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M. Dolores Frías-Navarro

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Presentación del tema: "M. Dolores Frías-Navarro"— Transcripción de la presentación:

1 M. Dolores Frías-Navarro
Lectura y valoración de la investigación científica El proceso de diseño de investigación Pfra. Dolores Frías Navarro (Universitat de València)

2 M. Dolores Frías-Navarro
CONOCIMIENTO PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento Etapa de generar ideas sobre el fenómeno de interés (Universitat de València)

3 NECESIDAD DE CONOCIMIENTO
¿El encuadre de las noticias sobre inmigración y el tipo de inmigrante influye en las actitudes de la población autóctona? (Universitat de València)

4 TÉCNICA Y ANÁLISIS METODOLÓGICO
CONOCIMIENTO ¿La eficacia del tratamiento cognitivo-conductual tiene un efecto diferente según se trate de pacientes anoréxicos con atracones y purga o de anoréxicos con restricciones? TÉCNICA Y ANÁLISIS METODOLÓGICO PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

5 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

6 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

7 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
CONOCIMIENTO PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento La investigación implica un proceso de análisis de la realidad con el objetivo de dar respuesta a la necesidad de conocimiento planteada Eliminar incertidumbre de nuestro conocimiento Modificar o añadir nuevos conocimientos (Universitat de València)

8 NECESIDAD DE CONOCIMIENTO
¿El encuadre de las noticias sobre inmigración y el tipo de inmigrante influye en las actitudes de la población autóctona? (Universitat de València)

9 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

10 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento Búsqueda de la literatura Experiencia previa Revisión Investigaciones anteriores, estudios piloto... Revisiones Sistemáticas (meta-análisis) HIPÓTESIS MÁS ELABORADAS (Universitat de València)

11 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

12 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Hipótesis de Investigación Hipótesis Científica Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento Hipótesis Sustantiva Enunciados contrastables empíricamente Hipótesis Estadística: Hipótesis de Nulidad (H0) Hipótesis Alternativa (H1 ) Contrastación estadística con datos empíricos (Universitat de València)

13 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

14 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Planificación de la Investigación MAX- MIN- CON- VALIDEZ Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento DE CONSTRUCTO EXTERNA INTERNA DE CONCLUSIÓN ESTADÍSTICA (Universitat de València)

15 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

16 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Método ASIGNACIÓN MANIPULACIÓN PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento NO EXPERIMENTAL CUASI-EXPERIMENTAL EXPERIMENTAL (Universitat de València)

17 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

18 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Ajuste de modelos estadísticos Significación Estadística Valoración Sustantiva Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento Planteamiento de la Ecuación Estructural: Y= M + EFECTOS + ERROR (Universitat de València)

19 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

20 PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Necesidad de Conocimiento
Interpretación de la realidad observada Análisis Método PROCESO DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Planificación de la Investigación Hipótesis de Investigación Conocimiento Previo Necesidad de Conocimiento (Universitat de València)

21 MAX-MIN-CON P L A N I F C O PLAN DE INVESTIGACIÓN HIPÓTESIS
NECESIDAD POR COMPRENDER LA REALIDAD DE UN FENÓMENO: Hipótesis Teóricas PLAN DE INVESTIGACIÓN Operacionalización HIPÓTESIS 1º Fase P L A N I F C O Kerlinger (1986) MAX-MIN-CON MAXimizar la varianza sistemática primaria MINimizar la varianza no sistemática del error CONtrolar la varianza sistemática secundaria (Universitat de València)

22 Diseño de Investigación Objetivos de investigación
HIPÓTESIS Diseño de Investigación Objetivos de investigación VARIABLES VALIDEZ CONTROL METODOLOGÍA ANÁLISIS DE DATOS INTERPRETACIÓN (Universitat de València)

23 estadísticamente significativas
H0 1 = 2 = … = 0 Variabilidad de los datos= azar, errores de muestreo Evidencia contraria H1 Las diferencias o las relaciones entre las variables son estadísticamente significativas (Universitat de València)

24 VARIABLE: cualquier entidad que puede tomar diferentes valores
1º Criterio metodológico: Variable(s) independiente(s) de tratamiento o Factores del diseño: (A, B, C) Variable(s) dependiente(s): (Y1, Y2 ...) Variable(s) independientes extraña(s) Variable manipulada, es decir, sus niveles experimentales o condiciones de tratamiento son introducidos deliberadamente por el investigador para observar cómo afecta a la variable dependiente (metodología experimental y metodología cuasi-experimental).   Es la variable no manipulada cuyos niveles o condiciones son seleccionados por el investigador para ver su relación con la variable dependiente (metodología no experimental). Variable medida objeto de observación Variable que se incorpora en el diseño de la investigación para: *controlar su efecto **para reducir la varianza del error ***para provocar ambas cosas (Universitat de València)

25 Variable Independiente
Variable Dependiente Variable Extraña o contaminadora Hipótesis Científica o Hipótesis de Investigación Son controladas con el diseño para mantener constante su efecto sobre las variables que forman la hipótesis o  para residualizar estadísticamente la variabilidad que provocan (Universitat de València)

26 2º Criterio manipulativo:
Variables ACTIVAS: variable independiente experimental o manipulada Variables ASIGNADAS: variable independiente observada, seleccionada o de clasificación Kish (1975) Variables explicativas (E): Variables extrañas a los objetivos de la investigación: Variables Independientes y Dependientes Variables Controladas (C) Variables Perturbadoras (P) Variables Aleatorias (A) Con el diseño de investigación Controlar con: *Aleatorización (variables extrañas aleatorizadas) **Eliminación, si es posible ***Incorporación al diseño, sistematizando su efecto No controladas. Con el diseño  a C No controladas sin sesgo sistemático. Es el error aleatorio del diseño Variables extrañas controladas (Universitat de València)

27 aleatorización TÉCNICAS DE CONTROL MINIMIZAR EL ERROR ALEATORIO
CONTROLAR EL ERROR SISTEMÁTICO aleatorización OBJETIVO: garantizar la equivalencia de los grupos de observación, suprimiendo diferencias sistemáticas entre ellas Condición indispensable para la aplicación correcta de las pruebas estadísticas Técnica imprescindible para la metodología experimental Control Externo Interno Selección Aleatoria: selección de muestras representativas de la población Asignación Aleatoria: asignación aleatoria de los sujetos a los grupos de tratamiento (Universitat de València)

28 ELIMINACIÓN CONSTANCIA ALEATORIZACIÓN
Si el investigador CONOCE la presencia de variables independientes extrañas Fase de Planificación debe anticipar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar: ELIMINACIÓN CONSTANCIA Factorizando su presencia en el diseño de investigación Si el investigador NO CONOCE variables independientes extrañas concretas Fase de Planificación debe aleatorizar su efecto sobre la relación V.I.-V.D. y actuar: ALEATORIZACIÓN No exige conocer: *Cómo se relacionan Variable Extraña-V.D. **Qué variables extrañas hay que controlar ***Cuántas son las variables extrañas Mayor su efectividad cuanto mayor es la muestra (Universitat de València)


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