Diseño de investigacion enfoque cuantitativo la revista

DISEÑO DE INVESTIGACION ENFOQUE CUANTITATIVO

DISEÑO

DISEÑO NO

DISEÑO NO

EXPERIMENTAL

EXPERIMENTAL

EXPERIMENTAL

TRANSECCIONAL

LONGITUDINAL

POTENCIALIZACION DE LA VARIABLE

1

EDITORIAL DISEÑO DE INVESTIGACION. ENFOQUE CUANTITATIVO LA REVISTA

DISEÑO EXPERIMENTAL Por: Ernesto Manzanilla

3

DISEÑO NO EXPERIMENTAL Transeccional Por: Rosa Cova

5

DISEÑO NO EXPERIMENTAL Longitudinal Por: Marisol Piña

7

OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLE 12

Por: Marien Torrealba y Tony Arismendi

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

El Diseño se refiere a la estrategia que se utilizará para cumplir con los objetivos de la investigación, está compuesta por una serie de decisiones, procedimientos y técnicas que cumple funciones particulares.

En un plano general existe tres alternativas de diseños: a) experimentales b) cuasiexperimentales y c) no experiemental.

Sampieri establece que las investigaciones no experimentales es una investigación sistemática y empírica en que las variables independientes no se manipulan por que ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones se realizan sin intervención o influencia directa y dichas relaciones se observan tal como se han dado contexto natural.

20 2

DISEÑO EXPERIMENTAL O INVESTIGACION EXPERIMENTAL. Por: Ernesto Manzanilla

S

egún el autor (Fidias G. Arias (2012), define: La investigación experimental es

un proceso que consiste en someter a un objeto o grupo de individuos, a determinadas condiciones, estímulos o tratamiento (variable independiente), para observar los efectos o reacciones que se producen (variable dependiente).

Etapas o Fases: Planteamiento del problema, formulación de objetivos, justificación, sistema de variables, marco teórico, marco metodológico, conclusiones y recomendaciones.

El diseño experimental somete a un grupo de individuos (u objetos) a ciertos estímulos para observar sus efectos.

Ventajas.

La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y control permite controlar la validez interna del experimento.

Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad.

La utilización de la pre prueba permite cuantificar el cambio inducido por el tratamiento experimental.

La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las unidades de análisis.

3

Limitaciones : La validez interna pudiera ser afectada por la pre prueba.

El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable en grupos pequeños.

Diseños de Solomon: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos de diseños experimentales Solomon propone diseños con tres y cuatro grupos. Éstos son una extensión de los diseños experimentales de dos grupos. Es posible verificar los posibles efectos de la pre prueba sobre la pos prueba y controlar las fuentes de invalidación interna. Los diseños de Solomon tienen la siguiente estructura:

Técnicas de Recolección de Datos: Se entenderá por técnica de recolección de datos, el procedimiento o forma particular de obtener datos o información, a través de cualquier recurso, dispositivo o formato, encuestas, entrevistas, cuestionarios entre otros.

Ejemplo de diseño de Solomon.

Análisis de los resultados: Es el proceso a través del cual ordenamos, clasificamos y presentamos los resultados de la investigación en cuadros estadísticos, en graficas elaboradas y sistematizadas a base de técnicas estadísticas con el propósito de hacerlos comprensibles.

Definición de Hipótesis: Es una suposición que expresa la posible relación entre dos o más variables, la cual se formula para responder tentativamente a un problema o pregunta de investigación.

Tipos de hipótesis y características: De investigación, estas se califican en: Explicativas, predictivas, comparativas, correlacionales,4  descriptivas, alternativas y nulas.

DISEÑO NO EXPERIMENTAL TRANSECCIONAL. Por:Rosa Cova

E

ste tipo de diseño es también conocido como transversal y tiene como propósito

analizar el estado de una o diversas variables en un momento dado o la relación entre variables en un punto único en el tiempo.

FASES O ETAPAS: En

Analiza una o más variables en un punto único en el tiempo.

el diseño transeccional se

cumplen dos fases, una descriptiva que ocurre cuando se miden las variables en forma individual y se reportan estas mediciones y otra correlacional que ocurre cuando se describe la relación entre variables.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS: La

gran ventaja de este tipo

de diseño es el bajo costo financiero para la realización de la investigación, por ser un diseño muy sencillo de realizar a la hora de recolectar datos. La limitación de este tipo de estudio radica en no poder separar los efectos de las múltiples variables que puedan intervenir en la investigación porque; en este tipo de diseño las variables no se pueden manipularse por separado.

TECNICA DE RECOLECION DE DATOS Y ANALISIS DE LOS RESULTADOS:

En el diseño de investigación cuantitativo no experimental transeccional o transversal no hay una técnica específica para la recolección de datos, estos se recolectan en un solo momento y en un tiempo único y los resultados se analizan describiendo o midiendo la relación entre las variables en un tiempo determinado.

5

DEFINICION DE HIPOTESIS TIPOS Y CARACTERISTICAS

E

s bien sabido que las hipótesis son las guías que se establecen hacia el problema de investigación. En el diseño transeccional se distinguen dos tipos: una

correlacional, caracterizada por limitarse a establecer relaciones sin precisar sentido de casualidad y la otra casual, que se caracteriza por pretender analizar relaciones de casualidad.

DEFINICION DE VARIABLES TIPOS Y CARACTERISTICAS

La variable es una propiedad que puede adquirir diversos valores y su variación es susceptible de medirse. En el diseño transeccional las variables puede ser de dos tipos: EXPLICATIVAS

Se caracterizan por establecer relaciones causales donde las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad y el investigador las observa y reporta.

LINK DE INVESTIGACION NO EXPERIMENTAL TRANSECCIONAL

Las variables pueden ser explicativas y descriptivas

DESCRIPTIVAS

Es donde el investigador puede precisar relaciones entre variables sin concretar sentido de causalidad.

http://www2.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S131758152007000100014&lng=es&nrm=Iso

6

DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUNAL Por: Marisol Piña

S

on estudios donde el investigador tiene como principal interés analizar los cambios a través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones entre éstas.

En los estudios longitudinales se recolectan los datos en un punto o periodos específicos, para hacer inferencia con respecto el cambio, sus determinantes y consecuencia. Por ejemplo el estudio de los niveles de ansiedad en los venezolanos en los últimos cinco (5) años.

Los diseños longitudinales suelen dividirse en 03 tipos: diseños de tendencia, diseños de análisis evolutivo de grupos y diseños panel y puedo ser representado según el siguiente esquema:

Tendencia Diseño no Experimental Longitudinales

Análisis Evolutivo Panel

7

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE TENDENCIA Son aquellos estudios en que se analizan cambios a través del tiempo dentro de alguna población en general. Su característica distintiva es que la atención se centra en una población. Por ejemplo, una investigación para analizar cambios en la actitud hacia matrimonio homosexual en una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamos anualmente durante 05 años) y se examina su evolución a lo largo de este periodo. Se puede observar o medir toda la población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observen o midan las variables o las relaciones entre éstas.

Estos diseños pueden representarse de la siguiente manera:

Medición Población X

Medición Población X

Medición Población X

Tiempo 1

Tiempo 2

Tiempo n

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES ANALISIS EVOLUTIVO

Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos vinculados de alguna manera. Usualmente en estos diseños se extrae una muestra cada vez que se mide al grupo o subpoblación más que incluir a toda la subpoblación.

Medición subpoblación X Tiempo 1

Medición subpoblación X Tiempo 2

Medición subPoblación X Tiempo n

8

En los diseños de tendencia y de evolución de grupo se estudia el cambio en subpoblaciones o poblaciones pero debido a que en cada momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual (porque las personas pueden cambiar). Si hay cambios, el investigador no puede determinar específicamente qué individuos provocan los cambios.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE PANEL

Estudia el mismo grupo específico de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos. Ejemplo lo sería una investigación que observara anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de ejecutivos en relación a un programa para elevar la productividad, digamos durante cinco años. Cada año se observaría la actitud de los mismos ejecutivos.

Medición poblaciòn subpoblación X Tiempo 1

Medición poblaciòn subpoblación X Tiempo 2

Medición poblaciòn subpoblación X Tiempo n

Este tipo de diseño tiene como ventaja que permite conocer los cambios grupales, y además los cambios individuales, permite determinar casos específicos introduce el cambio.

Este diseño es

conveniente cuando la población o subpoblaciòn es relativamente estática.

9

VENTAJAS En

forma

DESVENTAJAS

general

los

estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información variables

y

sobre sus

cómo

las

relaciones

evolucionan a través del tiempo.

Son estudios desarrollados en el contexto natural, cercana a la

En cuanto a las desventajas requiere mayor tiempo para el desarrollo del estudio, razón por la cual puede resultar más costosa para el investigador.

Adicionalmente estos estudios se desarrollan con poco control riguroso y es complicado inferir las relaciones causales de las variables.

realidad cotidiana.

Para Sampieri los estudios Longitunales, recolectan datos sobre la variable o sus relaciones en dos o más momentos para evaluar el cambio de estas. Y se fundamentan en hipótesis de diferencias de grupo, correlacionales y causales. Adicionalmente establece como técnicas de recolección de datos la observación, la encuesta y entrevista.

En los estudios longitudinales el análisis de resultados comprende el estudio de los resultados estadísticos obtenidos con los datos y comprende las tablas de frecuencia, cuadro de doble entrada, correlaciones, etc

10 

EJEMPLOS DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINAL

L

os estudios de diseño no experimental tiene un aplicación en diversas áreas de conocimiento, a continuación se presenta un ejemplo de este diseño con el trabajo del autor

Sánchez, A (2012), titulado Acondicionamiento físico y calidad de Vida.

Estudio Longitudinal en mujeres mayores sedentarias, en el cual tiene como objetivos conocer los efectos del programa de programa de entrenamiento sobre los componentes de calidad de vida y la condición física saludable en mujeres sedentarias en 04 temporadas (10 meses), y conocer los efectos del desentrenamientos tras el programa de entrenamiento sobre los componentes de la calidad de vida y condiciones físicas saludable en la misma población de mujeres sedentarias. Este estudio fue aplicado a una muestra de 20 mujeres mayores de 70 años que nunca habían intervenido en físico-deportivas anteriormente, quienes formaron parte de estudio desarrollado en 04 temporadas de 10 meses, y tres periodos de desentrenamiento 02 meses. Se confirmaron las 04 hipótesis correspondientes a cada objetivo de investigación planteada. El análisis estadístico de los datos obtenidos de la aplicación de un cuestionario de 36 preguntas que permitieron medir los componentes de la calidad de vida en dichas mujeres.

Señalar que el tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el enfoque seleccionado, el problema

a

contexto

que

investigar, rodea

el la

investigación, los alcances del estudio a efectuar y las hipótesis 11 

OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLE. Por:Marien Torrealba y Tony Arismendi

DEFINICION DE VARIABLE

S

e entiende por variables una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse.

Ejemplo de variables: el sexo, la motivación intrínseca

hacia el trabajo, el atractivo físico, entre otros. La variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales adquieren diversos valores o manifestaciones respecto a la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia, varían en ello.

Las personas son susceptibles de medirse u observarse.

Según D´Ary, Jacobs y Razavieh el término variable se define como las características o atributos que admiten diferentes valores.

De acuerdo con el sujeto de investigación las variables se clasifican en categóricas y continuas. Las variables

categóricas

clasifican

a

los

sujetos

distribuyéndolos en grupos, de acuerdo a algún atributo previamente establecido, por ejemplo, el idioma o la ocupación. Este tipo de variables se subdividen a su vez en dos: variables dicotómicas que poseen dos categorías por ejemplo hombre-mujer, y variables policotómicas que establecen tres o más categorías, por ejemplo estado civil o nivel académico. Son variables continuas cuando se miden atributos que toman un número infinito de valores, como por ejemplo, el peso, la talla, la estatura, entre otros.

12 

Ejemplo: variable categórica.

Ejemplo: variable continua.

Las variables categóricas se integran por una serie de características o atributos que forman una categoría pero no representan una escala de medición numérica, por ejemplo los oficios y profesiones (plomero, abogado, médico o electricista, forman la categoría ocupación). Este tipo de variables sigue dos reglas: a) Las categorías diferencian una forma de otra y son mutuamente excluyentes, es decir, el objeto de investigación (personas o cosas) que se clasifique aquí únicamente puede integrarse a una categoría. Por ejemplo, una persona puede ser gordo o flaco pero no la suma de las dos categorías. b) Las categorías de una variable deben ser exhaustivas, es decir, debe incluir todas las posibles alternativas de variación en la variable. Por ejemplo, la categoría estado civil incluye los siguientes rangos potenciales de variación: casado, soltero, divorciado, viudo, separado o unión libre.

Las variables categóricas se utilizan en estudios cuantitativos y admiten la asignación de números a las categorías pero no implica que representen cantidades numéricas…

13 

… Se analizan mediante procedimientos aritméticos básicos como el simple conteo y los porcentajes. Estas variables comprenden las escalas de medición nominal y ordinal. Las variables numéricas son el medio por el que las unidades y los números se utilizan para representar en cada categoría de forma precisa cada unidad de la variable medida matemáticamente.

Los números utilizados en esta variable pueden ser discretos o continuos. Por ejemplo en la variable número de hijos, el rango de números es discreto (1, 2, 3…), en cambio, si existe la posibilidad de dividirlo en un continuo de pequeñas fracciones o cantidades es considerada una variable discreta. Por ejemplo si se afirma: el ingreso de los trabajadores operativos de la industria maquiladora es un promedio de 1.3 salarios mínimos diario, se tiene una variable discreta. Las variables numéricas comprenden las escalas de medición de intervalo y de razón.

De acuerdo al uso que se da a las variables,

se

clasifican

en

variables

dependientes y en variables independientes. En un estudio experimental la variable dependiente es la característica que se investiga y que Las variables pueden ser dependientes o independientes.

siempre debe ser evaluada, mientras que la variable independiente es la característica que

se puede medir por separado y que puede ser causa de la variable dependiente.

14 

OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLES Una vez en conocimiento del concepto de variable y su clasificación, se dará una definición operacional de variable, en el entendido que está constituida por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente. En la definición operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su Revisar cuidadosamente la información sobre el tema de investigación.

literatura

disponible

sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una cuidadosa revisión de la sobre

el

tema

de

investigación.

La

operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza.

Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o cuantitativas.

Operacionalizar es definir las variables para que sean medibles y manejables, un investigador necesita traducir los conceptos (variables) a hechos observables para lograr su medición. Las definiciones señalan las operaciones que se tienen que realizar para medir la variable, de forma tal, que sean susceptibles de observación y cuantificación.

15 

De acuerdo con Hempel (1952): “la definición operacional de un concepto consiste en definir las operaciones que permiten medir ese concepto o los indicadores observables por medio de los cuales se manifiesta ese concepto”.

Es

preciso

no

olvidar

que

la

Operacionalización de variables consiste en

Carl Hempel (1905-1997).

Filósofo, empirista, lógico y epistemólogo.

último término en la sustitución de unas variables por otras más concretas; por tanto, para que sea válida esta operación es necesario que las variables que sustituyen a otra u otras sean representativas de

ella

o

de

ellas.

De

aquí

que

la

Operacionalización se base en la formulación Las variables pueden sustituirse por otras para hacerlas mas operacionales.

explícita o implícita de hipótesis auxiliares o suposiciones

probables

sobre

la

adecuada

representación de las variables generales por las

intermedias y de éstas por los indicadores. Para Operacionalizar una Variable: a) Se enuncia o define la variable. b) Se deducen sus dimensiones o aspectos principales. c) Se buscan indicadores de cada dimensión. d) Se forma, en su caso, un índice.

Durkheim decía, por ejemplo para estudiar la solidaridad, un hecho interno, hay que, sustituirla por indicadores que la simbolicen; esto es lo que hace la Operacionalización de variables de una manera sistemática; mediante ella, se va construyendo una red que permita captar la realidad; de la perfección de esta red, que verdaderamente contenga todos los aspectos significativos de la realidad, depende el éxito de la investigación.

16 

Desde un punto de vista más técnico, operacionalizar significa identificar cuál es la variable, cuáles son sus dimensiones y cuáles los indicadores y el índice (o, lo que es lo mismo, definirla teóricamente, realmente y operacionalmente), ya que todo ello permitirá traducir la variable teórica en propiedades observables y medibles, descendiendo cada vez más desde lo general a lo singular.

Todas las facetas que permiten describir adecuadamente una variable compleja se llaman dimensiones. Dimensiones de inteligencia son por ejemplo inteligencia verbal, manual y social. Estas Ejemplo de variable con dimensiones

dimensiones nos acercan un

poco más al plano empírico, a lo observable, o sea permiten concretizar más una variable que antes había sido definida sólo teóricamente.

Dimensiones de la variable clase social serán por ejemplo el prestigio ocupacional, el nivel económico, el nivel de educación formal y modo de vida. Especificar las dimensiones de una variable es dar una definición real de la misma. Dar una definición teórica no es sólo importante porque nos permite inferir las dimensiones de la variable definida (si tomamos la definición teórica de Weschler las dimensiones serán verbal, manual y social), sino también para decidir acerca de si tiene o no dimensiones (o sea, si es compleja o simple).

El indicador es la señal que permite identificar las características de las variables. Se da con respecto a un punto de referencia. Son señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. Su expresión matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía…

17 

…Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. Permite hacer “medible” la variable. Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos (el dólar, la libra de café, el gramo de oro). Indicadores de pobreza

(las

migraciones,

los

desplazados,

el

desempleo,

los

asentamientos suburbanos). Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). ƒ

La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación, y éstas se clasifican según el nivel o capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Según el tipo de operaciones matemáticas que se puedan realizar con los números asignados al medir la variable, se distinguen cuatro niveles de medición estadística, Nominal,

como este

son:

nivel

a) sólo

permite clasificar, es decir, la única relación existente entre los objetos a los cuales se les ha asignado un número es una relación de equivalencia; b) Ordinal,

permite

clasificar

además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la intensidad del atributo, por ejemplo, al medir el grado de satisfacción frente a un servicio de salud, se pueden establecer escalas tales como: satisfacción plena, satisfacción media, poca satisfacción, o insatisfacción; esta escala difiere de la meramente nominal que permite establecer un orden o graduación entre las observaciones; c) Numérica o Intervalar, permite clasificar y ordenar pero además los intervalos son iguales, o sea, 18 

que en este nivel de medición no solo es posible ordenar las escalas sino que es posible conocer las distancias o grados que separan unas de otras.

La escala intervalar tiene las mismas propiedades formales de las escalas nominales y ordinales; y d) De razón o Proporción, posee las propiedades anteriores como clasificar, ordenar; los intervalos son iguales y además, existe el cero absoluto o verdadero, lo que quiere decir que si un objeto que se está midiendo tiene el valor cero, ese objeto no posee la propiedad o atributo que se está midiendo. Esta escala constituye el nivel más alto de medición y admite para su análisis estadístico todas las técnicas y pruebas de los niveles anteriores, pero además admite la media geométrica, el cálculo del coeficiente de variación y las pruebas que requieran del conocimiento del punto cero de la escala.

El Índice es la expresión del indicador por ejemplo: Índice ocupacional, porcentaje de camas ocupadas; índice de desempleo: porcentaje

de

desempleados;

índice

de

transición

demográfica:

porcentaje de atraso o avance de una sección del país.

Por su parte el Valor es el resultado o número de resultados posibles que se obtiene de una variable.

Cuando una variable puede medirse a través de varios indicadores, algunos de ellos pueden tener Variables medibles.

mayor valor que otros y por tanto se hace necesario

explicitarlo. Por ejemplo: la variable “calidad docente” puede medirse a través de la hoja de vida del docente o el grado de capacitación.

Para concluir el tema de las variables puede decirse que el investigador recurre a la Operacionalización de las Variables con el objeto de verificar o contrastar las hipótesis formuladas o planteadas.

19 

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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Razavieh.

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20 