Revista digital diseño experimental by Rosa Blanca

Revista Digital basada en el Diseño de Investigación Experimental, dando cumplimiento a la unidad curricular de la cátedra Diseños Cuantitativos de Investigación, de la Maestría en la Gerencia de las Finanzas y los Negocios.

Innovadores Aplicando El Diseño Experimental 1era Edición: El objetivo de esta primera edición es brindarle al lector un esbozo sobre el diseño experimental, en la misma se realiza un resumen de su historia, características, etapas, ventajas, limitaciones, entre otros. El diseño de investigación constituye un aspecto fundamental y necesario de todo proceso científico. El diseño de investigación desglosa las estrategias básicas que el investigador adopta para generar información exacta e interpretable. Las investigaciones y en particular los diseños experimentales intentan establecer básicamente relaciones causa-efecto. Más específicamente, cuando se desea estudiar como una variable independiente (causa) modifica una variable dependiente (efecto). Los procedimientos estadísticos permiten confirmar o validar el procedimiento empleado y el impacto entre variables.

Redacción: Diseño:

Mariela Camacho Enrique Alexander Dávila Grey Luis Da Silva Rosa María González Darío José Medina

Rosa María González Mariela Camacho

1 Historia del Diseño Experimental .………………………...…………….

2 Características del Diseño Experimental ………………………………...

3 Etapas o Fases del Diseño Experimental …………….…………………... 06 4 Ventajas y Limitaciones del Diseño Experimental ……………………… 11 5 Técnicas de Recolección de Datos del Diseño Experimental ………........ 12 6 Análisis de los Resultados del Diseño Experimental …………………..... 18 7 Campo de Aplicación del Diseño Experimental .………….......................

8 Análisis dos estudios realizados bajo el Diseño Experimental …...……..

4. Conclusiones……………………………………………………………….. 26

* Arias, Fidias (2006). El Proyecto de Investigación, Introducción a la metodología científica.

Por: Rosa M. González

El termino diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación (Christensen, 1980). El mismo le permite al investigador encaminarlo al logro de sus objetivos, dar respuestas a sus planteamientos, analizando con seguridad las hipótesis planteadas.

Historia del Diseño Experimental Por: Darío José Medina

Ha habido cuatro eras del desarrollo moderno del diseño experimental estadístico. La era agrícola la cual fur encabezada por el trabajo pionero de Sir Ronald A. Fisher en los años 1920 y principios de la década de 1930.

Por otra parte, el término experimento tiene dos connotaciones una a nivel general que esta referida a eligir o realizar una acción, y otra a nivel particular, que no es mas que observar las consecuencias. Al realizar un experimento nos conlleva a la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles resultados.

Para este período Fisher fue el responsable de las estadísticas y el análisis de datos en la estación Agrícola Experimental de Rothamsted en las cercanías de Londres, Inglaterra. Fisher se percató de las fallas en la forma en que se llevaba a cabo el experimento que generaba los datos obstaculizaban con frecuencia el análisis de los datos de los sistemas. Mediante la interacción con muchos científicos e investigadores de diversos campos, Fisher desarrollo que llevaron a los tres principios básicos del diseño experimental tales como la aleatorización, la realización de replicas y la forma de los bloques. Fisher fue quien incorporó de manera sistemática el pensamiento y los principios estadísticos en el diseño de las investigacion es experimental es, incluyendo el concepto de diseño factorial y el análisis de varianza.

Ahora bien, el diseño de investigación viene hacer la estrategia general que adopta el investigador para responder el problema planteado. La investigación se clasifica en documental, de campo y experimental. El diseño experimental o investigación experimental 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 (variables dependientes).

4. Las hipótesis se contrastan decisivamente con las contrapruebas.

Según Buyse (1949: 592) existen tres influencias en el método experimental: los pensamientos filosóficos que dominaban en el siglo XIX tales como el pragmatismo, el sociologismo, el positivismo y el experimentalismo; la evolución de la psicología tradicional y el desarrollo del método experimental.

* Montgomery, Douglas, (2004). Diseño y análisis de experimentos.

Características Experimental

del

Diseño

Por: Darío José Medina

Fue otro autor, J. Dewey (1859-1952), quien aplicó el pragmatismo a las ciencias sociales, dando así origen al experimentalismo que se basaba en la experiencia y la práctica e influyendo de manera importante en los fenómenos educativos.

1. Equivalencia estadística de sujetos en diversos grupos normalmente formados al azar: dicho de otra forma, los sujetos se reúnen en grupos equivalentes para que de esta forma las diferencias en los resultados de la

Los principios del método de la experimentación expuestos por Claude Bernard (1865) son: 1. El científico se somete a los hechos, a los cuales tiene que sacrificar la teoría por muy brillante que sea. 2. La investigación experimental se basa en el determinismo de los fenómenos, que se tendrán que repartir en las mismas condiciones hasta que entre ellos se puedan establecer relaciones constantes.

investigación no sean provocadas por diferencias iniciales entre los grupos de sujetos. Normalmente estos grupos se forman mediante asignación al azar de los sujetos.

3. La ciencia es ajena a cuestiones epistemológicas, puesto que no se pueden comprobar experimentalmente.

2. Comparación de dos o más grupos o conjuntos de condiciones: es necesario que haya un mínimo de dos grupos de sujetos para establecer comparaciones entre ellos, ya que un experimento no se puede llevar a cabo con un único grupo y una única condición experimental. 3. Manipulación directa de una variable independiente: como ya hemos dicho, un experimento consiste en

manipular variables independientes para observar su efecto en las variables dependientes. Por ello, es una de las características más distintivas del enfoque experimental. La variable independiente se manipula en forma de diferentes valores o condiciones que el experimentador asigna. Dicha asignación por parte del investigador es importante que ocurra, pues de lo contrario, no puede considerarse un experimento real.

Etapas o Fases Experimental

del

Diseño

Por: Enrique Dávila

Durante el desarrollo de un experimento donde el investigador manipula conscientemente las condiciones de una o de diversas situaciones precedentes (variable independiente) para comprobar los efectos que causa dicha variable en otra situación consiguiente (variable dependiente). Esta situación se da en varias etapas, que pueden resumirse de la siguiente forma, entre ellas no existe una distinción clara; algunas veces ocurren solapos, o bien, varias fases se desarrollan simultáneamente (por ejemplo si algo es descubierto durante la depuración obliga a cambios de diseño y construcción):

4. Medición de cada variable dependiente: Deben poder asignarse valores numéricos a las variables dependientes. Si el resultado de la investigación no puede ser medido ni cuantificado de este modo, difícilmente hablaremos de una investigación experimental.

Planteamiento del Problema: Para estafase el planteamiento del problema y sus elementos son muy importantes porque proveen las directrices y los componentes fundamentales de la investigación; adicionalmente, resultan claves para entender los resultados.

5. Uso de estadística inferencial: Nos permite hacer generalizaciones a partir de las muestras de sujetos analizadas.

La primera conclusión de un estudio es evaluar que ocurrió con el planteamiento. El problema guarda una relación directa con la variable dependiente y las preguntas allí planteadas deben poder resolverse con la aplicación de un proceso experimental.

6. Diseño que permita un control máximo de variables extrañas: de esta manera nos aseguramos que este tipo de variables no influyen en la variable dependiente, o si influyen, lo hacen de un modo homogéneo en todos los grupos. De este modo los resultados no son interferidos por las variables extrañas. Monje, Carlos (2011). Metodología de la investigación. Cuantitativa y cualitativa, Guía didáctica.

• Debe expresar una relación de dos o más variables. • Estar bien formulado como pregunta y sin ambigüedad. • Debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica, es decir la factibilidad de observarse en la realidad única y objetiva.

El enfoque metodológico vendrá determinado por la naturaleza del problema. Plantear el problema es estructurar formalmente la idea de investigación, para ello, debemos tomar en cuenta algunos criterios los cuales podemos mencionar:

Elaboración del marco Teórico: Esta etapa es una síntesis de escrito, artículos, libros y otros documentos que describen el estado pasado y actual del conocimiento sobre el problema de estudio. Ayuda a documentar como la investigación agrega valor a la literatura existente. Sustenta teóricamente el estudio, una vez que ya se ha planteado el problema (se han establecido los objetivos y preguntas de la investigación), se ha realizado su evaluación, su relevancia y factibilidad. El marco teórico también ayuda a prevenir errores que se han cometido en otros estudios, orienta sobre como habrá de realizarse el estudio, amplia el horizonte del estudio al investigador para que se centre en su problema. Adicionalmente, proporciona una visión de donde se sitúa el planteamiento propuesto dentro del campo de conocimiento en el cual nos "moveremos". Formulación de la Hipótesis: Es una explicación tentativa al fenómeno que se esta investigando, las mismas se formulan como proposiciones, ellas, no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, y pueden o no comprobarse con datos. Son explicaciones

tentativas, no los hechos en si. Al formularlas, el investigador no esta totalmente segura de que vayan a comprobarse. Black y Champion (1976), menciona que una hipótesis es diferente de la afirmación de un hecho. Las hipótesis pueden ser mas o menos generales o precisas, e involucrar a dos o mas variables; pero en cualquier caso son solo proposiciones sujetas a comprobación empírica y a verificación en la realidad. Características de una Hipotes: • La hipótesis debe referirse a una situación "real" (a la realidad). • Las variables o términos de la hip6tesis deben ser comprensibles, precisos y lo mas concretos posible. • La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). • Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad. • Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. estudio (resultados) tendrá mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento. Puesto que no es lo mismo

Realización de un diseño adecuado a la Hipotes: Tal como se indicó al principio de este documento el término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea. En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis). Si el diseño esta concebido cuidadosamente, el producto final de un

seleccionar un tipo de diseño que otro: cada uno tiene sus características propias. Selección de la Muestra: Para seleccionar la muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos). Muestra Subgrupo de la poblaci6n del cual se recolectan los datos y debe ser representativo de dicha población del cual se recolectan datos y

Recopilación de datos: Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada, de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis (si fueron establecidas), la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre

debe ser representativo de dicha población. Una vez que se ha definido la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Con estas acciones nos llevan al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.

los atributos, conceptos, cualidades o variables de los participantes, casos, sucesos, comunidades u objetos involucrados en la investigación. Para ello, la recolección de los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un propósito específico. Este plan incluye determinar: •

¿Cuales son las fuentes de donde vamos a obtener los datos? Es decir, los datos van a ser proporcionados por personas, se producirán de observaciones o se

encuentran en documentos, archivos, bases de datos, etcétera. •

¿En donde se localizan tales fuentes? Regularmente en la muestra seleccionada, pero es indispensable definir con precisión.

•

¿A través de que medio o método vamos a recolectar los datos? Esta fase implica elegir uno o varios medios y definir los procedimientos que utilizaremos en la recolección de los datos. El método o métodos deben ser confiables, validos y objetivos.

•

¿Una vez recolectados, de que forma vamos a prepararlos para que puedan analizarse y respondamos al planteamiento del problema?

Es importante resaltar que el plan se nutre de diversos elementos tales como: Las variables, conceptos o atributos a medir (contenidas

en el planteamiento hipótesis o directrices del estudio), definiciones operacionales, la muestra y los recursos disponibles (tiempo, apoyo institucional, económicos, etcétera). Análisis de Datos: En esta fase una vez obtenidos los resultados se han de analizar siguiendo un plan que se tendrá que haber determinado con anterioridad. Los datos deben organizarse y tratar la información para que se puedan describir, analizar e interpretar. Una vez que los datos se han codificado, transferido a una matriz, guardado en un archivo y limpiado de errores el investigador procede a analizarlo. En la actualidad, el análisis de los datos se lleva a cabo par computadora u ordenador.

Elaboración de Conclusiones: Por ultimo, se ha llevado a cabo una investigación y los resultados del estudio se han revisado, organizado e incluso, interpretado y comentado (se encuentran en tablas, graficas, cuadros, diagramas, etc.); pero el proceso aun no termina. Es necesario comunicar los resultados mediante un reporte, el cual puede adquirir diferentes formatos: un libro, un articulo para una revista científica 0 para un diario de divulgación general, una presentación en computadora, un documento técnico, una tesis, un DVD, etc. En cualquier caso, debemos describir la investigación. * Montgomery, Douglas, (2004). Diseño y análisis de experimentos. * Hernández, Roberto, Fernández, Carlos y Baptita, Pilar (2006). Metodología de la investigación.

Ventajas y Limitaciones del Diseño Experimental Por: Enrique Dávila

Este diseño presenta ventajas y limitaciones al momento de aplicarlo, para ello, se mencionan algunas a continuación: Ventajas: •

Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística.

•

Mayor control de las posibles alteraciones en los resultados del estudio, debido a la aleatorización difumina la acción de las variables de confusión.

•

Control y manipulación de las variables previctorias clarifican la dirección y naturaleza de la causa.

•

Proporciona la evidencia mas dolida en la se basa en inferencias causales.

•

Pueden ser el único diseño posible para una pregunta o hipótesis de una investigación.

•

A veces proporcionan una respuesta mas rápida y barata a una pregunta o hipótesis de investigación que un estudio observado.

Limitaciones: Estas pueden ser de tipo ambiental, en la medida, de tipo moral, y derivadas del objeto. ámbito de estudio y los fenómenos humanos De tipo ambiental: Son resultados no puedan presentan dificultades en propias del ambiente generalizarse a otras la observación y como, por ejemplo, las investigaciones. cuantificación. Esto características de los quiere decir que es muy sujetos o de los difícil valorar el mundo diferentes ambientes, que psíquico o interior de los pueden afectar el sujetos ya que no es resultado de una observable. Las técnicas investigación. Ellas de datos disponibles no cambian según sea los son los suficientemente contextos, así la edad, precisas y exactas por lo sexo o nivel sociocultural que se hace muy difícil cambian de unos a otros. llegar a conocer la Al ser variables múltiples realidad. hacen que los resultados En la medida: Las sean solo aplicados al características de los

Para medir características psicológicas o internas se suelen aplicar medidas de carácter ordinal y juicios de estimación, sin embargo estas escalas son cuestionables. Cuanto más válidos y fiables sean los instrumentos de medida de los que dispongamos, esta limitación disminuirá. De tipo moral: La investigación con seres humanos está limitada por condiciones de tipo moral que afectan a los sujetos que participan. Se refieren a aspectos que influyen perjudicialmente en las personas como en

la personalidad, en el desarrollo físico y emocional, en la intimidad. Para que la investigación sea moralmente lícita debe respetar los derechos inalienables de la persona humana. Derivadas del objeto: El problema que se plantea es si la investigación ha de tratar tanto los hechos observables y cuantificables como aquellos que no se pueden observar (intenciones, creencias…). Según el neopositivismo todo queda reducido a aquello que es verificable

empíricamente (basado en la experiencia y en la percepción). Desde el positivismo solo se puede conseguir fiabilidad cuando se estudian aspectos materiales, sometidos a leyes y al control del método experimental. Muchos problemas humanos no se pueden resolver desde el positivismo ya que son problemas que afectan a las personas en su ser más profundo. * Montgomery, Douglas, (2004). Diseño y análisis de experimentos. * Hernández, Roberto, Fernández, Carlos y Baptita, Pilar (2006). Metodología de la investigación

Técnicas de Recolección de Datos del Diseño Experimental Por: Grey Luis Da Silva

Las técnicas y métodos de recolección de datos son las herramientas que se manipulan para obtener información y llevar a cabo las observaciones de una investigación. La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el investigador para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la observación, la encuesta, el cuestionario, el diagrama de flujo y la sesiones de grupos.

Para llevar a cabo un trabajo de investigación el investigador cuenta con gran variedad de métodos para diseñar un plan de recolección de datos. Tales métodos varían de acuerdo con cuatro dimensiones importantes: estructura, confiabilidad, injerencia del investigador y objetividad. Un instrumento de recolección de datos es en principio cualquier recurso de que pueda valerse el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información Debemos indicar que la aplicación de un instrumento no excluye a otro por cuanto puede ser que los complemente, por ejemplo una entrevista puede ser ampliada con una observación directa de los hechos: Es importante recalcar que cualquier instrumento debe estar en relación estrecha e íntima con la variable(s) formulada, ella la vamos a tratar, de manosear, descomponer, analizar y estudiar a partir de ese instrumento.

La entrevista: Es utilizada para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que propone el investigador. Es una forma específica de interacción social. El investigador se sitúa frente al investigado y le formula preguntas, a partir de cuyas respuestas habrán de surgir los datos de interés. Se puede entrevistar al personal en forma individual o en grupos.

Los tipos de entrevista fundamentales son: a. La entrevista cerrada: Es aquel tipo en la que las alternativas de contestación a que debe someterse el encuestado están predeterminadas. b. La entrevista con profundidad: Es aquella que se hace conscientes los contenidos mentales transformándolos en profundos. c. La entrevista semi-estructurada: Es aquella en la que, si bien hay una guía para las preguntas, las respuestas son libres, y su ventaja radica en que permiten obtener información complementaria.

La Observación: Es una técnica bastante objetiva de recolección; con ella puede obtenerse información aun cuando no existía el deseo de proporcionarla y es independiente de la capacidad y veracidad de las personas a estudiar; por otra parte, como los hechos se estudian sin intermediarios, se evitan distorsiones de los mismos, sin embargo, debe cuidarse el entrenamiento del observador, para que la observación tenga validez científica. La tarea de observar no puede reducirse a una mera percepción pasiva de hechos, situaciones o cosas.

Hablábamos anteriormente de una percepción "activa", lo cual significa concretamente un ejercicio constante encaminado a seleccionar, organizar y relacionar los datos referentes a nuestro problema. No todo lo que aparece ante el campo del observador tiene importancia y, si la tiene, no siempre en el mismo grado; no todos los datos se refieren a las mismas variables o indicadores, y es precio estar alerta para discriminar adecuadamente frente a todo este conjunto posible de informaciones. La observación puede adoptar diferentes modalidades:

viven los sujetos estudiados. Allí se observa cómo actúa el sujeto.

a. Observación Estructurada: Se observan los hechos estableciendo de antemano qué aspectos se han de estudiar.

b. Laboratorio: tiene cierto carácter experimental y comprende la observación minuciosa y detallada de un fenómeno en un sitio especialmente previsto para hacer la observación.

1. Según los medios clasificación:

utilizados

b. Observación no estructurada: Consiste en recoger y anotar todos los hechos que sucedan en determinado momento sin poseer guía alguna de lo que se va a observar.

La Encuesta: Es un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa de la población o instituciones, con el fin de conocer estados de opinión o hechos específicos. La encuesta (muestra o total), es una investigación estadística en que la información se obtiene de una parte representativa de las unidades de información o de todas las unidades seleccionadas que componen el universo a investigar. La información se obtiene tal como se necesita para fines estadísticodemográficos. Para su implementación, la encuesta utiliza los cuestionarios como medio principal para obtener información.

2. Según el papel o modo de la participación del observador: a. Observación participante: Consiste en la participación directa del observador con la comunidad, el grupo o la situación determinada. b. Observación no participante: observador permanece ajeno a situación que observa.

El la

3. Según el número de observadores De esta manera, las encuestas pueden realizarse para que el individuo encuestado procese por sí mismo las respuestas en el papel.

a. Individual: es la que realiza una sola persona, es obvio que el investigador se centra en lo que observa. b. Colectiva: es una observación en equipo, puede realizarse de las siguientes maneras: todos observan lo mismo o cada uno observa un aspecto diferente. 4. Según el lugar donde se realizar a. Campo: los hechos se captan tal y como se van presentando en el mismo sitio donde usualmente se encuentran o

De la misma forma, al diseñar la encuesta y confeccionar el cuestionario hay que tomar en cuenta los recursos (tanto

humanos como materiales) de los que se disponen, tanto para la recopilación como para la lectura de la información, para así lograr un diseño funcionalmente eficaz.

Se realizan con un procedimiento de muestreo y son aplicadas a una parte de la población ya que una de sus ventajas es la enorme rapidez con que se obtienen sus resultados. A veces las personas encuestadas tienen más de una respuesta a una misma pregunta dependiendo del marco en que se le haga la encuesta y por consecuencia las respuestas que se dan no tienen por qué ser sinceras.

Según Cadoche y sus colaboradores, las encuestas se pueden clasificar atendiendo al ámbito que abarcan, a la forma de obtener los datos y al contenido, así: a. Encuestas exhaustivas y parciales: Se denomina exhaustiva cuando abarca a todas las unidades estadísticas que componen el colectivo, universo, población o conjunto estudiado. Cuando una encuesta no es exhaustiva, se denomina parcial.

d. Las encuestas sobre hechos: se realizan sobre acontecimientos ya ocurrid os, hechos material es.

b. Encuestas directas e indirectas: Una encuesta es directa cuando la unidad estadística se observa a través de la investigación propuesta registrándose en el cuestionario. Será indirecta cuando los datos obtenidos no corresponden al objetivo principal de la encuesta pretendiendo averiguar algo distinto o bien son deducidos de los resultados de anteriores investigaciones estadísticas.

El cuestionari o: Es un formato redactado en forma de interrogator io con el mismo se obtiene información relacionada con las variables objeto de la investigación. Pueden ser aplicados personalmente o por correo y en forma individual o colectiva. Está formado por un conjunto de preguntas elaboradas cuidadosamente sobre los hechos y aspectos que se desean conocer sobre una población o parte de ella; este instrumento es respondido por el participante sin la intervención directa del entrevistador.

c. Encuestas sobre hechos y encuestas de opinión: Las encuestas de opinión tienen por objetivo averiguar lo que el público en general piensa acerca de una determinada materia o lo que considera debe hacerse en una circunstancia concreta.

combinación de los tres. Los diagramas de flujo se pueden aplicar a cualquier aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta los pasos para hacer la venta u ofrecer un producto. Este método es usado cuando un equipo necesita ver cómo funciona realmente un proceso completo. Este esfuerzo con frecuencia revela problemas potenciales tales como cuellos de botella en el sistema, pasos innecesarios y círculos de duplicación de trabajo.

El diseño del cuestionario habrá de fundamentarse en el marco teórico, la hipótesis, sus variables y los objetivos de la investigación. Cada pregunta que se incluya deberá estar relacionada con las variables indicadoras. Como los cuestionarios están formados por preguntas, se considera que una de las características básicas que estos deben reunir es la ser excluyentes y exhaustivas, lo que permitirá que una pregunta no produzca dos respuestas simultáneamente, por lo tanto, a cada pregunta solamente le corresponderá una y sólo una respuesta. Los tipos de cuestionarios son: Cuestionario individual: Es el que el encuestado contesta de forma individual por escrito y sin que intervenga para nada el encuestador.

Sesión de Grupo: Método desarrollado recientemente para recolectar ideas e información valiosa. En una sesión de grupo un pequeño número de individuos es reunido para conversar acerca de algún tema de interés para alguna compañía, institución o persona. La reunión, que dura aproximadamente una hora, es dirigida por un moderador el cual asegura que en la sesión se discutan los temas deseados y que se formen discusiones acerca de las ideas planteadas por los participantes.

Cuestionario-lista: Es aquel que es preguntado al encuestado en una entrevista por uno de los especialistas de la investigación. Diagrama de Flujo: Es una representación pictórica de los pasos en proceso. El resultado puede ser un producto, un servicio, información o una

Las principales aplicaciones de las sesiones de grupo son: a. Generación de hipótesis que más adelante se evaluarán de manera cuantitativa. b. Desarrollo de nuevas ideas para un producto o su introducción en el mercado. c. Generación de información para preparar estudios cuantitativos. d. Profundización en los motivos, razones y actitudes que determinan las acciones de los consumidores. e. Evaluación de conceptos y evaluación publicitaria.

La utilización de las sesiones de grupo ha probado tener una gran ventaja. Esta es que las ideas fluyen espontáneamente durante las sesiones. La opinión de uno de los participantes genera toda una discusión entre el grupo. Rápidamente los participantes se ambientan y así le brindan información objetiva y útil al interesado. Esto sucede porque las personas se sienten más cómodas en este ambiente de grupo pequeño y homogéneo que si fueran entrevistadas individualmente.

La técnica de las sesiones de grupo ha probado ser una herramienta sumamente útil para las compañías que necesitan descubrir qué es lo que realmente piensan los consumidores sobre sus bienes o servicios. La eficiencia para generar buena información y la eficacia de esta en la toma de decisiones y estrategia ha resultado ser sumamente valiosa

* La Torre, Odar, Rojas, Rafael, Susety, “Métodos y Técnicas de Recolección de Datos”, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Perú, 2007 * Cerda, H, Los elementos de la Investigación, Universidad Nacional Abierta de Bogotá, 1991. http://data-collection-and-reports.blogspot.com/2009/05/recoleccion-de-datos.html http://recodatos.blogspot.com/ http://youtu.be/tmqdYrNPsoI

Análisis de los Resultados del Diseño Experimental Por: Grey Luis Da Silva

En la investigación cuantitativa, la cantidad de información medida puede ser enorme. Analizar significa establecer categorías, ordenar, manipular y resumir los datos. El objetivo del análisis es llegar a una conclusión, junto con otras observaciones.

Generalmente un experimento es llevado a cabo debido a que el científico quiere saber si la variable independiente tiene algún efecto sobre la variable dependiente. La etapa de análisis de datos es una de las más importantes en el proceso de investigación en virtud de que se procede a racionalizar los datos colectados con el propósito de explicar las posibles relaciones que expresan las variables estudiadas. El análisis puede ser dependiendo de la cantidad de variables que se analicen. El análisis e interpretación requiere del conocimiento de la estadística. Los resultados de una investigación basados en datos muéstrales requieren de a. Análisis Univariado: Consiste en el una aproximación al verdadero valor de la análisis de cada una de las variables población. estudiadas por separado. Las técnicas más frecuentes en este análisis son la Para distribución de frecuencias para una lograr lo tabla univariada presentándose en anterior número de casos o porcentajes y el se análisis de las medidas de tendencia requiere central de la variable. de una serie de b. Análisis Bivariado: Diseña tablas con técnicas tabulaciones cruzadas, es decir, las estadístic categorías de una variable se cruzan as. con las categorías de una segunda variable. Se les conoce como tablas de Estas técnicas se derivan tanto de la contingencia. estadística paramétrica como de la estadística no paramétrica. La primera c. Análisis Trivariado: Incluye una tiene como supuestos que la población tercera variable que se utiliza como estudiada posee una distribución normal y variable control. Esto permite analizar que los datos obtenidos se midieron en la asociación entre las dos variables, una escala de intervalo y de razón. La controlando el efecto de una tercer segunda no establece supuestos acerca de variable mediante la observación de la distribución de la población sin las dos primeras sobre cada condición embargo requiere que las variables que presenta la tercera. estudiadas se midan a nivel nominal.

La estadística proporciona innumerables beneficios a la investigación científica y tecnológica. Esta disciplina aporta elementos estadísticos descriptivos e inferenciales. Los primeros representan un conjunto de procedimientos que permiten procesar y presentar la

información de manera organizada y resumida. Los segundos facilitan el establecimiento de inferencias de la muestra estudiada hacia la población de origen a través de una serie de pruebas de hipótesis aplicando estadística

paramétrica y no paramétrica. El investigador tendrá que someter los datos a la prueba estadística y para ello necesita tener conocimiento de los supuestos que involucra la metodología estadística que habrá de utilizar.

Elementos de Estadística Descriptiva: Entre los sistemas para ordenar los datos se encuentran principalmente los siguientes:

a) Distribución de frecuencias: Se utiliza para hacer la presentación de datos provenientes de las observaciones realizadas en el estudio, estableciendo un orden mediante la división en clases y registro de la cantidad de observaciones correspondientes a cada clase. Lo anterior facilita la realización de un mejor análisis e interpretación de las características que describen y que no son evidentes en el conjunto de datos brutos o sin procesar. Una distribución de frecuencias constituye una tabla en el ámbito de investigación. La distribución de frecuencias puede ser simple o agrupada. La distribución de frecuencias simple es una tabla que se construye con base en los siguientes datos: clase o variable (valores numéricos) en orden descendente o ascendente, tabulaciones o marcas de recuento y frecuencia. La distribución de frecuencias agrupadas es una tabla que contiene las columnas siguientes: intervalo de clase, puntos medios, tabulación frecuencias y frecuencias agrupadas.

con el cambio de la otra variable. Una correlación positiva perfecta indica que si una variable aumenta la otra también aumenta. Mientras que en la negativa perfecta ocurre el aumento de una variable y el decremento o disminución de la otra variable. Una adecuada técnica para leer e interpretar los valores de correlación son las gráficas de dispersión.

b) Representación Gráfica: A partir de la distribución de frecuencias se procede a presentar los datos por medio de gráficas. La información puede describirse por medio de gráficos a fin de facilitar la lectura e interpretación de las variables medidas. Actualmente existen portafolios de Software que permiten estas representaciones gráficas. Las gráficas pueden ser tipo histograma, polígono de frecuencias, gráfica de series de tiempo, etc.

Elementos de Estadística Inferencial: a) Análisis de Varianza (ANOVA): El análisis de varianza (ANOVA) es una técnica estadística diseñada para comparar la varianza de dos poblaciones a partir del análisis de las varianzas de las muestras respectivas. Este análisis requiere que las poblaciones de estudio sean normales y tengas varianzas iguales, además de seleccionar muestras independientes.

c) Medidas de Tendencia Central: Las medidas de tendencia central son útiles para encontrar indicadores representativos de un colectivo de datos. Los tres métodos que permiten obtener el punto medio de una serie de datos son la media, la mediana y la moda.

b) Análisis Multifactorial de Varianza (ANCOVA): También denominado análisis de covarianza permite la comparación de más de dos variables entre sí con el propósito de comprobar tanto el efecto de las variables como el efecto de interacción entre ellas. Es utilizado en investigaciones de tipo

d) Medidas de Dispersión: Las medidas de dispersión son índices que se utilizan para describir una distribución de frecuencias a partir de la variación de los valores obtenidos. Los índices más utilizados son el rango, la varianza y la desviación estándar. e) Correlación: Es un método estadístico que permite determinar la presencia o ausencia de asociación entre dos variables sometidas a investigación. Se describe por medio de índices estadísticos denominados coeficientes de correlación que pueden sugerir si el cambio de una variable se asocia

experimental que aplican un diseño factorial.

parámetros poblacionales.

distribuciones

* Serrano, Gallego, Introducción al análisis de datos experimentales, Universitat Jaume I, España, 2003. * Facultad de Biología, Diseño Experimental y análisis estadístico, Universidad de Murcia, España, 2009. http://www.iit.upcomillas.es/aramos/simio/transpa/t_si m3_bv.pdf http://tesisdeinvestig.blogspot.com/2011/05/capitulo-ivanalisis-de-datos.html http://www.pasca.org/userfiles/M2_T19_COBA_PA.pdf

c) La Distribución Xi2: La Xi2 (chi cuadrada) es una prueba de estadística no paramétrica que se utiliza para la contrastación de hipótesis. Según Webster (1998), las pruebas no paramétricas son procedimientos estadísticos que se pueden utilizar para contrastar hipótesis cuando no es posible fijar ningún supuesto sobre

Campo de Aplicación del Diseño Experimental Por: Rosa González y Mariela Camacho

El diseño experimental se ha aplicado en diversas disciplinas, muchos lo consideran como parte del proceso científico, así como también uno de los medios para conocer el funcionamiento de sistemas y procesos. Es decir que los conocimientos se obtienen a través de una serie de actividades en las que se hacen suposiciones a cerca de un proceso, se realizan los experimentos y se producen datos del proceso y luego se utiliza la información del experimento para establecer unas suposiciones, lo que conlleva a nuevos experimentos, y así sucesivamente. El diseño experimental es un instrumento de gran importancia y utilidad en la ingeniería para mejorar el desempeño de los procesos. Esto ha conllevado a que tenga múltiples aplicaciones en el desarrollo de nuevos procesos. Las aplicaciones de las técnicas del diseño 22

experimental en las fases de desarrollo de un proceso puede redundar en: • •

• •

Mejoras en rendimiento del proceso. Variabilidad reducida y conformidad mas cercana con los requerimientos nominales o proyectados. Reducción del tiempo de desarrollo. Reducción de los costos globales

Este diseño experimental también es aplicado en las actividades del diseño de

ingeniería, donde se desarrollan productos nuevos y se hacen mejoras a los ya existentes. Entre las aplicaciones del diseño experimental en el diseño de ingenierías se encuentran: • Evaluación y comparación de configuraciones de diseños básicos. •

Evaluación de materiales alternativos.

•

La selección de los parámetros del diseño para que el producto tenga un buen funcionamiento en una amplia variedad de condiciones de campo, es decir, para que el producto sea robusto. •

La determinación de los parámetros clave del diseño del producto que afectan el desempeño del mismo.

Es importante resaltar que el uso del diseño experimental en estas áreas puede redundar en productos cuya fabricación sea mas sencilla, en productos que tengan un desempeño y confiabilidad de campo mejorados, en costos de producción mas bajos y en tiempos mas cortos para el diseño y desarrollo del producto.

* Arias, Fidias (2006). El proyecto de investigación, Introducción a la metodología científica. Quinta edición, Venezuela: Episteme. * Montgomery, Douglas, (2004). Diseño y análisis de experimentos. Segunda edición, Mexico: Limusa Wiley. * Hernández, Roberto, Fernández, Carlos y Baptita, Pilar (2006). Metodología de la investigación. Cuarta edición, México: McGraw-Hill..

* Monje, Carlos (2011). Metodología de la investigación. Cuantitativa y cualitativa, Guía didáctica.

Primer caso de estudio de diseño experimental. http://www.scielo.org.co/ scielo.php?script=sci_art text&pid=S001273532009000300025 Análisis y diseño de experimentos aplicados a estudios de simulación. Por: Rosa González

El objetivo de la investigación fue proponer el uso de la metodología y del diseño y análisis de experimentos en los estudios de simulación. El experimento se trata de un estudio de simulación basado en escenarios virtuales propiciados por el investigador. Este tipo de estudio es de carácter controlado ya que el investigador puede variar los parámetros, logrando de esa manera disponer de respuestas para diferentes escenarios planteados. Se presenta como ejemplo el estudio de simulación Robustez de un modelo de Markov de tres estados bajo distintas especificaciones

distribucionales de los tiempos de transición realizado bajo el enfoque del diseño experimental y utilizando el análisis de varianza y la regresión múltiple con el fin de probar el efecto del tamaño muestral, el máximo número de visitas y el tipo de distribución de los tiempos de transición sobre la estimación de los parámetros del modelo markoviano de tres estados. Los pasos seleccionados para el desarrollo de este estudio fueron: 1) planteamiento del problema, 2) metodología, 3) resultados, 4) conclusiones. El paso de la metodología fue dividido en: a) factores, b) variables respuestas, c) análisis estadístico. En el planteamiento del problema, se determinó que el objetivo de este estudio de simulación fue estudiar el comportamiento de las estimaciones de los parámetros de las funciones de intensidad en un modelo de Markov de tres estados en presencia de datos longitudinales, como el modelo enfermedad-muerte propuesto por Harezlak et al. [1], con una estructura de correlación markoviana de primer orden [2], cuando se viola el supuesto de exponencialidad de los tiempos de transición y se varía el tamaño muestral y máximo número de visitas. La metodología se basó en que el análisis de los resultados del estudio de simulación se llevará a cabo bajo el enfoque de un diseño experimental de efectos fijos, facilitando la presentación e interpretación de los resultados. Para ello se declararon tres factores: a) Distribución de los tiempos de transición, b) Número de individuos o tamaño de la cohorte, y c) Máximo número de visitas. Los factores tomados en consideración para el estudio se declararon de la siguiente manera: 1) Distribución. Se utilizaron cinco distribuciones continuas y positivas para los tiempos de transición: Exponencial, Gamma, Weibull, Lognormal y Pareto. 2) Tamaño de muestra. Se consideraron seis tamaños muéstrales: 100, 200, 400, 800, 1000 y 1500. 3) Máximo número de visitas. Los niveles de este factor fueron dos: 4 y 6. En total son 5´6´2=60

tratamientos, para cada uno de los cuales se corrieron 1000 simulaciones. Se tomó como variable respuesta el sesgo relativo cuadrático para estudiar los efectos de la distribución de los tiempos de transición, el tamaño muestral y el máximo número de visitas sobre la estimación de los parámetros del modelo. En cada tratamiento se obtienen las estimaciones puntuales de los tres parámetros del modelo. El análisis estadístico se evaluó utilizando un modelo de regresión lineal múltiple y el análisis de varianza, controlando por los bloques tipo de parámetro y tipo de transición. Los resultados fueron analizados por medio de la utilización del logaritmo natural. La homogeneidad de la varianza se probó mediante el uso de las pruebas Barlet y Levene. Se determino que de los tres factores, solo la distribución del tiempo de transición y el número máximo de visitas resultaron significativos. La conclusión principal del estudio determina que

observar a un sujeto de la cohorte más frecuentemente, mejora las estimaciones de los parámetros. Cuando el numero de visitas era 6 en vez de 4 se logra captar mas detalles de la información. También se demuestra en el estudio que el tamaño de la muestra no es determinante en los resultados. Finalmente, la estimación de los parámetros en el modelo markoviano de tres estados depende más del tipo de parámetro a estimar, que del tipo de transición. [1] HAREZLAK, J., GAO, S., HUI, SL. An illness death stochastic model in the analysis of longitudinal dementia

data. Statistics in Medicine. 2003, vol 22, núm. 9, p. 1465 1475. [2] BHAT, U. NARAYAN. Elements of Applied Stochastic Processes. Second Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1984. 685.

Segundo caso de estudio de diseño experimental. http://www.cervezaysalud.es/pdf_biblioteca/10_estudio_cerveza_y_sistema_inmunolog ico_69.pdf Por: Grey Luis Da Silva

Análisis efecto beneficioso en la salud de los humanos debido a la ingesta de cerveza. En este enlace estamos hablando efectivamente de una investigación experimental, ya que se prepara un escenario en donde se manipulan las variables con estímulos externos, además de seleccionar a determinados grupos de poblaciones. Con respecto al experimento en humanos, dividieron a la población total en muestras de hombres y mujeres sanas entre edades específicas de 25 a 50 años. Además sometieron la muestra a un factor en distintos escenarios que fue el consumo de cierta cantidad de litros diarios de cerveza con características específicas. Luego Tomaron datos de parámetros que más adelante a través de la estadística analizan para concluir acerca del efecto beneficioso que tiene la ingesta de la cerveza en la salud de los adultos.

En el caso del experimento con los animales, se evidencia que el método utilizado fue el experimental. Esto debido a la creación de 4 grupos distintos con ejemplares provenientes de una muestra aleatoria de ratas de la misma población. Además de variar las variables independientes para determinar si efectivamente la salud depende de la cantidad de etanol suministrado.

Conclusiones La investigación científica es un proceso metódico y sistemático el cual sirve para dar solución a los problemas o preguntas que los investigadores se formulan, mediante la generación de nuevos conocimientos, las cuales servirán a la solución o respuesta a las interrogantes planteadas. Esta investigación contempla diversos modelos y diversas clasificaciones, en tal sentido, se clasifican según su nivel, el diseño y su propósito.

El diseño de la investigación es la estrategia que adopta o crea el investigador para responder el problema planteado, estas estrategias deben ser definidas por el origen de los datos y por la manipulación de las condiciones donde se realizará el estudio. La investigación se clasifica en documental, de campo y experimental. Ahora bien, la investigación experimental no es mas que un proceso donde el investigador somete a estudio a un grupo de individuos u objetos a una determinada estrategia, para observar sus comportamientos, características, condiciones, estímulos o tratamientos que estos producen. De igual manera, le permite controlar los factores al poder seleccionar grupos similares en cuanto a sus comportamientos iniciales y condiciones socioeconómicas.

El diseño experimental se caracteriza principalmente porque el investigador durante la realización del experimento puede manipular y controlar las variables. Es importante resaltar, que este tipo de diseños de investigación han sido utilizados por mucho tiempo en diferentes disciplinas y áreas tales como la agricultura, medicina, física, química,

ingeniería, biología, sociología, entre otras. Sin embargo, en la actualidad se han desarrollado diseños específicos a cada tipo de estudio.

Finalmente, podemos decir que la investigación científica en su mayoría emplea el diseño experimental, porque son modelos estadísticos cuya función es investigar si los factores influyen en una variable de interés, y si existen influencia con alguno de los factores para determinar y cuantificar dicha influencia. Adicionalmente, permiten identificar con mayor certeza la relación de tipo casual- efecto entre el tema que es investigado o estudiado.