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Presentado por: Alex Polanco, Sixta Hernandez y Virtudes Miguel Diseños No Experimentales De Investigación Metodología De La Investigación
Diseños No Experimentales De Investigación Analizaremos: ,[object Object]
Naturaleza
Aplicaciones
Diferencias,[object Object]
Que Es La Investigación No Experimental? “Lainvestigación no experimental o ex-post-facto es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o las condiciones”  Kerlinger (1979, P 116)
Ejemplo:Diferencias entre investigación experimental y la no experimental Experimental No Experimental Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones. Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada.
Ejemplo:Diferencias entre investigación experimental y la no experimental Efecto que produce el consumo de alcohol entre hombres y mujeres.
Tipos De Diseños No Experimentales
Tipos De Diseños No Experimentales De acuerdo con el número de momentos o puntos en el tiempo, es decir, por su dimensión temporal se clasifican en: Transversal o transeccional Longitudinales.
Investigación transeccional o transversal
Investigación Transeccional O Transversal ,[object Object]
Recolecta datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como tomar una fotografía de algo que sucede. ,[object Object]
Diseño De Una Investigación Transeccional De Varios Grupos Estos diseños pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores.  Ej. Medir los niveles de aprovecha-miento de grupos de primero, segundo y tercer año de instrucción básica o primaria. Pero siempre en un momento único.
Diseños transeccionales descriptivos
Diseños Transeccionales Descriptivos Objeto, indagar los incidentes y los valores que se manifiesten en una o más variables. Medir en un grupo de personas u objeto, generalmente, más variable y obtener su descripción. Cada variable se trata individualmente.
Ejemplo De Los Votantes
Ejemplo Del Internet Y El Nino
Es puramente descriptivo. Aun cuando se trate de hipótesis. Nos presenta un panorama del estado de una o mas variables de uno mas grupo de persona o indicadores en cada momento. Cuando se habla de descriptivo sabemos que debemos abarcar, realidad, tiempo, espacio y clasificación.
Diseños transeccionales correlaciónales
Diseños Transeccionales Correlaciónales Describen la relación entre dos o mas variable en un momento determinado. Se mide la relación entre variables en un tiempo determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variable individuales sino de sus relaciones, sean estas puramente correlaciónales o relacionales causales.
Diseños Transeccionales Correlaciónales Relaciones no causales, hipótesis correlaciónales, relaciones causales hipótesis causales. Causas y efectos ocurrieron en la realidad el investigador observa y reporta.
Diseños Transeccionales Descriptivo vs. Diseños Correlaciónales Causales Diseños transeccionales descriptivo Diseños transeccionales correlaciónales /causales Se mide y describe variable (x1)  = se refiere a una variable ya sea el estado civil. Se mide y describe relación (x1-x2)  = se refiere a dos o mas variable ya sea el estado civil y numero de matrimonios.
“Los diseños correlaciones / causales pueden  limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o puedes pretender analizar relaciones de causalidad”.
Ejemplo:Relación De La Atracción Física Y La Confianza El Noviazgo En Parejas Jóvenes. Es un ejemplo de diseño correlacional porque ambas variables “atracción física” y “confianza” están correlacionadas. Debemos saber que la causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad. Primero establecemos correlación y luego causalidad.
Cuando se limitan a  relaciones no causales, se fundamenta en hipótesis correlaciónales y cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en hipótesis causales.
Un diseño correlacional/causal puede limitarse a dos variables (como vimos en el grafico anterior) o abarcar modelos o estructuras tan complejas como el que podemos apreciar en el siguiente grafico.  Cada letra en recuadro representa una variable.
Comentarios Aclaratorios ,[object Object]
Los diseños transeccionales correlaciónales / causales buscan  describir correlaciones entre variables o relaciones causales entre variables, en uno o mas grupo de personas u objetos o indicadores y en un momento determinado.,[object Object]
Diseños Longitudinales Recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias.
Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o relaciones) en una población en general. La variable se centra en una población. Diseños Longitudinales De Tendencia
Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
Su atención son los grupos de individuos vinculados de alguna manera, generalmente su edad. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
Se extrae una muestra cada vez que se mide el grupo o subpoblación mas que incluir a toda la subpoblación. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
[object Object]
El investigador no puede determinar que individuos provocan el cambio.
Algunos o todos los sujetos pueden cambiar pero la población o subpoblación es la misma.,[object Object]
Resulta difícil obtener los mismos sujetos para mediciones subsecuentes. Puede estudiar poblaciones o grupos mas específicos. Conveniente cuando se tienen poblaciones relativamente estáticas. Diseños Longitudinales De Panel
Diseños Longitudinales Realizan observaciones en dos o mas momentos o puntos en el tiempo. Si estudian una población son diseños de tendencia. Si analizan una subpoblación o grupo específico son diseños de análisis evolutivo de grupo. Si estudian los mismos sujetos son diseños de panel.
Transeccionales Vs. Longitudinales Los longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre como las variables y sus relaciones evolucionan a través del tiempo. Suelen ser mas costosos que los transeccionales. La elección depende del propósito de la investigación. Pueden combinarse ambos enfoques.

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Exposición diseños no-experimentales de investigación

  • 1. Presentado por: Alex Polanco, Sixta Hernandez y Virtudes Miguel Diseños No Experimentales De Investigación Metodología De La Investigación
  • 2.
  • 5.
  • 6. Que Es La Investigación No Experimental? “Lainvestigación no experimental o ex-post-facto es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o las condiciones” Kerlinger (1979, P 116)
  • 7. Ejemplo:Diferencias entre investigación experimental y la no experimental Experimental No Experimental Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones. Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada.
  • 8. Ejemplo:Diferencias entre investigación experimental y la no experimental Efecto que produce el consumo de alcohol entre hombres y mujeres.
  • 9. Tipos De Diseños No Experimentales
  • 10. Tipos De Diseños No Experimentales De acuerdo con el número de momentos o puntos en el tiempo, es decir, por su dimensión temporal se clasifican en: Transversal o transeccional Longitudinales.
  • 12.
  • 13.
  • 14. Diseño De Una Investigación Transeccional De Varios Grupos Estos diseños pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Ej. Medir los niveles de aprovecha-miento de grupos de primero, segundo y tercer año de instrucción básica o primaria. Pero siempre en un momento único.
  • 15.
  • 17. Diseños Transeccionales Descriptivos Objeto, indagar los incidentes y los valores que se manifiesten en una o más variables. Medir en un grupo de personas u objeto, generalmente, más variable y obtener su descripción. Cada variable se trata individualmente.
  • 18. Ejemplo De Los Votantes
  • 19. Ejemplo Del Internet Y El Nino
  • 20. Es puramente descriptivo. Aun cuando se trate de hipótesis. Nos presenta un panorama del estado de una o mas variables de uno mas grupo de persona o indicadores en cada momento. Cuando se habla de descriptivo sabemos que debemos abarcar, realidad, tiempo, espacio y clasificación.
  • 22. Diseños Transeccionales Correlaciónales Describen la relación entre dos o mas variable en un momento determinado. Se mide la relación entre variables en un tiempo determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variable individuales sino de sus relaciones, sean estas puramente correlaciónales o relacionales causales.
  • 23. Diseños Transeccionales Correlaciónales Relaciones no causales, hipótesis correlaciónales, relaciones causales hipótesis causales. Causas y efectos ocurrieron en la realidad el investigador observa y reporta.
  • 24. Diseños Transeccionales Descriptivo vs. Diseños Correlaciónales Causales Diseños transeccionales descriptivo Diseños transeccionales correlaciónales /causales Se mide y describe variable (x1)  = se refiere a una variable ya sea el estado civil. Se mide y describe relación (x1-x2)  = se refiere a dos o mas variable ya sea el estado civil y numero de matrimonios.
  • 25. “Los diseños correlaciones / causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o puedes pretender analizar relaciones de causalidad”.
  • 26. Ejemplo:Relación De La Atracción Física Y La Confianza El Noviazgo En Parejas Jóvenes. Es un ejemplo de diseño correlacional porque ambas variables “atracción física” y “confianza” están correlacionadas. Debemos saber que la causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad. Primero establecemos correlación y luego causalidad.
  • 27. Cuando se limitan a  relaciones no causales, se fundamenta en hipótesis correlaciónales y cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en hipótesis causales.
  • 28. Un diseño correlacional/causal puede limitarse a dos variables (como vimos en el grafico anterior) o abarcar modelos o estructuras tan complejas como el que podemos apreciar en el siguiente grafico. Cada letra en recuadro representa una variable.
  • 29.
  • 30.
  • 31. Diseños Longitudinales Recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias.
  • 32.
  • 33. Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o relaciones) en una población en general. La variable se centra en una población. Diseños Longitudinales De Tendencia
  • 34.
  • 35. Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
  • 36. Su atención son los grupos de individuos vinculados de alguna manera, generalmente su edad. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
  • 37. Se extrae una muestra cada vez que se mide el grupo o subpoblación mas que incluir a toda la subpoblación. Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohort)
  • 38.
  • 39.
  • 40. El investigador no puede determinar que individuos provocan el cambio.
  • 41.
  • 42. Resulta difícil obtener los mismos sujetos para mediciones subsecuentes. Puede estudiar poblaciones o grupos mas específicos. Conveniente cuando se tienen poblaciones relativamente estáticas. Diseños Longitudinales De Panel
  • 43.
  • 44.
  • 45. Diseños Longitudinales Realizan observaciones en dos o mas momentos o puntos en el tiempo. Si estudian una población son diseños de tendencia. Si analizan una subpoblación o grupo específico son diseños de análisis evolutivo de grupo. Si estudian los mismos sujetos son diseños de panel.
  • 46. Transeccionales Vs. Longitudinales Los longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre como las variables y sus relaciones evolucionan a través del tiempo. Suelen ser mas costosos que los transeccionales. La elección depende del propósito de la investigación. Pueden combinarse ambos enfoques.
  • 47. Experimental Vs. No Experimental Ambas son herramientas muy valiosas de que dispone la ciencia ninguna es mejor. Depende del problema a resolver y el contexto que rodea al estudio. La no experimental posee un control menos riguroso que la experimental. La no experimental es mas natural y cercana a la realidad cotidiana.