taller de tesis sesion 1 ingenieria

1. Taller de Tesis I
Sesión 07
Pedro Pablo Rosales López, Mg.Ing.

2. Contenido 7/8
 Tipos del diseño de investigación
 Investigación experimental:
 Experimento puro
 Pre-experimental
 Cuasi experimental
 Investigación No experimental:
 Transaccional:
o Descriptivo
o Correlacional - causal
 Longitudinales:
o De tendencia o trend,
o De cohorte y
o Panel
 Operacionalización de las Variables:
 Indicadores

3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
Taller de Tesis I

4. Diseño de Investigación
 Plan o estrategia para recolectar y analizar información
con el fin de llegar a conclusiones basadas en evidencia
sólida y no en un razonamiento defectuoso o en meras
opiniones

5. Diseño de Investigación
 ¿Qué se va a hacer?
 ¿Cómo se piensa hacerlo?
 ¿Por qué se da cada paso?
 ¿Por qué se da cada paso así y no de otra forma?

6. Tipos de Diseños de Investigación
Diseños de
Investigación
No Experimentales
Experimentales
Administran Estímulos o
Tratamientos
Longitudinales
Evolutivos
Transeccionales
Transversales
Pre -
Experimentales
Cuasi -
Experimentales
Experimentales
Puros
Tendencia
Cohorte
Panel
Exploratorios
Descriptivos
Correlacionales
Explicativos

7. INVESTIGACIÓN
EXPERIMENTAL
Taller de Tesis I

8. Tipos Básicos
 Exploratorio:
 Más flexibilidad que precisión.
 Descriptivo:
 Medición precisa de fenómenos.
 Diseño debe evitar el sesgo en la observación.

9. Tipos Básicos
 Explicativo
 Observación confiable, no sesgada
 Diseño debe servir de base para inferir la influencia causal de
una(s) variable(s) sobre otra(s)
 Posibilidad de evaluar la hipótesis central vs. hipótesis
alternativas

10. Limitaciones
 Éticas
 Presupuestales
 De tiempo
 De falta de datos

11. Diseño Causal
 Permite inferir relaciones causales entre las variables
 Define el dominio de generalizabilidad
 Un mal diseño puede llevar a conclusiones
insignificantes o erróneas, aun si las ideas o las
hipótesis son brillantes

12. Diseño Causal
 ¿Qué Busca?
 Establecer una relación entre dos o más variables
 Demostrar que los resultados son generalmente ciertos en el
mundo real
 Revelar si un fenómeno precede a otro en el tiempo
 Eliminar tantas explicaciones alternativas como sea posible

13. Diseño Causal
 Requisitos:
 Covariación
 Proceso lógico
 Precedencia en el tiempo
 Eliminar la posibilidad de relación espuria

14. Relaciones Causales y Espurias
X Y
Relación causal
X Y
Z
Relación espuria

15. ¿Diseño Causal?
 Evaluación de Requisitos
 Entonces estamos en una relación espurea




Covarianza
Proceso lógico
Procedencia en el tiempo
Eliminar la posibilidad de relación espurea

16. Relaciones Causales y Espurias
X
(Sanciones
por tardanza)
Y
(Tardanza
Laboral)
Relación causal
-
Z
(Educación)
Relación espuria
- +
X
(Sanciones
por tardanza)
Y
(Tardanza
Laboral)

17. Diseño Experimental
 Controlar la exposición a una variable experimental (VI)
 Asignar los sujetos a diferentes grupos
 Observar y medir la respuesta o comportamiento (VD)

18. Diseño Experimental
 Dos grupos:
 Grupo experimental (expuesto al estímulo)
 Grupo de control (no expuesto al estímulo)

19. Diseño Experimental
 Asignación aleatoria de individuos a los grupos
 Pertenencia al azar, no por autoselección
 Los grupos son prácticamente idénticos en todos los aspectos
 Esto es lo que hace tan poderosos los experimentos

20. Diseño Experimental
 Control de la administración del estímulo (dónde,
cuándo, bajo qué circunstancias)
 Medición de la VD antes y después del estímulo
 Control del entorno
 Exclusión de factores o influencias extraños que puedan afectar
la VD
 Misma hora del día, mismas condiciones, etc.

21. Resultados
 Covariación
 Proceso lógico
 Precedencia temporal
Grupo
Pre-test
Medición Tardanza
Laboral
Post-test
Medición de Tardanza
Laboral
Experimental 70% 20%
De control 68% 66%

22. Resultados
 Descarte de posibles explicaciones alternativas y de
relaciones espurias
 Selección aleatoria
 Manipulación del experimento
 Los grupos (en promedio) sólo difieren en la exposición al
tratamiento
 La diferencia en Tardanza Laboral es atribuible a
la Capacitación
Grupo
Pre-test
Medición Tardanza
Laboral
Post-test
Medición de Tardanza
Laboral
Experimental 70% 20%
De control 68% 66%

23. Diseño Experimental
Pre-test Post-Test
Grupo experimental (aleatorio) Yexp1 X Yexp2
Grupo de control (aleatorio) Ycont1 Ycont2
Efecto experimental = (Yexp2 - Yexp1 ) - (Ycont2 - Ycont1 )
0

24. Validez Interna
 En qué medida el diseño garantiza que la posible
relación encontrada es causal, y no espuria.
Condiciones que afectan la Validez Interna:
Historia
Maduración
Efecto del testing
Sesgos de selección
Regresión a la media
Mortalidad experimental
Alteración del instrumento antes y después

25. Validez Interna del Diseño Experimental
 A pesar de todo esto, el diseño experimental es el más
sólido en cuanto a su validez interna

26. Validez Externa del Diseño Experimental
En qué medida los resultados son generalizables a:
 Poblaciones más amplias
 Momentos diferentes
 Condiciones diferentes
Peligro para el Diseño Experimental
La muestra original no es representativa
Las condiciones son artificiales

27. Otros tipos de diseño experimental
 Diseño post-test simple
 Grupos virtualmente idénticos (selección aleatoria, grupos
grandes)
 Sólo se hace medición post
 No hay efecto de prueba
 Series de tiempo experimentales (cuando no se sabe
cuánto tiempo tarda en aparecer el efecto)
 Diseño multigrupo (cuando se miden varios niveles de la
VI)
 Experimentos de campo o cuasi-experimentos.

28. INVESTIGACIÓN NO
EXPERIMENTAL
Taller de Tesis I

29. Inferencia causal en diseños no experimentales
 Un solo grupo
 No hay control sobre la asignación de sujetos
 No hay control sobre la aplicación del estímulo (VI)
 Inferencias causales menos fuertes que en los
diseños experimentales

30. Ejemplos de diseños no experimentales
 Encuestas
 Grupos Focales
 Datos Agregados
 Análisis Documental o de Contenido
 Estudios de Caso

31. Series de tiempo
 Varias mediciones de la VD tomadas antes y después
de la “introducción” de la VI
 Tendencias pre-test
 Mediciones post
 ¿Cambian las tendencias?

32. Diseño transversal (cross-section)
 Mediciones de las VI y VD tomadas (aprox.) al mismo
tiempo
 No hay control sobre
 Aplicación del tratamiento
 Asignación de sujetos a grupos
 Condiciones de aplicación de la VI
 Técnicas estadísticas para producir grupos
cuasi-experimentales y de cuasi-control
post-tratamiento

33. Problemas en el Diseño transversal
 No hay garantía de precedencia temporal
 Especialmente cuando las variables son actitudes o creencias
 Es difícil incluir medidas de todas las explicaciones
alternativas posibles
 Puede haber “sesgo de variable omitida”
 Las diferencias entre los “grupos” pueden ser sistemáticas, no al
azar

34. Diseño de panel
 Diseño transversal + dimensión temporal
 Hay un pre-test
 Ejemplo
 Estudio de Satisfacción Laboral en la Industria de Manufactura
en el Perú.
 Problema: “Satisfacción Laboral”

35. Estudio de caso
 Examen a uno o unos pocos casos
 Más detalle y profundidad
 Combinación de varios métodos de recolección de datos
 Entrevistas
 Documentos
 Observación
 Considerado por algunos como un diseño inferior para
hacer inferencias causales

36. Estudio de caso
 Exploratorio
 Cuando se conoce poco el fenómeno
 Sugerir explicaciones generales posibles  hipótesis que
pueden ser probadas más sistemáticamente observando más
casos
 Descriptivo
 Averiguar y describir qué sucedió en una o unas cuantas
situaciones
 No se buscan explicaciones generales
 Explicativo
 Probar hipótesis deducidas de teorías existentes

37. Otras estrategias de investigación
 Modelos formales
 Simulaciones

38. El secreto de la sabiduría , del
poder y del conocimiento es la
humildad.
ERNEST HEMINGWAY

39. Bibliografía
 Hernández Sampieri,R., Fernández Collado,C. y
Baptista Lucio,P. (2010). Metodología de la
Investigación. 5ta Edición. Mèxico,DF: McGraw-Hill.
Interamericana Editores.
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