: 15 50 30 75 10 5 90 Para calcular la mediana primeramente habría que ordenarlos, lo cual haremos de forma ascendente: 5 10 15 30 50 75 90 Dado que hay 7 valores el 4° sería la mediana, en este caso 30. El número de orden que ocupa la mediana en la distribución, se calcula mediante la siguiente fórmula: M = n + 1 2 En el ejemplo anterior: M = 7 + 1 = 4 , la mediana se ubica en el 4° lugar de la serie 2

49. LA MEDIANA Si la cantidad de valores (n) es par, entonces se define como la media de los dos valores centrales y, por tanto; no es un valor real de la distribución.: Por ejemplo: Dada la siguiente serie de valores: 5 12 18 24 48 72 74 82 96 100 La mediana se ubicaría entre los puestos 5° y 6° de la serie (10 + 1) / 2 = 5.5, es decir, entre 48 y 72, siendo la media de ambos; y por tanto, la mediana es igual a 60. LA MODA Se define como el valor de mayor frecuencia en la distribución; es decir, aquel que más veces aparece. Por ejemplo: En la serie: 2 2 2 4 6 7 7 La MODA sería 2, pues aparece tres veces; el resto aparece sólo una vez.

50. LA MODA Una distribución puede tener varias modas o no tener ninguna. Por ejemplo, dadas las siguientes series: 2 5 5 6 7 9 9 12 2 4 6 11 21 50 75 2000 La primera tiene dos modas : 5 y 9 (es bimodal); mientras que la segunda no tiene moda; carecería de sentido decir que todas son modas porque tienen la misma frecuencia.