6- Clase_6_LITADIS

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Los datos (concepto)  La palabra dato tiene su origen etimológico en el término latino «Datum» que significa “lo

dado”. Sin embargo, en sentido estricto, en el ámbito de la investigación científica, como señala Javier Gil Flores (Análisis de Datos Cualitativos. Aplicaciones a la Investigación Educativa, Barcelona, Edit. PPU, 1994, Cap. 1), “La mayoría de los autores asumen que el investigador desempeña un papel activo respecto de los datos: el dato es el resultado de un proceso de elaboración, es decir, el dato hay que construirlo”.  Siguiendo a Gil Flores, se puede definir los datos como aquella información extraída de la

realidad que tiene que ser registrada en algún soporte físico o simbólico, que implica una elaboración conceptual y además que se pueda expresar a través de alguna forma de lenguaje. Tiene los siguientes componentes:  Una elaboración conceptual.  Un contenido informativo.  Un registro en algún soporte físico  La expresión de los mismos en alguna forma de lenguaje numérico o no


Los datos  Tales componentes operan durante todo el proceso de la investigación, esto

es, desde la elección del tema, la elaboración del diseño hasta el informe final, pero se plasman durante la etapa de recolección de datos a través de la administración de las técnicas de investigación, ya sean cuantitativas o cualitativas.  En efecto, una entrevista producirá datos de naturaleza verbal, un test de

inteligencia datos de naturaleza numérica. También está la alternativa a través de la cuál el investigador encuentra los datos que han sido producidos por “otros”, ya sea por los sujetos investigados o por otros investigadores. A pesar de ello, el dato obtenido es el resultado de una interacción entre el investigador, con sus supuestos básicos subyacentes, su enfoque del problema, los objetivos del estudio y su adhesión a algún paradigma teórico y/o metodológico.


Los datos  Johan Galtung define el término “dato” de la siguiente manera: “Se obtienen

datos sociológicos cuando un sociólogo registra hechos acerca de algún sector de la realidad social o recibe hechos registrados para él”.  También sostiene que todo dato tiene una estructura compuesta por tres

elementos: unidades de análisis, variables y valores. Cualquier dato consistirá en:  Una unidad de análisis que  En una variable y asumirá  Un determinado valor.

GALTUNG (1966): Teoría y Método de la Investigación Social., Eudeba, Buenos Aires (Tomo I. Cap. 1. Pág. 1)

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La unidad de análisis  Las Unidades de Análisis son los elementos menores y no divisibles que

componen el universo de estudio de una investigación. Sobre dichos elementos se estudia el comportamiento de las variables. Las unidades de análisis se establecen de manera previa a la etapa de recolección de datos, por ende, su definición forma parte del marco teórico. Se pueden clasificar según Mayntz, R.; Holm, K. y Hubner, P. en:  Individuos como seres sociales.  Determinados productos de la acción humana, tanto de tipo material como inmaterial (por ejemplo, ideas, representaciones valorativas, normas),  Colectivos sociales o grupos: a saber desde conglomerados pequeños y efímeros hasta grandes colectividades organizadas con inclusión de las sociedades globales .  cuando las unidades son colectivos sociales, se distingue entre unidades de análisis y unidades de observación RENATE MAYNTZ; KURT HOLM Y PETER HUBNER (1988): Introducción a los métodos de la sociología empírica. Alianza 4 Editorial. Madrid. (Cap. 1. Pág. 16)


Las variables  Francis Korn lo define de la siguiente manera: «En otros términos, el

significado completo de la palabra "variable", tal como es usada en ciencias sociales, contiene no sólo la connotación de "aspecto" o "dimensión" de un fenómeno, sino también la propiedad de estos aspectos o dimensiones de asumir diferentes valores»  También se puede definir el término variable, como un concepto acerca de algún aspecto y/o magnitud de un elemento o unidad de análisis capaz de asumir diferentes cualidades y/o valores  En sociología un atributo o cualidad que presentan los individuos o los hechos sociales susceptible de ser observado y medido de alguna forma FRANCIS KORN (1984): Conceptos y Variables en la Investigación Social, Nueva Visión. Buenos Aires. (Cap. 1),

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Las valores «Un Valor o categoría es una de las diferentes posiciones o

alternativas que presenta la variable y adopta alguna unidad de análisis y se puede expresar cualitativamente a través de una clasificación por ausencia y presencia, por jerarquía u orden o sino cuantitativamente, es decir, a través de magnitudes.» En términos generales, el DATO, tal como se lo conceptualiza desde la metodología, es el valor que toma una variable en una unidad de análisis. Por esta razón se dice que su estructura es “tripartita”.  En primer lugar, se refiere a una unidad de registro  En segundo lugar, se refiere a un conjunto de variables  Finalmente, se refiere a valores

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Matrices de Datos El mundo observable y/o experimentable se resume mediante

unidades de análisis a las que asignamos unos valores en determinadas variables. Todo ello queda registrado en una matriz de datos

 Las unidad de registro (S1, S2, S3… Si))  conjunto de variables (V1, V2,…Vi)  Los valores (D1, D2, D3,… Di)

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En la Matriz, «n» simboliza la muestra de unidades de análisis

«V» las variables. «S», es la unidad de análisis; es decir, la fuente de información. Esta puede ser una persona, una vivienda, un salón de clase, un curso, etc., de donde se obtiene información; es decir, se define un elemento de donde se obtiene información. V es la variable que expresa un concepto cuantificable en la unidad de análisis. Ejemplo: cada alumno es una unidad de análisis y la variable “rendimiento académico” significa que esta variable se concreta en la nota que obtiene cada alumno. La «D» es el valor o respuesta que tiene la variable en cada unidad de análisis. Ejemplo, S es el alumno, V es “rendimiento académico y D es la nota que tiene cada alumno. En la Matriz anterior, D11, significa el dato, valor o respuesta que tiene la variable 1 en la unidad de análisis 1. D12, significa el dato, valor o respuesta que tiene la variable 2 en la unidad de análisis 1; así sucesivamente. 8


La MATRIZ DE DATOS es un modo de ordenar los datos de

manera que sea particularmente visible la estructura tripartita de los datos. Los datos se arreglan de tal forma que las unidades (S = 1,2,3..... I ) se ubican en las filas y cada variable (V = 1,2,3.... K) en las columnas.

 Si se desea conocer todas las características de una unidad

específica se recorre toda la fila.  Si se desea conocer como se distribuyen las unidades en las distintos valores de una variable, se recorre la columna. Las celdas están formadas por las intersecciones de las filas y

las columnas y contienen los valores (d).

 Cada valor (d) es la respuesta de la i-ésima unidad en la k-ésima

variable. A la inversa: toda combinación (Si, Vk) define en la matriz un punto (Dik ).  La falta de valor (de un valor de los predeterminados) en una celda es denominado “sin datos” o “missing values”.

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Finalidad de las Matrices de Datos Es una forma de sistematizar la información recogida de la

realidad para investigar un problema y tratar de obtener conocimiento científico que intente explicar dicho problema a través del método de investigación científica. De allí la importancia del “llenado” de la Matriz de Datos, el que se logra mediante las técnicas de recolección de datos. En efecto, mediante el análisis de la Matriz de datos podemos obtener un conocimiento que describa, explique y prediga, probabilísticamente, el comportamiento de los hechos tal como lo observamos y/o experimentamos en la realidad.

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La evaluación de los datos  J. Galtung propone tres principios para realizar una «evaluación de la

matriz» de datos que se derivan lógicamente de las nociones de “estructura tripartita del dato” y de la noción de “matriz de datos”.  El principio de comparabilidad requiere que toda proposición (Si, Vk)

determina un valor (Dik) que debe ser verdadero o falso para cada i ,k. y tener sentido No tendrían sentido combinaciones del tipo: Las unidades como personas y variable es la tasa de analfabetismo Afirmaciones como “la unidad n° 1 es de sexo masculino, mientras que la unidad n° 2 tiene un alto grado de participación política  El principio de clasificación supone que las categorías de respuestas Dik

debe producir una clasificación de todos los pares ( Si, Vk). Supone cumplir los principios de exahustividad y exclusión  El principio de integridad de la matriz de datos exige que para todo valor (Si, Vk) debe existir empíricamente un valor (Dik). La ausencia de valores puede permitirnos evaluar las características de los sujetos de no respuesta o controlar la calidad del trabajo de campo

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Examen de los datos  Hay dos formas de examinar la integridad de la matriz: por filas o

por columnas.  Por filas, se examina para cada unidad qué número de celdas carecen de datos. Puede concluirse en la eliminación total de casos en algunas técnicas.  Por columnas, se examina para cada variable cuál es la frecuencia con que se presenta la ausencia de valores. Puede concluirse en la eliminación de la variable de los análisis subsiguientes.examina para cada unidad qué número de celdas carecen de datos. Puede concluirse en la eliminación total de casos en algunas técnicas.  Se acostumbra a definir un estándar de «admisibilidad máxima » para la ausencia de valores. Galtung señaló la conveniencia de que aquella no superase el 5% para cada variables. En la práctica el estándar depende del tipo de instrumento que se haya utilizado en la recolección. Por ejemplo, en los censos se toleran frecuencias más altas. Las variables de “ingresos” suelen tener altos niveles. 13


Decisiones ante los «casos perdidos»  Antes de todo análisis estadístico es necesario establecer y

fundamentar algunas DECISIONES sobre los casos “sin datos”.  Todos los paquetes estadísticos trabajan sobre determinados supuestos relativos a la ausencia de información.  Tratar la ausencia de información como una situación aleatoria en la producción del dato. «Principio de ignorabilidad fuerte».  Se supone que la falta del valor no obedeció a ningún problema sistemático en la generación del dato. Por ejemplo, problemas de formulación de una pregunta en un cuestionario  Se supone que de haber problemas de levantamiento de la información, estos se compensaron entre sí. Son tratables dentro del marco más general de los errores de medición.  La falta de valores no está concentrada en un mismo bloque de variables, metodológicamente derivadas de un mismo concepto. Es decir, se supone que no hay problemas de operacionalización del concepto

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Puede suponerse que si la ausencia de datos se concentra en

algunas variables y tiene una magnitud muy baja, se trata la falta de valores como una categoría residual que se agrega en todos los análisis. «Principio de ignorabilidad débil».  Se supone que la variable no cumplía con ser exhaustiva y de ahí

deriva el no cumplimiento del principio de clasificación de la matriz  Se supone que la categoría residual (por ejemplo, “otros no considerados”) no altera la operacionalización del concepto involucrado. Esta situación genera problemas con las escalas ordinales, intervales y de razón, donde lógicamente no se puede interpretar una categoría “otros”..  Se recomienda que la categoría residual no supere como máximo el 20% .

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 Si la ausencia de información se concentra en muchas variables para

un mismo conjunto de unidades, se puede suponer que existe una «razón sistemática teóricamente sustantiva» que la produjo.

 Se supone que las unidades que carecen de información en varias o en

todas las variables conforman una situación de “rechazo” del cuestionario, que puede ser parcial o total.  Ignorar esta situación conduce a un sesgo en todos los estadísticos calculados y en todas las estimaciones poblaciones realizadas.  Se supone que las unidades comparten un mismo conjunto de atributos. Por lo general, puede ser directamente proporcionado por las variables de control que se disponen en la misma matriz de datos.  Cuando no se observa directamente en la matriz un patrón regular

hipotéticamente causante del rechazo, es necesario realizar inferencias sobre cuál es la causa.  El rechazo puede ser el resultado de un evento circunstancial que afectó a una sub-población de encuestados.  Puede ser el resultado de un mal encuestador.  Puede ser el resultado de una encuesta que no consideró formulaciones específicas para poblaciones particulares (por ejemplo, traducciones apropiadas). 16


 

Puede ser el resultado de una toma de postura política frente a la investigación en curso. Cuando se trabaja integrando información secundaria producida para

distintos países, puede ser el resultado de falta de análisis en algunos países debido a condiciones estructurales (por ejemplo, el subdesarrollo).  Si la ausencia de información para una variable tiene una frecuencia importante (mayor al 10%, por ejemplo) y se presenta sin ningún patrón de regularidad para un conjunto específico de unidades (por ejemplo, en el caso anterior), se puede realizar una «imputación de datos faltantes».  La imputación opera lógicamente identificando un patrón de regularidad para las

unidades que sí dieron respuestas a esa variable.  «Principio de intrapolación de datos».  Identificado dicho patrón mediante un modelo estadístico, se le asigna el valor a las unidades que carecen de información.  Se requiere un modelo estadísticamente satisfactorio, es decir con un “buen ajuste” a los datos.

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 Si la ausencia de información se concentra en muchas variables

para un mismo conjunto de unidades, se puede suponer que existe una «razón sistemática teóricamente sustantiva» que la produjo.  Se supone que las unidades que carecen de información en varias o

en todas las variables conforman una situación de “rechazo” del cuestionario, que puede ser parcial o total.  Ignorar esta situación conduce a un sesgo en todos los estadísticos calculados y en todas las estimaciones poblaciones realizadas.  Se supone que las unidades comparten un mismo conjunto de atributos. Por lo general, puede ser directamente proporcionado por las variables de control que se disponen en la misma matriz de datos.

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 Podría resultar el caso de que en una matriz de datos estuviera

ausente toda una columna que resulta fundamental para el tipo de análisis que se desea hacer. Por ejemplo, la estimación de la pobreza sea por el método de los recursos o por un método combinado, requiere contar con información sobre el ingreso nomonetario del hogar. Los censos por lo regular no aportan esta variable aunque sí lo hacen las encuestas de hogares. Es posible formular un modelo de imputación del ingreso no monetario para una encuesta de hogares y extrapolar la imputación al censo. 

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Análisis de la matriz de datos  Análisis centrado en la variable: también denominado análisis vertical, porque las

columnas se analizan en forma separada en cuanto a la información que brindan acerca de la variable correspondiente. Los valores que corresponden a las diferentes unidades se comparan conforme al principio de comparabilidad. De esta forma se puede obtener una distribución estadística, en la cual para cada valor o categoría posible de la variable se da el número deunidades que tienen ese valor o categoría de la variable. Este tipo de análisis tiene un perfil básicamente univariable y cuantitativo.  Análisis centrado en la unidad de análisis: también denominado análisis horizontal. Porque en el mismo se analizan las filas separadamente en cuanto a la información que dan acerca de las unidades. Se analiza cada unidad separadamente y los valores de las diferentes variables no son comparables. Por lo tanto, este tipo de análisis nos brinda pautas o rasgos de cada unidad. Es un tipo de análisis con un perfil más cualitativo.

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Análisis de la matriz de datos  Análisis combinado: vertical y horizontal, los cuales pueden

adoptar, según Galtung, diversas formas: puede ser bivariable o multivariable. Además se puede comenzar con un análisis horizontal, construyendo un índice y luego se puede efectuar un análisis vertical incorporando los valores que aporta el índice para todas las unidades, en una nueva columna.

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Reporte de investigación  Tarea ésta nada sencilla pero imprescindible para poder comunicar los

resultados, hallazgos y sugerencias de nuestra actividad como investigadores.  El resultado final de un proceso de investigación no sólo tiene que ver con datos analizados e interpretados, sino con la comunicación de los mismos de forma adecuada según los propósitos de la investigación y siempre teniendo en cuenta a quien va dirigida  Antes de presentar los resultados es indispensable que el investigador conteste las siguientes preguntas:  ¿Cuál es el contexto en que habrán de presentarse los resultados?  ¿Quiénes son los usuarios de los resultados?  ¿Cuáles son las características de estos usuarios?

 La manera como se presentan los resultados, dependerá de las respuestas a

estas preguntas

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Reporte de investigación  Una manera de clasificar los informes de investigación, conforme sus

destinatarios y los fines de la investigación, es la siguiente:  Informes científicos: que van destinados a hombres de ciencia, por lo

que es válida la utilización de un lenguaje riguroso sin limitaciones en el uso de tecnicismos.  Informe técnicos: que están destinados a las organizaciones públicas o privadas que han encargado el estudio o investigación; en este caso manteniendo el máximo rigor, se procurará que el informe sea accesible a los destinatarios que no siempre manejan el lenguaje específico de la sociología, antropología, psicología social, etc.  Informes de divulgación: son los estudios que están destinados al público en general; por consiguiente deben ser escritos en un lenguaje accesible a una persona de mediana cultura  Informes mixtos: son los que suelen estar destinados a una organización al mismo tiempo que se dan a conocer al público en general. 23


Reporte de investigación  ¿Qué elementos contiene un reporte de investigación o un reporte de

resultados en un contexto académico?

 Los resultados básicos comunes a los reportes de investigación dentro de

un contexto académico son: 

        

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9 10.

Portada Índice Resumen Introducción Marco Teórico Método Resultados Conclusiones Bibliografía Apéndices

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Reporte de investigación  1.Portada. La cual incluye el título de la investigación, el nombre del

autor o autores y su afiliación institucional o el nombre de la organización que patrocina el estudio y la fecha en que se presenta el reporte.  2.Índice del reporte con apartados y subapartados.  3.Resumen. Que constituye el contenido esencial del reporte de investigación (usualmente el planteamiento del problema, la metodología, los resultados más importantes y las principales conclusiones —todo resumido—). En el caso de artículos para revistas científicas, el resumen ocupa de 75 a 175 palabras (American Psychological Association, 1983). El resumen debe ser comprensible, sencillo, exacto, informativo y preciso.

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Reporte de investigación  4.Introducción. La cual incluye el planteamiento del problema (objetivos

y pregun-tas de investigación, así como la justificación del estudio), el contexto general de la investigación (cómo y dónde se realizó), las variables y términos de la investigación y sus definiciones, así como las limitaciones de ésta.  5.Marco teórico (marco de referencia o revisión de la literatura). En el que se desarrollan los estudios e investigaciones antecedentes y las teorías a manejar.

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Reporte de investigación  6.Método. Esta parte del reporte describe cómo fue llevada a cabo la

investigación e incluye:  Hipótesis y especificación de las variables.  Diseño utilizado (experimento o no experimento).  Sujetos, universo y muestra (procedencia, edades, sexo y/o aquellas características

que sean relevantes de los sujetos; descripción del universo y muestra; y procedimiento de selección de la muestra).  Instrumentos de medición aplicados (descripción precisa, confiabilidad, validez y variables medidas).  Procedimiento (un resumen de cada paso en el desarrollo de la investigación). Por ejemplo, en un experimento se describen la manera de asignar los sujetos a los grupos, instrucciones, materiales, manipulaciones experimen-tales y el desarrollo del experimento. En una encuesta se describe cómo se contactó a los sujetos y se realizaron las entrevistas. En este rubro se incluyen los problemas enfrentados y la manera como se resolvieron.

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Reporte de investigación

 7 Resultados. Éstos son los productos del análisis de los datos.

Normalmente resumen los datos recolectados y el tratamiento estadístico que se les practicó. Aunque cuando no se aplican análisis estadísticos o cuantitativos, los resultados pueden ser frases o afirmaciones que resuman la información  La Asociación Americana de Psicología recomienda que primero se describa brevemente la idea principal que resume los resultados o descubrimientos y —luego— se reporten detalladamente los resultados. Es importante destacar que en este apartado no se incluyen conclusiones ni sugerencias y no se discuten las implicaciones de la investigación. Esto se hace en el siguiente apartado.

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Reporte de investigación

 En el apartado de resultados el investigador se limita a describir éstos. Una manera útil

de hacerlo es mediante tablas, gráficas, dibujos y figuras. Cada uno de estos elementos debe ir numerado (en arábigo o romano) (v.g., tabla 1, tabla 2,... tabla k; gráfica 1, gráfica 2,... gráfica k; etc.) y con el título que lo identifica. Wiersma (1986, p. 390) recomienda al elaborar tablas:  El título debe especificar el contenido de la tabla.  Debe tener un encabezado y los subencabezados necesarios (v.g., columnas y renglones,    

diagonales, etc.). No debe mezclarse una cantidad poco manejable de estadísticas; por ejemplo, incluir medias, desviaciones estándar, correlaciones, razón “F’, etc., en una misma tabla. En cada tabla se deben espaciar los números y estadísticas incluidas (deben ser legibles). De ser posible debemos limitar cada tabla a una sola página. Los formatos de las tablas deben ser consistentes dentro del reporte. Por ejemplo, no incluir en una tabla cruzada las categorías de la variable dependiente como co-lumnas y en otra tabla colocar las categorías de la variable dependiente como renglones. Las categorías de las variables deben distinguirse claramente entre sí.

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Reporte de investigación

 8.Conclusiones, recomendaciones e implicaciones (o discusión).

En esta parte se derivan conclusiones, se hacen recomendaciones para otras investigaciones, se analizan las implicaciones de la investigación y se establece cómo se respon-dieron las preguntas de investigación y si se cumplieron o no los objetivos. El apartado puede llamarse: “CONCLUSIONES”, “CONCLUSIONES Y RECO-MENDACIONES”, “DISCUSIÓN”, “CONCLUSIONES E IMPLICACIO-NES”, “CONCLUSIONES Y SUGERENCIAS”, etc. El apartado debe redactarse de tal manera que se facilite la toma de decisiones respecto a qué teoría, un curso de acción o una problemática.

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Reporte de investigación  9.Bibliografía. Que son las referencias utilizadas por el investigador

para elaborar el marco teórico u otros propósitos y se incluyen al final del reporte ordenadas alfabéticamente.  10.Apéndices. Éstos resultan útiles para describir con mayor

profundidad ciertos materiales sin distraer la lectura del texto principal del reporte o evitar que dichos materiales rompan con el formato del reporte. Algunos ejemplos de apéndices serían el cuestionario utilizado (u otro instrumento de medición), un nuevo programa para computadora desarrollado, análisis estadísticos adicionales, el desarrollo de una fórmula complicada, reportes de sesiones de grupos, fotografías, etc. 31


Guía para la revisión de un informe  ¿Queda clara la finalidad del escrito?; ¿ cuáles son los puntos para

captarla: el título, la introducción, el sumario?  ¿Es adecuado y apropiado el lenguaje no técnico?  ¿ Es eficaz el escrito? ¿ ha logrado su finalidad?¿ se halla bien delimitado el problema que plantea?  Comprensión: ¿ se ha incluido todo lo necesario? ¿ es desorientador el título?  Pertinencia: ¿ se ha eliminado todo lo superfluo?  Está escrito para sus futuros lectores?¿ Qué uso harán de la información?¿ se ha desarrollado el tema en un adecuado orden lógico? ¿ se ha informado al lector del desarrollo propuesto?  Equilibrio ¿ se ha dado a cada una de las partes la importancia adecuada? 32


Guía para la revisión de un informe  Disposición ¿ le resulta fácil al lector darse cuenta de la estructura del

escrito? ¿ le resulta fácil volver atrás?¿ ayudan los epígrafes y capítulos a desarrollar la información incluida bajo los mismos?  Introducción: ¿ expone la estructura y la finalidad del informe o trabajo? ¿ determina las limitaciones?  Sumario: ¿ resume realmente? ¿ es conciso? ¿ adecuado? ¿ informativo?  Conclusión ¿ es una conclusión? ¿ está expresada de forma clara y convincente? ¿ afirma claramente el punto donde se ha llegado?  Apéndices ¿ son necesarios’ ¿ adecuados? ¿ citados en el texto?  Diagramas, tablas, figuras y mapas ¿ comunican cada uno con claridad su mensaje?¿resultan los títulos concretos e informativos?

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Guía para la revisión de un informe  Citas: ¿ Son apropiadas? ¿ hechas con claridad?  Formato y presentación: ¿ son atractivos y agradables a la vista?  Signos: ¿ son convencionales o necesarios? ¿ bien elegidos o no?  Estilo: ¿Cómo valoraríamos el escrito? ¿ estilo claro, objetivo e

interesante? ¿ el vocabulario es demasiado abstracto o sencillo? ¿ tienen las frases una extensión regular y adecuada

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Las citas  Para poder citar en nuestros trabajos necesitaremos los siguientes

datos de cada fuente:  Inicial del nombre del autor.  Apellidos del autor.  Año de la edición manejada.  Página de la que se ha extraído la cita.

 Las citas breves, sin transcripción literal del texto citado, se insertan en

el propio texto.  Si la cita va dentro de una oración, va entre paréntesis el apellido del autor y el año separados por una coma (M. Botta, 2002)

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Las referencias bibliográficas  Todas las citas efectuadas en los escritos de carácter académico ( un

informe, una tesis, tesina monografía, artículo, etc.) , deben incluir al final, como contrapartida imprescindible, una lista de referencias bibliográficas. El formato general debe incluir:  Autor  Año de publicación  Título de la obra  Lugar de publicación  Editorial

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Las referencias bibliográficas  Libros:  - Un solo autor:  TENTI FANFANI, E. (1993). La escuela vacía. Deberes del Estado y

responsabilidades de la sociedad. (2ª edición) Argentina: Losada

 - Dos o más autores:  SELLTIZ, C., JAHODA, M., DEUTSCH, M. y COOK, S. W. (1976). Métodos

de investigación en las relaciones sociales (8ª edición). Madrid: Rialp.

 Capítulo dentro de un libro: Autor/editor (año de publicación). Título del

capítulo. Título de la obra (números de páginas) (edición) (volumen). Lugar de publicación: Editorial.  BLALOCK, H .(2001). Explicación y teoría. En Introducción a la investigación

social.(pp. 73-97). (8ª reimpresión) Argentina: Amorrortu

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Las referencias bibliográficas  Autor que reúne varios trabajos de diferentes autores. Compilador  DUARTE CASANUEVA, F. (Comp.) (2001).Argentina: pasado y presente en

la construcción de la sociedad y el Estado. (2ª edición) Buenos Aires: Eudeba

 Obras del mismo autor en el mismo año  MORA Y ARAUJO, M. (1971a). El análisis de relaciones entre variables, la

puesta a prueba de hipótesis sociológicas. Buenos Aires: Nueva Visión.  MORA Y ARAUJO, M. (1971b). Medición y construcción de índices. Buenos Aires:Nueva Visión.

 Colección  CANTÓN, D., MORENO, J..L. y CIRIA A. (1990). La democracia

constitucional y sucrisis. (3ª reimpresión) Buenos Aires: Paidós ( Colección Historia Argentina, Volumen Nº 6)

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Las referencias bibliográficas  Documentos en internet  Autor(es). (fecha de publicación o actualización). Título del trabajo, [tipo

de soporte]. Lugar de publicación: editor, Disponibilidad y acceso. Dirección URL: <>. [Consulta: Fecha, con expresión del año día y mes en que fue consultado].  Hernández, M. E. (1998). Parque Nacional Canaima, [en línea]. Caracas:

Universidad Central de Venezuela. Disponible en: http://cenamb.rect.ucv.ve/siamaz/dicciona/canaima/canaima2.htm [2000, 3 de junio].  Organismo Autónomo de Museos y Centros (1999, julio). Museo de la Ciencia y el Cosmos, [en línea]. Tenerife: Trujillo, W. M. Disponible en: http://www.mcc.rcanaria.es [1999, 22 de diciembre].

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