El documento describe los primeros pasos para desarrollar un proyecto de investigación. Estos incluyen concebir una idea a investigar, establecer objetivos de investigación, desarrollar preguntas de investigación pertinentes y justificar la viabilidad e importancia de la investigación propuesta. También sugiere actividades para llevar a cabo la investigación de manera estructurada y efectiva.

1. Proyecto de Investigacion 1. La idea: Nace un proyecto de investigación
Las investigaciones se originan en ideas, estas constituyen el primer acercamiento a la realidad que habrá de
investigarse. Una idea puede surgir en múltiples lugares, por ejemplo: pueden resultar producto de la lectura
de materiales escritos (libros, revistas, periódicos y tesis), teorías, descubrimientos producto de investigaciones
que requieren ser profundizadas; de las experiencias individuales, conversaciones personales, observaciones
de hechos, creencias e incluso presentimientos; o al estudiar, al ver la televisión o asistir al cine o al teatro, al
charlar con otras personas, al recordar algunas vivencias, etc. La mayoría de las ideas iniciales son vagas y
requieren analizarse cuidadosamente para que sean transformadas en planteamientos más precisos y
estructurados. Cuando una persona desarrolla una idea de investigación debe familiarizarse con el campo de
conocimiento donde se ubica la idea. Para poder manejarse más en el tema es necesario conocer los estudios,
investigaciones y trabajos anteriores. Si se conocen, esto ayudará a:
No investigar sobre algún tema que ya ha sido estudiado muy afondo
Estructurar más formalmente la idea de investigación.
Seleccionar la perspectiva principal desde la cual se abordara la idea de investigación. También se debe tener
en cuenta que la mayoría de las investigaciones, a pesar de que se ubiquen dentro de un enfoque particular,
siempre en mayor o menor medida, tocan temas que se relacionan con distintos campos o disciplinas. Por esta
razón, cuando se comenta sobre el enfoque seleccionado, se habla de enfoque principal o fundamental y no de
enfoque único. Cuando un tema ya ha sido investigado, su campo de conocimiento se encuentra más
estructurado, y requiere planteamientos más específicos. Podría decirse que existen temas:
Temas ya investigados, estructurados y formalizados.
Temas ya investigados pero menos estructurados y formalizados
Temas poco investigados y poco estructurados.
Temas no investigados. Una vez concebida la idea, se debe proceder a la formulación del problema científico o
problema de conocimiento. La formalización de la idea de investigación, exige formular el problema específico
de forma concreta, de modo que sea más fácil saber que información se habrá de recolectar, con cuales
métodos y cómo reanalizarán los datos que se obtengan. Según Ackoff (1953), un problema correctamente
planteado está parcialmente resuelto, a mayor exactitud corresponden más posibilidades de obtener una
solución satisfactoria.
2. Planteamiento del problema: objetivos, preguntas de investigación y justificación del estudio
2.1 Criterios para plantear el problema: Kerlinger (1975) establece una serie de criterios para plantear
adecuadamente el problema de investigación.- El problema debe expresar una relación entre dos o más
variables.- El problema debe estar formulado claramente y sin ambigüedad como pregunta.- El planteamiento
debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica. Es decir, debe poder observarse en la realidad.2.2
¿Qué elementos contiene el planteamiento del problema de investigación?2.2.1 Objetivos de investigación Un
objetivo bien formulado es aquel que logra dar cuenta de lo que intenta realizarle investigador, por lo cual
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2. debe ser preciso tanto en su expresión semántica como contextual. Hay investigaciones que buscan resolver un
problema en especial y otras que tienen como objetivo principal probar una teoría o aportar evidencia empírica
a favor de ella. Los objetivos deben expresarse con claridad y deben ser susceptibles de aplicarse, son las guías
del estudio y deben tenerse siempre presentes. Dentro de la investigación es usual que deban plantearse
objetivos generales y específicos. Se puede argumentar que el Objetivo General es el enunciado preciso y claro
de los fines que se persiguen con la investigación; el logro de este objetivo se sustenta en el logro de los
Objetivos Específicos, los que deben ser siempre congruentes entre sí. Estos, dan cuenta de lo que se busca
realizar en cada etapa de la investigación, la suma de estos, es igual al objetivo general y por lo tanto a los
resultados esperados de la investigación. En todo caso los objetivos están sujetos a modificaciones o
sustituciones por otros nuevos durante la investigación, según la dirección que tome esta, especialmente, en
las investigaciones cualitativas. Los objetivos deben cumplir ciertos requisitos básicos:-
Comenzar con un verbo en infinitivo (analizar, determinar, etc.), es decir, una acción a realizar. deben ser
realistas, por lo tanto alcanzables y su logro posible de verificar.2.2.2 Preguntas de investigación La pregunta de
investigación debe estar enmarcada en un contexto(“problematización”), y esto se logra por medio de los
antecedentes del problema que permiten comprender el por qué y dónde de la problemática a investigar y por
dicha naturaleza debe ser una narración que por medio de la lectura permita al lector contar con la descripción
del problema y que le permita comprender que se encuentra frente a una situación de índole problemática. Es
conveniente plantear a través de una o varias preguntas el problema que se estudiará. Esta modalidad tiene la
ventaja de presentar el problema de manera directa y sin distorsión. Las preguntas deberían lograr resumir lo
que habrá de ser la investigación. Las preguntas generales son capaces de esbozar el área-problema y
Concebir la idea a investigar Establecer objetivos de investigación Desarrollar las preguntas de investigación
Justificar la investigación y su viabilidad
Sugerir actividades para la investigación. Sin embargo, debe evitarse formular preguntas generales demasiado
ambiguas o abstractas. Las preguntas pueden ser más o menos generales, pero en la mayoría de los casos es
mejor que sean más precisas, eso depende de si son macro estudios o micro estudios. Establecer los límites
temporales y espaciales del estudio: breve descripción del tiempo, lugar Esbozar un perfil de las unidades de
observación del estudio (personas, periódicos, viviendas, spots publicitarios, etc.).2.2.3 Justificación de la
investigación Justificar el estudio es exponer sus razones. Toda investigación debe tener un propósito definido
y ese propósito debe ser lo suficientemente fuerte para que se justifique su realización. Además se tiene que
explicar por qué es conveniente llevar a cabo la investigación y cuáles son los beneficios que se derivarán de
ella. Los criterios para definir un estudio como relevante o no suelen diferir según la opinión de las personas, es
por eso que hay una serie de criterios para evaluar la utilidad de un estudio. Cuanto mayor número de
respuestas positivas y satisfactorias tenga la investigación, tendrá bases más sólidas para justificar su
realización.
2.2.3.1 Conveniencia
¿Qué tan conveniente es la investigación? Es decir, ¿para qué sirve?
2.2.3.2 Relevancia social
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3. ¿Cuál es su trascendencia para la sociedad?, ¿Quiénes se beneficiarían con los resultados de la investigación?,
¿Qué alcance social tiene?
2.2.3.3 Implicaciones prácticas
¿Ayudará a resolver un problema práctico?, ¿Tiene implicaciones para estos problemas?
2.2.3.4 Valor teórico
Con la investigación, ¿se llenará algún hueco de conocimiento?, ¿Se podrán generalizar los resultados a
principios más amplios?, ¿La información que se obtenga puede servir, para comentar, desarrollar o apoyar
una teoría?, ¿Ofrece la posibilidad de una exploración fructífera de algún fenómeno?
2.2.3.5 Utilidad metodológica
La investigación, ¿puede ayudar a crear un nuevo instrumento para recolectar o analizar datos?, ¿Ayuda a la
definición de un concepto, variable o relación entre variables?, ¿Sugiere cómo estudiar más adecuadamente
una población?2.3 Viabilidad de la investigación Estamos hablando de disponibilidad de recursos financieros,
humanos y materiales. Debemos preguntarnos realistamente: ¿puede llevarse a cabo esta investigación?,
¿Cuánto tiempo tomará? Si de antemano se sabe que hay pocos recursos hay que tomarse seriamente estos
cuestionamientos.2.4 Consecuencias de la investigación A pesar de que la investigación científica no estudia
aspectos morales ni hace juicios de este tipo, se debe decidir sobre si realizar o no una investigación que por
ejemplo tenga efectos perjudiciales para otros seres humanos. Hay que ser criterioso a la hora de realizar
ciertas investigaciones, y eso tiene relación con la ética personal y la responsabilidad de cada uno. Debe
cuestionarse si es o no ético realizar una investigación determinada.
3. Unidad IV “El Marco Teórico”
3.1 La elaboración del Marco Teórico El marco teórico consiste en sustentar teóricamente el estudio, ello
implica analizar y exponer las teorías, los enfoques teóricos, las investigaciones y los antecedentes en general
que se consideran relevantes y validos para el encuadre del estudio. Dentro de sus funciones principales se
encuentran:
Ayudar a prevenir errores que se han cometido en otros estudios.
Orientar sobre como habrá de realizarse el estudio.
Amplía el horizonte del estudio y guía al investigador para que se centre en su problema evitando desviaciones
del planteamiento original.
Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones que más tarde habrán de someterse a prueba en la
realidad.
Inspira nuevas líneas y áreas de investigación.
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4. Provee de un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio. La elaboración del Marco Teórico
comprende dos etapas:3.1.1 Recopilación de información relevante: La primera etapa consiste en detectar,
obtener y consultar la bibliografía y otros materiales que pueden ser útiles para los propósitos del estudio, de
donde se debe extraer y recopilar la información relevante y necesaria que atañe a nuestro problema de
investigación. Se pueden distinguir tres tipos básicos de fuentes de información para la revisión de la literatura:
1. fuentes primarias (directas), las cuales constituyen el objetivo de la investigación bibliográfica o revisión de
la literatura y proporcionan datos de primera mano, las más utilizadas son libros, antologías, artículos de
publicaciones periódicas, monografías, tesis y disertaciones entre otras, dado que sistematizan en mayor
medida la información y generalmente profundizan más en el tema que desarrollan.2. Fuentes secundarias, son
compilaciones, resúmenes y listados de referencias publicadas en un área de conocimiento en particular.3.
Fuentes terciarias, trata principalmente de documentos que compendian nombres y títulos de revistas y otras
publicaciones periódicas; son útiles para detectar fuentes no documentales como organizaciones que realizan o
financian estudios, entre otros. La diferencia entre una fuente secundaria y una terciaria es que la primera
compendia fuentes de primera mano y una fuente terciaria reúne fuentes de segunda mano, o sea, compendia
fuentes secundarias. Por lo común, es recomendable iniciar la revisión consultando a uno o varios expertos en
el tema y acudir a fuentes secundarias o terciarias, para de este modo localizar y recopilar las fuentes
primarias, que en última instancia es el objetivo de la revisión de la literatura. Con el propósito de seleccionar
las fuentes primarias que servirán para elaborar el marco teórico, es conveniente hacerse las siguientes
preguntas: ¿se relaciona la referencia con mi problema de investigación?, ¿cómo?, ¿qué aspectos trata?,
¿desde qué perspectiva aborda el tema?, ¿psicológica, antropológica, sociológica, comunicológica,
administrativa? Una vez seleccionadas las referencias, se revisan cuidadosamente y se extrae la información
necesaria para integrarla y desarrollar el marco teórico. Es recomendable anotar todos los datos completos de
identificación de la referencia. Existen diversas maneras de recopilar la información extraída de las referencias
de hecho cada persona puede idear su propio método de acuerdo con la forma en que trabaja. Algunos autores
sugieren el uso de fichas. Sin embargo, la información
También puede recopilarse en hojas sueltas, libretas o cuaderno; hay incluso quien la graba en casetes. La
manera de recopilarlas es lo de menos, lo importante es que se extraigan los datos y las ideas necesarios para
la elaboración del marco teórico. En algunos casos únicamente se extrae una idea, comentario o cifra, en
cambio en otros se extraen varias ideas, se resume la referencia o se reproducen textualmente partes del
documento. En cualquier caso resulta indispensable anotarla referencia completa de donde se extrajo la
información según el tipo de que se trate: libros, compilaciones, artículos de revista, artículos periodísticos,
videocasetes películas, trabajos, entrevistas a expertos, tesis y disertaciones, disertaciones, manuscritos.3.1.2
La adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica: La función más importante de una teoría es
explicar: decir por qué, cómo y cuándo ocurre un fenómeno. Pueden tener mayor o menor perspectiva, hay
teorías que abarcan diversas manifestaciones de un fenómeno y hay otras que solo abarcan ciertas
manifestaciones del fenómeno. Una segunda función es sistematizar o dar orden al conocimiento sobre un
fenómeno o realidad, conocimiento que en muchas ocasiones es disperso y no se encuentra organizado. Otra
función, es la predicción, es decir, hacer inferencias a futuro sobre cómo se va a manifestar u ocurrir un
fenómeno dadas ciertas condiciones. En este sentido la teoría proporciona conocimiento de los elementos que
están relacionados con el fenómeno sobre el cual se habrá de efectuar la predicción. Frecuentemente, para la
explicación y predicción de cualquier fenómeno o hecho de la realidad, se requiere la concurrencia de varias
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5. teorías, una para cada aspecto del hecho.3.2 Algunas definiciones de teoría: “Una teoría es un conjunto de
constructos (conceptos), definiciones y proposiciones relacionadas entre si, que presentan un punto de vista
sistemático de fenómenos especificando relaciones entre variables, con el objeto de explicar y predecir los
fenómeno”. “Una teoría es un conjunto de proposiciones relacionadas sistemáticamente que especifican
relaciones causales entre variables”. “Las teorías no solo consisten en esquemas o topología conceptuales,
sino que contienen proposiciones semejantes a leyes que interrelacionan dos o más conceptos o variables al
mismo tiempo. Más aun, estas proposiciones deben estar interrelacionadas entre si”. “Una teoría es un
conjunto de proposiciones interrelacionadas lógicamente en la forma de afirmaciones (aserciones) empíricas
acerca de las propiedades de clases infinitas de eventos o cosas”3.2.1 Los criterios más comunes para evaluar
una teoría son:
1. Capacidad de descripción, explicación y predicción: describir implica varias cuestiones; definir el fenómeno,
sus características y componentes, así como definir las condiciones en que se presenta y las distintas maneras
en que puede manifestarse. Explicar tiene dos significados importantes; en primer término, significa
incrementar el entendimiento de las causas del fenómeno. En segundo término, se refiere “a la prueba
empírica” de las proposiciones de las teorías. La predicción está asociada con el segundo significado de
explicación, que depende de la evidencia empírica de las proposiciones de latearía. Si las proposiciones de una
teoría proseen un considerable apoyo empírico es de esperarse que en lo sucesivo vuelvan a manifestarse del
mismo modo. Cuanto más evidencia empírica apoye a la teoría, mejor podrá describir, explicar y predecir el
fenómeno estudiado por ella.
2. Consistencia lógica; es decir, las proposiciones que la integran deberán estar interrelacionadas (fenómenos
relacionados entre si), ser mutuamente excluyentes (no puede haber repetición ni duplicación), ni caer en
contradicciones internas o incoherencias.
3. Perspectiva; se refiere al nivel de generalidad. Una teoría posee más perspectiva cuanto mayor cantidad de
fenómenos explique y mayor número de aplicaciones admita.
4. Fructificación (heurística); es la capacidad que tiene una teoría de generar nuevas interrogantes y
descubrimientos, permitiendo que la ciencia avance.
5. Parsimonia; una teoría parsimoniosa es una teoría simple, sencilla.
3.3 ¿Cómo se construye el marco teórico? Uno de los propósitos de la revisión de la literatura es analizar y
discernir si la teoría existente y la investigación anterior sugieren una respuesta a la pregunta o preguntas de
investigación, o bien, provee una dirección a seguir dentro del tema del estudio. La literatura revisada puede
revelar lo siguiente: 1. Que existe una teoría completamente desarrollada, con abundante evidencia empírica y
que se aplica a nuestro problema de investigación. En estos casos cuando se presenta una teoría sólida que
explica el fenómeno o fenómenos de interés, debemos darle un nuevo enfoque a nuestro estudio, a partir de lo
que ya está comprobado, plantear otras interrogantes de investigación, obviamente aquellas que no ha podido
resolver la teoría. También puede haber una buena teoría, pero aún no comprobada o aplicada a todo
contexto. De ser así puede ser de interés someterla a prueba empírica en otras condiciones. Una teoría
ampliamente desarrollada puede abarcarse desde dos enfoques, ya sea proposición por proposición, lo cual
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6. implica el desglose de la estructura de la teoría, o en forma cronológica desarrollando históricamente la
evolución de la teoría hasta llegar a la teoría resultante.2. Que hay varias teorías que se aplican a nuestro
problema de investigación. En esta situación puede optarse por tomar uno de las teorías y basarnos en ella
para construir nuestro marco teórico o bien tomar partes de algunas o todas las teorías. En este último caso es
conveniente hacer un bosquejo antes de construir el marco teórico a fin de no utilizar teorías que se
contradigan en sus presupuestos fundamentales, de ser así se debe elegir solo una de ellas, pero si solo
difieren en cuestiones secundarias, se toman las proposiciones centrales que son más o menos comunes a
todas ellas y se acoplan. Lo más común es tomar una teoría como base y extraer elementos de otras teorías
útiles para construir el marco teórico.
3. Que hay “piezas y trozos” de teoría con apoyo empírico moderado o limitado, que sugieren variables
potencialmente importantes y que se aplican a nuestro problema de investigación. Esta situación es frecuente
en ciencias de la conducta dado que la mayoría de las veces solo se tienen generalizaciones empíricas,
proposiciones que han sido comprobadas en la mayor parte de las investigaciones realizadas. Lo que se hace en
estos casos es construir una perspectiva teórica y en consecuencia el marco teórico se construirá comentado,
describiendo y relacionando los resultados y conclusiones a que han llegado los estudios anteriores, de
acuerdo con algún esquema lógico. En estos casos las generalizaciones empíricas que se descubran en la
literatura constituyen la base de lo que serán las hipótesis que se someterán aprueba y a veces son las
hipótesis mismas.4. Que solamente existen guías aun no estudiadas e ideas vagamente relacionadas con el
problema de investigación. Cuando nos encontramos con que son pocos los estudios dentro de campo de
conocimiento en cuestión, el investigador debe buscar literatura que, aunque no se refiera al problema
específico de la investigación, lo ayude a orientarse dentro de él, con la cual, pueda establecer algún tipo de
conexión, para ello generalmente se toman referencias provenientes de otros contextos y se las aplica al
problema de investigación de interés. De no haber ningún tipo de estudio posible de relacionar con el tema, el
investigador debe recurrir a estudios iniciales o generales sobre el tema. Al construir el marco teórico,
debemos centrarnos en el problema de investigación que nos ocupa sin divagar en otros temas ajenos al
estudio. Un buen marco teórico no es aquel que contiene muchas páginas, sino el que trata con profundidad
Únicamente los aspectos relacionados con el problema y vincula lógica y coherentemente los conceptos y
proposiciones existentes en estudios anteriores. En este punto es necesario volver a evaluar el planteamiento
del problema, ahora se conoce la problemática de investigación con mayor profundidad. Nos debemos
preguntar ¿el planteamiento del problema se mantiene vigente o requiere de modificaciones? De ser así ¿Qué
debe modificarse?, ¿Realmente vale la pena realizar la investigación planteada?, ¿es posible efectuarla?,
¿Cómo puede mejorarse el planteamiento original?, ¿De qué manera es novedosa la investigación, ¿el camino
a seguir es el correcto? Las respuestas a estas preguntas hacen que el planteamiento se mantenga, se
perfeccione o sea sustituido por otro. Una vez reevaluado el planteamiento del problema, se comienza a
pensar en términos más concretos en la investigación que se va a realizar.
4. Tipos de investigación:
Una vez que hemos revisado la literatura y afinamos el planteamiento del problema, pensamos en qué alcance
tendrá nuestra investigación: exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa. El tipo de investigación
depende fundamentalmente de las preguntas que se contestara, además de la consideración de estos dos
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7. factores: el estado del conocimiento respecto de la temática a investigar y el enfoque que se le pretenda dar al
estudio.
4.1 Estudios de tipo exploratorio: se efectúan normalmente cuando el objeto a examinar es un tema o
problema poco estudiado o que no ha sido estudiado con anterioridad, es decir cuando “la revisión
bibliográfica reveló que sólo hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de
estudio”. Básicamente, el estudio exploratorio identifica posibles variables.
4.2 Estudios de tipo descriptivos: Los estudios de tipo descriptivo ya se configuran con un propósito: el
describir situaciones y eventos. Para la ciencia describir es medir, por lo tanto el estudio descriptivo medirá y
evaluara diversos aspectos que atañen a cierto grupo humano, de forma independiente una situación de otra
para así poder describir lo que investiga. Los estudios descriptivos buscan describir las variables determinadas
con la mayor exactitud posible. Requiere profundizar los conocimientos acerca del tema para así “formular las
preguntas específicas que se busca responder”.
4.3 Estudios de tipo correlacional: este tipo de investigación apunta a dar respuestas a ciertas tendencias en
tanto su relación con otras, es decir, cuanto es que una variable depende o está relacionada con lo que otra
nos muestra. Su propósito principal es poder definir como se comportaría un concepto o variable conociendo
el comportamiento de otras variables relacionadas. Los resultados pueden ser positivos y negativos: una
correlación positiva es aquella que sujetos con altos valores en una variable también los tendrán en la otra, y si
es negativa significara que sujetos con altos valores en una variable tendrán bajos valores en la otra variable. Si
no hay una correlación entre estas (ya sea positiva o negativa) significa que no hay un patrón sistemático de
correlación. La investigación correlacional tiene un valor explicativo-parcial, pues siempre pueden haber otros
aspectos relacionados con la temática en cuestión que no sean consideradas en la correlaciones. Es importante
cuidarse de interpretaciones aceleradas, en este tipo de investigaciones, pues existen
Correlaciones espurias
Las que se refieren a situaciones donde a pesar de que se presentan como correctas en sus cálculos son erradas
en el contexto.
4.4 Estudios de tipo explicativo: este tipo de estudio buscan algo más que describir ciertos fenómenos, ellos
buscan responder a las causas, los por qué de tal o cual situación u/o acontecimiento: como ejemplo podemos
citar ya no sólo a por quien votara la población en las siguientes elecciones sino el porqué tomará esa opción.
El Grado de estructuración en los estudios explicativos son más estructuradas que el resto de los tipos de
estudio y a la vez se nutren de ellos(es decir contemplan los aspectos descriptivos y correlaciónales) así
también buscan dar un sentido de entendimiento al fenómeno en cuestión. Son dos los factores fundamentales
a considerar para establecer el tipo de estudio: en primer lugar una acuciosa revisión bibliográfica para así
poder establecer el grado en que se encuentra el conocimiento actual sobre algún tema y como segundo
punto, el enfoque que el autor pretenda darle a su investigación. Sobre la relevancia de un tipo de estudio por
sobre los demás que da establecido la igual importancia que cada uno de ellos tiene para la ampliación y
profundización del conocimiento para la ciencia.
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8. 5. Formulación de hipótesis:
Planteado el problema de investigación, contextualizado mediante el marco teórico y definido el tipo de
investigación, el siguiente paso consiste en establecer guías precisas del problema de investigación o fenómeno
que se está estudiando. Estas guías son las hipótesis. En una investigación podemos tener una o varias
hipótesis.
5.1 Hipótesis: Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las
relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados. Indican lo
que se busca o trata de probar. No necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o no
comprobarse con hechos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. El investigador, al establecer sus
hipótesis desconoce si son o no verdaderas. Son más o menos generales o precisas, pero, en cualquier caso:
son solo proposiciones sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad. Las hipótesis proponen
tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, la relación entre ambas es directa e íntima. Las
hipótesis sustituyen a los objetivos y preguntas de investigación para guiar el estudio. Por ello, comúnmente
surgen de los objetivos y preguntas de investigación, una vez que éstas han sido reevaluadas a raíz de la
revisión de la literatura. Así como los objetivos y preguntas de investigación pueden reafirmarse o mejorarse
durante el desarrollo del estudio, así mismo, durante el proceso de investigación se nos pueden ocurrir otras
hipótesis que no estaban contempladas en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones, ideas o
experiencias, o conversaciones con expertos. Lo que constituye una grave falla en la investigación es haber
formulado hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales
como hipotetizar algo sumamente comprobado o hipotetizar algo que ha sido contundentemente rechazado.
5.2 Variables: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse.
Ejemplos de variable son: sexo, peso, altura, religión, escolaridad, etc. Estas adquieren valor para la
investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría).
En este caso se les suele denominar “constructos o construcciones hipotéticas”.
5.3 Características que debe tener una hipótesis: Las hipótesis deben referirse a una situación real. Las
variables contenidas en ellas, deben ser precisas, concretas y susceptibles de ser observadas en la realidad; la
relación entre las variables debe ser clara, verosímil y medible. Así mismo, deben estar vinculadas con técnicas
disponibles para ser probadas.
5.4 Tipos de hipótesis: Existen varias formas de clasificar las hipótesis: hipótesis de investigación, hipótesis
nulas, hipótesis alternativas e hipótesis estadísticas.
5.4.1 Hipótesis de investigación: a) Hipótesis descriptivas del valor de variables que se van a observar en un
contexto. b) Hipótesis correlaciónales: establecen simplemente la relación entre variables (bivariadas o
multivatiadas), o hipótesis que establecen como es la relación entre las variables (hipótesis direccionales
bivariadas o multivatiadas)c) Hipótesis de la diferencia de grupos: que solo establecen diferencia entre los
grupos a comparar, o que especifican a favor de qué grupo es la diferencia. d) Hipótesis causales: bivariadas, y
multivariadas (hipótesis con varias variables independientes y una dependiente; hipótesis con una variable
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9. independiente y varias dependientes; con varias variables tanto dependientes como independientes; con
presencia de variables intervinientes, e hipótesis altamente complejas).
5.4.2 Hipótesis nulas y alternativas: Estas hipótesis se derivan de las hipótesis de investigación.
5.4.3 Hipótesis estadísticas: Se clasifican en hipótesis estadísticas de estimación, de correlación, y en hipótesis
estadística de la diferencia de grupos.
6. Los diseños de investigación
La manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación implica desarrollar un diseño de
investigación y aplicarlo a su estudio; un plan o estrategia concebida para responder a las propuestas de
indagación. El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar
las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto
particular.
6.1 Diseños experimentales de investigación La investigación experimental se puede dividir de acuerdo con las
categorías de Campbell y Stanley (1966) en: pre experimentos, experimentos “puros” (verdaderos) y cuasi
experimentos. El término experimento tiene al menos dos acepciones: la general se refiere a “tomar una
acción” y luego a observar las consecuencias, la esencia de esta concepción de “experimento” es que requiere
la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos. La acepción particular se refiere “a
un estudio de la investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes
para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes, dentro de
una situación de control para el investigador”.
6.1.1 El primer requisito de un experimento “puro “El primer requisito de un experimento puro, es la
manipulación intencional de una o más variables independientes. La variable independiente es la que se
considera como supuesta causa en una relación entre variables, y al efecto provocado por dicha causa se
denomina variable dependiente. Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables
independientes afectan a una o más variables dependientes y porque motivo lo hacen. La variable dependiente
no se manipula sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene
sobre ella.
En ocasiones se puede hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados, esto tiene la
ventaja de que no solo se puede determinar si la presencia de la variable independiente tiene un efecto, sino
también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Otra forma de manipular
una variable independiente, consiste en exponer a los grupos experimentales a diferentes modalidades de ella
pero sin que esto implique cantidad. Cada nivel o modalidad implica, al menos, un grupo. Al manipular una
variable es necesario especificar que se va a entender por esa variable en el experimento. ¿Cómo se define la
manera en que se va a manipular una variable?:
1.- primero, consultar experimentos antecedentes para ver si en estos resultó exitosa la forma de manipular la
variable,
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10. 2.- luego, evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Si el concepto teórico no es
trasladado adecuadamente a la realidad, lo que sucede es que finalmente haremos otro experimento distinto
al que pretendemos. Si la manipulación es errónea puede suceder lo siguiente:
a) Que el experimento no sea beneficioso
b) Puede que permanezcamos en el error
c) Arrojar resultados que no nos interesan
3.- verificar si realmente funcionó la manipulación.
6.1.2 El segundo requisito para que un experimento sea “puro”: Al medir el efecto que la variable
independiente tiene en la variable dependiente, la medición debe ser válida y confiable. Pueden ser medidas
de diversas maneras: cuestionarios, escalas, observaciones, entrevistas, etc. En la planeación de un
experimento se debe precisar como se van a manipular las variables independientes y como se va a medir las
dependientes. No hay una cantidad definida de variables –independientes o dependientes- para incluir en un
experimento, no hay reglas para ello, depende de cómo haya sido planteado el problema de investigación y las
limitaciones que haya.
6.1.3 El tercer requisito para un experimento “puro”: es el control o validez interno de la situación
experimental. El término control tiene heterogéneas sugerencias dentro de la experimentación, pero la más
común, corresponde a si en el experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a
las dependientes, la variación de estas últimas se debe a la manipulación y no a otros factores. Cuando hay
control podemos conocerla relación causal, en la estrategia del investigador experimental, él no manipula una
variable solo para evidenciar lo que ocurre con la otra, sino que al consumar un experimento es necesario
efectuar una observación controlada. Tipos de invalidación interna:
a) Historia, son acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento, afectan a la variable
dependiente y pueden confundir los resultados experimentales.
b) Maduración, son procesos internos de los participantes que operan como consecuencia del tiempo y que
afectan los resultados del experimento. Ej.: el cansancio.
c) Inestabilidad, poca o nula confiabilidad de las mediciones, fluctuaciones en las personas seleccionadas o
componentes del experimento.
d) Administración de pruebas, efecto que puede tener la aplicación de una prueba sobre las puntuaciones de
pruebas subsecuentes.
e) Instrumentación, cambios de los instrumentos de medición o en los observadores participantes que pueden
producir variaciones en los resultados que se obtengan.
f) Regresión estadística, efecto provocado por una tendencia que los sujetos seleccionados sobre la base de
puntuaciones extremas, muestran a regresar,
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11. En pruebas posteriores, a un momento en la variable en la que fueron seleccionados.
g) Selección, se puede representar al elegir los sujetos para los grupos del experimento, de tal manera que los
grupos sean equiparables.
h) Mortalidad experimental, diferencias en la pérdida de participantes en los grupos que se comparan.
i) Interacción entre selección y maduración, efecto de maduración que no igualen los grupos del experimento,
debido a algún factor de selección.
j) Otras interacciones, pueden darse diversos efectos provocados por la interacción de las fuentes mencionadas
de invalidación interna. Otra razón de interpretación incorrecta es la interacción entre los sujetos y el
experimentador. El investigador consciente o inconscientemente puede conducir la conducta de los
colaboradores, esto debe evitarse, en algunos casos no debe ser el experimentador el que se encuentre ahí.
Tampoco los sujetos que participan deben saber la hipótesis y condiciones experimentales. El control de un
experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante:
a) Varios grupos de comparación: los experimentos con un grupo se basan en sospechas, pero faltan
fundamentos, al tener un único grupo se corre el riego de que intervengan, la historia, la maduración, etc.
b) Equivalencia de los grupos: los grupos deben ser inicialmente equivalentes, y semejantes durante todo el
transcurso del experimento, menos por lo que respecta a la variable independiente. Asimismo los instrumentos
de medición deben ser iguales y destinados de la misma manera. La equivalencia inicial se logra al azar, porque
éste nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí. La asignación aleatoria
funciona mejor cuando mayor sea el número de sujetos que se dan cuenta para el experimento. Éste medio es
el mejor método para hacer equivalentes los grupos, ningún otro tipo lo sustituye.
6.2 Los diseños experimentales Los diseños experimentales más comúnmente citados en la literatura sobre
experimentación se dividen en tres tipos de diseños:
6.2.1 Diseños pre experimentos: se llaman así porque su grado de control es mínimo.
Estudio de caso con una sola medición: consiste en dirigir un estímulo a un grupo y después aplicar una
medición en una o más variables para observar cual es el nivel de grupo en estas variables.
Diseño de pre prueba – pos prueba con un solo grupo: a un grupo se le aplica una prueba al estímulo; después
se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al tratamiento. Los dos diseños
pre experimentales no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variable independiente y
la variable dependiente. En ciertas ocasiones pueden valer como estudios exploratorios, pero sus resultados
deben observarse con precaución. A través de ellos no se puede establecer causalidad concerteza.
6.2.2 Experimentos verdaderos: son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez
interna: grupos de comparación y equivalencia de los grupos. Este diseño puede utilizar pre pruebas y pos
pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental.
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12. a) diseño con pos prueba. a únicamente y grupo de control: este tiene dos grupos, uno recibe el tratamiento y
el otro no, es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza solo dos niveles: presencia y ausencia.
b) diseño con pre prueba- pos prueba. a y grupo de control: incorpora la administración de pre pruebas a los
grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados al azar a los grupos, se les administra
simultáneamente la pre prueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y el otro no y se les administra
una pos prueba.
c) diseño de cuatro grupos de Solomon: este es una mezcla de los dos anteriores, la suma de estos dos diseños
origina cuatro grupos: dos experimentales y dos de control, los dos primeros reciben el mismo estímulo y los
otros dos no reciben tratamiento. Solo a uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se
les administra la pre prueba, a los cuatro grupos se les aplica la pos prueba. Los participantes son asignados
aleatoriamente.
d) diseños experimentales de series cronológicas múltiples: los tres diseños experimentales anteriores sirven
para examinar efectos a corto plazo. En estos diseños se tiene dos o más grupos y los sujetos son establecidos
al azar. Debido al largo plazo el experimentador debe cuidar que no ocurra algo que perturbe de manera
desigual a los grupos. En estos diseños cronológicos se inspeccionan todas las fuentes de invalidación interna,
siempre y cuando se lleve a cabo un seguimiento minucioso de los grupos, para asegurarse de que la única
diferencia entre ellos sea la manipulación de la variable independiente.
e) diseño de series cronológicas con repetición de estímulo: en ocasiones el experimentador anticipa que el
tratamiento experimental no tiene efecto o es mínimo, en estos casos se puede repetir el tratamiento y
administra una pos prueba después de cada aplicaron, para evaluar el efecto de cada aplicación. Los sujetos
son asignado al azar a cada grupo, y a cada uno de estos se les administra varias veces el estímulo experimental
que le corresponde.
f) diseños de tratamientos múltiples: si el investigador desea analizar el efecto de aplicar los diversos
tratamientos experimentales a todos los sujetos en este caso se utilizan los diseños con tratamientos múltiples.
Hay distintas variaciones de ellos:
Varios grupos: se asignan los sujetos al azar, a cada grupo se le aplican todos los tratamientos, cuya secuencia
puede o no ser la misma para todos y se puede administrar una o más pos pruebas.
Un solo grupo: donde solo se encuentra un número reducido de sujetos para el experimento, se puede realizar
un diseño con tratamientos múltiples y un sólo grupo. El grupo hace las veces de “grupo experimental” y de
“control”.
g) diseños factoriales: estos diseños manipulan dos o más variables independientes e incluye dos o más
variables de presencia en cada una de las variables independientes. La construcción básica de un diseño
factorial consiste en que todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con
todos los niveles de las otras variables independientes.
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13. Diseño factorial 2x2: el diseño factorial más simple manipula dos variables, cada una con dos niveles, es
conocido como diseño factorial 2x2, donde el número de dígitos indica el número de variables independientes.
Y el valor numérico de cada digito indica el número de niveles de la variable independiente en cuestión.
Otros diseños factoriales: el número de grupo que se forman en un diseño factorial es igual a todas las posibles
combinaciones que surjan al cruzar los niveles de una variable independiente con los niveles de las otras
variables. Así, en un diseño 2x2 tendremos cuatro grupos.
Utilidad de los diseños factoriales: son sumamente útiles por que permiten evaluar los efectos de cada variable
independiente sobre la dependiente por separado y los efectos de las variables independientes
conjuntamente. A través de estos diseños se pueden observar los efectos de la interacción entre las variables
independientes. Un experimento debe buscar validez interna, confianza en los resultados. Si esto no se logra,
no hay experimento verdadero. Lo primero es eliminar las fuentes que atentan contra esa validez.
6.2.3 Los diversos factores que amenazan la validez externa:
1.- efectos reactivo o de interacción de las pruebas: se presenta cuando la reprueba aumenta o disminuye la
sensibilidad o la calidad de la reacción de los sujetos a la variable experimental, haciendo que los resultados
obtenidos para una población con pre prueba no puedan generalizarse a quienes forma parte de esa población
pero sin pre prueba.
2.- efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental: se eligen personas con
una o varias características que hagan que el tratamiento experimental produzca un efecto, que no se daría sui
las personas no tuvieran esas características.
3.- efectos reactivos de los tratamientos experimentales: la artificialidad de las condiciones puede hacer que el
contexto experimental resulte atípico respecto a la manera en que se aplica regularmente el tratamiento.
4.- interferencia de tratamientos múltiples: si no se pueden borrar los efectos de un tratamiento, las
conclusiones solamente podrán hacerse extensivas a las personas que experimentaron la misma secuencia de
tratamiento.
5.- imposibilidad de replicar los tratamientos: para lograr una mayor validez externa, es conveniente tener
grupos lo más parecidos posibles a la mayoría de las personas a quienes se desea generalizar y repetir el
experimento varias veces con diferentes grupos. También tratar de que el contexto experimental sea lo más
similar posible al contexto que se pretende generalizar. Los contextos de experimentos se dan en dos lugares
donde puede tomar lugar un diseño experimental de laboratorio y experimento de campo. El experimento de
laboratorio “un estudio de investigación en el efecto de todas o casi todas las variables independientes
influyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de la investigación se mantiene reducida (reducido
al efecto) en un mínimo”. El experimento de campo un estudio de investigación en una situación realista en
laque una o más variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan
cuidadosamente controladas como lo permite la situación. La diferencia entre ambos conceptos es la
“realidad” con que los experimentos se llevan cabo, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos. Los
experimentos son estudios explicativos.
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14. 6.3 Cuasi experimentos: Los diseños cuasi experimentales también manipulan deliberadamente al menos una
variable independiente para ver su efecto en relación con una o más variables dependientes; solamente que
difieren de los experimentos “verdaderos” en el grado de seguridad y confiabilidad en la equivalencia inicial de
los grupos. En este diseño los sujetos no son fijados al azar a los grupos ni emparejados; sino que dichos grupos
ya estaban formados antes del experimento, son grupos intactos. Estos diseños se utilizan cuando no es posible
asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos que reciban los tratamientos experimentales. La falta de
aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa. Aquí el investigador debe intentar
establecer la semejanza en los grupos. Porque hay falta de control experimental total, es imprescindible que el
investigador conozca a fondo cuales son las variables particulares que su diseño específico controla. Los cuasi
experimentos difieren de los experimentos “verdaderos” en la equivalencia inicial de los grupos.
6.3.1 Tipos de diseños cuasi experimentales Los diseños cuasi experimentales son muy parecidos a los
experimentos “verdaderos”, la interpretación es similar, las comparaciones son las mismas, y los análisis
estadísticos iguales, la gran diferencia es que no se encuentre asignación al azar.
1.- diseño con pos prueba únicamente y grupo intacto: utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento
experimental y el otro no, los grupos son comparados en la pos prueba para analizar si el tratamiento
experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente.
2.- diseño con pre prueba – pos prueba y grupos intactos (uno de ellos de control): a los grupos se les
administra un pre prueba, es similar al que incluye pos prueba y grupo intacto. Las posibles comparaciones
entre las mediciones de la variable dependiente y las interpretaciones son las mismas que en el diseño
experimental de pre prueba – pos prueba con grupo de control solamente que en este diseño los grupos son
intacto y se debe tomar en cuenta en la interpretación de los resultados.
3.- diseños cuasi experimentales de series cronológicas; cuando se pretende analizar efectos a mediano y largo
plazo o efectos de administra varias veces el tratamiento experimental, y no se cuenta con la posibilidad de
asignar al azar a los sujetos a los grupos del experimento. En este caso pueden utilizarse los diseños cuasi
experimentales salvo que los grupos son intactos. Estos diseños son: a) series cronológicas de un solo grupo: a
un único grupo se le administran varias pre pruebas, después se le aplica el tratamiento experimental y
finalmente varias post pruebas. El número de mediciones está sujeto a las necesidades específicas de la
investigación que se esté realizando. b) series cronológicas cuasi experimentales con múltiples grupos: estos
diseños pueden adoptar la estructura de las series cronológicas experimentales, con la diferencia de la
asignación al azar. Por lo tanto podrían tener las mismas variaciones.
6.3.2 Pasos de un experimento o cuasi experimento:
1 Decidir cuantas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas en el experimento o cuasi
experimento.
2: Elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y traducirlos en tratamientos
experimentales.
3: Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir las variables dependientes.
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15. 4: Seleccionar una muestra de personas por el experimento.
5: Reclutar a los sujetos del experimento o cuasi experimento.
6: Seleccionar el diseño experimental o cuasi experimental apropiado para muestras, hipótesis, objetivos y
preguntas de investigación.
7: Planear como vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento.
8: Aplicar las pre pruebas, los tratamientos respectivos y las pos pruebas, en los momentos en que las hayan.
9: llevar una bitácora de todo lo ocurrido.
7. Diseños no experimentales de investigación
La investigación no experimental consiste en aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables.
Se trata de investigaciones donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes; el
investigador no tiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron,
al igual que sus efectos. Lo que hacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como
se dan en su contexto natural, para después analizarlos. En un estudio no experimental se observan situaciones
ya existentes, no hay ni manipulación intencional ni asignación al azar, los sujetos ya pertenecían a un grupo o
nivel determinado de la variable independiente por autoselección. Los tipos de diseños no experimentales se
clasifican de acuerdo con el número de momentos o puntos en el tiempo en los cuales se recolectan los datos
(dimensión temporal).En algunas ocasiones la investigación se centra en analizar cuál es el nivel o estado de
una o diversas variables en un momento dado, o bien en cuál es la relación entre un conjunto de variables en
un punto en el tiempo. En estos casos el diseño apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el transversal
o transeccional, en el cual se recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es
describir variables, y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Escomo tomar una fotografía
de algo que sucede.
Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Siempre la recolección de los
datos es en un momento determinado. La investigación no experimental será subdividida en diseños
transeccionales o transversales y diseños longitudinales.
7.1 Los diseños transeccionales: pueden dividirse en dos: descriptivos y correlaciónales / causales.
7.1.1 Los diseños transeccionales descriptivos: tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que
se manifiesta una o más variables. Tales diseños nos presentan un panorama del estado de una o más variables
en uno o más grupos de personas, objetos (como periódicos) o indicadores en determinado momento.
7.1.2 Los diseños transeccionales correlaciónales: describen relaciones entre dos o más variables en un
momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variables individuales sino de sus
relaciones, sean éstas puramente correlaciónales o relaciones causales. En estos diseños lo que se mide es la
relación entre variables en un tiempo determinado. Tales diseños, correlaciónales / causales pueden limitarse a
establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones
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16. de causalidad. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en hipótesis correlaciónales y
cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en hipótesis causales. En estos diseños, las causas y
efectos ya ocurrieron en la realidad y el investigador los observa y reporta. En cambio, en los diseños
experimentales y cuasi-experimentales el investigador provoca intencionalmente al menos una causa y analiza
sus efectos y consecuencias. Otras veces, en cambio, la investigación se centra en estudiar cómo evolucionan o
cambian una o más variables o las relaciones entre ellas. En situaciones como ésta el diseño apropiado (bajo un
enfoque no experimental) es el longitudinal. Tales diseños recolectan datos a través del tiempo en puntos o
períodos especificados, para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias.
7.2 Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos:
7.2.1 Los diseños longitudinales de tendencia: o tren, son aquellos que analizan cambios a través del tiempo
(en variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general. Su característica distintiva es que la
atención se centra en una población.
7.2.2 Los diseños longitudinales de evolución de grupo: o estudios de cohorte examinan cambios a través del
tiempo en sub-poblaciones o grupos específicos. Su atención son las cohorte o grupos de individuos vinculados
de alguna manera, generalmente la edad. Usualmente en estos diseños se extrae una muestra cada vez que se
mide el grupo o sub-población más que incluir a toda la sub-población. En los diseños de tendencia y de
evolución de grupo se estudia el cambio en sub-poblaciones o poblaciones pero debido a que en cada
momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el cambio se evalúa colectivamente y
nodo manera individual (porque las personas pueden cambiar). Si hay cambios el investigador no puede
determinar específicamente qué individuos los provocan; puede ser que algunos o todos los sujetos pueden
cambiar, pero la población o sub-población es la misma.
7.2.3 Los diseños longitudinales de panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo
que el mismo grupo de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos. En estos tipos de diseños se tiene
la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. Se sabe qué
casos específicos introducen el cambio. La desventaja es que a veces resulta difícil obtener exactamente a los
mismos sujetos para una segunda medición u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseños puede estudiar
poblaciones o grupos más específicos y es conveniente cuando se tiene poblaciones relativamente estáticas.
Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las variables y sus
relaciones evolucionan a través del tiempo. Sin embrago, suelen ser más costosos que los transeccionales. La
elección de un tipo de diseño u otro, depende más bien del propósito de la investigación; se encuentra
condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea a la investigación, el tipo de estudio a
efectuar y las hipótesis formuladas.
8. ¿Cómo seleccionar una muestra?
La muestra es en esencia, un subgrupo de la población. Para seleccionar una muestra, lo primero que hay que
definir es la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, spots publicitarios, etc.); el “quienes van a
ser medidos” depende de precisar claramente el problema a investigar y los objetivos de la investigación. Esto
nos lleva a delimitar una población que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los
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17. resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de
especificaciones. Es preferible establecer claramente las características de la población a fin de delimitar cuáles
serán los parámetros muéstrales.
Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y en el tiempo.
Los criterios para su definición dependen de los objetivos del estudio, lo importante es establecerlos
claramente.
8.1 Tipos de muestra: Las muestras se organizan en dos grandes ramas: las muestras probabilísticas y las no
probabilísticas; su elección depende de los objetivos del estudio.
8.1.1 Muestras probabilísticas: este tipo de muestra es esencial en los diseños de investigación por encuestas
donde se pretende generalizar los resultados a una población por medio de la inferencia estadística. La
característica de este tipo demuestra es que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad
de ser elegidos, de esta manera los elementos maestrales tendrán valores muy aproximados a los valores de la
población. La precisión de la medida depende del tamaño del error estándar. La selección de la muestra
requiere que los elementos sean tomados aleatoriamente. El tamaño de la muestra se calcula en base a la
varianza de la muestra. Esta última expresada en términos de probabilidad de ocurrencia. La varianza de la
población se calcula con el error estándar, que lo define el investigador. A mayor precisión mayor tamaño
maestral. Las muestras probabilísticas pueden ser simples, estratificadas o por racimos. Puede usarse tres
procedimientos de selección: 1) tómbola; 2) Tabla de números random y 3) selección sistemática
8.1.2 Muestras no probabilísticas: suelen llamarse también, muestras dirigidas, pues la elección de sujetos u
objetos de estudio depende del criterio del investigador. Existen varios tipos de muestra dirigida:
8.1.2.1 muestra de sujetos voluntarios, frecuentemente utilizados en diseños experimentales y situaciones de
laboratorio.
8.1.2.2 muestras de expertos, frecuentemente utilizados en estudios exploratorios.
8.1.2.3 muestra de sujetos tipo o estudios de caso, utilizados en estudios cualitativos y motivacionales y
8.1.3. Muestreo por cuotas frecuentes en estudios de opinión y de mercadotecnia. Las muestras dirigidas son
válidas en cuanto a que un determinado diseño de investigación así lo requiere, sin embargo los resultados son
generalizables la muestra en sí a muestras similares, pero esto no es generalizable a una población. El teorema
del límite central señala que una muestra de más de 100 casos, será una muestra con una distribución normal
en sus características, sin embargo la normalidad no debe confundirse con probabilidad. Mientras lo primero es
necesario para efectuar pruebas estadísticas, lo segundo es esencial para hacer inferencias correctas sobre una
población.
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